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算法时间复杂度分析
在看一个算法是否优秀时,我们一般都要考虑一个算法的时间复杂度和空间复杂度。现在随着空间越来越大,时间复杂度成了一个算法的重要指标,那么如何估计一个算法的时间复杂度呢? 首先看一个时间复杂度不同的两个算法,解决同一个问题,会有多大的区别。 下面两个算法都是用来计算斐波那契数列的,…
关于redis的几件小事(五)redis保证高并发以及高可用
redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS。 redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量…
关于MQ的几件小事(一)消息队列的用途、优缺点、技术选型
(1)解耦:可以在多个系统之间进行解耦,将原本通过网络之间的调用的方式改为使用MQ进行消息的异步通讯,只要该操作不是需要同步的,就可以改为使用MQ进行不同系统之间的联系,这样项目之间不会存在耦合,系统之间不会产生太大的影响,就算一个系统挂了,也只是消息挤压在MQ里面没人进行消费…
关于MQ的几件小事(二)如何保证消息队列的高可用
RabbitMQ基于主从模式实现高可用。RabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式。 单机模式就是demo级别的,生产中不会有人使用。 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbit…
关于MQ的几件小事(三)如何保证消息不重复消费
简单来说,幂等性就是一个数据或者一个请求,给你重复来了多次,你得确保对应的数据是不会改变的,不能出错。 (1)首先,比如rabbitmq、rocketmq、kafka,都有可能会出现消息重复消费的问题。因为这个问题通常不是由mq来保证的,而是消费方自己来保证的。 kafka有一…
关于MQ的几件小事(四)如何保证消息不丢失
数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决;不能少,就是说不能丢失数据。如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的。 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了。下面从rabbitmq和k…
关于MQ的几件小事(五)如何保证消息按顺序执行
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一…
关于MQ的几件小事(七)如果让你设计一个MQ,你怎么设计
(1)首先这个mq得支持可伸缩性吧,就是需要的时候快速扩容,就可以增加吞吐量和容量,那怎么搞?设计个分布式的系统呗,参照一下kafka的设计理念,broker -> topic -> partition,每个partition放一个机器,就存一部分数据。如果现在资源不够了,简单…
关于MQ的几件小事(六)消息积压在消息队列里怎么办
场景: 几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多。线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一…
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