大应用拆分成微服务之后，服务之间的调用关系变得更复杂，平台的整体复杂熵升高，出错的概率、Debug 问题的难度都高了好几个数量级。所以，为了解决这些问题，服务治理便成了微服务的一个技术重点。所谓服务治理，简单点讲，就是管理微服务，保证平台整体正常、平稳地运行。服务治理涉及的内容比较多，比如鉴权、限流、降级、熔断、监控告警等等。这些服务治理功能的实现，底层依赖大量的数据结构和算法。
假设我们有一个微服务叫用户服务（User Service）。它提供很多用户相关的接口，比如获取用户信息、注册、登录等，给公司内部的其他应用使用。但是，并不是公司内部所有应用，都可以访问这个用户服务，也并不是每个有访问权限的应用，都可以访问用户服务的所有接口：
要实现接口鉴权功能，我们需要事先将应用对接口的访问权限规则设置好。当某个应用访问其中一个接口的时候，我们就可以拿应用的请求 URL，在规则中进行匹配。如果匹配成功，就说明允许访问；如果没有可以匹配的规则，那就说明这个应用没有这个接口的访问权限，我们就拒绝服务。
非循环的顺序队列在添加、删除数据的工程中，会涉及数据的搬移操作，导致性能变差。而循环队列正好可以解决这个数据搬移的问题，所以，性能更加好。所以，大部分用到顺序队列的场景中，我们都选择用顺序队列中的循环队列。实际上，循环队列这种数据结构，就是我们今天要讲的内存消息队列的雏形。我借助循环队列，实现了一个最简单的生产者-消费者模型。为了方便你理解，对于生产者和消费者之间操作的同步，我并没有用到线程相关的操作。而是采用了“当队列满了之后，生产者就轮训等待；当队列空了之后，消费者就轮训等待”这样的措施：
搜索引擎大致可以分为四个部分：搜集、分析、索引、查询：
搜索引擎把整个互联网看作数据结构中的有向图，把每个页面看作一个顶点。如果某个页面中包含另外一个页面的链接，那我们就在两个顶点之间连一条有向边。我们可以利用图的遍历搜索算法，来遍历整个互联网中的网页。我们前面介绍过两种图的遍历方法，深度优先和广度优先。搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。具体点讲的话，那就是，我们先找一些比较知名的网页（专业的叫法是权重比较高）的链接（比如新浪主页网址、腾讯主页网址等），作为种子网页链接，放入到队列中。爬虫按照广度优先的策略，不停地从队列中取出链接，然后去爬取对应的网页，解析出网页里包含的其他网页链接，再将解析出来的链接添加到队列中。
爬虫在爬取网页的过程中，涉及的四个重要的文件。其中，links.bin 和 bloom_filter.bin 这两个文件是爬虫自身所用的；另外的两个 doc_raw.bin 和 doc_id.bin 是作为搜集阶段的成果，供后面的分析、索引、查询用的。
我们可以把整个页面看作一个大的字符串，然后利用字符串匹配算法，在这个大字符串中，搜索这样一个网页标签，然后顺序读取之间的字符串 – 这其实就是网页链接。在广度优先搜索爬取页面的过程中，爬虫会不停地解析页面链接，将其放到队列中。于是，队列中的链接就会越来越多，可能会多到内存放不下。所以，我们用一个存储在磁盘中的文件（links.bin）来作为广度优先搜索中的队列。爬虫从 links.bin 文件中，取出链接去爬取对应的页面。等爬取到网页之后，将解析出来的链接，直接存储到 links.bin 文件中。这样用文件来存储网页链接的方式，还有其他好处。比如，支持断点续爬。也就是说，当机器断电之后，网页链接不会丢失；当机器重启之后，还可以从之前爬取到的位置继续爬取。
Redis 是一种键值（Key-Value）数据库。相对于关系型数据库（比如 MySQL），Redis 也被叫作非关系型数据库。像 MySQL 这样的关系型数据库，表的结构比较复杂，会包含很多字段，可以通过 SQL 语句，来实现非常复杂的查询需求。而 Redis 中只包含“键”和“值”两部分，只能通过“键”来查询“值”。正是因为这样简单的存储结构，也让 Redis 的读写效率非常高；除此之外，Redis 主要是作为内存数据库来使用，也就是说，数据是存储在内存中的。尽管它经常被用作内存数据库，但是，它也支持将数据存储在硬盘中。Redis 中，键的数据类型是字符串，但是为了丰富数据存储的方式，方便开发者使用，值的数据类型有很多，常用的数据类型有这样几种，它们分别是字符串、列表、字典、集合、有序集合。
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