生快🎉

问的问题有点奇怪。

这个队列不就是"池"吗？

既然是池，是不是要判断池子满了没满？

"先判断任务队列是否满再判断是否达到最大线程数"

这里的满，不是指一个池子最上面边缘的刻度，可能是边缘下面一点。就比如水瓶满 500ml ，但是实际可能水并没有装到瓶口口沿，这样设计估计也是为了留出一定的膨胀空间（代码就是留出一定的更大并发能力）。

满就是线程池设计的标准并发能力。
最大线程数是线程池的最大并发能力。

推荐看下这个：
系统设计面试：内幕指南 https://learning-guide.gitbook.io/system-design-interview

3.你认为解决高并发问题的本质是什么？
- 本质就是在大量的请求和有限的资源情况下，如何来保持系统的性能和可用性等。
- 手段很多：增加资源、减小开销、缓存、服务化、冗余、异步、队列、限流、熔断等

线上 Redis 内存满了，应该如何处理？

思路：
1. 解决线上问题，快速恢复线上功能正常访问
- Redis 扩容
- 手动清理不必要的缓存数据，释放内存

线上功能恢复后再做
2. 找出为什么满问题
- 分析 Redis key ，是否是热点数据访问量暴增？
- 是否是 缓存 key 设计不合理
- Redis 配置参数不合理，导致内存使用效率低下
3. 避免为什么满问题
- 针对 2 进行优化，增加监控告警等措施

第一问，实际上是在问你系统设计问题
而你只是直接回答了其中很小的一个点（做法），也不能说不对，只能说不完全对。


尝试从下面几个步骤回答下：
1. 多问
- 学校总的有多少学生需要抢课
- 学校大概总的有多少非常热门的课程
- 平均到每门热门课程大概有多少学生会同一时刻抢
- 给出一些人数，然后是否可以估算出 QPS
假设：需要抢课的学生 1000 人，
假设查询课程 QPS 粗略估算：1000QPS ，峰值*2 ，算 2000QPS

- 其他开放性问题，是否有其他要求
2.初步方案
分为两部来进行涉及：
1. 查询课程（查询并发最大）
设计一个高效的索引和缓存机制，以应对高并发查询需求。方案有：缓存、读写分离等
2. 提交抢课
设计一个分布式锁机制，确保同一时间只有一个学生可以成功抢课。方案有：Redis 、ZK 分布式锁、消息队列等

3.详细方案
- 开始抢课之前，提前将课程-课程余额缓存到 Redis 中
- 使用读写分离，分散查询课程和抢课程写结果时数据库的压力
- 使用 Redis 进行扣减余额
- 扣减成功，记录抢课结果（学生-课程）
4.总结
- 缓存、锁、读写分离、其他方案

去成熟的大学周边学习下，copy

@superedlimited 外国人设计表的时候会用单词的首字母么？

16g => 8192MB

我也有段时间头晕昏沉沉得，去医院啥也检查不出来

1 、https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy
2 、https://github.com/siyuan-note/siyuan
3 、https://github.com/obsidianmd
4 、https://github.com/logseq/logseq

我的就被扣光了

厉害厉害，已 star

做梦下辈子成为二次元科技有限公司

https://ebook.qicoder.com/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88/

这个上面好像不是很全，最新几年的没有


可以考虑咸鱼或者 PDD 上搜下相关的资料

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