面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
说过很多次,不要拘泥于某一个技术的一点,技术是相通的。重要的是编程思想,思想是最重要的。当数据量大的时候,需要具有分的思想去细化粒度。当数据量太碎片的时候,需要具有合的思想来粗化粒度。
Mysql,它自己有一个master-slave功能,可以实现主库与从库数据的自动同步,是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作,会形成二进制日志,然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上,从库再自动执行一遍这个二进制日志,那么数据就跟主库一致了。
2021金三银四,年假准备跳槽的小伙伴注意了,小编在这里为你们准备了Java后端必备的35个专题面试技术栈!都是小编在各个大厂总结出来的面试真题,小编这次分享涵盖了Java后端面试必问的35个技术点:JVM、Linux、MyBatista、Spring Boot、Spring、SQL优化、Tomcat、Zookeeper、消息中间件、Dubbo、MongoDB、MySQL、RabbitMQ、Redis、Spring Cloud、并发编程、开源框架、ActiveMQ、等35个专题技术栈分享给到大家,希望年后能助大家一臂之力,挺进一线互联网大厂,冲刺年薪百万!
导读:快手基于Hive构建数据仓库,并把Hive的元数据信息存储在MySql中,随着业务发展和数据增长,一方面对于计算引擎提出了更高的要求,同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化,包括:
SQL Server 2005仍然不直接地支持负载均衡——但是它为以前SQL Server版本中可用的所有负载均衡方法提供了令人激动的改善和支持。 目录 1、端到端拓扑的事务性复制 2、表分割 3、备份和重新存储上的改善(片段式重新存储) 4、数据库镜像和快照 端到端拓扑的事务性复制 SQL Server 2005对端到端(P2P)的拓扑结构上的事务性的复制加强了支持。 SQL Server 2000支持双向的复制,这就可以让两台服务器同时对彼此发布和订阅数据。服务器可以更新同一个共享数据,但是在这样的
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
MySQL 哈希索引又基于哈希表(散列表)来实现,所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来,我们来一步一部介绍哈希表。
今天带来的是2022全新升级的 《Java岗面试核心MCA版》 ,这个版本里面不仅仅包含了面试题,还有更多的技术难点、 大厂算法、实战项目、简历模板 等等, 全册接近1700页 !相比上一个版本的287页,升级了多少内容可想而知!!!
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题,绝无仅有 从入门到精通 从基础,高级知识点 再到集群,运维,方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis? 2、Redis相比memcached有哪些优势? 3、Redis支持哪几种数据类型? 4、Redis主要消耗什么物理资源? 5、Redis的全称是什么? 6、Redis有哪几种数据淘汰策略? 7、Redis官方为什么不提供Windows版本? 8、一个字符串类型的值能存储
我相信大多 Java 开发的程序员或多或少经历过BAT一些大厂的面试,也清楚一线互联网大厂 Java 面试是有一定难度的,小编经历过多次面试,有满意的也有备受打击的。因此呢小编想把自己这么多次面试经历以及近期的面试真题来个汇总分析,阐述下如何去准备,去回答面试官的提问,可以和面试官有个愉快的交谈。
Kafka的默认分区算法,即DefaultPartitioner,是Kafka生产者发送消息到不同分区时所采用的一种默认策略。该算法主要基于消息的key和主题的分区数,来决定消息应该被发送到哪个分区。
触发器是一中特殊的存储过程,主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束,来维护数据的完整性和一致性,可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如,某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作,而该操作又会导致该表触发器被触发。
1、触发器的作用? 触发器是一中特殊的存储过程,主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束,来维护数据的完整性和一致性,可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如,某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作,而该操作又会导致该表触发器被触发。
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式,选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
接下来分别尝试有分片键查询,二级索引(idx_name)查询,无分片键查询这三种非常典型查询,并查看执行计划(并且为了防止查询结果被缓存,每条SQL都加上SQL_NO_CACHE):
操作系统,包括嵌入式系统,通常利用存储管理单元MMU(Memory Management Unit)来提供内存保护机制,实现系统内核与应用程序,应用程序与应用程序之间的隔离。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
国内的互联网面试,恐怕是现存的、最接近科举考试的制度。很多人对八股文都嗤之以鼻,认为无法衡量出一个程序员的真是水平。还有一部分人则是深恶痛绝,因为实在太难背了。
12. String StringBuffer 和 StringBuilder 的区别是什么 String 为什么是不可变的
一晃又到年底了,也就意味着金三银四又要到了,没拿到年终奖,或者对当前工资不满意的同学又开始想换工作了。
在我们日常处理海量数据的过程中,如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表,那有无必要建立基于多列的分区表?这种分区表数据分布是否均匀?有无特殊的应用场景?有无特殊的优化策略?本篇基于这些问题来进行重点解读。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
消息队列是一种将消息从发送者传递到接收者的机制,被广泛应用于分布式系统、异步处理等场景。 例如,在电商网站上,当顾客下订单时,订单信息被发送到一个消息队列,消费者可以从这个队列读取订单信息并处理,这样可以提高订单处理的效率和灵活性,并且系统可以自动处理过载情况。
一年一度的跳槽季又结束了,还有很多想跳槽的朋友都没能成功,还有一些正在复习准备来年再战的,有很多粉丝问有没有今年的一些面试真题、八股文、算法等.....最近抽时间为大家整理了一份各大公司Java后端开发真题汇总,虽然不能概括所有的Java问题,但是足以应付目前市面上绝大部分的Java面试了,今天这篇文章不论是从程度还是广度来讲,都已经囊括了非常多的干货知识点了。
最近一段时间面试了几家互联网公司,陆续通过了阿里、头条、美团,滴滴,京东的面试,基本上面试的公司都通过了,所以在这里想分享一些自己面试的经验给大家,希望能帮助大家拿到心仪的offer
今天这篇文章我们来聊聊在分布式环境下的一个神兵利器——分布式锁!在看这篇文章的时候,默认大家对锁已经了解了,如果不了解的朋友可以去翻翻公号前面的文章,有很多篇详细介绍了锁的一些知识。
博主整理了 2022 年最新、最全的 Java 面试题,题目涉及 Java 基础、集合、多线程、IO、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等。
导读:《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第五部分,主要介绍高可用存储架构,分别介绍了双机架构和集群架构以及各种具体方案的优缺点和应用场景。
今天我们来说说MySQL存储引擎,作为从事数据分析行业的朋友老说,我们不必细究MySQL存储引擎到底什么,我们了解就行了。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似于Google,百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务,所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量,像Google有Anlytics,百度有百度统计,那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
Druid(德鲁伊)是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统,支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询。在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入,对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外,Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析,在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。
外键的设计初衷是为了在数据库端保证对逻辑上相关联的表数据在操作上的一致性与完整性。
我们在数据库库设计的时候,可能会使用到外键约束这个属性,它是从数据库的层面对表之间的关系进行了约束,但是如果使用不正确,就可能带来一些隐患,例如Oracle中,我们熟知的某些场景下,如果外键无索引,就可能导致锁表,进而影响性能,任何一个特性,都需要了解它相关的知识,不能以一概全,才可以充分发挥特性的作用。
为什么使用消息队列? •解耦•异步•削峰 (1) 解耦 现有系统A, B, C, 系统B和C需要系统A的数据, 然后我们就修改系统A的代码, 给系统B, C发送数据. 这时系统D也需要系统A的数据,
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统,为了能在内存中装入多道程序,且这些程序之间又不会相互干扰,于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区,在每个分区中只装入一道作业,这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
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