大促备战，最大的隐患项之一就是慢sql，带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，而且对sql好坏的评估有一定的技术要求，有一些缺乏经验或者因为不够仔细造成一个坏的sql成功走到了线上，等发现的时候要么是造成了线上影响、报警、或者后置的慢sql采集发现，这时候一般无法快速止损，需要修改代码上线、或者调整数据库索引。
目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状：人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口 + 调用方 + 限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题： 问题 1. 接口多，无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂，那就需
人工智能对敏捷项目管理和Scrum Mastery的影响很快会从“有趣”转向“彻底改变游戏规则”，这比我们想象中快。 目前，AI技术并不成熟，即便是再优秀的AI也存在着一定的缺陷。但我决定铤而走险，我相信在未来六个月后AI将会有质的飞跃。 一、敏捷规划 当开发团队处于关键的冲刺阶段，突然出现的无法预
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
函数的调用机制 函数的调用机制是在函数调用时通过那种路径走到最终调用函数地址的机制。 在编程语言中，函数的调用机制有三种 1.静态调用：编译期就确定了函数内存地址，执行效率最高，还可以使用编译器优化如：inline函数内联提升执行效率。缺点:因为函数调用的内存地址在编译期已经确定，则无法支持继承等动
