1. 初步整理成思维导图 必要时刻是需要自己做思维导图的，自己可以统计一下知识点，找找自己的纰漏，足部完善自己的知识！ 2. 完善思维导图 解答完全部的面试题后，对于这个技术你会得到一个大体的思维导图。然后继续刷更多新题来查缺补漏，思维导图就会比较完整了。 3. 不断的复述
/****** * * * * 监测数据1000个数据运行时候： 并发编程系列监测结果----写入开始 main * D:\root\WriteBillionNum\billion.txt2020-01-22 15:52:08.00191 * 并发编程系列监测结果---10000个数据写入每行一个数据耗时 127.0毫秒/1000->秒 并发编程系列监测结果----写
MySQL由于自身简单、高效、可靠的特点，成为小米内部使用最广泛的数据库，但是当数据量达到千万/亿级别的时候，MySQL的相关操作会变的非常迟缓；如果这时还有实时BI展示的需求，对于mysql来说是一种灾难。 为了解决sql查询慢，查不了的业务痛点，我们探索出一套完整的实时同步，即席查询的解决方
前言双 11 即将来临，本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程 同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。基本概念在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设
Redis作为一款性能优异的内存数据库，支撑着微博亿级社交平台，也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster集群为核心，基于最新的Redis5版本，从原理再到实战，玩转Redis集群常见Redis集群方案在介绍Redis Cluster集群方案之前，为了方便对比，先简单了解一下业界常见的Redis集群方案：1
豆瓣链接 实验 nginx的tcp负载均衡 consul+consul-template consul实现配置中心 一个系统不是一下子就能设计完美的 在有限的资源下，优先解决最核心问题 一、原则 高并发 无状态 拆分 服务化 消息队列（异步，） 大流量缓存（先入redis，再同步到db） 数据校对 数据异构（类似数据冗余）
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。 很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。
NEO4J亿级数据全文索引构建优化一、数据量规模（亿级）二、构建索引的方式三、构建索引发生的异常四、全文索引代码优化1、Java.lang.OutOfMemoryError2、访问数据库时3、优化方案4、优化代码5、执行效率测试 如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口，那么做好图谱搜索
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作者：魏武归心相信只要是个稍微像样点的互联网公司，或多或少都有自己的一套缓存体只要用缓存，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，遂笔者想在这想和大家聊一聊：如何解决一致性问题？如何保证缓存与数据库双写一致性，也是现在Java面试中面试官非常
课程下载地址：https://pan.baidu.com/s/1PdRPFg7BM0AV8VBFoooWbA 提取码：a7ll 随着公司业务增长，如果每天1000多万笔订单的话，3个月将有约10亿的订单量，这么大的数据量，我们该怎么存储和查询呢？普通的单表单库已经无法解决这个问题。 本课程将从无到有构建10亿级订单系统，彻底解决这么大的
目录： 1. 一道面试题的引入： 2. 性能优化的杀手锏：Filesystem Cache 3. 数据预热 4. 冷热分离 5. ElasticSearch 中的关联查询 6. Document 模型设计 7. 分页性能优化 一道面试题的引入： 如果面试的时候碰到这样一个面试题：ElasticSearch（以下简称ES） 在数据量很大的情况下（数十亿级别）
题外话：欢迎将公众号设置为星标，技术文章第一时间看到。我们将一如既往精选技术好文，提供有价值的阅读。如有读者想要投稿，可以在公众号任意文章下留言，技术博主奖励丰厚。 作者：haolujun cnblogs.com/haolujun/p/8399275.html 背景 最近工作中遇到了一个问题：如何对大规模题库去重？
原文链接：https://blog.csdn.net/zhangbijun1230/article/details/80820173 上亿级的大数据量，如何高性能实现展示分析？ 日常一提数据分析和可视化，就想到这个工具操作要多简单易用，图表要多美多炫，然而总是忽略背后的数据支撑。 excel 几十万行数据就卡死崩，谈何数据透视表、
第1章 课程导学【学前须知】 本章对这门课程进行说明，包括：电商秒杀场景的介绍、秒杀系统涉及模块的介绍，秒杀核心的知识点的介绍，课程的学习规划等。 1-1 课程介绍试看 第2章 秒杀项目框架回顾【秒杀免费课程场景解析，源码走读】 本章会介绍前期秒杀免费课程当中所涉及的基础
问题分析 经过几分钟的排查，数据库情况如下： 数据库采用Sqlserver 2008 R2，单表数据量21亿。 无水平或者垂直切分，但是采用了分区表。分区表策略是按时间降序分的区，将近30个分区。正因为分区表的原因，系统才保证了在性能不是太差的情况下坚持至今。 此表除聚集索引之外，无其他索
本次分享主要包含两个方面的实战经验：索引性能和查询性能。 一. 索引性能（Index Performance） 首先要考虑的是，索引性能是否有必要做优化？ 索引速度提高与否？主要是看瓶颈在什么地方，若是 Read DB（产生DOC）的速度比较慢，那瓶颈不在 ElasticSearch 时，优化就没那么大的动力。
作为京东商家不需要读懂搜索规则的数据处理，2019年算法的变革将继续加大力度，毕竟搜索的流量依旧是京东商家主要的流量获取入口，今天的文章着重解密京东搜索技术，帮助商家更好理解。助教：鹿鸣 | 作者：搜索书生今天是搜索书生陪伴您的第1124天 目前京东整体搜索引擎是
表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低 从实践角度来看，一般以百万到千万作为一个表的存储量级，超出该范围之后，性能就会下降，需要采用其他技术手段解决。 首先想到的就是能否将读和写分离，主数据库用于写入，读数据库（多个）用于对外提供查询，通过数据复制的方式将主数据
亿级并发，弹性扩展，承载海量连接 华为云内网络的特点是亿级并发，弹性扩展，承载海量连接。第一个特点是极速，支持亿级并发，百万新建，单实例5Gbps最大宽带，满足大部分的业务场景需要。第二个特点是高可用，另外一个特点是对Https的支持，全站支持Https，支持白名单过滤。这里有两个案例，一个是华为消
本套教程为真实的大数据实战案例，适合有大数据基础的学员学习，熟练掌握本套大数据案例，完全可以胜任企业级的大数据开发。祝愿各位转型的大数据学子拿到自己理想的收入。 网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1cpTZKGjsUkTt5Sk3Uuii6g 提取码：upzq
课程目标：该项目按照企业的任务分工模式进行讲解，完全还原企业的开发场景，让大家体验到正式的企业开发流程。每个阶段都是一个进阶，同时每个阶段的代码都是具有极高的商业价值的，大家可以根据自己公司的业务，修改下即可以复用。 适合人群：适合有Java编程基础的同学。 本课程将手把手带大
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本篇主要讲工作中的真实经历，我们怎么打造亿级日志平台，同时手把手教大家建立起这样一套亿级 ELK 系统。日志平台具体发展历程可以参考上篇 「从 ELK 到 EFK 演进」 废话不多说，老司机们座好了，我们准备发车了~~~ 整体架构 整体架构主要分为 4 个模块，分别提供不同的功能 Filebeat：轻
