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摘要: 重试机制 实现指数退避策略的重试 设置最大重试次数限制 考虑幂等性设计 异步回调通知 超时后允许客户端稍后查询结果 实现回调接口让服务端完成后主动通知 补偿事务 对于关键操作实现补偿逻辑 记录操作日志便于后续恢复 阅读全文
posted @ 2025-03-26 13:35 蒟蒻00 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 分布式锁在 Redis 中的作用 在分布式系统中,多个服务实例或进程可能会同时访问和操作共享资源,若缺乏有效的同步机制,就会引发数据不一致、并发冲突等问题。 1、保证数据一致性:在分布式环境下,多个客户端可能同时对同一数据进行读写操作。使用 Redis 分布式锁可以确保同一时间只有一个客户端能够修改 阅读全文
posted @ 2025-03-26 10:28 蒟蒻00 阅读(111) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的概率型数据结构,它可以用来判断一个元素是否属于一个集合。 原理 布隆过滤器本质上是一个位数组,初始时所有位都被置为 0。当一个元素加入集合时,通过多个不同的哈希函数对元素进行计算,得到多个哈希值,然后将位数组中对应的位置为 阅读全文
posted @ 2025-03-26 09:38 蒟蒻00 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原子性操作 Lua 脚本可以在 Redis 中原子性地执行,保证了一系列操作要么全部执行成功,要么全部不执行。这是通过 Redis 的EVAL或EVALSHA命令实现的,在执行脚本的过程中,不会被其他命令打断。而使用 Java 与 Redis 交互时,要实现原子性操作通常需要借助 Redis 的事务 阅读全文
posted @ 2025-03-25 23:56 蒟蒻00 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基本原理 令牌桶算法以恒定的速率向桶中放入令牌,令牌的数量代表了可以发送的数据量。当有数据需要发送时,必须先从桶中获取令牌,只有拿到令牌的数据才能被发送出去。如果桶中没有令牌,数据就需要等待,直到有令牌可用为止。 实现方式 1、数据结构定义:需要定义一个数据结构来表示令牌桶,通常包含桶的容量(即最多 阅读全文
posted @ 2025-03-25 23:23 蒟蒻00 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)
摘要: JDK(Java Development Kit,Java 开发工具包) 定义:::Java 开发工具包,是 Java 开发人员用于开发 Java 程序的工具集合。它包含了 JRE 和一系列开发工具,如编译器(javac)、调试器、打包工具(jar)等。 功能范围:功能最为全面,不仅可以运行 Jav 阅读全文
posted @ 2025-03-25 20:32 蒟蒻00 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 普通索引 定义:最基本的索引类型,没有任何限制,主要用于提高查询效率。 创建语法: -- 在表的某列上创建普通索引 CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); 使用场景:适用于经常用于查询条件的列,例如在用户表中,经常根据用户的姓名进行查 阅读全文
posted @ 2025-03-25 20:12 蒟蒻00 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 索引(Index) 是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。 常见的索引结构有:B树,B+树,哈希表。 B树 vs B+树对比总结 MySQL InnoDB的B+树索引 主键索引(聚簇索引):叶子节点存储完整数据行,物理有序。 二级索引(非聚簇索引):叶子节点存储主键值,查询需回表。 联合索引:按最 阅读全文
posted @ 2025-03-25 19:46 蒟蒻00 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、读未提交 定义:这是最低的隔离级别,一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。 优点:并发性能最高,因为它几乎不进行任何隔离。 缺点: 2. 读已提交(Read Committed) 定义:一个事务只能读取另一个已经提交事务的数据。 优点:避免了脏读问题,提高了数据的一致性。 缺点:会产生不可重复 阅读全文
posted @ 2025-03-25 19:31 蒟蒻00 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MySQL中的事务(Transaction)是一组数据库操作的逻辑单元,确保这些操作要么全部成功提交,要么全部失败回滚,从而维护数据的一致性。事务具备四个关键特性,即 ACID 特性。 ACID 特性 原子性(Atomicity):事务里的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚。就像银行转账,从一个 阅读全文
posted @ 2025-03-25 16:41 蒟蒻00 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
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