最近面试的Coder们,你们对结果还满意吗?今天给大家总结下Java面试中常见的问题和应对策略,虽然可能好多人认为我把那些面试中常见的记下就行了,但你确定你真的都能记得住吗。尤其对中高级的Java开发来说,有经验的面试官问的知识点都很广,你想全部记住基本可能性不大。所以,技巧和策略很重要。我们先说说Java面试中的基础问题吧。
对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说,不管是用于存储用户数据的索引(包括聚集索引和非聚集索引),还是各种系统数据,都是以页的形式存放在磁盘上的。而CPU与内存的交互远远快于与磁盘的交互,所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时,如果需要访问某个页的数据,就会把完整的页中的数据全部加载到内存中。也就是说,即使我们只需要访问一个页的一条记录,也需要先把整个页的数据加载到内存中。
如: 一个班中有30个人,进行考试,只有2个或者3个人挂科了,这很正常 但若只有2个或者3个人过了,其他人都挂科了,就很不正常
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢,明明你确定打开页面时没有大量的写入操作!
select group_name,max(score) from table group by group_name order by group_name
分享一位同学快手Java后端一面的面经,全程1 小时都在问基础+八股文,没有问任何项目。有的公司公司,一面主要是看看同学的基础好不好,所以一面通常是重点问基础,二面就会多问项目了。
每个进程各自有不同的用户地址空间,任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到,所以进程之间要交换数据必须通过内核,在内核中开辟一块缓冲区,进程A把数据从用户空间拷到内核缓冲区,进程B再从内核缓冲区把数据读走,内核提供的这种机制称为进程间通信。
PostgreSQL使用shared_buffers来缓存内存中的块。其思想是减少磁盘I/O并以最有效的方式加速数据库。在正常操作期间,数据库缓存将非常有用,并确保良好的响应时间。但是,如果由于某种原
响应时间 并发数目 吞吐量。常用的吞吐量指标: ①TPS(每秒事务数)、
MySQL 5.7发布后,在复制方面有了很大的改进和提升。比如开始支持多源复制(multi-source)以及真正的支持多线程复制了。多源复制可以使用基于二进制日子的复制或者基于事务的复制。下面我们说一说如何配置基于二进制日志的多源复制。
之前一直有博主要求整理下 VPS 主机优化方法,那么如果你是 VPS 主机(Linux),可以尝试一下了,尤其是 linux 系统的内核参数优化。 一、增加 SWAP 分区 VPS(Virtual Private Server 虚拟专用服务器)技术,将一部服务器分割成多个虚拟专享服务器的优质服务。每个 VPS 都可分配独立公网 IP 地址、独立操作系统、独立超大空间、独立内存、独立执行程序和独立系统配置等。 下面是配置过程中的一些笔记: VPS 只有一个根分区,没有 swap 交换分区。VPS 内存不大,于
Apache ZooKeeper 是一个开源的实现高可用的分布式协调服务器。ZooKeeper是一种集中式服务,用于维护配置信息,域名服务,提供分布式同步和集群管理。所有这些服务的种类都被应用在分布式环境中,每一次实施这些都会做很多工作来避免出现bug和竞争条件。
进程通信: 每个进程各自有不同的用户地址空间,任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到,所以进程之间要交换数据必须通过内核,在内核中开辟一块缓冲区,进程A把数据从用户空间拷到内核缓冲区,进程B再从内核缓冲区把数据读走,内核提供的这种机制称为进程间通信。
本文讲述了一位技术编辑人员,在接手技术社区运营工作后,如何通过一系列技术工具、资源、人力投入,将社区内容质量和活跃度提升至新的高度。作者通过具体实例,介绍了如何利用技术提升社区运营效率,并实现用户留存和转化率。
最近遇到了机器特别卡,请求发到服务器收不到响应的情况,总结了下 vmstat 定位系统性能问题的用法
原文地址 http://hi.baidu.com/ywdblog/item/1a8c6ed42edf01866dce3fe3
InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型,各有优缺点,视具体应用而定。基本 的差别为:
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式,开源的,分布式协调服务,他提供了一组简单的原生接口,分布式应用可以基于它实现,高水准的同步,集群,配置管理和命名服务。它基于开发,使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现,可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此,它是使用的是一种
1999年2月10日,腾讯QQ横空出世。光阴荏苒,那个在你屏幕右下角频频闪动的企鹅已经度过了18个年头。随着QQ一同成长的你,还记得它最初的摸样吗?
踩过的坑,实在不想再踩了,记录记录。 CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误 } curl_close($ch);//关闭curl 同理,像正则,Json,数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议 未支持的协议。此版cURL 不支持这一协议。 2 初始
在服务器端程序开发领域,性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而,服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路,这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践,并分为几个部分来说明:
RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的。 Master和Slave的区别:
Snap7-Server 既不是一种真实PLC,也不是从PLC收集数据并呈现结果的程序。
在说这个事前希望大家都能对 CPU 、 内存 、 硬盘的速度都有了解了,这样可能理解得更深刻一点,不了解的朋友点:CPU到底比内存跟硬盘快多少
缓存是分布式系统中的重要组件,主要解决高并发,大数据场景下,热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件,主要解决高并发,大数据场景下,热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 (1) 将数据写入/读取速度更快的存储(设备); (2) 将数据缓存到离应用最近的位置; (3) 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中,缓存的应用非常广泛,从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件,主要解决高并发,大数据场景下,热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
面试常常被要求「熟悉分布式技术」,当年搞 “XXX管理系统” 的时候,我都不知道分布式系统是个啥。分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机中上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
图2-1可以说是标准的生产库环境,处处体现了冗余,有效防止了单点故障。这就是HA(高可用)
1. 主从复制介绍 什么是主从复制 为什么要使用主从复制 redis-server 单点故障。 单节点 QPS 有限。 主从复制的应用场景 读写分离场景,规避 redis 单机瓶颈。 故障切换,mas
为了达到这个目的,我们主要从四个方面入手: 1、减少磁盘空间占用 2、终止不常用的系统服务 3、安全问题 4、另外一些技巧
主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader),后者称为从节点(slave/follower);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。Master以写为主,Slave以读为主
当服务使用关系型数据库已经达到性能瓶颈的时候我们应该怎么办,数据库已经分片了,也分库分表了,索引什么也都极致了(一般不可能)但是还是扛不住高流量。有点经验的同学都会说:“加缓存,上redis or 直接应用内存(缓存)“。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题,基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”,复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题,这些看似不常见的概念,都与我们的缓存服务器相关,一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等,而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
在《朴素、Select、Poll和Epoll网络编程模型实现和分析——模型比较》一文中,我们分析了各种模型在处理短连接时的能力。本文我们将讨论处理长连接时各个模型的性能。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
马克-to-win @ 马克java社区:hadoop配置文件位于:/etc/hadoop下(etc即:“etcetera”(附加物))
Sentieon软件为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案,其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下,大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度,并匹配目前全部第二代、三代测序平台,对短读长NGS、长读长longread测序数据进行SNP/INDEL/SV分析。最高支持20万人全基因组联合变异检测分析。
最近一段时间,分享了很多互联网中大厂的面经,有同学反馈压力有点大,一场面试直接问 1 小时八股, 30-40 个题目。
这篇文章我会先介绍整体的架构设计,然后再深入各核心模块的详细设计、核心流程的剖析。
单核时代只有一个CPU,多线程嗷来回的进行上下文切换,损耗很大,计算机的性能提升不起来。后来有了多核时代,终于可以实现并行运行。如果在这里更好的应用线程压榨CPU的性能,成为了我们挑战的目标。
针对以上的问题,Redis集群提供了较为完善的方案,解决了存储能力受到单机限制,写操作无法负载均衡的问题。
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情,但是缓存机制却有一个核心的难点,就是——缓存清理。我们所说的缓存,都是保存一些数据,但是这些数据往往是会变化的,我们要针对这些变化,清理掉保存的“脏”数据,却可能不是那么容易。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
由于数据库的读量大于写量,所以当读锁源源不断时,写锁就不能施加。所以可能采用读5个,写1个的策略施加锁就可以解决问题(具体的情况视各自的"锁策略"而定)
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。
1.在服务器往盘阵中写入或读出数据时报错(如I/0 error,读写延缓失败等),或不能写入数据,或写入过程中出错
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/142637.html原文链接:https://javaforall.cn
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