从 DB+AI 精选解决方案、特惠权益等，一站式带你了解阿里云瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。

Toadb的愿景在于全面提升个人技术能力，通过打造一款精简的核心数据库系统展现实力与创意。这一项目不仅旨在实现个人成长，如代码编写与模块设计，更追求创造可见成果及长期可维护的个人软件。秉持“You build it, You run it.”的精神，强调实践重于言谈，鼓励分享经验和探索数据库底层技术。“Toadb”将复杂功能剥离，保留数据库核心模块，提供了一个可演进的基础版本。遵循“完成优于完美”的原则，项目已开源，可在[toadb-gitcode]和[toadb-gitee]获取代码。

在Java多线程编程中，线程池有助于提升性能与资源利用效率，但若父子任务共用同一池，则可能诱发死锁。本文通过一个具体案例剖析此问题：在一个固定大小为2的线程池中，父任务直接调用`outerTask`，而`outerTask`再次使用同一线程池异步调用`innerTask`。理论上，任务应迅速完成，但实际上却超时未完成。经由`jstack`输出的线程调用栈分析发现，线程陷入等待状态，形成“死锁”。原因是子任务需待父任务完成，而父任务则需等待子任务执行完毕以释放线程，从而相互阻塞。此问题在测试环境中不易显现，常在生产环境下高并发时爆发，重启或扩容仅能暂时缓解。

Java爬虫中的数据清洗：去除无效信息的技巧

在物联网监控系统中，确保设备状态（如在线与离线）的实时性和准确性至关重要。当设备状态因外部因素改变时，需迅速反映到系统内部。因设备状态数据分布在不同表中，直接通过应用同步可能引入复杂性和错误。采用PostgreSQL触发器自动同步状态变化是一种高效方法。首先定义触发函数，在设备状态改变时更新管理模块表；然后创建触发器，在状态字段更新后执行此函数。此外，还需进行充分测试、监控性能并实施优化，以及在触发函数中加入错误处理和日志记录功能。这种方法不仅提高自动化程度，增强数据一致性与实时性，还需注意其对性能的影响并采取优化措施。

自动化数据采集：Lua爬虫与JSON解析的深度整合

AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能？

本文介绍了使用 PolarDB PostgreSQL兼容版的AGE插件时，在大数据量下，快速导入数据的方法。可以快速将图数据库中亿级以上的节点和边快速导入到数据库中，避免了插入边时进行查询带来的性能瓶颈。

代理服务器在HTTP请求中的应用：Ruby实例

在Java中，未初始化的`String`变量默认值为`null`。打印此类变量时输出“null”，是因为`PrintStream`类中的`print`方法特别处理了`null`值，将其转换为字符串“null”。从JDK 17开始，`println`方法通过`String.valueOf`间接实现相同功能。当拼接包含`null`的字符串时，如`s1 + "BLACK"`，结果为“nullBLACK”，这是因为字符串构建过程中`StringBuilder`的`append`方法将`null`转换为“null”。

CoderGuide涵盖范围包括且不限于：前端面试题(Vue，React，JS，HTTP，HTML，CSS面试题等)，后端面试题(Java，Python，Golang，PHP，Linux，Mysql面试题等)，以及算法面试题，大厂面试题，高频面试题，校招面试题等，你想要的，这里都有！

本文介绍了Python中面向对象编程的核心概念——类与对象。类作为一种“蓝图”，定义了一组属性和方法，用于描述一类对象的共同特征与行为。通过类可以创建具体的对象实例，每个对象拥有类所定义的属性和方法。文章通过`Human`类的例子详细展示了如何定义类、初始化对象及其属性、定义方法，以及如何给对象添加自定义属性。此外，还介绍了如何通过类创建多个具有不同特性的对象实例，并探讨了属性覆盖和使用`@property`装饰器实现只读属性的方法。

本文档提供了12条SQL编写和数据库管理的最佳实践建议，旨在帮助开发者提高SQL查询效率、增强数据库安全性及可维护性。

Haskell HTTP请求：如何解读响应状态

为确保电商API数据采集合规与安全，需遵循多项措施：熟悉GDPR等法规；遵守API条款；最小化数据收集；匿名化处理；获用户同意；应用数据加密；实行访问控制；定期安全审计；设定数据保留政策；响应数据主体请求；记录处理活动；建立泄露应对计划；加强员工培训；审查合作伙伴合规性；必要时咨询法律意见。这些步骤有助于降低违规风险。

图像自动化保存工具：Python脚本开发指南

MySQL 数据库服务器使用多种类型的日志来记录操作和事件，这对于故障诊断、审计和性能分析非常重要。然而，这些日志文件会随着时间的推移而不断增长，可能会占用大量的磁盘空间。因此，定期清理这些日志是必要的，本篇文章我们一起来学习下如何清理 MySQL 中的日志文件。

立即报名 https://www.mongodb.com/zh-cn/events/mongodb-local/shanghai

在信息爆炸时代，数据成为核心资产，而高效安全的数据存储至关重要。对象存储作为一种新兴技术，起源于20世纪90年代，旨在解决传统文件系统的局限性。随着云计算和大数据技术的发展，它已成为关键技术之一。对象存储具备高可扩展性、高可靠性、低成本、易于管理和多协议支持等优点。它支撑大数据发展、推动云计算繁荣、助力企业数字化转型并保障数据安全。未来，对象存储将进一步提升性能，实现智能化管理，并与边缘计算融合，获得政策支持，成为数据新时代的关键基石。

使用Numpy进行高效的Python爬虫数据处理

聚焦数据库 「成本&稳定」方面的技术实现和解決方案，深度互动数据库使用生命周期需求、如何节约数据库成本等

本文通过创建一个包含不同格式姓名数据的表格，探讨了MySQL中字符排序规则（Collation）的影响。通过使用不区分大小写和空格的查询条件，文章演示了如何获取所有插入的记录，并解释了排序规则中"_ci"、"_cs"及"_bin"的区别。此外，还强调了在数据处理过程中，应考虑大小写敏感性和字符串前后空格的问题，以防导致统计或比较上的错误。最后，提供了Go语言中处理这类问题的方法，如使用`strings.EqualFold()`进行不区分大小写的字符串比较，以及使用`strings.TrimSpace()`去除字符串两端的空白字符。

本文探讨了Go语言中的匿名函数与闭包。首先介绍了匿名函数的定义与使用方式，包括直接调用、赋值给变量以及作为全局变量的应用。接着深入解析了闭包的概念及其本质，强调闭包能实现状态保持，但也警告其不当使用可能导致复杂的内存管理和运维问题。通过示例展示了如何利用闭包实现累加器功能，并对比了使用结构体字段的方法。最后，通过一个并发场景的示例说明了闭包在Go中处理多协程安全访问共享数据的应用，展示了闭包结合锁机制确保数据一致性的方式。

本文详细解析了Go语言如何通过C语言扩展其功能。主要包括：使用注释书写C代码、通过Go调用C中的函数示例及背后的工作原理；解释了Go如何通过内存结构体传递参数并接收返回值，以及Go调度器如何处理C代码执行期间的控制流问题；讨论了使用cgo的优势与局限性；最后介绍了Go语言中`defer`关键字的工作机制，并通过具体示例展示了反射在动态调用函数中的应用。

本文档介绍了Go语言编程中的十一种实用技巧与最佳实践

Python 爬虫技巧：百度页面重定向的自动跟踪与处理

XML动态sql查询当前时间之前的信息报错

阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

Flink CDC 是 Apache Flink 的组件，用于捕获数据库变更事件。对 SQL Server，通过 Debezium 连接器支持变更数据捕获。`op` 字段标识操作类型（INSERT、UPDATE、DELETE）。配置包括添加依赖及设定 Source 连接器，可通过 Flink SQL 或 Java/Scala 完成。示例查询利用 `op` 字段筛选处理变更事件。

本指南介绍如何通过Spring Initializr创建一个基本的Spring Boot Web项目。首先访问`start.spring.io`，选择Maven项目、Java语言、Spring Boot版本3.1.0、Java 17，并勾选Spring Web依赖。点击“Generate”下载项目模板。解压后，IDE打开项目并修改`DemoApplication.java`，添加REST控制器以实现一个简单的“Hello World!”服务。通过`@RestController`和`@GetMapping`注解定义Web端点，使用`@RequestParam`获取URL参数。

Puppeteer-py：Python 中的无头浏览器自动化

通过扩展Mybatis-Plus的`BaseMapper`，可以自定义SQL模板以满足特定业务需求。例如，当遇到唯一键冲突而不希望抛出异常时，可使用`INSERT IGNORE`语法。首先，创建`InsertIgnore`类继承`AbstractMethod`并定义`insertIgnore`方法及其SQL模板。接着，在自定义的`UltraBaseMapper`接口中声明`insertIgnore`方法，并让业务Mapper继承此接口。最后，通过`UltraSqlInjector`类将`InsertIgnore`方法注册到Mybatis-Plus插件中。

SpringBoot不仅继承了Spring框架原有的特性，还简化了应用搭建与开发流程。在SpringBoot项目中，有时需要访问外部接口或URL。本文介绍三种不使用Dubbo的方式：一是利用原生`httpClient`发起请求；二是使用`RestTemplate`，支持GET和POST请求，包括`getForEntity`、`getForObject`及`postForEntity`等方法；三是采用`Feign`客户端简化HTTP请求，需引入相关依赖并在启动类上启用Feign客户端。这三种方式均能有效实现对外部服务的调用。

策略模式是一种设计模式，它允许在运行时选择不同的算法或行为。此模式通过定义一系列算法并将它们封装在独立的类中实现，这些类可以互相替换。这样可以根据不同情况动态选择最适合的算法。 在Spring框架中，可以通过依赖注入来实现策略模式。首先定义一个抽象策略类（接口或抽象类），然后创建具体策略类实现不同的算法。具体策略类通过`@Service`注解并在名称中指定特定的策略（如加法、减法等）。在上下文类（如Service类）中，通过`@Resource`注入策略对象的Map集合，根据需要选择并执行相应的策略。

本文澄清了Java中参数传递的常见误解，总结出Java采用“值传递”的方式。对于基本类型，传递其值的拷贝，方法内修改不影响原值；而对于对象类型，则传递其引用地址的拷贝，尽管是拷贝，但因指向同一对象，故方法内的修改会影响原对象状态。形参仅在方法内部有效，而实参则是调用方法时传递的具体值。通过示例和比喻（如复刻仓库钥匙），形象地解释了值传递、引用传递及Java特有的“共享对象传递”概念，帮助理解不同情况下参数传递的行为差异。

从过去一年的经验来看，未来也许还将发生翻天覆地的变革。所以，没人敢断言生成式 AI 的具体发展方向。但有一点可以肯定：数据和开发者，将始终是生成式 AI 未来发展的两大要素

凭安征信选择使用阿里云的MongoDB服务，既是出于对MongoDB和阿里云5年深度合作经验的信任，也出于对降本增效的进一步诉求。

8月16日，上海，期待与您相聚，共启智慧游戏新篇章

SpringCloud+Vue3主子表插入数据

建筑业数据挖掘：Scala爬虫在大数据分析中的作用

SpringCloud+Vue3一个字段多个存储以及回显

Java通过itextpdf架包实现报表导出为pdf文件

本文探讨了一段重写了默认`@Async`线程处理的Scala代码，并对其目的与必要性提出了疑问。原代码通过自定义`AsyncExecutorConfig`类，实现了`AsyncConfigurerSupport`接口，进而配置了一个`ThreadPoolExecutor`作为异步任务的执行器。文章随后分析了为何要替换默认实现，并对Spring框架中`@Async`注解的默认行为进行了深入研究。

公司原有日志记录需手动输入类名与方法名，繁琐且易错。目标是开发工具类简化此过程。调研发现`Thread.currentThread().getStackTrace()`可获取调用栈信息，0号索引为该方法自身。在被调用的方法内，可通过访问1号索引获取所在类及方法名。为此，创建`CurClassAndMethodUtil`工具类，其`getCurClazzAndMethod`方法返回调用者的类名与方法名，解决手动输入问题。实际应用中，因多一层工具方法调用，需访问2号索引。最终实现自动化获取记录信息，提高效率。

Spring Boot 可以用最少的配置来快速创建一个独立的、生产级的 Spring 应用程序。 本文介绍如何快速搭建一个 Spring Boot「Hello World！」项目。