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原创 ‘分布式事务‘ 圣经：从入门到精通，架构师尼恩最新、最全详解 (50+图文4万字全面总结 )
事务(Transaction)是操作数据库中某个数据项的一个程序执行单元(unit)。事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。对于分布式系统而言，需要保证分布式系统中的数据一致性，保证数据在子系统中始终保持一致，避免业务出现问题。分布式系统中对数要么一起成功，要么一起失败，必须是一个整体性的事务。分布式事务指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
2024-10-24 10:26:46
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原创 红黑树（ 图解 + 秒懂 + 史上最全）
文章很长，建议收藏起来慢慢读！疯狂创客圈总目录 语雀版 | 总目录 码云版| 总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷1）》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 加尼恩免费领 免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷2）》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 加尼恩免费领 免费赠送 经典图书:《Nett
2022-05-28 13:31:12
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原创 Zookeeper 分布式锁 - 图解 - 秒懂
疯狂创客圈 Java 分布式聊天室【 亿级流量】实战系列之 -26【 博客园 总入口 】文章目录写在前面1.1. 分布式锁 简介1.1.1. 图解：公平锁和可重入锁 模型1.1.2. 图解： zookeeper分布式锁的原理1.1.3. 分布式锁的基本流程1.1.4. 加锁的实现1.1.5. 释放锁的实现1.1.1. 分布式锁的应用场景写在最后疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系...
2019-01-06 22:49:33
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原创 携程面试：100 亿分库分表 如何设计？ 核弹级 16字真经， 让面试官彻底 “沦陷”，当场发offer！
携程面试：100 亿分库分表 如何设计？ 核弹级 16字真经， 让面试官彻底 “沦陷”，当场发offer！
2025-03-25 18:55:41
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原创 CMS圣经：CMS垃圾回收器的原理、调优，多标+漏标+浮动垃圾 分析与 研究
本文介绍了CMS（Concurrent Mark-Sweep）垃圾回收器的工作原理、优缺点及常见问题，并通过具体案例分析了其优化策略。重点探讨了CMS的各个阶段，包括标记、并发清理和重标记
2025-03-24 12:01:14
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原创 Redis与Mysql一致性方案，大厂P8的终极方案（图解+秒懂+史上最全）
缓存与数据库的一致性方案，Redis与Mysql一致性方案，大厂P8的终极方案（图解+秒懂+史上最全）
2025-03-16 13:27:39
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原创 阿里二面：10亿级分库分表，如何丝滑扩容、如何双写灰度？阿里P8方案+ 架构图，看完直接上offer！
阿里二面：10亿级分库分表，如何丝滑扩容、如何双写灰度？阿里P8方案+ 架构图，看完直接上offer！
2025-03-08 13:53:25
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原创 深入理解Java锁升级（图解+史上最全）：无锁 → 偏向锁 → 轻量级锁 → 重量级锁
锁状态bits1bit是否是偏向锁2bit锁标志位无锁状态对象的hashCode001偏向锁线程ID101轻量级锁指向栈中锁记录的指针000重量级锁指向互斥量的指针010尼恩提示，讲完 如减少锁粒度、锁粗化、关闭偏向锁（-XX:-UseBiasedLocking）等优化手段 ， 可以得到 120分了。如减少锁粒度、锁粗化、关闭偏向锁（-XX:-UseBiasedLocking）等。JVM锁的膨胀、锁的内存结构变化相关的面试题，是非常常见的面试题。也是核心面试题。
2025-03-04 22:40:02
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原创 阿里面试：每天新增100w订单，如何的分库分表？这份答案让我当场拿了offer
例如，在一个有 10 个节点的系统中，增加一个新节点，只会影响到该新节点在哈希环上相邻的部分数据，其他大部分数据仍然可以保持在原节点，大大减少了数据迁移的工作量和对系统的影响。狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由”。在 3 - 5 年的中期阶段，随着业务的稳定发展和市场份额的进一步扩大，订单数据的增长速度可能会有所放缓，但仍然会保持在每年 20% - 30% 的水平。
2025-02-27 17:42:15
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原创 阿里面试：10WQPS高并发，怎么限流？这份答案让我当场拿了offer
在 Nacos 的配置管理界面或通过 Nacos 的 API，创建一个名为（与配置文件中 dataId 一致）的配置项，用于存储 Sentinel 的流量控制规则。上述规则表示对名为的资源进行流量控制，QPS 阈值为 10。resource：要保护的资源名称。limitApp：来源应用，default表示所有应用。grade：限流阈值类型，1 表示 QPS 限流，0 表示线程数限流。count：限流阈值。strategy：流控模式，0 为直接模式，1 为关联模式，2 为链路模式。
2025-02-19 15:20:17
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原创 阿里面试：DDD 落地，遇到哪些 “拦路虎”？如何破局？
为每个子领域定义限界上下文（bounded context），限界上下文是一个清晰定义了领域模型的边界的范围。在限界上下文内，领域模型的概念是一致的，但不同限界上下文之间可以有不同的模型和语言。界限上下文，基本可以对应到 落地层面的 微服务。这就是 DDD 建模和 微服务架构， 能够成为孪生兄弟、 天然统一的原因。具体的方法论和落地实操，请参考 《第34章视频 DDD学习圣经》DDD 战略设计的第一步就是统一语言，也叫通用语言（UBIQUITOUS LANGUAGE），用于定义上下文。
2025-02-17 16:58:20
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原创 Spring 集成 DeepSeek 的 3大方法（史上最全）
DeepSeek 的 API 接口和 OpenAI 是兼容的。我们可以自定义 http client，按照 OpenAI 的rest 接口格式，去访问 DeepSeek。自定义 Client 集成DeepSeek ，可以通过以下步骤实现。步骤 1：准备工作访问 DeepSeek 的开发者平台，注册并获取 API 密钥。DeepSeek 提供了与 OpenAI 兼容的 API 端点（例如），确保你已获取正确的 API 地址。
2025-02-16 14:55:48
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原创 你手上还有其他offer吗？——“六字真经” 帮你涨1-2倍
在面试中，回答“你手上还有其他offer吗？这个问题时，记住**“不交底，不吹牛”**这六字真经。无论你是否有offer，都要保持自信和诚意，既不轻易透露底牌，也不虚张声势。通过灵活应对，你不仅能在面试中脱颖而出，还能在薪酬谈判中占据主动。就像一位武林高手，凭借智慧和策略，最终在江湖中立于不败之地。尼恩社群中，很多 涨薪 1倍，甚至 2倍 ，都是这么谈出来的。借助此文，尼恩给解密了一个高薪的 秘诀，大家可以 放手一试。保证 屡试不爽，涨薪 100%-200%。
2025-02-15 12:44:32
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原创 京东面试：MySQL MVCC是如何实现的？如何通过MVCC实现读已提交、可重复读隔离级别的？
MVCC机制的全称为，即多版本并发控制。MVCC主要是为了提升数据库并发性能而设计的，其中采用更好的方式处理了读-写并发冲突，做到即使有读写冲突时，可以实现并发执行，从而提升并发能力，确保了任何时刻的读操作都是非阻塞的。在众多的MySQL开源存储引擎中，几乎只有InnoDB实现了MVCC机制，其他的存储引擎如：MyISAM、memory等存储引擎中并未实现MVCC。
2025-02-14 16:57:38
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原创 美团面试：手机扫描PC二维码登录，底层原理和完整流程是什么？
二维码的状态变更，涉及到服务器和客户端之间的通信问题，有二种实现方案， 或者二种模式。长连接模式，服务端可以主动推送，所以也叫做服务端推送模式。在这个模式下，服务端 通知PC端二维码状态更新。短连接模式，也叫做 客户端 轮询模式，在客户端 轮询模式下，PC端客户端通过定时器轮询服务器，查询二维码的状态。手机+PC配合 扫码 登录的完整流程，涉及到3个token.待扫描阶段PC端请求服务器生成二维码。服务器生成二维码ID和二维码图片，返回给PC端。
2025-02-12 11:19:25
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原创 DeepSeek逆天，核心是 知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD），一项 AI 领域的关键技术
知识蒸馏是一种机器学习技术，目的是将预先训练好的大型模型（即 “教师模型”）的学习成果转移到较小的 "学生模型 "中。在深度学习中，它被用作模型压缩和知识转移的一种形式，尤其适用于大规模深度神经网络。知识蒸馏的本质是知识迁移，模仿教师模型的输出分布，使学生模型继承其泛化能力与推理逻辑。教师模型（Teacher Model）：通常为参数量大、训练充分的复杂模型（如DeepSeek-R1），其输出不仅包含预测结果，还隐含类别间的相似性信息。学生模型。
2025-02-04 16:31:33
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原创 美团面试：MySQL为什么 不用 Docker部署？
MySQL 是一个有状态的服务，因为它需要持久化存储数据。在使用 Docker 部署 MySQL 时，如果不进行适当的配置，容器关闭后数据会丢失。因此，需要将数据文件挂载到宿主机上，以确保数据的持久化。Docker 容器化技术提供了许多显著的优势，包括自动伸缩、容灾、切换、开发与生产一致性、快速部署和隔离性等。这些优势使得 Docker 成为现代软件开发和部署中不可或缺的工具。通过合理使用 Docker 和 Kubernetes 等工具，可以大大提高系统的可扩展性、可靠性和维护性。
2025-01-28 10:02:33
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原创 基于Dify +Ollama+ Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实战
WSL（Windows Subsystem for Linux，Windows 下的 Linux 子系统）是微软在 Windows 10 和 Windows 11 中推出的一项功能，允许用户在 Windows 系统中运行完整的 Linux 环境，而无需 安装虚拟机 或双系统。要理解Dify的成功，首先要从AI应用开发的复杂性说起。过去，开发者想要将大型语言模型（如GPT系列、Claude等）与自己的应用结合，往往需要面对繁杂的底层技术架构和高度抽象的算法细节。
2025-01-24 18:40:52
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原创 python安装、vscode安装、conda安装：一文搞定Python的开发环境（史上最全）
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python 拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。Python的创始人为吉多·范罗苏姆，当时他在阿姆斯特丹的荷兰数学和计算机科学研究学会工作。
2025-01-20 16:57:31
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原创 阿里面试：5000qps访问一个500ms的接口，如何设计线程池的核心线程数、最大线程数？ 需要多少台机器？
核心线程数：4（与机器核心数一致）最大线程数：50（根据负载情况）队列大小：100（根据最大线程数设置）所需机器数量：大约50台机器这些设置可以根据系统的实际负载和性能需求进一步调整。只要按照上面的尼恩团队梳理的方案去作答，你的答案不是100分，而是120分。面试官一定是心满意足，五体投地。按照尼恩的梳理，进行深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的“技术肌肉”，让面试官爱到“不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波5000页《
2025-01-17 21:32:56
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原创 高频面题： 你们线上 QPS 多少？你 怎么知道的？
QPS是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。TPS也就是事务数/秒。什么是事务？一个事务是指一个客户机向服务器发送一起完整的 开始 start 请求，内部各种ACID 事务属性的 并发数据操作， 最后 提交一个commit操作结束整个Transaction的过程。所以从上面可以看出来，一个事务包含明确的三阶段：开始，处理，commit/rollback。
2025-01-17 18:20:48
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原创 招行面试：10Wqps场景，RocketMQ 顺序消费 的性能 如何提升 ？
调优方案1：topic 设计优化rocketmq 为 分区内有序， 一个顺序的topic， 设置更多的consumequeue。consumequeue越多， 顺序消息 的 并发量越高。调优方案2：message 设计优化精简消息属性，只保留必要的信息，减少消息大小。在应用层使用 Gzip 或 Snappy 等压缩算法对消息体进行压缩，减少消息体占用空间。只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。
2025-01-15 14:11:57
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原创 招行面试：亿级秒杀，超卖问题+少卖问题，如何解决？（图解+秒懂+史上最全）
只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
2025-01-11 09:40:51
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原创 招行面试： 分布式调度 设计，要考虑 哪些问题？
任务调度，顾名思义，是指对计算任务进行合理安排和调度的过程。在计算机领域，任务调度主要指的是对计算任务在计算资源上的分配和执行顺序的管理。通过任务调度，可以有效利用计算资源，提高系统的运行效率和性能。高并发、大数据、AI智能体 时代来了。单一计算节点已经无法满足海量数据处理和复杂计算的需求。分布式系统以其能够横向扩展、高可靠性等优势成为了解决这一问题的主要手段。而。
2025-01-08 16:21:28
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原创 招行面试：RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？
只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
2025-01-07 09:44:29
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原创 招行面试：高并发写，为什么不推荐关系数据？
只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
2025-01-05 17:06:51
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原创 字节面试： es怎么提升性能和精准度？（尼恩独家，史上最全）
根据业务需求自定义词库, 可以大大提高分词的准确性和搜索的准确性。什么是自定义词库？自定义词库是指在分词过程中，添加自定义的词汇列表，以满足特定领域或业务需求的分词要求。这对于一些未被标准分词器或现有分词器覆盖的专业术语、新词汇或特定领域的词汇非常有用，可以提高分词的准确性和搜索的召回率。对于特定领域的术语，可以创建一个包含该领域词汇表 ，以确保这些术语在索引和搜索时能被正确处理。如果是医疗领域的文档搜索，需要将医学术语词典加入自定义词库，使医学术语能够精准地被索引和查询。
2025-01-02 20:37:32
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原创 招行面试：如何让系统抗住双十一 预约抢购活动？10Wqps级抢购， 做过吗？
回到开始的时候的面试题：招商银行的Java后端面试真题被狠狠拷打了，问的人都懵了。项目场景题太难了，不好好准备，真的答不出!按照尼恩的参考答案回答，一定会吊打面试官，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。另外，如果没有面试机会，
2024-12-31 10:37:54
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原创 招行面试：万亿GB网盘，从0到1设计，如何实现?
网盘的主要技术挑战是海量数据的高并发读写访问。用户上传的海量数据如何存储？如何避免部分用户频繁读写文件，消耗太多资源，而导致其他的用户体验不佳？尼恩从0到1 ，设计一个 NetBoxApp 技术架构，看看尼恩 如何解决这些问题。回到开始的时候的面试题：招商银行的Java后端面试真题被狠狠拷打了，问的人都懵了。项目场景题太难了，不好好准备，真的答不出!按照尼恩的参考答案回答，一定会吊打面试官，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。
2024-12-28 22:35:17
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原创 招行面试：100万级别数据的Excel，如何秒级导入到数据库？
在日常的开发中，用的比较多的方式就是 Apache 下的 POI 框架了，但在目前数据量大的时代下，这种方式 已经不适合了, 当数据量过大时， POI 框架会出现 OOM 异常，但是作为数据量小场景下的操作框架，还是OK的。百万级数据量的场景，这个就不行了。这里，尼恩先是介绍原始 Apache POI ，然后介绍阿里巴巴开源框架，做对比介绍。这个示例实现了一个完整的数据导入架构，使用 EasyExcel 进行高性能分片读取，避免了内存溢出问题。
2024-12-27 09:13:01
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原创 极致 ElasticSearch 调优，让你的ES 狂飙100倍！
总的来说，ElasticSearch的性能优化，可以从以下方面的考虑：硬件层面的优化：机器分配，机器配置，机器内存，机器CPU，机器网络，机器磁盘性能系统层面的优化：文件句柄优化、swap关闭ElasticSearch集群层面的优化合理分配节点，合理分配参加竞选Master的节点ElasticSearch 索引层面的优化，副本数量、索引数量、分片数量ElasticSearch查询层面的优化7 职责分离，全面监控。
2024-12-25 12:12:23
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原创 本地消息表事务：10Wqps 高并发分布式事务的 终极方案，大厂架构师的 必备方案
最终，通过引入一个中间的Rocketmq承担本地消息表的职责，除了解决事务的一致性外，同样可以解决消息的丢失与幂等性问题，一举多得。而且从业务的健壮性与数据一致性来看，一般都会增加一个补偿机制， 实现数据的 最终一致性。这也是BASE理论所支持的。如何设计 10Wqps高并发分布式事务？如果能讲 到尼恩答案 的 水平 ， 面试官一定口水直流， 大厂 offer 就到手啦。只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。
2024-12-04 20:26:40
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原创 京东面试：聊聊Spring事务？Spring事务的10种失效场景？加入型传播和嵌套型传播有什么区别？
使用spring声明式事务，自动在方法调用之前 (进入一个新的方法)，spring会根据事务属性去决定是否开一个事务，并在方法执行之后，决定事务提交或回滚事务。这就是事务的传播。传播行为含义表示当前方法必须运行在事务中。如果当前事务存在，方法将会在该事务中运行。否则，会启动一个新的事务表示当前方法不需要事务上下文，但是如果存在当前事务的话，那么该方法会在这个事务中运行表示该方法必须在事务中运行，如果当前事务不存在，则会抛出一个异常表示当前方法必须运行在它自己的事务中。一个新的事务将被启动。
2024-12-01 19:42:09
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原创 字节面试：聊聊 CAP 定理？哪些中间件是AP？ 哪些是CP？ 说说 为什么？
数据一致性是分布式系统中的一个重要问题，它涉及到多个节点之间的数据同步和一致性。数据一致性问题在分布式系统中具有重要的意义。而 CAP定理是一个关于分布式系统的一致性模型。CAP定理 是 分布式系统的 底层定理， 也是 面试的核心重点。接下来， 尼恩带大家来 穿透 CAP定理，哪些中间件是AP，哪些中间件 是CP，让面试官 口水直流。Redis Cluster 没有选择强一致性，而是采用了最终一致性。这是因为在保证高可用性和分区容错性的同时，强一致性会带来性能上的巨大损耗。
2024-11-28 09:38:05
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原创 网易面试：说说 Https 原理？Https 如何保证 数据安全？
非对称加密算法（Asymmetric Cryptography）又称为公开密钥加密算法，它需要两个密钥，一个称为公开密钥（公钥）；另一个称为私有密钥（私钥）.公开密钥与私有密钥是一对。如果用公开密钥对数据进行加密，只有用对应的私有密钥才能解密；如果用私有密钥对数据进行加密，那么只有用对应的公开密钥才能解密。因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法叫作:非对称加密算法。公开密钥是 可以公开的，大家都知道都没有问题。非对称加密的典型处理流程，大致如下图所示：图：非对称加密的典型处理流程。
2024-11-26 10:03:35
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原创 美团面试：String 为什么 不可变 ？（90%答错了，尼恩来一个绝世答案）
在Java中，String类型被设计为不可变的（immutable），这意味着一旦一个String对象被创建，它的内容就不能被改变。在 Java 中，String类被设计为不可变的（immutable）。这意味着一旦一个String对象被创建，它的值就不能被改变。String str = "技术自由圈";str = str + " 真的都是顶级高手";在这个例子 ，第二句 是改变了str的值，实际上，当执行str + " 真的都是顶级高手"时，一个新的String对象被创建，而原来的。
2024-11-23 09:44:06
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原创 ELK 圣经：Elasticsearch、Logstash、Kibana 从入门到精通
ELK指的是Elastic公司下面Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。是一个用于将 Java 应用程序的日志输出转换为 Logstash 可解析的 JSON 格式的库。
2024-11-21 11:09:26
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原创 阿里面试：亿级 redis 排行榜，如何设计？
Redis分key就是将一个热点key通过拆分成若干key，然后让这若干个key分散到Redis集群的不同节点，如下图所示：上图，将热点key拆分成3个小key，这样由原先的一个key拆分成3个小key，在超高并发下由这3个key共同的来承担原先一个热点key扛的流量。当然， 通过Redis的key 到 node的 对应关系， 是通过 hash 取模 (crc16算法）获取的槽位值，再对应到redis 节点上。
2024-11-19 21:52:42
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Netty 粘包/半包原理与拆包实战 【源代码 新】
2018-11-11
Netty 粘包/半包原理与拆包实战 源码
2018-11-11
netty+protobuf （整合源代码）
2018-11-09
空空如也
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