白岳
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公众号「服务端思维」
擅长的技术
- Java
- 数据库
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2019年06月
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06.21 00:38:16
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2019-06-21 00:38:16
MySQL单表数据不要超过500万行：是经验数值，还是黄金铁律？
原文地址：梁桂钊的博客 博客地址：http://blog.720ui.com 欢迎关注公众号：「服务端思维」。一群同频者，一起成长，一起精进，打破认知的局限性。 今天，探讨一个有趣的话题：MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表？有人说 2000 万行，也有人说 500 万行。
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2019-06-21
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2019-05-17
人人都是 API 设计师：我对 RESTful API、GraphQL、RPC API 的思考
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2019-04-16
谷歌助力，快速实现 Java 应用容器化
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2019-04-10
30 分钟快速入门 Docker 教程
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2019-07-17
分布式事务具体解决方案？
比较倾向，最终一致性，比如可靠消息投递。赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
求redis缓存与数据库一致性解决方案?
redis cache 是可以接受一段时间的不一致，每次更新的时候可以清空缓存或者再更新一次赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
一个mysql库里面的表基本都没主键 有什么后果啊？
主键一定要有赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
mysql视图能提高查询速度吗？
对性能影响不大赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
spring boot 事务
如果是本地事务，使用 @Transactional 。赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
mysql分库分表
推荐阅读http://blog.720ui.com/2017/mysql_core_08_multi_db_table/http://blog.720ui.com/2017/mysql_core_09_multi_db_table2/赞1 踩0 评论0 -
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2019-07-17
[@倚贤][¥20]正确打开MongoDB的姿势是怎样的？
MongoDB 是对传统关系型数据库的补充，它非常适合高伸缩性的场景，它是可扩展性的表结构。基于这点，可以将预期范围内，表结构可能会不断扩展的 MySQL 表结构，通过 MongoDB 来存储，这就可以保证表结构的扩展性。此外，日志系统数据量特别大，如果用 MongoDB 数据库存储这些数据，利用分片集群支持海量数据，同时使用聚集分析和 MapReduce 的能力，是个很好的选择。MongoDB 还适合存储大尺寸的数据，GridFS 存储方案就是基于 MongoDB 的分布式文件存储系统。推荐阅读：http://blog.720ui.com/2017/db_better_db_use/赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
[@小川游鱼][¥20]使用redis如何设计分布式锁?使用zk可以吗?如何实现啊这两种哪个效率更高啊??
Redisson分布式锁，分布式锁，了解一下赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
[@徐雷frank][¥20]一般什么情况下用mongodb?
MongoDB 是对传统关系型数据库的补充，它非常适合高伸缩性的场景，它是可扩展性的表结构。基于这点，可以将预期范围内，表结构可能会不断扩展的 MySQL 表结构，通过 MongoDB 来存储，这就可以保证表结构的扩展性。此外，日志系统数据量特别大，如果用 MongoDB 数据库存储这些数据，利用分片集群支持海量数据，同时使用聚集分析和 MapReduce 的能力，是个很好的选择。MongoDB 还适合存储大尺寸的数据，GridFS 存储方案就是基于 MongoDB 的分布式文件存储系统。推荐阅读：http://blog.720ui.com/2017/db_better_db_use/赞1 踩0 评论0 -
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2019-07-17
[@徐雷frank][¥20]MongoDB咨询
场景不同，在某些场景下，可以充分的利用 Redis 的特性，大大提高效率。这些场景包括缓存，会话缓存，时效性，访问频率，计数器，社交列表，记录用户判定信息，交集、并集和差集，热门列表与排行榜，最新动态等。MongoDB 是对传统关系型数据库的补充，它非常适合高伸缩性的场景，它是可扩展性的表结构。基于这点，可以将预期范围内，表结构可能会不断扩展的 MySQL 表结构，通过 MongoDB 来存储，这就可以保证表结构的扩展性。推荐阅读：http://blog.720ui.com/2017/db_better_db_use/赞1 踩0 评论0 -
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2019-03-11
如何选择合适的数据存储方案
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2019-03-11
如何保证服务4个9的可用性？
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2019-07-17
如何保证服务4个9的可用性？
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2019-07-17
分布式事务解决方案？
最终一致性解决方案赞1 踩0 评论0 -
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2019-07-17
分布式对于电脑台数要求， 服务器要求
没有特别要求，但是要做主从、灾备等，至少提供两台以上，同时，根据机器性能考虑负载情况。赞1 踩0 评论0 -
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2019-07-17
java是最好的编程语言？
java拥有最好的生态赞1 踩0 评论0 -
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2019-07-17
Java有成熟的高并发框架吗?
netty赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
java版本计划
Oracle 加快 Java 迭代速度，功能性版本只维护六个月赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
如何构建微服务
微服务的基石是基础设施，我这先推荐一本书《生产微服务》赞0 踩0 评论0 -
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2019-07-17
[@小川游鱼][¥20]如何理解分布式锁
我们探讨过幂等机制的实现方案，今天我们再来探讨下分布式锁是不是控制并发幂等的方式？ 可能由于客户端的重复提交产生多份相同的数据，也可能因为服务端的重试机制产生多次提交。此时，单单通过防重机制是不够的，还需要服务端的幂等机制保证唯一性。幂等机制的核心是保证资源唯一性，例如客户端重复提交或服务端的多次重试只会产生一份结果。支付场景、退款场景，涉及金钱的交易不能出现多次扣款等问题。事实上，查询接口用于获取资源，因为它只是查询数据而不会影响到资源的变化，因此不管调用多少次接口，资源都不会改变，所以是它是幂等的。而新增接口是非幂等的，因为调用接口多次，它都将会产生资源的变化。因此，我们需要在出现重复提交时进行幂等处理。注意的是，为了避免并发场景，我们可以通过锁机制，例如悲观锁与乐观锁保证数据的唯一性。这里，分布式锁是一种经常使用的方案，它通常情况下是一种悲观锁的实现。但是，很多人经常把悲观锁、乐观锁、分布式锁当作幂等机制的解决方案，这个是不正确的。并发控制只是保证临界区资源的安全，不出现脏数据，如果并发控制，多次提交是合法的，只是业务方面不合法，所以做幂等控制 。（感谢，【零度】诠释）因此，通过分布式锁不是控制并发幂等的方式，需要在提交记录的时候通过幂等机制保证数据的唯一性，确保不论如何设置超时时间，都不会出现幂等控制的问题。赞1 踩0 评论0
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