一文带你搞懂如何优化慢SQL

最近通过SGM监控发现有两个SQL的执行时间占该任务总执行时间的90%,通过对该SQL进行分析和优化的过程中,又重新对SQL语句的执行顺序和SQL语句的执行计划进行了系统性的学习,整理的相关学习和总结如下;

从TL、ITL到TT

ThreadLocal(TL)、InheritableThreadLocal(ITL)和TransmittableThreadLocal(TTL)在不同场景下有不同用途,本文我们来分析一下

CI+JUnit5并发单测机制创新实践

针对现如今高并发场景的业务系统,“并发问题” 终归是必不可少的一类(占比接近10%),每次出现问题和事故后,需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香?

利用CI机制管控jar依赖树

你还记得你排查jar冲突的付出么?为了有效控制jar包更新带来的未知jar引入和变动,我们经常使用dependency-tree来查看依赖关系排查问题,通常是出现问题再被动分析和排查,此时人力成本是巨大的,同时系统已出问题,没有后悔药。

【效率提升】maven 转 gradle 实战

gradle是一个打包工具, 是一个开源构建自动化工具,足够灵活,可以构建几乎任何类型的软件,高性能、可扩展、能洞察等。其中洞察,可以用于分析构建过程中数据,提供分析参考,方便排查问题和不断优化构建性能,以下一次编译分析报告。

我又和redis超时杠上了

我又和redis超时杠上了 性能排查,服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散,如何较为系统化的分析和解决问题,建立其对性能排查,性能优化的思路,我将在这个系列里给出我的答案。 服务监控系列文章 服务监控系列视频 背景 经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵

太坑了吧!一次某某云上的redis读超时排查经历

一次排查某某云上的redis读超时经历 性能排查,服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散,如何较为系统化的分析和解决问题,建立其对性能排查,性能优化的思路,我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景 最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警,并且是业务低峰期间,甚是不解,于是开始着手排查。 以下

从源码角度剖析 golang 如何fork一个进程

# 从源码角度剖析 golang 如何fork一个进程 创建一个新进程分为两个步骤,一个是fork系统调用,一个是execve 系统调用,fork调用会复用父进程的堆栈,而execve直接覆盖当前进程的堆栈,并且将下一条执行指令指向新的可执行文件。 在分析源码之前,我们先来看看golang fork

prometheus描点原理

> 大家好,我是蓝胖子,关于prometheus的入门教程有很多,拿我之前学prometheus的经历来讲,看了很多教程,还是会对prometheus的描点以及背后的统计原理感到迷惑,所以今天我们就来分析下这部分,来揭开其神秘的面纱。 我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的,只有知道

图神经网络综述:模型与应用

图神经网络综述:模型与应用 引言 图是一种数据结构,它对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于图结构的强大表现力,用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性,GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法

Trino容错模式深度测评与思考

Trino是一款开源的高性能、分布式SQL查询引擎,专门用于对各种异构数据源运行交互式分析查询,支持从GB到PB的数据量范围。

深入理解Python虚拟机:super超级魔法的背后原理

super 是 Python 面向对象编程当中非常重要的一部分内容,在本篇文章当中详细介绍了 super 内部的工作原理和 CPython 内部部分源代码分析了 super 的具体实现。

记一次Redis Cluster Pipeline导致的死锁问题

本文介绍了一次排查Dubbo线程池耗尽问题的过程。通过查看Dubbo线程状态、分析Jedis连接池获取连接的源码、排查死锁条件等方面,最终确认是因为使用了cluster pipeline模式且没有设置超时时间导致死锁问题。

Vue学习笔记(九):组件化编程

1 什么是组件¶ 当页面功能十分复杂时,将页面各功能化整为零,拆分成多个不同的小部分,这样便于分析,也有利于代码的复用,在vue中,我们将划分后的每个小部分称为组件。组件化是vue里面最强的功能,可以扩展html,封装重用的代码。在使用vue时,我们可以将一个完整的页面拆分为多个组件,每个组件都用于

基于Java Swing和BouncyCastle的证书生成工具

"Almost no one will remember what he had just not interested." - Nobody “几乎没有人会记得他所丝毫不感兴趣的事情。” —— 佚名 0x00 大纲 目录0x00 大纲0x01 前言0x02 技术选型0x03 需求分析目标用户用户故

如何使用Java创建数据透视表并导出为PDF

摘要:本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 前言 数据透视分析是一种强大的工具,可以帮助我们从大量数据中提取有用信息并进行深入分析。而在Java开发中,可以借助PivotTable,通过数据透视分析揭示数据中的隐藏

[知识管理] Obsidian + Remotely Save插件 + 第三方存储/OSS(七牛云)的同步方案

0 序言 在几经选择、对比之后,我选择:Obsidian + Remotely Save插件 + 第三方存储/OSS(七牛云) 的方案来搭建自己的【知识管理系统】。 对比分析知识管理工具的过程,详情参见: [知识管理] 个人知识管理之知识管理工具的全面分析 - 博客园/千千寰宇 【推荐】 知识管理与

前后端结合解决Excel海量公式计算的性能问题

背景 在数据密集的业务领域,尤其是金融,保险,税务等行业中,经常需要利用Excel模型,来对业务进行分析和处理。例如: 1.金融投资: 根据模型进行估值计算,并对投资风险进行评估,通过测算出投资的内部收益率(IRR),净现值(NPV)来做投资收益分析,反应项目的获利能力。 2.保险精算: 运用数学,

巧用数据分析表达式,让数据指标创建更简单

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 实现数据+业务一体化的指标分析 从零售系统进化史get 数据统计的需求变更 零售系统需要的数据统计需求 V1.0 只需要获取当日累计的销售额,于是店老板就用 Excel

【pandas基础】--概述

Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的,因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构,例如Series和DataFrame。