服务端
3篇文章 · 0订阅
  • 面试官：高并发场景下，你们是怎么保证数据的一致性的？
    面试的时候，总会遇到这么一个场景。 1. 场景分析 面试官：你们的服务的QPS是多少？ 我：我们的服务高峰期访问量还挺大的，大约是3万吧。 面试官：这么大的访问量，你们的服务器能撑住吗？有加缓存吗？
    Java
    面试官：高并发场景下，你们是怎么保证数据的一致性的？
  • 南瓜电影 7 天内全面 Serverless 化实践
    从我们了解 SAE 产品到整体上线一共是 7 天时间。3 天完成核心应用 API 网关上线，第 5 天验证结束 100% 流量打到 SAE 上，第 6-7 天把其余 30 多个系统快
    架构 数据库 后端
  • 面试官：请谈谈写入消息中间件的数据，如何保证不丢失？【石杉的架构笔记】
    看过之前的文章面试官：消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？的同学，应该都知道写入Kafka的数据是会落地写入磁盘的。 我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。 所以说，这里就得考虑数据的分布式存储了，其实关于消息中间件的分布式…
    Java 架构
    面试官：请谈谈写入消息中间件的数据，如何保证不丢失？【石杉的架构笔记】