摘要：
相同点： （1）两者都存在一个类似于 Leader 进程的角色，由其负责协调多个 Follower 进程的运行 （2）Leader 进程都会等待超过半数的 Follower 做出正确的反馈后，才会将一个提案进行提交 （3）ZAB 协议中，每个 Proposal 中都包含一个 epoch 值来代表当前 阅读全文
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缓存与数据库双写时的数据一致性问题：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ 一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串 阅读全文
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1、Redis 的并发竞争 Key ：多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！ 2、解决方式： 分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这 阅读全文
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1、缓存雪崩：缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决办法： 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉。 阅读全文
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Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求，它会将事务中的所有命令都执行完毕，然后才去处理其他客户端 阅读全文
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1、redis 持久化机制：为了之后重用数据（比如重启机器、机器故障之后回复数据），或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置，将内存中的数据写入到硬盘里面。 Redis的两种种持久化方式：快照（snapshotting，RDB）、只追加文件（append-only file,AOF）。 （1 阅读全文
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1、redis 内存淘汰机制：MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？ http://download.redis.io/redis-stable/redis.conf redis 提供 6种数据淘汰策略： 1. volatile-lru： 阅读全文
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1、设置过期时间功能：即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的 token 或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。我们 set key 的 阅读全文
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一、redis概述 1、redis：简单来说 redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，re 阅读全文
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1、Scala方法： def functionName ([参数列表]) : [return type] = { function body return [expr] } 例如： object add{ def addInt( a:Int, b:Int ) : Int = { var sum:In 阅读全文