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藤叶
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你如何理解mysql读写分离和分库分表?
前言 相信很多小伙伴们对于这两个概念已经比较熟悉了,这篇文章全程都是大白话的形式,希望能够给你带来不一样的感受。如果你之前不太了解这两个概念,那我建议你搞懂之后,可以把自己对于读写分离以及分库分表的理
HashMap底层实现原理
HashMap实现了Map接口,我们常用HashMap进行put和get操作读存键值对数据。下面介绍基于jdk1.8深入了解HashMap底层原理。 HashMap实际是一种“数组+链表”数据结构。在put操作中,通过内部定义算法寻止找到数组下标,将数据直接放入此数组元素中,若…
美团二面:Redis与MySQL双写一致性如何保证?
Redis与MySQL双写一致性如何保证? 这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下,一致性是如何保证的?本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
redis系列:分布式锁
这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁。会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁。 本篇文章会将分布式锁的实现分为两部分,一个是单机环境,另一个是集群环境下的Redis锁实现。在介绍分布式锁的实现之前,先来了解下分布式锁的一些…
Redis 分布式锁的正确打开方式
分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁;2. 基于Redis的分布式锁;3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟…
🌊刷掉 90% 候选人的互联网大厂海量数据面试题(附题解+方法总结)
1. 如何从大量的 URL 中找出相同的 URL? 给定 a、b 两个文件,各存放 50 亿个 URL,每个 URL 各占 64B,内存限制是 4G。请找出 a、b 两个文件共同的 URL。 每个 URL 占 64B,那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB。 由…
Redis 入门
为了解决高并发、高可用、高可扩展,大数据存储等一系列问题而产生的数据库解决方案,就是NoSql。 NoSql,叫非关系型数据库,它的全名Not only sql。它不能替代关系型数据库,只能作为关系型数据库的一个良好补充。 典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载…
《我们一起进大厂》系列-秒杀系统设计
之前写了很多Redis相关的知识点,我又大概回头看了下,除了比较底层的东西没写很深之外,我基本上的点都提到过了,我相信如果只是为了应付面试应该是够了的,但是如果你想把它们真正的吸收纳为己用,还是需要大量的知识积累,和很多实际操作的。 就我自己而言Redis在开发过程中实在用得太…
基础篇:详解锁原理,synchronized、volatile+cas底层实现
悲观锁,每次去请求数据的时候,都认为数据会被抢占更新(悲观的想法);所以每次操作数据时都要先加上锁,其他线程修改数据时就要等待获取锁。适用于写多读少的场景,synchronized就是一种悲观锁 在请求数据时,觉得无人抢占修改。等真正更新数据时,才判断此期间别人有没有修改过(预…
47 张图带你 MySQL 进阶!!!
数据库最核心的一点就是用来存储数据,数据存储就避免不了和磁盘打交道。那么数据以哪种方式进行存储,如何存储是存储的关键所在。所以存储引擎就相当于是数据存储的发动机,来驱动数据在磁盘层面进行存储。 在创建新表的时候,可以通过增加 ENGINE 关键字设置新建表的存储引擎。 上图我们…