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杭州某大厂:MySQL 连环问(第二弹)

大家好,我是yes。 MySQL 面试题又更新啦! 请继续接招。 说说分库分表? 随着用户量的激增和时间的堆砌,存在数据库里面的数据越来越多,此时的数据库就会产生瓶颈,出现资源报警、查询慢等场景。 首先单机数据库所能承载的连接数、I/O及网络的吞吐等都是有限的,所以当并发量上来了之后,数据库就渐渐顶不住了。 再则,如果单表的数据量过大,查询的性能也会下降。因为数据越多 B+ 树就越高,树越高则查询 I/O 的次数就越多,那么性能也就越差。 因为上述的原因,不得已就得上分库分表了。 把以前存在一个数据库实例里的数据拆分成多个数据库实例,部署在不同的服务器中,这是分库。 把以前存在一张表里面的数据拆分成多张表,这是分表。 一般而言: 分表:是为了解决由于单张表数据量多大,而导致查询慢的问题。大致三、四千万行数据就得拆分,不过具体还是得看每一行的数据量大小,有些字段都很小的可能支持更多行数,有些字段大的可能一千万就顶不住了。 分库:是为了解决服务器资源受单机限制,顶不住高并发访问的问题,把请求分配到多台服务器上,降低服务器压力。 你们一般怎么分库的? 一般分库都是按照业务划分的,比如订单库、...

数栈产品分享:Kafka—实时离不开的那个TA

一、前言 随着技术不断的成熟及市场需求的日益旺盛,实时开发已经成为当前大数据开发不可或缺的一部分。在整个实时开发的链路中,数据采集需要写入到Kafka,数据处理也需要使用到Kafka。今天我们就针对Kafka这个时下主流的消息中间件进行简单的介绍。 二、消息队列:数据流的归宿 在实时开发的场景中,来源于各类行为、事件的数据是随着发生时间源源不断如同河流一般进入实时任务并不断产出结果的。传统的异构数据源,数据以结构化的形式存储在对应的库表内。那么除了数据本身包含的业务时间属性,要如何找到一个稳定的时间维度来描述这些数据的先后呢?又要将流式的数据放在哪里去进行处理? 消息队列就是为了应对大量数据需要传递、分析场景所涉及的。 目前消息队列的方式分为以下两种: 点对点(point to point,queue):消息被任一消费者消费后即消失在点对点系统中,消息被保留在队列中,一个或多个消费者可以消耗队列中的消息,但是特定消息只能由最多一个消费者消费,一旦消费者读取队列中的消息,它就从该队列中消失。 发布-订阅(publish/subscribe,topic):消息可被所有订阅者(组)消费在发布...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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