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前言 俗话说:面试造火箭,入职拧螺丝。尽管99.99%的业务都不需要用到分库分表,但是分库分表还是频繁出现在大厂的面试中。 分库分表涉及到的内容非常多,有很多细节,如果在面试中被问到了,既是挑战,也是机会,如果你能回答好的话,会给你的面试加很多分。 由于业务量的关系,绝大部分同学都很难有实际分库分表的机会,因此很多同学在碰到这个问题时很容易懵逼。 因此今天跟大家分享一下分库分表的相关知识,本文内容源于实际高并发+海量数据业务下的实战和个人的思考总结。
有人说,今年可能是过去十年最差的一年,但却是未来十年最好的一年。随着越来越多的知名企业进行大规模裁员,我们不得不承认一个事实:经济寒冬与裁员潮,将是未来常态! 今年找工作属实有点难找,不过我还算幸运目前已斩获P8offer,下面我就给大家简单带过一下吧~ 本人介绍:6年多经验的程序员,坐标南京。
本书内容极其丰富,不仅涵盖了Spring MVC、MyBatis Plus、SpringData JPA、Spring Security、Quartz等主流框架,整合了MySQL、Druid、Redis、RabbitMQ、Elasticsearch等互联网常用技术与中间件,还涉及单元测试、异常处理、日志、Swagger等技术细节,以及AOP、IOC、自动配置、数据库事务、分布式锁等硬核知识。本书从初始化到部署、监控,实现了软件全生命周期一站式打包解决。
项目介绍 推荐一款开源的智慧物业开源系统。实现了微信公众号、小程序、PC、H5、智能硬件多端打通,旨在提升物业公司效率、规范物业服务流程、提升物业服务满意度、加强小区智慧化建设、便捷业主服务。 后端采用Koa + Typescript轻量级构建,支持分布式部署; 前端使用vue + view-design
谈谈你对 Spring Boot 自动装配机制的理解 什么是 Spring Boot 自动装配? @SpringBootApplication@SpringBootConfiguration@EnableAutoConfigurationAutoConfigurationImportSelector Spring Boot 中的 SPI 机制 Spring Boot 作为现在 Java 微服务开发中的中流砥柱,其开箱即用、免去 xml 配置等特点,高效便捷的使 Java 程序员进行业务开发。每次面试 Spring Boot 相关技术点时,其自动装配原理也是重点关注对象。下面我将结合源码针对 S
都说程序员的三大浪漫是:操作系统、编译原理、图形学;但图形学确实是特定的专业领域,我们几乎接触不到,所以对我来说换成网络更合适一些,最后再加上一个数据库。 这四项技术如果都能掌握的话,可以在 IT 行业横着走了,加上这几年互联网行业越来越不景气,越底层的技术就越不可能被替代;所以为了给自己的 30+ 危机留点出路,从今年上半年开始我就逐渐开始从头学习编译原理。 功夫不负有心人,经过近一个月的挑灯夜战,每晚都在老婆的催促下才休息,克服了中途好几次想放弃的冲动,终于现在完成了 GScript 一个预览版。 预览版的意思是语法结构与整体设计基本完成,后续更新也不太会改动这部分内容、但还缺少一些易用功
本文章的目标 完成对数据库中表的一条记录进行修改 MySql的Sql语句: UPDATE `demossmtest`.`orders` SET `name` = '电脑AS', `foondname` = '华为OS', `ordertime` = '2022.6.9', `count` = 3456, `price` = 3452.09, `amount` = 1234.09 WHERE `id` = 6
简单说一下吧,本人疫情还没开始时面试过一次鹅厂,在MySQL、redis这方面惨败,经过半年的沉淀,加上对MySQL,redis和分布式这块的补齐,终于重拾面试信心,再次出征。 二战腾讯 面试职位:go后端开发工程师,接受从Java转语言。 都知道腾讯是cpp的主战场,而以cpp为背景的工程师大都对os,network这块要求特别高,不像是Java这种偏重业务层的语言。 之前面试Java的公司侧重还是在数据结构、网络、框架、数据库和分布式。所以OS这块吃的亏比大。
我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。 下面我会通过一本PDF实战跟大家一起深入了解亿级流量网站架构核心技术。 这本PDF实战总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则,通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分:概述、高可用原则、高并发原则、案例实战,从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细地介绍了亿级流量网站的架构核心技术,可以让大家看完后能
Spring框架自诞生以来一直备受开发者青睐,有人亲切的称之为:Spring 全家桶。它包SpringMVC、SpringBoot、Spring Cloud、Spring Data等解决方案。 很多研发人员把spring看作心目中最好的java项目,没有之一。Spring系列包含非常多的项目,可以满足java开发中的方方面面。所以这是重点也是难点,工作中必须会,面试时肯定考。 下面我会为大家介绍一些上面所说方案的相关实战PDF及面试资料,希望会对大家有所帮助~
微服务基本概念 架构的演变 为什么会有微服务? 假如回到10年前,一天张三入职了电商企业—并夕夕商城。 公司初创,人比较少,公司网站的用户也很少,公司只有一个工程师 项目架构比较简单
ThreadLocal在日常开发中还是比较常见的,本文将从源码的角度彻底揭秘ThreadLocal,并会分享一些较为常见的面试题,let's go。 ThreadLocal是什么? ThreadLocal隶属于lang包,它的主要功能是为每个线程提供一个私有的局部变量,这个变量在线程间相互隔离,互不影响。 主要解决的就是单例情况下全局变量的线程安全问题
每一个程序员应该都想着如何快速提升自己(反正我是这样想的),从程序员进阶到架构师再到技术专家再到CTO 。当然这其中需要大量的知识储备,是一个不断学习的过程,话不多说下面我直接上图。
导读: 本文从哈希表传统设计与解决思路入手,深入浅出地引出新的设计思路:从尽量规避哈希冲突,转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒,进⽽提升查询的速度,并且能帮助哈希表进⾏极致的存储空间压缩。
背景 业务飞速发展导致数据规模急速膨胀,单机的数据库已经无法满足互联网业务的发展。 传统的将数据集中存储单一数据结节的方案,在容量、性能、可用性和可维护性方面已经难以满足互联网海量数据的场景。 从容量方面考虑,单机数据库容量有限,难以扩容。 从性能方面来说,由于关系型数据库大多数采用B+树类型索引,在数据量超过一定的阈值后,索引的深度增加导致对磁盘的随机IO次数增加,进而导致性能问题。
微服务架构是什么? 我们都知道微服务架构是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的 类上应用很多SOLID原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。
很多技术大会上的分享大多“高大上” 亿级流量、 超大型研发团队,虽然值得借鉴,但由于应用场景与研发资源的差异 般企业并不容易落地。其实 ,中小型研发团队在IT还是占大多数 他们在技术架构方面的问题较多 技术阻碍业务、跟不上业务发展的情况很常见。
作为程序员,免不了要经历面试这关,虽然平时工作勤勤恳恳,但是面试上面未必能展示的出来,比如平时都是做增删改查的业务系统,面试官非要问你如何处理高并发大数据,本来是写java代码,非要问你大型网站架构,这些问题防不胜防,本文就自己一次在蚂蚁金服的面试经验来总结一下,抛砖引玉。
近几日闲来无事,工作摸鱼之时在码云上发现一个更加轻量级的分布式日志系统 PlumeLog ,就研究了一下,写了一个demo,做个记录
本文基于 Java 17-ea,但是相关设计在 Java 11 之后是大致一样的 我们经常在面试中询问 System.gc() 究竟会不会 立刻 触发 Full GC ,网上也有很多人给出了答案,但是这些答案都有些过时了。本文基于最新的信息 Java 的下一个即将发布的 LTS 版本 Java 17(ea)的源代码,深入解析 System.gc() 背后的故事。
Hystrix断路器概述 1.1 分布式系统面临的问题 复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。这就造成有可能会发生 服务雪崩 。那么什么是服务雪崩呢? 多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其他的微服务,这就是所谓的“ 扇出 ”(像一把打开的折扇)。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,这就是所谓的” 雪崩效应 “。也就是系统的 高可用 受到了破坏。
并发编程这四个字想必大家最近都在网上看到过有很多的帖子在讨论。我们都知道并发编程可选择的方式有多进程、多线程和多协程。在Java中,并发就是多线程模式。而多线程编程也一直是一个被广泛而深入讨论的领域。如果遇到复杂的多线程编程场景,大多数情况下我们就需要站在巨人的肩膀上利用并发编程框架——JDK Concurrent包来解决相关线程问题。
我们都知道优秀程序员的成长之路就是一条不断打怪升级之路。相信很多人都思考过以下问题:初级程序员如何快速成长?怎样从—个初学者成长为一名合格的程序员?又如何从一名合格的程序员登上职业高峰,成为一名CTO(首席技术官)呢?
@RestContrller :此注解标记的类下的 所有 方法均会返回一个 domain 对象以代替视图@Controller、@ResponseBody 的缩写使用 Jackson2 以及 MappingJackson2HttpMessageConverter 类自动转换对象为 JSON @SpringBootApplication:快捷注释,包含以下内容@Configuration:将该类标记为上下文 bean 对象的源@EnableAutoConfiguration:@ComponentScan
什么是内存泄漏 内存泄漏指的是,当某一个对象不再有用的时候,占用的内存却不能被回收,这就叫作内存泄漏。
全面剖析Spring Framework核心特征及新增功能,助你轻松掌握Java企业级应用程序开发深入介绍Spring Boot高级功能,助你将微服务快速部署到云端
作为一个学Java的,如果没有研究过Netty,那么你只能算一个初等Java程序员。如果你想知道Nginx是怎么写出来的,如果你想知道Tomcat和Jetty是如何实现的,如果你想实现一个简单的Redis服务器,那都应该好好理解一下Netty,如果你要进阶,想了解Java服务器的深层高阶知识,Netty也绝对是一个必须要过的门槛。
1. Prometheus是什么 Prometheus是一个具有活跃生态系统的开源系统监控和告警工具包。一言以蔽之,它是一套开源监控解决方案。
首先对于一个SpringBoot工程来说,最明显的标志的就是 @SpringBootApplication它标记了这是一个SpringBoot工程,所以今天的 SpringBoot自动装配原理也就是从它开始说起。
程序员要如何成长这个问题,一直是各大网站、论坛的热点。对此网络上众说纷纭,一千个读者里面就有一千个哈姆雷特。LZ觉得想要让个人技能成长速度,大于公司规模或业务的成长速度,不断优化自己,成为一名“不错”的程序员主要需要掌握以下学习方法与实战技巧。
性能调优,是从开发岗跃迁至架构岗的拦路虎。如果你是一个小白,那么恭喜你性能优化这个东西你暂时还不需要扛着。但如果你是公司的中坚力量,想把技术水平往架构层面靠近,那么性能优化这个东西你必须要扛下来,并且解决它。
想必有不少老哥已经在为面试做准备了。大家想必也知道现在面试就是看项目经验+基本技术+个人潜力(也就是值不值得培养)。总之就是每一次面试都是对我们能力的检验(无论是软实力还是硬实力)。软实力其实就是简历包装,自我介绍,与面试官交谈技巧等等;所谓硬实力就是我们所掌握的技术情况了。所以每次面试之前需要做好充分的准备,切不可临时抱佛脚。技术基础打好后,面试前算题巩固也是必不可少的!
Java枚举,也称作Java枚举类型,是一种字段由一组固定常量集合组成的类型。枚举的主要目的是加强编译时类型的安全性。enum关键字是Java中的保留关键字。 在编译或设计时,当我们知道所有变量的可能性时,尽量使用枚举类型。本篇文章就带大家全面系统地了解枚举的使用,以及会遇到的一些问题。
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
Pulsar是一款分布式发布/订阅消息平台,近两年非常火,被称为下一代的消息流平台,大有取代Kafka的势头。今天我们就来比较一下Pulsar跟Kafka。
我的上家公司是做餐饮系统的,每天中午和晚上用餐高峰期,系统的并发量不容小觑。为了保险起见,公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班,防止出现线上问题时能够及时处理。 我当时在后厨显示系统团队,该系统属于订单的下游业务。用户点完菜下单后,订单系统会通过发 kafka 消息给我们系统,系统读取消息后,做业务逻辑处理,持久化订单和菜品数据,然后展示到划菜客户端。这样厨师就知道哪个订单要做哪些菜,有些菜做好了,就可以通过该系统出菜。系统自动通知服务员上菜,如果服务员上完菜,修改菜品上菜状态,用户就知道哪些菜已经上了,哪些还没有上。这个系统可以大大提高后厨到用户的效率。
学算法也好,学技术也好,我觉得做任何事情,一定要明白自己的目标是什么。 可以量化的才叫目标 你想变有钱,想学好算法,这就叫无法量化的目标,有多少钱才算有钱,学到什么程度才算学好?量化的一个最大的特点是可以拆分。 比如说目标是进大厂,计划半年内刷300道题,那这可以反向拆分,每个月刷50道,工作日每天刷两道,休息日每天刷一道,再细化,每天几点到几点固定为刷题时间,期间屏蔽所有应用通知,专心做题思考;然后每天反省刷题计划是否达标,如果没达标,是为什么,怎么弥补。 这就是计算机的递归思维,自顶向下,逐步求精,反向求解。 为了让大家更好地学习算法,楼主在这里分享一份字节跳动大神手写的算法笔记
目前ssm框架还是比较常用的,其中的ss指的无非就是Spring 和 SpringMVC,我们可以简单地认为 "Spring Boot ≥ Spring + SpringMVC",没错,用了Spring Boot中涵盖了Spring和SpringMVC等大量常用开发配置,而且Spring Boot的配置极其简单,可以让你不用或者只需要很少的Spring配置就可以让你的项目快速运行起来。
日常开发中,秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步。
本文我们来探索一下主流的各种应用服务器的网络处理模型,看看大家都是怎么设计网络程序的。在本文中,我会从Node.js、Apache Server、Nginx、Netty、Redis、Tomcat、MySQL、Zuul等常用的服务器程序,给大家逐一分析,分析各种服务器程序的性能,心中有数,才能手中有术,从此性能是熟客。
容器技术这样一个新生事物,完全重塑了整个云计算市场的形态。在这个市场里,不仅有 Google、Microsoft 等技术巨擘们厮杀至今,更有无数的国内外创业公司前仆后继。而在国内,甚至连以前对开源基础设施领域涉足不多的 BAT、蚂蚁、滴滴这样的巨头们,也都从 AI、云计算、微服务、基础设施等维度多管齐下,争相把容器和 Kubernetes 项目树立为战略重心之一。
在解答“为什么要学习高并发系统设计”之前,我想让你思考几个问题: 在微博中,明星动辄拥有几千万甚至上亿的粉丝,你要怎么保证明星发布的内容让粉丝实时地看到呢? 淘宝双十一,当你和上万人一起抢购一件性价比超高的衣服时,怎么保证衣服不会超卖? 春运时我们都会去 12306 订购火车票,以前在抢票时经常遇到页面打不开的情况,那么如果你来设计 12306 系统,要如何保证在千万人访问的同时也能支持正常抢票呢?
今天来聊聊Spring Cloud Alibaba,它是Spring Cloud规范的一套实现,为分布式应用程序开发提供一站式解决方案。它包含开发分布式应用程序所需的所有组件,使您可以轻松地使用Spring Cloud开发应用程序。Spring Cloud Alibaba中的组件,基本都是由阿里内部中间件转化而来,经历过多次双十一的考验,这也就意味着,Spring Cloud Alibaba有着充足的场景,验证了它对于高并发的抗压能力。
今天我们一起聊一聊JAVA中的函数式接口。那我们首先要知道啥是函数式接口、它和JAVA中普通的接口有啥区别?其实函数式接口也是一个Interface类,是一种比较特殊的接口类,这个接口类有且仅有一个抽象方法(但是可以有其余的方法,比如default方法)。
高并发即我们所说的 C10K(一个 server 服务 1w 个 client),C10M,写出高并发的程序相信是每个后端程序员的追求,高并发架构其实有一些很通用的架构设计,如无锁化,缓存等,今天我们主要研究下高并发下的网络 IO 模型设计,我们知道不管是 Nginx,还是 Redis,Kafka,RocketMQ 等中间件,都能轻松支持非常高的 QPS,其实它们背后的网络 IO 模型设计理念都是一致的,所以了解这一块对我们了解设计出高并发的网络 IO 框架具体重要意义,本文将会从以下几个方面来循序渐近地向大家介绍如何设计出一个高并发的网络 IO 框架
FreeSql 支持 MySql/SqlServer/PostgreSQL/Oracle/Sqlite/Firebird/达梦/Gbase/神通/人大金仓/翰高/Clickhouse/MsAccess Ado.net 数据库,以及 Odbc 的专门实现包。 FreeSql.Cloud 为 FreeSql 提供跨数据库访问,分布式事务TCC、SAGA解决方案,支持 .NET Core 2.1+, .NET Framework 4.0+.
随着互联网的发展,高可靠、高并发以及降本增效,已成为各大公司面临的现实挑战,性能优化需求愈发迫切,大到分布式系统,小到代码块的算法优化,都已经成为你日常工作中必须要面对的事情。对于开发者而言,性能优化也从加分项变为一个热门技能,缺乏相关知识将很难在面试或工作中脱颖而出
最近有不少小伙伴在后台留言,说 Java 的面试越来越难了,尤其是技术面,考察得越来越细,越来越底层。
需求:使用三层架构开发,将用户信息导入到数据库中 目标:初步熟悉三层架构开发 核心操作:开发两套项目,对比Spring接管下的三层项目构建和传统三层项目构建的区别 注意:本例中的数据访问层,先不连接数据库,只是进行简单数据模拟
一种思想,两种实现方式 IOC (Inversion of Control):控制反转,是一种概念和思想,指由Spring容器完成对象创建和依赖注入 核心业务:(a)对象的创建 (b)依赖的注入 2种实现方式 基于xml实现IOC 基于注解实现IOC 基于xml的IOC在前3篇Spring博客中简单探讨过了,后面将探讨基于注解的IOC