代码编织梦想

我们要悄悄地学习,然后惊艳所有人! —分布式锁详解-爱代码爱编程

什么是分布式锁?分布式锁又可以解决哪些问题呢? 在我们的系统还没有使用分布式架构的时候,我们可以用同步锁或者Lock锁,来保证多线程并发的时候,同一时间只有一个线程修改共享变量或者执行代码块,但是当我们现在大部分系统都是分布式集群部署的,单纯的同步锁和Lock锁只能保证单个实例上的数据一致性,多实例就失去了作用。 这个时候就需要使用分布式锁来保证共享资

外包开发5年,阿里、腾讯、头条、京东的面试全部凉凉,最后拿到美团offer!-爱代码爱编程

前言 Java开发五年多.投递阿里、腾讯、头条、美团、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团高级Java岗的offer。美团Java岗四面,前三面都是技术面,第四面是HR面,下面是面试题! 美团Java岗一面(技术,电话面,约40分钟) 自我介绍。 项目介绍。 了解过redis源码及redis集群么?

凭借这份pdf三个月拿到饿了么P6的offer,今年真的太难了!-爱代码爱编程

前言 最近一位年前裸辞的朋友来找我诉苦,说因为疫情原因现在都在家吃老本。本想着年后就来找工作的,但是现在这个情况也不好找,而且很多公司也随着这次疫情面临着资金紧缺导致裁员严重的甚至倒闭,导致很多人失业找不到工作,就更加竞争压力大了 朋友说自己实力不过关,很多面试题都答不上,问我有没有之前的面试总结,于是我给了他这份(核心知识点)还有一些面试题总结。现在

美团十年架构师精心分享:手写分布式消息中间件RocketMQ笔记-爱代码爱编程

RocketMQ作为一款高可靠、低延迟、高并发、支持海量Topic的分布式消息中间件,服务于阿里巴巴、VIPKID、 滴滴出行、微众银行、华为等国内各大企业。在阿里巴巴内的业务涵盖了阿里巴巴全部的业务,也是双11的核心链路支撑者之一。笔者所在公司选择它,也是由于RocketMQ具有高可靠、吞吐高的特点。 本篇介绍了RocketMQ的基本使用方法

Hadoop的完全分布式安装方式-爱代码爱编程

Hadoop的完全分布式安装 首先,确定你的三台云主机为开启状态 三台云主机关闭防火墙 service iptables stop(输完命令回车之后如果不出现任何显示表示之前就已经关闭防火墙了,不用担心,继续操作!) chkconfig iptables off(永久关闭防火墙) 三台云主机安装JDK(注意:JDK必须是1.8或者以上) 关闭三台

Redis源码初识一 常用函数介绍-爱代码爱编程

整体预览 公共函数每种类型对应函数redis中的数据结构不同类型,用到的数据结构数据结构图 公共函数 名称使用作用helphelp @stringhelp @list查询对应类型有哪些方法expireexpire key seconds设置键的过期时间typetype key获取key的值类型(string/list/hash/set/zse

dask想说爱你不容易-爱代码爱编程

三个月前,我信心满满的写下了dask框架的各种操作技巧,短短三个月不到,在使用了dask的各种功能后,心中顿感五味杂陈,在真正被dask的坑打脸后,我才发现,相比成熟可靠的分布式框架,dask还差的很远。 我承认可能是我太过苛求了,其中也不乏并非dask的真正问题,但还是不得不吐槽下,希望对自己以后的框架设计也有借鉴和警醒的作用。 以下就是我

解决分布式事务方案?-爱代码爱编程

(1)两阶段提交方案/XA方案(2PC:Two-Phase Commit) 分布式事务的解决手段之一,就是两阶段提交协议(2PC:Two-Phase Commit) 那么到底什么是两阶段提交协议呢? 1994 年,X/Open 组织(即现在的 Open Group )定义了分布式事务处理的DTP 模型。该模型包括这样几个角色: 应用程序( AP )

深入分析 zookeeper 核心原理-爱代码爱编程

1、分布式锁 1.1 分布式锁的基本场景 如果在多线程并行情况下去访问某一个共享资源,比如说共享变量,那么势必会造成线程安全问题。那么我们可以用很多种方法来解决,比如 synchronized、 比如 Lock 之类的锁操作来解决线程安全问题,那么在分布式架构下,涉及到多个进程访问某一个共享资源的情况,比如说在电商平台中商品库存问题,在库存只有 10

100W字!阿里开源纯手打Java高手真经:编程+技术+框架-爱代码爱编程

话不多说了,直接将Java高手真经展示出来:(一共五份,都是干货满满) 需要以上五份的Java高手真经的学习笔记的小伙伴的可以帮LZ素质三连后加小助手vx:bjmsb2019或者vx:1249448307即可免费领取~ Part1 Java核心编程技术 Java本身是一种设计非常简单、 非常精巧的语言,要学会Java 基础,必须掌握从J

分布式协调服务zookeeper应用实战-爱代码爱编程

1、zookeeper 的名词 1.1 集群角色 1.2 数据模型 zookeeper 的视图结构和标准的文件系统非常类似,每一个节点称之为 ZNode,是 zookeeper 的最小单元。每个 znode 上都可以保存数据以及挂载子节点。构成一个层次化的树形结构。 持久节点(PERSISTENT) 创建后会一直存在 zookeeper 服务

【大数据】BigTable分布式数据存储系统分布式数据库 | 复习笔记-爱代码爱编程

前世今生 数据库(Database,简称DB) 定义:有组织、可共享 特征: 数据按一定的数据模型组织、描述和储存可为各种用户共享冗余度小独立性高易扩展数据库管理系统DBMS(DataBase Management System) 位于用户和操作系统之间 帮助用户有效地组织和存储数据、高效获取有用信息的一层计算机系统软件文件系统阶段 数据

Spring Cloud知识梳理-爱代码爱编程

Spring Cloud知识梳理 前言架构图Eureka注册中心负载均衡RibbonHystrixFeignSpring Cloud Gateway网关Spring Cloud Config分布式配置中心Spring Cloud Bus服务总线 前言 刚刚自学完了Spring Cloud,知识点很多,觉得有点杂乱,接下来要写个Spring C

搞懂这篇文章,关于池式组件Disruptor与内存池实现的问题小菜一碟-爱代码爱编程

前言:已经不记得最早接触到 Disruptor 是什么时候了,只记得发现它的时候它是以具有闪电般的速度被介绍的。于是在脑子里,Disruptor和“闪电”一词关联了起来,然而却一直没有时间去探究一下。最近正在进行一项对性能有很高要求的产品项目的研究,自然想起了闪电般的Disruptor ,这必有它的用武之地,于是进行了一番探查,将成果和体会记录在案。

Flink源码1-Flink 的集群启动-爱代码爱编程

1、Flink RPC 详解 0:5:00 ~ 0:26:00 1、ActorSystem 是管理 Actor生命周期的组件, Actor是负责进行通信的组 2、每个 Actor 都有一个 MailBox,别的 Actor 发送给它的消息都首先储存在 MailBox 中,通过这种 方式可以实现异步通信。 3、每个 Actor 是单线程的处理方式,不断的

【图文详解】企业级 Spring Boot 实战开发(陈光剑)-爱代码爱编程

【图文详解】企业级 Spring Boot 实战开发(陈光剑) Spring Boot 基础篇 Spring Boot 简介 Spring 家族图谱Spring Boot 框架组成为什么使用 Spring Boot现代 Java 开发生态快速开始 Hello World 环境准备 Java 环境安装IDE安装Maven配置使用 S

MPI并行基础知识-爱代码爱编程

并行计算的内存架构 根据指令的同时执行和数据的同时执行,计算机系统可以分成以下四类: 单处理器,单数据 (SISD) 单处理器,多数据 (SIMD) 多处理器,单数据 (MISD) 多处理器,多数据 (MIMD) 分布式内存 好处 第一,总线和开关级别的的通讯不会发生冲突。每个处理器都可以无视其他处理器的干扰而充分利用局部内存的带宽; 第二,没有通用总

Redis分布式锁-爱代码爱编程

Redis分布式锁 原文地址-微信公众号 CSDN转载地址 一、写在前面 现在面试,一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架(Spring Cloud、Dubbo)聊起,一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。 所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识,具体的来看看Redis分布式锁的实现原理。 说实话,如果在

分布式锁的原理,使用Redis和Zookeeper实现分布式锁-爱代码爱编程

传统的Synchronized以及Lock锁都是基于JVM的,由于在分布式系统中,会有多个Web容器同时运行,导致多个Web容器内部的传统锁已经不存在互斥性了 Zookeeper实现分布式锁的原理 Zookeeper是一种分布式协调服务,Zookeeper实现分布式锁的原理就是利用临时有序结点 客户端在指定结点下创建临时有序结点如果当前临时有序结点的

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题-爱代码爱编程

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 一、缓存雪崩 我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间 (例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。 解决