线上BUG定位
BUG处理feature还是bug 大规模项目，沉淀所有的feature也有难度，需求也是不断变化的（QA） bug紧急程度、bug负责团队以及人员 处理步骤 紧急止损：根据 bug 的严重性，判断是否需要快速下线相关功能或回滚版本。对于影响较大的 bug，应优先考虑通过回滚代码或关闭功能模块来避免对用户产生进一步影响。 问题排查 事后复盘 排查基本解决思路 清缓存：对象加了字段，数据库用脚本
hotKey检测
对于访问流量的热点检测，本质是如何从流式数据计算出topk。对于有限的数据项，可以简单地使用 Hashmap+Heap-Sort来对数据进行计数排序。但是对于海量数据以及有限的内存，该方法几乎是行不通的。因此我们需要使用更高效的数据结构和算法来实现。 Majority问题 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半 m / 2，请找出这个数字。 169. 多数元素 - 力扣（Leet
常见限流算法
固定窗口临界突发问题：在窗口的边界，可能有大量流量 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536public class FixedWindowRateLimiter { // 每个窗口允许的最大请求数 private final int maxRequests; // 窗口大小，单位为
3.kafka-rocketmq对比-MQ
底层存储kafkaKafka部分名词解释如下： Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。 Topic：一类消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。 Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个parti
2.分布式事务-MQ
分布式事务产生原因？分布式系统拆分导致的 存储拆分分库分表 服务拆分 每个服务有自己的库，不能跨库访问 用户再下单时，创建订单和扣减库存，需要同时对订单DB和库存DB进行操作。两步操作必须同时成功，否则就会造成业务混乱，可此时我们只能保证自己服务的数据一致性，无法保证调用其他服务的操作是否成功，所以为了保证整个下单流程的数据一致性，就需要分布式事务介入。 分布式系统中，通常谈论一致性，都是最终一
1.为什么要引入MQ-MQ
MQ有哪些优点，为什么需要MQ？ 优点异步一个秒杀系统包含很多步骤，有的很重要，有的不重要。借助MQ可以只保留核心流程，提升系统性能 流量扩展流量：web前端可以上千万请求，但数据库（分库分表）是万级别水平 简单实现，压测评估流量，并引入限流算法： 固定窗口 滑动窗口 漏桶算法 令牌桶算法 加入异步后，秒杀流程 收到请求后，将整个请求加入MQ MQ消费者异步完成秒杀过程，处理响应 轮询秒杀
TL_ITL_TTL原理
ThreadLocal 为每一个线程开辟了一个空间Map，用于存储变量 用额外的空间使得线程之间互不影响 用途：在一个线程中，存储用户的信息，使得整个线程链路都可以访问到，并且线程之间互不影响 1234567891011121314151617181920public void set(T value) { Thread t = Thread.currentThread();
nas入门
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