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FullGC 频繁的本质只有一个:老年代空间不足,但背后原因千差万别。我整理了一个排查流程图:
简单说就是:消费者已经处理完消息,但 ACK 没成功回到 MQ 服务器,导致 MQ 认为消息处理失败,触发重发机制。
这道题是大厂必考题,考察的不是你背了多少命令,而是你的系统思维能力和问题定位方法论。优秀的回答应该体现出 "先宏观后微观,先整体后局部"的排查思路,而不是上来就...
生产端:使用MessageQueueSelector,按业务 Key(如订单 ID)哈希选择队列
"先止损、再排查、后预防",核心原则是优先保证核心业务可用,再逐步定位和解决根本问题,绝对不能先花半小时查原因而让业务一直挂着。
整理了面试真题、每日技术知识点、系统学习路线,都汇总在个人网站 www.javadashen.com,有需要的同学自取。公众号「Rain的Java大神之路」每天...
这个问题本质上是分布式系统中的数据一致性问题。因为 MySQL 和 Redis 是两个独立的存储系统,无法做到原子性更新,所以我们只能通过合理的更新策略来尽可能...
定义:请求的数据既不在 Redis 缓存,也不在数据库,导致每次请求都穿透缓存直接打到数据库,数据库压力骤增。
为什么慢? MySQL 需要先扫描 1000010 条记录,然后丢弃前 1000000 条,只返回最后 10 条。
千万级大表新增字段的本质问题是:传统 DDL 会触发全表重建 + 长时间锁表,导致业务写入完全阻塞,轻则接口超时,重则服务雪崩。
最近刷掘金、脉脉,一半人在喊 “AI 要把程序员干失业了”,另一半人已经在用 AI 把效率拉满、偷偷搞副业变现了。
最近不管是刷技术社区还是朋友圈,总能看到 “AI 要取代程序员” 的焦虑帖。作为写了十几年 Java、从 SSH 时代用到现在 AI 辅助编码的老开发,我先给个...
“在高并发互联网场景下,数据库主从延迟是高频痛点,会导致用户读到旧数据、业务逻辑异常。请问你在实际项目中是如何系统性解决这个问题的?”
作为一个北漂 12 年、从普通二本熬到架构师的 Java 开发,经历过移动互联网爆发、共享单车烧钱大战、在线教育雪崩、以及最近的 AI 重构全栈。带过几十个实习...
12 年+ Java 架构师、年薪 60W 的一线老兵亲述专栏。 不吹行业神话,不贩卖焦虑,不讲正确废话,只说 IT 圈实打实的真话。覆盖计算机报考、大学成长、转码避坑、职场生存、技术进阶全路径,全是
分库分表是解决单库单表性能瓶颈的核心方案,但它本质是 "用复杂度换性能",会引入 7 大类核心问题,我结合实际项目经验逐一说明:
暂未填写公司和职称
暂未填写学校和专业