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RSS订阅原创 MySQL数据库锁
2.乐观锁：每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。每次操作数据的时候都认为其他人会影响自己，所以每次操作的时候都先加上锁。这样其他人想操作这个数据就要拿到锁。传统型的数据库里面就用到了这种锁机制，比如行锁、表锁、读锁、写锁等，都是在操作之前先上锁。主要是为了防止并发错误，根据锁粒度划分，一般分为：行锁、表锁、库锁。乐观锁适用于多是读操作的应用类型，这样可以提高吞吐量。
2024-12-16 00:09:44
180
原创 定位执行效率慢的sql语句
慢查询日志记录了所有执行时间超过long_query_time的sql语句的日志，long_query_time的值默认是10秒（可以通过修改配置文件设置）。index：索引全扫描，MySQL遍历整个索引查找匹配的行（虽然where中没有使用索引，但是查找的列是索引列，只要全表扫描索引即可，直接使用索引树查找数据）打开这个命令之后执行的所有的sql语句，他都能记录下执行时间，并展示出来。1.explain出来的结果中的type字段代表mysql如何查找表中的数据，查找数据记录的大概范围，最优到最差如下。
2024-12-16 00:09:02
299
原创 MySQL和Redis的数据一致性
1.可以考虑canalServer去拿mysql集群主节点的binlog，再去更新，这样代码层面、dba层面修改数据都可以同步。两个线程同时想要修改db中的某行记录，然后更新Redis，竞争到行锁修改记录之后，怎么保证Redis缓存的更新顺序。T1时刻，缓存已清空，线程2做查询任务，此时发现没有Redis，就去更新了Redis，读取到的依旧是老数据。删缓存->更db->起线程sleep一定时间，再次删缓存。思路是将更新db、更新Redis的操作原子化。线程1准备清空redis，再更新db。
2024-12-16 00:05:45
145
原创 MySQL事务
不可重复读：一个事务前后两次因为另一个事务做了修改或导致读到的数据不同。幻读：一个事务前后两次因为另一个事务做了新增而读取到了多出来的行。1.在手动事务中，如果开启事务，但是不提交或者回滚，就会造成行锁死锁。读未提交：会出现脏读、不可重复读、幻读。脏读：读到了另一个事物中未提交的修改。读已提交：会出现不可重复读、幻读。
2024-12-16 00:03:39
109
原创 mysql索引
1.如果WHERE子句中使用的索引包含了ORDER BY中的列，因为索引本身会对列进行排序，所以ORDER BY中不需要再次使用索引排序；如果WHERE子句中使用的索引没有包含ORDER BY中的列，则ORDER BY中的列无法使用索引，因为一个查询只能选择一个索引，这时候排序就进行了filesort，非常费时。当连接使用索引的所有部分时, 索引是主键或唯一非 NULL 索引时, 将使用该值。比较值可以是常量或使用此表之前读取的表中的列的表达式。用于联表查询的情况，按联表的主键或唯一键联合查询。
2024-12-02 00:07:10
296
原创 MySQL复合索引
当 select * from T where a = 1 and b = 3 的时候， 数据库系统可以直接从索引文件中直接二分法找到 A = 1 的记录，然后再 B = 3 的记录。2.在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。1.首先，需要明确的是：最左前缀原则是发生在复合索引上的，只有复合索引才会有所谓的左和右之分。但如果你 where b = 3 则需要遍历这个索引表的全部。
2024-12-01 23:58:27
280
原创 MySQL关键字
3.删除触发器 DROP TRIGER。3.REVOKE用于回收语句或对象许可。1.DROP可用于删除视图。2.CLOSE用于关闭游标。
2024-12-01 23:54:11
103
原创 MySQL JOIN
('1004' , '张三' ,'2000-08-06' , '男');('1006' , '王五', '2000-08-06' , '女');('1011' , '李四', '2002-08-06' , '女');('1009' , '李四', '2000-01-01', '男');('1010' , '李四', '2001-01-01', '男');('1008' , '张三', '2002-12-01', '女');('1012' , '张三', '2001-12-01', '女');
2024-12-01 23:53:25
218
原创 MySQL查询
1.在查询的时候，如果要select一个临时表再次用于查询，要给它起别名。SELECT的时候如果遇到重复数据，就需要去重，即使用DISTINCT;最后如果要指定返回的查询数据范围、条数则要用LIMIT/OFFSET函数。分组时如果也存在筛选条件，这里就要用HAVING进行分组筛选；先找到要查询表格或连接要查询的表格，因此FROM才是第一步；接下来如果要对查询后的数据进行排序，会用到ORDER BY；然后如果遇到表格有分组的需要，则需要先GROUP BY；接下来是进行条件筛选，所以是WHERE紧随其后；
2024-12-01 23:46:25
261
原创 数据库-存储过程
1.存储过程有IN OUT INOUT参数，后两者可以作为输出参数。调用存储过程之后，可以用select查询该输出参数的值。2.存储过程没有返回值。
2024-12-01 23:32:57
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原创 数据库-存储函数
1.存储函数有返回值。其可以返回值或者表对象。但是存储函数没有IN、OUT参数。2.因为函数有返回值，可以返回表对象，所以可以跟在from后面。
2024-12-01 23:32:04
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原创 DCL DDL DML
2.DDL主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，大多在建立表时使用。3.DML包括SELECT、UPDATE等，对数据库里的数据进行操作。1. 数据控制语言DCL，主要用于对用户权限的授权和回收，
2024-12-01 23:24:33
125
原创 数据库-视图
2.视图是虚拟表，是一个依赖于别的表上的寄生表，其本身不存储数据，对视图的操作最终都会转化为对基本表的操作。所以说视图不能是从其他视图导出的。4.数据库存储的是视图的定义，不存放视图对应的数据——视图不存数据。1.视图可以解决检索数据时一个表中得不到一个实体所有信息的问题。3.若基表的数据发生变化，则变化也会自动反映到视图中。
2024-12-01 23:23:54
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原创 B树、B+树
B树，也就是多路平衡搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的是B树允许每个节点有更多的子节点，如下图：B树是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大块数据有良好的性能，所以一般被用在文件系统及数据库中。
2024-11-28 00:44:30
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原创 面试经验2021-12-8
zookeeper本身的话是一个树状的小文件存储系统，服务注册的时候zookeeper会生成永久节点记录下服务，后面有临时节点记录url地址。提供的是高性能和透明化的RPC远程调用方案，还有SOA服务治理方案。项目比较大，做分布式系统，所有的远程服务调用请求都是同步执行的不好，所以引入rocketMQ。他可以提供统一的命名服务，统一的配置管理，统一集群管理，集群选主，服务动态上下线，分布式锁。并发场景下，一定是要加锁的，但是要使锁的粒度比较小，这样的话，就可以考虑分段式锁了。最大的特点就是松耦合。
2024-11-27 01:24:44
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原创 2022.1.5 法本-曙光-外包岗面试总结
putAll方法用于合并两个map，假如两个map有重复的key值，那么用参数中的map中的key-value覆盖调用者的key-value。
2024-11-27 01:23:21
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原创 20230811-快手一面问题总结
2.统一命名服务：Zookeeper可以用来实现命名服务，例如将集群中的机器名称和IP地址进行映射，或者将服务的唯一标识和实际地址进行映射。4.分布式队列：Zookeeper可以用来实现分布式队列，通过创建一个特殊的节点，各个节点可以加入或离开队列，同时队列中的节点可以按照一定的顺序进行排序。3.分布式锁：Zookeeper可以用来实现分布式锁，通过创建一个特殊的节点，各个节点可以竞争同一个锁，从而保证分布式系统中的一致性。但是要考虑数据的离散性，如果选型不好，离散性过低，可能造成不走索引。
2024-11-27 01:20:40
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原创 日志处理方案
这时候可以把日志收集交给kafka，具体来说可以写一个aop切面去做日志消息生产者，然后配置一定数量的logstash做日志消息的消费者。此时aop切面影响了整体响应速度，也就是同步速度慢，所以要注意异步发送消息，将此日志发送作为一个任务交给一个并发队列，保证有序并且解耦。各个微服务的日志文件收集到logstash再到elasticsearch，最后kibana做可视化。缺点是每个服务节点都要有logstash，有冗余但是不会影响业务，毕竟是完全解耦的。1.ELK+KAFKA解决分布式架构下的日志收集。
2024-11-27 01:18:24
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原创 高并发-前端层面
在外网中传输我们的数据，都有带宽限制，基本上一个网站，一个网页，静态资源会占用80%的带宽。2.对一些静态资源做压缩处理，比如js的min.js文件这种。1.用CDN，遵循就近原则让用户去最近的节点拿静态资源。2.使用CDN的缺陷：静态缓存资源刷新问题。1.对静态资源做二次压缩。
2024-11-27 01:16:15
269
原创 高并发-后端层面
可以设计这样一个架构，客户端请求到服务端，假设这些请求要2秒执行完，大量请求下服务端没有足够的CPU资源快速相应请求，就把当前服务端作为一个消息生产者，将消息投递给broker，broker再交给消费者去处理，当然不是每种业务都可以这种处理。其中作为生产者的服务端要尽量减少与broker的通信频率，所以要准备一个缓冲区，批量的将消息投递过去，要注意的问题就是可能会造成消息堆积，所以消费者可以考虑配置集群，批量消费消息。3.数据库层面：定位慢查询，进行sql语句优化、索引优化（索引遵循最左匹配原则）；
2024-11-27 01:15:47
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原创 高并发-运维层面
2.整合SkyWalking分布式追踪系统，实现服务器监控，以应对CPU飙高、内存溢出等问题。3.利用分布式追踪系统排查RPC远程调用过程中某链发生错误问题。4.分布式的告警系统也可以整合公众号将预警信息推给开发者。5.构建ELK+Kafka的分布式日志系统。以前做服务心跳，如果宕机了，脚本重启。1.接口集群化-保证高可用。
2024-11-27 01:14:15
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原创 CPU飙高怎么排查
找到对应服务的抽样器，如下，比较直观，所以业务中的线程最好有对应的名称，方便排查。CAS不合理设计，没有限制自旋次数；乐观锁的重试过程，没有限制重试次数。云服务器上的Redis没修改默认端口，被注入代码挖矿，建议关闭外网访问。并发量过大，比如服务端是tomcat的，访问量超过最大连接数。被ddos攻击，建议限流，ip黑名单，加验证码等。2.windows下有jvisualvm。1.可以使用阿里巴巴的Arthas插件。1.linux下常用的命令top -c。2.常见的CPU飙高的原因。
2024-11-27 01:13:20
251
原创 http协议和tcp协议的区别
1.http是应用层协议，主要解决数据的包装问题，是用来给应用之间识别数据的；tcp协议是传输层协议，解决的问题是数据怎么在网络上传输。2.http协议是工作在tcp协议之上的，它是一种无状态的短链接。
2024-11-25 01:32:48
111
原创 分布式事务
进一步讲，可以把这几步操作中必要的做串行化，其他的可以整成异步的，可以用消息队列，设计好重试机制，收到完成消息往下走，如果收到对面的某个回调请求再去处理这样.收到请求的服务是A，最慢的办法，我们在这个请求的接口中串行的调用其他服务中的接口，有异常，或者设计好请求的返回（理想情况，都有可以拿到的返回），就回滚。如果说协调者集群全部宕机，参与者根据超时时间会判断参与失败，回滚，后续可以通过其他方法补偿对应的业务功能。消息消费者，也就是积分服务，要使用手动ACK机制确认消息已经完成。
2024-11-25 01:30:45
303
原创 分布式锁的实现
解决方式：使用临时顺序节点，尝试创建节点时，认为序号最小的成功，其他阻塞的订阅上一个序号的节点，有点类似公平锁。3.羊群效应——比喻一个服务成功获取、释放节点时，其他需要锁的服务需要被唤醒、竞争这个锁，就像追着头羊的羊群一样。之后最小的节点连接关闭之后（1关闭了），订阅该节点的就会生成2，发现2最小，成功获取锁。1.需要设置守护线程进行续命的原因：保证抢到锁的任务执行期间，其他线程抢不到锁，贴一段代码。5.Redis续命，要再开一个线程做定时，同时设置好续命次数，避免死锁。
2024-11-25 01:22:23
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原创 分布式配置中心
2.对应的bean对象不会立即刷新，需要刷新则需要加上@RefreshScope，原理是从IOC容器中销毁以前的对象，重新注入一个新的bean对象，也可以更改bean对象的生命周期，改成多例的，即加上@Scope("prototype)1.客户端服务启动之后，先去根据服务名称判断本地是否有配置文件的缓存，如果有就使用，如果没有就去发送Http请求拉取配置文件。1.相对于传统的配置文件，使用配置中心可以可以实现不重启服务，更新配置的功能。1.更新nacos上的配置文件之后，本地缓存立马实现了刷新。
2024-11-14 01:12:55
414
原创 Eureka和Zookeeper的区别
这三个特性在任何系统中不可能同时满足，最多同时满足两个，其中P是必须满足的。P：Partition Tolerance-服务对网络分区故障的容错性。C：Consistency-数据一致性；A：Availability-服务可用性。
2024-11-14 01:11:53
149
原创 springcloud和dubbo的区别
技术方面对比 springcloud功能远超过dubbo，dubbo只实现了服务治理（注册与发现）。springcloud实现了很多功能，有21个子项目。 dubbo可以使用zookeeper作为注册中心，实现服务的注册与发现；springcloud不仅可以使用eureka作为注册中心，也可以使用zookeeper作为注册中心。 dubbo没有集成其他功能，只能通过第三方去整合；而springcloud集成了很多功能，比如网关、负载均衡、熔断器，而且可以和git完美集成。 性能方面 dub
2024-11-14 01:05:42
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原创 springboot和springcloud的区别
springboot是为了解决spring配置文件混乱、冗余、难以管理的问题，简化开发流程。 springcloud主要是解决，微服务之间的协调和配置问题，以及注册与发现、负载均衡、服务保护（熔断、网关）、通信等问题。 springcloud依赖springboot来搭建微服务，springboot使用的是约定优于配置的设计理念，也就是能不配置就不配置，springcloud很大一部分是基于springboot来实现的。 springboot不需要依赖springcloud就可以进行开发，spring
2024-11-14 01:04:31
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原创 Config
Config的出现就是为了解决这两个问题，它支持配置文件放在内存中（本地），也支持将配置文件放在远程GIT仓库中。1.能不能集中管理微服务的配置？2.能不能实时更新微服务的配置？
2024-11-14 01:03:53
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空空如也
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