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事务特性 原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，而且事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样，就好比买一件商品，购买成功时，则给商家付了钱，商品到手；购买失败时，则商品在商家手中，消费者的钱也没花出去。 一致性（Consistency）：是指事务操作前和操作后，数据满足完整性约束，数据库保持一致性状态。比如，用户 A 和用户 B 在银行分别有 800 元和 600 元，总共 1400 元，用户 A 给用户 B 转账 200 元，分为两个步骤，从 A 的账户扣除 200 元和对 B 的账户增加 200 元。一致性就是要求上述步骤操作后，最后的结果是用户 A 还有 600 元，用户 B 有 800 元，总共 1400 元，而不会出现用户 A 扣除了 200 元，但用户 B 未增加的情况（该情况，用户 A 和 B 均为 600 元，总共 1200 元）。 隔离性（Isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执 ...

前提由于CAP理论，我们无法保证强一致性，在实际业务中，我们选择最终一致性。 Cache Aside 旁路策略写策略 更新数据库 删除缓存 读策略 缓存未命中 读取数据库的数据 回写缓存 解决方案 在更新缓存时增加分布式锁 给缓存增加过期时间·

主从复制所有的数据修改只在主服务器上进行，然后将最新的数据同步给从服务器，这样就使得主从服务器的数据是一致的。 哨兵模式使用主从服务时，当redis的主从服务器出现故障宕机时，需要手动进行恢复。为了解决这个问题，Redis 增加了哨兵模式（Redis Sentinel），因为哨兵模式做到了可以监控主从服务器，并且提供主从节点故障转移的功能。 脑裂由于网络问题，集群节点之间失去联系。主从数据不同步；重新平衡选举，产生两个主服务。等网络恢复，旧主节点会降级为从节点，再与新主节点进行同步复制的时候，由于会从节点会清空自己的缓冲区，所以导致之前客户端写入的数据丢失了。解决方案：当主节点发现从节点下线或者通信超时的总数量小于阈值时，那么禁止主节点进行写数据，直接把错误返回给客户端。

AOFRedis 每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里，然后重启 Redis 的时候，先去读取这个文件里的命令，并且执行它。特点： 先执行写操作命令，再将命令记录到AOF日志中。 写回策略 写回策略 写回时机 优点 缺点 Always 同步写回 可靠性高、最大程度保证数据不丢失 每个写命令都要写回硬盘，性能开销大 Everysec 每秒写回 性能适中 宕机时丢失1秒内的数据 No 由操作系统控制写回 性能好 宕机时丢失的数据可能会很多 AOF过大时的策略当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值后，Redis 就会启用 AOF 重写机制，来压缩 AOF 文件。 只记录最新的键值对 RDB快照机制，把内存中所有数据记录到磁盘中， 执行bgsave时通过fork()创建子进程进行，同时子进程复制父进程的页表，所以读是不会阻塞子进程的。针对写操作，被修改的数据会复制一份副本，然后bgsave子进程会把该副本数据写入RDB文件，在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。 两者对比 AOF记录指令，RDB记录数据 AOF优点是丢失数据少，但 ...

缓存雪崩当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增。 解决方案： 均匀设置过期时间：将过期时间加一个随机数 互斥锁：如果发现访问的数据不在Redis里，就加个互斥锁，保证统一时间内只有一个请求来构建缓存 缓存预热若Redis故障宕机，我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，不再继续访问数据库，从而降低对数据库的访问压力。 缓存击穿如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮。 解决方案： 互斥锁 不给热点数据设置过期时间 缓存穿透当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增。 解决方案： 非法请求的限制 将空结果(NULL)或默认查询结果存入到缓存中，并设置 ...

应用场景中间件适合处理一些公共的业务逻辑，比如登录认证、权限校验、数据分页、记录日志、耗时统计。 中间件的使用使用中间件必须是一个 func(c *gin.Context)类型的函数，底层实现了handeFunc方法 中间件分类全局中间件1、定义一个函数接收一个*gin.Context类型的参数，和handler的写法是一样的： 123456func MyMiddleware(c *gin.Context){ }router = gin.Default()router.Use(MyMiddleware) 2、定义一个返回值为HandlerFunc类型的函数 1234567func MyMiddleware(){ return func(c *gin.Context){ }}router = gin.Default()router.Use(MyMiddleware()) 路由组中间件12345... server := gin.Default() ... server.Group("/app/v1").Use(Middleware1())... 路由中间件1ro ...

功能一：类型别名12345type FT func(int, string) (string, error)func Foo(a FT) string { return ""} 实现接口123type Collection interface { Push(ele int)} 拥有自己的方法12345type Stack []intfunc (s *Stack) Push(ele int) { //实现了Collection接口的方法 *s = append(*s, ele)}

什么是责任链责任链模式是一种行为设计模式，允许你将请求沿着处理者链进行发送。收到请求后，每个处理者均可对请求进行处理，或将其传递给链上的下个处理者。 责任链设计模式的基本组成 抽象处理者（Handler）角色：定义一个处理请求的接口，包含抽象处理方法和一个后继连接。 具体处理者（Concrete Handler）角色：实现抽象处理者的处理方法，判断能否处理本次请求，如果可以处理请求则处理，否则将该请求转给它的后继者。 客户类（Client）角色：创建处理链，并向链头的具体处理者对象提交请求，它不关心处理细节和请求的传递过程。 概念示例让我们来看看一个医院应用的责任链模式例子。 医院中会有多个部门， 如： 前台 医生 药房 收银 病人来访时， 他们首先都会去前台， 然后是看医生、 取药， 最后结账。 也就是说， 病人需要通过一条部门链，每个部门都在完成其职能后将病人进一步沿着链条输送。 此模式适用于有多个候选选项处理相同请求的情形，适用于不希望客户端选择接收者（因为多个对象都可处理请求） 的情形，还适用于想将客户端同接收者解耦时。客户端只需要链中的首个元素即可。 参考文章https ...

使用协程goroutine在Go语言中属于轻量级的线程，我们可以通过命名函数和匿名函数来启动一个新的goroutine。 命名函数123456789101112131415161718192021package testimport ( "fmt" "testing")func setVto1(v *int) { *v = 1}func setVto2(v *int) { *v = 2}func Test_Goroutine(t *testing.T) { v := new(int) go setVto1(v) go setVto2(v) fmt.Println(*v)} 在以上代码中的结果可能有多种情况，最后的”*v”可能是0、1或者2。 匿名函数123456789101112131415package testimport ( "fmt" "testing" "time")func Test_Goroutine(t *testing.T) { go func(name string) { fmt.Println(name) }("a") time.Sleep(time.Seco ...

前言Go语言中的GMP线程模型对两级线程模型进行了一定程度的改进，它由主要三个模块构成： 模块 说明 Goroutine 轻量级的用户线程，并行的最大数量等于P的数量 Machine 一个Machine对应一个内核线程，相当于内核线程在Go语言进程中的映射，且运行过程中M和内核线程之间对应关系不会改变 Processor 承上启下的一个调度器 如下图所示： 参考小徐先生的编程世界-Golang GMP原理