一般有两种解决思路，一种是将哈希值与服务器的对应表专门交给一个中间服务器来管理，访问数据时，先计算哈希值，再从中间服务器获得对应的存储节点。...可扩展性不能简单地通过系统是否为P2P架构 或 是否能将数据分布到多个存储节点来衡量，应该综合考虑，下面列出几点： 扩展的机器数是否有瓶颈？比如只能扩展到500台，或者上万台。...传统数据库扩容的缺点 传统数据库扩容的方法有：通过主从复制、读写分离 提高系统的读取能力，通过垂直拆分和水平拆分将数据分布到多个存储节点，通过主从复制将系统扩展到多个数据中心。...由于数据量很大，耗时长，在拷贝过程中容易减少 被拷贝节点 的服务能力，会增加丢失整个结点数据的风险。...异构系统将数据划分成很多大小接近的分片，每个分片的多个副本分布到集群中的任何一个存储节点，同一个存储组内的多个结点存储服务不同的分片。
比如，在初级时候通过多线程模拟卖票，使用加锁的方式，保证只有一个线程能够持有锁，进行买票业务。 exists key 检查给定key是否存在。...当 newkey 已经存在时， RENAME 命令将覆盖旧值。...将一个或多个值value插入到列表key的表头（即从左边插入）； 如果有多个value值，那么各个value值按从左到右的顺序依次插入到表头：比如说，对空列表mylist执行命令LPUSH mylist...当 key 存在但不是列表类型时，返回一个错误。 rpush key value [value ...] 尾部添加（从右向左），操作同上。...当key不存在或key是空集时，返回nil。 scard key 返回集合key的基数(集合中元素的数量)。当key不存在时，返回0。
Redis默认使用的是“惰性删除”（Lazy deletion）策略，即当一个键过期时，不会立即从内存中删除，而是在下次访问该键时检查是否过期，如果过期则删除。...缓存击穿指的是当某个 key 在缓存中不存在，但是在数据库中存在，同时有大量并发请求同时请求该 key 时，会导致大量的请求直接穿透缓存，直接查询数据库，导致数据库压力过大，缓存失去了存在的意义。...在缓存中添加空值占位符：在缓存中添加一个空值占位符，表示该 key 对应的数据不存在，这样在数据库中查不到数据的请求也不会直接穿透缓存。使用分布式锁：使用分布式锁，避免多个线程同时查询数据库。...当多个线程同时查询同一个 key 时，只有一个线程会查询数据库，其他线程则等待该线程查询完毕后从缓存中获取数据。...使用互斥锁+异步刷新：使用互斥锁，避免多个线程同时查询数据库，同时使用异步刷新，将数据库查询的结果先放入缓存中，然后再将缓存中的数据异步刷新。15、什么是缓存穿透、怎么解决缓存穿透问题？
从节点同步主节点数据完成后，主节点将缓冲区的数据继续发送给从节点，用于部分复制。 主节点响应写命令时，不但会把命名发送给从节点，还会写入复制积压缓冲区，用于复制命令丢失的数据补救。...allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。...读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。...hget获取一个哈希键的值 hmset 存储一个或多个哈希是键值对的集合 hmget 获取多个指定的键的值 hexists 判断哈希表中的字段名是否存在 如果存在返回1 否则返回0 hdel 删除一个或多个字段...是否链接 如果已链接返回 echo命令后给定的值 keys * 返回所有的key 可以加*通配 exists key判断string类型一个key是否存在 如果存在返回1 否则返回0 expire key
方案：问题排查、扩容升配策略、消息Topic转换策略、可配置多线程的消费策略。 问题排查 遇到消息积压时，具体可以从以下几个角度去定位问题原因： 1.消息生产端数据量是否存在陡升的情况。...根因分析 1.生产端是否成功发送消费（源头丢失） Broker丢失消息：Kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中，异步刷盘有肯能造成源头数据丢失； Producer丢失消息...3.是否有其他服务共用了同一个消费组 多服务误用同一个消费组会导致消息一定比率或规律性丢失。...此外，不平衡集群还面临一个风险：在一个 broker 出故障后出现更高的 MTTR（例如当该 broker 不必要地持有更多分区时），以及更高的数据丢失风险（想象一个复制因子为 2 的主题，其中一个节点由于启动时要加载的...利用数据库的唯一约束 将数据库中的多个字段联合，创建一个唯一约束，即使多次操作也能保证表里至多存在一条记录（如创建订单、创建账单、创建流水等）。
方案：问题排查、扩容升配策略、消息Topic转换策略、可配置多线程的消费策略。 问题排查 遇到消息积压时，具体可以从以下几个角度去定位问题原因： 1.消息生产端数据量是否存在陡升的情况。...根因分析 1.生产端是否成功发送消费（源头丢失） Broker丢失消息：Kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中，异步刷盘有肯能造成源头数据丢失； Producer丢失消息：发送逻辑存在...3.是否有其他服务共用了同一个消费组 多服务误用同一个消费组会导致消息一定比率或规律性丢失。...此外，不平衡集群还面临一个风险：在一个 broker 出故障后出现更高的 MTTR（例如当该 broker 不必要地持有更多分区时），以及更高的数据丢失风险（想象一个复制因子为 2 的主题，其中一个节点由于启动时要加载的...利用数据库的唯一约束 将数据库中的多个字段联合，创建一个唯一约束，即使多次操作也能保证表里至多存在一条记录（如创建订单、创建账单、创建流水等）。
hexists key field，判断哈希表字段是否存在。列表写入lpush key value [value ...]，将值插入列表头部。rpush key value [value ...]...llen key，获取列表长度。集合写入sadd key member [member ...]，将一个或多个成员元素加入到集合中，已经存在将忽略。读取smembers key，获取集合所有成员。...，将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集 key 中，如果成员已经存在，将更新其分数值。...当超过容量时，扩容需要将历史数据再添加一遍。当 key 存在时不可设置。错误率越低、元素数越多，占用内存越大。缓存击穿定义：某个热点key过期，大量请求同时访问该key，导致数据库压力剧增。...释放锁：del命令误删问题：原因：多线程中，如果某线程加的锁被超时释放锁，则可能释放到其他线程的锁。解决：锁的值存入 UUID，释放锁时先判断锁标识，再释放锁。
数据持久性：虽然Redis提供了数据持久化的功能，如RDB和AOF，以保证数据安全，但这些机制在发生系统故障时仍然可能面临数据丢失的风险，尤其是在极端情况下。...AOF持久化 优点：数据安全：AOF提供了更好的数据安全性，可以配置为每秒同步一次或每个命令同步，减少数据丢失的风险。...这意味着在任意时刻，只有一个命令在服务器上被执行，因此不会存在多个命令同时修改同一个数据造成的数据不一致问题。...链地址法（Separate Chaining）当两个或多个键的哈希值相同，即它们映射到同一个哈希桶时，会产生哈希冲突。...为了维持效率，Redis会根据负载因子和其他条件（如是否处于读写操作中）动态地扩容哈希表：扩容时，Redis会增加哈希桶的数量，并重新计算每个键的哈希值，将键值对重新分布到新的哈希桶中。
存储这个哈希值是为了避免每次 HashMap 需要它时计算哈希。 这是 JAVA 7 中的 Entry 实现的一部分： HashMap 将数据存储到多个条目的单链表（也称为桶或箱）中。...如果不进行修改，此机制可能会导致性能问题，因为该函数需要遍历整个列表以查看条目是否存在。假设内部数组的大小是默认值（16），您需要存储 200 万个值。...最坏的情况是当 2 个线程同时放置一个数据并且 2 个 put() 调用同时调整 Map 的大小。由于两个线程同时修改链表，因此 Map 可能最终在其链表之一中出现内循环。...如果您尝试使用内部循环获取列表中的数据，则 get() 将永远不会结束。 HashTable实现是一种线程安全的实现，可以防止这种情况发生。...只有桶是同步的，因此如果不意味着访问同一个桶或调整内部数组的大小，多个线程可以同时获取（）、删除（）或放置（）数据。最好在多线程应用程序中使用此实现。
（Tube在极端场景下，比如物理宕机无法恢复的情况下可能会造成部分数据不可用。Tube的高性能、高吞吐得益于其批量刷盘，数据驻留于内存一段时间可能存在丢失的风险，这也是其高吞吐所需付出的代价）。...在探讨Hippo的实现之前先来窥探下消息从发送到被存储再到被消费的整个环节存在数据丢失风险的场景。 数据的发送：数据从生产端Producer发往存储端Broker的过程 ?...producer轮询所获取的broker组信息列表发送消息并保持与controller的心跳，以便在broker组存在变更时，能够通过controller及时获取到最新的broker组信息。...，为了避免消费滞后可以通过将数据分散到多个队列中去，通过多队列并行消费以提升消费端性能。...服务端去重规划： broker端在特定消息条数范围之内进行去重，producer生产的每条数据都会携带一个去重特征值用于服务端缓存并进行去重校验，由于producer生产数据是轮询的方式，因此问题关键在于如何将超时重发的数据发往同一个
当然，这样做也会带来风险： 数据可能会丢失： 执行写操作命令和记录日志是两个过程，那当 Redis 在还没来得及将命令写入到硬盘时，服务器发生宕机了，这个数据就会有丢失的风险。...Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave，他们的区别就在于是否在「主线程」里执行： 执行了 save 命令，就会在主线程生成 RDB 文件，由于和执行操作命令在同一个线程...非法请求的限制：当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误...使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在：我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在...但是带来的问题是，数据不是强一致性的，而且会有数据丢失的风险，因为缓存一般使用内存，而内存是非持久化的，所以一旦缓存机器掉电，就会造成原本缓存中的脏数据丢失。
log中的内容，解析成具体的操作并执行，最终保证主从数据的一致性； 每一个主从连接，都需要三个进程来完成；当主节点有多个从节点时，主节点会为每一个当前连接的从节点建一个binary log dump...binary log中，当slave节点连接master时，会主动从master处获取最新的bin log文件； 异步模式（mysql async-mode） 数据的完整性依赖于主库BINLOG的不丢失...，无需等待Binlog日志传送给从库，主库不会在意从库是否已同步到数据； 异步复制是Master将事件写入binlog，自身并不知道slave是否接收是否处理，不能保证所有事务都被所有slave接收；...同一个事务的多个更新语句不能分给不同的worker来执行，破坏了事务逻辑的隔离性； 设计原则 ==== > 不能造成更新覆盖。...中读取，可以通过注解，加参数/标识等来指定从master读取数据； 硬件设备； 主从同步存在的问题 mysql主从复制是异步的，不需要等待从库复制成功后再返回，主库宕机后，数据可能丢失； 半同步复制（可有效解决数据丢失的问题
在列表1.1中的UnsafeSequence类，这个类主要就是用来生成一个唯一的整型值的序列，这个类简要的说明了在多个线程交互操作的情况下将导致的不可预料的后果。...由于运行时（runtime）可能会将多个线程的操作交互执行，所以极有可能就是两个线程同时读取一个值，最后两个线程读取到了相同的值，然后两个线程都基于这个值加1。...当来自多个线程对nextValue的调用是否会返回一个唯一的值，要取决于运行时如何进行交替操作，这不是我们希望看到的状况。...因为线程共享同一个内存地址空间并且并发的运行，他们可以访问或修改其它线程也许正在使用的变量。这是一个便利，因为它让数据共享更加容易，而不是使用其它内部线程通信的机制。...但这也是一个典型的风险：那就是线程可能会被不可预期的数据更改所迷惑。
对象之间的比较可以使用==，也可以用is。is 比较的是两个对象的id值是否相等，也就是比较两个对象是否为同一个实例对象，是否指向同一个内存地址。...GIL影响：1.Python中同一时刻有且只有一个线程会执行；2.Python中的多个线程由于GIL锁的存在无法利用多核CPU；3.Python中的多线程不适合计算机密集型的程序；4.如果程序需要大量的计算...线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。协程协程又称微线程,是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。...线程与进程的区别：同一个进程中的线程共享同一内存空间，但是进程之间是独立的。同一个进程中的所有线程的数据是共享的（进程通讯），进程之间的数据是独立的。...基数排序的总体思路就是将待排序数据拆分成多个关键字进行排序，也就是说，基数排序的实质是多关键字排序。
将哈希表A的数据重新映射并拷贝给哈希表B。 释放A的空间。 上述的步骤可能会存在一个问题，当哈希表A向B复制的时候，是需要一定的时间的，可能会造成Redis的线程阻塞，就无法服务其他的请求了。...在Redis运行单线程的情况下，该机制允许内核中同时存在多个监听套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。...但是AOF是存在一定的风险的，首先是如果刚执行一个命令，但是AOF文件中还没来得及保存就宕机了，那么这个命令和数据就会有丢失的风险，另外AOF虽然可以避免对当前命令的阻塞（因为是先写入再记录日志），但有可能会对下一次操作带来阻塞风险...理论上来说快照时间间隔越短越好，可以减少数据的丢失，毕竟fork的子进程不会阻塞主线程，但是频繁的将数据写入磁盘，会给磁盘带来很多压力，也可能会存在多个快照竞争磁盘带宽（当前快照没结束，下一个就开始了）...只有主库接收写操作可以避免客户端将数据修改到不同的Redis实例上，其他 客户端进行读取时可能就会读取到旧的值；当然，如果非要所有的库都可以进行写操作，就要涉及到锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，
但是一旦服务器宕机，那么内存中的数据将全部丢失？ 如何解决上述问题呢？...** AOF存在两个潜在的风险？...我们还要考虑两个关键问题： 对哪些数据做快照？这关系到快照的执行效率问题； 做快照时，数据还能被增删改吗？这关系到 Redis 是否被阻塞，能否同时正常处理请求。...1，频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大压力，多个快照竞争有限的磁盘带宽，前一个快照还没有做完，后一个又开始做了，容易造成恶性循环。...c、另外，可以再延伸一下，老师的问题没有提到Redis进程是否绑定了CPU，如果绑定了CPU，那么子进程会继承父进程的CPU亲和性属性，子进程必然会与父进程争夺同一个CPU资源，整个Redis Server
对于前者redis使用AOF和RDB两种持久化方式保证 ，对于后者Redis的做法就是增加副本冗余量 ，将一份数据同时保存在多个实例上。...所以当检查某个数据是否存在时，只要把数据通过哈希函数找到对应的数组位置，查看对应的位置是否是1就行，只要有一个不是1那么这个数据一定不存在，如果几个哈希函数计算得到的数组位置的值都是1，那么可能存在，因为存在哈希冲突的情况...正是基于布隆过滤器的快速检测特性，我们可以在把数据写入数据库时，使用布隆过滤器做个标记。当缓存缺失后，应用查询数据库时，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在。...那么从库还是会同步这个数据的，但是从库不会触发删除操作的，所以当客户端读取过期的数据时，如果redis是3.2之前的版本，那么从库就会返回过期数据，如果是3.2以后的版本，从库会判断是否过期了，过期了就会返回空值...当数据量非常大时，使用这些统计命令，因为复杂度较高，可能会有阻塞Redis的风险，建议把这些统计数据与在线业务数据拆分开，实例单独部署，防止在做统计操作时影响到在线业务 问题：如何设计并统计一个用户一个月签到的次数
这个选项时延最小但同时风险最大（因为当server宕机时，数据将会丢失）。...kafka会启动一个后台线程，定期检查是否存在可以删除的消息 通过log.retention.bytes和log.retention.hours这两个参数来设置，当其中任意一个达到要求，都会执行删除。...当 一 个进程准备读取磁盘上的文件内容时， 操作系统会先查看待读取的数据所在的页(page)是否在页缓存(pagecache)中，如果存在（命中）则直接返回数据， 从而避免了对物理磁盘的I/0操作；如果没有命中...同样，如果 一 个进程需要将数据写入磁盘， 那么操作系统也会检测数据对应的页是否在页缓存中，如果不存在， 则会先在页缓存中添加相应的页， 最后将数据写入对应的页。...0：表示producer不需要等待broker的消息确认。这个选项时延最小但同时风险最大（因为当server宕机时，数据将会丢失）。
（ 答上来了） ArrayList 不是线程安全的，在多线程环境下，如果多个线程同时对同一个ArrayList实例进行操作（如添加、删除、修改等），会导致数据不一致的问题。...，可以分为三步：获取size的值，将size的值加1，将新的size值覆盖掉原来的，线程1和线程2拿到一样的size值加完了同时覆盖，就会导致一次没有加上，所以肯定不会与我们add的数量保持一致的； ArrayList...，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。...布隆过滤器：我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在...及时失效令牌：当检测到JWT令牌泄露或存在风险时，可以立即将令牌标记为失效状态。服务器在接收到带有失效标记的令牌时，会拒绝对其进行任何操作，从而保护用户的身份和数据安全。
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