面试题：高并发场景下，如何保证缓存与数据库一致性？ 问题分析 我们日常开发中，对于缓存用的最多的场景就像下图一样，可能仅仅是对数据进行缓存，减轻数据库压力，缩短接口响应时间。 这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性 ...
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数据库 时间：
2020-06-02 11:23:03
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知识点：什么是负载测试 什么是压力测试 登陆案例 关注的性能指标 逻辑登陆案例，自动生成测试数据 1.负载测试： 我们常从比较小的 负载开始，逐渐增加模拟用户的数量（增加负载）， 观察不同负载下应用程序响应时间、所耗资源，直到超时或关键资源耗尽， 这就是所说的负载测试，它是测试系统的不同负载情况下的 ...
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2020-06-01 23:33:21
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发送端的可选配置 acks acks 配置表示 producer 发送消息到 broker 上以后的确认值。有三个可选项 Ø 0：表示 producer 不需要等待 broker 的消息确认。这个选项时延最小但同时风险最大（因为当 server 宕机时，数据将会丢失）。 Ø 1：表示 produce ...
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2020-05-31 21:27:40
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在生产实践中，为了降低公司运营成本，更好地利用系统容量，并提高资源使用率，我们经常会让多个应用程序，同时运行在同一台服务器上。 但是，万事有利就有弊。这几个共存的应用程序，有可能会互相影响；有时还会导致严重的性能问题。我就遇到过，几个程序同时运行，最后导致吞吐量急剧下降的情况。 所以，今天我们就来探 ...
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编程语言 时间：
2020-05-31 20:01:10
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引言 Kafka是一款很棒的消息系统，今天我们就来深入了解一下它的实现细节，首先关注Producer这一方。 要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、ba ...
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2020-05-30 20:02:40
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1：18 1.什么是高并发系统的消息队列？ 队列：对头+队列容器+对尾 消息队列（MessageQueue MQ）：有一个队列容器，生产者（入队列），消费者（出队列） 2.使用消息队列的场景（使用消息队列的原因）： 2.1 分布式场景 2.1.1 异步处理 多线程可以节省时间，但是会降低cpu吞吐量 ...
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2020-05-30 19:56:13
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前言 首先，大家先了解一下三者的概念究竟是什么？有哪些功能？工作原理？ 一、RabbitMQ 1.消息型中间件，用于不同应用之间的通信，基于amqp协议实现 2.功能：将一些无需要及时返回而且耗时的操作提取出来，进行解耦，利用异步处理，提高系统的吞吐量 3工作原理：A生产消息，发送给服务器的exch ...
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数据库 时间：
2020-05-29 17:53:48
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1个万兆位端口在包长为64 B时的理论吞吐量为14.88 Mpps，
1个千兆位端口在包长为64 B时的理论吞吐量为1.488 Mpps，
1个百兆位端口在包长为64 B时的理论吞吐量为0.1488 Mpps。
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编程语言 时间：
2020-05-29 17:30:47
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1、性能优化简介 1.1、性能： 完成 某个任务 需要的时间度量 或者 性能即响应时间； 1.2、吞吐量： 单位时间内 的 查询数量； 1.3、通过性能剖析进行优化： a,性能剖析的步骤： 测量任务话费的时间； -> 对结果进行统计、排序（重要任务排到前面）； b,性能剖析的类型： 基于执行时间的分 ...
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数据库 时间：
2020-05-29 15:06:25
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1.简介 OFDM的做法是将较大的信道分割成数个子信道。这些子信道随后会以平行的方式加以利用，以便达到更高的吞吐量。 2.正交频分复用（OFDM） OFDM设备会将一个较宽的信道（frequency channel）分割成几个子信道（subchannel），每个信道均用来传输数据。所有这些“较慢”的 ...
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2020-05-28 16:10:49
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