03 2019 档案
摘要：一、业务场景 本次上线的功能主要是对工单结算进行优化，支持用户使用多张卡，多张优惠券，多张兑换码进行支付。由于之前只支持单张卡，单张优惠券，单张兑换码。所以涉及订单表和订单详情表的表结构修改，新增一些字段，比如记录多张卡的支付数据等。 如订单主表： 那么针对历史数据，需要维护这些字段。由于无法通过s
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摘要：一、符号对应关系 二、常用快捷键
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摘要：一、Elasticsearch生产集群如何部署 （1）es生产集群部署5台机器，若每台机器是6核64G的，那么集群总内存是320G （2）假如我们es集群的日增量数据大概是2000万条，每天日增量数据大概是500MB，每月增量数据大概是6亿，15G。若系统已经运行了几个月，那么es集群里数据总量大概
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摘要：一、Elasticsearch写人数据的过程 1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）3）实际的node上的pr
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摘要：一、相关概念介绍 1）集群(cluster) 一个集群(cluster)由一个或多个节点组成。 这些节点具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。 2）节点(node) 一个节点(node)就是一个Elasticse
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摘要：一、Elasticsearch中的基本概念 以下概念基于这个例子：存储员工数据，每个文档代表一个员工 1）索引（index） 在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)。 2）类型（type） 在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型
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摘要：一、Elasticsearch是什么？ Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。 Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。 无论在开源还是专
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摘要：一、异常出现的场景 1）异常出现的SQL 2）异常信息 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.type.TypeException: Could not set paramet
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摘要：查看磁盘大小的命令df 、du df -h 查看整台服务器的硬盘使用情况 du -sh * 查看每个文件夹的大小 ps -ef 查看所有进程 top 实时显示进程状态用户 free -m 查看内存使用量和交换区使用量 uname -a 查看内核版本命令/查看内核/操作系统/CPU信息 cat ...
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摘要：一、异常如下： 二、尝试如下操作
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摘要：原文地址: MacOS下IntelliJ IDEA关联JDK1.8源码 1 打开jdk设置，找到具体添加的地方 2 找到自己jdk的源码位置替换掉 3 如果没有源码或者源码没有下载解压，自己下载解压，Mac下安装的自带src.zip和javax-src.zip解压好后，再添加 4 自带的jdk的zi
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摘要：一、顺序错乱的场景 1）rabbitmq：一个queue，多个consumer 2）kafka：一个topic，一个partition，一个consumer，内部多线程 二、那如何保证消息的顺序性 1）rabbitmq：拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已
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摘要：一、RabbitMQ 1）生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能因为网络问题导致数据就在半路给搞丢了。 1.可以选择用rabbitmq提供的事务功能，在生产者发送数据之前开启rabbitmq事务（channel.txSelect），然后发送消息，如果消息没有成功被rabbi
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摘要：一、kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念，当每个消息被写进去后，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费该数据之后，隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了。下次我要是重启，就会继续从上次消费到的offset来继续消费。 但
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摘要：一、kafka一个最基本的架构认识 由多个broker组成，每个broker就是一个节点；创建一个topic，这个topic可以划分为多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上，每个partition存放放一部分数据。 kafka就是一个分布式消息队列，就是说一个t
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摘要：一.单机吞吐量ActiveMQ：万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RabbitMQ：万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RocketMQ：10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQKafka：10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高
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摘要：一、消息队列的优点 优点：解耦、异步、削峰 1）解耦（通过MQ可实现模块或系统间的解耦） 直接调用 使用MQ 2）异步 异步一般指方法级别间的调用，原理上同解耦 3）削峰比如A系统最大的处理能力是1000/s(即每秒1000并发的请求)，假如某时刻的请求超过1000怎么办，那么我们就可以使用MQ，让
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摘要：一、异常出现的场景 某一天下午，测试突然跑过来说，IOS系统APP访问500，Android没问题。我的第一反应是那就奇怪了，调的接口都是一样的，莫非和系统有关系。而且这个错误重启服务后，过一段时间才能出现。 通过抓接口，接口的请求参数和请求头也都没问题。 异常信息如下: 2019-03-06 11
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摘要：并发编程解决的三个核心问题 1）分工 <!--?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?--> 分工指的是如何高效地拆解任务并分配给线程 2）同步 <!--?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?--> 同步指的是线程之间如何协作 3）互
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摘要：一、B+树是什么 B+ 树是一种树型数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改操作拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。 B+ 树的创造者Rudolf Bayer没有解释B代表什么。最常见的观点是B代表平衡(
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摘要：一、布隆过滤器是什么 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 二、布隆过滤器的基本思想
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