个机房依旧存在「全局覆没」的风险。真是防不胜防啊？怎么办？没办法，继续冗余。但这次冗余机房，就不能部署在同一个城市了，你需要把它放到距离更远的地方，部署在「异地」。通常建议两个机房的距离要在

socket（networking.c）。沿着这条主线去读代码，我们就可以掌握一条命令的执行全过程。而且，由于这条主线的代码逻辑，已经覆盖了「所有命令」的执行流程，我们下次再去读其它命令时，比如

个问题的核心在于：缓存都被回种了「旧值」。那怎么解决这类问题呢？最有效的办法就是，把缓存删掉。但是，不能立即删，而是需要「延迟删」，这就是业界给出的方案：缓存延迟双删策略。按照延时双删策略，这

个月甚至更久，持续做一件事情，如果换成你，你能坚持下来吗？如果在这期间没有正反馈，放弃肯定是大概率事件。所以我认为，做事的心态非常重要。我在公众号写作之前，也不知道自己能做到什么程度，什么时候能达到

这么做的坏处是什么？需要付出额外时间、精力。因为之前从来没有经历过这种演讲，而且这次的演讲要远比公司内部演讲的要求高，不确定自己能否完成，如果达不到要求，而且还花费了这么多时间，有点得不偿失。3)

年，也算是一个资深程序员了。之前几年主要开发高并发后端系统，最近几年从事基础架构、中间件相关的研发工作，主要方向聚焦在「机房容灾、异地多活」等领域，为业务应用的高可用提供保障，使用的技术栈是

00:00:00。但这种情况比较少，大部分情况下，地球自转速度是越来越慢的。这么做的好处在于，这个时钟的每一秒的计时依旧是精确的，而且还兼顾了日常生活使用的世界时，一举两得！由于这个时钟是基于原子时

Martin，是英国剑桥大学的一名分布式系统研究员。在此之前他曾是软件工程师和企业家，从事大规模数据基础设施相关的工作。它还经常在大会做演讲，写博客，写书，也是开源贡献者。他马上写了篇文章，质疑这个

一条消息出来后，这条消息就会立即从链表中删除了。也就是说，无论消费者是否处理成功，这条消息都没办法再次消费了。这也意味着，如果消费者在处理消息时异常宕机，那这条消息就相当于丢失了。针对这

个方面可能存在的「坑」。怎么样？有没有颠覆你的认知呢？这篇文章信息量还是比较大的，如果你现在的思维已经有些「凌乱」了，别急，我也给你准备好了思维导图，方便你更好地理解和记忆。希望你在使用

也就越慢！原因在于，删除大量元素时，需要依次回收每个元素的内存，元素越多，花费的时间也就越久！而且，这个过程默认是在主线程中执行的，这势必会阻塞主线程，产生性能问题。那删除这种元素比较多的

实例，然后让这些实例数据保持实时同步，这样当一个实例宕机时，我们在剩下的实例中选择一个继续提供服务就好了。没错，这个方案就是接下来要讲的「主从复制：多副本」。主从复制：多副本此时，你可以部署多个

的性能下降？如果你对操作系统有些了解，就会知道操作系统为了缓解内存不足对应用程序的影响，允许把一部分内存中的数据换到磁盘上，以达到应用程序对内存使用的缓冲，这些内存数据被换到磁盘上的区域，就是

类型，都只是「可迭代对象」，但不是「迭代器」，因为它们都是把迭代细节交给了另外一个类，这个类才是真正的迭代器。看下面这个例子，你就能明白这两者之间的差别了。#

非常适合用需要对于上下文处理的场景，例如操作文件、Socket，这些场景都需要在执行完业务逻辑后，释放资源。contextlib模块对于需要上下文管理的场景，除了自己实现

创建类时自定义行为前面我们用元类创建一个类时，它的功能非常简单。现在我们来看一下，使用元类创建类时，如何定义一些自己的逻辑，然后改变类的属性或行为。我们看下面这个例子：#

时触发，用于反转容器的元素，具体的反转逻辑我们也可以自己实现。可调用对象了解了容器类魔法方法，我们接着来看可调用对象的魔法方法，这个魔法方法只有一个：__call__。我们看下面这个例子。#

设置属性时调用__getattr__：访问不存在的属性时调用__delattr__：删除某个属性时调用__getattribute__：访问任意属性或方法时调用我们来看使用这些方法的完整例子：#

开发中，我们经常会看到使用装饰器的场景，例如日志记录、权限校验、本地缓存等等。使用这些装饰器，给我们的开发带来了极大的便利，那么一个装饰器是如何实现的呢？这篇文章我们就来分析一下，Python

最核心的抓取流程是如何运行的，它是如何调度各个组件，完成整个抓取工作的。运行入口还是回到最初的入口，在Scrapy源码剖析（二）Scrapy是如何运行起来的？这篇文章中我们已经详细分析过了，在执行

spider_closed_callback在这里我们能看到，主要是对其他几个核心组件进行定义和初始化，主要包括包括：Scheduler、Downloader、Scrapyer，其中

是非常重要的，我们读源码时有必要重点关注一下里面的内容，这里包含了所有组件的默认配置，以及每个组件的类模块，例如调度器类、爬虫中间件类、下载器中间件类、下载处理器类等等。#

waterdrop_bullet

main()经过优化，我们完成了异步版本的爬虫代码。有了这些基础知识之后，我们看一个完整的例子，如何抓取一个整站数据？整站爬虫#

第一种方案牺牲的是时间和速度，但是一般情况下我们的时间是很宝贵的，理想情况下是，用最短的时间获取最多的数据。所以第二种方案是推荐的，那么从哪里可以找到这么多代理