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觉得不错请按下图操作,掘友们,哈哈哈!!! 概述 博主最近在做分布式事务这块业务,所以在选型的过程中,对比了当下比较流行的解决方案,在这里坐下记录,欢迎jym提出更好的方案哦。
RabbitMQ 可靠性、重复消费、顺序性、消息积压解决方案
前言 上篇文章介绍了 为什么引入消息队列? 引入 MQ 给我们解决了一些问题,但同时又引入了一些复杂的问题,这些问题是大型项目中必须解决的重点,更重要的是,面试也经常问。实际上消息队列可以说是没法百分
秒杀场景下的业务梳理——Redis分布式锁的优化
秒杀场景下的业务梳理——Redis分布式锁的优化 随着互联网的快速发展,商品秒杀的场景我们并不少见;秒杀是一种供不应求的,高并发的场景,它里面包含了很多技术点,掌握了其中的技术点,虽不一定能让你面试立
秒杀中的分桶策略 —— 提高单台数据库的性能
本文章介绍使用分桶策略提高单台数据库的并发能力,提高单台数据库的性能。文章详细介绍了分桶编排的基本实现,以及实现了全量分桶和增量分桶两种方式,提供了三种思路解决分桶带来的问题。
Redis分布式锁存在的问题
假设有这样一个场景,在一个购票软件上买一张票,但是此时剩余票数只有一张或几张,这个时候有几十个人都在同时使用这个软件购票。在不考虑任何影响下,正常的逻辑是首先判断当前是否还有剩余的票,如果有,那么就进
Redis缓存穿透/击穿/雪崩以及数据一致性的解决方案
无论是在开发过程中还是在准备跑路的面试过程中,有关redis相关的,难免会涉及到四个特殊场景:缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿以及数据一致性。如果在开发中不注意这些场景的话,在高并发场景下有可能会导致系统
SpringBoot可以同时处理多少请求?
一个ip发请求过来,是一个ip对应一个线程吗?对于SpringBoot如何处理请求好像从来没仔细思考过,所以面试结束后就仔细研究了一番,现在就来探讨一下
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一行代码解决缓存击穿问题
重新回顾一下缓存击穿这个问题! 因为目前网上流传的文章落地性太差(什么布隆过滤器啊,布谷过滤器啊,嗯,你们懂的),其实这类方案并不适合在项目中直接落地,本文提供的是真正简便方案。
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前阵子接手了一段同事之前的代码,里面用到了@transaction注解,了解Spring的小伙伴肯定知道,@Transactional是Spring提供的一种控制事务管理的快捷手段。但是我这段程序在运