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随业务井喷,DB出现变化: 查询负载增加,需更多CPU处理负载 数据规模增加,需更多磁盘和内存来存储 节点可能故障,需要其他节点接管失效节点
目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单,都是通过K访问记录,自然可根据K确定分区,并将读写请求路由到负责该K的分区。
对大数据集或非常高吞吐量,仅复制还不够,还需将数据拆分成为分区(partitions),也称分片(sharding)1。
根据id更新 当我就是不想用lambda构造器和条件构造器时,我可以按 id 来更新数据
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多(树结构数据)或记录之间无关系,则文档模型最合适。但若多对多关系的数据很常见,关系模型能处理简单的多对多,但随数据之间关联复杂度增加,将数据建模转化为图模型更自然。
即使系统现在可靠,不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加:并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
一般客户端通过目标类的接口访问它所提供的服务。有时,现有类可以满足客户端类的需要,但所提供接口不一定是客户端所期望的,可能因为现有类中方法名与目标类中定义的方法名不一致。
1 Scenario 场景 电商系统的促销手段(Electronic Commerce Systems): 优惠券 拼团 砍价 老带新
类似 if(Optional.isPresent()) 的条件语句,可以被重写成函数式风格。
# 不会报错,但不会有可用数据返回 select name from clase where address != null
数据之中蕴藏关系,数据量足够大,这种关系越逼近真实世界客观规律。 网页之间链接关系蕴藏着网页重要性排序关系,购物车商品清单蕴藏着商品关联关系,通过对这些关系的挖掘,可帮助我们更清晰世界规律,并利用规律提高生产效率,改造世界。
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
大数据技术可分类如下: 存储 计算 资源管理
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离,以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性,比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据库中。
若无法通过并行流实现并发,则必须创建并运行自己的任务。运行任务的理想Java 8方法就是CompletableFuture。 Java并发的历史始于非常原始和有问题的机制,并且充满各种尝试的优化。本文将展示一个规范形式,表示创建和运行任务的最简单,最好的方法。
系统会弹出提示框,让你输入本地用户的密码,输入之后回车即可。 现在密码已经被复制到剪贴板了,随便打开一个可以输入文本内容的文本框,使用快捷键“Command+V”就可以看到WiFi密码!
将使用 JDBC 时间戳转义格式的 String 对象转换为 Timestamp 值。
只能在本地调试查找异常位置,但是在本地调试过程中却可以打印异常堆栈的。后来继续查找之前的日志,之前的某段时间这个地方是存在异常堆栈信息的。
看了 IDEA 的告警: 与 Collections.singletonList 比,使用 Arrays.asList 来生成一个list是否更有优势?后者还能使得返回的list不可变。
显式编码拆箱已包装的原始数值。在Java5及以上的版本,拆箱是不必要的,可以安全地删除。那么 JDK5 到底做了啥
Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS 源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版
一个数据结构中可能包含多个记录,而这些记录都关联到同一个逻辑数据结构。例如,我可能会读取一系列订单数据,其中有多条订单属于同一个顾客。遇到这样的共享关系,既能将顾客信息作为值对象看待,也能将其视为引用对象
某个类做了应该由两个类做的事。 建立一个新类,将相关的字段和函数从旧类移到新类。
某系统需要对特定的大量用户推送一些消息: 促销活动 让你办卡 有个特价商品
注册、登录、查询、用户信息修改,哪个需求量最大? 支持100M DAU。注册,登录,信息修改 QPS 约 100M * 0.1 / 86400 ~ 100 0.1 = 平均每个用户每天登录+注册+信息修改 Peak = 100 * 3 = 300
基于JSR-330的**@Inject注解将在Jakarta.Inject中。 基于JSR-250的注解@PostConstruct和@Predestroy**将在jakarta.annotation。 暂时,Spring也一直检测到其javax等价物,涵盖预编译的二进制二进制文件中的常用使用。 由于jakarta ee迁移,数据访问和事务,请务必使用Hibernate-Core-Jakarta Artifact升级到Hibernate Orm 5.6.x,以及切换您的javax.persistence接口到jakarta.persistence。
无多线程竞争时,减少不必要的轻量级锁执行路径。大多数情况下,锁不仅不存在多线程竞争,而且总是由同一条线程去多次获得锁,为了让线程获得锁的性能代价更低而引入了偏向锁。
普通索引可重复,唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段,例如学生表的身份证号码字段,人为规定该字段不得重复,那么就使用唯一索引。(一般设置学号字段为主键)
比如说有三个字段 a b c,建立复合索引a_b_c。此时叶子节点的数据排序后可能为
1 回表的性能消耗 无论单列索引 or 联合索引,一个索引就对应一个独立的B+索引树,索引树节点仅包含
往InnoDB表新增数据时,都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据,会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后,就会分裂成多个数据页,这时就需要索引页去指向各个数据页。
刚开始你一个表建好后,就一个数据页,就是聚簇索引的一部分,而且还是空的。若你插入数据,就是直接往这数据页里插入,也没必要给他弄索引页
聚簇索引就是innodb默认创建的基于主键的索引结构,而且表里的数据就是直接放在聚簇索引里,作为叶节点的数据页:
数据页分裂的过程,在你不停往表里灌入数据时,会搞出来一个个数据页,若你的主键非自增,他可能会有一个数据行挪动过程,保证你下一个数据页的主键值都大于上一个数据页的主键值。
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平时执行的更新语句,都是从磁盘上加载数据页到DB内存的缓存页,接着就直接更新内存里的缓存页,同时还更新对应的redo log写入一个buffer中。
多个事务同时并发更新一行数据时, 就有脏写问题。脏写绝对不允许,可依靠锁机制让多个事务更新一行数据的时候串行化,避免同时更新一行数据。
可从容器中获取相应的bean对象. 若beanName对应的是一个FactroyBean,容器会自动调用FactoryBean的getObject()方法来加工生成一个bean。
若 Spring 检测到 bean 实现了 Aware 接口,则会为其注入相应的依赖。所以通过让bean 实现 Aware 接口,则能在 bean 中获得相应的 Spring 容器资源。
支付流程时序图
ERROR 1040(HY000): Too many connections:DB连接池里已有太多连接,不能再和你建立新连接。
MySQL在实际工作时候的两种数据读写机制: 对redo log、binlog这种日志进行的磁盘顺序读写 对表空间的磁盘文件里的数据页进行的磁盘随机读写
假设MySQL同时接收到了多个请求,他自然会用多线程处理,那这多线程就可能会同时访问BP,即同时操作里面的缓存页,同时操作一个free链表、flush链表、lru链表。现在多线程来并发的访问这个BP,此时他们都是在访问内存里的一些共享数据结构,如缓存页、各种链表,必要加锁,然后让一个线程先完成一系列操作,比如说加载数据页到缓存页,更新free、lru链表,然后释放锁,接着下个线程再执行操作。
执行CRUD都会将磁盘数据页加载到缓存页,那在加载数据到缓存页时,必然是要加载到空闲缓存页,所以必须要从free中找个空闲缓存页,然后把磁盘数据页加载到该空闲缓存页
Buffer Pool中有N多缓存页,每个缓存页还有个描述信息。DB启动后,按BP大小向os申请一块内存区域,作为BP的内存区域。 当内存区域申请完后,DB按默认缓存页及对应描述信息快,在BP中划出一块块内存,当DB把BP划分完后
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接,就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。
但使用MySQL时,总会遇到各种烦人问题,什么偶尔死锁、性能丢人、各种异常报错。一般人都会Google博客,尝试解决问题,最后虽然是解决了问题,但可能也没搞懂背后原理。
请写出一个高效的在m*n矩阵中判断目标值是否存在的算法,矩阵具有如下特征: 每一行的数字都从左到右排序 每一行的第一个数字都比上一行最后一个数字大
某天报警:某台机器部署的一个服务突然无法访问。谨记第一反应登录机器查看日志,因为服务挂掉,很可能因OOM。这个时候在机器的日志中发现了如下的一些信息