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后端: java知识点复习
我是hope啊
创建于2021-12-30
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后端: java知识点复习
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面向对象设计之SOLID原则
分享一波大佬的面向对象设计原则。 “世界有着⾃⼰的结构,因此特异性总是暗示着⼀般性。这就 是为什么在传达思想时,故事能够有那么强⼤的作⽤,并且 这 种作⽤往往⽐思想本身清晰度的作⽤更强⼤。” —— 罗
分布式事务方案
XA方案 两阶段提交 | 三阶段提交 准备阶段的资源锁定,存在性能问题,严重时会造成死锁问题 提交事务请求后,出现网络异常,部分数据收到并执行,会造成一致性问 TCC方案 Try Confirm Ca
分布式(可用性, 分区容错性)
可用性 心跳检测 周期检测心跳机制:超时未返回 累计失效检测机制:重试超次数 多机房实时热备 两套缓存集群可以分别部署到不同城市的机房。读服务也相应地部署到不同城市或不同分区。在承接请求时,不同机房或
分布式篇(CAP)
发展历程 入口级负载均衡 网关负载均衡 客户端负载均衡 单应用架构 应用服务和数据服务分离 应用服务集群 应用服务中心化SAAS 数据库主备读写分离 全文搜索引擎加快数据统计 缓存集群缓解数据库读压力
Spring Could篇: 下篇(安全,灰度)
安全认证 Session 认证中最常用的一种方式,也是最简单的。存在多节点session丢失的情况,可通过nginx粘性Cookie和Redis集中式Session存储解决 HTTP Basic Au
Spring Could篇: 上篇
Why SpringCloud SpringCloud(微服务解决方案) Dubbo(分布式服务治理框架) Rest API (轻量、灵活、swagger) RPC远程调用(高效、耦合) Eureka
Spring篇: 中篇(注解)
1、@SpringBoot 声明bean的注解 @Component 通⽤的注解,可标注任意类为 Spring 组件 @Service 在业务逻辑层使用(service层) @Repository 在
Spring篇: 上篇
1、IOC 控制反转 IoC(Inverse of Control:控制反转)是⼀种设计思想,就是将原本在程序中⼿动创建对象的控制权,交由Spring框架来管理。 IoC 在其他语⾔中也有应⽤,并⾮
Kafka篇: 终篇(面试题)
线上问题rebalance 产生的原因: 组成员数量发生变化 订阅主题数量发生变化 订阅主题的分区数发生变化 组成员崩溃和组成员主动离开是两个不同的场景。 因为在崩溃时成员并不会主动地告知coordi
Kafka篇: 下篇
一致性 幂等性 保证在消息重发的时候,消费者不会重复处理。即使在消费者收到重复消息的时候,重复处理,也 要保证最终结果的一致性。所谓幂等性,数学概念就是: f(f(x)) = f(x) 如何实现? 添
Kafka篇: 中篇(生产消费基本流程)
生产消费基本流程 Producer创建时,会创建一个Sender线程并设置为守护线程。 生产的消息先经过拦截器->序列化器->分区器,然后将消息缓存在缓冲区。 批次发送的条件为:缓冲区数据大小达到ba
Kafka篇: 上篇
Why kafka 消息队列的作用:异步、削峰填谷、解耦 中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用 RabbitMQ (开源、社区活跃)是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用 R
Redis篇: 补篇(redis实战)
1、Redis优化 读写方式 简单来说就是不用keys等,用range、contains之类。比如,用户粉丝数,大 V 的粉丝更是高达几千万甚至过亿,因此,获取粉丝列表只能部分获取。另外在判断某用户是
Redis篇: 补篇(redis分区容错)
1、redis数据分区 Hash:(不稳定) 客户端分片:哈希+取余 节点伸缩:数据节点关系变化,导致数据迁移 迁移数量和添加节点数量有关:建议翻倍扩容 一个简单直观的想法是直接用Hash来计算,以K
Redis篇: 终篇(redis经典7大问题)
1、缓存雪崩 指缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决方案: Redis 高可用,主从+哨兵,Redis cluster,避免全盘崩溃
Redis篇: 下篇(redis可用性)
Redis可用性 1、redis持久化 持久化就是把内存中的数据持久化到本地磁盘,防止服务器宕机了内存数据丢失 Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制,Redis4.0以后采
Redis篇: 中篇(redis底层数据结构)
1、redis数据类型 类型 底层 应用场景 编码类型 String SDS数组 帖子、评论、热点数据、输入缓冲 RAW << EMBSTR << INT List QuickList 评论列表、商品
Redis篇: 上篇
WhyRedis 速度快,完全基于内存,使用C语言实现,网络层使用epoll解决高并发问题,单线程模型避免了不必要的上下文切换及竞争条件; GuavaCache Tair EVCache Aerosp
MYSQL篇: 补篇(集群)
1、主从复制过程 MySQl主从复制: 原理:将主服务器的binlog日志复制到从服务器上执行一遍,达到主从数据的一致状态。 过程:从库开启一个I/O线程,向主库请求Binlog日志。主节点开启一个b
MYSQL篇: 终篇(SQL查询)
1、SQL语句的执行过程 查询语句: 结合上面的说明,我们分析下这个语句的执行流程: ①通过客户端/服务器通信协议与 MySQL 建立连接。并查询是否有权限 ②Mysql8.0之前开看是否开启缓存,开
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