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最近生产环境在这两个参数之间遇到过几次坑。这里记录下。 client_max_body_size client_max_body_size 默认 1M，表示 客户端请求服务器最大允许大小，在“Content-Length”请求头中指定。如果请求的正文数据大于client_max_body_size，HTTP协议会报错 413 Request Entity Too Large。就是说如果请求的正文大于client_max_body_size，一定是失败的。如果需要上传大文件，一定要修改该值。 client_body_buffer_size Nginx分配给请求数据的Buffer大小，如果请求的数据小于client_body_buffer_size直接将数据先在内存中存储。如果请求的值大于client_body_buffer_size小于client_max_body_size，就会将数据先存储到临时文件中，在哪个临时文件中呢？ client_body_temp 指定的路径中，默认该路径值是/tmp/. 所以配置的client_body_temp地址，一定让执行的Nginx的用户组有读写权限。否则，当传输的数据大于client_body_buffer_size，写进临时文件失败会报错。 这个问题我们遇到过。 20648 open() "/usr/local/openresty-1.9

作者丨blackheart 先看一下Redis是一个什么东西 官方简介解释到：Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。 同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。 它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。 综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。 1 从零开始 最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。 随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600 ，即让消费者可以缓存这个响应十分钟。

作者： Java的小本家 链接： http://suo.im/6nKkAo 一、API网关的用处 API网关我的分析中会用到以下三种场景。 Open API 企业需要将自身数据、能力等作为开发平台向外开放，通常会以rest的方式向外提供，最好的例子就是淘宝开放平台、腾讯公司的QQ开发平台、微信开放平台。 Open API开放平台必然涉及到客户应用的接入、API权限的管理、调用次数管理等，必然会有一个统一的入口进行管理，这正是API网关可以发挥作用的时候。 微服务网关 微服务的概念最早在2012年提出，在Martin Fowler的大力推广下，微服务在2014年后得到了大力发展。在微服务架构中，有一个组件可以说是必不可少的，那就是微服务网关，微服务网关处理了负载均衡，缓存，路由，访问控制，服务代理，监控，日志等。API网关在微服务架构中正是以微服务网关的身份存在。 API服务管理平台 上述的微服务架构对企业来说有可能实施上是困难的，企业有很多遗留系统，要全部抽取为微服务器改动太大，对企业来说成本太高。但是由于不同系统间存在大量的API服务互相调用，因此需要对系统间服务调用进行管理，清晰地看到各系统调用关系，对系统间调用进行监控等。 API网关可以解决这些问题，我们可以认为如果没有大规模的实施微服务架构，那么对企业来说微服务网关就是企业的API服务管理平台。 二

锁的由来 ： 多线程环境中，经常遇到多个线程访问同一个 共享资源 ，这时候作为开发者必须考虑如何维护数据一致性，这就需要某种机制来保证只有满足某个条件（获取锁成功）的线程才能访问资源，而不满足条件（获取锁失败）的线程只能等待，在下一轮竞争中来获取锁才能访问资源。 两个知识点： 1.高级缓存Cache CPU为了提高处理速度，不和内存直接进行交互，而是使用Cache。 可能引发的问题： 如果多个处理器同时对共享变量进行读改写操作 （i++就是经典的读改写操作），那么共享变量就会被多个处理器同时进行操作，这样读改写操作就不是原子的了，操作完之后共享变量的值会和期望的不一致。 造成此结果的原因： 多个处理器同时从各自的缓存中读取变量i，分别进行加1操作，然后分别写入 系统内存中。 处理器层面的解决方案： 处理器使用总线锁就是来解决这个问题的。所谓总线锁就是使用处理器提供的一个 LOCK＃信号，当一个处理器在总线上输出此信号时，其他处理器的请求将被阻塞住，那么该处理器可以独占共享内存。 2.CAS(Compare And Swap)+volatile CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。执行CAS操作的时候，将内存位置的值与预期原值比较，如果相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。

作者：blackheart 来源：https://www.cnblogs.com/linianhui 先看一下Redis是一个什么东西。官方简介解释到： Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。 综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。 1 从零开始 最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。 随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600

原文：https://www.cnblogs.com/linianhui 作者：blackheart 先看一下Redis是一个什么东西。官方简介解释到： Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。 综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。 1 、从零开始 最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。 随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600