摘要：
识别热点数据通常可通过以下几种方法： 基于访问频率统计：利用日志记录或专门的监控工具，统计一段时间内每个数据项的访问次数。设定一个阈值，当某个数据项的访问次数超过该阈值时，将其视为热点数据。例如，通过分析服务器的访问日志，统计不同数据请求的频率，对于访问频率较高的数据库记录、文件或缓存对象等，标记为 阅读全文
posted @ 2025-03-31 14:23
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摘要：
在高并发情况下，互斥锁的性能会受到一定影响，具体如下： 性能影响 竞争开销：当多个线程同时竞争互斥锁时，未获取到锁的线程会被阻塞，这会导致上下文切换，增加系统开销。上下文切换需要保存和恢复线程的执行状态，涉及到 CPU 寄存器的读写等操作，频繁的上下文切换会消耗大量的 CPU 时间，降低系统性能。 阅读全文
posted @ 2025-03-31 14:05
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缓存击穿问题概述 缓存击穿指的是某个热点数据的缓存过期瞬间，大量请求同时访问该数据，这些请求会直接穿透缓存，打到数据库上，从而给数据库带来巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃。逻辑过期和互斥锁是两种解决缓存击穿问题的有效策略，下面分别介绍它们的工作原理以及如何配合工作。 逻辑过期解决缓存击穿问题的原理 阅读全文
posted @ 2025-03-31 13:57
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摘要：
确定随机 TTL 的取值范围的 1、基于业务数据的更新频率 首先要分析业务数据的更新特性。如果数据更新较为频繁，那么 TTL 的取值范围应该相对较小。例如，股票价格数据，其价格可能每分钟甚至每秒都在变动，此时 TTL 可以设置在数秒到几分钟的范围，如 5 - 60 秒。这样可以保证缓存数据能及时反映 阅读全文
posted @ 2025-03-31 13:51
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摘要：
缓存雪崩概述 缓存雪崩是指在同一时刻大量缓存数据同时失效，导致大量请求直接穿透缓存访问数据库，使得数据库瞬间承受巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃，进而引发整个系统的故障。随机 TTL 和分级缓存是两种常用的防止缓存雪崩的策略，下面分别介绍它们的作用和工作原理。 随机 TTL 防止缓存雪崩的原理及作用 阅读全文
posted @ 2025-03-31 13:38
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处理方式 布隆过滤器的误判主要指的是假阳性（False Positive），即布隆过滤器判断某个元素存在于集合中，但实际上该元素并不在集合里。针对这种误判，可采用以下处理方式： 1、回源查询 当布隆过滤器判断元素存在时，为了确认元素是否真的存在，可进一步查询数据源（如数据库）。例如，在缓存系统中，布 阅读全文
posted @ 2025-03-31 13:31
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消息队列缓冲：RabbitMQ 会将接收到的判题请求封装成消息，存储在消息队列中。当瞬间有大量判题请求到来时，这些请求不会直接冲击后端的判题服务，而是先进入队列排队。这样就可以将突发的高并发请求分散到一段时间内处理，避免系统因瞬间压力过大而崩溃。 消费者限流：可以在消费者端设置限流机制，即限制消费者 阅读全文
posted @ 2025-03-31 13:07
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方式 压力测试：通过模拟大量并发请求来对系统施加压力，观察系统在不同负载条件下的运行情况。可以使用专业的压力测试工具，如 JMeter 等，设置不同的并发用户数、请求频率等参数，模拟系统在高峰时期的负载。 对比测试：分别在使用线程池和 RabbitMQ 进行解耦优化前后，进行相同条件下的压力测试，对 阅读全文
posted @ 2025-03-31 13:02
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选择线程池和 RabbitMQ 来对判题服务进行解耦，主要是因为它们能有效提升系统性能、增强可维护性与扩展性，具体如下： 选择原因 线程池：判题服务可能会面临大量的并发请求，线程池可以提前创建一定数量的线程来处理这些请求，避免了每次请求都创建和销毁线程的开销，提高了系统的响应速度和资源利用率。同时， 阅读全文
posted @ 2025-03-31 12:53
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高性能：Redis 是基于内存的数据库，内存读写速度极快，能在高并发场景下快速处理大量的限流请求，满足判题接口对性能的高要求。例如，在处理大量并发的判题请求时，Redis 可以在短时间内完成令牌的获取、验证和更新等操作，确保接口的响应速度。 原子性操作：Redis 支持原子性的指令操作，通过 Lua 阅读全文
posted @ 2025-03-31 11:23
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摘要：
拦截器链是一种面向切面编程（AOP）的实现方式，它允许开发者在不修改原有业务逻辑的情况下，在请求处理的过程中插入自定义的逻辑。以下是拦截器链的工作原理以及在登录验证和权限控制中的应用： 拦截器链的工作原理 拦截器定义与注册：开发者首先定义多个拦截器，每个拦截器都实现了特定的接口，通常包含preHan 阅读全文
posted @ 2025-03-31 10:25
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摘要：
数据隔离与线程安全 ThreadLocalMap：它为每个线程提供独立的存储空间，确保不同线程间的数据相互隔离，避免了多线程环境下的并发访问问题，无需额外的同步操作就能保证线程安全。比如在处理多个用户的并发请求时，每个线程可以在自己的 ThreadLocalMap 中安全地存储和访问用户相关信息，不 阅读全文
posted @ 2025-03-31 10:15
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摘要：
潜在问题 内存泄漏风险：ThreadLocalMap 中的 Entry 对 ThreadLocal 的引用是弱引用，当 ThreadLocal 对象在其他地方不再被强引用时，在垃圾回收时会被回收。但是，如果 Entry 中的值没有被及时清理，那么这个 Entry 就会一直存在于 ThreadLoca 阅读全文
posted @ 2025-03-31 10:13
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摘要：
实现线程间数据隔离 在多线程环境下，不同线程可能同时处理多个用户的请求。如果不进行特殊处理，多个线程对共享的用户信息进行访问和修改时，容易出现数据混乱的情况。ThreadLocal 为每个线程提供了独立的存储空间，每个线程可以在自己的 ThreadLocal 中存储和获取用户相关信息，如用户 ID、 阅读全文
posted @ 2025-03-31 10:04
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摘要：
基本原理 ThreadLocal 为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，每个线程都可以独立地修改自己的副本，而不会影响其他线程的副本。这样在多线程环境下，各个线程对 ThreadLocal 变量的操作相互隔离，避免了线程安全问题。 底层实现机制 ThreadLocalMap：ThreadLoca 阅读全文
posted @ 2025-03-31 10:01
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浙公网安备 33010602011771号