页网站,网站建设哪家专业公司好,云南建设工程信息服务平台,新余网站建设人员#x1f4cd;1. Gzip压缩技术详解 Gzip是一种流行的无损数据压缩格式#xff0c;它使用DEFLATE算法来减少文件大小#xff0c;广泛应用于网络传输和文件存储中以提高效率。 #x1f680; 使用场景#xff1a; • 网站优化#xff1a;通过压缩HTML、CSS、JavaScript文件来…1. Gzip压缩技术详解 Gzip是一种流行的无损数据压缩格式它使用DEFLATE算法来减少文件大小广泛应用于网络传输和文件存储中以提高效率。 使用场景 • 网站优化通过压缩HTML、CSS、JavaScript文件来加速页面加载提升用户体验。 • 数据备份与归档压缩大型数据集减少存储空间和传输带宽。 • API数据传输压缩API响应降低网络传输成本尤其是在移动网络环境下。 • 大数据处理在Hadoop、Spark等大数据框架中压缩中间结果提高处理效率。 Golang使用示例
import (bytescompress/gzip
)func GzipEncode(data []byte) ([]byte, error) {var buf bytes.Buffergw : gzip.NewWriter(buf)defer gw.Close()_, err : gw.Write(data)if err! nil {return nil, err}return buf.Bytes(), nil
}2. MySQL慢查询处理四部曲 • 开启慢查询日志配置my.cnf文件设置slow_query_log1和long_query_time阈值记录执行时间超过阈值的SQL语句。 • 使用分析工具利用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具分析慢查询日志识别频繁执行的慢SQL。 • 优化索引根据慢查询分析结果为频繁查询的列创建索引优化复合索引顺序遵循最左前缀原则。 • SQL优化重构SQL语句避免使用SELECT *减少JOIN操作使用LIMIT限制结果集大小优化子查询和关联查询。
3. Binlog日志格式对比
格式特点适用场景STATEMENT记录SQL语句日志量小性能高简单DML操作不涉及复杂事务ROW记录行级变更数据一致性高可精确恢复复杂事务需要高数据安全性MIXED自动切换STATEMENT和ROW格式混合业务场景兼顾性能和安全性
4. MySQL索引优化指南 • B树索引理解B树结构合理设计索引支持快速查找和范围查询。 • 最左前缀原则复合索引按查询频率高的列在前确保索引高效利用。 • 覆盖索引优化查询列与索引列避免回表操作提高查询效率。 • 索引优化案例分析查询性能瓶颈为频繁查询的列添加索引减少IO操作提升查询速度。
5. 强一致性定义 强一致性也称为线性一致性或原子一致性要求分布式系统中所有节点在同一时刻看到的数据完全一致确保数据的实时性和准确性。 典型实现两阶段提交2PC、Paxos、Raft等分布式一致性算法。 应用场景金融交易、库存管理、订单处理等对数据一致性要求极高的业务场景。
6. Kafka业务场景 • 日志收集与分析实时采集用户行为日志、系统日志支持大数据量处理和实时分析。 • 事件驱动架构实现服务间解耦通过发布/订阅模式实现异步消息传递提高系统可扩展性和灵活性。 • 数据管道作为数据流平台连接数据源和目标系统实现数据集成和ETL流程。 • 实时数据流处理结合Flink、Spark Streaming等流处理框架实现实时数据分析和决策支持。
7. RocketMQ事务消息流程
发送半消息prepare消息生产者发送消息到RocketMQ消息状态为半消息。执行本地事务生产者执行本地事务操作如数据库更新、文件写入等。根据本地事务结果提交或回滚消息生产者根据本地事务执行结果向RocketMQ发送提交或回滚消息。 ️ 确保消息发送与本地事务执行结果一致常用于分布式事务场景如订单支付、库存扣减等。
8. 消息队列选型指南 • Kafka适合大数据量、高吞吐量的场景如日志收集、实时数据处理、数据流平台等。 • RocketMQ提供事务消息、顺序消息、消息过滤等高级特性适合金融、电商等对消息可靠性要求极高的场景。 • 选型考虑根据业务需求、性能要求、可靠性、功能特性、生态系统支持等因素选择合适的消息队列。
9. 消息幂等保障方案 • 唯一消息ID为每条消息生成唯一ID消费者在处理消息前检查是否已处理过。 • 数据库去重表使用数据库表记录已处理消息ID消费前查询去重表判断消息是否已处理。 • 状态机控制根据业务状态判断消息是否已处理确保消息处理逻辑幂等。 • 分布式锁在高并发场景下使用分布式锁确保同一时刻只有一个消费者处理消息。
10. 死信队列实现 • 设置消息消费超时或重试次数配置消息队列的消费超时时间和重试次数。 • 消费失败的消息被投递到死信队列DLQ消息消费失败后被自动投递到死信队列。 • 监控DLQ定期处理失败消息通过监控工具或定时任务检查DLQ处理失败消息如人工干预、自动重试或记录日志。
11. Redis分布式锁实现
func RedisDistributedLock(conn redis.Conn, lockKey string, lockValue string, expire int) bool {script : redis.NewScript(1, if redis.call(setnx, KEYS[1], ARGV[1]) 1 thenredis.call(expire, KEYS[1], ARGV[2])return 1elsereturn 0end)result, err : script.Run(conn, []string{lockKey}, []string{lockValue, expire}).Result()if err! nil {return false}return result.(int) 1
}⚠️ 注意锁的过期时间设置避免死锁同时考虑锁的续期问题防止业务执行时间过长导致锁提前释放。
12. RedLock解决的问题 RedLock通过多节点分布式锁机制解决单点Redis故障导致的锁失效问题确保分布式环境下锁的高可用性和安全性。 主要解决以下问题 • 单点故障避免单点Redis宕机导致锁不可用。 • 锁过期释放在锁过期时间内如果业务未执行完防止其他节点获取到锁。 • 脑裂问题在Redis集群中避免因网络分区导致多个节点同时持有锁。
13. Redis消息队列方案 • List结构使用LPUSH和RPOP实现简单队列适用于低并发、轻量级消息场景。 • StreamsRedis 5.0引入的新特性支持消息持久化、消费者组、消息确认、消息ID生成等高级功能提供更强大的消息队列能力。 应用场景适用于轻量级、低延迟的消息场景如实时通知、任务队列等但需注意消息持久化和数据一致性确保消息不丢失。
14. ESMySQL架构实践 • MySQL存储事务性数据作为主数据库存储订单、用户、交易等事务性数据保证数据完整性和一致性。 • ES存储非事务性数据用于全文搜索、数据分析、实时查询等场景提供快速查询和数据分析能力。 • 数据同步使用Canal、Logstash等工具实现MySQL到ES的数据同步保持数据一致性。 • 业务场景商品信息存储在MySQLES提供商品搜索功能提升用户体验同时利用ES进行数据分析支持业务决策。 • 架构优化考虑数据一致性、实时性、性能等因素优化数据同步策略如增量同步、异步同步等确保系统稳定高效运行。
15. 分库分表策略 • 垂直分库按业务模块划分数据库如订单库、用户库等降低单库压力提高业务隔离性。 • 水平分表按某个字段如用户ID、时间将大表拆分为多个小表分散数据存储提高查询性能。 • 分片键选择选择均匀分布的字段作为分片键避免数据倾斜如使用哈希函数或范围分区。 • 中间件支持使用ShardingSphere、MyCat等分库分表中间件简化分库分表操作提供透明化访问。
16. 算法题二叉树重建及后序遍历
type TreeNode struct {Val intLeft *TreeNodeRight *TreeNode
}func buildTree(preorder []int, inorder []int) *TreeNode {if len(preorder) 0 || len(inorder) 0 {return nil}root : TreeNode{Val: preorder[0]}index : findIndex(inorder, preorder[0])root.Left buildTree(preorder[1:index1], inorder[:index])root.Right buildTree(preorder[index1:], inorder[index1:])return root
}func findIndex(arr []int, target int) int {for i, v : range arr {if v target {return i}}return -1
}func postorderTraversal(root *TreeNode) []int {if root nil {return []int{}}left : postorderTraversal(root.Left)right : postorderTraversal(root.Right)return append(append(left, right...), root.Val)
}欢迎关注我的小红书一起来讨论。
