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石杉的架构笔记
6年前
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谨以此文,献给昨晚为志玲姐姐通宵奋战的广大程序猿兄弟们!
简单来说,热key,就是你的缓存集群中的某个key瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆。大value,就是你的某个key对应的value可能有GB级的大小,导致查询value的...
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追梦人物
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wcode
Python, Golang
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7年前
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Django REST framework API 指南(1):请求
REST framework 的 Request 类扩展与标准的 HttpRequest,并做了相应的增强,比如更加灵活的请求解析(request parsing)和认证(...
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个人主页有话说
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吴师兄学算法
CTO @全网同名:吴师兄学算法
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6年前
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一道看完答案你会觉得很沙雕的「动态规划算法题」
题目来源于 LeetCode 第 877 号问题:石子游戏。 喜羊羊和灰太狼用几堆石子在做游戏。偶数堆石子排成一行,每堆都有正整数颗石子 piles[i] 。 游戏以谁手中...
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石杉的架构笔记
6年前
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互联网大厂Java面试题:使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗?【石杉的架构笔记】
因为在面互联网大厂的时候,一定会问并发,问并发的时候一定会问到线程池,问到线程池一定会问构造线程池的一些参数的含义。 然后,有一些面试官会就线程池的具体场景,问一些可能会遇...
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石杉的架构笔记
6年前
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拜托,面试请不要再问我分布式搜索引擎的架构原理!【石杉的架构笔记】
很多同学可能从来没接触过这个东西,所以本文我们就以现在最火最流行的Elasticsearch为例,来聊一下分布式搜索引擎的核心架构原理。” 要了解分布式搜索引擎,先了解一下...
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一个普普通通简简单单
神 @鹅厂
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8年前
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dubbo源码分析(二):超时原理以及应用场景
为了检查对dubbo超时的理解,尝试回答如下几个问题,如果回答不上来或者不确定那么说明此处需要再多研究研究。...
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技术洞察TIC
智能系统架构师 @重剑无锋
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6年前
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Spark Streaming调优参数及最佳实践深入剖析-Spark商业调优实战
本套技术专栏是作者(秦凯新)平时工作的总结和升华,通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享,并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容,请持续关注本套博客。QQ邮箱地...
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足下_
8年前
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HDFS NameNode 重启优化
在 Hadoop 集群整个生命周期里,由于调整参数、Patch、升级等多种场景需要频繁操作 NameNode 重启,不论采用何种架构,重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风...
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石杉的架构笔记
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云栖小二
资深运营编辑 @阿里云
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8年前
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Spark 调优经验总结
本文以 Spark 实践经验和 Spark 原理为依据,总结了 Spark 性能调优的一些方法。这些总结基于 Spark-1.0.0 版本。对于最近推出的 Spark-1....
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腾讯云开发者
8年前
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Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql)
最近一个实时消费者处理任务,在使用 spark streaming 进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到 hbase 和 mysql 中,所以本文对 spar...
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木东居士的茶水间
8年前
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No.11 【漫谈数据仓库】数据模型
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swinging
搭台子、打杂的
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7年前
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Kafka消息投递语义-消息不丢失,不重复,不丢不重
对快速理解 Kafka 原理和工程模型很有帮助...
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石杉的架构笔记
6年前
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高并发场景下,如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失?【石杉的架构笔记】
上篇文章:《面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化?》,我们分析了RabbitMQ开启手动ack机制保证消费端数据不丢失的时候,prefetch机制对消费者的吞...
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木东居士的茶水间
7年前
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聊一聊数据倾斜那些坑
数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去,将会海阔天空!迈不过去,就要做好准备:...
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淮南
大数据架构师
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7年前
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Elasticsearch调优实践
Elasticsearch(ES)作为NOSQL+搜索引擎的有机结合体,不仅有近实时的查询能力,还具有强大的聚合分析能力。因此在全文检索、日志分析、监控系统、数据分析等领域...
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石杉的架构笔记
6年前
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【Java进阶面试系列之四】扎心!线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失?【石杉的架构笔记】
上篇文章「Java进阶面试系列之三」消息中间件在你们项目里是如何落地的?,我们用一个简单易懂的电商场景给大家引入说明了一个消息中间件的使用场景。 同时,我们还基于Rabbi...
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