摘要：
mysql数据的自增加的id（int）类型，超过范围： 数据自增加ID，为int类型，超过范围，就插入数据库失败； 怎么解决？ 由于数据比较大， 1.第一个简单粗暴：把int变为（BIGINT）不用迁移数据库，但是这种会全程锁表。按照数据量评估 2.分布式ID，需要重新设计表，需要把数据迁移到新表，
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posted @ 2025-09-21 21:17
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摘要：
每秒钟100万次的商品搜索，响应时间在200ms内。同时应对商品数量超过10亿。你怎么考虑 1.不能使用mysql的like： 商品数量超过10亿不能使用mysq的like，like无法触发索引“%keywords”无法利用索引，触发全表扫描，10亿数量单词查询可能耗时是：数秒。 2.不支持分词搜索
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posted @ 2025-09-03 21:45
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摘要：
null的场景问题 用户是“null”字符串 如果：代码判断if （username==null）,抛出异常， 和代码里面username="null",是不一样的，后者是用户取名就是“null”，不是Java里面的null，不是SQL里面NULL，而是一个字符串，日志打印的时候显示：当前用户是：n
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posted @ 2025-09-03 21:19
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摘要：
系统阻塞场景问题 1.前端无限制的请求 2.大文件上传，导出 3.线程池耗尽 4.内存泄漏，溢出 5.代码逻辑错误，比如死循环。 6.数据库连接池沾满 7.数据库慢查询（索引不生效，在刷脏数据） 8.下游接口无响应，但是又没有设置超时时间。 9.缓存，消息队列故障。 前端无限制的并发请求 导致线程池
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posted @ 2025-08-26 22:32
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摘要：
在我们的开发过程中，都会用到分布式ID，比如：分布式锁，幂等，数据库的唯一主键，都需要分布式ID。 1.数据库的自增ID： 利用数据库的auto_increment.生成唯一ID。 优点：简单，ID有序，索引效率高。 缺点：单点故障，扩展性差（分库分表困难） 适用场景：单机或者简单的主从架构系统。
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posted @ 2025-08-21 22:22
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摘要：
Redis经常因为各种大key/hot key的问题未及时处理导致服务器的性能下降： 什么是大key 大key的具体表现是：redis的key对应的value很大，占用Redis的空间比较大，本质上是大Value的问题。 1.对于String，value超过10M，（数据值太大） 2.set、lis
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posted @ 2025-08-20 20:45
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摘要：
告警中发现接口响应时间从200ms变为12秒，CPU达到90% 问题产生的原因竟然是：分页查询导致的。 这里产生的原因竟然是：MYSQ深度分页的典型问题，--数据越往后，速度越让人抓狂。 本质原因就是：传统的分页机制，在数据洪流下的失效。 limit 100000 ，10，这样的查询会让数据库像逐页
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posted @ 2025-08-19 20:56
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大表数据如何删除 思考： 1.一次行删除可能存在的问题 2.删除条件是否加索引 3.删除方案 4.删除后一些后置处理 一次性删除存在的问题 1.1锁表卡死业务： 因为删除会长时间锁表，（尤其是大事务），其他查询和写入操作被阻塞。 影响：业务接口超时，页面卡死。 删除一千万条数据，耗时间是2个小时，在
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posted @ 2025-08-17 21:15
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摘要：
问题：当消费速度跟不上服务端的发送速度的时候，消息就会堆积 问题 1：业务系统上下游的能力不匹配，造成堆积。 2.业务系统对消息的实时性要求高，短暂的堆积也无法接受。 阶段1：拉去消息： 1.客户端通过轮询从broker里面获取消息，放到本地缓存队列，这个阶段一般不会有性能问题 2.客户端把消息给业
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posted @ 2025-08-15 20:30
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排行榜的思考： 遇到排行榜，大家就想到数据库的orderby 比如：微信运动 这个实现是没有问题的，如果表的数据量少的话，推荐使用 大量数据的排行榜：如果在亿级别的数据，同时很多并发的情况下，怎么办？ 使用上述的方法：磁盘扛不住，排序算不动，并发撑不起来： 当数据量较大：并且实时更新&&频繁查询的时
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posted @ 2025-08-14 21:32
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