MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
“乐观锁”是咱们程序员在面试的过程中经常会碰到的,那么这里我们来聊一下它的重要性。
这几天xx病毒在成都又开始抬头了。响应国家号召,成都市民从9月1日起开始居家,并开始了三天三检。相信大家已经知道了,就是这边的核酸登记系统崩溃了。
技术目标: 上行到消息队列api吞吐量10000条/秒,下发第三方平台1000条/秒(仅平台自身处理能力,第三方看第三方处理能力极限指标为准);保证消息中心100%高可用。
有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms);
缓存系统一般设计简单,功能单一,所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍,对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
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。
我们都是知道,数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时,锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围,MySQL 中的锁可大致分成全局锁,表级锁和行锁三类。在本篇文章中,会依次介绍三种类型的锁。在阅读本篇文章后,应该掌握如下的内容:
其中在设计数据库时,我们需要根据业务需求确定考虑数据类型是以下的哪一种,以选择合适的数据库类型和容量
面试官那边有点吵,而且信号不大好,电话挂了好几次,整个都听不太清,不过我水平也有点瞎。
前面我们了解了什么是分布式限流,这一节我们就来细数一下分布式限流都有哪些常见方案。
这个系列我们大概写了八篇文章,将微服务的最重要的内容过了一遍。当然其中有些内容还没有涉及到,比如Docker(不是微服务架构风格中必须的)等,关于Docker我们自己可以在网上找找其他文章。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Apache ShardingSphere Committer,SphereEx 中间件工程师。目前专注于 Apache ShardingSphere 及其子项目 ElasticJob 的研发。
Java并发编程学习前期知识上篇 我们先来看看几个大厂真实的面试题: 📷 📷 📷 从上面几个真实的面试问题来看,我们可以看到大厂的面试都会问到并发相关的问题。所以 Java并发,这个无论是面试还是在工作中,并发都是会遇到的。Java并发包JUC(java.util.concurrent)有了解过哪些?并发包实现最重要的是什么?其原理是什么知道吗?何为JMM的可见性?volatiile关键字是怎么实现变量可见性的?如果想要学好并发,弄懂理解透彻的话,凯哥觉得以下计算机的知识还是要了解了解。本次《Java并发编
性能计数器,指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据,包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数,反映系统负载和处理能力的一些关键指标,通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高,成为瓶颈,通常也预示着性能可能会出现问题。
最近的数据库产业那是“锣鼓喧天,鞭炮齐鸣,人山人海”, 全面搞信创,全民搞信创。数据库产业里面的信创可是离不开 POSTGRESQL ,第一不第一不知道,但未来靠POSTGRESQL 吃饭的人估计是少不了。
在各种并发编程模型中,生产者-消费者模式大概是最常用的了。在实际工作中,对于生产消费的速度,通常需要做一下权衡。通常来说,生产任务的速度要大于消费的速度。一个细节问题是,队列长度,以及如何匹配生产和消费的速度。
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统, 可以将任意数据库转换为分布式数据库,并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
面对互联网系统的三高(高可用,高性能,高并发),数据库方面我们多会采用分库分表策略,如此必然会面临另一个问题,分库分表策略下如何生成数据库主键?那么今天针对此问题,我们就聊聊如何设计一款“百万级”的分布式ID生成器。
我的理解:go是擅长高并发编程 开源的,具备高效的性能,比较容易理解的简洁的写法的语言,它是一种静态类型、编译型的语言 什么是编译型语言? 它是一种静态类型、编译型的语言是指一种编程语言具有以下特点:
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
一般网站优化都是优化后台,如接口的响应时间、SQL优化、后台代码性能优化、服务器优化等。高并发情况下,对前端web优化也是非常重要的。 下面说说几种常见的优化措施。 1、HTML CSS JS位置 一般需要将CSS放页面最上面,即HEAD部分,而将JS代码放页面底部。因为页面需要加载为CSS才进行渲染,而JS如果不是在页面加载之前就要执行就要放到页面最底部,以免在页面展示之前因JS过多加载而影响页面渲染速度。 2、引用文件位置 有一些插件需要引用到远程的图片、CSS、JS、图标等,如果远程的资源连接网速
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的,为了让系统能够支持足够大的业务量,从前端到后端也采用了各种各样技术,前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的,但是今天先不细说,而先谈谈在这些架构既定的情况下,一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则,以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动,来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
我们使用线程池的时候,经常使用默认的丢弃策略,那么我们也可以自定义策略,那么下面的文章可以看下。
Java的内存模型是主内存和工作内存,我们在进行程序调用的时候,变量值都是从主内存中读取然后复制一个副本,对这个副本进行操作。到最后将这个副本再更新到主内存中。但是这个只是针对于单线程,那如果是多线程呢?并且操作的是同一个变量值,那这两个线程之间的可见性应该如何来定义呢?
马上消费金融于 2015 年 6 月营业,截止到 2020 年 1 月,历经 4 年多风雨,总注册用户数 8000 万,活跃用户数 2500 万,累计放贷 2900 多亿元人民币。公司于 2018 年 6 月增资到 40 亿,成为内资第一大的消费金融公司。
在网上搜索查询发现清一色的都是说undertow高并发性能优于tomcat,并且还提供了各种实验依据以作证明,但是我私下测试发现情况和网上大部分结果并不一致。
在使用数据库时,表的主键经常会使用数据库的自增(auto_increment)来产生。这当然很方便也很高效。但是使用自增也会带来一些麻烦。如果从一个数据库以外的地方,也就是发号器来产生全局唯一 ID,这些问题就可以得到解决,生活就可以更美好。
原文链接:https://dwz.cn/K1Q1cePW
后端服务一般指用户直接看到的远程服务,涉及到网络硬件、逻辑计算、通信协议和数据存储等部分。下面我们将着重介绍高性能后台服务的设计方法和策略。
GO语言是一种强类型、静态编译的编程语言,它具有简洁的语法和强大的并发支持。在GO语言中,变量的定义和使用是非常重要的基本概念之一。下面是关于如何在GO语言中定义变量的详细说明,使用Markdown格式呈现:
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比,有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范,扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范,从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
哈喽,好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:
链接:https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/117
无论使用什么样的开发语言,无论软件运行在何种操作系统,无论架构采用了单体应用架构,还是分布式的微服务架构,只要我们开发复杂的交易型业务系统,必然有一个技术话题无法绕开,那就是困扰诸多开发人员的技术障碍——事务。
在Java并发实现的机制中,大部分的容器和框架都是依赖于volatile/synchronized/原子操作实现的,了解底层的并发机制,对于并发编程会带来很多帮助 1. synchronized的应用
MySQL Group Replication(MGR)是MySQL 5.7.17版本引入的一个服务器插件,可用于创建高可用、可扩展、容错的复制拓扑结构。组复制可以在单主模式下操作,其中只有一个服务器接受更新,这个单主是系统自动选举出来的。对于高级用户,也可以部署为多主模式,其中所有服务器都可以接受更新。内置的组成员服务可以在任何给定的时间点保持组的视图一致并可供所有服务器使用。当服务器加入或离开组时,视图也会相应更新。当服务器宕机,故障检测机制会检测到此情况并通知组其视图已更改。这些都是自动进行的。
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