- 1 现在常见的Java工程师/架构师对缓存技术的了解和掌握程度 工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识 我面试过的人里，能掌握到很少的缓存架构的人，屈指可数，个位数，而且都是在大公司有过类似的大型复杂系统架构经验的人 2 缓存架构/技术掌握的不够，对你的发展带来了哪些阻碍？ 2.1 工作中 如果你这块技术掌握不够，然... 1 现在常见的Java工程师/架构师对缓存技术的了解和掌握程度 工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识 我面试过的人里，能掌握到很少的缓存架构的人，屈指可数，个位数，而且都是在大公司有过类似的大型复杂系统架构经验的人 2 缓存架构/技术掌握的不够，对你的发展带来了哪些阻碍？ 2.1 工作中 如果你这块技术掌握不够，然...
- 1 秒杀场景下的数据一致性问题 某商品库存10，A想买6，B想买5。 1.1 做梦 A先买走6，库存剩4，此时B应该无法购买5，给出数量不足提示 1.2 现实 AB获取到商品都剩10，A买走6，在A更新库存前，B又买走5，此时B更新库存，商品还剩5。 1.3 想当然地解决方案 给共享资源或对共享资源的操作加锁，来保证对资源的访问互斥。利用Reentran... 1 秒杀场景下的数据一致性问题 某商品库存10，A想买6，B想买5。 1.1 做梦 A先买走6，库存剩4，此时B应该无法购买5，给出数量不足提示 1.2 现实 AB获取到商品都剩10，A买走6，在A更新库存前，B又买走5，此时B更新库存，商品还剩5。 1.3 想当然地解决方案 给共享资源或对共享资源的操作加锁，来保证对资源的访问互斥。利用Reentran...
- Kafka是分布式的，基于发布订阅的消息系统。 1 特点 同时为发布和订阅提供高吞吐量 Kafka每秒可生产约25万条消息（50 MB），每秒处理55万条消息（110 MB）持久化 默认就将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及防止数据丢失。以O(1)时间复杂度提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常... Kafka是分布式的，基于发布订阅的消息系统。 1 特点 同时为发布和订阅提供高吞吐量 Kafka每秒可生产约25万条消息（50 MB），每秒处理55万条消息（110 MB）持久化 默认就将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及防止数据丢失。以O(1)时间复杂度提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常...
- 已经学到的东西 hystrix的核心知识 1、hystrix内部工作原理：8大执行步骤和流程 2、资源隔离：你如果有很多个依赖服务，高可用性，先做资源隔离，任何一个依赖服务的故障不会导致你的服务的资源耗尽，不会崩溃 3、请求缓存：对于一个request context内的多个相同command，使用request cache，提升性能 4、熔断：基于短路器，采集各种... 已经学到的东西 hystrix的核心知识 1、hystrix内部工作原理：8大执行步骤和流程 2、资源隔离：你如果有很多个依赖服务，高可用性，先做资源隔离，任何一个依赖服务的故障不会导致你的服务的资源耗尽，不会崩溃 3、请求缓存：对于一个request context内的多个相同command，使用request cache，提升性能 4、熔断：基于短路器，采集各种...
- 设计新系统容易，但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，特别是在异构的数据库结构情况下，达到数据准确，迁移速度快，减少停机，对业务影响小 迁移是最容易出故障的一个点。 那么如何做数据迁移呢？ 1 解决方案 1.1 全量 最直观的一把梭方案，即全量数据的导入/出： 业务系统需要停机DB 迁移，校验一致性（数据、关系、约束等... 设计新系统容易，但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，特别是在异构的数据库结构情况下，达到数据准确，迁移速度快，减少停机，对业务影响小 迁移是最容易出故障的一个点。 那么如何做数据迁移呢？ 1 解决方案 1.1 全量 最直观的一把梭方案，即全量数据的导入/出： 业务系统需要停机DB 迁移，校验一致性（数据、关系、约束等...
- 缓存不仅加快了IO，还可减少原始数据的计算工作。 缓存系统一般设计简单，功能单一，所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍，对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。 虽然简单好用，但是如果姿势不对，就会造成不必要的损失。 不要把Redis当数据库 很多人不仅把 redis 当缓存，更是把Redis当做数据库使用。很多因为Redis中数据消失导致业务逻辑错... 缓存不仅加快了IO，还可减少原始数据的计算工作。 缓存系统一般设计简单，功能单一，所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍，对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。 虽然简单好用，但是如果姿势不对，就会造成不必要的损失。 不要把Redis当数据库 很多人不仅把 redis 当缓存，更是把Redis当做数据库使用。很多因为Redis中数据消失导致业务逻辑错...
- 1 概述 1.1 zookeeper 简介 中间件,提供协调服务作用于分布式系统,发挥其优势,可以为大数据服务支持 Java, 提供 Java 和 C语言的客户端 API 1.2 什么是分布式系统 很多台计算机组成一个整体,一个整体一致对外并且处理同一请求内部的每台计算机都可以相互通信(REST/RPC)客户端到服务端的一次请求到响应结束会经历多台计算机 1.... 1 概述 1.1 zookeeper 简介 中间件,提供协调服务作用于分布式系统,发挥其优势,可以为大数据服务支持 Java, 提供 Java 和 C语言的客户端 API 1.2 什么是分布式系统 很多台计算机组成一个整体,一个整体一致对外并且处理同一请求内部的每台计算机都可以相互通信(REST/RPC)客户端到服务端的一次请求到响应结束会经历多台计算机 1....
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- 什么是领域事件？什么时候并且为什么要使用领域事件？ •学习如何将领域事件建模成对象，何时应该为领域事件创建唯一的身份标识。 •学习一个轻量级的发布-订阅［Gamma et al］模式。 •学习哪些组件用于发布事件，哪些组件用于订阅事件。 •学习为什么我们需要一个事件存储.如何实现事件存储、如何使用事件存储。 •学习S aaSOvation团队是如何通过不同的方式将领域事... 什么是领域事件？什么时候并且为什么要使用领域事件？ •学习如何将领域事件建模成对象，何时应该为领域事件创建唯一的身份标识。 •学习一个轻量级的发布-订阅［Gamma et al］模式。 •学习哪些组件用于发布事件，哪些组件用于订阅事件。 •学习为什么我们需要一个事件存储.如何实现事件存储、如何使用事件存储。 •学习S aaSOvation团队是如何通过不同的方式将领域事...
- Session代表的是客户端与服务器的一次交互过程，这个过程可以是连续也可以是时断时续的。曾经的Sevlet时代(JSP)，一旦用户与服务端交互，Tomcat就会为用户创建一个session，同时前端会有一个jsessionid，每次交互都会携带。 服务器只要在接到用户请求时候，就可以拿到jsessionid, 并根据这个ID在内存中找到对应的会话session,当拿到... Session代表的是客户端与服务器的一次交互过程，这个过程可以是连续也可以是时断时续的。曾经的Sevlet时代(JSP)，一旦用户与服务端交互，Tomcat就会为用户创建一个session，同时前端会有一个jsessionid，每次交互都会携带。 服务器只要在接到用户请求时候，就可以拿到jsessionid, 并根据这个ID在内存中找到对应的会话session,当拿到...
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