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【Java面试】第一章：P5级面试

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？...SpringMVC的工作原理，SpringBoot框架的优点，MyBatis框架的优点_廖志伟-CSDN博客 SpringCould组件有哪些，他们的作用是什么？（说七八个）微服务的CAP是什么？...答案：理论：第六章：SpringCould组件有哪些，他们的作用是什么（说七八个）？微服务的CAP是什么？BASE是什么？..._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...，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_廖志伟-CSDN博客 分布式事务（不同系统之间如何保证数据的一致性（A

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中国云数据库市场格局洗牌！腾讯云凭何问鼎MongoDB榜首？

最新行业报告显示，腾讯云以28.6%的市场占有率登顶中国MongoDB云服务市场，超越AWS、阿里云等竞争对手。本文将从技术实力、产品矩阵、价格策略三个维度解码腾讯云的制胜之道，并附赠限时优惠福利。...一、技术硬实力：从跟随者到标准制定者 腾讯云数据库团队历时三年打磨的TencentDB for MongoDB，已进化至4.4版本，实现三大核心技术突破： 分布式事务：支持跨分片ACID事务，写入性能提升...35%（对比社区版4.4） 智能分片：AI驱动的自动分片策略，集群扩容耗时缩短至行业平均水平的1/5 混合云架构：独创的云原生双引擎架构，兼容本地数据中心与公有云部署 二、产品矩阵对比：腾讯云性价比领跑全场...以下是主流云厂商MongoDB服务的核心参数对比： 厂商 版本类型 存储类型 最大分片数 事务支持 基础价格（月） 附加服务 腾讯云...6800元 仅限华东/华南地域 三、价格策略 当前正值腾讯云双12大促，MongoDB用户可享受以下限时优惠： 新人专享：MongoDB通用版（2核4GB）首单特惠

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    分布式事务的隐形成本:别让协调拖垮你的系统

    屏幕上显示:订单服务响应时间从200ms飙升到8秒,库存服务超时率47%,支付回调堆积了3000+条消息。而罪魁祸首,是三个月前引入的Seata分布式事务框架。"...产品经理的需求看起来很合理:用户下单→扣库存→扣积分→生成优惠券→发送通知→更新用户等级"六个服务,必须保证原子性!"产品经理斩钉截铁,"要么全成功,要么全回滚。"...结果上线第三天,问题爆发:2.2血淋淋的真相老李用性能分析工具抓到了问题本质:参与节点数网络往返次数平均响应时间锁持有时间回滚概率2个服务6次350ms400ms3%4个服务14次1200ms1500ms12%...=quantity-1whereproduct_id=1001;//同时,Seata在TC上注册了全局锁//积分服务、优惠券服务...全在排队等这把锁释放杀手二:两阶段协议开销第一阶段:6个服务各自执行本地事务...六、行动起来:不要做温水里的青蛙如果你的系统出现这些症状,立即行动:✅立即排查统计分布式事务平均参与节点数监控P99响应时间和回滚率评估每个参与服务的必要性✅本周行动绘制业务价值vs协调成本曲线识别可异步化的边缘服务制定分阶段改造计划

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    服务化带来的数据一致问题---分布式事务，事务型消息

    本文我们聊聊分布式事务和事务型消息的解决思路，通过阅读本文，可以理解分布式事务和事务型消息，并且能够应用到实际生产工作中。 服务化后单体系统被拆分成多个服务，各服务访问自己的数据库。...TCC分布式事务 TCC（Try-Confirm-Cancel）是分布式事务的一种模式，可以保证不同服务的数据最终一致。...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！...这些关于流程的逻辑也要手动编码吗？这也太麻烦了吧！ 实际上TCC分布式事务框架帮我们把这些事都干了。比如我们前面提到的Hmily，ByteTCC，TCC-transaction 这些框架。...cancel（各个服务内部的TCC分布式事务框架会互相通信）。

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    微服务应该这么搞，才能少踩坑！

    我们以TCC分布式事务和RocketMQ事务型消息为例，做详细分享！这个弄明白了，也就清楚分布式事务，最终一致，补偿机制这些概念啦！...TCC分布式事务 TCC（Try-Confirm-Cancel）是分布式事务的一种模式，可以保证不同服务的数据最终一致。...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！...这些关于流程的逻辑也要手动编码吗？这也太麻烦了吧！ 实际上TCC分布式事务框架帮我们把这些事都干了。比如我们前面提到的Hmily，ByteTCC，TCC-transaction 这些框架。...cancel（各个服务内部的TCC分布式事务框架会互相通信）。

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    大厂面试系列(六)：Redis及nosql应用

    redis的高可用，redis的集群方案，一致性哈希和哈希槽模式下缓存服务器宕机，数据如何迁移 你知道redis为什么读写速度那么快么？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？redis的cluster集群原理能简单说一下吗？...能不能保证严格意义的一定不会丢 Redis 集群，生产环境Redis 如何做数据迁移 如何理解redis的高性能和高并发 Redis基本数据结构 跳表实现原理 过期处理，Redis单线程优势，影响吞吐因素，支持事务吗...redis，memcache底层客户端使用一致性Hash，看是否了解；redis的事件驱动多路复用底层实现 redis的事务机制； Redis 有序集合实现方式有哪些；zset与set区别？...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。

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    分布式事务了解吗？你们的多个服务间数据一致性解决方案是什么？

    什么是分布式事务 我们都知道本地事务是有四个特性的：原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）。...分布式事务的解决方案 分布式事务的解决方案，目前市面上是有几类的方式的。...这种属于强一致性的实现，因为在多个服务间的事务执行过程中，有可能第一个服务的事务已经提交了，第二服务提交失败了，虽然说可以让第二个服务的事务回滚但是第一个服务有可能事务已经执行完成了，无法进行回滚了。...两阶段提交是一种尽量保证强一致性的分布式事务，因此它是同步阻塞的，而同步阻塞就导致长时间锁定资源问题，所以总体而言效率低，并且存在单点故障的问题（有可能协调者挂，也有可能协调者和其中的某个服务挂了，协调者就不清楚挂了的那个服务到底是执行没执行事务了...但是还是有场景使用的，想一些涉及到支付、交易等这种强一致性，但又是多个服务的场景，使用TCC时比较合理的。这样能严格保证分布式事务要么都成功，要么都失败回滚。

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    数据迁移与一致性思考与实践

    因为整个服务的存储切换并不是一瞬间就能完成的，切换的过程中必然会存在服务A写了储存B，然后读存储C的可能性，如果不双写，写入到存储B的数据在存储C将读不到。...写了存储B成功之后，再写存储C就一定能写成功吗，如果不成功，那两边的数据就不一致，读到了不一致的数据，又该怎么办？...对于第一种方案，如果存储支持分布式事务(如mysql)，是可以做到强一致性的，我们可以通过事务的机制保证储存B和存储C要么同时成功，要么同时失败。...实战之我们的解决方案 前面我们说了，我们有两次的数据迁移，那我们的数据迁移是怎么一个过程呢？...但是这里的影响也仅仅是短暂的看到表现不一致而已，如果用户再次使用该优惠券，双写的时候写存储B就会失败，因为存储B里面的状态是已使用，不可能让已使用状态的优惠券再次使用。

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    中间件MQ是什么？

    中间件 MQ（消息队列，Message Queue） 是一种分布式通信中间件，核心功能是异步传递消息，解决分布式系统中 “服务间解耦、流量削峰、可靠通信” 的问题。...系统解耦（最核心价值）场景：电商下单后，需要同步触发 “扣库存”“发优惠券”“发短信” 3 个操作。若直接调用，任何一个服务挂掉都会导致订单失败。...MQ 方案：订单服务只负责发一条 “订单创建成功” 的消息到 MQ，库存、优惠券、短信服务各自从 MQ 订阅消息，独立处理。...效果：某天下单量暴增，短信服务商因故障延迟 30 分钟，不影响订单主流程（解耦成功）。2. 流量削峰（应对突发流量）场景：双 11 零点，10 万 /s 的抢购请求直接打数据库，瞬间压垮。...、死信队列、ACK 机制吞吐量相对低（万级 /s）RocketMQ阿里系电商、分布式事务分布式事务、消息重试策略社区生态不如 Kafka 成熟五、开发常问：MQ 消息积压怎么办？

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    这是朋友面淘宝某事业部第三、四面的面经。错过它，你将错过一个亿！

    你在目前的公司担任的角色，负责的事务？ 2. 你们目前的技术架构？ 3. 你目前负责的服务（订单中台、支付中台）是你从无到有搭建的吗？都做过哪些优化？ 4. 系统的TPS是多少？几台机器？...下单失败，商品的库存、营销的优惠券如何回滚？（如何保证分布式事务） 9. 假设现在突然有个大促，相关服务请求量激增，如何保证相关服务的高可用？ 10....用户反映响应缓慢，怎么判断是网络问题还是服务器负载问题？ 11. 如果是服务器问题，如何定位具体的问题？ 12. 如何判断是否需要扩容？扩多少合适？ 13....为什么用微服务？你们现在的业务量有必要用微服务吗？ 6. 你在最近这家公司最有挑战的事？难点在哪里？ 7. 如何用技术驱动业务？举个你的例子 8. 如何提高技术的价值？举个你的例子 9....12. 你们系统现在的服务都依托于阿里云，能够做到9999吗？ 13. 在不优化代码的情况下，不改动GC次数，如何缩短某一次Full GC的时间？ 14.

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    新零售实战 | 新零售O2O服务架构设计——从扫码购到即时配送的全链路实战

    冻结订单使用的优惠券，避免重复使用 * 3....({ ...order, status: 'PENDING' });};2.1.2 架构解析2.1.3 设计亮点双阶段提交设计：先锁定关键资源再创建订单，避免超卖风险。...五、事务一致性保障：TCC模式深度实践5.1 分布式事务架构/** * 取消订单的补偿操作（Saga模式的Cancel阶段） * * 该函数用于执行订单取消后的分布式事务回滚操作，依次进行： * 1..../状态 await couponService.restore(order.coupons);};5.2 事务恢复机制5.3 异常处理矩阵异常类型处理策略网络超时异步重试+幂等控制数据库死锁随机退避重试第三方服务不可用熔断降级...补偿事务机制。库存水位预警（低于安全库存触发补货）。七、结语本文围绕新零售 O2O 服务架构设计展开，详细介绍了门店自提预约、同城即时配送以及线下扫码购三个核心模块。

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    从拆单翻车到稳定：解决库存错乱、重复拆单、金额分摊误差的架构方法

    初期设计时觉得拆单嘛，不就是把一个大订单改成几个小订单存数据库里吗？结果一上线，遇到大促高并发，库存扣减错乱、运费计算对不上、甚至出现“幽灵订单”，才发现：拆单，其实是分布式一致性和并发处理的修罗场。...2 拆单的挑战微服务架构下，拆单面临：并行处理的竞态条件（Race Condition）： 为了快，想并行计算各子单的运费和优惠，易出现数据覆盖分布式事务： 若子单A拆分成功，子单B因库存不足拆分失败，...提交订单 -> 拆单中心（规则引擎） -> 并行预计算（运费/优惠） -> 分布式锁 -> 预占库存 -> 原子化生成子单 -> 更新父单状态。...拆出的3个虚拟子单，分别计算运费、分摊优惠券金额。这通常涉及RPC调用（物流服务、营销服务）。用CompletableFuture进行并行IO。...最佳实践：基于单库的本地事务 + 分布式锁。尽管是微服务，但在“下单”核心环节，拆单落库和父单状态更新建议在同一个 订单数据库 分片内完成，利用数据库的 ACID。

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    互联网电商大厂的分布式事务使用案例

    所以，并没有什么分布式事务服务或组件能在分布式环境下，提供接近数据库事务的数据一致性保证。 如何用分布式事务的方法，解决微服务系统中实际面临的分布式数据一致性问题呢？...1 什么是分布式事务 没有一种分布式事务的服务或组件，能简单解决分布式系统下的数据一致性问题。使用分布式事务时，更多情况是，用分布式事务理论指导设计和开发，自行解决数据一致性问题。...2PC怎么解决问题 2PC引入一个 事务协调者 来协调订单系统和促销系统，协调者对客户端提供一个完整的“使用优惠券下单”的服务，在这个服务内部，协调者再分别调用订单、促销的相应服务。...实现2PC时，没必要单独启动一个事务协调服务，该协调服务的工作最好和订单服务或优惠券服务放在同一进程，好处是： 参与分布式事务的进程更少，故障点就更少，稳定性更好 减少远程调用，性能也更好 2PC是一种强一致设计...只要2PC事务完成，订单库、促销库中的数据一定是一致状态，即都成功/失败。 所以2PC适合那些对数据一致性要求较高场景，如订单优惠券，若一致性保证不好，有可能会被黑产利用，一张优惠券反复使用！

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    北京某金融公司面试题，精选10道讲解！

    你好，我是田哥 面试造火箭工作拧螺丝，最近一位朋友在面试中被问到各种各样的分布式微服务的面试题，也回答上来了。...可是，等正式入职后，发现这家公司居然全部是使用单体项目，完全没有分布式微服务的东东，失望至极！ 倒不是说进去搞架构设计，你这单体服务面试问俺那么多微服务分布式相关问题有啥用呢？...-XX:MetaspaceSizeSizeIncrement：设置元空间自动扩容时的增量，默认为12MB。...再说几句 其实，面试中，面试官还问了一堆分布式的问题： CAP理论 分布式锁实现方案有哪些？如何选择？ 分布式事务方案有哪些？在实际项目中用过吗？ 项目中并发最大的是哪些接口？你们是如何解决的？...关于分布式事务，我之前有分享过： 实战分布式事务【Seata+Spring Cloud】 Spring Boot+MyBatis+Atomikos+MySQL（附源码）

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    事务探索

    2.3 分布式事务实现 方式 最终一致性（RocketMQ，自实现最终一致性） 分布式事务框架 Seata 效果 实现多个分布式应用之间的数据一致性，让复杂庞大的应用能够通过拆分实现多个小应用。...3 场景分析 场景：用户下单同时扣减优惠券 3.1 单服务器实现 实现模型、流程解析 优缺点分析 优点: 系统简洁，能保证事务一致性。...3.2 微服务（非分布式事务）实现 实现模型、流程解析 优缺点分析 优点: 订单系统和优惠券系统拆分，协同成本降低 缺点: 两个系统之间通过 rpc 调用，存在多种异常场景将导致数据不一致（不考虑逆向退单流程...3.3 微服务分布式事务实现 3.3.1 实现模型、流程解析(方式一) 优缺点分析 此种方式流程（A）存在缺陷 发送消息是否需要等 ack 返回。...，在实现分布式事务的一致性场景下，有 2 处功能点是需要着重解决的，即发送消息和系统异常导致的错误扣除。

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    分布式ID系列（1）——为什么需要分布式ID以及分布式ID的业务需求

    3.单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。...由此我总结下一个ID生成系统应该做到如下几点： 可用性高：就是我用户发了一个获取分布式id的请求，那么你服务器就要保证99.999%的情况下给我创建一个分布式id 延迟低：就是我用户给你一个获取分布式id...的请求，那么你服务器给我创建一个分布式id的速度就要快 高QPS：这个就是用户一下子有10万个创建分布式id请求同时过去了，那么你服务器要顶的住，你要一下子给我成功创建10万个分布式id 原文链接 其他分布式...ID系列快捷键： 分布式ID系列（1）——为什么需要分布式ID以及分布式ID的业务需求 分布式ID系列（2）——UUID适合做分布式ID吗 分布式ID系列（3）——数据库自增ID机制适合做分布式ID吗...分布式ID系列（4）——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗 大佬网址 https://www.itqiankun.com/article/1565227901 https://blog.csdn.net

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    Redis能完全替代MySQL吗？适用场景有哪些？一文讲透数据库选型逻辑

    摘要 本文从数据模型、性能表现、事务支持等维度对比Redis与MySQL的核心差异，结合电商秒杀、实时榜单等典型场景分析二者互补性，并推荐腾讯云数据库Redis的弹性扩展方案。...Redis的不可替代性 实时计算场景：直播弹幕的毫秒级推送依赖Redis的Pub/Sub机制 高并发写入：双11秒杀场景下，Redis单节点可支撑10万+/秒的库存扣减 内存级缓存：用户登录态的会话信息需高频读取...数据安全 VPC网络隔离+自动备份 需第三方工具 价格优势 标准版2G 388元/年（新人） 无专项优惠...2.典型应用架构 graph LR A[客户端] --> B{腾讯云Redis集群} B --> C[热数据缓存] B --> D[分布式锁] B --> E[实时排行榜...当前双12活动期间，新用户可享标准版256MB 78.8元/年，访问https://cloud.tencent.com/act/pro/double12-2025体验极致性能。

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    分布式系统，是真的强啊！

    就说我自己吧，那时候虽然接触了一些业务功能开发和基础架构开发，算是在技术领域有一点深入的尝试了，但是我对分布式领域依然还有非常多的疑问。 比如没有绝对正确的分布式锁是真的吗？...Google 说 Spanner 是一个全球分布式的 CA 系统，这个不是和 CAP 理论矛盾吗？在涉及到外部状态的情况下，怎么实现一个幂等的接口？分布式的场景下，事务是怎么实现的？...所以只要我们弄懂这 12 个小的知识点，再结合业务场景实践，分布式系统的体系就建立起来了。 分享人是前小米资深工程师、伴鱼技术中台负责人陈现麟。...工作的这十多年，对于分布式架构、服务治理、稳定性建设、高并发高 QPS 系统和中台化的组织架构搭建有非常非常丰富的经验。...有句话说的好，学而精则教，他之前还做过很多次大会分享，尤其在知乎圆桌会议分享的“分布式系统之美”话题，被近 10 万人浏览过，不少人都留言说看完觉着收获很大，老师讲得精彩，不仅对于分布式系统有了系统性认识

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    vivo 全球商城：优惠券系统架构设计与实践

    随着商城的发展及用户量的提升，优惠券做了服务拆分，成立了独立的优惠券系统，提供通用的优惠券服务。目前，优惠券系统覆盖了优惠券的4个核心要点：创、发、用、计。...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。...验证服务是否正确，出现问题时，切换回商城数据源。 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。...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。...依赖外部接口隔离熔断 优惠券内部依赖了第三方的系统，为了防止因为依赖方服务不可用，产生连锁效应，最终导致优惠券服务雪崩的事情发生，优惠券对依赖外部接口做了隔离和熔断。

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    【黑马点评日记03】秒杀场景必备：全局唯一ID生成策略及秒杀下单逻辑

    补充： 分布式环境，通俗来说就是： 一个任务由多台计算机（服务器）共同协作完成，这些计算机通过网络通信，对外看起来像一台超级计算机。 为了更好地理解，我们先看它的反面——单机环境。...一、单机环境 vs 分布式环境 对比项 单机环境 分布式环境 硬件 1台服务器 多台服务器（可能成百上千台） 处理能力 受限于单机 CPU、内存 可横向扩展（加机器） 故障影响 机器挂了 → 服务全挂...个别机器挂了 → 服务仍可用 数据存储 一个数据库 分库分表、多副本 典型场景 个人博客、小型网站 双11秒杀、微信、淘宝 举个例子： 单机：你一个人做饭、炒菜、洗碗 → 忙不过来就崩溃 分布式...可用性问题：单机宕机 → 服务不可用 扩展性差：只能垂直升级（换更强的机器），成本高 地理限制：用户遍布全球，单机房延迟高 典型例子： 双11零点秒杀：几亿人同时抢 → 一台机器瞬间压垮...分布式锁 多台机器抢同一资源 超卖（同一商品被两台机器同时卖出） 数据一致性 多副本数据可能不一致 刚支付的订单查不到 分布式事务 跨多个数据库的操作要原子性 转账（扣A账户 + 加B账户） 服务发现

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