在以前的项目中,最常见的两种主键类型是自增Id和UUID,在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题,就是为什么主键有序比无序查询效率要快,因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
以上所有的结构都可以采用redisObject来表示,redisObject中,type表示的是属于哪种数据类型,encoding表示底层实现的该数据类型的数据结构。
Redis 是一个很强大的内存数据库,而依据我学习 Redis 的经验,网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理,Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景,这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆,一年前,我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈,要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
之前我认为python中的字典是无序的,因为它是按照hash来存储的,最近开发过程中对数据序列化之后,返回了OrderedDict类型数据,返回数据格式如下
先看小栗子,通过css的list-style-type:disc;属性来控制了样式,不过这个是默认的样式,哪怕不指定,也是这样的效果。
归并排序是一种分治思想的应用,所以也适合处理大数量的排序,因此也是一种外排序算法,磁盘排序算法,应用场景也较多,比如mysql的排序,sharding-jdbc的排序,
需要利用的技术点,有2个。一个是pymysql(连接mysql),一个是xlwt(写入excel)
有一个功能,按照算法得出的权重值,分页展示一批列表数据,权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
变量:存储数据的容器,我们可以通过变量来操作数据 我们在创建变量时会在内存中开辟一个空间,可以存储不同类型的数据。
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两个月没更新原创了,实在惭愧。没有借口,就是因为自己懒了。最近看了「刻意学习」,这本书谈的是学习与行动的关系,书中提到了「持续行动」 这个概念,意思就是:我们要去实实在在地去做一些事情,而且是每天都做,才能称之为「持续行动」。看完这本书以后,我意识到我必须要做些什么,那就是写作。
Redis 字符串数据类型的相关命令用于管理 redis 字符串值,基本语法如下:
不知道你有没有这种感觉,那些所谓的数据结构和算法,在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到,可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
排序是确保数据规则有序的有效手段。日常开发里,我们常用到的是“冒泡”、“插入排序”、“选择排序”三种。
1. 字符串类型 1.1 常用API SET key value //存入字符串键值对 MSET key value [key value ..].. //批量存储字符串键值对 SETNX key value //存入-个不存在的字符串键值对 GET key //获取一个字符串键值 MGET key [key ...]
在互联网业务中,很多场景需要全局唯一的ID,比如消息系统用一个ID标记唯一的消息,用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等,都需要全局唯一ID,尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
在软件开发中,生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录,还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法,并通过代码示例展示它们的实际应用。
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
多年前我朋友圈的一个朋友公司年会抽奖出现了下面的这样一幕:CTO现场review代码。本来带着一丝娱乐精神,结果被无限放大了。所以年会中大家都会很自然想review下代码。 比如这种姿势: 然后就开始review代码。 我们就开几个脑洞,来从我的理解来说一下随机数的情况。 生成一个随机数看起来很简单,实则不易,怎么让一个确定的值得到一个不确定的值,这个想起来都有点困难,所以如果自己想实现,结果发现远比自己琢磨的要复杂的多,如果放眼程序领域,就拿Java来说,Java不同版本中对于随机算法的
排序是计算机内经常进行的一种操作,其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序,若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为内部排序。反之,若参加排序的记录数量很大,整个序列的排序过程不可能在内存中完成,则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
2. 提供丰富多样的数据类型:string、 hash、 list、set、 sorted set
既然是服务于分布式系统,为多个服务提供ID服务,访问压力一定很大,所以需要保证高可用。
在分布式环境下,如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法,供大家参考。
一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM.
你好,我是 Guide。今天来分享一位球友的 2022 春招面经,拿到了美团、字节、华为等公司的 offer。面经中涵盖的问题,我几乎都找到了对应的参考答案,希望可以帮助到你。
一个系统中的不同层之间的访问速度不一样,所以我们才需要缓存,这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中,以加快它们的访问速度。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
参考资料:https://mp.weixin.qq.com/s/bjKSM7l8upeFcaxNlYmSyA
这么温柔可爱的面试官,应该不会为难我吧。嗯,应该是的,毕竟我这么帅气,面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身?毕竟程序员都不善交流,因为我也是单身,难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰!好名字。
emmm 7.17提前批截止的前一天投递的简历 7.28hr面加意向书 秋招第一个offer
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
启动 redis 客户端,打开终端并输入命令 redis-cli。该命令会连接本地的 redis 服务。
各位小伙伴大家好呀,今天我们来讨论一下分布式id,在讨论分布式id前我们先来考虑一个问题,为什么我们需要分布式id?在业务发展的初期,业务量小,通常利用DB默认的自增主键策略即可满足需求,效率高且使用便捷,但随着业务的发展,当数据量增大,分库分表后,如果还采用自增策略,就会出现问题。那么各位小伙伴思考一下,在生成分布式id时我们需要满足哪些特性呢?
介绍完基本的线性表排序算法后,今天我们来介绍一种常见的线性表查找算法 —— 二分查找。
大家好,我是捡田螺的小男孩。最近技术讨论群一位朋友去面试,分享了一份面试真题,我整理了一下答案给大家。如果有不正确的,欢迎指出哈,一起进步。
银行的面试跟互联网公司的面试还是有区别。银行除了技术面试之外,还会有结构化面试、无领导讨论的面试问题,这类形式主要是考察同学们的软实力,以及解决问题的思路。
今天遇到一个问题,早上对MySQL进行限制IP访问的操作,限制其只能通过 192.168.137.% 这个网段进行访问。没想到马上就出问题了,加拿大网站购卡提交不了订单了。后来查证下来发现日志里,有数据库的报错。
过去的项目开发中,我们常常选用的数据库是mysql,mysql以其体积小、速度快等优势,备受中小型项目的青睐。随着项目数据量的迅速增长,mysql已无法满足我们的项目需求,数据迁移迫在眉睫。经多方对比综合考虑,我们选择了tidb分布式数据库。但是数据迁移后我们遇到一个问题,之前mysql数据库中,我们采用的是自增id主键,可选用的tidb又对自增主键不是很友好,所以我们选用了另一种主键生成方式:Snowflake算法。
个人资料: 985硕士毕业,一年c++后台开发经验。 不一样的地方在于我一面面了一个半小时,二面40分钟,然后直接hr面,给了口头offer。 一面: 1 聊项目(20分钟) 2 给你两个有序数组,找中位数。 3 c++特性 4 多态怎么实现的,虚函数,虚表。 5 父类指针查找虚表的过程。 6 c++11特性 7 右值引用和move语义 8 kafka生产者和消费者的过程。 9 kafka中partition的工作原理 10 kafka三种消息传递语义,消费者怎么能按顺序消费一个top
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx:zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢? 这主要是因为大数据量,高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了,就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
项目8080是对外端口(向外部暴露的端口),区别于内部进程号,查内部端口用ps -ef|grep port,查外部端口用lsof -i:port
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
站在一个旁观者的角度,我个人对任何厂都是没有抵触情绪的,只要发 offer,只要钱给到位,只要不拖延,只要能就业,就算是好公司(咱要求不高)。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会,就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式,本周由我负责组织和分享,这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
这里我不会讲的太深入,深入的内容会在后续章节,每个数据结构作为一个专题来具体讲。
在分布式系统中,当数据库数据量达到一定量级的时候,需要进行数据拆分、分库分表操作,传统使用方式的数据库自有的自增特性产生的主键ID已不能满足拆分的需求,它只能保证在单个表中唯一,所以需要一个在分布式环境下都能使用的全局唯一ID。
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