消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。 当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、RocketMQ等。 本文不会一一介绍这些消息队列的所有特性，而是探讨一下自主开发设计一个消息队列时，你需要思考和设计的重要方面。过程中我们会参考这些成熟消息队列的很多重要思想。 本文首先会阐述什么时候你需要一个消息队列，然后以Push模型为主，从零开始分析设计一个消息队列时需要考虑到的问题，如RPC、高可用、顺序和重复消息、可靠投递、消费关系解析等。 也会分析以Kafka为代表的pull模型所具备的优点。最后是一些高级主题，如用批量/异步提高性能、pull模型的系统设计理念、存储子系统的设计、流量控制的设计、公平调度的实现等。
2. 对象存储，典型的就是Amazon S3，这种系统很多公司自己造给公司内部用，存图片等小文件，接口一般不会兼容Amazon S3，因为不需要，比如淘宝的TFS，基本思路就是将多个小文件合并成大文件存储，经典论文FB的HayStack。这种系统一般读多写少，不需要修改，很少删除，一致性也没那么强，系统相对好做。基本上HDFS+HBase就能搞定一个这种系统，HBase存元数据，利用HDFS的Append功能将小文件合并成大文件。
昨天做了个摇号分享抽奖小活动，加了几道反作弊功能，其中第一道是通过IP进行过滤，通过对数据进行监控，发现有大量3G/4G用户的IP是相同的，估计是各移动运营商用户量暴增，公网IP有限。
以前，我们邀请几位嘉宾讨论了他们在开发微服务时遇到的挑战，比如Fred George或Dustin Huptas和Andreas Schmidt。近日，Usman Ismail参加了一场小组会议，讨论了微服务持续交付面临的挑战，并决定随后详述其中的部分重点内容。他首先讨论了微服务其中一个基本原则的缺点，即允许大型团队通过快速原型和迭代以一种更加敏捷的方式推进（软件）开发：
所谓高可用性指的是系统如何保证比较高的服务可用率，在出现故障时如何应对，包括及时发现、故障转移、尽快从故障中恢复等等。
比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢?
1、php-fpm优化参数介绍
他们分别是：pm、pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers、pm.max_spare_servers。
nginx/conf/nginx.conf
1.worker_processes
nginx要开启的进程数，一般等于cpu的总核数。
开发示例：
worker_processes 2;
线上示例：
worker_processes 8; //线上最大开到8即可
说明：
web页面响应时间长，要怎么排查？
大型动态应用系统又可分为几个子系统：
架构演变第一步：物理分离WebServer和数据库
很多时候一个完整的系统可能运行在多个服务器上，如果这多个服务器之间需要共享session的话，那么php默认的files保存session的方式就无能为力了。这时我们可以考虑使用memcache 来接管session的保存与读取工作。
层出不穷的类似事件对用户会造成巨大的影响，因为人们往往习惯在不同网站使用相同的密码，一家“暴库”，全部遭殃。
很多程序上错误就 像人类世界的病毒一样，我们应该给我们的新入行的程序员普及一下程序安全知识，希望他们从入行时就对这些错误有抵抗力。
以我们做一个简单的后台管理为例， 地址：http://xxxx/admin/*, 对admin 下面的文件进行权限管理；
Beanstalk 协议
因为近期也在做重构方面的工作，所以就又简单地把这本书翻了一遍。在重构的过程中无非遇到到都是作者提到的那些问题：冗长的函数、不合理的函数命名和变量命名、复杂的条件逻辑、还有就是性能问题，如何才能做到一次成功的重构？
我站出来就是为了要说一句：
在笔记本上测试了一下Nginx 0.8.35和Apache 2.2.6的性能，笔记本配置：Intel U9400 Duo Core，内存2GB。用ab模拟不同并发访问数量下，两个Web 服务器的性能。由于ab在本机运行，因此Web服务器的性能会受到很大影响，看看相对值就OK。
对于有下面这些编程习惯的朋友，请大家对号入座。另外，维护程序的朋友们，你们死定了！！