前言如果在一个分布式系统中，我们从数据库中读取一个数据，然后修改保存，这种情况很容易遇到并发问题。因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就会导致数据的不正确。这种场景其实并不少见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。由此可见分布式锁的目的其实很简单，就是为了保证多台服务器在执行某

作者：bravo1988链接：https://www.zhihu.com/question/317687988/answer/1715863550来源：知乎这个回答更注重解释是什么，适合对Redis分布式锁完全没概念的同学。如果你已经有Redis分布式锁使用经验，可以不用看。我发现知乎戾气真重，什么乱七八糟的人都有。如果你觉得这回答不是你期望的，左滑退出就好了，干嘛非要浪费自己的时间看完然后评论一

场景当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据需求只查询时间区间内的。

小编分享的这份 Java 后端开发面试总结包含了 JavaOOP、Java 集合容器、Java 异常、并发编程、Java 反射、Java 序列化、JVM、Redis、Spring MVC、MyBatis、MySQL 数据库、消息中间件MQ、Dubbo、Linux、ZooKeeper、 分布式 &数据结构与算法等 25 个专题技术点，都是小编在各个大厂总结出来的面试真题，已经有很多粉丝靠这份 PDF

数据一致性指的是：缓存中存有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值；缓存中没有该数据，数据库中的值 = 最新值。反推缓存与数据库不一致：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库存在旧的数据，导致线程读取到旧数据。❝为何会出现数据一致性问题呢？把 Redis 作为缓存的时候，当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。数据库跟缓存，毕竟是两套系统，如果要保证强一致性，势必要引入2PC

此外，运行时的临时变量创建采用了缓冲池技术，以确保高效的运行时性能，使其与一些性能优秀的脚本引擎（如Groovy）相当。这使得业务规则的表达更加灵活，虽然相对于强类型脚本语言可能略慢，但在业务的灵活性方面提供了很大的优势。作为阿里巴巴开源的一款轻量级动态脚本引擎的主要功能和应用场景，并深入讲解了其在规则引擎和业务场景中的使用优势。）是阿里巴巴开源的一门动态脚本引擎解析工具，起源于阿里巴巴的电商业务

前言功能开发完成仅仅是项目周期中的第一步，一个完美的项目是在运行期体现的今天我们就来看看笔者之前遇到的一个问题CPU飙升的问题。 代码层面从功能上看没有任何问题但是投入使用后却让我头大问题描述系统上点击数据录入功能在全局监控中会受到相关消息的通知。此时服务器CPU飙升300%问题定位首先我们先梳理下Websocket的数据发送的简单原理示意图。往往定位问题得清楚我们的逻辑是什么当一个客户端启动时除

实现延迟队列的方式有很多种，有本地自己jdk方式实现、Quartz 定时任务实现、RabbitMQ 延时队列实现，还有Redis方式实现。综合自己的生产情况，Redis是符合分布式服务及开发成本较小的一种方式。基本的机制如下图延迟队列本文将通过工具包Redisson用极简单的方式来实现一个延迟队列。同时提供一下比较完备的例子。一、延迟队列的使用场景背景：1、当订单一直处于未支付状态时，如何及时地关

在数字化系统的权限架构演进中，用户、角色、菜单始终构成权限管理的三位一体基础框架。随着企业治理进入精细化阶段，传统RBAC模型在应对多维数据管控需求时日益显现其局限性。基于此，"功能权限-数据权限-审批权限"的三元权限体系逐渐成为行业最佳实践，其中数据权限因其与业务场景的高度耦合性，成为系统架构设计中的关键突破点。本文将系统解构四种典型数据权限实现方案，揭示灵活高效的数据权限建模方法论。

淘宝网经历这么多年双 11 的“风吹雨打”，早已经能够抗住千亿级的并发量，那么淘宝网的系统架构是如何设计的呢？今天我们就会来系统地学习一下淘宝网 Java 千亿级并发系统架构设计！但是在开始之前，我想告诉大家的是，我们要学习他们的思路，但是又不能走他们的老路，为什么呢？因为淘宝的系统虽然能够同时解决百万、千万人同时在线的需求，但其内部的复杂程度也远非我们能够想象的。盲目地追求只能让我们的架构复杂不