后端那些事儿
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- 啊，这个不知道，谁的字越多越有本事
- 判断应聘者语言表达能力，思维能力
- 数据库在并发量远低于最大连接数时就崩溃，可能由多种原因导致，下面从不同方面来分析： 资源不足 CPU 资源： 复杂查询：当并发量达到 300 时，大量复杂的 SQL 查询语句同时执行，可能导致 CPU 使用率瞬间飙升。例如全表扫描操作，没有合理的索引，数据库需要遍历整个表来获取数据，这会极大地消耗 CPU 资源。若 CPU 长时间处于高负载状态，无法及时处理新的请求，就可能导致数据库崩溃。 排序和聚合操作：频繁的排序（如 ORDER BY ）和聚合（如 SUM 、 COUNT 等）操作也会占用大量 CPU 资源。多个并发请求同时进行这类操作，会使 CPU 不堪重负。 内存资源： 缓存不足：数据库的缓存用于存储经常访问的数据和查询结果。如果缓存大小设置不合理，在并发量增加时，缓存命中率下降，数据库需要频繁从磁盘读取数据，这会大大降低系统性能。例如 InnoDB 存储引擎的缓冲池过小，无法缓存足够多的索引和数据页，导致磁盘 I/O 频繁，最终可能引发数据库崩溃。 连接内存分配：每个数据库连接都需要分配一定的内存来存储连接相关的信息和执行查询所需的资源。当并发连接数达到 300 时，如果内存分配策略不合理，或者服务器本身内存不足，可能导致内存耗尽，使数据库无法正常工作。 数据库配置问题 连接池配置： 最大连接数设置：虽然数据库最大连接数为 4000，但连接池的配置可能限制了实际可用的连接数。如果连接池设置的最大连接数过小，无法满足 300 的并发请求，就会导致部分请求无法获取连接，从而使应用程序等待超时，甚至引发数据库崩溃。 连接超时设置：连接池中的连接超时时间设置不合理也可能导致问题。如果连接超时时间过短，在高并发情况下，数据库可能会因为频繁处理超时连接而消耗大量资源，最终崩溃。 事务配置： 长事务：在并发环境下，长事务会占用数据库资源，并且可能导致锁争用。如果有多个长事务同时执行，它们可能会互相等待对方释放锁，从而造成死锁。死锁发生后，如果数据库没有及时检测和处理，会导致系统性能下降，甚至崩溃。 事务隔离级别：过高的事务隔离级别（如 SERIALIZABLE ）会增加锁的持有时间和范围，导致并发性能降低。在高并发场景下，这可能引发大量的锁等待和争用，最终使数据库无法正常处理请求。 锁争用 行级锁和表级锁： 不合理的锁粒度：如果数据库在设计时没有合理选择锁粒度，可能会导致锁争用问题。例如，本应使用行级锁的操作却使用了表级锁，在并发量较高时，一个事务锁定整个表，其他事务无法对该表进行操作，从而导致大量的请求等待，降低系统并发性能，甚至引发数据库崩溃。 锁超时：当锁争用严重时，等待锁的事务可能会因为锁超时无法获取锁，从而导致事务回滚。频繁的事务回滚会消耗数据库资源，进一步加重系统负担，最终导致数据库崩溃。 应用程序问题 代码缺陷： 未正确释放连接：应用程序在使用完数据库连接后，如果没有及时关闭并释放连接，随着并发量的增加，连接池中的连接会被耗尽，导致新的请求无法获取连接。例如在 Python 中使用 pymysql 库连接数据库，如果在 try - except - finally 语句的 finally 块中没有正确关闭连接，就可能出现这种情况。 重复查询：应用程序中存在大量重复的查询语句，在并发环境下，这些重复查询会增加数据库的负载。例如，在一个电商系统中，每个用户请求商品信息时都重复查询数据库，而不是合理地缓存数据，这会导致数据库压力过大。 流量突然增加：如果应用程序没有做好流量控制和负载均衡，当并发量突然达到 300 时，可能会有大量请求瞬间涌入数据库，超出了数据库的处理能力。例如，没有使用限流算法（如令牌桶算法）对请求进行限流，或者负载均衡策略不合理，导致部分数据库服务器压力过大。
- 数据库在并发量远低于最大连接数时就崩溃，可能由多种原因导致，下面从不同方面来分析： 资源不足 CPU 资源： 复杂查询：当并发量达到 300 时，大量复杂的 SQL 查询语句同时执行，可能导致 CPU 使用率瞬间飙升。例如全表扫描操作，没有合理的索引，数据库需要遍历整个表来获取数据，这会极大地消耗 CPU 资源。若 CPU 长时间处于高负载状态，无法及时处理新的请求，就可能导致数据库崩溃。 排序和聚合操作：频繁的排序（如 ORDER BY ）和聚合（如 SUM 、 COUNT 等）操作也会占用大量 CPU 资源。多个并发请求同时进行这类操作，会使 CPU 不堪重负。 内存资源： 缓存不足：数据库的缓存用于存储经常访问的数据和查询结果。如果缓存大小设置不合理，在并发量增加时，缓存命中率下降，数据库需要频繁从磁盘读取数据，这会大大降低系统性能。例如 InnoDB 存储引擎的缓冲池过小，无法缓存足够多的索引和数据页，导致磁盘 I/O 频繁，最终可能引发数据库崩溃。 连接内存分配：每个数据库连接都需要分配一定的内存来存储连接相关的信息和执行查询所需的资源。当并发连接数达到 300 时，如果内存分配策略不合理，或者服务器本身内存不足，可能导致内存耗尽，使数据库无法正常工作。 数据库配置问题 连接池配置： 最大连接数设置：虽然数据库最大连接数为 4000，但连接池的配置可能限制了实际可用的连接数。如果连接池设置的最大连接数过小，无法满足 300 的并发请求，就会导致部分请求无法获取连接，从而使应用程序等待超时，甚至引发数据库崩溃。 连接超时设置：连接池中的连接超时时间设置不合理也可能导致问题。如果连接超时时间过短，在高并发情况下，数据库可能会因为频繁处理超时连接而消耗大量资源，最终崩溃。 事务配置： 长事务：在并发环境下，长事务会占用数据库资源，并且可能导致锁争用。如果有多个长事务同时执行，它们可能会互相等待对方释放锁，从而造成死锁。死锁发生后，如果数据库没有及时检测和处理，会导致系统性能下降，甚至崩溃。 事务隔离级别：过高的事务隔离级别（如 SERIALIZABLE ）会增加锁的持有时间和范围，导致并发性能降低。在高并发场景下，这可能引发大量的锁等待和争用，最终使数据库无法正常处理请求。 锁争用 行级锁和表级锁： 不合理的锁粒度：如果数据库在设计时没有合理选择锁粒度，可能会导致锁争用问题。例如，本应使用行级锁的操作却使用了表级锁，在并发量较高时，一个事务锁定整个表，其他事务无法对该表进行操作，从而导致大量的请求等待，降低系统并发性能，甚至引发数据库崩溃。 锁超时：当锁争用严重时，等待锁的事务可能会因为锁超时无法获取锁，从而导致事务回滚。频繁的事务回滚会消耗数据库资源，进一步加重系统负担，最终导致数据库崩溃。 应用程序问题 代码缺陷： 未正确释放连接：应用程序在使用完数据库连接后，如果没有及时关闭并释放连接，随着并发量的增加，连接池中的连接会被耗尽，导致新的请求无法获取连接。例如在 Python 中使用 pymysql 库连接数据库，如果在 try - except - finally 语句的 finally 块中没有正确关闭连接，就可能出现这种情况。 重复查询：应用程序中存在大量重复的查询语句，在并发环境下，这些重复查询会增加数据库的负载。例如，在一个电商系统中，每个用户请求商品信息时都重复查询数据库，而不是合理地缓存数据，这会导致数据库压力过大。 流量突然增加：如果应用程序没有做好流量控制和负载均衡，当并发量突然达到 300 时，可能会有大量请求瞬间涌入数据库，超出了数据库的处理能力。例如，没有使用限流算法（如令牌桶算法）对请求进行限流，或者负载均衡策略不合理，导致部分数据库服务器压力过大。
- 数据库在并发量达到300时崩溃，可能有以下原因： 1. **连接池配置不足** 数据库连接池的最大连接数可能设置过低，无法处理高并发请求。建议检查并调整连接池配置，确保有足够的连接数应对并发需求。 2. **资源瓶颈** - **CPU/内存不足**：高并发可能导致CPU或内存资源耗尽，影响数据库性能。 - **磁盘I/O瓶颈**：频繁的读写操作可能导致磁盘I/O成为瓶颈，影响响应速度。 3. **锁争用** 高并发下，锁争用可能导致性能下降甚至崩溃。检查是否存在过多的锁竞争，优化事务和查询以减少锁冲突。 4. **查询性能差** 低效的查询或缺乏索引可能导致数据库在高并发下响应缓慢甚至崩溃。建议优化查询语句并确保适当的索引。 5. **数据库配置不当** 数据库的某些配置参数可能不适合高并发场景，如缓冲区大小、最大连接数等。建议根据负载调整这些参数。 6. **硬件限制** 硬件资源不足可能导致数据库无法处理高并发请求。考虑升级硬件或使用更高性能的服务器。 7. **网络问题** 网络带宽或延迟问题也可能影响数据库性能，尤其是在分布式系统中。 8. **软件Bug** 数据库软件本身的Bug可能导致崩溃。建议检查是否有已知Bug并更新到最新版本。 ### 解决方案 - **优化连接池**：增加最大连接数并合理配置连接池参数。 - **优化查询**：确保查询高效，使用适当的索引。 - **调整配置**：根据负载调整数据库配置参数。 - **升级硬件**：增加CPU、内存或使用更快的磁盘。 - **监控和诊断**：使用监控工具实时跟踪性能，及时发现并解决问题。 通过以上措施，可以有效提升数据库的并发处理能力。
- 不太清楚哈，不了解这个呢
- 拉近距离呗 问一问 聊一聊
- 不知道，没试过，，，
- t出广告发布符合v个机会
- synchronized 是关键字，适合锁比较少量的代码，缺点是不能手动释放锁和获取锁的状态。 Lock 锁有很多实现，包括公平锁和非公平锁，在不同的场景都可以使用，也可以实现手动加锁和解锁。
- Go 也称为 Golang，它基本上是一种编程语言，可用于快速机器代码编译。它由 Google 创建。它是一种静态类型的编译语言。它提供了并发机制，可以轻松开发多核和联网的机器级程序。它是快速，动态类型和解释语言。 PHP 是服务器端脚本，也是为 Web 开发设计的通用编程语言；是动态类型的快速和灵活的语言。它可以与各种 Web 模板系统和 Web 开发框架结合使用。通过 PHP 处理的代码通常由 PHP 解释器实现。
- 初级：基础语法，逻辑思维，一些小算法，稳定性 中级：系统设计，中间件入门，编码效率，一些底层知识 高级：业务设计，架构策略，系统优化，高可用等，行业生态 专家：？
- 30岁，工作了七年的php程序员，目前失业，坐标杭州，找了半年，投了简历基本没人看，或者面试完成以后就等通知，转行又不知道干啥？该何去何从，求各位大佬支个招
- 1.go 很简单，学个 gin 框架和学个新的 php 框架一样简单 2.go 新出来的，工资比 php 高一大截 3.go 作为接口高性能高并发 4.go 可以编译运行，提供给第三方时能保护源码。而 php 官方加密还要收费，你不凉谁凉 5.go 会了可以做网络编程，做物联网，做游戏，路走宽了 6.走 php+go 路线的，基本认识到了 php 的不足之处，基本讨厌 java 的占内存占资源，要高配的服务器 7.go 可以单价发布，做基于 web 的单机应用 就我个人认为，做项目还是 php 快，go 目前做接口可以，处理 web 相关的库还是比较少。如果公司自己的项目，可以 php 先做，运营到后期，有性能问题时，接口用 go 重写。而不是招个阿里的架构师，完全重做，换成 java 开发。如果是第第三方开发的，直接用 go.用 go 编译，保护源码
- 本人试过 php+vue 全家桶，没有单找前端工资高，而且机会少。 试过 php+golang，没有单找 golang 工资高。 本人的前端和 golang 都挺熟的。 感觉应该受供求关系影响很大，现在招 php 的公司少，一沾上 php，就压工资！
- 一个有趣的地方： 全栈：php+前端（vue） 比只干前端（vue）的工资要低一些！ 就目前行情来讲， php 的工作机会和工资都要少于前端！
- 很简单一个公式告诉你答案： PHP 全栈=PHP 略懂+前端略懂\
- php 不流行了，想转行其他语言。 你说让我学 java，java 这个玩意跟 php 一样老， nodejs?这不是前端吗？ 刚好有个 go!这玩意酷啊，背后是 c 语言大佬。编译出来二进制直接运行。
- 好好的后端语言非要去搞什么全栈，完全可以 PHP+运维或者 PHP+go，好的公司都要求的专而精而不是全而不精，如果你觉得你都很精通，那么你不会问出这种问题