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• file:6-2 使用内存队列来处理基于内存的“生产者-消费者”场景（下）.mp4
• file:6-5 使用好 Kafka 并不容易，来看看你是否也是这样做的（上）.mp4
• file:6-3 从整体看 Kafka 的设计，一定要把它搞明白、说清楚.mp4
• file:6-4 消息丢失和重复消费是最常遇到的问题，解决它们靠的是经验和技巧.mp4
• file:6-7 我想要实现延迟队列、优先级队列，可以怎么做？（上）.mp4
• file:1-11 如果任务太耗时，可以考虑异步执行.mp4
• file:1-1 这是一份高分面经，更是一部工程心法.mp4
• file:1-9 理解并善于使用切面，可以大大减少工程中的冗余代码.mp4
• file:1-10 把 Spring 事务搞透，是做好业务开发的先决条件.mp4
• file:1-12 基于不同的条件来实现不同的效果，Spring 也帮你考虑到了.mp4
• file:1-3 透彻的理解 Spring Bean，可以很大程度的提高工程设计水平（上）.mp4
• file:1-7 分类操作，可以通过引入对 Bean 的前置和后置处理.mp4
• file:1-13 来看看我是怎么玩转 Spring 中的事件驱动模型的.mp4
• file:1-2 Spring 的核心是 IOC 容器，理解容器是理解 Spring 的重要基础.mp4
• file:1-6 解决因为 Bean 的循环依赖造成的工程启动失败.mp4
• file:7-7 构造权限与用户、用户组的关系.mp4
• file:7-2 账户系统的第一部分：设计存储用户信息.mp4
• file:7-4 根据用户类型对用户进行分类.mp4
• file:7-1 账户系统功能、场景描述.mp4
• file:7-5 为什么需要把用户打包成用户组.mp4
• file:7-8 编排用户信息数据结构.mp4
• file:10-4 开放型面试题.mp4
• file:10-2 在这个案例、项目中，你可能会遇到哪些面试题？如何应对？.mp4
• file:10-1 如何把自己的工作表达在简历中？怎样突出亮点？.mp4
• file:10-3 基于这个项目的扩展面试题有哪些？.mp4
• file:4-1 好的数据表设计来自于经验和技巧.mp4
• file:4-6 读多写少的场景下，来看看如何去设计和优化..mp4
• file:4-3 基于业务场景，合理的使用乐观锁和悲观锁.mp4
• file:4-5 binlog 有几种格式？我们能使用它来做什么呢？.mp4
• file:4-2 优化索引可以大大提升系统性能.mp4
• file:4-7 预料到业务数据呈指数式增长，我们就应该提前做好准备..mp4
• file:4-4 系统中存在慢查询，大多数情况下是对业务的认知不足.mp4
• file:9-3 使用锁来解决商品库存的超发问题（下）.mp4
• file:9-5 订单成功之后的消息广播.mp4
• file:9-4 基于延迟队列实现未支付订单过期的取消.mp4
• file:9-1 使用微服务的思想设计用户购物的场景.mp4
• file:9-6 使用 binlog 同步数据表的变更情况.mp4
• file:5-1 把最常用的数据放到本地缓存中（上）.mp4
• file:5-4 基于业务场景选择合适的 Redis 数据结构（下）.mp4
• file:5-9 深入学习 Redis 线程模型，你能从中得到什么启发.mp4
• file:5-8 Redis 如何清理过期的 key，又是如何保证内存不被耗尽的.mp4
• file:5-6 谈谈我们在使用 Redis 时会遇到的问题，又如何去解决它们.mp4
• file:5-7 多条 Redis 命令如何保证原子性.mp4
• file:5-5 通过管道批量处理 Redis 命令.mp4
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• folder:第6章 消息队列是异步、解耦的利器（Kafka、RabbitMQ）
• folder:第1章 Java 工程开发框架：Spring 篇
• folder:第7章 工程场景1：通过账户系统设计案例来深入学习与优化存储
• folder:第10章 工程场景4：通过经典电商案例来纵观开放型面试
• folder:第4章 数据存储是业务开发的基石（MySQL）
• folder:第9章 工程场景3：通过用户购物场景设计案例来剖析微服务的消息传递
• folder:第5章 缓存技术是高并发的保障（本地缓存、Redis）