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Redis 拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求，点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密。 把 Redis 作为缓存

什么叫可靠性？ 大家都知道，系统架构有三高：「高性能、高并发和高可用」，三者的重要性不言而喻。 对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证

以下文章来源于对线面试官 ，作者Java3y 面试官：你是怎么理解InnoDB引擎中的事务的？ 候选者：在我的理解下，事务可以使「一组操作」要么全部成功，要么全部失败 候选者：事务其目的是为了「保证数

前言 最近迷上了并发编程。并发这玩意怎么说呢，就是你平时工作用不到，一用就用在面试上。这不，又卷起了并发容器。 那说起并发容器，你一定也知道那几个，CopyOnWriteArrayList、并发队列B

​ 我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。 淘汰策略如下所示： ​ 编辑 redis内存淘汰 设置过期时间的 key volatile-ttl、volatile-r

前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。 当时因为项目进度

对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。 重复的场景有可能是

JMM(java内存模型)，由于并发程序要比串行程序复杂很多，其中一个重要原因是并发程序中数据访问一致性和安全性将会受到严重挑战。如何保证一个线程可以看到正确的数据呢？ 这个问题看起来很白痴。对于串行

有关为什么要使用并行程序的问题前面已经进行了简单的探讨。总的来说，最重要的应该是处于两个目的。 第一，为了获得更好的性能； 第二，由于业务模型的需要，确实需要多个执行实体。 在这里，我将更加关注第一种

​  在之前一篇文章中我们详细介绍了为什么需要对接口进行限流，也介绍了常见的限流算法，最后还基于Guava工具类实现了接口限流。但是这种方式有个问题，无法实现分布式限流。那今天我们来利用Redis +