一、背景 电商目前发展的阶段，有很多秒杀抢购场景，会带来瞬时巨大的流量，瞬时大流量会造成服务的不稳定。 场景一： 目前应对的方案通常是在流量入口处基于路径、集群、服务名、接口方法名，或是集群维度、单实例维度去做限流（参考 ——限流管理），诚然通过配置入口处的服务限流可以在秒杀场景挡住瞬时大流量带来的冲击。 入口限流分为本地限流和中心化限流（分布式限流），本地限流方式五花八门，业内比较知名的有阿里的

点击上方“IT那活儿”公众号，关注后了解更多内容，不管IT什么活儿，干就完了！！！ 场景背景 在现场运维服务中MySQL数据库历史数据迁移作为主要现场工作，历史数据迁移工作量很大，为保障MySQL历史数据迁移工作稳定且高效执行，需通过平台方式修改涉及数据迁移工具JDBC数据库连接配置信息。 为减少现场运维的重复性工作、减轻中间件运维工作的繁杂性，提升现场运维工作效率，为此实现MySQL数据迁移(修

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 由于流量红利逐渐消退，越来越多的广告企业和从业者开始探索精细化营销的新路径，取代以往的全流量、粗放式的广告轰炸。精细化营销意味着要在数以亿计的人群中优选出那些最具潜力的目标受众，这无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力，提出了极大的技术挑战。 本篇内容将聚焦字节跳动OLAP引擎技术和落地经验，从广告营销场景出发，上

MySQL 8.0.17版本引入了一个antijoin的优化，这个优化能够将where条件中的not in(subquery)， not exists(subquery)，in(subquery) is not true，exists(subquery) is not true，在内部转化成一个antijoin(反连接），以便移除里面的子查询subquery，这个优化在某些场景下，能够将性能提升2

1.场景准备 2.开始测试 3.问题分析 4.问题拓展 本文在测试 insert、insert ignore、replace into 三种数据插入方式的时候，发现插入数据的时候在表内存在带有“唯一特性”的值重复的情况下三种语句的处理方式。最终发现了MySQL主键自增值“空洞”了 1.场景准备 测试场景为MySQL 8.0： 主键重复场景 唯一键重复场景 1、建表，包含主键及唯一约束  CREAT

Hello 小伙伴们大家好, 今天我们一起谈论一下, 如何实现动态数据源呢？ Let's go, 让我们开始吧。本期只讨论动态数据源的实现方式。只提出应用场景，不对应用场景做介绍，应用场景放在下期。 一、应用场景 主从复制 读写分离 分库分表 主从复制与读写分离通常是一起使用的。 二、实现方式 1、技术栈 SpringBoot 2.6.13 Druid 1.2.16 Spring JDBC MyS

本篇文章讨论的大促场景，指双 11、618 期间，系统的行为是要尽可能多地卖出商品，尽可能多地收订单，又不能超过库存。在这种高并发、大流量场景下，整个系统的瓶颈点必然在数据库上，本篇文章就库存更新这一场景下讨论如何优化事务 SQL。 在文章开始之前，我们做出如下约定： 业务服务器与数据库服务器在同机房中； 网络请求耗时 3ms，语句处理时间 0.2ms，所有操作都是成功的； 请求数量达到数据库瓶颈

1. 背景 记录一些常见的git操作场景，有助于我们学习，翻一翻灵活的使用这些命令和场景 2. 使用 2.1 合并多次提交记录，合并以后还是需要push的 也可以通过reset current branch to here 只要不push， 合并以后就不会出现旁路

分享背景： 在信息数据爆炸的时代，充分挖掘数据之间、数据内部的的关联关系洞察尤为重要，在已经被验证的很多工业、互联网领域场景下，用面向图的方法已经被证明是有佳 Performance 的，甚至在图数据库的支撑下从前只能离线获得的查询也可以在毫秒级得到结果。除此之外，基于图算法、图特征的传统机器学习与图神经网络的方法也在颠覆很多金融、风控、安全、社交网络、生物工程等领域，这其中图数据库都是重要的组成

作者：隆基 01 消息场景 RocketMQ 5.0 是消息事件流一体的实时数据处理平台，是业务消息领域的事实标准，很多互联网公司在业务消息场景会使用 RocketMQ。 我们反复提到的“消息、业务消息”，指的是分布式应用解耦，是 RocketMQ 的业务基本盘。通过本文，我们将深入了解 RocketMQ 5.0 在业务消息场景的优势能力，了解为什么 RocketMQ 能够成为业务消息领域的事实标

场景 码猿慢病云管理系统中其实高并发的场景不是很多，没有必要每个接口都去考虑并发高的场景，比如添加住院患者的这个接口，具体的业务代码就不贴了，业务伪代码如下： 图片 上述代码有问题吗？谁能说有问题？一般情况下是没什么问题，但是在高并发的场景下肯定是存在问题，为什么？ 因为有事务的隔离性，step1这个阶段对住院号的校验肯定是存在问题的，在高并发的场景下无法保证这里的校验一定准确。 其实这个接口的并

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用领域。由于其高度可定制和可扩展的特性，使得它受到了众多开发者和企业的追捧。今天，我们将通过以下介绍来深入了解MySQL作为一种技术的特性和应用场景。 1. 数据库结构与管理 MySQL采用客户端-服务器模式，通过在客户端上执行指令来控制服务器上的数据库。MySQL支持多种方法组织和管理数据。其最基本的结构是表，它由行和列的有序集合组成

随着现代科技的不断发展，我们能够在日常生活中接触到越来越多的科技产品和应用。其中，场景还原技术已经成为比较普及和实用的一种技术手段，被广泛应用于虚拟现实、智能家居、游戏等领域。然而，对于一些敏感数据的场景还原需求，安全性问题始终是一个瓶颈。这时，可信计算技术应运而生，为场景还原领域提供了更为可靠、安全的解决方案。 可信计算技术最初是由Intel公司提出的，它是一种基于硬件的安全保障方案。通过在计算

MySql是一种常用的关系型数据库管理系统，它具有多种锁机制来维护数据的一致性和可靠性。在高并发场景中，尤其需要有效利用这些锁机制，以避免出现死锁问题。 一、MySql的锁机制 MySql的锁机制主要分为两类：共享锁和排他锁。共享锁（Shared Lock）也称为读锁，可以同时被多个线程获取，用于读取共享数据。排他锁（Exclusive Lock）也称为写锁，只能被一个线程获取，用于修改数据。 在

Redis在Golang开发中的应用：如何处理高并发场景 引言：随着互联网的迅猛发展，高并发场景的处理成为开发中的一个重要问题。在Golang开发中，Redis作为一个高效的缓存数据库，被广泛应用于解决数据存储和高并发场景的问题。本文将介绍在Golang开发中如何使用Redis来处理高并发场景，并给出具体的代码示例。 一、Redis的高并发应用场景： 缓存数据存储：Redis可以将需要频繁读取的数

Redis在C#项目中的应用场景和最佳实践 随着互联网的快速发展，大型软件系统需要处理越来越多的数据。在这种背景下，数据缓存成为提高系统性能和响应速度的重要手段之一。Redis作为一种高性能的内存数据存储和缓存数据库，广泛应用于C#项目中。 本文将介绍Redis在C#项目中的应用场景和最佳实践，并提供一些代码示例来帮助读者更好地了解和使用Redis。 一、Redis的应用场景 数据缓存 Redis

MySQL 是目前世界上最流行的开源关系数据库，大多应用于互联网行业。比如，在国内，大家所熟知的百度、腾讯、淘宝、京东、网易、新浪等，国外的 Google、Facebook、Twitter、GitHub 等都在使用 MySQL。社交、电商、游戏的核心存储往往也是 MySQL。 任何产品都不可能是万能的，也不可能适用于所有的应用场景。那么 MySQL 到底适用于哪些场景又不适用于哪些场景呢？ 1.

Redis提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。 数据类型 结构类型 随着Redis版本的更新，后面又支持了四种数据类型： BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）。 Redis 五种数据类型的应用场景：

前言   在实际的开发过程当中，我们经常遇到各种依赖注入的场景，各种注解有时候的确让人犯迷糊，那么今天就来简单的说一下在开发过程中最常用的三个注解，希望对大家有所帮助。@Autowired、@Resource和@Reference这三兄弟，在不同的框架和场景中使用。它们都用于解决对象之间的依赖关系，但在具体的应用场景下有着不同的使用方式和语义。 “大哥” @Autowired   @Autowir

📚 全文字数 : 6k+ ⏳ 阅读时长 : 8min 📢 关键词 : 数据页结构、索引的B+树结构、索引失效原理 场景再现，有多少朋友有过的？ 面试官👴：我看你建立熟悉数据库索引，那索引失效有哪些场景？ 我👦：巴拉巴拉，把从晚上背的6，7条失效场景一字不落的背出来了 我👦：心里想，这问题能难道我？ 面试官👴：能具体一点吗，上一位面试者也是这么说的 我👦：额，心里想，我没背过这个知识点啊，芭比Q了