一、BIO(Blocking I/O) BIO，同步阻塞IO模型，应用程序发起系统调用后会一直等待数据的请求，直至内核从磁盘获取到数据并拷贝到用户空间； 在一般的场景中，多线程模型下的BIO是成本较低、收益较高的方式。但是，如果在高并发的场景下，过多的创建线程，会严重占据系统资源，降低系统对外界响应
在表数据量很大的时候直接添加字段，以及其他表结构修改，会严重影响线上使用，而且耗费时间很长；使用这个工具可以很好的在线修改表结构。 好处: 降低主从延时的风险 可以限速、限资源，避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做，将影响降到最低 直接原表修改缺点： 当表的数据量很大的时候，如果直接
分享一位读者投稿的携程校招 Java 岗位的面经。 下面是正文。 个人背景：双非本，机械专业转码。 携程在正式面试之前，会有一个性格测试（40分钟）。性格测试之后，大概过一周进行笔试。笔试之后，会邮件通知是否通过并预约第一轮面试时间。 普通 offer 一般只有两面，如果是 sp 或者 ssp 的话
看了还不懂b+tree的本质就来打我 数据检索系列视频 大家好，我是蓝胖子。 今天我们来看看b+tree这种数据结构，我们知道数据库的索引就是由b+tree实现，那么这种结构究竟为什么适合磁盘呢，它又有哪些缺点呢？ 我将不会对b+tree的一些定义做过多的讲解，因为这些东西网上一大推，关键还是要抓住
这里想补充下上个文章，感觉有点不太行。因为每次设计新的表结构就要去更新一下，所以，干脆随着我要做的功能去展示我的表结构设计，最终再把所有的表结构包括sql语句统计出来，感觉这样更新会方便很多~ 这个文章主要是发送邮件的功能。之前提过，我不是一下子把后端全部完成，然后再一下子搞定后端。所以我前后端是要
前言： 使用场景是 我这边的一个单体项目需要多一个多副本的部署方式，一直输入重复命令我实在是嫌烦了，使用写了一个脚本来一键更新部署上去。jar包都是我手动上传的，没有把包传入公网库里。 之所以记录就是因为遇到了几个没有遇到过的问题记录以下。 示例： #!/bin/bash # 进入指定文件夹打包成i
JuiceFS 在最近 v1.1 版本中加入了社区中呼声已久的目录配额功能。已发布的命令支持为目录设置配额、获取目录配额信息、列出所有目录配额等。完整的详细信息，请查阅文档。 在设计此功能时，对于它的统计准确性，实效性以及对性能的影响，团队内部经历过多次讨论和权衡。在本文中，我们会详述一些在设计关键
昨天接到了许久未见老友的一个电话，片刻寒暄之后聊到主题：朋友受人之托，帮人打听家中小孩选择计算机专业之后的就业问题的。 既然是朋友，自然不敢欺瞒，就把目前计算机就业相关的真实情况如实“汇报”了。 那么计算机行业现状如何呢？大家看这幅图自然就明白了： 杭州一家不知名的公司（我从业十几年未曾听过的一家公
首先说一下这个3节点MongoDB集群各个维度的数据规模： 1、dataSize: 1.9T 2、storageSize: 600G 3、全量备份-加压缩开关：186G，耗时 8h 4、全量备份-不加压缩开关：1.8T，耗时 4h27m 具体导出的语法比较简单，此处不再赘述，本文重点描述导入的优化过
python基础内容 ## 1. 关于爬虫的特殊性 爬虫是一个很蛋疼的东西, 可能今天讲解的案例. 明天就失效了. 所以, 不要死盯着一个网站干. 要学会见招拆招(爬虫的灵魂) 爬虫程序如果编写的不够完善. 访问频率过高. 很有可能会对服务器造成毁灭性打击, 所以, 不要死盯着一个网站干. 请放慢你
问题排查 应用程序不在接收新请求 关键词：springboot，jstack，Arthas 问题描述 查看前端网页，发现所有请求都pending，都超时。但是查看后端程序发现并没有挂掉，cpu，内存都正常。但是日志不打印了。看起来应用程序整体卡死了。 然后重启应用程序，发现又能正常运行了，但是过了半
在学习中使用哪些工具 “工欲善其事必先利其器。”在网络技术的学习过程中，往往需要使用一些工具，来辅助我们学习，以此将抽象的技术通过具体的方式来表现出来，便于加深网络理论的印象。 今天，我将列举我在学习过程中使用过的工具。以网络仿真工具为例，建议初学者选择一个厂商的软件作为主用软件（如eNSP或者HC
前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，对接
原文在这里。 由 David Chase and Russ Cox 发布于2023年9月19日 Go 1.21 版本包含了对 for 循环作用域的预览更改，我们计划在 Go 1.22 中发布此更改，以消除其中一种最常见的 Go 错误。 问题 如果你写过一定量的 Go 代码，你可能犯过一个错误，即在迭
在前面随笔介绍的基于SqlSugar的WInform端管理系统中，数据提供者是直接访问数据库的方式，不过窗体界面调用数据接口获取数据的时候，我们传递的是标准的接口，因此可扩展性比较好。我曾经在随笔《基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍（5）-- 在服务层使用接口注入方式实现IOC控制反转》中介绍过，该SqlSugar开发框架本身是基于IOC控制反转的，因此对于接入不同的数据提供者，只需要切换
# Manacher算法 > 形象的被译为**马拉车算法** 这个算法用于处理简单的回文字符串的问题。可以在 $O(n)$ 的复杂度内处理出每一个位置为中心的回文串的最长长度。 为了避免出现偶数长度的回文串，导致过多的分类讨论，我们预处理一下字符串。 例如：`jeefy` 我们可以预处理成 `^#j
大家有有没有这种感觉，就是怎么学习都学不会。感觉学的特别的吃力？ 学自动化那会报了个班，大家也知道松勤这个线上机构吧。我报了，并且自动化代码也敲了5，6遍，很多问题也问过老师，也回答的很敷衍，也嫌我笨。那时就自我怀疑我是不是真的很笨。后来自我怀疑到我是不是不适合干这行。也很想知道大家的学习方式是什么
摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。 本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者： GaussDB 数据库 。 众所周知，在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过
今天想聊一下分库分表，因为对于快速增长的业务来说，这个是无法回避的一环。之前我在做商城相关的SAAS系统，商品池是一个存储瓶颈，商品池数量会基于租户增长和运营变得指数级增长，短短几个月就能涨到几千万的数据，而运营半年后就可能过亿。而对于订单这种数据，也会跟着业务的成长，也会变得愈发巨大。
前言 2023年以来一直很忙，临近春节，各种琐事更多，但鸽了太久没写文章总是不舒坦，忙中偷闲来记录下最近用C#写爬虫的一些笔记。 爬虫一般都是用Python来写，生态丰富，动态语言开发速度快，调试也很方便 但是 我要说但是，动态语言也有其局限性，笔者作为老爬虫带师，几乎各种语言都搞过，现在这个任务并
