原创文章

今天给大家分享一个我们之前基于 dubbo 开发一个线上系统时候遇到的内存泄漏生产问题的排查与优化实践经验。

今天给大家介绍一个非常热门的技术，同时也是面试的时候面试官特别喜欢问的一个话题，那就是 SpringCloudAlibaba 的底层原理。

读写分离方案上线后，订单sql查询时间再一次稳定在了300ms以下，此时对数据的增删改操作会走主库，而读请求会走从库，通过读写分离大大提升了数据读的处理能力，但遗憾的是没办法提升主库写数据的能力。

订单缓存方案上线之后，我们以为又开启了岁月安好的日子，但是，在一周后的某一天，DBA直接跑来了。。。

我在一家做微信营销的公司干技术 leader，带 40 多个人，在这个位置上做了好几年，把团队从小带大，公司虽然不算风口浪尖上的高增长业务，但技术这块儿也从来没出过什么问题，我还是蛮自豪的。

经过前面索引和sql的优化后，现在查询速度快的飞起，然后，我们继续回归到了日常需求的开发中，本文继续来看一下。

索引为什么会失效呢？失效之后会导致什么样的后果呢？这一节，我们利用当下的问题，也就是千万级的订单表查询居然需要耗费3s的时间，通过这个问题我们来一探究竟。

通过前几期文章的积累，现在我们的理论知识已经极为扎实了，这个时候就可以动手开始sql优化了，sql优化是非常重要，因为即使再好的MySQL设计架构，也扛不住一个频繁查询的垃圾sql语句。

接上期，我们知道了MySQL查询的全过程，也知道了整个过程的瓶颈在于磁盘IO，那怎么降低磁盘IO次数呢？

接上一节，我们通过各种百度和Google，然后加上自己的理解，终于搞明白了MySQL一次查询的全过程了。

接上期，到现在为止，我们已经对订单系统核心接口业务流程有了一定的了解，此时我们可以接一些简单的需求做了。

上一期内容我们整体了解了分库分表实战项目当前使用的系统架构，本文我们就从单库版本的订单系统开始，一步一步的来进行优化。

本实战的重点是分库分表实战，比较适合1～3年工作经验的程序员朋友。实战主要以外卖APP中的外卖订单来作为本次实战的核心业务

假如下单时，用分布式锁来防止库存超卖，但是是每秒上千订单的高并发场景，如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景？

用浏览器请求一个链接的时候，经历了哪些过程（DNS解析过程）？ 这个问题，就是考察考察你的基本功，看你对基本的网络通信知识有没有了解。

面试真题：你能聊聊TCP/IP 的四层网络模型和 OSI 七层网络模型吗？ 计算机基础，网络、磁盘、cpu、内存。作为一个大公司的面试官，一定会考察这些东西。

es 写入数据的工作原理是什么啊？ es 查询数据的工作原理是什么啊？ 底层的 lucene 介绍一下呗？ 倒排索引了解吗？

这篇文章，我们将用非常浅显易懂的语言，用大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，跟大家聊聊大规模分布式系统的容错架构设计。

今天，我们来搞清楚“类加载”这个过程，以后在面试时，对面试官常问的JVM类加载机制，就能把一些核心概念说清楚了。

这篇文章，跟大家讲讲站在一个程序员的角度，自己的后台架构应该如何设计，来抗住一天3个热点涌入的巨大流量！