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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
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