1、CopyOnWrite （1）、在写操作的线程，会将数组复制出来一份进行操作。而原本的数组不会做改变。 （2）读线程则不会受到影响，但是可能读到的是一个过期的数据。 在juc（java.util.concurrent）包下有着这么两个类，CopyOnWriteArrayList 和 CopyOn ...
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2019-06-19 16:58:30
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此系列文章为极客时间上从0开始学架构学习后感悟总结，虽然隔了一段时间了，那么就再看一遍并且进行感悟升华，排版格式上有问题，后期再复习时也会进行更新 一. 高性能数据库集群：读写分离 读写分离的基本原理是将数据库读写操作分散到不同的节点上。 数据库服务器搭建主从集群，一主一从、一主多从都可以 数据库主 ...
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2019-06-18 20:04:19
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在互联网中大型项目中，读写分离应该是我们小伙伴经常听说的，这个主要解决大流量请求时，提高系统的吞吐量。因为绝大部分互联网产品都是读多写少，大部分都是读请求，很小部分是写请求
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2019-06-18 00:27:55
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一 读写分离概述 1.1 读写分离描述 从应用程序角度来看，使用Replica Set 和使用单台mongo很像。默认的驱动程序会连接primary节点，并且将所有读写请求都路由到主节点。但也可以通过设置驱动程序的Read Preferences 配置其他选项，将读请求路由到其他节点。 通常官网中建 ...
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数据库 时间：
2019-06-17 20:46:10
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1.Spring声明式事务管理配置。 2.Controller层的参数校验。 3.使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析 4.在执行方法前,判断是否具有权限。 5.对部分函数的调用进行日志记录。监控部分重要函数，若抛出指定的异常，可以以短信或邮件方式通知相关人员。 6.信息过滤 ...
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2019-06-17 12:42:56
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经过读写分离的优化后，小王可算是轻松了一段时间，读写分离具体的方案请查看这篇文章： "Sharding JDBC:查询量大如何优化？" 可是好景不长，业务发展是在太快了。数据库中的数据量猛增，由于所有表都在一个数据库中，导致服务器本地存储快满了。 从上图我们可以看的出来，由于表的数量较多，每个表的数 ...
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2019-06-17 11:08:32
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一些复杂的报表分析和搜索可以交给hadoop和elasticsearch,对于写并发大，读也并发大，我们可以考虑分库分表，主从读写分离或者两者结合等方式来提高并发性和时效性，例如PG大并发写，大数据查看可以用elasticsearch与PG数据同步来读，可以启到很好的效果。
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2019-06-16 17:32:39
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参考1参考2 参考1 参考2 对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。 对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于 ...
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数据库 时间：
2019-06-14 09:26:58
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参考1参考2 参考1 参考2 对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。 对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于 ...
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2019-06-14 09:24:11
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数据库优化 数据库优化 sql语句优化 索引优化 加缓存 读写分离 分区 分布式数据库（垂直切分） 水平切分 MyISAM和InnoDB的区别： 1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在b ...
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2019-06-13 22:09:53
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