用户624630335145

git merge：当需要保留详细的合并信息的时候建议使用 git rebase：当发现自己修改某个功能时，频繁进行了git commit提交时，发现其实过多的提交信息没有必要时使用

老李正在悠闲地喝茶混加班时长，看了一眼小明的代码，非常淡定：“典型的缓存一致性问题，你遇到的是高并发下的竞态条件。”

缓存引发的问题 缓存穿透 缓存穿透：指访问不存在的key，依然被大量用户访问 指大量请求访问缓存中不存在的值，从而大量请求打进DB中，导致DB故障。 缓存击穿 缓存击穿：一个缓存key失效后，依然被大

最近遇到了一个业务场景，涉及到多数据源之间的请求的流程编排，正好看到了一篇某团介绍CompletableFuture原理和使用的技术文章，但主要还是涉及使用层面，所以这篇文章准备从使用和原理两方面入手

双 Token 认证机制：从原理到实践的完整实现 在现代 Web 应用中，用户认证是保障系统安全的核心环节。随着前后端分离架构的普及，传统的 Session 认证方式逐渐被 Token 认证取代。其中

缓存既能减轻数据库压力，还能加快请求响应速度，可是如何保证数据库与缓存之间的数据一致性呢？好像不管怎么做，都会存在不一致风险，分布式缓存中的最优解是啥？本文来一起探讨~

在高并发场景下，我们经常会见到线程之间由于争抢资源而发生的线程问题，在这种情况下如果放任不管，很容易出现线程问题，对整个项目造成影响。

对于多线程安全问题，在单机模式下，我们常常使用乐观锁和悲观锁解决 悲观锁：认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行 Synchronized 和 lock 是悲观锁的典

你们猜，目前的技术面试中， Redis 方向最高频的面试题是哪个，到底是 Redis 的持久化方式、常用数据类型，还是适用场景？ 其实都不是，最高频的面试题竟然是缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩！