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分布式事务主要解决分布式一致性的问题。说到底就是数据的分布式操作导致仅依靠本地事务无法保证原子性。与单机版的事务不同的是#xff0c;单机是把多个命令打包成一个统一处理#xff0c;分布式事务是将多个机器上执行的命令打包成一个命令统一处理。
MySQL 提供了…前言
分布式事务主要解决分布式一致性的问题。说到底就是数据的分布式操作导致仅依靠本地事务无法保证原子性。与单机版的事务不同的是单机是把多个命令打包成一个统一处理分布式事务是将多个机器上执行的命令打包成一个命令统一处理。
MySQL 提供了redo logundo log Read View两阶段提交MVCC 机制等等来保障事务的安全。分布式事务是不是更难呢拭目以待。
汇总技术架构路线梳理技术盲区条理清晰一清二楚
在技术汇总中可以看到有一些是自己常用的也有一些是当前工作经历下没用接触过的。那么这些以上的技术栈你有想过他们是怎么互相配合组装出一张技术架构图吗?每一个地方用什么技术承载也可以考虑自己的日常开发中都有哪些技术来支撑你们整个技术框架。 这是一张把服务端开发涉及的技术栈汇总出来的一张技术架构图。当然技术栈内容绝对不止局限于此还有很多的其他的框架可以被替代只不过这些是比较常用的。这些构成你日常开发的整张技术图可能有些是没用接触的但这样就可以很好地让你去补充自己的盲区。
对应梳理笔记快速突破核心内容 什么样的技术才能进互联网大厂
对于一名“合格的”程序员来说进入互联网大厂一定是对自己职业生涯上的追求所以我建议大家平时在学习的时候尽量用大厂的标准要求自己。
每个公司的每个职位要求会略有不同所以不能一概而论某一行没有写某项技术点也不能代表什么。更多的是参考以及自己在面试求职时可以按照这个方式进行梳理。 综上各家公司的招聘要求梳理出七个方向的考点包括基本功底、常用技术、技术深度、技术经验、学习能力、工作能力、项目经验。
数据结构与算法
在字节跳动、华为等公司带动下无论是求职者还是面试官都逐渐认识到算法面试其实是相对高效、准确且公平的筛选机制。
你可能会认为这对你来说就是“面试造火箭工作拧螺丝”罢了但对于企业来说算法面试就是为了筛选出足够聪明要么足够勤奋的人在一个算法题中不仅考察你的沟通能力你的逻辑思维能力同时也在考察你的**代码质量。**因此无论在哪种情况下都不是单纯刷题背题就能应付的。
第 1 节HashCode为什么使用31作为乘数 第 2 节HashMap 源码分析(上) 第 3 节HashMap 源码分析(下) 第 4 节2-3树与红黑树学习(上) 第 5 节2-3树与红黑树学习(下) 第 6 节ArrayList 详细分析 第 7 节LinkedList、ArrayList插入分析 第 8 节双端队列、延迟队列、阻塞队列 第 9 节java.util.Collections、排序、二分、洗牌、旋转算法 第 10 节StringBuilder 与 String 对比 码农会锁
第 1 节volatile 第 2 节synchronized 第 3 节ReentrantLock 和 公平锁 第 4 节AQS原理分析和实践运用 第 5 节AQS 共享锁Semaphore、CountDownLatch 多线程
第 1 节Thread.start() 启动原理 第 2 节Thread状态转换、方法使用、原理分析 第 3 节ThreadPoolExecutor 第 4 节线程池讲解以及JVMTI监控 JVM 虚拟机
第 1 节JDK、JRE、JVM 第 2 节JVM 类加载实践 第 3 节JVM 内存模型 第 4 节JVM 故障处理工具 第 5 节GC 垃圾回收 总结绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图xmind 其实关于Kafka能问的问题实在是太多了扒了几天最终筛选出44问基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问个个直戳痛点不知道如果你不着急看答案又能答出几个呢
若是对Kafka的知识还回忆不起来不妨先看我手绘的知识总结脑图xmind不能上传文章里用的是图片版进行整体架构的梳理
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梳理了知识刷完了面试如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。 Kafka入门 为什么选择Kafka Kafka的安装、管理和配置 Kafka的集群 第一个Kafka程序 Kafka的生产者 Kafka的消费者 深入理解Kafka 可靠的数据传递 Spring和Kafka的整合 SpringBoot和Kafka的整合 Kafka实战之削峰填谷 数据管道和流式处理(了解即可) Kafka的消费者 深入理解Kafka 可靠的数据传递 Spring和Kafka的整合 SpringBoot和Kafka的整合 Kafka实战之削峰填谷 数据管道和流式处理(了解即可)
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