飘来荡去evo

摘要： Redis 将哈希槽的数量固定为 16384 (2的14次方) 个，这是一个经过深思熟虑的设计决策，主要基于以下几个关键因素的权衡： 集群节点数量与心跳包大小（决定性因素）： Redis 集群中的每个节点都需要定期（每秒）向其他所有节点发送 PING 心跳包，以交换集群状态信息（包括节点是否可达、配 阅读全文

摘要： 在 Java 线程及线程池中，interrupt()、stop()和shutdown()是功能不同的方法，下面从多个方面分析它们的区别： 一、方法所属类与作用范围 方法所属类作用对象 interrupt() Thread类 作用于单个线程，用于发送中断信号 stop() Thread类（已过时） 作 阅读全文

摘要： 1. 线程创建的资源消耗本质 线程作为操作系统调度的基本单元，其创建和维护需要消耗多种系统资源，主要包括： 内存占用： 每个线程在 JVM 中默认分配约 1MB 的栈空间（可通过-Xss参数调整），若创建大量线程（如数千个），仅栈内存就可能占用数 GB 空间。 线程对象本身在堆中占用内存（如 Jav 阅读全文

摘要： StarRocks、Hadoop、MySQL和Oracle数据库在定位、架构和应用场景上存在显著差异，以下是四者的核心区别及适用场景分析： ​​1. 定位与核心能力​​ ​​数据库​​​​定位​​​​核心能力​​ ​​StarRocks​​ ​​实时分析型数据库​​（OLAP） 高并发复杂查询、实时 阅读全文

摘要： 好的！我们把 Hadoop 生态系统想象成一个现代化的大数据加工厂，用更生动的方式解释这些核心部件的区别和关系： 🏭 工厂核心架构与基础设施 🏗️ Hadoop (HDFS + MapReduce): 角色：工厂的「地基」与「原始仓库+初级加工线」 HDFS (Hadoop Distribute 阅读全文

摘要： 一、Spark 和 Flink区别 Apache Spark 和 Apache Flink 都是当前主流的大数据处理框架，但设计理念和应用场景存在显著差异。以下从核心概念、技术对比和适用场景三方面展开分析： 一、核心概念 Apache Spark 批处理为核心：基于弹性分布式数据集（RDD），将数据 阅读全文

摘要： 消息队列（MQ）服务故障（"挂掉"）是严重影响系统稳定性的问题。以下是分层级的解决方案，涵盖应急恢复、根因分析、预防优化： 一、应急恢复（快速止血） 检查基础资源： CPU/内存：top、htop 查看是否资源耗尽。 磁盘空间：df -h 检查日志/数据分区是否写满（常见死因！）。 磁盘IO：ios 阅读全文

摘要： Redis 挂掉是一个严重的问题，会导致依赖它的应用服务中断。解决和预防需要多管齐下： 🚨 第一步：紧急恢复（让 Redis 尽快重新上线） 尝试安全重启: 优先使用 redis-cli shutdown: 如果 Redis 还能响应命令，这是最安全的方式。它会尝试保存数据（如果配置了持久化）然后 阅读全文

摘要： 以下是关于 Java 中死锁的概念解析、排查方法和解决方案的完整总结，结合实际场景与工程实践： 一、死锁的核心概念 ​​定义​​：多个线程因竞争资源形成相互等待的闭环状态，导致所有线程永久阻塞。​​必要条件​​（需同时满足） ​​互斥条件​​：资源同一时间只能被一个线程占用（如 synchroniz 阅读全文

摘要： 在数据结构中，排序算法的选择需综合考量数据规模、初始状态、稳定性要求、内存限制及数据特性（如是否整数、范围分布等）。以下是常见排序算法的实际应用场景及原因分析，按典型使用场景分类说明： 📊 一、小规模数据（n < 100） 插入排序（Insertion Sort） 场景：数据基本有序（如实时数据流 阅读全文