限流sentinel工具实现原理Sentinel是阿里巴巴开源的一款流量控制工具，其实现原理主要包括以下几个方面：数据采集：Sentinel通过Agent或SDK的方式，采集应用程序的实时运行数据，包括QPS、RT、线程数、异常数等指标。流量控制：Sentinel根据应用程序的运行数据，对流量进行控制，包括流量限流、熔断、降级等操作，以保证系统的稳定性和可靠性。规则引擎：Sentinel通过规则引擎来实现流量控制，支持基于QPS、RT、异常数等多种指标的限流策略，还支持自定义规则和黑白名单等功能。监控和报警：Sentinel提供了实时监控和报警功能，可以对应用程序的运行状态进行监控，并在出现异
目录1.黑盒测试与白盒测试的区别2.测试一个下单功能 3.get与post的区别 4.一次get请求产生几个数据包 5.常用的linux命令 6.进程与线程的区别7.数据库查询如何去重 8.MySql怎么连接两张表，有什么区别9.说说索引 10.cookie和session的区别(会话管理）11.工作中给你一个接口有问题，怎么排查 12.Java的基本数据类型有哪些 13.如何实现多线程14.selenium显示等待与隐式等待 15.手撕代码1.黑盒测试与白盒测试的区别黑盒测试：黑盒测试就是不关心软件内部代码的实现，不关心代码的逻辑结构，只关心输入输出是否符合预期。优点：从用户的角度去设计测
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1、前言又到了金三银四的时候，大家都按耐不住内心的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（zookeeper应用场景），希望对大家有些帮助。如有不足，欢迎大佬们指点指点。2、zookeeper简介ZooKeeper是分布式应用程序的分布式开源协调服务。它公开了一组简单的api，分布式应用程序可以基于这些api实现更高级别的同步、配置维护、分组和命名服务。它被设计为易于编程，并使用一种数据模型，该模型以熟悉的文件系统目录树结构为风格。它在Java中运行，并具有Java和C的绑定。众所周知，协调服务很难做好。它们特别容易出现竞争条件和死锁等错误。ZooKeeper背后的动机是减轻分布
1、前言又到了金三银四的时候，大家都按耐不住内心的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（zookeeper应用场景），希望对大家有些帮助。如有不足，欢迎大佬们指点指点。2、zookeeper简介ZooKeeper是分布式应用程序的分布式开源协调服务。它公开了一组简单的api，分布式应用程序可以基于这些api实现更高级别的同步、配置维护、分组和命名服务。它被设计为易于编程，并使用一种数据模型，该模型以熟悉的文件系统目录树结构为风格。它在Java中运行，并具有Java和C的绑定。众所周知，协调服务很难做好。它们特别容易出现竞争条件和死锁等错误。ZooKeeper背后的动机是减轻分布
Spring的bean默认都是单例的，某些情况下，单例是并发不安全的，以Controller举例，问题根源在于，我们可能会在Controller中定义成员变量，如此一来，多个请求来临，进入的都是同一个单例的Controller对象，并对此成员变量的值进行修改操作，因此会互相影响，无法达到并发安全（不同于线程隔离的概念，后面会解释到）的效果。一、抛出问题首先来举个例子，证明单例的并发不安全性：@ControllerpublicclassHomeController{privateinti;@GetMapping("testsingleton1")@ResponseBodypublicinttes
Spring的bean默认都是单例的，某些情况下，单例是并发不安全的，以Controller举例，问题根源在于，我们可能会在Controller中定义成员变量，如此一来，多个请求来临，进入的都是同一个单例的Controller对象，并对此成员变量的值进行修改操作，因此会互相影响，无法达到并发安全（不同于线程隔离的概念，后面会解释到）的效果。一、抛出问题首先来举个例子，证明单例的并发不安全性：@ControllerpublicclassHomeController{privateinti;@GetMapping("testsingleton1")@ResponseBodypublicinttes
先说大致的结论（完整结论在文末）：在语义相同，有索引的情况下：groupby和distinct都能使用索引，效率相同。在语义相同，无索引的情况下：distinct效率高于groupby。原因是distinct和groupby都会进行分组操作，但groupby可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。基于这个结论，你可能会问：为什么在语义相同，有索引的情况下，groupby和distinct效率相同？在什么情况下，groupby会进行排序操作？带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和groupby的基础使用。推荐一个开源免费的SpringBoot最全教程
先说大致的结论（完整结论在文末）：在语义相同，有索引的情况下：groupby和distinct都能使用索引，效率相同。在语义相同，无索引的情况下：distinct效率高于groupby。原因是distinct和groupby都会进行分组操作，但groupby可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。基于这个结论，你可能会问：为什么在语义相同，有索引的情况下，groupby和distinct效率相同？在什么情况下，groupby会进行排序操作？带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和groupby的基础使用。推荐一个开源免费的SpringBoot最全教程
所谓I/O，就是Input/Output，输入/输出，在操作系统中，输入输出操作其实并不简单工作在用户态的应用程序想要读取磁盘中的具体文件内容，就需要经过SystemCall（系统调用）陷入内核态因此，在操作系统中，输入输出操作通常都会包括以下两个阶段：准备数据：内核缓冲区准备数据，等待其准备好数据拷贝：从内核缓冲区向用户缓冲区复制数据以网络通信即Socket上的输入操作为例，对应的第一阶就是等待数据从网络中到达网卡（对于网络I/O来说，很多时候数据在一开始还没有到达。比如，还没有收到一个完整的TCP包。这个时候内核就要等待足够的数据到来），然后从网卡中将数据拷贝到内核缓冲区，这样，数据就准备
