前言随着 5G 时代的到来，大数据人工智能产业链又一次迎来了井喷式的爆发，随着岗位需求的不断增加，越来越多的人选择大数据课程，但是没有真正从事大数据工作的人面对企业面试有种无从下手的感觉，面对面试说不到技术的重点，每次面试只能靠队友，靠兄弟支援，尤其是面对架构，编程更是无从下手。于是我决定对市场上大多的有关大数据核心的面试题做一个详细的分析，也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。1

0、概要1、如何更新给一个大表建索引2、如何批量删除N行记录, 有什么注意事项3、如何删除表？4、MySQL如何扩容5、如何排查因为MySQL导致CPU占用高的问题？6、MySQL数据库磁盘IO使用高，请问如何进行排查？7、如何批量插入大量数据?8、数据备份和恢复1、如何更新给一个大表建索引出现概率: ★★★★这个问题考察的点: 线上高并发下的添加大表建索引当表数据量很大时，建立索引或者修改表结构

redisson建议阅读时间: 2minredisson 实现分布式锁的机制如下：依赖版本implementation 'org.redisson:redisson-spring-boot-starter:3.17.0'测试代码下面是模拟一个商品秒杀的场景，示例代码如下：public class RedissonTest {public static void main(String[] args

本书对于DDD的映射可以帮助你同时体会到战略设计和战术设计的好处。通过一些具体的例子,你将感受到这些DDD映射的业务价值和技术展现力。内容概括：以正确的方式带领你进入DDD世界，从而快速地从中获取价值。将DDD用于不同的架构中，包括六边形架构、SOA、REST、CORS、事件驱动架构和基于数据网格的架构。适当地设计和实现实体——并且何时应该使用值对象而不是实体。掌握DDD的领域事件技术。通过ORM

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Dubbo用起来就和EJB、WebService差不多，调用一个远程的服务（或者JavaBean）的时候在本地有一个接口，就像调用本地的方法一样去调用，它底层帮你实现好你的方法参数传输和远程服务运行结果传回之后的返回，就是RPC的一种封装当然，这个只是Dubbo的最基本的功能，它的特点是：相信不少去面试阿里的朋友都有被面试官问到了Dubbo的相关问题，小编在这里将阿里面试官问的最频繁的那些Dubb

为了构建高并发、高可用的系统架构，压测、容量预估必不可少，在发现系统瓶颈后，需要有针对性地扩容、优化。结合楼主的经验和知识，本文做一个简单的总结，欢迎探讨。1、QPS保障目标一开始就要明确定义QPS保障目标，以此来推算所需的服务、存储资源。可根据历史同期QPS，或者平时峰值的2到3倍估算。压测目标示例：qps达到多少时，服务的负载正常，如平均响应时间、95分位响应时间、cpu使用率、内存使用率、消

一、开通 OSSOSS 也就是 Object Storage Service，是阿里云提供的一套对象存储服务，国内的竞品还有七牛云的 Kodo和腾讯云的COS。第一步，登录阿里云官网，搜索“OSS”关键字，进入 OSS 产品页。第二步，如果是 OSS 新用户的话，可以享受 6 个月的新人专享优惠价，不过续费的时候还是会肉疼。第三步，进入 OSS 管理控制台，点击「Bucket 列表」，点击「创建

前言在开源界，高性能服务的典型代表就是Nginx和Redis。纵观这两个软件的源码，都是非常简洁高效的，也都是基于异步网络IO机制的，所以对于要学习高性能服务的程序员或者爱好者来说，研究这两个网络服务的源码是非常有必要的。Nginx目前市面上的书籍很多，但是Redis 确实寥寥无几。这几年Redis版本发展非常快，从稳定的2.x版本，发展到增加了很多优秀特性的5.0版本，这些特性目前尚无资料进行系