一是寻找一个更加宽阔的舞台不断的提升自己;二是让自己走出现在的舒适区域,迎接更多的挑战和认识更多的人;当然还有为了获得更好的一份收入。
一份初得蚂蚁面试机会(本人非985/211,蚂蚁真的不是很在乎学历!!!),有了一次社招机会,前后经历三关,受益匪浅,在此与各位朋友分享经历与心得。
作为一个毕业2年的coder, 最近一直在寻找一个合适的机会能够换一个环境,一是寻找一个更加宽阔的舞台不断的提升自己,二是让自己走出现在的舒适区域,迎接更多的挑战和认识更多的人。当然还有为了获得更加好的一份收入。
在现在的系统架构中,缓存的地位可以说是非常高的。因为在互联网的时代,请求的并发量可能会非常高,但是关系型数据库对于高并发的处理能力并不是非常强,而缓存由于是在内存中处理,并不需要磁盘的IO,所以非常适合于高并发的处理,也就成为了各个系统中必不可少的一部分了,Redis实战学习笔记+阿里内部分布式缓存面试真题。
除了常见的redis/memcache等进程外缓存服务,缓存还有一种常见的玩法,进程内缓存。
前段时间公司的师兄在面试候选人之后,发出了这样感慨:2023 年,企业太难招到人了!
在我小时候,我极力装得像个大人,当我已经不再是小孩的时候,我又希望像个孩子。——列夫·托尔斯泰
早在2015年的时候,我写了几篇文章,介绍如何通过搭载标准Java EE事务管理器以获得跨分布式服务的数据一致性(查看原文请点击这里,基于Spring Boot、Tomcat 或Jetty的实现请点击这里) 。
一、案例缘起 我们经常使用事务来保证数据库层面数据的ACID特性。 举个栗子,用户下了一个订单,需要修改余额表,订单表,流水表,于是会有类似的伪代码: start transaction; CURDtable t_account; any Exception rollback; CURDtable t_order; any Exceptionrollback; CURDtable t_flow; any Exceptionr
在前面一篇文章中提到过对于业务主表读写缓慢的解决方案:冷热分离,有不了解的请看:业务主表读写缓慢如何优化?
当我们提到多线程、并发的时候,我们就会回想起各种诡异的bug,比如各种线程安全问题甚至是应用崩溃,而且这些诡异的bug还很难复现。我们不禁发出了灵魂拷问 “为什么代码测试环境运行好好的,一上线就不行了?”。 为了解决线程安全的问题,我们的先辈们在编程语言中引入了各种各样新名词,就拿我们熟悉的Java为例,不仅java语言自带了synchronized、volatile、wait、notify… ,jdk中各种工具包也是层出不穷,就比如单一个Lock,就可以有很多种实现,甚至很多人都谈锁色变。
目录: 1. 编制、编排傻傻分不清楚 2. “编排”的关键在于流程+适配 3. “编排”中的分布式事务应满足最终一致性 4. “编排”需要更友好的运维工具支撑 相对于传统架构,微服务架构下更需要通过各微服务之间的协作来实现一个完整的业务流程,可以说服务编排是微服务架构下的必备技能。但是,编排涉及到RPC、分布式事务等等,编排的质量不能仅仅取决于老师傅的手艺,需要有完善的编排框架来支撑。 首先作一点说明,我们认为流程有长流程和短流程之分,长流程是指包含人工活动的流程,流程的完成时间因为人的因素会在一个较大
面试的时候,经常会被面试官问到数据库优化方面的知识点。今天来总结一下数据库优化应该经过几个阶段,我觉得这样回答是一个比较优的答案。
服务没有添加事务性保障,不可避免的数据不一致:缓存有数据,数据库没数据或者相反;有A阶段数据,没有B阶段数据;该有的数据没有,不该有的数据却存在。
C 代表 Consistency,一致性,是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的,即更新操作执行结束并响应用户完成后,所有节点存储的数据会保持相同。
主从同步的整体思路不外乎“数据镜像(image) + 流水(binlog)”,但是仔细考虑,会有一些值得思考的细节问题,看看你是否考虑过?
这两天请了两天假,出去看了看外面的招聘市场。两天时间差不多面了10家公司,成功拿到7家offer,这里总结一下,个人在面试中遇到的一些问题,不是很全,有一些忘记了。每道题从题目看很简单,在实际中都是一步一步步的深度挖掘,这里就没有总结的很细。这里面的公司有电商、游戏、大数据类型的公司。
另外,Redis 是内存数据库,与基于文件的 RDBMS 不同,通常只进行内存计算和操作,无法保证持久性。不过 Redis 也提供了两种持久化的模式,分别是 RDB 和 AOF 模式。
最近有个好朋友换工作了,面了腾讯后端,跟他要了份面试真题,大家一起来探讨一下,哈哈~
根据文章内容总结的摘要
面试官那边有点吵,而且信号不大好,电话挂了好几次,整个都听不太清,不过我水平也有点瞎。
通过主备同步我们能够保证数据的可靠性(最终一致性),MySQL的主备可用性主要依赖于主备切换的时间,越短越好,但前提是切换完成以后数据要一致。
「数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据」。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引、锁等功能。许多数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。
CURD table t_account; any Exception rollback;
多线程的同步问题其实就是要解决线程并发所带来的工作内存之间以及和主内存的数据不一致性问题(一份数据如果在物理空间中存在不止一份,就需要付出维护数据一致性的成本,例如HDFS冗余备份机制、Redis缓存一致性等)。
金九银十已经结束了,而每到年后,总会有很多人跳槽。可我发现一个奇怪的现象:那些跳槽的人,总是从一个坑,跳进令一个坑中。毕竟一年过去了,会的还是原来的知识,人的身价就摆在那里,无论怎么折腾,也不会拿到更好的offer。这样的跳槽其实没有意义,也许就有人问,现在都是互联网寒冬了,要怎样才能把握好机会,拿到跟好跟适合自己的offer呢?技术才是我们程序员的立身之本,在再好的机遇面前我们也要有这个实力去抓住它。
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例,介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1 数据一致性 1.1 数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时,第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”,指的是“数据在多份副本
今天这篇笔记是讨论数据一致性概念的文章,作者是大名鼎鼎的All Things Distributed博客博主,AWS的CTO Werner Vogels。文章完成于2008年,但是其核心观念和论证至今依然有效。
在一个分布式系统中,数据复制是通过将数据副本存储在多个节点上来实现的。数据库复制是指在多个数据库节点之间复制数据,并保持数据的一致性。
CAP理论最早发表于2000年,由加州伯克利的教授首先在ACM PODC会议上提出猜想,两年之后,被麻省理工学院的教授Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明。从此之后,它成了分布式系统领域的公认定理。
针对分布式架构下的数据一致性,大家也许会问这样的问题:跨系统间分布式事务如何解决?系统内多个服务的分布式事务如何解决?一个服务内多个数据源/数据库的分布式事务如何解决?……这些问题大家是很容易理解的,但是由于术语不准确,所以解释起来会有二义性,所以先要统一语言或者术语,也就是统一概念:
数据一致性是指在进行一系列操作后,数据能够达到预期的状态。在数据库中,一致性通常是指数据满足一定的约束条件,例如,关系数据库中的外键约束、唯一性约束等。
随着业务的发展,微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式,它不但解决了各个应用之间的解耦问题,同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示,业务中台就是将平台的通用能力进行下沉,避免重复建设,形成底座平台能力,上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大,原本在单体应用中不是问题的问题,在微服务架构中可能就是比较严重的问题,本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
架构设计流程:识别系统复杂度->设计备选方案->评估和选择备选方案->详细方案设计
服务使用同步协议(如 HTTP/REST )或异步协议(如 AMQP )进行通信。服务可以彼此独立开发和部署。每项服务都有其自有数据库以便与其他服务分离。服务之间的数据一致性使用 SAGA 模式
本期课程给大家谈谈数据一致性,因为经常有同学问到,今天就给大家讲讲,数据一致性大致可分为三类:
InnoDB myISAM Memory MRG_MYISAM archive federated,CSV,BLACKHOLE
分布式系统处理的关键对象是数据,而数据其实是与用户息息相关的。CAP 理论指导分布式系统的设计,以保证系统的可用性、数据一致性等特征。比如电商系统中, 保证用户可查询商品数据、保证不同地区访问不同服务器查询的数据是一致的等。
在分布式系统中,数据一致性问题是一个非常重要的问题。当多个节点同时修改数据时,可能会出现数据不一致的情况,影响系统的正确性。为了解决分布式系统中的数据一致性问题,可以采用以下几种方案:
综上所述,通过提供事务支持、合适的并发控制机制、分布式架构和缓存技术等解决方案,可以克服图数据库在数据一致性和并发性方面的挑战。这些解决方案可以提高图数据库的性能、可靠性和可扩展性。
在计算机系统的领域,一致性可以说是一个高频词,可能出现的场景很多。从分布式系统到数据库的事务,都有它的身影。
在规模化图数据库的设计中,数据一致性和可用性是两个核心问题。以下从理论角度讨论如何处理这两个问题。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
FE层的架构都能在网上找到说明. 但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑,数据传输逻辑等,我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中,对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问. 还好现在有GPT这类大模型,有了疑问,只要问题描述得当,大多可以解惑.
在一个数据为王时代,数据安全视为一家企业命根子,因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角,基于当前客户业务并结合技术&产品,制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍:
简单说,事务就是一组原子性的SQL执行单元。如果数据库引擎能够成功地对数据库应 用该组査询的全部语句,那么就执行该组SQL。如果其中有任何一条语句因为崩溃或其 他原因无法执行,那么所有的语句都不会执行。要么全部执行成功(commit),要么全部执行失败(rollback)。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化,通常做法是引入「缓存」来提高读性能,架构模型就变成了这样:
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