一文解析:Redis快取穿透、快取雪崩、Redis併發問題
歡迎關注專欄:Java架構技術進階。裡面有大量batj面試題集錦,還有各種技術分享,如有好文章也歡迎投稿哦。 把redis作為快取使用已經是司空見慣,但是使用redis後也可能會碰到
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正常情況下,查詢的資料都存在,如果請求一個不存在的資料,也就是快取和資料庫都查不到這個資料,每次都會去資料庫查詢,這種查詢不存在資料的現象我們稱為快取穿透 穿透帶來的問題 如果每次都拿一個不存在的id去
搜尋是大資料領域裡常見的需求。Splunk和ELK分別是該領域在非開源和開源領域裡的領導者。本文利用很少的Python程式碼實現了一個基本的資料搜尋功能,試圖讓大家理解大資料搜尋的基本原理。 布隆過濾器
搜尋是大資料領域裡常見的需求。Splunk和ELK分別是該領域在非開源和開源領域裡的領導者。本文利用很少的Python程式碼實現了一個基本的資料搜尋功能,試圖讓大家理解大資料搜尋的基本原理。 布隆過濾器 (
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最近好奇的研究了下Spark的BloomFilter的實現,發現其 org/apache/spark/util/sketch/BitArray.java 對bit處理的實現很巧妙(原始碼可能是從其他
布隆過濾器概述 布隆過濾器解決這樣一個問題,假設有一個搜尋引擎公司,在他公司的伺服器上,有100億條URL黑名單,當你搜索某個URL的時候,伺服器就會檢測這些URL在不在黑名單,如果在,就不顯示,如果不在,
如果面試官問你,一個網站有 100 億 url 存在一個黑名單中,每條 url 平均 64 位元組。問這個黑名單要怎麼存?若此時隨便輸入一個 url,如何判斷該 url 是否在這個黑名單中? 對於第一個問題
布隆過濾器是一個神奇的資料結構, 可以用來判斷一個元素是否在一個集合中 。很常用的一個功能是用來 去重 。在爬蟲中常見的一個需求:目標網站 URL 千千萬,怎麼判斷某個 URL 爬蟲是否寵
簡介 全文行文是基於面試題的分析基礎之上的,具體實踐過程中,還是得具體情況具體分析,且各個場景下需要考慮的細節也遠比本文所描述的任何一種解決方法複雜得多。 何謂海量資料處理?