五面拿下阿里飞猪offer,熬夜整理Java高频面试题
前言
Spring如何解决的循环依赖,是近两年流行起来的一道Java面试题。其实笔者本人对这类框架源码题还是持一定的怀疑态度的。如果笔者作为面试官,可能会问一些诸如“如果注入的属性为null,你会从哪几个方向去排查”这些场景题。那么既然写了这篇文章,闲话少说,发车看看Spring是如何解决的循环依赖,以及带大家看清循环依赖的本质是什么。
ClickHouse 是什么?
ClickHouse:是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
我们首先理清一些基础概念
- OLTP:是传统的关系型数据库,主要操作增删改查,强调事务一致性,比如银行系统、电商系统
- OLAP:是仓库型数据库,主要是读取数据,做复杂数据分析,侧重技术决策支持,提供直观简单的结果
接着我们用图示,来理解一下列式数据库和行式数据库区别
在传统的行式数据库系统中(MySQL、Postgres和MS SQL Server),数据按如下顺序存储:
在列式数据库系统中(ClickHouse),数据按如下的顺序存储:
两者在存储方式上对比:
以上是ClickHouse基本介绍
二、业务问题
业务端现有存储在Mysql中,5000万数据量的大表及两个辅表,单次联表查询开销在3min+,执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化,成效较低,因此决定借助ClickHouse来解决此问题
最终通过优化,查询时间降低至1s内,查询效率提升200倍!
希望通过本文,可以帮助大家快速掌握这一利器,并能在实践中少走弯路。
三、ClickHouse实践
1.Mac下的Clickhouse安装
我是通过docker安装,也可以下载CK编译安装,相对麻烦一些。
2.数据迁移:从Mysql到ClickHouse
ClickHouse支持Mysql大多数语法,迁移成本低,目前有[五种迁移]
- create table engin mysql,映射方案数据还是在Mysql
- insert into select from,先建表,在导入
- create table as select from,建表同时导入
- csv离线导入
- streamsets
选择第三种方案做数据迁移:
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')
3.性能测试对比
类型 | 数据量 | 表大小 | 查询速度 |
---|---|---|---|
Mysql | 5000万 | 10G | 205s |
ClickHouse | 5000万 | 600MB | 1s内 |
4.数据同步方案
临时表
图片来源:新建temp中间表,将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表,再替换原ClickHouse中的表,适用数据量适度,增量和变量频繁的场景
最后
很多程序员,整天沉浸在业务代码的 CRUD 中,业务中没有大量数据做并发,缺少实战经验,对并发仅仅停留在了解,做不到精通,所以总是与大厂擦肩而过。
我把私藏的这套并发体系的笔记和思维脑图分享出来,理论知识与项目实战的结合,我觉得只要你肯花时间用心学完这些,一定可以快速掌握并发编程。
不管是查缺补漏还是深度学习都能有非常不错的成效,需要的话记得帮忙点个赞支持一下
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一下
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