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在数据库应用中,高效的查询性能至关重要。本文探讨了常用的 MySQL 查询优化方法,包括索引优化(选择合适的索引字段、复合索引、定期维护索引)、查询语句优化(避免全表扫描、限制返回行数、避免使用不必要的函数)、表结构优化(选择合适的数据类型、分区表、定期清理无用数据)及数据库配置优化(调整缓存大小、优化存储引擎参数)。通过这些方法,可以显著提高 MySQL 的查询性能,为应用程序提供更好的用户体验。
本文介绍了Java中`Stream`的`peek`操作,该操作通过`Consumer<T>`函数消费流中的每个元素,但不改变元素类型。文章详细解释了`Consumer<T>`接口及其使用场景,并通过示例代码展示了`peek`操作的应用。此外,还对比了`peek`与`map`的区别,帮助读者更好地理解这两种操作的不同用途。作者为码农小胖哥,原文发布于稀土掘金。
在工作中,Redis作为一款高性能缓存数据库被广泛应用,但常遇到“大key”和“热key”问题。“大key”指单个键包含大量数据,导致内存消耗高、性能下降及持久化效率降低;“热key”则是频繁访问的键,会引起CPU占用率高、请求阻塞等问题。本文详细分析了这些问题的定义、影响、原因,并提供了相应的解决方案,如合理设置缓存时间和数据结构、拆分大key、采用热点数据分片等方法。
本文汇总了List与String相互转化的多种方法,包括使用`String.join()`、`StringBuilder`、Java 8的Stream API、Apache Commons Lang3的`StringUtils.join()`以及Guava的`Joiner.on()`方法实现List转String;同时介绍了使用`split()`方法、正则表达式、Apache Commons Lang3的`StringUtils.split()`及Guava的`Splitter.on()`方法实现String转List。
线上系统遭遇频繁Old GC问题,监控显示出现多次“to-space exhausted”日志,这表明垃圾回收过程中因年轻代 Survivor 区或老年代空间不足导致对象晋升失败。通过 JVM 源码分析,此问题源于对象转移至老年代失败时,JVM 无法找到足够的空间存放存活对象。进一步排查发现大对象分配占用了预留空间,加剧了空间不足的情况。使用 JFR 分析工具定位到定期报表序列化导致大量大对象生成,通过改用堆外内存进行序列化输出,最终解决了频繁 Old GC 问题。
在Spring Boot应用中,统一结果封装有助于团队协作,确保一致的API响应格式,提升代码质量和维护性。主要优点包括:简化前端集成工作,减少后端重复编码,以及增强接口的可维护性。实现上,首先定义`Result`类来封装响应状态码、消息、数据及时间戳;其次,通过`ResultCode`枚举类标准化状态信息。示例代码展示了如何构建这些类,并通过一个简单的控制器方法演示了如何使用它们返回JSON格式的响应结果。
MyBatis的延迟加载(懒加载)特性提高了性能,只在需要时加载关联数据。配置延迟加载需在`mybatis-config.xml`中设置`lazyLoadingEnabled`为`true`,`aggressiveLazyLoading`为`false`。实现原理基于代理对象,MyBatis为延迟加载属性创建代理,在访问时触发实际查询。代理通过Java动态代理实现,拦截方法调用,按需加载数据。
**摘要:** 本文探讨了数据库连接池在高并发Web应用中的重要性,特别聚焦于阿里巴巴的DruidDataSource。DruidDataSource是一个高效的Java数据库连接池,包含监控、SQL防护和日志功能。文中通过示例展示了如何配置和使用DruidDataSource,包括在Java应用中的直接配置和在Spring Boot中的集成,并提到了启用SQL监控。此外,还分享了设置连接池参数的技巧,如合理设定初始、最大和最小连接数,并强调了定期监控和使用内置监控工具优化性能的重要性。
**Scrapy** 是一个强大的Python爬虫框架,适合大规模数据采集,提供高度可定制的爬取流程、内置数据提取工具、自动请求调度、分布式爬取支持、中间件扩展及多种数据存储方式。 **Beautiful Soup** 和 **Requests** 结合使用,便于Python中简单网页的请求和HTML解析。Requests发送HTTP请求,Beautiful Soup解析内容,适合小型项目或数据提取。 **Requests-HTML** 是Requests的扩展,支持HTML解析和CSS选择器,自动处理链接,适合网页解析任务。
在Python中,Scrapy是一个强大的网络爬虫框架,专为数据采集设计,具有高度可定制的爬取流程、内置的数据提取工具、自动请求调度、分布式爬取支持和中间件扩展。它允许开发者轻松构建和管理爬虫,高效抓取和处理网页数据。 Beautiful Soup和Requests库组合则提供了简单的HTML解析和请求功能。Requests库用于发送HTTP请求,而Beautiful Soup则用于解析HTML内容,两者结合便于数据提取。Requests-HTML库进一步简化了这一过程,集成了Requests的功能并内置HTML解析,支持CSS选择器和XPATH。
`filter()`函数是Python中用于从序列中按条件筛选元素的内置函数。它接受一个函数和一个可迭代对象作为参数,返回一个迭代器,该迭代器包含应用函数后返回`True`的元素。基本语法是`filter(function, iterable)`。可以使用`lambda`表达式简化条件,例如筛选偶数:`filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)`。文章还讨论了使用自定义函数、处理多个条件的情况,并对比了`filter()`与列表推导式的用法。
**Cython是Python的性能增强工具,用于提升Python代码的速度。它允许声明变量类型并调用C库。安装Cython使用`pip install Cython`。Cython语法接近Python,但通过类型声明优化性能。编译Cython代码需创建setup.py文件,然后运行`python setup.py build_ext --inplace`。通过Cython,可以直接优化Python代码和调用C函数,平衡速度与灵活性。**
MySQL中的binlog、redo log和undo log是日志文件,各有特定作用。binlog用于数据备份、恢复和复制,适用于所有存储引擎。redo log记录事务修改,用于崩溃恢复和数据持久性,仅InnoDB存储引擎支持。undo log保存事务修改前的状态,用于事务回滚和MVCC,也仅InnoDB支持。它们在功能和记录内容上有明显区别,有助于事务管理和数据库一致性。
MySQL中的`eq_range_index_dive_limit`参数默认值为200,影响了IN查询的执行方式。当IN列表项少于这个值时,MySQL会使用扫描索引树(精确成本计算),而多于此值则使用索引统计(快速但可能不准)来分析查询成本。大量IN值可能导致性能下降。解决方案包括:1) 分批查询;2) 使用UNION ALL创建内存临时表;3) 创建实体表存储IN值并进行JOIN操作。注意,实体表需及时清理并避免反复插入删除导致性能下降。
Spring Boot的外部配置加载优先级是开发者理解和管理应用程序配置的关键。它支持多种配置源,包括Java属性文件、YAML文件、环境变量、命令行参数等。配置加载顺序从低到高为:默认属性、@PropertySource加载的配置、Config Data(内部配置文件、外部配置文件)、环境变量、系统属性、Servlet容器初始化参数、SPRING_APPLICATION_JSON格式的环境变量或系统属性以及命令行参数。了解这一顺序有助于在不同环境中灵活配置和管理Spring Boot应用,确保其按预期运行。
该文介绍了如何在Java开发中优雅地转换MultipartFile和File。MultipartFile是Spring框架用于接收上传文件的类,而File是操作系统文件的代表。文章提供了三种将MultipartFile转换为File的方法:使用`transferTo`方法、FileOutputStream和Java NIO。另外,还介绍了在测试场景下将File转换为MultipartFile,通过MockMultipartFile实现。
该文讨论了一个系统架构问题,主要涉及RabbitMQ在处理订单消息时遇到的性能瓶颈。首先,系统使用RabbitMQ是为了解耦和提高性能,前端创建订单后通过RabbitMQ发送消息给订单履约系统消费并执行后续操作。当订单流量激增时,消息堆积导致服务器压力增加。 排查解决方案: 1. 增加消费者以提高消费速度,但发现即使增加消费者,消息堆积问题仍未解决。 2. 分析消费者逻辑,发现调用库存系统接口可能导致处理速度慢。库存系统压力大,接口响应慢,加剧问题。 3. 实施清空堆积消息的策略,新建消费者快速消费消息并存储在表中,减轻服务器压力。待库存服务恢复后,再将消息推回RabbitMQ处理。
Redis 数据不丢失主要靠持久化(RDB、AOF、混合)和集群运行(主从同步、哨兵、Cluster)。RDB是快照,恢复速度快但可能丢失部分数据;AOF记录所有命令,实时性好但写性能较低;混合持久化结合两者优点。集群通过多服务器分布数据,提高可用性和数据安全性。
大家好,我是田螺。 我们开发完需求,提测前,一般都需要代码评审。小伙伴们,你们知道代码评审,一般都有哪些军规嘛?今天田螺哥给你带来代码评审的18个军规。
2002年11月,百度上线MP3搜索功能,几乎能搜索和下载到所有的歌曲。按相关的版权法规,百度未经授权使用他人资源牟利是违法的。当时互联网产业违法采集数据、传播盗版是家常便饭,版权管理形同虚设,百度顺势而为分了一块大蛋糕。盗版音乐砸了音乐人的饭碗,就如同盗版软件摧残软件从业者。最近十多年,政府对音像作品版权的管理日趋严格,这是一件利国利民的好事,一个行业兴盛的起点首先是从业者得到应有的报酬。
易波动或者对波动比较敏感;容易影响整体的;不能预测上游行为,或者不能预测下游行为,依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控,有没有不可控因素。
今天,我们在这里不展开说明这些问题,而是跟大家介绍在这些优化的层面中,有哪些是优化对 MySQL 数据库来说作用微乎其微,以便我们在产生环境中调优 MySQL 数据库时,避免一些不必要的优化。
最近在写一个功能,对用户敏感的数据进行脱敏,在网上看一圈基本上都是全局范围的,我觉得应该更加灵活,在不同场景,不同业务下进行脱敏更加合适。
SpringBoot 是一个基于 Spring 框架的快速开发框架,旨在简化 Spring 应用程序的开发和部署。在本文中,我们将深入分析 SpringBoot 启动过程的源代码,并提供必要的解释和说明。
在给 canal 分配数据库权限的过程中,由于密码设置的比较简单,会报以下错误 ERROR 1819 (HY000): Your password does not satisfy the current policy requirements
面试时总被问,spring中使用了哪些设计模式,你在实际开发中又使用哪些设计模式。给他手指一个方向跟他说,这就是一个模式:go out!。
GC(Garbage collection)频繁和堆内存溢出原因简单来说是对象占用堆空间难以回收,新对象无法分配触发GC或者直接导致内存溢出,最终进程结束。
除了操作集合、限流和缓存,Guava还有另一个隐秘的功能:事件总线EventBus机制——是发布-订阅模式的实现,不需要显式地注册回调——比观察者模式更灵活。
1. 加载配置文件与启动类 当 SpringBoot 项目启动时,会首先读取项目中的配置文件,主要是 application.yml 和 application.properties 文件。这些配置文件会指定项目的启动端口号、数据库连接等一些列配置信息。同时,SpringBoot也会加载启动类,这个启动类中有@SpringBootApplication注解,它标识着这个类是SpringBoot的启动类。
在开发管理后台过程中,一定会遇到不少了增删改查页面,而这些页面的逻辑大多都是相同的,如获取列表数据,分页,筛选功能这些基本功能。而不同的是呈现出来的数据项。还有一些操作按钮。
由于微信小程序在体验版和上线版本,需要用https连接,所以你需要申请一个域名,并为这个域名申请证书。怎么利用acme.sh免费申请证书在上篇文章有提到利用acme.sh免费建立https连接,这里就记录一下Spring Boot中配置HTTPS,再利用Docker进行部署。
众所周知,软件测试对代码的要求不像其他编程学科那么高,对零基础小白用户很友好,那么他们要怎么学学软件测试呢?
对于互联网来说,只要你系统的接口暴露在外网,就避免不了接口安全问题。 如果你的接口在外网裸奔,只要让黑客知道接口的地址和参数就可以调用,那简直就是灾难。
首先,思考这么一种场景,假如现在A类继承了B类和C类,并且B类和C类中,都存在test()方法,那么当A类对象调用test()方法时,该调用B类的test()呢?还是C类的test()呢?是没有答案的,所以Java中不允许多继承。
最近在阅读到了Spring源码对于两种动态代理使用在不同场景下的使用,两种方式各有利弊写一篇文加深自己的认识。文中对于源码的涉及较少,更多的是作者自己的理解和举例,然后通过部分源码验证。 首先看两个面试经常会遇到的关于Spring的问题:
自动化测试培训机构哪个好?我国目前有着很多教授自动化测试课程培训机构,但是由于每个机构的课程设置、教学质量和师资力量等方面各有差异。所以,大家如果想要选择一家好的自动化测试培训机构,那么以下几个因素就一定要考虑。
我们都知道在SpringBoot启动类上添加@SpringBootApplication注解后执行main方法就可以自动启动服务 Spring会自动帮我们找到需要管理的Bean的呢
我们目前在工作中遇到一个性能问题,我们有个定时任务需要处理大量的数据,为了提升吞吐量,所以部署了很多台机器,但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据,随着数据量的增大,如果同时多台机器并发拉取数据,会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流,但无法解决问题,因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据,如果单机限流限制太狠,虽然集群总的请求量控制住了,但任务吞吐量又降下来
最近新接手了一批项目,还没来得及接新需求,一大堆bug就接踵而至,仔细一看,应该返回数组的字段返回了 null,或者没有返回,甚至返回了字符串 "null"???
我们先从一个“谣言”开始,通过分析ThreadLocal的源码,尝试纠正“谣言”带来的误解,并解答上面的问题。 流传已久的“谣言”
近些年,各行各业找工作都不太容易,虽然身处技术岗位的软件测试因企业需求大,要比之其他行业容易,但,稍有不慎,也会让求职者与自己心仪的offer失之交臂,因此,大家在准备前面前,也是做足了准备,比如,提前准备好软件测试面试话术,以及刷相关的软件测试技术面试题,只为让自己能够顺利的通过面试,拿到心仪的offer。
作为开发人员,我们希望将开发环境与生产环境尽可能地匹配,以确保我们构建的内容在部署时能够正常工作。
版本号该如何控制?其实是有一个标准规范的,规范地址:
软件测试作为一个技术工种,你的项目经历、技术能力,都是面试官最感兴趣的,而想要从容不迫地回答好面试官们问出的技术问题,提前对相关的面试真题进行了解和背诵就非常重要。 那么哪里有软件测试面试真题可以刷呢?这个可以白嫖的软件测试面试小程序,我觉得大家可能需要!!
微服务架构如今非常的流行,这个架构下可能经常会遇到“双写”的场景。双写是指您的应用程序需要在两个不同的系统中更改数据的情况,比如它需要将数据存储在数据库中并向消息队列发送事件。您需要保证这两个操作都会成功。如果两个操作之一失败,您的系统可能会变得不一致。那针对这样的情况有什么好的方法或者设计保证呢?本文就和大家分享一个“发件箱模式”, 可以很好的避免此类问题。
软件测试面试不同于其他岗位的面试那样,询问一些常见问题即可过关,作为技术类岗位,在进行软件测试面试时,面试官一般会分两个方向进行提问,一个是常见问题,另一个则是软件测试岗位相关技术问题。
保证共享资源的读写安全,需要一种同步机制:用于解决2方面问题:
JWT是全称是JSON WEB TOKEN,是一个开放标准,用于将各方数据信息作为JSON格式进行对象传递,可以对数据进行可选的数字加密,可使用RSA或ECDSA进行公钥/私钥签名。
Netty 是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于快速开发可维护、高性能的网络服务器和客户端
本文是笔者在日常开发过程中遇到的对 CAS 、 ABA 问题以及 JUC(java.util.concurrent)中 AtomicReference 相关类的设计的一些思考记录。 对需要处理 ABA 问题,或有诸如笔者一样的设计疑问探索好奇心的读者可能会带来一些启发。