Java日知录

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电商当项目经验已经非常普遍了,不管你是包装的还是真实的,起码要能讲清楚电商中常见的问题,比如库存的操作怎么防止商品被超卖。

在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作,比如电商系统中的商品库存,抽奖系统中的奖品库存等。

解决方案

常见的解决方案有以下三种:

  1. 使用 mysql 数据库,使用一个字段来存储库存,每次扣减库存去更新这个字段。
  2. 还是使用数据库,但是将库存分层多份存到多条记录里面,扣减库存的时候路由一下,这样子增大了并发量,但是还是避免不了大量的去访问数据库来更新库存。
  3. 将库存放到 redis 使用 redis 的 incrby 特性来扣减库存。
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计算机学什么

抽象模型

庄子说过吾生有崖,知无涯。以有限的生命去学习无尽的知识是很愚蠢的。所以,学习的终极目标一定不是知识本身,因为知识是表象的、不稳定、会过时。那么我们应该学什么,什么东西才是永恒的?也许我们会有很多见解,比如学习哲学,或者叫哲科;或者学习方法论;或者学习抽象模型等等…

这些抽象模型的完美体现就是我们经常看到的数学公式,公式好比万能工具,通过它我们可以知道宇宙和自然是如何规律运转的。

现实中,我们会发现各个学科都有自己的抽象模型,这些模型好比天上的繁星,有相似的,更多的是各不相同。所以,认知结构的拓展其实就是对模型边界的拓展,我们拥有的模型越多,我们的认知越丰富。

对于计算机来说,什么是那个不变的宗呢?

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大家好,我是飘渺。

今天我们通过一篇文章来认识一下常见消息队列RabbitMQ、RocketMQ、Kafka。

RabbitMQ

RabbitMQ各组件的功能

  • Broker :一个RabbitMQ实例就是一个Broker
  • Virtual Host :虚拟主机。相当于MySQL的DataBase,一个Broker上可以存在多个vhost,vhost之间相互隔离。每个vhost都拥有自己的队列、交换机、绑定和权限机制。vhost必须在连接时指定,默认的vhost是/。
  • Exchange :交换机,用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。
  • Queue :消息队列,用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器。一个消息可投入一个或多个队列。
  • Banding :绑定关系,用于消息队列和交换机之间的关联。通过路由键(Routing Key)将交换机和消息队列关联起来。
  • Channel :管道,一条双向数据流通道。不管是发布消息、订阅队列还是接收消息,这些动作都是通过管道完成。因为对于操作系统来说,建立和销毁TCP都是非常昂贵的开销,所以引入了管道的概念,以复用一条TCP连接。
  • Connection :生产者/消费者 与broker之间的TCP连接。
  • Publisher :消息的生产者。
  • Consumer :消息的消费者。
  • Message :消息,它是由消息头和消息体组成。消息头则包括Routing-KeyPriority(优先级)等。
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在架构设计中,要实现业务上的复用,一个比较可行的做法是,把各个基础业务封装成共享服务,供上层所有应用调用。所以今天,我就来和你聊一聊,如何
从头开始,落地这样一个典型的共享服务。

我们知道,落地一个微服务其实并不困难,但要实现一个能够高度复用的共享服务并不容易,在落地过程中,经常会有一系列的问题困扰着我们。

  • 我们事先对服务的边界没有进行很好的划分,结果在落地的过程中,大家反复争论具体功能的归属。

  • 由于对业务的了解不够深入,我们要么设计不足,导致同一个服务有很多版本;要么服务过度设计,实现了一堆永远用不上的功能。

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大家好,我是飘渺。

分布式数据库架构下,索引的设计也需要做调整,否则无法充分发挥分布式架构线性可扩展的优势。今天我们就来聊聊 “在分布式数据库架构下,如何正确的设计索引?”。

主键选择

对主键来说,要保证在所有分片中都唯一,它本质上就是一个全局唯一的索引。如果用大部分同学喜欢的自增作为主键,就会发现存在很大的问题。

因为自增并不能在插入前就获得值,而是要通过填 NULL 值,然后再通过函数 last_insert_id()获得自增的值。所以,如果在每个分片上通过自增去实现主键,可能会出现同样的自增值存在于不同的分片上。

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大家好,我是飘渺。

上次面试官问了个问题:应用上线后Cpu使用率飙升如何排查?

其实这是个很常见的问题,也非常简单,那既然如此我为什么还要写呢?因为上次回答的时候我忘记将线程PID转换成16进制的命令了。

所以我决定再重温一遍这个问题,当然贴心的我还给大家准备好了测试代码,大家可以实际操作一下,这样下次就不会忘记了。

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大家好,我是飘渺。

分布式数据库架构下,索引的设计也需要做调整,否则无法充分发挥分布式架构线性可扩展的优势。今天我们就来聊聊 “在分布式数据库架构下,如何正确的设计索引?”。

主键选择

对主键来说,要保证在所有分片中都唯一,它本质上就是一个全局唯一的索引。如果用大部分同学喜欢的自增作为主键,就会发现存在很大的问题。

因为自增并不能在插入前就获得值,而是要通过填 NULL 值,然后再通过函数 last_insert_id()获得自增的值。所以,如果在每个分片上通过自增去实现主键,可能会出现同样的自增值存在于不同的分片上。

比如,对于电商的订单表 orders,其表结构如下(分片键是o_custkey,表的主键是o_orderkey):

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大家好,我是飘渺。

我负责的系统到2021年初完成了功能上的建设,开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入,收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。刚刚收到吐槽的时候,我们的心情是这样的:

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当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候,我们意识到,接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控,这个时候我们的心情是这样的:

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大家好,我是飘渺。听多了架构优化,数据库优化,今天我们来聊聊服务器优化。

我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。

服务器配置选择

服务器一般是由CPU、内存、磁盘和网卡组成,因此选择服务器配置就是选择CPU核数、内存大小、磁盘大小及类型、网络带宽。但是,服务器配置的选择是很难标准化的,也就是说很难推断出“一台需要达到1000TPS的后端服务器”的配置应该是什么样的。因为软件的最终运行性能与软件的实现方式是紧密相关的,即使是同一个后端应用程序中的两个接口,由于具体功能的差别,性能也会有所差别。

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大家好,我是飘渺。

粉丝群里一直有人在讨论DDD,看来大家对DDD还是比较感兴趣的。所以今天我们来实践一下。同时为了证明该文没有注水,列一下当时的学习资料:

  • 小米内部 DDD 系列分享;
  • 小米内部 DDD 脚手架;
  • 小米内部授权认证项目(应用 DDD);
  • 极客时间欧创新的《 DDD 实战课》;
  • 掘金“柏炎”的 DDD 系列文档和 DDD Demo;
  • 美团技术团队、阿里云开发社区、网上博客等。

不 BB,直接上思维导图!

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