Java 最常见的面试题：一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 mysql 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
表类型如果是 MyISAM ，那 id 就是 18。 表类型如果是 InnoDB，那 id 就是 15。 InnoDB 表只会把自增主键的最大 id 记录在内存中，所以重启之后会导致最大 id 丢失。
【java常见的面试题】Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据&#x...
【java常见的面试题】Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用的算法是哈希槽分区算法。Redis集群中有16384个哈希槽（槽的范围是 0 -16383，哈希槽），将不同的哈希槽分布在不同的Redis节点上面进行管理，也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。在对数据进行操作的时候，集群会对使用CRC16算法对key进行计算并对16384取模...
【java常见的面试题】 Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供 8 种数据淘汰策略： 淘汰易失数据(具有过期时间的数据) volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-lfu（least frequently ...
【java常见的面试题】Redis的数据过期策略有哪些 ?
惰性删除 ：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。 数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，我们需要判断 如果未过期，返回数据发现已过期，删除，返回nil 定期删除 ： 每隔一段时间抽取一批 ke...
【面试题】后端返回十万条数据前端怎么处理？vue实现虚拟列表
一.前言 想必大家在面试的时候会经常被问到后端一下返回十万条数据前端怎么进行处理，二面问。这是一个有关项目优化的问题。前面我写了一篇关于时间分片（数据分割）和滚动触底加载的文章，在这我就不写了，感兴趣的大家可以去看看，有源码，很详细。 二.为嘛这个面试题的答案是虚拟列表？ 首先遇到这种大数据处理，肯定想到的是数据懒加载，那就是虚拟列表、时间分片、滚动加载，当然最常用的方法是分页，但是产品经...
Java 最常见的面试题：kafka 同时设置了 7 天和 10G 清除数据，到第五天的时候消息达到了 10G，这个时候 kafka 将如何处理？
这个时候 kafka 会执行数据清除工作，时间和大小不论那个满足条件，都会清空数据。
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
前言准备数据创建表创建数据脚本开始测试普通分页查询如何优化优化偏移量大问题优化数据量大问题SELECT * 它不香吗？结束前言面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？B哥：直接分页查询，使用limit分页。面试官：有实操过吗？B哥：肯定有呀此刻献上一首《凉凉》也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.2....
Lesson 9.4 随机森林在巨量数据上的增量学习和 Bagging 方法 6 大面试热点问题
文章目录一、随机森林在巨量数据上的增量学习1. 普通学习 vs 增量学习1.1 普通学习2. 增量学习2. 增量学习在 Kaggle 数据上的应用2.1 实际应用二、Bagging 方法 6 大面试热点问题Q1：为什么 Bagging 算法的效果比单个评估器更好？Q2：为什么 Bagging 可以降低方差？Q3：Bagging 有效的基本条件有哪些？Bagging 的效果总是强于弱评估器吗？Q4....
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