使用场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 答案：理论：第二章：Spring的AOP和IOC是什么？使用场景有哪些？..._廖志伟-CSDN博客_缓存双删策略 线程是什么，有几种实现方式，它们之间的区别是什么，线程池实现原理，JUC并发包，ThreadLocal与Lock和Synchronize区别 答案：理论：第八章：线程是什么...例如：1.Spring Security 2.apache shiro 索引使用的限制条件,sql优化有哪些，数据同步问题（缓存，数据库数据同步） 答案：理论：第三章：索引使用的限制条件，sql优化有哪些...，数据同步问题（缓存和数据库），缓存优化_廖志伟-CSDN博客 初始化Bean对象有几个步骤，它的生命周期 答案：Spring框架：第三章：对象的生命周期及单例bean生命周期的11个步骤_廖志伟-CSDN...讲解的真的够全面吗？拿下面第一题来说，面试官一般都直接问你HashMap实现原理，但是要是换一个问法，比如：影响HashMap性能有哪些因素？HashMap为什么存取效率那么高？
图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...查询优化：图数据库可以通过对查询进行优化来提高查询性能。例如，可以通过调整查询的执行顺序、使用合适的查询算法、优化查询的访问路径等方式来减少查询的计算量和IO操作，从而提高查询的效率。...综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...高性能的关联查询：由于图数据库中实体之间的关联是直接通过边连接的，因此在进行关联查询时，图数据库可以实现高效的遍历和跳转，避免了传统关系型数据库中的连接操作，提供更快速的查询性能。
目前尚不清楚两家企业统计的数据口径有何不同，但争第一的热情不减。以往的双十一，各大品牌会对平台的流量扶持更依赖，但今年双11的一大变化是，品牌商自全域导流的能力在增强。...消费者还需要双12吗双十一京东、淘宝未公布GMV，但并不影响双12的备战热情。双11刚刚结束，淘宝就开始紧锣密鼓地筹备双12购物节商家招募工作。...对于消费者来说，消费者还需要双12接力吗？...双十一的时间跨度正好处于国庆节过后与圣诞节之间的黄金时段，而双十二的时段则显得较为尴尬，由于双十一购买的产品还未耗尽，双十二就更显得狗尾续貂。...写在最后：历经14年的发展，中国的双11在世界范围内也已经与美国黑色星期五有齐名之势。美国的黑五起源于1924年，至今有98年的历史，黑五最大的特点是商品价格相当优惠，折扣简单直接。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...---- 01 ▊《高性能MySQL（第4版）》 [美] 杰里米·廷利 著 宁海元，周振兴，张新铭 译 领域经典十年后全版更新 全面拥抱8.0 重磅剖析现代云数据库与大规模运维实践 中国首批DBA...第4版更新了大量的内容，全书共分为16章和6 个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的MySQL和MySQL相关工具等方面的内容...每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。 本书不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。...5个含金量很高的短篇课程推荐 Go语言学习&求职路径（附Go语言书单） 中国楼市能一直充当“蓄水池”吗？ 云存储技术首次全景展现，7大技术趋势解读 ▼点击阅读原文，查看更多图书~
如何保证数据库与缓存双写的一致性。 redis缓存过期策略，准备同步，哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”，“缓存雪崩”，双写不一致等。如何解决上述遇到的问题？...redis有哪几种数据类型，如何持久化，怎么更新，使用场景，主从复制怎么做？影响redis的瓶颈？ NoSQL数据库，以及MongDB和Redis使用场景？ 缓存一致性问题 数据先写 redis？...redis数据装在内存中，那么数据可以持久化吗？redis数据持久化的方式有哪些呢？这两种持久化方式的区别在哪里呢？你知道redis的内存淘汰机制吗？...解决缓存击穿的方式有哪几种?加锁的时候什么时候选择本地锁,什么时候选择分布式锁? 数据库有1万条数据，怎么很快的加载到redis？ 问nosql如何设计？...做个微信商城，其中有各种活动，限时优惠，和秒杀，问我并发的时候怎么做处理的。
篇章分为三大章节，可以根据自己所需来阅读内容和下载资料： 起始篇：梳理路线（自制思维脑图） 进阶篇：深度学习（阅读阿里P8大神手写笔记） 突击篇：面试考点（开源框架+性能优化+微服务架构+分布式） 私信我领取口令密码...突击篇：面试考点（开源框架+性能优化+微服务架构+分布式） 面试考点①：开源框架（Spring+SpringMVC+MyBatis） ——Spring基础篇： 问题一：什么是Spring？...问题二十九：Bean注入属性有哪几种方式？ 问题三十：什么是AOP？AOP的作用是什么？ 问题三十一：Spring的核心类型有哪些？各有什么作用？ 问题三十二：Spring里面如何配置数据库驱动？...问题二十七：MyBatis 执行批量插入，能返回数据库主键列表吗？ 问题二十八：MyBatis 是否可以映射 Enum 枚举类？ 问题二十九：如何获取自动生成的(主)键值？...image 面试考点②：性能优化（MySQL+JVM+Tomcat） ——Mysql优化篇： 问题一：数据三范式是什么？ 问题二：说一说，你有哪些数据库优化方面的经验？
你之前对于Electron桌面应用中，服务端推送数据过快，出现进程内缓存与本地数据库数据不一致的问题，你怎么解决的？...node.js的cluster、path模块，pm2源码你之前是怎么阅读的，能系统讲讲吗？特别是负载均衡的实现 你之前自研的富文本编辑器、博客系统这些东西能讲讲遇到的难点吗？...flutter会有性能问题吗？...你会联表查询超过三张表以上吗 redis和数据库的缓存双删策略场景 redis集群的数据同步问题 四面（HR） 你95年，结婚了吗？...省略若干 ---- 综上所述，这次面试交流收获不大，感觉都是一些基础题目 如果感觉写得对你有帮助，可以关注下微信公众号：前端巅峰、大前端之巅 ，这两个公众号～ 另外在思否买华为云服务器，有很大的优惠哦
我并不负责计算服务，每当同事被质疑时，我都感到很疑惑：“优惠券计算服务真的那么复杂吗？” ， 同时也跃跃欲试：“ Storm 真有那么难搞吗？”...我脑海里一直有一个疑问：“是不是优惠券计算服务的 storm 集群的配置没有调优，才导致计算的性能太差 ? ” 所以我必须去理解 storm 的并发度是如何计算的。...优惠券计算服务当时没有详细的性能监控体系，所以我只能先从日志着手。...“ ，但最终我还是向前一步，并帮助团队大大提升了服务的性能，负责人也有了信心，他也敢投入资源优化Storm 拓扑和入库流程。...在阅读优惠券计算服务的代码中，我发现两个问题： 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求，主要是查询特定的酒店数据，用于后续计算； 每次计算时需要查询基础配置数据，它们都是从数据库中获取。
r2 (64bit) dbca建库报错 ora-27102 out of memory，windows 系统内存 64G 分配给oracle 内存 24G 空闲内存充足，这个是因为 2016系统有啥限制吗该如何解决...---- 问题五、Asm磁盘组冗余模式IO性能有差异么 Asm磁盘组冗余模式，IO性能有差异么？差异有多大？ 诊断结论：在读场景下，不论冗余方式，都只读其中一份AU，所以不会有读性能的损失。...在写的场景下，外部冗余的ASM磁盘组的IO性能，可以近似理解为是所有LUN的IO综合，包括IOPS及吞吐量。Normal冗余是双写嘛，因为每次要写两个相同的AU，所以可以理解为IO相关指标损失一半。...---- 问题十二、关于Extended RAC两种模式压测存储复制的方式都优于ASM冗余 我们正在实施容灾项目，对比Extended RAC在存储复制和ASM冗余两种方案的性能，供客户方案选型，目前测试的结果显示存储复制的方式都优于...请问测试结果符合预期吗如何理解这种结果？ 诊断结论：我认为应该是符合预期的。存储复制层面会有比较多的额外硬件支持，比如cache，比如硬件级别的IO复制优化。
环境数据库梳理 2、QA环境数据库梳理 3、仿真环境数据库梳理 4、线上环境数据库梳理 通过这个数据库实例的梳理，你能够从宏观上了解线上数据库的部署情况，根据后面的梳理结果，可以评估数据使用是否合理以及哪些地方需要做改造和优化...6、数据库的核心参数： 核心参数一般包含性能、数据一致性等相关参数，一般关注如下几个（下面参数仅仅适用于MySQL数据库）： innodb_buffer_pool_size innodb_flush_log_at_trx_commit...1、资源使用合理吗？ 一般根据存储容量、QPS、TPS以及CPU的使用情况就可以很清楚的确认实例的运行状态，是过于空闲、负载适中还是高负载？然后根据具体的情况对数据库做实例缩容或者扩容。...2、数据库参数设置合理吗？ 3、实例负载是否在正常范围？ 4、实例的权限是否设置合理？ 权限这部分比较好评估，是否存在业务权限过大的情况？root的权限是否有限定访问IP？...特惠体验云数据库 ? ↓↓更多惊喜优惠请点这儿~
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...促销活动包括：全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划，以及重量级神秘大礼; 18日当天8：00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等，根据目前官方的消息看，阿里云的本次活动主要以存量客户为主...，较少面向增量客户，小编估计与其现有资源池容量有很大关系。...早在双十一期间，阿里在论坛上就发布公告其双十二的活动预告，这次活动还是给阿里云的粉丝不少期待的。...据小编侧面了解，双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动，预估活动力度在5折左右，另外还有Iphone 、mini的抽奖活动，可谓力度空间。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下： 性能优化有推荐的分析和监控工具么...mysql和mongodb双写的话怎么保证事务呢？ hashnum的方式来讲数组中的方式来拆分成多个表？没太明白 分片键设计要求高吗？ 大表分片后，写表还是会跨机房吗？...你们这个大数据平台有多少开发人员？ 问题一、性能优化有推荐的分析和监控工具么？...问题十二、老师您好，想请问下：MongoDB适合做商城app数据库吗？一般在哪些场景使用呢？谢谢！ 个人觉得完全可以满足要求，同时还有利于业务的快速迭代开发。...万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上） 常用高并发网络线程模型设计及MongoDB线程模型优化实践 MongoDB网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计 OPPO百万级高并发
什么是全链路压测 当接手ZLJ卖场所有业务性能测试后，重新调整性能测试流程和规范，每个项目进行登记，不再是单一接口压测，都需要制定对应的压测场景，后续在双十一、双十二大促的时候，也把全链路压测场景补充进来...介入全链路压测的时机 在可以预期的一段时间（如双十一、双十二），业务会有较快速的发展，线上机器必须要大幅度扩容 机器扩容以倍数增长，评估机器性能是否翻倍 继续扩容后，服务能力不一定翻倍增长，有可能会受限于其他的依赖关系...，服务器监控，被调用链路监控等监控工具，可以了解到各系统之间的调用链路，方便定位性能问题 整理压测报告，备注说明性能问题，需要跟进处理事项，什么时间点优化完再重新复测 压测结束，清理压测数据（设置数据过期时间...50次，其中关键问题有：服务cpu达100%需要机器扩容，业务逻辑代码改造，增加缓存策略，服务依赖优化，数据库连接异常，dns解析失败，ES查询阻塞等等，其余优化问题不一一列举，性能测试总会遇到意想不到问题...而双十二大促压测有了双十一大促压测作为基础，核心问题提前规避和检查，在全链路压测过程中除了存在部分服务cpu占用100%问题和缓存问题，影响核心业务的性能问题基本上没有出现，有的只是边缘业务问题，不影响主业务流程
” 我并不负责计算服务，每当同事被质疑时，我都感到很疑惑：“优惠券计算服务真的那么复杂吗？ ” ， 同时也跃跃欲试：“ Storm 真有那么难搞吗？”...我脑海里一直有一个疑问：“是不是优惠券计算服务的 storm 集群的配置没有调优，才导致计算的性能太差 ? ” 所以我必须去理解 storm 的并发度是如何计算的。...优惠券计算服务当时没有详细的性能监控体系，所以我只能先从日志着手。...图片 重构的重点原则有两条： 拉取服务可水平扩展，若性能不足时，增加服务节点即可提升性能； 配置文件可配置 worker 线程数量。 那思想层面，我已经做好准备了，那硬实力层面我有没有做好准备吗？...“ ，但最终我还是向前一步，并帮助团队大大提升了服务的性能，负责人也有了信心，他也敢投入资源优化Storm 拓扑和入库流程。
配置当前数据库开关为双写，即线上数据同时写入商城库和优惠券新库。此时服务提供的数据源依旧是商城库。 迁移动态数据。迁完后，验证动态数据迁移准确性。 切换数据源，服务提供的数据源切换到新库。...关闭双写，优惠券系统迁移完成。 迁移后优惠券系统请求拓扑图如下： 三、系统设计 3.1 优惠券分库分表 随着优惠券发放量越来越大，单表已经达到瓶颈。...库存扣减 领券要进行库存扣减，常见库存扣减方案有两种： 方案一：数据库扣减。 扣减库存时，直接更新数据库中库存字段。 该方案的优点是简单便捷，查验库存时直接查库即可获取到实时库存。...为了支撑大批量的定向发券，定向发券做了一些优化： 1）去除事务。事务逻辑过重，对于定向发券来说没必要。发券失败，记录失败的券，保证失败可以重试。 2）轻量化校验。...不同于用户主动领券校验逻辑的冗长，定向发券的校验非常轻量，大大提升发券性能。 3）批量插入。批量券插入减少数据库IO次数，消除数据库瓶颈，提升发券速度。
在此基础上，淘宝及天猫还在不断吸收来自消费者的反馈，优化功能，比如在 2021 年开始支持购物车实时显示券后到手价、搜索已经购买过的订单……应用上大量的操作请求流转到技术后台，给数据库带来了不小的压力。...当有千百万个消费者一起在逛的时候，会数量级地放大数据库读链路的查询压力。 在数据库层面，往往一个商品 ID 对应数据库内的一行记录。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...朱成表示，以前消费者更强调买买买，现在则更喜欢逛逛逛，有两个明显的诉求，一是价格能够更加清晰，知道这个东西到手价是多少、券后价是多少，二是用户希望一个订单里面可以支持多个地址，可以在一键下单的时候享受更多的优惠和折扣...也就是说，PMEM 和 Tair 的结合，实现了超大内存存储，能够将消费者平台红包、店铺红包、平台优惠券、店铺优惠券、店铺会员折扣、店铺限时折扣等几十项资产进行持久化归一存储，让业务在计算价格时，可以从一个地方获取所有数据
物流公司的系统性能往往不会太好。所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉，在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮，也保证了重要功能的正常运行。...那么有什么问题吗？ 答案是肯定的。没法保证数据一致性，也就是说不能保证这几步操作全部成功或者全部失败！...当然出于性能和半消息堆积方面的考虑，MQ本身也会有回查次数的限制。 问题3：如何保证消费一定成功呢？ RocketMQ本身有ack机制，来保证消息能够被正常消费。...注意：任何对数据库的增删改都要双写；对于更新操作，如果新库没有相关记录，先从老库查出记录更新后写入数据库；为了保证写入性能，老库写完后，可以采用消息队列异步写入新库。...如上图，我们不但能清晰地看到一个请求的访问链路，而且还能看到每个节点的访问次数，为系统优化提供了有力的依据。如果一次请求访问了多次数据库，说明代码逻辑可能有必要优化了！ JVM监控 ?
第三方接口频率限制 常常有商户在优化过小程序性能之后，对于整体的链路没有进行测试，忽略了微信支付等第三方接口对于支付频率的限制，从而影响了活动效果。...典型案例： 针对部分零售KA，WeTest团队进行了安全检测，发现了多家KA在业务逻辑的校验都存在着明显的问题，导致了盗刷，优惠券无门槛，信息泄漏等问题。...大型节日活动 各种大型节日前后（如六一八、双十一、双十二、双旦等）整站购买链路的测试，验证在高并发下满足活动是否能正常进行；功能能否正常使用； 3. ...行业性能标准（以小游戏为例） 智慧零售行业也同样需要类似的行业标准，WeTest通过对数十款零售KA的测试和优化，可以提供相应的行业标准和建议。...2.在性能数据报告方面，腾讯WeTest团队提供js error等问题维度记录以及首屏加载时间、页面切换时长等特有性能维度，并且提供部分性能优化建议，在报告中做到精准定位问题，问题聚类分析，问题解决建议等测试模块
配置当前数据库开关为双写，即线上数据同时写入商城库和优惠券新库。此时服务提供的数据源依旧是商城库。 迁移动态数据。迁完后，验证动态数据迁移准确性。 切换数据源，服务提供的数据源切换到新库。...关闭双写，优惠券系统迁移完成。...库存扣减 领券要进行库存扣减，常见库存扣减方案有两种： 方案一：数据库扣减。扣减库存时，直接更新数据库中库存字段。该方案的优点是简单便捷，查验库存时直接查库即可获取到实时库存。...为了支撑大批量的定向发券，定向发券做了一些优化： 1）去除事务。事务逻辑过重，对于定向发券来说没必要。发券失败，记录失败的券，保证失败可以重试。 2）轻量化校验。...不同于用户主动领券校验逻辑的冗长，定向发券的校验非常轻量，大大提升发券性能。 3）批量插入。批量券插入减少数据库IO次数，消除数据库瓶颈，提升发券速度。
该系统基于腾讯云数据库TDSQL建设，是浙江首个基于国产分布式数据库投产的银行新核心系统。...湖州银行新核心系统项目群新建改造应用系统达120个，包含新核心、柜面、客户信息、统一支付、中间业务、信贷、理财、人力资源、SWIFT等，优化提升了客户体验、运营管理、精细化数据支撑、灵活差异定价、账户体系及核算...其中，在数据库层面，湖州银行基于腾讯云数据库TDSQL的技术能力，采用双中心双活的架构和一主三副本、数据强同步的部署方式，实现系统灾备恢复时间接近于零和数据零丢失，并能够满足高并发业务操作需求。...今年3月，腾讯云数据库TDSQL还以每分钟8.14亿笔交易的性能数据，顺利通过TPC-C基准测试，并打破了世界纪录。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 腾讯云数据库性能打破世界纪录，每分钟可处理8.14亿笔交易 微拍堂采用腾讯云数据库KeeWiDB，性能、效率、成本全面优化 ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
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