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2.1.1 直接从Pro传递给Con 许多消息传递系统使用Pro和Con之间的直接网络通信,而不通过中间节点
向消费者通知新事件的常用方式 消息传递系统(messaging system):Pro发送包含事件的消息,然后将消息推给Con。
批处理技术,它读取一组文件作为输入,并生成一组新的文件作为输出。输出是 衍生数据(derived data) 的一种形式;即若需要,可通过再次运行批处理过程来重新创建数据集。我们看到了如何使用这个简单而强大的想法来建立搜索索引、推荐系统、做分析等。
IDEA自动生成serialVersionUID
两个非空链表,表示两个非负整数。它们每位数字都是逆序存储,且每个节点只能存储一位数字。 将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。可以按任意顺序返回答案。
大促节零点时,从关注的用户中抽出N个人进行礼品发放,预计全网超过千万用户参加关注抽奖活动,要求: 同一用户不能重复参与 同一用户不允许二次中奖
磁盘I/O一般费时费力,需重点关注。所以Redis开发者也早就把Redis设计为: 子进程生成RDB AOF日志重写
本文探讨Redis内部的阻塞式操作及应对方案,分析影响性能的因素如命令操作、系统配置、关键机制和硬件配置等。重点研究Redis主线程可能被阻塞的风险点,包括集合全量查询、大Key删除、AOF日志同步写、主从节点交互等场景,并提出通过异步线程机制优化阻塞问题的方法。最后,明确哪些操作可异步执行,以提升Redis性能与稳定性。
新鲜事系统是啥? 各种各样的新鲜事系统,如 Facebook,Twitter,微博,微信朋友圈,以微博为例
实现一个顾客短网址,使得顾客能创立他们自己的短网址。即你需要在前文基础上再实现一个 createCustom。
4.5 基于 base62 的分片策略 Hash(long_url)%62作为分片键 并将 hash(long_url)%62直接放到 short url
若一个 long 可对应多个 short 使用 cache 缓存所有 long2short 在为一个 long url 创建 short url 时,若 cache miss,则创建新 short
该系统其实很简单,只需要有一个 service即可:URL Service。由于 tiny url只有一个 UrlService: 本身其实就是个小的独立应用 也无需关心其他任何业务功能
3 Storage 数据存取(最能体现实践经验) select 选存储结构 scheme 细化数据表
如何提高响应速度,和直接打开原链接一样的效率。 明确,这是个读多写少业务。
如脉脉,不会纵容你发太长的网址,会给你转成短链。
这段代码明明很简单,日常跑的都没问题,怎么一大促就卡死甚至进程挂掉?大多是因为设计时,就没针对高并发、高吞吐量case考虑过内存管理。
Java反转List,逆序打印
消息消费失败,很多框架会自动执行重试,而重试就产生了重复消息。 MQTT协议给出三种传递消息时能够提供的
分区 (partition),对应MongoDB、ES中的shard,HBase 的Region,Bigtable的tablet,Cassandra的vnode,Couchbase的vBucket。但分区 (partitioning)更普遍。
复制模型应确保所有数据最终复制到所有副本。在一个失效节点重新上线后,如何追上错过的写入?Dynamo风格的数据存储系统常用机制
估算系统QPS,每个请求会创建多少对象,占多少内存,机器配置选型,年轻代应该给多少内存,YGC触发频率,对象进入老年代的速率,老年代应该给多少内存,Full GC触发的频率。这些都是根据代码可大概合理预估的。
该算法可确保不会发生数据丢弃,但客户端要做额外工作:若多个操作并发,则客户端必须通过合并并发写入的值来继承旧值。
若两个操作同时发生,则称为并发,但事实上,操作是否在时间上重叠并不重要。由于分布式系统复杂的时钟同步问题,现实中很难严格判断两个事件是否同时发生。
实现最终收敛的一种方案,每个副本总存储最新值,允许覆盖并抛弃旧值。假定每个写请求都最终同步到所有副本,只要确定哪个写入是最新,则副本就能最终收敛到相同值。
多数据中心操作 无主复制也适用于多数据中心操作,因其旨在更好的容忍并发写冲突、网络中断和延迟尖峰等。
若有n个副本,且配置w和r,使得w + r > n w + r> nw+r>n,期望可以读到一个最新值。因为成功写入的节点集合和读取的节点集合必有重合,这样读取的节点中至少有一个具有最新值,如图-11。
图-10中,三副本若有两个以上完成处理,写即可认为成功了。若三副本中只有一个完成写入,会怎样?到底几个副本完成才能认为写成功?
单、多主复制的思路都是:客户端向某主节点发写请求,而DB系统负责将写请求复制到其他副本。
复制的拓扑结构描述了写请求从一个节点传播到另一个节点的通信路径。若有两个主节点,如图-7,只有一个合理拓扑结构:M1必须把他所有的写同步到M2,反之亦然。当有两个以上M,各种不同拓扑都可能的。如图-8说明了一些例子。
主从复制模型的数据更新符合顺序性原则:若同一字段有多个更新,则最后一个写操作决定该字段的终值。
多主复制的最大问题:可能发生写冲突,这是必须要解决的。
3.1.2 需离线操作的客户端 应用在断网后仍需继续工作。 如手机、PC和其他设备上的日历应用。无论设备当前是否连网,都需随时查看
之前都是单主的主从复制架构,主从复制有个明显缺点:只有一个主节点,而所有写都必须通过它1。万一和主节点之间的网络中断而导致无法连接到主节点,主从复制方案就影响所有DB写入操作。
该案例违反因果律。 想象先生和夫人之间的对话: Mr Mrs,你能看到多远未来? Mrs 通常约10s,Mr.
1.3 配置新的从节点 有时需考虑新增一个从节点: 提高容错能力 或替换失败的副本节点
复制的重要可选项: 同步复制,synchronously 异步复制,asynchronously
分布式系统中的许多事情可能出错,最简单方法是让整个服务失效,并向用户显示错误消息。若无法接受,就得找到容错方法:即使某些内部组件出现故障,服务也能正常运行。
事务作为抽象层,允许应用忽略DB 内部一些复杂并发问题和某些硬件、软件故障,简化应用层的处理逻辑:事务中止(transaction abort),而应用仅需重试。对复杂访问模式,事务可大大减少需要考虑的潜在错误情景数量。
本系列文章描述了DB并发控制的黯淡: 2PL虽保证了串行化,但性能和扩展不好 性能良好的弱隔离级别,但易出现各种竞争条件(丢失更新,写倾斜,幻读
近30年,DB只有一种广泛使用的串行化算法:两阶段加锁 1 2PL不是2PC 请注意,虽然两阶段锁定(2PL)听起来非常类似于两阶段提交(2PC),但是完全不同概念
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件,但并非全部。一些棘手案例,如写偏斜 和 幻读,会发现可悲情况: 隔离级别难理解,且不同DB实现不一(如RR含义天差地别) 若检查应用层代码很难判断特定隔离级别下是否安全,尤其是大型系统,无法预测各种并发 无检测竞争条件的好工具。理论上,静态分析可能有所帮助,但更多技术还没法实际应用。并发问题测试也很难,一切取决于时机
多个事务并发写相同对象时,会出现脏写、更新丢失两种竞争条件。为避免数据不一致,可: 借助DB内置机制 或通过显式加锁
RC和快照隔离级别主要都是为解决 只读事务遇到并发写时可以看到什么(虽然中间也涉及脏写),还没触及另一种情况:两个写事务并发,而脏写只是写并发的特例。
表面看,RC已满足事务所需的一切特征:支持中止(原子性),防止读取不完整的事务结果,并防止并发写的混乱。这点很关键!为我们的开发省去一大堆麻烦。
若两个事务不触及相同数据,即无数据依赖关系,则它们能安全并行运行。只有当: 某事务读取由另一个事务同时修改的数据时 或两个事务同时修改相同数据
苛刻的数据存储系统中,很多可能出错的case: 数据库软件、硬件可能随时失效(包括正在执行写操作的过程中) 应用程序可能随时崩溃(包括一系列操作的中间某步) 网络中断可能会意外切断数据库与应用的连接,或数据库之间的连接。 多个客户端可能同时写入DB,导致数据覆盖 客户端可能读到无意义的、部分更新的数据 客户端之间由于边界条件竞争所引入的各种奇怪问题
Mac程序坞只显示正在运行的应用图标
现已将数据集分布多个节点,但当客户端要发送请求时,如何知道应该连接哪个节点?若分区再平衡,分区和节点的映射也随之变化。