知识体系构建

# 前言 一旦建立了一个重要的数据库后，可能根据某些需求对数据进行不同方式的排序。 对数据进行排序

# 前言 不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。 为了防止Log过大，Kafka引入日

# 删除 删除一个元素，需要将删除元素之后的数据项向前移动来填补已删除项的内存空间 # 有序数组

# 前言 允许你自动将一个MYSQL服务器的数据复制到另一个服务器上的机制。 # 配置阶段 - 在

# 前言 在redis中，用户可以执行SLAVEOF命令，让一个服务器复制另一个服务器。 # 同步

groovy 脚本 GroovyClassLoader CompilerConfiguration Binding GroovyShell Script

风控安全——规则引擎 风控的规则引擎非常适合用groovy来实现，对抗黑产，策略人员每天都会产生出拦截规则，如果每次都要发版，可能发完观测完后，羊毛都被薅秃了 监控中心 大型互联网，海量数据进入，关注

背景 功能本身复杂度不高，但业务场景多、QPS高、用户体量、数据量大；最核心、对响应性能要求最高的主要是：用户是否点赞内容、内存点赞数场景 v1.0 实现方案：基于Redis+MySQL架构，MySQ

WEB 容器 https://tomcat.apache.org/ https://www.jetty.com/ https://www.jboss.org/ https://caucho.com/p

kafka servers spring.kafka.bootstrap-servers=xx.xx.xx.xx:9092,xx.xxx.xx.xx:9092 client-id spring.kaf

FileSystemXmlApplicationContext 从类路径、文件系统或URL中查找匹配模式的资源 该方法的意义在于，configLocations路径可以是${} 创建环境：Standa

前言 注解的处理、自动配置类的加载和条件注解的评估 注解处理 在springapplication.run方法中，spring容器会解析主类上的注解。 创建ApplicationContext实例 在

前言 主题作为消息的归类，可以细分为一个或多个分区，分区看作是对消息的二次归类。 分区的划分不仅为Kafka提供了可伸缩性、水平扩展功能，还可以通过多副本机制来为Kafka提供数据冗余，以提高数据的可

前言 应用程序时通过KafkaCOnsumer来订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息。 消费者与消费组 与其他消息中间件不同：Kafka的消费概念中有一层消费组概念。每一个消费者都有一个对应的消费组。当

一个正常的生产逻辑需要具备的步骤 配置生产者客户端参数以及相应的生产者实例 构建待发送的消息 发送消息 关闭生产者实例 生产者消息 productRecord<K,V> 必要的参数 在Kafka生产者

前言 Kafka 起初是由LinkedIn公司采用scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于zookeeper 协调的分布式消息系统（已捐献给Apache基金会）。 高吞吐、可持久化、可水平扩展、

一般特征 单个Key存储大value hash、set、zset、list中存储过多数据 一个集群存储了上亿的key 具体描述 一个STRING类型的Key，它的值为5MB（数据过大）。 一个LIST

背景 排行榜和feed流中个人数据进行点赞 技术选型：Mysql、Redis zset、bloom filter Redis zset Redis zset使用跳表实现，能够在较低的一个时间复杂度中完

背景 Spring cache: 无法满足本地缓存和远程缓存同时使用。使用远程缓存时无法自动刷新 Guava cache：内存型缓存，占用内存，无法做分布式缓存 redis/memcache: 分布式

OAuth OAuth 简单理解就是一种授权机制，它是在客户端和资源所有者之间的授权层，用来分离两种不同的角色。在资源所有者同意并向客户端颁发令牌后，客户端携带令牌可以访问资源所有者的资源。 授权方式