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- bug产生时间:15:46背景：当一个用户有多个订单线路时,第N个订单取第N个线路的明细打印,那么会出现三种情况：订单数量大于线路数量订单数量小于线路数量订单数量等于线路数量。代码如下: int i = 2 EntityWrapper<xxx> wrapper = new EntityWrapper<>(); wrapper.orderBy("dep... bug产生时间:15:46背景：当一个用户有多个订单线路时,第N个订单取第N个线路的明细打印,那么会出现三种情况：订单数量大于线路数量订单数量小于线路数量订单数量等于线路数量。代码如下: int i = 2 EntityWrapper<xxx> wrapper = new EntityWrapper<>(); wrapper.orderBy("dep...
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- 首先本章内容参考《分布式服务架构》整理，思考和总结纯个人理解。其实个人理解的时候，更希望能够得到代码层面的实现，单纯的理论知识还是不够落地，总结容易，真正实现起来还是需要项目的积累。保证最终一致性的模式1.查询模式任何服务操作都需要提供一个查询接口，用来向外输出操作执行的状态。即：单笔查询，为了使查询操作有一个唯一标识，需要一个分布式环境下的ID，可用分布式锁,redis 递增,机器的唯一码... 首先本章内容参考《分布式服务架构》整理，思考和总结纯个人理解。其实个人理解的时候，更希望能够得到代码层面的实现，单纯的理论知识还是不够落地，总结容易，真正实现起来还是需要项目的积累。保证最终一致性的模式1.查询模式任何服务操作都需要提供一个查询接口，用来向外输出操作执行的状态。即：单笔查询，为了使查询操作有一个唯一标识，需要一个分布式环境下的ID，可用分布式锁,redis 递增,机器的唯一码...
- Before缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。解决方案:(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。(三)双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点I 从缓存A读数据库，有则直... Before缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。解决方案:(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。(三)双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点I 从缓存A读数据库，有则直...
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