分布式系统特性与衡量标准透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统可扩展性：分布式系统的根本目标就是为了处理单个计算机无法处理的任务，当任务增加的时候，分布式系统的处理能力需要随之增加。简单来说，要比较方便的通过增加机器来应对数据量的增长，同时，当任务规模缩减的时候，可以撤掉一些多余的机
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2024-01-24 22:17:48
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前言高并发十分考验架构师功底，它也是分布式架构设计中必须考虑的因素之一。要知道，光靠服务器堆是没有出路的。想看看大牛是怎么面对高并发的？想知道BATJ大厂是怎么设计高可用架构的？这里有可参考的实践案例，干货满满，或许能对你有所启发。Redis常用的数据类型Redis的五种常用的数据类型分别是：String、Hash、List、Set和Sorted setRedis的使用场景1.Counting（计
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2023-07-17 20:40:41
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1.分布式集群下如何做到唯一序列号 1、 数据库自增长序列或字段 2、UUID 4、Redis生成ID 5、Tw
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2023-07-17 16:00:08
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前言: 由于在平时的工作中，线上服务器是分布式多台部署的，经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题，那么就要利用分布式锁来解决这些问题。以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料，做一个讲解和总结。之前我已经写了一篇关于分布式锁的文章: 分布式锁1 Java常用技术方案 。上一篇文章中主要写的是在日常项目中，较为常见的几种实现分
前言其实前几篇文章已经写了好多有关于Spring源码的文章，事实上，很多同学虽然一直在跟着阅读、学习这些Spring的源码教程，但是一直都很迷茫，这些Spring的源码学习，似乎只是为了面试吹逼用，我大概问过一些同学，很多同学看了很长时间的Spring但是依旧不知道如何将这些学到的知识运用到实际的案例上！ 其实这个问题很好解决，如果你在开发中很少能够遇见需要Spring扩展时，不妨把目光放到一些依
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2024-05-28 13:51:54
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1、Dubbo的底层实现原理和机制–高性能和透明化的RPC远程服务调用方案–SOA服务治理方案Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况2、描述一个服务从发布到被消费的详细过程务。首先先获取zk的配置信息，然后获取需要暴露的url，然后调用registry.register方法将url注册到zookeeper上
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2023-12-07 22:05:13
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1、面试题 分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？2、面试官心里分析 从这个问题开始，面试官就已经进入了实际的生产问题的面试了 一个分布式系统中的某个接口，要保证幂等性，该如何保证？这个事儿其实是你做分布式系统的时候必须要考虑的一个生产环境的技术问题。啥意思呢？ 你看，假如你有个服务提供一个接口，结果这服务部署在了5台机器上，接着有
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2023-07-27 15:33:53
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# 如何实现分布式面试题java
## 介绍
在分布式面试题java的实现过程中，我们需要考虑到分布式系统的特点以及解决方案。本文将详细介绍整个实现的流程，并提供每一步的代码示例和解释。
## 实现流程
下面是实现分布式面试题java的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 分布式面试题java实现流程
原创
2023-10-07 03:54:19
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前言前两天，我收到了蚂蚁金服的offer，从朋友的内推开始面试到拿到最后offer经历了4面技术、一面交叉面和一面HR面。经过了漫长的等待和几次几乎折磨的面试之后，终于拿到了offer。分布式锁的坑高并发场景下的问题以下问题不是说在并发不高的场景下不容易出现，只是在高并发场景下出现的概率更高些而已。性能问题来自于以下两方面：**①获取锁的时间上。**如果 Redlock 运用在高并发的场景下，存在
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2023-11-01 20:35:59
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# Java分布式面试题解析
## 引言
随着互联网的迅猛发展，分布式系统已经成为了一个热门话题。在分布式系统中，不同的机器通过网络互相通信和协作，共同完成各种任务。在分布式系统中，Java是广泛应用的语言之一，因为Java具有平台无关性、强大的库支持以及良好的可扩展性等优点。本文将介绍在Java分布式系统中常见的面试题，并给出相应的代码示例。
## 一、分布式通信
分布式系统中，不同机器
原创
2023-08-09 18:53:19
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2021大厂Java面试真题（分布式 ）1、分布式服务接口的幂等性如何设计？所谓幂等性，就是说一个接口，多次发起同一个请求，你这个接口得保证结果是准确得。比如不能多扣款。不能多插入一条数据，不能将统计值多加了 1，这就是幂等性。其实保证幂等性主要是三点：对于每个请求必须有一个唯一的标识，举个例子：订单支付请求，肯定得包含订单 ID，一个订单 ID 最多支付一次。每次处理完请求之后，必须有一个记录标
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2023-08-07 12:49:24
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1、Dubbo的底层实现原理和机制–高性能和透明化的RPC远程服务调用方案–SOA服务治理方案Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况2、描述一个服务从发布到被消费的详细过程务。首先先获取zk的配置信息，然后获取需要暴露的url，然后调用registry.register方法将url注册到zookeeper上
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2023-07-15 21:00:37
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1.多系统之间怎么实现通信的？A系统—》B系统的服务有两种通信方式，第一种是利用HttpClient，HttpClient提供了http服务的能力，其工作原理就类似于我们去打开浏览器访问一个网页去获取数据，最终网页将数据展现出来。HttpClient可以利用get或者post请求去抓取一个接口的数据，从而得到我们需要的数据。还有一种便是MQ,使用前，首先搭建一个rabbitMQ的服务器，MQ和Ht
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2023-08-27 20:31:56
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MySQL事务的隔离级别多线程线程的生命周期新建(New)运行(Runnable)阻塞(Blocked)等待(Waiting)带超时时间的等待(TIMED_WAITING)终止(TERMINATED)多线程中锁有哪几种？分布式分布式事务分布式事务的解决方案一、两阶段提交(2PC)二、补偿事务(TCC)三、本地消息表(异步确保)四、MQ事务消息分布式锁分布式锁的解决方案一、基于数据库实现分布式锁
创
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2023-06-06 14:44:40
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ZooKeeper和Redis两种分布式锁区别Redis:优点：redis基于内存，读写性能很高，因此基于redis的分布式锁效率比较高缺点：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。redis一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis ma
原创
2022-11-22 17:02:59
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速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
原创
2021-08-04 15:43:37
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分布式锁的坑高并发场景下的问题以下问题不是说在并发不高的场景下不容易出现，只是在高并发场景下出现的概率更高些而已。性能问题来自于以下两方面：**①获取锁的时间上。**如果 Redlock 运用在高并发的场景下，存在 N 个 Master 节点，一个一个去请求，耗时会比较长，从而影响性能。这个好解决，通过上面描述不难发现，从多个节点获取锁的操作并不是一个同步操作，可以是异步操作，这样可以多个节点同时
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2024-01-29 11:32:39
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