Mysql索引覆盖

通常情况下,我们创建索引的时候只关注 where 条件,不过这只是索引优化的一个方向。优秀的索引设计应该纵观整个查询,而不仅仅是 where 条件部分,还应该关注查询所包含的列。索引确实是一种高效的查找数据方式,但是 mysql 也可以从索引中直接获取数据,这样就不在需要读数据行了。

从源代码构建TensorFlow流程记录

通常情况下,直接安装构建好的.whl即可。不过,当需要一些特殊配置(或者闲来无事想体会 TensorFlow 构建过程到底有多麻烦)的时候,则需要选择从源代码构建TensorFlow。万幸文档混乱的 TensorFlow 还是好心地为我们提供了一整页的文档供参考

一次JVM GC长暂停的排查过程

在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。

一次JVM GC长暂停的排查过程

作者:京东科技 徐传乐 背景 在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。 事情最初是线上某应用垃圾收集出现Full GC异

0源码基础学习Spring源码系列(一)——Bean注入流程

通过本文,读者可以0源码基础的初步学习spring源码,并能够举一反三从此进入源码世界的大米! 由于是第一次阅读源码,文章之中难免存在一些问题,还望包涵指正!

巧妙利用“慧言”机器人在安全场景中实践

机器人适用于移动快速办公和通过指令的方式完成操作,京东“慧言”机器人在安全场景中的时间不仅提升了工作效率,还解放了人工劳动力,为企业降本增效赋能。

Node.js 未来发展趋势

Node.js 是一种非常有前途的后端技术,它具有高性能、高可扩展性和轻量级等优点。Node.js 还可以用来开发命令行工具和跨平台桌面应用程序等,具有非常广泛的应用场景。

文盘Rust -- 安全连接 TiDB/Mysql

最近在折腾rust与数据库集成,选了Tidb Cloud Serverless Tier 作为数据源。Tidb 无疑是近五年来最优秀的国产开源分布式数据库,Tidb Cloud Serverless Tier作为pingcap旗下的云产品方便又经济,这次使用还有一些小惊喜。

系统内存管理:虚拟内存、内存分段与分页、页表缓存TLB以及Linux内存管理

虚拟内存的主要作用是提供更大的地址空间,使得每个进程都可以拥有大量的虚拟内存,而不受物理内存大小的限制。此外,虚拟内存还可以提供内存保护和共享的机制,保护每个进程的内存空间不被其他进程非法访问,并允许多个进程共享同一份物理内存数据,提高了系统的资源利用率。虚拟内存的实现方式有分段和分页两种,其中分页机制更为常用和灵活。分页机制将虚拟内存划分为固定大小的页,将每个进程的虚拟地址空间映射到物理内存的页

大促质量备战之三化战役:“常态化、精细化、一体化”

大促作为JD一年两度的盛事,质量备战是不可或缺的重要环节。每逢大促都是一次大型的联合战役,在这种战役中,不仅有各种“海陆空”技术争奇斗艳,还会让我们的技术视野变得更宽阔,让我们协同变得更默契,所谓以战养兵。测试团队作为质量备战团队,沉淀了“常态化”、“精细化”、“一体化”的三化备战策略,希望与君共勉,共保大促!

ClickHouse数据表迁移实战之-remote方式

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。我们内部很多的报表、数据看板都基于它进行开发。今天为大家带来remote方式的ClickHouse数据表迁移的完整过程介绍,如有错误,还请各位大佬指正。

Ui2Code+ChatGPT助力低代码搭建

低代码开发平台(LCDP),是低代码或无代码通过快速搭建配置的方式完成一个应用程序的开发与上线,可视化低代码就是可视化的DSL,它的优点更多的是来源可视化,相对的,它的局限性也还是来源于可视化,复杂的业务逻辑用低代码可能会更加复杂。低代码应该是特定领域问题的简化和抽象,如果只是单纯将原有的编码工作转换为 GUI 的模式,并没有多大意义。

搜狗输入法双击输入框崩溃问题

每当到618、双11这样大促的时候,搜索作为整个App的核心功能,不仅担当着流量入口,还承载着用户感知到这个产品在导购场景中的服务与体验,所以保障搜索以便更好的助力618大卖。

用 Rust 生成 Ant-Design Table Columns

经常开发表格,是不是已经被手写Ant-Design Table的Columns整烦了?尤其是ToB项目,表格经常动不动就几十列。每次照着后端给的接口文档一个个配置,太头疼了,主要是有时还会粘错就尴尬了。那有没有办法能自动生成columns配置呢?

浅谈Mysql读写分离的坑以及应对的方案

本文简单介绍了读写分离架构,和出现主从延迟后,如果我们用的读写分离的架构,那么我们应该怎么处理这种情况,相信在日常我们的主从还是或多或少的存在延迟。上面介绍的几种方案,有些方案看上去十分不靠谱,有些方案做了一些妥协,但是都有实际的应用场景,需要我们根据自身的业务情况,合理选择对应的方案。

iOS16新特性:实时活动-在锁屏界面实时更新APP消息

之前在 《iOS16新特性:灵动岛适配开发与到家业务场景结合的探索实践》 里介绍了iOS16新的特性:实时更新(Live Activity)中灵动岛的适配流程,但其实除了灵动岛的展示样式,Live Activity还有一种非常实用的应用场景,那就是锁屏界面实时状态更新:

甩出11张图-让我们来构想(实现)一个倒排索引

甩出11张图-让我们来构想(实现)一个倒排索引 数据检索系列文章 倒排索引的简介 在介绍倒排索引之前,先看看传统b+tree索引是如何存储数据的,每次新增数据的时候,b+tree就会往自身节点上添加上新增数据的key值,如果节点达到了分裂的条件,那么还会将一个节点分裂成两个节点。 想一个场景,如果对

go 实现ringbuffer以及ringbuffer使用场景介绍

> ringbuffer因为它能复用缓冲空间,通常用于网络通信连接的读写,虽然市面上已经有了go写的诸多版本的ringbuffer组件,虽然诸多版本,实现ringbuffer的核心逻辑却是不变的。但发现其内部提供的方法并不能满足我当下的需求,所以还是自己造一个吧。 源码已经上传到github ```

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

golang trace view 视图详解

> 大家好,我是蓝胖子,在golang中可以使用go pprof的工具对golang程序进行性能分析,其中通过go trace 命令生成的trace view视图对于我们分析系统延迟十分有帮助,鉴于当前对trace view视图的介绍还是很少,在粗略的看过trace统计原理后,我将对这部分做比较详细