【來自一線的血淚總結】你的系統上線時是否踩過這些坑？【石杉的架構筆記】

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「 以前咱們寫了不少線上生產實踐類的文章，本文將對這些文章作一個簡單的小結，同時也幫助你們回顧一下，但願你們可以跟着本文，溫故知新，結合本身公司的業務項目，實際的落地這些方案，在項目上線時避開一些大坑。

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首先咱們來看微服務這塊：微服務註冊中心如何承載大型系統的千萬級訪問？

這篇文章focus在Spring Cloud的註冊中心，分析了註冊表的底層存儲結構、心跳機制、多級緩存機制！

更進一步，在瞭解了這些後，你不再用去糾結Eureka Server到底要部署幾臺機器！不再用擔憂你的Eureka Server能不能抗住一個大型系統的訪問壓力！不再用自問自答，系統那麼多服務，會對Eureka Server產生多大的訪問壓力！

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接下來，是關於Spring Cloud的參數優化，本文基於一次真實的線上事故告訴你，面對高峯期每秒上萬的併發請求，公司部署的Spring Cloud微服務架構應該作哪些優化？

當用戶調用接口，好幾秒都沒響應，僅僅調大超時時間就夠了嗎？

若是你的公司遇到相似的業務場景和併發量，不妨看看，也許能讓你避開雷區！

參見文章：「性能優化之道」每秒上萬併發下的Spring Cloud參數優化實戰

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聊完高併發，怎能不聊聊高可用？一樣，咱們經過一篇文章，基於大量的一線生產經驗總結，闡述了雙11這樣的高併發場景中，如何優化關鍵參數，從而最大限度的保障你的微服務架構系統的高可用。

設置哪些參數？設置參數爲多少？爲何要這麼設置？圖文結合，步步爲營，讓你看完以後，能迅速在本身公司落地實踐！

參見文章：「「剁手黨」狂歡的背後」微服務架構如何保障99.99%的高可用？

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好！說完了Spring Cloud微服務架構的一些落地實踐案例，我們來看看分佈式事務和分佈式鎖在實際項目中的生產實踐。

實際生產中，各個服務間的調用極可能是異步的。因此咱們首先聊了聊基於MQ的異步調用如何保證各個服務間的分佈式事務！詳細闡述了用來實現分佈式事務的可靠消息最終一致性方案的核心流程。

而後更進一步，深刻剖析並指出了保障可靠消息最終一致性方案高可用的關鍵因素。

最後，經過一個真實的案例，給出了實際的保障99.99%高可用的解決方案，而且指出了其中可能存在的一些大坑。

參考文章：最終一致性分佈式事務如何保障實際生產中99.99%高可用？

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接下來是分佈式鎖，咱們經過一道真實的面試題引入：每秒上千訂單場景下，如何對分佈式鎖的併發能力進行優化？

這個問題，不管是面試中，仍是實際工做中，都是一個關於分佈式鎖的一個比較典型的問題。

若是有不清楚的同窗，能夠再好好複習一下，答案就在下面的文章中。

參考文章：每秒上千訂單場景下的分佈式鎖高併發優化實踐！

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接下來也是一個實際的高併發生產實踐的問題，具體來講，是對於內存雙緩衝 + 批量刷磁盤機制在10倍高併發訪問場景下的優化實踐。

經過一個實際的生產問題，看看從設計方案、埋下隱患、爆發問題、對症下藥，這一整個心路歷程。

參考文章：「高併發優化實踐」10倍請求壓力來襲，你的系統會被擊垮嗎？

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最後，咱們來看看一次JVM垃圾回收致使的線上血案！感覺一下形成系統不穩定的隱形殺手：JVM FullGC。

參考文章：一次JVM FullGC的背後，竟隱藏着驚心動魄的線上生產事故！

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做者：石杉的架構筆記 連接：juejin.im/post/5c263a… 來源：掘金 著做權歸做者全部，轉載請聯繫做者得到受權！