随笔分类 - 常见问题
摘要：在关系数据库设计中，1NF（第一范式）、2NF（第二范式）、3NF（第三范式）的核心目标是消除数据冗余和避免操作异常（插入、删除、更新异常），它们的区别在于对“函数依赖”的约束强度逐级增强。以下从定义、核心要求、反例（不满足该范式的表）、正例（满足该范式的表）四个维度，结合同一业务场景详细说明： 基
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摘要：引言 讲了几天的数据库系列的文章，大家一定看烦了，其实还没讲完。。。(以下省略一万字)。今天我们换换口味，来写redis方面的内容，谈谈热key问题如何解决。其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。其实生活中也是有不少这样的例
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摘要：XA分布式事务协议，包含二阶段提交（2PC），三阶段提交（3PC）两种实现。 1、二阶段提交方案：强一致性 事务的发起者称协调者，事务的执行者称参与者。 处理流程： 1、准备阶段 事务协调者，向所有事务参与者发送事务内容，询问是否可以提交事务，并等待参与者回复。 事务参与者收到事务内容，开始执行事务
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摘要：https://github.com/doocs/advanced-java
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摘要：总结一些ES相关的面试题，既是对日常工作所学知识的回顾与梳理，也可以查漏补缺。题目来自于网络，只整理一些我个人觉得还不错的，有些答案是我根据自己的理解给出的，仅供参考。既然是面试题，每个人都会有自己的结合业务场景的答案，没有100分的标准的答案。如果有不同的理解，欢迎大家在评论区留言指正，感谢大家！
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摘要：目录 1、布隆过滤器使用场景 2、布隆过滤器简介 3、Redis实现布隆过滤器 ①、bitmaps ②、Redisson 4、guava 工具 本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。 1、布隆过滤器使用场景 比如有如下几
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摘要：Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数
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摘要：首先简单说下先偏向锁、轻量级锁、重量级锁三者各自的应用场景： 偏向锁：只有一个线程进入临界区； 轻量级锁：多个线程交替进入临界区； 重量级锁：多个线程同时进入临界区。 锁膨胀过程： 上图跟下面这个解析基本相同： 偏向所锁、轻量级锁都是乐观锁，重量级锁是悲观锁。一个对象刚开始实例化的时候，没有任何线程
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摘要：一、ArrayList的数据结构 ArrayList的底层数据结构就是一个数组，数组元素的类型为Object类型，对ArrayList的所有操作底层都是基于数组的。 二、ArrayList的线程安全性 对ArrayList进行添加元素的操作的时候是分两个步骤进行的，即第一步先在object[size
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摘要：两者区别： 1.首先synchronized是java内置关键字，在jvm层面，Lock是个java类； 2.synchronized无法判断是否获取锁的状态，Lock可以判断是否获取到锁； 3.synchronized会自动释放锁(a 线程执行完同步代码会释放锁 ；b 线程执行过程中发生异常会释放
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摘要：1. volatile简介 在上一篇文章中我们深入理解了java关键字，我们知道在java中还有一大神器就是关键volatile，可以说是和synchronized各领风骚，其中奥妙，我们来共同探讨下。 通过上一篇的文章我们了解到synchronized是阻塞式同步，在线程竞争激烈的情况下会升级为重
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摘要：Redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，Redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？ 面试官心理分析 在前几年，Redis 如果要搞几个节点，每个节点存储一部分的数据，得借助一些中间件来实现，比如说有 codis ，或者 twempro
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摘要：Redis 的持久化有哪几种方式？不同的持久化机制都有什么优缺点？持久化机制具体底层是如何实现的？ 面试官心理分析 Redis 如果仅仅只是将数据缓存在内存里面，如果 Redis 宕机了再重启，内存里的数据就全部都弄丢了啊。你必须得用 Redis 的持久化机制，将数据写入内存的同时，异步的慢慢的将数
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摘要：Redis 主从架构 单机的 Redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现
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摘要：如何保证 redis 的高并发和高可用？redis 的主从复制原理能介绍一下么？redis 的哨兵原理能介绍一下么？ 面试官心理分析 其实问这个问题，主要是考考你，redis 单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发？redis 会不会挂？既然 redis 会挂那怎么保证 redis
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摘要：Redis 的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下 LRU 代码实现？ 面试官心理分析 如果你连这个问题都不知道，上来就懵了，回答不出来，那线上你写代码的时候，想当然的认为写进 Redis 的数据就一定会存在，后面导致系统各种 bug，谁来负责？ 常见的有两个问题： 往 Redis 写入
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摘要：Redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？ 面试官心理分析 除非是面试官感觉看你简历，是工作 3 年以内的比较初级的同学，可能对技术没有很深入的研究，面试官才会问这类问题。否则，在宝贵的面试时间里，面试官实在不想多问。 其实问这个问题，主要有两个原因： 看看你到底有没有全面的了解
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摘要：Redis 和 Memcached 有什么区别？Redis 的线程模型是什么？为什么 Redis 单线程却能支撑高并发？ 面试官心理分析 这个是问 Redis 的时候，最基本的问题吧，Redis 最基本的一个内部原理和特点，就是 Redis 实际上是个单线程工作模型，你要是这个都不知道，那后面玩儿
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摘要：项目中缓存是如何使用的？ 这个，需要结合自己项目的业务来。 为什么要用缓存？ 用缓存，主要有两个用途：高性能、高并发。 高性能 假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也
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摘要：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？ 面试官心理分析 这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s ，坑爹了。第一次搜
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