为了保证数据一致性，关系数据库通常会采用锁的机制来管理并发访问，包括行锁◆■★■★★、表锁等等。

　　RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB

　　通过这个方式◆★，每一层的数据块个数和数据量就能保持一定的数量◆◆★★，合并后的数据会更紧密◆◆■★★★、更容易被找到。

　　以上内容的详细介绍，请参见尼恩的文章：滴滴面试：单表能存200亿数据吗？单表只存2000W是真的吗，为什么？

　　资深架构师尼恩针对高并发场景下为何不推荐使用关系数据库进行数据写入进行了深入剖析。文章详细解释了关系数据库（如MySQL）在高并发写入时的性能瓶颈★★◆■，包括存储机制和事务特性带来的开销，并对比了NoSQL数据库的优势。通过具体案例和理论分析■◆，尼恩为读者提供了系统化的解答，帮助面试者更好地应对类似问题，提升技术实力。此外■■■◆◆，尼恩还分享了多个高并发系统的解决方案及优化技巧★★，助力开发者在面试中脱颖而出。文章链接★◆★◆◆★：[原文链接](更多技术资料和面试宝典可关注【技术自由圈】获取■■。

　　阿里面试：10WQPS高并发◆★■，怎么限流★◆？这份答案让我当场拿了offer

　　即将发布。这个之前尼恩给一个 小伙伴改造过一个 100wtps 链路跟踪平台简历， 非常NB， 牛到暴表◆★■◆■■。

　　在业务代码中◆■◆■★■，通过 TM 开启事务■■◆★■★，执行对 nosql 的多个操作■★◆◆■，RM 会将这些操作注册到事务中，最后由 TC 来协调事务的提交或回滚。

　　以上内容的详细介绍◆★★◆，请参见尼恩的文章★■◆■：滴滴面试★◆■◆：单表能存200亿数据吗？单表只存2000W是真的吗，为什么？

　　所以，尼恩给大家做一下系统化★◆★、体系化的梳理，使得大家内力猛增，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 ■■“不能自已、口水直流”，然后实现★■◆”offer直提”凯发体育曼城赞助。

　　阿里面试：MYSQL 事务ACID，底层原理是什么？ 具体是如何实现的？

　　本文通过一个面试故事★◆◆■■◆，详细讲解了Java中线程内部开启异步操作后如何安全地共享数据◆■◆。介绍了异步操作的基本概念及常见实现方式（如CompletableFuture、ExecutorService），并重点探讨了volatile关键字■◆、CountDownLatch和CompletableFuture等工具在线程间数据共享中的应用，帮助读者理解线程安全和内存可见性问题。通过这些方法◆■，可以有效解决多线程环境下的数据共享挑战，提升编程效率和代码健壮性★★■★。

　　45岁资深架构师尼恩在读者交流群中分享了如何系统化解决高并发下的库存抢购超卖少买问题，特别是针对一线互联网企业的面试题。文章详细解析了秒杀系统的四个阶段（扣库预扣、库存扣减、支付回调★★■★★■、库存补偿）★■◆，并通过Redis分布式锁和Java代码示例展示了如何防止超卖◆■★★◆■。此外，还介绍了使用RocketMQ延迟消息和xxl-job定时任务解决少卖问题的方法。尼恩强调◆■■◆，掌握这些技术不仅能提升面试表现◆★■★◆，还能增强实际项目中的高并发处理能力。相关答案已收入《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本，供后续参考★★■■★。

　　在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题◆■■★■、面试难题、架构难题。

　　招行面试★★◆■◆■：亿级秒杀，超卖问题+少卖问题，如何解决？（图解+秒懂+史上最全）

　　阿里面试：MYSQL 事务ACID★◆★■，底层原理是什么？ 具体是如何实现的？

　　招行面试：如何让系统抗住双十一 预约抢购活动★★■◆★★？10Wqps级抢购， 做过吗■◆◆◆？

　　本文由40岁老架构师尼恩撰写，分享了应对招商银行Java后端面试绝命12题的经验★◆◆■◆。文章详细介绍了如何通过系统化准备■◆★■■，在面试中展示强大的技术实力。针对百万级数据的Excel导入难题，尼恩推荐使用阿里巴巴开源的EasyExcel框架，并结合高性能分片读取、Disruptor队列缓冲和高并发批量写入的架构方案，实现高效的数据处理。此外◆★■■◆★，文章还提供了完整的代码示例和配置说明■■■★，帮助读者快速掌握相关技能。建议读者参考《尼恩Java面试宝典PDF》进行系统化刷题★◆◆，提升面试竞争力◆■。关注公众号【技术自由圈】可获取更多技术资源和指导。

　　同时为了减少IO次数，每个数据块都会有一个BloomFIlter辅助索引，来辅助确认这个数据块中是否可能有对应的Key；如果当前数据块没有◆■★■★，那么可以快速去找下一个数据块，直到找到为止。

　　招行面试：10Wqps场景，RocketMQ 顺序消费 的性能 如何提升 ？

　　美团面试：binlog、redolog★★◆■、undo log底层原理是啥？分别实现ACID哪个特性？（尼恩图解，史上最全）

　　如果没找到，会从Level 0层到下层■★，每层按生成最新到最老的顺序去查询每层的数据块◆◆★■◆★。

　　45岁资深架构师尼恩针对一线互联网企业面试题，特别是招商银行的高阶Java后端面试题，进行了系统化梳理。本文重点讲解如何根据应用场景选择合适的消息中间件（如RabbitMQ、RocketMQ和Kafka）★★★★■，并对比三者的性能■◆★★◆■、功能、可靠性和运维复杂度，帮助求职者在面试中充分展示技术实力■◆★◆★，实现“offer直提★★◆◆”■■◆■。此外，尼恩还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源，助力求职者提升架构◆★、设计■★★★、开发水平■■■◆，应对高并发◆■■、分布式系统的挑战■◆★。更多内容及技术圣经系列PDF◆★■★■，请关注【技术自由圈】获取。

　　每一层的数据块和数据量超过一定程度时，合并不同Level的数据■◆■◆，将多个数据块内的数据和索引合并在一起■■，并推送到Level的下一层。

　　45岁资深架构师尼恩在读者交流群中分享了关于设计分布式调度框架时需考虑的关键问题。近期有小伙伴在面试招商银行时遇到了相关难题，因准备不足而失利。为此，尼恩系统化地梳理了以下几点核心内容，帮助大家在面试中脱颖而出，实现“offer直提”。

　　数据量的增长会使得索引树变得很深，从而增加了查询场景下的磁盘 I/O 操作次数。这不仅延长了查询的响应时间■■★★，还限制了数据库在并发下的处理能力■◆◆★◆。

　　LSM 是由一棵棵小树组成■■★★★◆，最小的树在内存■★■★■， 当我们新数据写入时, 会在内存中暂存，这样能够获得非常大的写并发处理能力。

　　《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF，请到文末公号【技术自由圈】获取

　　美团面试：对比分析 RocketMQ、Kafka■◆★■◆、RabbitMQ 三大MQ常见问题？

　　这样的设计，可以让一个Key存在于多个Level或者数据块中，但是最新的常用的数据肯定是在Level最顶部或内存（0～4层，0为顶部）中最新的数据块内。

　　阿里面试：MySQL 一个表最多 加几个索引？ 6个■■◆★★■？64个★◆■★■？还是多少■◆◆★◆？

　　分布式事务圣经：从入门到精通，架构师尼恩最新◆◆★◆■■、最全详解 (50+图文4万字全面总结 )

　　机械硬盘在顺序读写场景下有相当出色的性能表现，但一遇到随机读写性能则直线下降★■◆■◆。

　　在高并发写入场景下★★◆■，锁机制可能会引起写操作的排队等待★■★■，导致写入速度大幅下降，甚至可能会出现死锁的问题◆★■，影响系统的整体吞吐量◆◆★。

　　京东面试■◆■◆：mysql深度分页 严重影响性能■◆◆？根本原因是什么■★？如何优化？

　　尼恩团队的实操(即将发布的 高并发 营销中台实操)体系中★★◆, 已经完成了 jemter 对 Seata 进行了事务的压测， 吞吐量不过 100tps◆◆，还做不到。

　　在45岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音★◆■■■★、百度◆■■◆★、网易、美团、蚂蚁、得物的面试资格，遇到很多很重要的相关面试题★◆：

　　阿里面试：MySQL 一个表最多 加几个索引？ 6个？64个■◆？还是多少？

　　只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。 面试官一定是 心满意足★◆★◆★， 五体投地。

　　以使用 Seata 与 Cassandra 数据库为例，首先需要在项目中引入 Seata 的相关依赖，然后配置 Seata 的事务协调器（TC）、事务管理器（TM）和资源管理器（RM）。

　　按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已★■■、口水直流”，然后实现”offer直提”。

　　本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对一线互联网企业如得物、阿里★★、滴滴等的面试题进行深度解析。文章聚焦于如何设计系统以应对大促活动中的预约抢购场景，涵盖从预告到支付的完整流程。尼恩通过系统化、体系化的梳理■★★◆★★，帮助读者提升技术实力，轻松应对高并发挑战，并提供了详细的架构设计和解决方案◆■■。文中还分享了《尼恩Java面试宝典》等资源，助力求职者在面试中脱颖而出，实现“offer直提◆★★■”。更多内容及PDF资料，请关注公众号【技术自由圈】获取。

　　LSM树它实际上不是一棵树，而是2个或者多个树或类似树的结构（注意这点）的集合。

　　本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识◆◆★◆★，包括MongoDB数据库的安装★■、配置■★★◆★、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用■◆★■◆◆、MongoDB索引的使用（唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等）、MapReduce操作实现◆★、用户管理、Java对MongoDB的操作支持（基于2★★■★.x驱动与3.x驱动的完全讲解）◆★◆。 通过学习此课程■◆，读者将具备MongoDB数据库的开发能力，并且能够使用MongoDB进行项目开发■★。 相关的阿里云产品：云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构，具备安全审计★★★，时间点备份等多项企业能力■◆◆★。在互联网、物联网■◆◆★、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版（ApsaraDB for MongoDB）完全兼容MongoDB协议，基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎★★■★◆，提供多节点高可用架构凯发体育曼城赞助★◆◆、弹性扩容、容灾、备份回滚◆■■、性能优化等解决方案■◆◆■★。 产品详情:

　　而当内存中数据积累到一定程度后◆■★★，会将内存中数据和索引做顺序写，落地形成一个数据块。

　　如果操作失败◆◆★，RocketMQ 会根据配置进行重新投递， 最终还没有成功，将消息放入死信队列。实现最终一致性★◆◆★◆◆。

　　上面LSM的概念很复杂，具体参见尼恩的电子书 《LSM 学习圣经》■■★★，可以找尼恩获取★■★。

　　Seata 是一款开源的分布式事务解决方案★★★■★■，支持多种 NoSQL 数据库。

　　资深老架构师尼恩告诉大家，这是一道考研 IO底层原理★★★◆◆、事务底层原理、 IO架构设计技巧★■■、事务架构设计技巧的核心面试题。

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　　原因◆★★★★：是因为机械硬盘采用传统的磁头探针结构，随机读写时需要频繁寻道★■，也就需要磁头和探针频繁的转动★◆★■，而机械结构的磁头和探针的位置调整是十分费时的，这就严重影响到硬盘的寻址速度，进而影响到随机写入速度。

　　总结：对于固态硬盘，顺序读的速度仍然能达到随机读的10倍左右。但是随机写还是顺序写◆★★，差别不大。

　　狠狠卷，实现 “offer自由■■■■” 很容易的★◆◆■◆★， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 ◆■◆★◆■“offer自由★★” 。

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　　以 MongoDB 和 RocketMQ为例，当需要执行一个涉及 MongoDB 的外置事务时，首先将事务操作封装成消息发送到 RocketMQ 的消息队列中。

　　被狠狠拷打了，问的人都懵了■◆★。 项目场景题太难了，不好好准备，真的答不出!

　　MySQL 采用的是 B + 树的索引结构，一个表是一颗大的 主键有序的 B+树。 对记录的插入和删除、查找■◆■◆★，都是随机读写。

　　在 Nacos 的配置管理界面或通过 Nacos 的 API，创建一个名为（与配置文件中 dataId 一致）的配置项，用于存储 Sentinel 的流量控制规则。上述规则表示对名为的资源进行流量控制◆★◆，QPS 阈值为 10。resource：要保护的资源名称★◆★。limitApp■◆：来源应用■★■，default表示所有应用◆■■■★★。grade：限流阈值类型，1 表示 QPS 限流★■■■★，0 表示线程数限流。count■◆■◆★：限流阈值。strategy■■◆★★：流控模式★■◆◆，0 为直接模式■◆，1 为关联模式，2 为链路模式。

　　一个高度 为3的B+树■◆★■★◆, 可以存放多少行数据呢◆■？ 这个问题的简单回答是：约 2 千万★◆。

　　当然，这道面试题，以及参，也会收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本◆■，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构■◆■◆■、设计◆★、开发水平。

　　最近有小伙伴面试招行★■■◆，都问到了相关的面试题。小伙伴没有系统的去梳理和总结，所以支支吾吾的说了几句，面试官不满意，面试挂了。

　　关系数据库强调 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性■◆■◆★，特别是在处理事务的时候。在高并发场景下维持事务的 ACID 特性需要大量的资源开销■■◆◆，尤其是事务的持久化阶段，涉及到日志的同步写入■■■★，这都会降低写入的效率◆■★★。

　　回到问题■■★★◆，InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据◆■■★◆★？ 这个问题的简单回答是：200亿。

　　上面对比的过程很重要，具体参见尼恩的电子书 《LSM 学习圣经》◆■★◆，可以找尼恩获取★■★。

　　美团面试：mysql 索引失效■◆★？怎么解决？（重点知识，建议收藏★◆◆◆，读10遍+）

　　mysql B+Tree是一个大树■■■★◆，它是一个聚合的完整整体，任何数据的增删改都是在这个整体内进行操作■★，这就导致了大量的随机读写IO。

　　本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对一线互联网企业如得物凯发体育曼城赞助◆★■★、阿里、滴滴等的面试场景，特别是招商银行Java后端面试中的绝命12题，进行了深度解析。尼恩通过系统化、体系化的梳理■■■◆■★，帮助读者提升技术肌肉，让面试官爱到“不能自已”。文章详细分析了如何设计一个支持万亿GB网盘实现秒传与限速的系统，涵盖了高并发处理◆★■、秒传实现、限速设计等核心技术挑战◆■★◆◆，并提供了完整的架构设计和代码示例。此外，还介绍了《尼恩Java面试宝典PDF》V171版本◆■★★★，帮助读者更好地准备面试。关注公众号【技术自由圈】◆★◆，回复■◆■◆“领电子书■◆★◆”，获取更多资源。

　　另外，如果没有面试机会， 可以找尼恩来改简历、做帮扶。前段时间◆■◆■，刚指导一个小伙 暴涨200%（涨2倍）★■◆■★，29岁/7年/双非一本 ◆◆★◆◆★， 从13K一次涨到 37K ，逆天改命。

　　45岁资深架构师尼恩在其读者群中分享了关于如何提升RocketMQ顺序消费性能的高并发面试题解析。面对10W QPS的高并发场景，尼恩详细讲解了RocketMQ的调优策略◆◆，包括专用方案如增加ConsumeQueue数量、优化Topic设计等★★■，以及通用方案如硬件配置（CPU、内存、磁盘、网络）■■■、操作系统调优、Broker配置调整、客户端配置优化■■、JVM调优和监控与日志分析等方面。通过系统化的梳理，帮助读者在面试中充分展示技术实力★■◆■★，获得面试官的认可◆■◆★。相关真题及答案将收录于《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本中，助力求职者提高架构、设计和开发水平■◆★■。

　　这个数据块内保存着一棵小树和具体的数据■■◆★■，新生成的数据块会保存在Level 0 层（最大有几层可配置），Level 0 层会有多个类似的数据块文件。

　　在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2◆★★■...树都位于磁盘里。数据会先写入内存中的C0树■◆◆，当它的大小达到一定阈值之后，C0树中的全部或部分数据就会刷入磁盘中的C1树，如下图所示。