👀 Задача: Разработка высоконагруженного сервиса кеширования (middle+)
В компании возникла необходимость повысить производительность системы за счёт внедрения распределённого кеша. Ваша задача — спроектировать и реализовать высоконагруженный сервис кеширования, обеспечивающий быструю и надёжную работу в условиях интенсивного использования.
▪️ Условия:
1. Высокая доступность: сервис должен быть устойчив к сбоям и обеспечивать непрерывную работу. 2. Масштабируемость: возможность горизонтального масштабирования для обработки увеличивающегося объёма данных. 3. Консистентность данных: обеспечение согласованности данных между узлами кеша. 4. Управление устареванием: реализация механизма автоматического удаления устаревших данных из кеша.
💡 Ключевые моменты:
— Выбор технологии: определение подходящего решения для распределённого кеширования (например, Redis, Memcached или собственная реализация). — Репликация и шардирование: обеспечение надёжности и производительности через распределение данных и их дублирование. — Алгоритмы замещения: выбор и реализация стратегий удаления устаревших или редко используемых данных (например, LRU, LFU).
✔️ Решение:
Использовать Redis в режиме кластеризации для обеспечения распределённого хранения данных. Настроить репликацию для повышения отказоустойчивости и реализовать механизм шардирования для равномерного распределения нагрузки. Применить алгоритм LRU (Least Recently Used) для автоматического удаления устаревших данных. Внедрить системы мониторинга (например, Prometheus) и логирования для оперативного отслеживания состояния кеша и быстрого реагирования на возможные проблемы.
👀 Задача: Разработка высоконагруженного сервиса кеширования (middle+)
В компании возникла необходимость повысить производительность системы за счёт внедрения распределённого кеша. Ваша задача — спроектировать и реализовать высоконагруженный сервис кеширования, обеспечивающий быструю и надёжную работу в условиях интенсивного использования.
▪️ Условия:
1. Высокая доступность: сервис должен быть устойчив к сбоям и обеспечивать непрерывную работу. 2. Масштабируемость: возможность горизонтального масштабирования для обработки увеличивающегося объёма данных. 3. Консистентность данных: обеспечение согласованности данных между узлами кеша. 4. Управление устареванием: реализация механизма автоматического удаления устаревших данных из кеша.
💡 Ключевые моменты:
— Выбор технологии: определение подходящего решения для распределённого кеширования (например, Redis, Memcached или собственная реализация). — Репликация и шардирование: обеспечение надёжности и производительности через распределение данных и их дублирование. — Алгоритмы замещения: выбор и реализация стратегий удаления устаревших или редко используемых данных (например, LRU, LFU).
✔️ Решение:
Использовать Redis в режиме кластеризации для обеспечения распределённого хранения данных. Настроить репликацию для повышения отказоустойчивости и реализовать механизм шардирования для равномерного распределения нагрузки. Применить алгоритм LRU (Least Recently Used) для автоматического удаления устаревших данных. Внедрить системы мониторинга (например, Prometheus) и логирования для оперативного отслеживания состояния кеша и быстрого реагирования на возможные проблемы.
Реализация на картинке 👆🏻
BY Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
On June 7, Perekopsky met with Brazilian President Jair Bolsonaro, an avid user of the platform. According to the firm's VP, the main subject of the meeting was "freedom of expression." Activate up to 20 bots Step-by-step tutorial on desktop: The creator of the channel becomes its administrator by default. If you need help managing your channel, you can add more administrators from your subscriber base. You can provide each admin with limited or full rights to manage the channel. For example, you can allow an administrator to publish and edit content while withholding the right to add new subscribers. The SUCK Channel on Telegram, with a message saying some content has been removed by the police. Photo: Telegram screenshot.
from us
