1. 缓存策略 Write Back 是什么？ Write Back（回写） 是一种缓存策略，当数据被修改时，只在缓存中更新数据，而不是立即写回到主存储（如磁盘）。只有当缓存中的数据被替换出去时，才会将修改后的数据写回到主存储。 工作原理： 读取数据： 如果数据在缓存中存在且有效，直接从缓存中读取。 如果数据不在缓存中或无效，从主存储中读取数据，并将其加载到缓存中。 写入数据： 当数
1. 缓存策略 Write Around 是什么？ Write Around 是一种缓存策略，它在写操作时绕过缓存，直接将数据写入后端存储（如数据库）。只有在读取数据时，才会将数据加载到缓存中。这种策略的主要目的是避免缓存污染，确保缓存中存储的是最常用的数据。 2. 缓存策略 Write Around 的应用场景 Write Around 适用于以下场景： 写密集型应用：当写操作远多于读操作时，
1. 缓存策略 Read Through 是什么？ Read Through 是一种缓存策略，当客户端请求数据时，如果缓存中没有该数据，缓存系统会自动从后端数据源（如数据库）中读取数据，并将其存储到缓存中，然后再返回给客户端。这样，下次请求相同数据时，可以直接从缓存中获取，从而提高性能。 2. 缓存策略 Read Through 的应用场景 Read Through 适用于以下场景： 高读取频率
1. 反射机制的工作原理 反射机制（Reflection）是 Java 语言的一种强大特性，允许程序在运行时动态地访问和操作类、方法、字段等信息。反射机制通过 java.lang.reflect 包中的类和方法实现。 工作原理： 获取 Class 对象： 通过类的 .class 属性获取。 通过对象的 .getClass() 方法获取。 通过 Class.forName() 方法获取。 C
1. 设计秒杀系统需要注意的哪些架构原则？ 设计秒杀系统时，需要考虑以下几个关键的架构原则，以确保系统的高性能、高可用性和可扩展性： 高性能：秒杀系统需要处理高并发请求，确保在短时间内处理大量用户请求。 高可用性：系统需要具备容错能力，确保在部分节点故障时仍能正常运行。 可扩展性：系统应能够随着业务增长进行水平扩展，以应对不断增加的用户量。 安全性：防止恶意攻击和刷单行为，保护系统的安全。 数据
1. 分布式事务有哪几种？ 分布式事务是指跨越多个节点或服务的事务，确保在多个系统之间的一致性。常见的分布式事务类型包括： 两阶段提交（2PC, Two-Phase Commit） 三阶段提交（3PC, Three-Phase Commit） TCC（Try-Confirm-Cancel） ** Saga 模式** 补偿事务（Compensating Transactions） 2. 分别都应
1. 什么是 ping/echo 策略？ Ping/Echo 策略是一种用于检测网络连接状态的技术。在这种策略中，客户端定期向服务器发送一个“ping”请求，服务器收到请求后立即回复一个“echo”响应。通过这种方式，客户端可以确认与服务器的连接是否正常。 特点： 简单：实现简单，只需要发送和接收简单的消息。 即时反馈：客户端可以立即知道连接状态。 双向通信：客户端和服务器之间进行双向通信。
1. 什么是 RESTful 风格？ RESTful（Representational State Transfer）风格是一种软件架构风格，用于设计网络应用程序，特别是基于 HTTP 协议的 Web 服务。RESTful 风格强调使用标准的 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等）来操作资源，使接口更加直观和易用。 主要原则： 无状态：每个请求必须包含理解请求所需的所有
1. 什么是 Standard 分词器？ Standard 分词器（Standard Tokenizer）是 Elasticsearch 和 Lucene 中最常用的分词器之一。它主要用于处理自然语言文本，能够识别单词、数字、电子邮件地址、URL 等，并将它们分割成单独的词元（tokens）。Standard 分词器遵循 Unicode 文本分段算法（Unicode Text Segmentati
1. 什么是布隆过滤器？ 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出。布隆过滤器的核心思想是使用多个哈希函数将元素映射到一个位数组中，通过检查位数组中的相应位置来判断元素是否可能存在。 2. 布隆过滤器的优缺点 优点： 空间效率高：布隆过滤器使用的空间远小于其他数据
1. 什么是 volatile 关键字？ volatile 是 Java 中的一个关键字，用于修饰变量，确保变量的可见性和禁止某些编译器和处理器的优化。volatile 变量的主要作用是确保多线程环境下的变量可见性和有序性。 可见性：当一个线程修改了 volatile 变量的值，其他线程可以立即看到这个变化。 有序性：volatile 变量的写操作不会被重排序到其前面的读操作之前，读操作也不会被
1. 什么是 ThreadLocal？ ThreadLocal 是 Java 中的一个类，用于在每个线程中存储独立的变量副本。每个线程都可以独立地设置和获取自己的变量值，而不会与其他线程的变量值发生冲突。ThreadLocal 通常用于需要在线程之间隔离数据的场景，例如在多线程环境下管理每个线程的数据库连接、用户会话信息等。 2. ThreadLocal 如何实现线程隔离？ ThreadLocal
1. 什么是 GitFlow？ GitFlow 是一种使用 Git 进行版本控制的工作流程，由 Vincent Driessen 在 2010 年提出。GitFlow 通过定义一系列分支及其用途，提供了一种结构化的方式来管理项目的开发、发布和维护。它特别适合于大型项目，尤其是那些需要频繁发布和维护多个版本的项目。 2. GitFlow 的应用场景 GitFlow 适用于以下场景： 大型项目：项目
Kafka Topic 数量过多可能会导致性能问题，包括元数据管理开销增加、Broker 负载增大、网络带宽消耗增加等。以下是一些解决 Kafka Topic 数量过多带来的性能问题的方法： 1. 优化 Topic 设计 1.1 合并相似 Topic 合并相似数据：将相似的数据合并到同一个 Topic 中，减少 Topic 的数量。例如，如果多个 Topic 仅用于存储不同类型的日志数据，可以考
1. 什么是零拷贝，它和传统的IO执行流程有什么差别？ 零拷贝（Zero-Copy） 是一种计算机操作，旨在减少数据在内存中的复制次数，从而提高数据传输的效率。在传统的IO执行流程中，数据从磁盘读取到用户空间，再到内核空间，然后再从内核空间传输到网络接口，这个过程中会有多次数据拷贝。零拷贝技术通过减少这些不必要的数据拷贝，提高了数据传输的性能。 传统IO执行流程： 读取数据：应用程序调用 rea
1. 线程池的执行流程和原理 线程池的执行流程： 提交任务：客户端通过 execute 或 submit 方法将任务提交到线程池。 核心线程：如果当前运行的线程数小于核心线程数（corePoolSize），线程池会创建新的线程来执行任务，即使其他空闲的核心线程也可以执行新任务。 工作队列：如果当前运行的线程数已经达到核心线程数，任务会被放入工作队列（workQueue）中等待执行。 最大线程：如
1. 什么是“看门狗程序”？ 看门狗程序（Watchdog Program） 是一种用于监控和管理其他应用程序或服务的程序。它的主要功能是在检测到被监控的程序出现异常（如崩溃、无响应等）时，自动采取措施（如重启、记录日志等）以恢复系统的正常运行。看门狗程序常用于提高系统的可靠性和稳定性。 2. “看门狗程序”主要应用场景 服务器监控：监控服务器上的关键服务（如Web服务器、数据库服务等），确保它
1. ClickHouse AggregatingMergeTree 引擎应用场景 AggregatingMergeTree 是 ClickHouse 中一种特殊的表引擎，主要用于处理需要进行复杂聚合计算的场景。它的主要应用场景包括： 数据预聚合：在大数据分析中，经常需要对大量数据进行预聚合，以提高后续查询的性能。例如，按小时、天、周等时间粒度对数据进行聚合。 实时报表：生成实时报表时，通常需要
1. ClickHouse SummingMergeTree 引擎应用场景 SummingMergeTree 是 ClickHouse 中一种特殊的表引擎，主要用于在插入数据时自动对某些列进行汇总。这种引擎特别适合以下场景： 日志分析：在处理大量日志数据时，通常需要对某些指标（如点击次数、访问次数等）进行汇总。 统计报表：生成各种统计报表时，需要对数据进行预聚合，以便快速生成报告。 实时监控：在
1. ClickHouse ReplacingMergeTree 引擎应用场景 ReplacingMergeTree 是 ClickHouse 中一种特殊的表引擎，主要用于处理需要去重的数据。它的主要应用场景包括： 数据去重：当需要确保某个字段（通常是主键）的唯一性时，可以使用 ReplacingMergeTree。例如，日志系统中可能会有重复的日志记录，使用 ReplacingMergeTre
1. ClickHouse MergeTree 引擎应用场景 MergeTree 引擎 是 ClickHouse 最常用的表引擎，特别适用于大规模数据存储和分析。以下是一些典型的应用场景： 实时数据分析：适用于需要实时处理和分析大量数据的场景，如实时监控、日志分析等。 数据仓库：作为数据仓库的一部分，用于存储和分析历史数据，支持复杂的查询和聚合操作。 物联网数据：处理来自传感器和其他 IoT
ClickHouse 提供了多种表引擎，每种引擎都有其特定的用途和优化目标。下面详细介绍几种常用的表引擎： 1. MergeTree 系列 1.1 MergeTree 特点： 最常用的表引擎，适用于大多数场景。 支持分区和排序，可以显著提高查询性能。 支持数据压缩，节省存储空间。 支持数据的去重和合并。 使用场景： 大规模数据存储和分析。 实时查询和报表生成。 我们来举个例子： CREA
ClickHouse 的物化视图通过预先计算并存储查询结果，显著提高了查询性能，减少了资源消耗，适用于需要实时数据分析的场景。物化视图的底层原理包括定义和创建、数据插入、数据更新和数据一致性保证。
ClickHouse 投影通过预处理数据、创建物理数据结构、自动维护和查询优化，显著提高了特定查询模式下的性能。合理设计和使用投影，可以在保证查询速度的同时，有效管理存储和维护成本。投影特别适用于需要频繁执行复杂查询的场景，如实时分析、用户行为分析、日志分析等。
ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统（Column-Oriented DBMS），专为在线分析处理（OLAP）设计。它由 Yandex 开发，并于 2016 年开源。ClickHouse 以其高性能、实时数据处理能力和易用性而闻名，广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为分析等领域。
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
