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MathxHChen
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使用过Redis,我竟然还不知道Rdb
其他知识点也是这样,我们不能只停留在方法的简单调用,就觉得理解了这门技术!
折腾Java设计模式之解释器模式
意图 给定一个语言,定义它的文法表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该标识来解释语言中的句子。 主要解决 对于一些固定文法构建一个解释句子的解释器。 何时使用 如果一种特定类型的问题发生的频率足够高,那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。这样就可以构建一…
Quartz原理解密
quartz是一个用java实现的开源任务调度框架,可以用来创建简单或者复杂的任务调度,并且可以提供许多企业级的功能,比如JTA以及集群等,是当今比较流行的JAVA任务调度框架。 1. 可以用来做什么 想每隔1小时,备份一下自己的各种资料。 那么总结起来就是,在一个有规律的时间…
浅析MySQL事务中的redo与undo
我们都知道事务有4种特性:原子性、一致性、隔离性和持久性,在事务中的操作,要么全部执行,要么全部不做,这就是事务的目的。事务的隔离性由锁机制实现,原子性、一致性和持久性由事务的redo 日志和undo 日志来保证。所以本篇文章将讨论关于事务中的redo和undo的几个问题: 重…
快速实现 Tomcat 集群 Session 共享
在应对巨大的用户流量的互联网场景中, 搭建 Tomcat 集群是缓解 Web 服务器负载的解决方式中必不可少的,而随之带来的会话信息即 Session 不同步的问题也暴露出来: 用户刚登录后,再次操作却提示需要重新登录,严重影响着用户体验. 本文主要研究如何使用 Spring …
面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化?【石杉的架构笔记】
上一篇文章:互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(2),我们分析了ack机制的底层实现原理(delivery tag机制),还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。 通过这个,已经让大家进一步对消费端保证数据不丢失的方案的理解更进一层了。 这篇文…
上厅房,下厨房,ElasticSearch有的忙
强烈建议先读一下本公众号《也浅谈下分布式存储要点》,对ES会有更好的认识。ES融合了倒排索引、行存、列存的诸多特点,已经不再是一个简单的全文搜索引擎。 ES是从厨房里走出来的,原型是Shay Banon给妻子做的食谱搜索引擎,一开始便充满了爱的味道。 最终,ElasticSea…
高并发场景下,如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失?【石杉的架构笔记】
上篇文章:《面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化?》,我们分析了RabbitMQ开启手动ack机制保证消费端数据不丢失的时候,prefetch机制对消费者的吞吐量以及内存消耗的影响。 通过分析,我们知道了prefetch过大容易导致内存溢出,prefetch过小又…