张士玉小黑屋

至于为什么叫做削峰填谷呢?来看看这个图：如果没有用MQ的情况下，并发量高峰期的时候是有一个“顶峰”的，然后高峰期过后又是一个低并发的“谷”。但是使用了MQ之后，限制消费消息的速度为1000，但是这样一来，高峰期产生的数据势必会被积压在MQ中，高峰就被“削”掉了。但是因为消息积压，在高峰期过后的一段时间内，消费消息的速度还是会维持在1000QPS，直到消费完积压的消息

生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题：生产者和消费者在同一时间段内共用同一个缓冲区（Buffer），生产者往Buffer中添加产品，消费者从Buffer中取走产品，当Buffer为空时，消费者阻塞，当Buffer满时，生产者阻塞。Kotlin中有多种方法可以实现多线程的生产/消费模型（大多也适用于Java）SynchronizedReentrantLockBlockingQueueSemaphorePipedXXXStreamRxJavaCoroutineFlow1.

近来工作上接收到一项任务，实现c++后台服务器程序，要求它能承载千万级别的DAU读写请求。目前实现千万级高并发海量数据请求的服务器设计在”套路“上比较成熟，基本做法是形成服务器集群，然后将海量请求分发到集群中的各个服务器，使得服务器面对的请求数量不再“海量”，本质上就是采用分而治之，各个击破的思维来破解高并发的数据请求。后台服务器实现的难点之一在于，当服务器程序运行在不同机器上时ÿ

笔者在上周参加阿里云开发者大会时，特别注意到一个现象就是Serverless这个概念被反复提及，其受关注程度提升明显，笔者仔细看了一下，Serverless的核心理念就是函数式计算，开发者不需要再关注具体的模块，云上部署的粒度变成了程序函数，自动伸缩、扩容等工作完全由云服务负责，能够想象Serverless必将在未来引领时代潮流。Serverless Computing，即”无服务器计算”，其实这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注，直到2014年AWSLambda这一里程碑式的产品出现