高并發(fā)消息隊(duì)列SEARCH AGGREGATION
回答:消息隊(duì)列是隊(duì)列形式，并發(fā)并不構(gòu)成太大影響，消息依然會(huì)按照提交順序進(jìn)入隊(duì)列，讀取的時(shí)候也是按照提交順序出隊(duì)，因?yàn)槭顷?duì)列順序，所以不太需要擔(dān)心因?yàn)橥瑫r(shí)對(duì)同一塊數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取而產(chǎn)生的問題，事實(shí)上消息寫入的時(shí)候可以采用鎖機(jī)制避免并發(fā)問題。
王晗
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回答:rabbitMQ:RabbitMQ是基于Erlang語言編寫的開源消息隊(duì)列。RabbitMQ在數(shù)據(jù)一致性、穩(wěn)定性和可靠性方面比較優(yōu)秀，而且直接或間接的支持多種協(xié)議，對(duì)多種語言支持良好。但是其性能和吞吐量差強(qiáng)人意，由于Erlang語言本身的限制，二次開發(fā)成本較高。kafka:Kafka是LinkedIn于2010年12月開發(fā)并開源的一個(gè)分布式流平臺(tái)，現(xiàn)在是Apache的頂級(jí)項(xiàng)目，是一個(gè)高性能跨語言分...
李增田
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回答:所謂并發(fā)，從概念可以看出其并不是并行，在用戶的角度來看有一種同時(shí)執(zhí)行的錯(cuò)覺，但在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部確實(shí)串行的，或者說在某種粒度是串行的。以更新表中某一行數(shù)據(jù)為例，在更新時(shí)會(huì)對(duì)改行數(shù)據(jù)加鎖，避免其它進(jìn)程對(duì)該行的訪問，從而避免數(shù)據(jù)沖突。除此以外，還有其它各種鎖來適應(yīng)不同的場(chǎng)景。所以，我們所謂的并發(fā)場(chǎng)景下，并不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題。
shaonbean
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回答:以mysql為列：1：支撐高并發(fā)系統(tǒng)，一定會(huì)涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)引擎必選innodb，innodb支持事務(wù)，事務(wù)級(jí)別根據(jù)業(yè)務(wù)而定，如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求很高，事務(wù)就開啟序列化級(jí)別，這樣就完全隔離事務(wù)，但是會(huì)導(dǎo)致鎖資源競(jìng)爭(zhēng)加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數(shù)據(jù)庫(kù)分成主庫(kù)和從庫(kù)，主庫(kù)負(fù)責(zé)寫數(shù)據(jù)，叢庫(kù)負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一致性問題。3：冷熱數(shù)據(jù)分離，美團(tuán)，餓了么部分設(shè)計(jì)采用冷熱...
Vultr
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回答:1、這個(gè)題目問得不那么準(zhǔn)確，你必須要精準(zhǔn)計(jì)算出每秒查詢時(shí)間（QPS）和事務(wù)時(shí)間（TPS），好比你感冒了，你說要配什么藥，醫(yī)生只能憑經(jīng)驗(yàn)，你如果去抽象化驗(yàn)，知道是病毒還是細(xì)菌感染，數(shù)量是多少后，才能進(jìn)一步診斷和配置服務(wù)器硬件。2、接下來，你要了解常用發(fā)中間件和數(shù)據(jù)庫(kù)的極限并發(fā)量。比如redis一般是11w左右（純粹內(nèi)存讀寫）、mysql每秒寫8w左右，讀10來萬（單表，多表就不一定，得看SQL的寫法...
tuniutech
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這里有一份面試題相關(guān)總結(jié)，涉及高并發(fā)、分布式、高可用相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，在此分享給大家，希望大家能拿到一份理想的 Offer！ 知識(shí)點(diǎn)會(huì)陸續(xù)更新在 GitHub 上，覺得還算湊和的話可以 star 關(guān)注一下噢~ 高并發(fā)架構(gòu) 消息隊(duì)列 為什...
...列服務(wù)器的時(shí)候，用戶的請(qǐng)求數(shù)據(jù)直接寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，在高并發(fā)的情況下數(shù)據(jù)庫(kù)壓力劇增，使得響應(yīng)速度變慢。但是在使用消息隊(duì)列之后，用戶的請(qǐng)求數(shù)據(jù)發(fā)送給消息隊(duì)列之后立即 返回，再由消息隊(duì)列的消費(fèi)者進(jìn)程從消息隊(duì)列中...
...低系統(tǒng)耦合性。 削鋒作用：通過異步處理，將短時(shí)間高并發(fā)產(chǎn)生的事務(wù)消息存儲(chǔ)在消息隊(duì)列中，從而削平高峰期的并發(fā)事務(wù)。 消息隊(duì)列帶來的問題： 系統(tǒng)可用性降低：系統(tǒng)引入的外部依賴越多，系統(tǒng)越容易出問題。如果MQ出...
.... 你使用過哪些組件或者方法來提升網(wǎng)站性能,可用性以及并發(fā)量 2. 設(shè)計(jì)高可用系統(tǒng)的常用手段 3. 現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)通常具有哪些特點(diǎn)? 4. 談?wù)勀銓?duì)微服務(wù)領(lǐng)域的了解和認(rèn)識(shí) 5. 談?wù)勀銓?duì) Dubbo 和 Spring Cloud 的認(rèn)識(shí)(兩者關(guān)系) 6. 性...
.... 你使用過哪些組件或者方法來提升網(wǎng)站性能,可用性以及并發(fā)量 2. 設(shè)計(jì)高可用系統(tǒng)的常用手段 3. 現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)通常具有哪些特點(diǎn)? 4. 談?wù)勀銓?duì)微服務(wù)領(lǐng)域的了解和認(rèn)識(shí) 5. 談?wù)勀銓?duì) Dubbo 和 Spring Cloud 的認(rèn)識(shí)(兩者關(guān)系) 6. 性...
...sql中；存儲(chǔ)數(shù)據(jù)高峰能達(dá)到日均千萬，瓶頸在于直接入庫(kù)并發(fā)太高，可能會(huì)把mysql干垮。 問題分析 思考：應(yīng)用網(wǎng)站架構(gòu)的衍化過程中，應(yīng)用最新的框架和工具技術(shù)固然是最優(yōu)選擇；但是，如果能在現(xiàn)有的框架的基礎(chǔ)上提出簡(jiǎn)單...
...列服務(wù)器的時(shí)候，用戶的請(qǐng)求數(shù)據(jù)直接寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，在高并發(fā)的情況下數(shù)據(jù)庫(kù)壓力劇增，使得響應(yīng)速度變慢。但是在使用消息隊(duì)列之后，用戶的請(qǐng)求數(shù)據(jù)發(fā)送給消息隊(duì)列之后立即 返回，再由消息隊(duì)列的消費(fèi)者進(jìn)程從消息隊(duì)列中...
...ker上，從而增加了消息隊(duì)列的數(shù)量，從而能夠支持更塊的并發(fā)消費(fèi)速度(只要有足夠的消費(fèi)者)。4.3.2 Broker自動(dòng)創(chuàng)建Topic會(huì)有什么問題？假設(shè)設(shè)置為通過Broker自動(dòng)創(chuàng)建Topic(autoCreateTopicEnable=true)，并且Producer端設(shè)置Topic消息隊(duì)列數(shù)量設(shè)...
...活動(dòng)等等。比如系統(tǒng)平時(shí)流量并不高，一秒鐘只有100多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求，系統(tǒng)處理沒有任何壓力，一切風(fēng)平浪靜，到了某個(gè)搶購(gòu)活動(dòng)時(shí)間，系統(tǒng)并發(fā)訪問了劇增，比如達(dá)到了每秒5000個(gè)并發(fā)請(qǐng)求，而我們的系統(tǒng)每秒只能處理2000個(gè)請(qǐng)求...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
王笑朝
