我坚信,机会永远属于有准备的人,我们与其羡慕他人的成功,不如从此刻起,积累足够多的知识和面试经验,为将来进入更好的公司做好充分的准备!想让面试官在短短的几十分钟内认可你的能力?想在最短的时间内收获 Java 技术栈最核心的知识点?想要更全面更深入的了解 Java 技术?在这分享一些面试常问到的技术知识点由于答案过多已做成文档在文末有领取以及更多架构面试专题资料和视频资料免费分享!
使用 RabbitMQ 和 RocketMQ 的人是幸运的,因为这两个 MQ 自身提供了延迟队列的实现,不像用 Kafka 的同学那么苦逼,还要自己实现延迟队列。当然,这都是题外话,今天咱们重点来聊聊 RabbitMQ 延迟队列的实现原理,以及 RabbitMQ 实现延迟队列的优缺点有哪些?
如果投递出去的消息在网络传输过程中丢失,或者在RabbitMQ的内存中还没写入磁盘的时候宕机,都会导致生产端投递到MQ的数据丢失。
今年的618气氛有点冷,各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传,到目前为止还不清楚今年618的各种数据,我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术,比如每年峰值成交订单,印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何,可以想到的是,在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的,这里说的优化不是说单纯的增加云服务器,而是对系统的各个维度,比如: Java应用层,底层JVM,缓存层(Redis)、数据库层(Mysql),中间件层,网
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!!!
RabbitMQ是一个在AMQP协议标准基础上完整的,可服用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。采用 Erlang 实现的工业级的消息队列(MQ)服务器。 RabbitMQ的官方站:http://www.rabbitmq.com/ AMQP(高级消息队列协议) 是一个异步消息传递所使用的应用层协议规范,作为线路层协议,而不是API(例如JMS),AMQP 客户端能够无视消息的来源任意发送和接受信息。AMQP的原始用途只是为金融界提供一个可以彼此协作
2019年快结束了,给大家整理了今年来最经典的面试真题100道,每个题目都有详细的解答,收集了java基础、RabbitMQ,微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM,Redis、设计模式,Spring / Spring MVC,等专题的经典面试真题,和详细分析。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
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进入十一月,最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了,作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外,最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击,又是如何在分布式架构中实现单点登陆,形成支持高并发,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
1.掌握HTML,CSS,JavaScript等前端基本技术,并使用JSP,Servlet开发小型网站
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢?其实我们可以考虑这么一个业务场景:我们需要更新部分数据,我们首先更新数据库数据,然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了,然而Redis清除缓存出现异常了,这样会导致出现这么一种情况:数据库中的数据已经更新为最新数据,但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据,这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
在Java开发领域中,掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章,涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点,你将增强自己在面试中的竞争力,更好地应对面试官的提问。
来了来了,消息队列系列总算来咯。对于搜索引擎相关的知识大家消化的怎么样呀?其实对于搜索引擎来说,我们学习的内容还是挺全面的,也算是比较深入了。而对于消息队列来说,我不准备写得太深入,因为对于这个东西,实战并不算多,主要的原因咱们在今天这篇文章结束的时候再详细的来说吧。
傻呀,干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
很早就想把JavaGuide的书单更新一下了,昨晚加今天早上花了几个时间对之前的书单进行了分类和补充完善。虽是终极版,但一定还有很多不错的 Java 书籍我没有添加进去,会继续完善下去。希望这篇文章对你有帮助,不要再无书可看。
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本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章:《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面,他们会聊些什么》。
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
2019年最新Java学习路线图, 路线图的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习。从今天起不要再找借口,不要再说想学Java却没有资源,赶快行动起来,Java等你来探索,高薪距你只差一步!
Redis有多火爆? 现在阿里、腾讯这样的大厂和大部分互联网公司,基本上都需要使用到Redis技术。网上发布的Java开发工程师岗位的招聘信息,对Redis的要求都是熟练掌握。 而且现在大厂的大部分面试题都和Redis有关,尤其是在阿里、字节、华为、腾讯的后端面试中,只要你的项目中涉及到Redis,面试官大部分都会针对Redis提问!很多Redis的提问还特别深入……没答上来就非常可惜。 所以千万不要小看Redis! 很多朋友在面试Java开发工程师岗位后吐槽:现在没用过Redis,都不好意思出去面试,一
就在昨天在Boss直聘转发超70W次的一套面试题总结,已经被各家大厂封杀,究其原因竟然是太全面了,面试基本上百分之百必中!从而导致了市场的紊乱!但是楼主已经为大家扒了下来,整理成了PDF格式!
玩转 Spring Boot 集成篇(Actuator、Spring Boot Admin)
一般来说,消息队列是一种异步的服务间通信方式,是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。
昨天跟高中同学聊天,大厂需要高并发经验进不去,只能进小作坊,小作坊里又不需要处理高并发,如此死循环。高并发的经验,在面试场景里永远不会过时,有着举足轻重的作用,秒杀场景流量削峰就是高并发之一。
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件)。 RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,而集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。 所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。
随着电子商务的迅猛发展,高并发处理能力成为电商系统不可或缺的核心需求。如何设计一个高效、稳定且易于扩展的电商系统,以应对高并发场景,成为当前电商行业亟待解决的问题。
注意这里的场景是延时,不是定时。当然,解决了延时,定时就很简单了(定时=当前时刻+间隔时间)。
对于刚刚进入软件开发行业的同学,肯定想学习一些实战项目,通过实战项目更好地将理论知识与实际应用结合,提升自身的技能水平。
最近要为公司的消息队列中间件进行选型,市面上相关的开源技术又非常多,如ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka,还有阿里巴巴的RocketMQ等。 这么多技术,如何进行选型呢? 首先对于阿里的RocketMQ,因为是阿里开源的,对于国内开源的保持谨慎的态度,暂时不采取该中间件。 所以只能在ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka中间选一款作为消息队列中间件。 下面从几个维度来对比下 1、社区活跃度 从目前网上的资料上看,RabbitMQ、activeMQ、Zero
RabbitMQ作为一款能实现高性能存储分发消息的分布式中间件,具有异步通信、服务解耦、接口限流、消息分发和业务延迟处理等功能,在实际生产环境中具有很广泛的应用,其特性可以概括为如图1所示。
Message Quete 消息队列,是指消息传输中存储消息的容器。多用于分布式系统。
在金三银四的季节,不少人在换工作,也许在面试时,觉得技术交流的都不错,在跟HR交流时,薪资谈得也很得意,但是在离开之后,却一直没有HR联电的下文,似乎已经忘记,甚至当从来没发生过了。这就是面试时,可能认为回答的不错,但是实际已经给对方留下了反面的影响。其实也许是你的技术可以的,但是跟HR谈的薪资可能给不了,也许你的技术还是少了火候,没有与期望薪资对等,尤其在一个二线城市,对薪资那更是。。。你懂的!
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务,该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素,该服务需要确保每个请求至少被处理一次,同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据,并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码,并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示,包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力,还实现了请求的幂等性。
这是我的第 64 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构(ID:PassJava666) 转载请联系授权(微信ID:PassJava) 本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章:《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面,他们会聊些什么》。其实我的第一篇文章就是用这种方式写的《悟空聊无事务》,这也是我的公众号名字的来源,叫做:「悟空聊架构」 。 本篇也会以 「群聊、单聊、朋友圈」 的方式来讲解计算机世界中消息队列的一些奇闻趣事。 从事软件开发的同学,一定都听过或用过消息队列,比如 RabbitM
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
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消息队列是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量 削锋等问题实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性
RabbitMQ是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点,当你要发送一个包裹时,你把你的包裹放到快递站,快递员最终会把你的快递送到收件人那里,按照这种逻辑RabbitMQ是一个快递站,一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ与快递站的主要区别在于,它不处理快件而是接收,存储和转发消息数据。
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我们来想一下,要在项目中使用一个新技术,是不是应该先了解市面上都有哪些常用的框架,所以应该从技术调研开始,选择合适的框架应用于我们的项目。
2017年毕业时,找工作时大多都是问的基本的java基础、设计模式、数据库、Spring等,其他就是读研期间的项目和专利相关,具体的面试题已经忘完了,2019年决定跳槽,先后面试了多家(蚂蚁金服、今日头条、腾讯、美团、京东、小米、百度、中信、永航科技、猫眼电影、瓜子二手车、联想、网易、新浪、滴滴打车等),当时有些面试题都是有记录的,主要针对之前的这些问题做一次总结。
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。
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务,需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路:
RabbitMQ发布确认机制确保消息从生产者成功传输到交换机和队列,提高系统可靠性。在Spring Boot项目中,通过配置publisher-confirm-type和publisher-returns,启用发布确认和消息返回机制。配置RabbitTemplate的确认回调和返回回调,可以捕捉消息传输状态,处理不同传输结果。测试场景包括消息无法到达交换机、消息到达交换机但无法到达队列以及消息成功到达队列。通过合理设置和优化,可以确保高并发环境下的消息可靠传输,适用于金融支付、电商系统等对消息传输可靠性要求高的场景。
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这半个月,很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术,最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司,做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长,用户从零积累到千万级别,每天访问量几亿次,高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间,系统的写压力成倍增长,读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型,采用的是Java语言进行开发,数据库使用的是M
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