对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。 共识：我们将使用Redis和MySQL作为缓存和主存的实体，展开今天的话题。...对于读多写少的业务模型，由于操作MySQL和Redis并非天然的原子操作，会造成数据的不一致，需要特殊处理。 ? 读取过程示意： ?...歌单是网易云的运营同学配置的，作为用户我们是无法修改的歌单的内容的，所以这是个非常典型的读多写少的场景。...要实现缓存和主存储的强一致性，需要借助于复杂的分布式一致性协议等，倒不如不用缓存，毕竟缓存的优势还是读多写少的场景。 画外音：缓存并不是什么万金油，对于写多读少的场景，或许并不是适合用缓存。...6 总结一下 本文主要介绍了以下几个关键内容： 缓存系统适用的场景：读多写少。 缓存系统的读写基本交互过程，读很简单，写有点复杂。
多读少写 除了局部性外，数据还有另外一个非常显著的特性，就是多读少写。...这个也很符合大家的直觉和习惯，比如大部分人都是看文章而不是写文章，你到如何网站上也都是看的多，改的少，这是一条几乎放之四海而皆准的规律。 那这个特性对我们写代码有什么意义？...当然也不是说写数据不重要，这里就不得不说到多读少写的另外一个特点了，那就是写的成本远高于读的成本，而且写的重要性也远高于读的重要性。...简单可以这么理解，由于数据局部性的加持，很多读都可以通过各种手段来优化，而写就不大行，而且写可能会产生很多额外的副作用，需要添加很多校验之类的逻辑避免不必要的副作用。 ...以上就是本文的全部内容，希望大家有所收获。 如何写出高性能代码系列文章 (一)善用算法和数据结构 (二)巧用数据特性
我们利用useContext来实现这个小demo。在实现之前，复习一下相关比较重要的知识点。 如下图。 1 如何合理的拆分组件？ 这是一个需要在实践中，不断去总结，优化才能获得的技能。...，该状态仅在该组件使用，则无需定义在父级 组件的拆分，是考验我们React水平的重要标准，但这不是通过一篇两篇文章就能够马上掌握的技能，因此多给自己一点耐心，多从实践中反复思考总结是非常好的进步方式。...经过分析发现，只有首页和热门的未读标记数字，需要放在Provider中来处理。页面组件App和设置组件Setting都会使用到它们。...其他组件的状态都仅仅只是当前组件自己使用，因此就在各自的组件里维护就行了。 理清了这些思路，实现起来将会非常简单。 4 创建顶层组件Provider，该组件仅仅只维护两个未读的数据。... 该设置项仅仅用于展示context功能，实践中几乎不会有这样的需求，不过需要使用相同处理方式的需求很多
写在前面 在实际工作中，有一种非常普遍的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，我们经常使用缓存来提高应用的访问性能。因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中。...而在并发场景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景。本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心。 本文涉及的知识点有： ?...在ReadWriteLockCache类的内部，我们使用Map来缓存相应的数据，小伙伴都都知道HashMap并不是线程安全的类，所以，这里使用了读写锁来保证线程的安全性，例如，我们在get()方法中使用了读锁...我们可以使用如下代码来表示按需查询缓存的业务。...也可以使用我个人开源的mykit-data框架哦（推荐使用）~~ 推荐阅读 【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？
2 配置数据：初始化写，后续只提供读系统启动之后，我们可以将配置数据加载到本地缓存 HashMap 里 ，这些配置信息初始化之后，就不需要写入了，后续只提供读操作。...3 读写锁：写时阻塞，并行读，读多写少场景读写锁是一把锁分为两部分：读锁和写锁，其中读锁允许多个线程同时获得，而写锁则是互斥锁。...style="font-size: inherit;line-height: inherit;color: rgb(255, 104, 39);">读读不互斥，读写互斥，写写互斥，适用于读多写少的业务场景...3、读写锁：写时阻塞，并行读，读多写少场景读写锁是一把锁分为两部分：读锁和写锁，其中读锁允许多个线程同时获得，而写锁则是互斥锁。...style="font-size: inherit;line-height: inherit;color: rgb(255, 104, 39);">读读不互斥，读写互斥，写写互斥，适用于读多写少的业务场景
RWMutex是单写多读锁，该锁可以加多个读锁或者一个写锁。 2. 读锁占用的情况会阻止写，不会阻止读，多个goroutine可以同时获取读锁。 3....适用于读多写少的场景 三、如何使用互斥锁 Mutex为互斥锁，Lock() 加锁，Unlock() 解锁，使用Lock() 加锁后，便不能再次对其进行加锁，直到利用Unlock()解锁对其解锁后，才能再次加锁...不要在多个函数之间直接传递互斥锁 四、如何使用读写锁 读写锁的场景主要是在多线程的安全操作下，并且读的情况多于写的情况，也就是说既满足多线程操作的安全性，也要确保性能不能太差，这时候，我们可以考虑使用读写锁...RLock() 读锁，当有写锁时，无法加载读锁，当只有读锁或者没有锁时，可以加载读锁，读锁可以加载多个，所以适用于＂读多写少＂的场景。...读锁需要阻塞写锁，直到所有读锁都释放 写锁需要阻塞读锁，直到所有写锁都释放 写锁需要阻塞写锁 五、最后 以上，就把golang中各种锁的使用场景及怎么使用互斥锁和读写锁等相关内容介绍完了，希望能对大家有所帮助
互联网的并发场景大多是读多写少。所以缓存技术使用普遍。JUC也提供了读写锁-ReadWriteLock。 那你说说什么是读写锁？...读写锁允许多个线程同时读共享变量，而互斥锁不允许。这也是读多写少时读写锁的优势。 读写锁的写是互斥的，当一个线程在写共享变量时，其他线程不允许执行写或读。...知道如何使用ReadWriteLock实现一个缓存吗？ 声明了一个Cache类，其中类型参数K代表缓存里key的类型，V代表缓存里value的类型。 你是怎么解决缓存数据的初始化问题的？...例如MySQL作为数据源头，可以通过近实时地解析binlog来识别数据是否发生了变化，如果发生了变化就将最新的数据推送给缓存。另外，还有一些方案采取的是数据库和缓存的双写方案。...按需加载的代码中，是否可在第2步下面增加验证并更新缓存的逻辑呢？ 如下： ? 看起来没问题的，先获取读锁，再升级为写锁，这是锁的升级。可惜ReadWriteLock并不支持这种升级。
Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例 01：课程回顾 Hbase如何解决非索引查询速度慢的问题？...，再拿rowkey到原表查询结果 场景：写少读多 实现：先拦截写原表的请求，先写索引表，再去写原表 问题：查询的数据都在原表中，必须到原表拿数据，性能相对比较差 覆盖索引：基于全局索引 create index...场景：写少读多 实现：先拦截写原表的请求，先写索引表，再去写原表 问题：写的性能受到了较大影响 本地索引 create local index 将索引与数据存储在原表中，索引用一个单独的列族来存储...rowkey：这条数据所在Region的StartKey + 查询条件 + 数据的rowey 过程：必须加载全部索引来进行索引查询，牺牲了一定读的性能 场景：写多读多 实现：在写入数据时，直接通过协处理器将数据和数据的索引写入原表的同一个...region中 特点：数据侵入性比较高，所有读写都基于Phoenix进行读写，盐表不能使用本地索引 函数索引：一般不用 02：课程目标 目标 每种存储对应的应用场景：MySQL、HDFS、HIve
概述 关注公众号 JavaStorm 学习更多干货 实际工作中我们会遇到一种并发场景：读多写少，这个时候为了优化性能，我们就会使用缓存。...针对读多写少这种并发场景，Java SDK 并发包提供了读写锁——ReentrantReadWriteLock，非常容易使用，并且性能很好。通过本文学会如何写出一个缓存组件，以及锁降级是什么？ 2....读写锁与互斥锁的一个重要区别就是读写锁允许多个线程同时读共享变量，而互斥锁是不允许的，这是读写锁在读多写少场景下性能优于互斥锁的关键。...使用缓存首先要解决的就是初始化问题。...，而当查询数据需要从数据库加载则释放读锁上写锁，然后操作数据，接着释放写锁降级为读锁，提高了并发吞吐量。
在这里，为大家系统地讲解4种缓存模式以及它们的使用场景、流程以及优缺点。 缓存策略的选择 本质上来讲，缓存策略取决于数据和数据访问模式。换句话说，数据是如何写和读的。 例如: 系统是写多读少的吗？...Cache Aside模式可以说适用于大多数的场景，通常为了应对不同类型的数据，还可以有两种策略来加载缓存： 使用时加载缓存：当需要使用缓存数据时，从数据库中查询出来，第一次查询之后，后续请求从缓存中获得数据...Cache Aside适用于读多写少的场景，比如用户信息、新闻报道等，一旦写入缓存，几乎不会进行修改。该模式的缺点是可能会出现缓存和数据库双写不一致的情况。...Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。Read-Through的优势是让程序代码变得更简洁。...也就是说，当应用从缓存中查询某条数据时，如果数据不存在则由缓存来完成数据的加载，最后再由缓存返回数据结果给应用程序。
为了解答上述问题，本文尝试从一个新的视角和大家讨论： 在处理读多写少的场景下，为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树来作为索引结构？...[图片说明] 为了减少读者的疑惑，在开始本文的正式内容之前，先和读者做一些简要的关键名词的解释和说明： 1.存储引擎： 存储引擎是一个很广的范畴，有处理读多写少的基于页结构的b+树存储引擎，也有后起之秀基于日志结构...处理读多写少的场景 2. 关系型数据库按照行组织 3. 存储千万级量级数据 4....1.1 处理读多写少的场景 提起这个话题，我们就不得不说，在互联网发展起来的早期，大部分的系统主要处理的是读多写少的场景。...处理读多写少的场景 2. 关系型数据库按照行组织 3. 存储千万级量级数据 4.
在这里，为大家系统地讲解4种缓存模式以及它们的使用场景、流程以及优缺点。缓存策略的选择本质上来讲，缓存策略取决于数据和数据访问模式。换句话说，数据是如何写和读的。例如:系统是写多读少的吗？...Cache Aside模式可以说适用于大多数的场景，通常为了应对不同类型的数据，还可以有两种策略来加载缓存：使用时加载缓存：当需要使用缓存数据时，从数据库中查询出来，第一次查询之后，后续请求从缓存中获得数据...Cache Aside适用于读多写少的场景，比如用户信息、新闻报道等，一旦写入缓存，几乎不会进行修改。该模式的缺点是可能会出现缓存和数据库双写不一致的情况。...Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。Read-Through的优势是让程序代码变得更简洁。...也就是说，当应用从缓存中查询某条数据时，如果数据不存在则由缓存来完成数据的加载，最后再由缓存返回数据结果给应用程序。
综上，当数据量比较小的时候，并且读多写少的业务场景中，可以考虑使用Compressed行格式。而如果是写多读少的业务场景，则最好使用Dynamic行格式。...根据测试结果的几点结论： a) 当数据无法全部放在buffer pool中的时候，如果是读多写少的业务场景，则用Compressed行格式性能更高。...b) 当数据无法全部放在buffer pool中的时候，如果是写多读少的业务场景，则用Dynamic行格式性能更高。 综上，当数据量比较小的时候，并且读多写少的业务场景中，可以考虑使用压缩行格式。...b) 数据量无法全部加载到buffer pool中的时候，读多写少的业务场景。 本案中，测试条件存在几点不足： a) 服务器配置不算高。 b) 测试持续时长不够，只有15分钟。...综合来看，类似下面的业务场景，可以考虑使用compressed格式： a) 数据量较大，且文本数据较多。 b) 磁盘比较紧张。 c) 读多写少。 最后，最好还是自己再亲自测试下比较靠谱哈。
3 定义 3.1 OLTP关系型 DB 仅用“OLTP场景”作为定语显然不够精准，我们来进一步看看OLTP场景具体的技术特点。 OLTP场景的通常有三个特点： 写多读少，指请求数量。...2.0版本的定义：分布式 DB是服务于写多读少、低延时、海量并发OLTP场景的关系型 DB。 3.3 +高可靠 2.0版仍有问题。是不是没有海量并发需求，就不需要使用分布式 DB了呢？...7 FAQ ① 写多读少不应加入分布式DB的定义？...分布式DB服务写多读少应用，我觉得不管写多读多都可应用分布式，关键是单体承担不了这么多请求了（不论读写），所以高并发就够了，写多读少不应加入分布式DB的定义？...当然，它的使用场景也可能转向对异构DB支持，就像Presto。 ④ 都说互联网应用数据请求“读多写少” 所以有了一主多从读写分离、全量数据缓存等解决“读”问题的扩容手段。
适用场景 而各式各样业务功能和逻辑对数据的处理都归为两种操作——读和写，只是不同的系统侧重点不同，主要分为以下几类： 『读多写少』的系统 百度搜索 电商商品搜索 『写多读少』的系统 广告计费系统 双十一的支付系统...『读多写多』的系统 电商秒杀 新浪微博 处理思路 高并发读 首先说说『读多』的解决方案，最常见的是用户到服务器之间的多级缓存策略（也许描述的不够准确，可以继续往下看），从服务端到用户逐层递进有以下几种...第三种策略是批量请求，通过缓存或存储提供的批量命令，可以将单次读写请求改为批量请求，可以减少网络传输的总耗时。...高并发写 对于『写多』的解决方案，最常见的解决思路是对于数据分片，比如现实世界的高速多车道，医院的多诊室，以此来提升整体的吞吐量。...写数据通过数据库的分库分表来提高并发能力，然后异步写入缓存来提高读并发能力。通过异步写入搜索引擎来实现全文搜索。
业务研发团队使用了共享技术部的基础设施，比如线上代码评审工具系统，往往需要这些基础设施部门的初次知识分享与培训。商品业务研发团队要依赖库存业务研发团队，进行商品库存数据的展示及处理。...协作：与另一个团队密切合作；两个团队拥有不同的技能且在一起工作； 服务：使用或提供某种服务，而尽量减少协作；团队之间一般通过API来交互； 促进：为提供或者寻求其他团队的帮助而清除障碍； 图3自《高效能团队模式...还有，数据字段内容较大、长度较长，遇见这样的情况也要拆分到扩展表里面去。这种分法，我们常常称为垂直拆分。...按照一个数据库读写的角度来分类，我们一共可以分为四类，分别是，写多读多，写少读少，写多读少，写少读多。...写多读多和写多读少，就直接分库分表了，减轻主库的压力；写少读少，保持原先不变，适当优化大查询，慢sql语句等，写少读多，就采取读写分离机制； 5、 再总结一下分库分表的时机。
，比较简单的场景可以使用JSON的序列化方式存储，但是在高并发场景下使用JSON不能很好的满足性能要求，而且也比较占存储空间，并且数据存入数据库也要考虑到接口“读多写少”or“读少写多”，不同的接口使用场景对应的需要设计好服务端到...补偿 在微服务架构下，会按各业务领域拆分不同的服务，服务与服务之前通过RPC请求或MQ消息的方式来交互，在分布式环境下必然会存在调用失败的情况，特别是在高并发的系统中，由于服务器负载更高，发生失败的概率会更大...消息队列 在高并发系统的架构中，消息队列（MQ）是必不可少的，当大流量来临时，我们通过消息队列的异步处理和削峰填谷的特性来增加系统的伸缩性，防止大流量打垮系统，此外，使用消息队列还能使系统间达到充分解耦的目的...（无论读和写）进来，整个锁由该 goroutine 独占 适用于读多写少的场景 Mutex 是最简单的一种锁类型，同时也比较暴力，当一个 goroutine 获得了 Mutex 后，其他 goroutine...RWMutex 的底层实现看实际上是组合了 Mutex，同样，使用 RWMutex 时，任何一个 Lock() 或 RLock() 均需要保证有对应的 Unlock() 或 RUnlock() 调用与之对应
前言 " 在看完 ReentrantLock 之后，在高并发场景下 ReentrantLock 已经足够使用，但是因为 ReentrantLock 是独占锁，同时只有一个线程可以获取该锁，而很多应用场景都是读多写少...读多写少的场景该如何使用？在 JUC 包下同样提供了读写锁 ReentrantReadWriteLock 来应对读多写少的场景。...- 重入 允许 reader 和 writer 按照 ReentrantLock 的样式重新获取读锁或写锁。在写线程释放持有的所有写锁后，reader 才允许重入使用它们。...设置或更新 firstReader、firstReaderHoldCount、 cachedHoldCounter。 最后会进行完整的获取共享锁方法，作为之前获取失败的后续处理方法。...区别在读锁只有存在写锁的时候才放到等待队列，而写锁是只要存在非当前线程锁（无论写锁还是读锁）都会放到等待队列。 通过源码分析，可以得出读写锁适合在读多写少的场景中使用。
3.Hibernate是如何延迟加载? Hibernate3 提供了属性的延迟加载功能。...● 使用双向一对多关联，不使用单向一对多 ● 灵活使用单向一对多关联 ● 不用一对一，用多对一取代 ● 配置对象缓存，不使用集合缓存 ● 一对多集合使用Bag,多对多集合使用Set ...● 继承类使用显式多态 ● 表字段要少，表关联不要怕多，有二级缓存撑腰 8.谈谈hibernate的延迟加载和openSessionInView 延迟加载要在session范围内，用到的时候再加载...曾经对某个类要寻找的是哪个魔法般的 属性项或系统属性感到不解，为此不得不去读Javadoc甚至源编码？有了Spring，你仅仅需要看看类的JavaBean属性。...● Spring能使EJB的使用成为一个实现选择,而不是应用架构的必然选择。你能选择用POJOs或local EJBs来实现业务接口，却不会影响调用代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
