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千万级系统，每天有大约1万个用户登录，如何进行性能优化？

针对千万级系统每天约1万用户登录的性能优化,可以从以下几个方面着手:

  1. 使用分布式架构,将系统拆分成多个服务,提高并发处理能力

  2. 采用缓存技术如Redis,减少数据库查询压力

  3. 优化数据库索引,SQL查询等,提高查询效率

  4. 异步处理耗时任务,快速响应请求

  5. 增加服务器数量,负载均衡分担压力

  6. 对热点数据进行缓存预热,降低响应时间

  7. 对代码进行性能分析优化,找出瓶颈

  8. 限流、降级等措施应对流量高峰

  9. 监控系统性能指标,及时发现和处理问题

  10. 定期进行压力测试,评估系统承载能力

关键是分析系统瓶颈,有针对性地优化,同时构建高可用架构,以应对高并发场景。持续的监控和优化也很重要。

spring cloud与sprint boot的区别

Spring Boot是用于快速构建独立的、生产级的Spring应用程序的框架。它提供了自动配置、嵌入式服务器等便利功能。

Spring Cloud是基于Spring Boot的微服务框架。它提供了服务发现、配置管理、断路器、智能路由等一系列用于构建分布式系统的工具。

总的来说,Spring Boot侧重于简化单个应用的开发,而Spring Cloud则专注于简化微服务架构的开发和管理。Spring Cloud是构建在Spring Boot之上的。

前后端分离，访问一个网站a.com的流程是什么样的？

前后端分离架构下,访问网站a.com的流程大致如下:

  1. 用户在浏览器输入a.com,浏览器向DNS服务器请求解析域名对应的IP地址
  2. 浏览器向该IP地址发送HTTP请求,请求静态资源如HTML、CSS、JS等
  3. 前端服务器Nginx返回请求的静态资源
  4. 浏览器解析HTML,遇到API请求如Ajax、Fetch时,向后端服务器发送请求
  5. 后端服务器(如Spring Boot)处理请求,访问数据库等,返回数据(通常为JSON格式)
  6. 浏览器接收响应数据,由JS动态渲染页面,呈现给用户

整个过程中,前后端通过API进行交互,各自独立开发、部署和维护,从而解耦了前后端。

栈、队列应用场景举例

栈的应用场景:

  1. 浏览器的前进后退功能
  2. 编辑器的撤销恢复操作
  3. 递归调用
  4. 表达式求值

队列的应用场景:

  1. 消息队列,如Kafka
  2. 任务调度,如线程池
  3. 缓冲区,如打印机缓冲
  4. 广度优先搜索算法

内存溢出和内存泄漏的区别

内存溢出和内存泄漏是两个不同但相关的概念:

内存溢出(Out Of Memory):

  • 程序申请内存时,没有足够的内存供其使用
  • 通常发生在程序试图分配超过系统能提供的内存
  • 常见于集合类数据增长过大、递归调用层数过多等情况
  • 一次性、偶发性的

内存泄漏(Memory Leak):

  • 分配的内存未及时释放或无法释放
  • 导致程序占用内存不断增加,最终耗尽所有内存
  • 常见于资源使用后未关闭、静态集合类未清理等情况
  • 隐蔽性、持续性的

综上,内存溢出强调空间不足,内存泄漏强调使用后未释放。内存泄漏最终会导致内存溢出。