设计模式第五讲-装饰器模式和代理模式详解
远程代理,这种方式通常是为了隐藏目标对象存在于不同地址空间的事实,方便客户端访问。例如,用户申请某些网盘空间时,会在用户的文件系统中建立一个虚拟的硬盘,用户访问虚拟硬盘时实际访问的是网盘空间。
设计模式-值类型与引用类型、深拷贝与浅拷贝、原型模式详解
如果拷贝的时候共享被引用的对象就是浅拷贝,如果被引用的对象也拷贝一份出来就是深拷贝。(深拷贝就是说重新new一个对象,然后把之前的那个对象的属性值在重新赋值给这个用户)
设计模式第八讲:观察者模式和中介者模式详解
定义一个中介对象来封装一系列对象之间的交互,使原有对象之间的耦合松散,且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又叫调停模式,它是迪米特法则的典型应用。
详解Redis的主从同步原理
只不过在主节点中叫做master_repl_offset; 从节点也有一个偏移量叫做slave_repl_offset,用来记录从节点已经从主节点的repl_backlog_buffer中同步到的最新写指令的位置;
设计模式第七讲-外观模式、适配器模式、模板方法模式详解
系统要求所有的数据库帮助类必须实现ISqlHelp接口,面向该接口编程,如SQLServerHelp类。 此时第三方提供了一个新的MySql的帮助类(假设是dll,不能修改),它的编程规范和ISqlHelp不兼容,这个时候就需要引入适配器类,使二者能相互兼容。
高并发场景下,6种方案,保证缓存和数据库的最终一致性!
在解决缓存一致性的过程中,有多种途径可以保证缓存的最终一致性,应该根据场景来设计合适的方案,读多写少的场景下,可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案,写多的场景下,可以选择采用“Write-Through结合分布式锁”的方案,写多的极端场景下,可以选择采用“Write-Behind”的方案。
互联网大厂的缓存策略:抵抗超高并发的秘密武器,已开源!
该文探讨了如何在互联网大厂项目中设计和使用缓存,以应对百万级流量。作者以秒杀系统为例,提出采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存架构,强调了缓存设计在抗高并发流量中的重要性。文章详细阐述了秒杀系统对缓存的核心诉求,包括流量分层、读写策略和并发控制,以及如何处理缓存失效的情况。此外,还介绍了缓存的使用场景,如接口缓存策略,并分析了缓存集群方案、缓存交互流程和缓存刷新机制。最后,讨论了数据一致性问题和代码的扩展性实现。文中提供了开源的缓存方案链接,包括GitHub、Gitee和GitCode仓库。
PolarDB操作报错合集之数据库访问量低时,可以正常连接数据库,访问量高了所有用户都连接不了数据库,为什么
PolarDB是阿里云推出的一种云原生数据库服务,专为云设计,提供兼容MySQL、PostgreSQL的高性能、低成本、弹性可扩展的数据库解决方案,可以有效地管理和优化PolarDB实例,确保数据库服务的稳定、高效运行。以下是使用PolarDB产品的一些建议和最佳实践合集。
PolarDB操作报错合集之遇到报错:Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: jpcap/JpcapCaptor,该怎么解决
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PolarDB产品使用合集之可以使用什么来查看查询的执行计划和性能信息
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PolarDB产品使用合集之当主节点发生切换后,客户端需要重新配置写入节点吗
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PolarDB产品使用合集之宿主机资源要给多少
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PolarDB产品使用合集之迁移 PolarDB 的数据并启动新的镜像的步骤是什么
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PolarDB产品使用合集之是否支持分表和分区的功能
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PolarDB开源
PolarDB 是阿里云自研的云原生数据库产品家族,采用存储计算分离、软硬一体化设计,既拥有分布式设计的低成本优势,又具有集中式的易用性,可满足大规模应用场景需求。 2021年,阿里云先后宣布PolarDB PostgreSQL版与PolarDB分布式版开源,并持续推动开源版本迭代和演进,助力开发者通过开源版本快速使用阿里云数据库产品技术,并参与产品迭代中来。 开源历程参见:OpenPolarDB.com/about