作为程序员，无论去哪个公司面试都避免不了做面试题，虽然我和大家一样特讨厌做面试题，但是不做就敲不开公司的大门，所以还是得耐着性子认真对待，抱怨解决不了问题的。
在上一篇博客中我们讲述了Redis中的通用命令,本篇博客中我们将围绕每个数据结构来介绍相关命令.
之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。分析数据和做出数据驱动决策的能力变得越来越重要。
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研，发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元，流计算 Oceanus(Flink) 1 元，花了二十几块钱，搭建了这样式的大数据系统。
第一个购买请求来了，想买2个，从数据库中读取到库存有3个，数量够，可以买，减库存后，更新库存为1个。
纠结了很久要不要写这一篇，作为分布式系统的核心理论简单说说容易，聊透却很难，转念一想，如果不写这篇，算什么想通透大数据呢！并且这本身就违背了我写作的初衷；加之正好前几天和同事以ZooKeeper的用户行为反推了CAP理论，回过头来细琢磨了下，还蛮有意思的！闲话少絮，我们进入正题！
Z哥在前面的三篇文章里和你一起聊了「高性能」主题下与「缓存」相关的内容。这次和你来聊聊提高性能的另一个大招——「异步」。
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
同步和异步，阻塞和非阻塞, 这个几个词已经是老生常谈，当时常常还是有很多同学分不清楚，以为同步肯定就是阻塞，异步肯定就是非阻塞，其他他们不是一回事。
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
今天这一节严格意义上其实不能算一个章节而应该是一个番外篇。因为通过前面翔实而又丰富的内容中，我认为大家已经具备了可以理解[ 同步、异步、阻塞、非阻塞 ]的条件了。这TM四个名词不仅每个单拎出来恶心人，而且TA们之间还会相互组合产生四个更让人恶心的名词：
导读：本文我们盘点了往年发生的一些删库事件，我们该如何做到更好地预防和处理删库实践呢？
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
可扩展的应用服务器（Application Server）集群藏身于负载均衡器（Load balance，LB）背后，LB 将负载（即用户请求）平均地分配到各个组或集群的应用服务器上，此时负载均衡器可能运行在 TCP 层（Layer 4），分配请求的方式默认是简单的轮询（Round-Robin），即假设有服务器 A-D，请求依次从 A 分配到 D，列表循环。
这篇文章主要是入门大数据，不涉及到高深的知识点和理论，我相信每个人都看得懂。如果文章有错误的地方，不妨在评论区友善指出~
2020年3月18日，苹果悄然在官网上架了新款 iPad Pro 和 MacBookAir。看完了 MBA 的升级内容，我用了四年的电脑就开始卡了起来：
锁（Lock）: 在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。因此，锁其实是在并发下控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全的变动。 并且，锁是一种保证数据安全的机制和手段，而并不是特定于某项技术的。悲观锁和乐观锁亦是如此。
随着医疗、大型企业行业上云步伐的加快，上云后的业务系统安全性如何保障成为客户关注的重点。对于医疗、大型企业客户，往往建有自己的数据中心，如何保障极端情况下业务系统的稳定运行？双活、灾备，能帮到我们！
◆ 为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强
在与朋友经过多次沟通后，得到反馈:我总是会把一些问题想的复杂化了、而且对于某些问题想的太过于悲观、有些问题又需要反复的确认，或许可能是真的我的思维有问题... 晚上老婆在做饭让我出去买几个馒头，去之前就要先确认：
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用
选择虚拟主机建网站，预装了网站应用环境就和数据库环境，提供可视化操作的控制面板环境，操作简单。所以，很多站长和企业现在还是会首先使用虚拟主机。在挑选时，要注意以下几个方面。
之前写过用 Web Scraper 爬取即刻关注/被关注列表，爬取下来的数没按照顺序排序。有解决的办法，去安装 CouchDB，然后设置一下从此 Web Scraper 爬取下来的数据都是有序的。
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中，库存的抵扣过程通常包括以下步骤：
本文从Typecho 简介来说明，包括服务器的选择，域名注册，服务器系统选择 ，环境装备，Typecho设备包括中心的防踩坑注意事项，为您提供完好的保姆级流程，让你也能拥有一个属于自己的小天地。 废话不多说，我直接开始。
当下，网站建设已经成为潮流，除了传统的企业网站外，个人建站需求高涨，国内掀起了一股个人网站建设的新风向。不过，要说网站建设，域名和网站空间缺一不可，今天小编就来详细说说怎么购买域名和网站空间。
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
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最近在看《从零开始学架构》，深入浅出通俗易懂，值得一看。作者将架构设计分为4个步骤，第一步：有的放矢-识别复杂度，解决复杂度带来的问题，是架构设计的本质。第二步：按图索骥-设计备选方案，利用备份冗余思维，多设计几套方案，不只是一种选择。第三步：深思熟虑-评估和选择备选方案，多维多角度的去比较方案的优劣，根据实际情况选择最合适的方案。第四步：精雕细琢-详细方案设计，落实方案的细节。
概述 什么是队列？ 百度百科是这样说的 “队列”是在传输过程中保存数据的容器。 举几个生活中例子： * iphone手机新款发布，三里屯iphone进的新货。大家要排队买，不能说一大堆人一起
可能很多人看到这个问题和我一样一脸懵逼，IO的全称其实是：Input/Output的缩写。
什么是Redis?在百度百科中给了如下定义：“Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API”。 Redis官
阻塞与非阻塞的重点在于进/线程等待消息时候的行为，也就是在等待消息的时候，当前进/线程是挂起状态，还是非挂起状态。
前阵子参加业务部门的技术方案评审，故事的背景是这样：业务部门上线一个专为公司高管使用的系统。这个系统技术架构形如下图
我们来回顾下 1.0 版 的内容，需求上经过分析，最终 1.0 版只是做一个 MVP——最小可行性产品，只完成最简化的核心流程，即：注册 ——> 登录 ——> 入金 ——> 交易 ——> 出金 。架构设计上，从 API 设计到关键流程设计，再到数据库设计，最后服务端的设计，基本都以节省开发成本为考虑因素，采用了最低成本的设计方案。
假设某网站秒杀活动只推出一件商品，预计会吸引1万人参加活动，也就说最大并发请求数是10000，秒杀系统需要面对的技术挑战有：
（1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单；（5）付款；（6）卖家发货
（1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货；
网购相信大家一定不陌生，很多小伙伴甚至号称“剁手达人”，今天我们就来聊下电商中的秒杀系统是如何架构？
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