( 2 )后端入口是高可用的 nginx 集群,用于做反向代理 ( 3 )中间核心是高可用的 web-server 集群, 研发工程师主要编码工作就是在这一层 ( 4 )后端存储是高可用的
。由于本人不会后端,所以选择的是三方开源API。 百度apistore ——里面有很多可以用的API接口,有付费的也有免费的。 你也可以直接用 Bmob后端云 ——一个强劲的后端,免去所有服务器端编码工作量
s,你想用就用,flup也支持。 http ,nginx使用proxy_pass转发,这个要求后端appplication必须内置一个能处理高并发的http server,在python的web框架当中,只能选择tornado
水平扩展。 如下图所示,Scribe从各种数据源上收集数据,放到一个共享队列上,然后push到后端的中央存储系统上。当中央存储系统出现故障时,scribe可以暂时把日志写到本地文件中,待中央存储系
以前端JS进行ajax的POST请求为例,后端PHP处理请求为例: 前端构造一个JS对象,用于包装要传递的数据,然后将JS对象转化为JSON字符串,再发送请求到后端; 后端PHP接收到这个JSON字符串,将J
一个最简单的设计方法就 是串行的执行整个流程,如图3-1所示: 这种方式的最大问题是,随着后端流程越来越多,每步流程都需要额外的耗费很多时间,从而会导致用户更长的等待延迟。自然的,我们可以采用
r压力和高峰访问拥塞。 2.企业端 硬LB 请求经防火墙过滤后,传递至后端硬LB服务器,再根据不同场景分发至后端 * 软LB* 软LB 软LB再次过滤拆分请求,动静分离,静态请求分离至静态集群,动态请求分发至应用集群。
资源的层级划分不合理 接口设计时未考虑版本化 其中对于资源层级的合理划分,可以帮助前后端对于系统理解保持一致; 大部分流量端系统目前都是前后端分离部署的,但是接口未实现版本化,意味着 一旦出现需要修改某个接口定义
每个TCP服务请求到达TCP Gateway之后,会根据报文头中的服务号,转发到后端对应的业务服务集群上,从而实现后端服务的解耦。TCP Gateway到后端业务服务集群之间的转发使用HTTP协议的接口形式实现,一个TC
板简单渲染的场合,它们就显得笨重而且学习成本较高了。 例如,在美团外卖的开发实践中,前端经常从后端接口取得长串的数据,这些数据拥有相同的样式模板,前端需要将这些数据在同一个样式模板上做重复渲染操作。
从上面问题解决方案的分析可以看出,Proxy层的保留还是有其必要性的: 协议解析 实现Cluster协议,屏蔽影响 维护到后端的长连接 安全过滤 命令白名单 安全权限过滤 负载均衡 Presharding哈希函数 缓存Slot路由表
这是一个移动端工程师涉足前端和后端开发的学习笔记,如有错误或理解不到位的地方,万望指正。 Node.js 是什么 传统意义上的 JavaScript 运行在浏览器上,这是因为浏览器内核实际上分为两个部分:渲染引擎和
型的应用商店, 因此必须解决一整套的开发、测试、安全检测、沙盒控制和功能上下架等功能 。这又是前端后端的一整套方案,只看App应用就显得不够完整了。 至于对技术知识的要求,如果有良好的接口设计和模
prop)相耦合的,这样就导致了我们在给某个组件赋值之前,要先写一个数据处理方法,将后端返回回来的数据处理成组件要求的数据结构,再传给组件进行渲染。 这时,如果后端返回的或组件要求的数据结构再变态一些(如数组嵌套),这个数
器上,这样如果要取某一个值,会出现取不到的情况。 对于这一种情况,一般的作法是取不到后,直接从后端数据库重新加载数据,但有些时候,击穿缓存层,直接访问数据库层,会对系统访问造成很大压力。 Re
snapshot_request 这个就是关键的地方,这里是 app 端将当前展示的页面的截图,发送给后端,这样后端就可以显示出来了。我们通过代码跟踪,找到了实现在 ViewCrawler 里的 sendSnapshot
必须审核人的列表由团队决定,可能包括以下人选: 团队Leader 前端架构师(如果有前端代码改动) (可以授权) 后端架构师(如果有后端代码改动) (可以授权) 产品架构师 对此PR解决的问题比较熟悉的(之前一直负责这部分业务的同事)
:多维度的数据展示,用户自定义Screen 高可用 :整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展 开发语言 : 整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 # Architecture
服务器,也可以作为邮件服务器。 当然,利用nginx提供的connection,我们可以与任何后端服务打交道。 最大连接数 在nginx中,每个进程会有一个连接数的最大上限,这个上限与系统对fd的限制不一样。
SOA 的时候使用 SmartStack 给我们带来的灵活性,但这种灵活性是有代价的。通常当服务或在服务后端执行增加或永久删除命令的的时候,整个基础设施不得不重新加载 HAProxy 。这种重载方式会导致可靠性问题,因为