Java使用sql查询mongodb
通过使用 MongoDB Connector for BI 和 JDBC，开发者可以在 Java 中使用 SQL 语法查询 MongoDB 数据库。这种方法对于熟悉 SQL 的团队非常有帮助，能够快速实现对 MongoDB 数据的操作。同时，也需要注意到这种方法的性能和功能限制，根据具体应用场景进行选择和优化。
若依RuoYi项目环境搭建教程（RuoYi-Vue + RuoYi-Vue3版本）
若依（RuoYi）是一款基于Spring Boot和Vue.js的开源Java快速开发脚手架，支持OAuth2、JWT鉴权，集成多种安全框架和持久化框架。它提供了系统管理、监控管理、任务调度、代码生成等常用功能模块，适合中小型公司快速搭建Web应用。本文主要介绍若依框架的特点、版本发展、优缺点及项目部署步骤，帮助开发者快速上手并部署若依项目。
Redis经典问题：数据不一致
在使用Redis时，缓存与数据库数据不一致会导致应用异常。主要原因包括缓存更新失败、Rehash异常等。解决方案有：重试机制、缩短缓存时间、优化写入策略、建立监控报警、定期验证一致性、采用缓存分层及数据回滚恢复机制。这些措施可确保数据最终一致性，提升应用稳定性和性能。
面试官必问的分布式锁面试题，你答得上来吗？
本文介绍了分布式锁的概念、实现方式及其在项目中的应用。首先通过黄金圈法则分析了分布式锁的“为什么”、“怎么做”和“做什么”。接着详细讲解了使用 Redisson 和 SpringBoot + Lettuce 实现分布式锁的具体方法，包括代码示例和锁续期机制。最后解释了 Lua 脚本的作用及其在 Redis 中的应用，强调了 Lua 保证操作原子性的重要性。文中还提及了 Redis 命令组合执行时的非原子性问题，并提供了 Lua 脚本实现分布式锁的示例。
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Redis经典问题：数据并发竞争
数据并发竞争是大流量系统（如火车票系统、微博平台）中常见的问题，可能导致用户体验下降甚至系统崩溃。本文介绍了两种解决方案：1) 加写回操作加互斥锁，查询失败快速返回默认值；2) 保持多个缓存备份，减少并发竞争概率。通过实践案例展示，成功提高了系统的稳定性和性能。
Redis经典问题：缓存穿透
本文详细探讨了分布式系统和缓存应用中的经典问题——缓存穿透。缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致大量请求直接落到数据库上，可能引发数据库崩溃或性能下降。文章介绍了几种有效的解决方案，包括接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、优化数据库查询以及加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统的影响，提升系统的稳定性和性能。
Redis在中国火爆，为何MongoDB更受欢迎国外？
本文介绍了Redis和MongoDB的基本概念及其在GitHub Star、DB-Engines Ranking和Google Trends中的数据对比。Redis是一个基于内存的键值对存储数据库，适合快速读写场景；MongoDB则是面向文档的数据库，支持大规模数据存储和复杂查询。全球范围内，MongoDB的搜索热度高于Redis，但在中国市场，Redis更受欢迎，因其高性能和低延迟特性满足了中国互联网公司对高并发的需求。总结部分分析了两者的特点及适用场景，并结合中美两国的行业背景解释了其受欢迎程度的不同原因。