如果你这块技术掌握不够，然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题，高并发+高性能的场景，hold不住类似的这种高并发的系统
工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识
本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构，包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时，还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
大家好，我是Coder哥，我们继续来聊分布式思想，今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面，记得收藏哟！！！如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的，^_^
最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。
说明：由于答案篇幅较长，以下文章为索引，具体答案在GitHub上，你可以点击文末阅读原文直达，也可以复制上面的链接到浏览器打开。
字节跳动面试题 历经4面，“跳进”字节跳动 字节跳动一面： 自我介绍 tcp和udp区别，应用场景 tcp三次握手，为什么有第三次？ 讲一下get和post区别，其他命令 讲一下进程和线程区别，什么时候用多线程？怎么保证线程安全？ synchronized的使用，是对什么加锁？ 栈和队列，怎么用栈实现队列？ 垃圾回收算法，复制算法中存活对象太多怎么办？ 可达性分析，GC Root可以是哪些对象？ hashmap底层实现，put get过程，扩容，为什么容量为2的倍数？ java基本类型，基本类型间的转换(s
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
来源：https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发，cache，锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
MySQL 主从集群，分散访问压力，提升整个系统的可用性，降低大访问量引发的故障率。
比如有10件商品要秒杀，可以放到缓存中，读写时不要加锁。 当并发量大的时候，可能有25个人秒杀成功，这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
今天给大家分享下我整理的Java架构面试专题及答案，其中大部分都是大企业面试常问的面试题，可以对照这查漏补缺，当然了，这里所列的肯定不可能覆盖全部方式，不过也希望能对即将找工作的朋友起到一些帮助！
阿里技术面试1 1.Java IO流的层次结构? 2.请说出常用的异常类型? 3.SKU的全称是什么，SKU与SPU的区别及关系？ 4.FileInputStream在使用完以后，不关闭流，想二次使用
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代，支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准，然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外，在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
Mysql行锁是在引擎中实现的，并不是所有的存储引擎都支持行锁，比如myisam就不支持行锁，而innodb支持行锁，myisam在并发度高的系统中就会影响系统的性能，因为他仅仅支持表锁，这也就是他被innodb替换的原因之一
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？
ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的？他们之间的区别和优缺点？
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
一份初得蚂蚁面试机会（本人非985/211，蚂蚁真的不是很在乎学历！！！），有了一次社招机会，前后经历三关，受益匪浅，在此与各位朋友分享经历与心得。
缓存雪崩、穿透以及击穿，作为老生常谈的问题，也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而，对于缓存的这三个问题，很多人只是单纯的背过答案（比如布隆过滤器、分布式锁等），却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是，真正有价值的不仅是答案本身，更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因，才能更好地应对类似的挑战。
MySQL 基础 几个常考的知识点 什么是事务？ 事务是数据库并发控制的基本单位 事务可以看作是一系列 SQL 语句的集合 事务必须要么全部执行成功，要么全部执行失败（回滚） 举个例子 转账操作是事务使用的一个常见场景。 Transaction 示例 session.begin() try: item1 = session.query(Item).get(1) item2 = session.query(Item).get(2) item1.foo = 'bar' item
在高并发的场景下，缓存往往成为缓解数据库I/O压力最完美的选择；将并发高峰期请求频繁的数据放入缓存，请求派发时优先操作（读取或者修改）缓存中的数据，然后在异步同步到数据库中。这种处理方式在理想情况下是很完美的，它使得数据库I/O不再试并发瓶颈，指数扩张了整个系统的吞吐量。倒是现实却也存在很多问题：
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
引用变量，常量以及数据类型，运算符以及流程控制，自定义函数以及内部函数，正则表达式
能进入BAT 等一线大厂工作，是很多开发者们的目标与梦想，为帮助开发者们提升面试技能、高效通关一线互联网公司的面试，提炼总结了这份面试真题，一次整体放出送给大家。
先说下自己的情况，17年在京东实习，19年7月离职。正式工作时间很短，就一年（算实习两年），而且19年有半年的时间准备考研所以有半年的空档期，这也是为什么我被很多HR挂了的原因。虽然Offer没拿几个，但是一半多都面到HR面了，所以对于两三年经验的感觉整理的问题还是比较有代表性的。
2019.05.26 北京昨天下了一天雨，今天更是很凉爽，下午下楼喂喂野猫出去溜达一圈，回来给网友整理了一些面试题，知识点大概覆盖百分之八十了，不是很具体，也不是很全，最下方有我个人博客里面收录了大部分题目答案，没有的我会慢慢更新。
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
感觉到答案说出来对方会不待见的时候，可以这么做：有关联性的答非所问，注意强调自己的想法，争取让面试官能够共情，比如深圳的房价可以引人共情、电商相关的大平台、稳定、有上升空间等。
1.PHP语法基础是否都会，比如异常捕捉，面向对象，数组操作语法，字符串操作，cookie,session,全局变量，超全局数组，防止sql注入，mysql预处理
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在了解这三大问题之前，我们要理解，常用的分布式缓存Redis单机并发量能达到万级，常用的关系型数据库MySQL一般并发量是千级，他们支持的并发量可能差十倍，所以要尽可能把流量拦截在缓存层。
今天给大家分享下我整理的Java架构面试专题及答案，其中大部分都是大企业面试常问的面试题，可以对照这查漏补缺，当然了，这里所列的肯定不可能覆盖全部方式，不过也希望能对即将找工作的朋友起到一些帮助！在这由于文字很多，我总结了java面试所涉及到的常问范围及架构面试专题和答案和架构视频资料免费分享给大家，文末有领取！
2017年毕业时，找工作时大多都是问的基本的java基础、设计模式、数据库、Spring等，其他就是读研期间的项目和专利相关，具体的面试题已经忘完了，2019年决定跳槽，先后面试了多家（蚂蚁金服、今日头条、腾讯、美团、京东、小米、百度、中信、永航科技、猫眼电影、瓜子二手车、联想、网易、新浪、滴滴打车等），当时有些面试题都是有记录的，主要针对之前的这些问题做一次总结。
本人从传统外企转型到互联网已有3个年头，近两年来面试了很多来自传统行业的同行们。发现他们都有意走进处于风口的互联网，但是由于传统行业使用的技术栈与互联网的有所不同，即使有着强烈的学习和提升欲望，却不知道如何入手准备和提高。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
1.Java基础还是需要掌握牢固，重点会问HashMap等集合类，以及多线程、线程池等。
面试前还是很有必要针对性的刷一些题，很多朋友的实战能力很强，但是理论比较薄弱，面试前不做准备是很吃亏的。这里整理了很多面试常考的一些面试题，希望能帮助到你面试前的复习并且找到一个好的工作，也节省你在网上搜索资料的时间来学习。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！
我目前做活动商品库存,活动开始前把活动信息和商品库存量预热到redis里去了,10W qps以内基本没问题.
今年的618气氛有点冷，各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传，到目前为止还不清楚今年618的各种数据，我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术，比如每年峰值成交订单，印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何，可以想到的是，在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的，这里说的优化不是说单纯的增加云服务器，而是对系统的各个维度，比如： Java应用层，底层JVM，缓存层(Redis)、数据库层(Mysql)，中间件层，网
互联网特别是电商平台，阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等，都是典型的高并发场景。
一提到秒杀，都会想到高性能、高并发、高可用、大流量...。在电商体系中，交易系统占据了环节中的半壁江山。比如里面特别迷人的秒杀系统，那秒杀涉及到什么架构设计？会涉及到什么业务？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最
1、在CSDN这么久了，也是有感情的。很感谢这么多粉丝们关注了我，我想，是要回报一下大家的。所以我的博客也是比较用心的，大家可以看出来吧，几乎每周我都会 “排水”，平时也坚持尽量不灌水。上上周我一波就清理了六十几篇水文，感觉整体质量又上了一个台阶。十月份预计保留在我的主页上的有350篇，透个底，我目前的更新速度是一周20篇左右。小短文居多，没什么流量，但是基本一针见血，你们看着省时间，我写的也更省时间。写完我就发我粉丝群去，说真的，不差那点流量，虽然我也很想有朋友跟我说：你这里写的不对，我想你写一篇XXX，都是过去式啦，我们已经组成了技术探讨小组，可以互相往死里问哈哈，有想来可以私信我。
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