转眼间已经2023年，再有一周就要过年了，在这里先给大家拜个早年，祝大家新的一年万事顺利。 Oracle如今版本号也和年份挂钩，在前段时间的OCW上也宣布发布了beta版本的23c，因为23c是继19c之后的另一个长期支持版本，所以今天就下载安装测试尝尝鲜。 自己的测试环境目前剩余资源有限，就先装个
今天去现场帮一个客户排查备份网络速率问题。 用户期望是万兆的速率，但实际上目前只有千兆，因为目前上面运行着数据库，且数据量较大，千兆的备份网络速率不能满足用户备份数据库的时长要求。 首先，确认备份网络是由两块网卡（eth3，eth4）做了bonding，起名为bondeth1。 使用ethtool查
Maui 读取外部文件显示到Blazor中 首先在maui blazor中无法直接读取外部文件显示 ，但是可以通过base64去显示 但是由于base64太长可能影响界面卡顿 这个时候我们可以使用blob链接去加载外部图片 它不需要copy文件到wwwroot中 它会将byte转换一个url供bla
如何辨别一个程序员水平的高低？今天我们就这个话题，一起来做个讨论。 首先大家可以先短暂思考一下，程序员的水平高和低可以怎么辨别？高水平的程序员长什么样子，低水平的程序员又长什么样子？
在集成和调试订阅型商品时，我们会依赖沙盒环境来进行模拟实际场景。 订阅型商品的购买流程和一次性商品的购买流程类似，但订阅还有其他细节场景，比如续订成功或失败，续订周期时长等。沙盒环境下的订阅续订时间会比正常情况更快，引入“时光机”概念帮助您快速测试您应用的订阅场景。比如订阅周期为1周，商品在3分钟后
**什么是CBT-I?** 中国社科院等机构今年发布的《中国睡眠研究报告2023》内容显示，2022年，受访者的每晚平均睡眠时长为7.40小时，近半数受访者的每晚平均睡眠时长不足8小时(47.55%)，16.79%的受访者的每晚平均睡眠时长不足7小时。这些数据反映出民众睡眠情况有待改善。 CBT-I
饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表。在饼图中，每个扇形的弧长（以及圆心角和面积）大小，表示该种类占总体的比例，且这些扇形合在一起刚好是一个完全的圆形。 饼图最显著的功能在于表现“占比”。习惯上，人们通过比较饼图扇形的大小来获得对数据的认知。 使用饼图时，须确认各个扇形的数据加起来等
摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
PPT 求职应聘：如何利用PPT去制作简历 知识的载体 传播、美学、价值 价值：是通过思考 价值：将PPT导成了长图放到了微薄， 如何制作简历 09:00
Scheduler 每次执行，都会根据JobDetail创建一个新的Job实例，这样就可以规避并发访问的问题（jobDetail的实例也是新的） Quzrtz 定时任务默认都是并发执行，不会等待上一次任务执行完毕，只要间隔时间到就会执行，如果定时任务执行太长，会长时间占用资源，导致其它任务堵塞 @D
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
作者：郑啟龙 摘要： 对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是 B+树结构，可以加速SQL查询。但对于B+树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B+树聚簇索引，B
数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此，基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期，京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活
生产过程中，线上的业务规则内嵌在系统的各处代码中，每次策略的调整都需要更新线上系统，进行从需求->设计->编码->测试->上线这种长周期的流程，满足不了业务规则的快速变化以及低成本的更新试错迭代。因此需要有一种解决方案将商业决策逻辑和应用开发者的技术决策分离开，在系统运行时能去更新管理业务规则。
路由计算服务是路由系统的核心服务，负责运单路由计划的计算以及实操与计划的匹配。在运维过程中，发现在长期不重启的情况下，有TP99缓慢爬坡的现象。此外，在每周例行调度的试算过程中，能明显看到内存的上涨。
在应用中，我们使用的 SpringData ES的 ElasticsearchRestTemplate来做查询，使用方式不对，导致每次ES查询时都新实例化了一个查询对象，会加载相关类到元数据中。最终长时间运行后元数据出现内存溢出；
emm，又又又踩坑啦。这次的需求主要是对逾期计算的需求任务进行优化，现有的计算任务运行时间太长了。
本文面向受众可以是运营、可以是产品、也可以是研发、测试人员，作者希望通过如下思路（知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长）帮助大家能够了解电商大促系统的高可用保障，减少哪些高深莫测的黑话和高大尚的论调，而是希望有个体系化的知识让读者有所得。
本文主要介绍了全渠道质量团队是如何利用R2来保障业务质量的。从为什么引入R2开始，一步步介绍引入R2到全渠道落地及收益情况。基于长城项目促销业务，详细介绍了全渠道接入R2的应用情况和R2的使用情况，以及R2助力发现的问题汇总
# 调研背景： 数据库连接建立是比较昂贵的操作（至少对于 OLTP），不仅要建立 TCP 连接外还需要进行连接鉴权操作，所以客户端通常会把数据库连接保存到连接池中进行复用。连接池维护到弹性数据库（JED）的长连接，弹性数据库默认不会主动关闭客户端连接（除非报错），但一般客户端到弹性数据库之间还会有负
