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还在为 MQ 丢消息慌到冒冷汗？这篇把可靠性讲透了！从生产者重连 + 确认防丢发，到中间件持久化保存储，再到消费者重试 + 死信 + 主动查询兜底，手把手教你填坑，让 MQ 从 “坑王” 变 “稳如老

这是一个挺有意思的面试题，挺简单的，不知道大家平时在重置密码的时候有没有想过这个问题。回答这个问题其实就一句话：因为服务端也不知道你的原密码是什么。如果知道的话，那就是严重的安全风险问题了。 我们这里

面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不

MQ（Message Queue）消息积压问题指的是在消息队列中累积了大量未处理的消息，导致消息队列中的消息积压严重，超出系统处理能力，影响系统性能和稳定性的现象。 1.消息积压是哪个环节的问题？ M

Limit 是一种常用的分页查询语句，它可以指定返回记录行的偏移量和最大数目。例如，下面的语句表示从 test 表中查询 val 等于4的记录，并返回第300001到第300005条记录： 这样的语句

前言 过完这个节，就要进入金银季，准备了 18 道 MySQL 索引题，一定用得上。 作者： 感谢每一个支持： github 1. 索引是什么 索引是一种数据结构，用来帮助提升查询和检索数据速度。可以

日志日志，在我们平时开发中主要的用途在于监控、备份，但在MySQL中，日志的功能远远不止这些，分别有用于记录的慢查询日志，回滚版本的undolog，宕机恢复的redolog、全量备份的binlog等等

前言 Redis作为一种优秀的基于key/value的缓存，有非常不错的性能和稳定性，无论是在工作中，还是面试中，都经常会出现。 今天这篇文章就跟大家一起聊聊，我在实际工作中使用Redis的10种场景

在分布式系统中，保证缓存与数据库双写一致性，采用“先操作数据库后处理缓存”的策略。读操作时，先查缓存再查数据库并回填；更新时，先更新数据库，通过binlog异步删除缓存