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通过以上七个步骤,我想你应该能够从中获益良多,掌握高并发系统设计的精髓!从基础出发,由浅入深,从七个方面(基础+数据库+缓存+消息队列+分布式服务+维护+实战)去带领大家去学习高并发系统设计!先带你建立对高并发系统设计的直观理解,再以最简单架构逐步演进到支撑百万、千万并发的分布式架构为案例,带你解决这个过程中遇到的痛点问题,提升业务处理能力,真正完成一次系统演进,最后结合实战优化整体设计思路。需要

由于文章篇幅限制,内容过多,就只把部分知识点及目录截图粗略的介绍,每个小节点里面还有有更细化的内容!需要获取这份RabbitMQ实战核心知识点的pdf文档的朋友在文章末尾获取。

数据库乐观锁;基于Redis的分布式锁;基于ZooKeeper的分布式锁本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。本文主要介绍了如何使用Java代码正确实现Redis分布式锁,对于加锁和解锁也分别给出了两个比较经典的错误示例。其实

查询背景有一个表tmp_test_course大概有10万条记录,然后有个json字段叫outline,存了一对多关系(保存了多个编码,例如jy1577683381775)我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据,目标总数据量:2931条SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is...
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LOADING_PERCENT的值就是20),即设定loadingId为20%的阈值,例如当前id是10000,步长为10000,那么loadingId=12000。Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper,不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上,Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的,每个应用在使用Leaf-snowflake时,

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最近在做订单模块,用户购买服务类产品之后,需要进行预约,预约成功之后分别给商家和用户发送提醒短信。考虑发短信耗时的情况所以我想用异步的方法去执行,于是就在网上看见了Spring的@Async了。但是遇到了许多问题,使得@Async无效,也一直没有找到很好的文章去详细的说明@Async的正确及错误的使用方法及需要注意的地方,这里简单整理了一下遇见的问题,Sring是以配置文件的形式来开启@Async








