📕我是廖志伟,一名Java开发工程师,清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。
📙拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。
📘不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。
个人编著书籍
- 《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(进阶篇):https://item.jd.com/14616418.html
- 《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(架构篇):待上架
- 《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》:待上架
技术链设计模板
业务场景:构建一个智能风控系统,用于金融机构的风险控制,保证交易的安全和可靠性。
技术链:
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数据一致性保障:
- 使用分布式数据库如TiDB或CockroachDB,实现强一致性的事务处理。
- 引入Paxos或Raft算法保证数据的一致性。
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分布式事务处理:
- 实现两阶段提交(2PC)或三阶段提交(3PC)协议,确保事务的原子性。
- 利用TCC(Try-Confirm-Cancel)补偿事务模式,减少事务冲突。
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数据持久化与备份:
- 集群副本机制,保证数据的高可用性。
- 定期备份数据,并实现异地灾备。
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系统监控与告警:
- 监控系统性能,包括CPU、内存、磁盘等。
- 实施异常检测和自动告警机制。
连环追问:
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当数据库集群网络分区时,如何保证数据的一致性?
- 分析Paxos和Raft算法在网络分区时的行为。
- 提出解决方案,如跨多个区域的分布式事务处理。
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在分布式事务处理中,如何应对网络延迟或超时的情况?
- 对比2PC和3PC协议在网络延迟时的性能差异。
- 提出解决方案,如采用TCC模式进行事务补偿。
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如何评估数据备份的效率和安全性?
- 分析数据备份的算法和策略。
- 提出优化建议,如并行备份、压缩备份等。
答案评估模板
[合格答案]
- 描述分布式数据库TiDB的一致性保证机制。
[优秀答案]
- 分析TiDB在网络分区时的数据一致性策略。
- 对比Paxos和Raft算法在分布式事务处理中的性能差异。
- 提出优化分布式事务处理的策略,如采用TCC模式。
- 给出数据备份和恢复的方案,并附上性能测试数据。
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