Spring @Transactional想必大家都很熟悉，那它是在类上或实现类的方法上和在接口上或接口方法上哪种使用方式是更好的选择呢？...Spring的声明式事务管理在底层是建立在 AOP 的基础之上的。其本质是对方法前后进行拦截，然后在目标方法开始之前创建或者加入一个事务，在执行完目标方法之后根据执行情况提交或者回滚事务。...言归正传 回到问题上，在正确使用@Transactional注解时，不管@Transactional注解是在类上或实现类的方法上还是在接口上或接口方法上，它的事务功能都是可以实现的，只是选择那种方式更优雅一点而已...@Transactional注解，而不是在接口或接口方法上使用。...在java中注解是不会被继承的，如果使用的是基于类的动态代理或者使用aspectj，@Transactional注解的作用就失效了。 总结 Spring 官方建议还是在具体的类上或类的方法上。
“仅仅看原始性能数字还不够”，于是我开始思考其它方面起什么作用，并且是否可以告诉我们A方案和B方案哪个更好。...为了解决这个问题，我分析了体系架构的各个方面，并从“解决方案角度”而非“纯粹性能角度”进行了研究。...路由功能的不同 正就像我们在电信云中一样，处理移动核心应用程序时，虚拟机不是通常在企业中的那种虚拟机：Web服务器、数据库、前端等……用例不同，因此工作负载也不同。这里的虚拟机使用所需的路由！...这有助于在Tungsten Fabric基础架构上实现更好的控制。 在这种情况下，基于Tungsten Fabric的SDN解决方案，实际上丰富了由另一个基于L2 SDN的解决方案提供的工具集。...“哪种解决方案更好？”一个看起来很简单的问题，实际上包含了很多方面和考虑因素，仅仅比较原始pps数值的做法极易产生误导。
哪种排序算法在不同情况下性能最好？ 摘要 作为一名博主，我们经常需要了解不同排序算法的性能特点，以便在不同情况下选择合适的算法。...本文将深入研究各种排序算法的性能比较，并探讨它们在不同场景下的优劣势，帮助读者全面了解并选择最合适的排序算法。 引言 在计算机科学领域，排序算法是基础且重要的内容之一。...不同的排序算法在不同情况下具有不同的性能表现，理解它们的工作原理以及适用场景对于提高编程技能至关重要。在本文中，我们将比较常见的排序算法，并探讨它们在各种情况下的性能表现。...快速排序在大多数情况下具有较好的性能，但在最坏情况下可能退化为O(n^2)。...表格总结 排序算法的性能比较表格待添加。 总结 不同的排序算法在不同情况下具有不同的性能表现，选择合适的算法对于提高程序效率至关重要。
为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用R+Hadoop方案？ 因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。...结构化和非结构化数据库结合的R+Hadoop看起来很美，实则困难重重。...第0步，和曾经的大Boss讨论过，传统行业数据仓库实施起码还能打10年，而”实体-关系”概念和”键-值”概念这两种抽象起码还能打30年，数据的组织，过滤，元数据维护都是数据产生价值的必经之路，这方面的工作很枯燥但是很基础...——这个情况下如果要频繁走物理存储的话，基于key的重新分布会让数据像煮沸的一锅粥大量占用网络与IO写入带宽，与传统数据库性能的巨大鸿沟是无法回避的问题。...*展现方案： 只要数据量低于刚才提到的限度，R又提供了最好的展现方案，因为“展现方案是专用而非泛用”的： a.Hadley最著名的R包之一ggplot2未来会引入SVG等可交互元素。
图数据库在安全和隐私保护方面面临以下挑战：1. 数据访问控制： 图数据库中的节点和边通常具有不同的属性和关系，因此需要对不同资源进行细粒度的访问控制。该挑战在于确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据。...然而，大规模图数据库中的审计日志可能会产生大量的数据，因此需要有效的日志记录和存储策略。图数据库在安全和隐私保护方面的解决方法为应对图数据库在安全和隐私保护方面的挑战，可以采取以下解决方法：1....在将数据添加到图数据库中之前，进行数据完整性检查，以确保数据的可信度和一致性。4. 提供审计和日志记录功能： 图数据库需要能够记录和审计用户对数据的访问和操作。...此外，还可以定期审计数据库的访问权限和安全策略，以保持数据的安全性。5. 网络安全防护： 在分布式和分片的图数据库中，需要加强对数据传输的保护。可以使用安全套接字层（SSL）来加密数据在网络中的传输。...综上所述，通过强化访问控制、加密和脱敏、数据完整性检查、审计和日志记录以及网络安全防护等措施，可以有效应对图数据库在安全和隐私保护方面的挑战。
高负载 而决定于查找时间复杂度主要有两个因素： 查找算法 存储数据结构 无论是哪种存储，数据量越少，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）、耗时也会越来越高。...就如上面所说的，无论是哪种存储，数据量越少，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）、耗时也会越来越高。...分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案，特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代，这个方案就如救命草一般的存在。 ...高硬件成本 还没找到更好的降低数据库负载的临时方案 扩展性有限 常用的分担数据库压力还有一种常用做法，就是读写分离、一主多从。...因此我们在某些业务场景进行存储架构设计时，可以通过关系型数据库的ACID特性进行数据的更新与写入，用NoSQL的高性能与扩展性进行数据的查询处理，这样的好处就是关系型数据库和NoSQL的优点都可以兼得，
： 查找的时间复杂度 数据总量 高负载 而决定于查找时间复杂度主要有两个因素： 查找算法 存储数据结构 无论是哪种存储，数据量越少，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）...就如上面所说的，无论是哪种存储，数据量越少，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）、耗时也会越来越高。...分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案，特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代，这个方案就如救命草一般的存在。 ...高硬件成本 还没找到更好的降低数据库负载的临时方案 扩展性有限 常用的分担数据库压力还有一种常用做法，就是读写分离、一主多从。...因此我们在某些业务场景进行存储架构设计时，可以通过关系型数据库的ACID特性进行数据的更新与写入，用NoSQL的高性能与扩展性进行数据的查询处理，这样的好处就是关系型数据库和NoSQL的优点都可以兼得，
作者 | 捏造的信仰 原文 | https://segmentfault.com/a/1190000013803247 本文介绍几个 8.0 在关系数据库方面的主要新特性。...你可能已经知道 MySQL 从版本 5.7 开始提供了 NoSQL 存储的功能，在 8.0 中这部分功能也得到了一些改进，但鉴于这个在实际当中用得极少，本人也是没用过，所以本文不会介绍这方面的东西，而是关注其关系数据库方面...1、隐藏索引 隐藏索引的特性对于性能调试非常有用。在 8.0 中，索引可以被“隐藏”和“显示”。当一个索引隐藏时，它不会被查询优化器所使用。 也就是说，我们可以隐藏一个索引，然后观察对数据库的影响。...如果数据库性能有所下降，就说明这个索引是有用的，于是将其“恢复显示”即可；如果数据库性能看不出变化，说明这个索引是多余的，可以删掉了。...如果你长期隐藏一个索引，那还不如干脆删掉，因为毕竟索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。
信息发送到从库的IO线程，需要注意的是，这个过程是异步的，如果等着从库接受完成，是不是特别慢，且影响性能。...在消息体不大情况下，推荐使用第5种优化方案，需要消息中间件；其次考虑缓存的，因为更新的操作，需要更新缓存，也需要解决一致性问题，所以，新增的数据，就首选缓存优化方案。最后，推荐重要性非重要性隔离方案。...当然，肯定是有办法的，业界大佬们都早于我们遇到了这些问题，下面我会分享出两种方案： 1，程序代码嵌入 代码嵌入，是指通过在我们的代码中开发出数据库访问中间层，由这个数据库访问中间层去访问不同的数据源，以实现读写分离和数据源的管理...支持对语言 sql语句会跨两层网络，性能稍微低一点。...开发建议，在自己公司没有比较成熟的中间件团队的话就用程序代码封装的方案，虽然写代码麻烦点，但是自己可以把控；要是公司有成熟中间件团队，就尽量考虑代理层部署的方案，因为需要有个团队要研究和长期维护这个代理层
图数据库图数据库是一种特殊的数据库管理系统，用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库，使用图形模型来表示实体之间的关系。...图数据库中的数据以节点和边的形式存在，节点表示实体，边表示实体之间的关系。图数据库采用了图形遍历算法，使得查询和分析复杂网络数据变得更加高效。...由于图数据库适用于解决各种复杂的关系问题，它在实时商务决策与智能方面具有广泛的应用场景。...应用场景以下是图数据库在实时商务决策与智能方面的一些应用场景：社交网络分析社交网络是一个典型的图形结构，图数据库可以用于分析社交网络中的用户关系、兴趣等信息。...以上仅是图数据库在实时商务决策与智能方面的一些应用场景，图数据库还可以应用于知识图谱构建、推荐系统、网络分析等其他领域，助力企业做出更明智的决策和提供更好的智能服务。
作者：王威扬 文思海辉技术有限公司数据挖掘解决方案经理 知乎 https://www.zhihu.com/question/22145076/answer/20695402 众所周知,R 在解决统计学问题方面无与伦比...但是 R 在数据量达到 2G 以上速度就很慢了，于是就催生出了与 Hadoop 相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop 这样的解决方案有没有团队在使用？...结构化和非结构化数据库结合的R+Hadoop看起来很美，实则困难重重。...—— 这个情况下如果要频繁走物理存储的话，基于key的重新分布会让数据像煮沸的一锅粥大量占用网络与IO写入带宽，与传统数据库性能的巨大鸿沟是无法回避的问题。...*展现方案： 只要数据量低于刚才提到的限度，R又提供了最好的展现方案，因为“展现方案是专用而非泛用”的： a. Hadley最著名的R包之一ggplot2未来会引入SVG等可交互元素。
以下是一些VFS在提升文件系统性能方面的具体实践示例：统一的系统调用接口：VFS为所有文件系统提供了统一的系统调用接口，如open(), read(), write(), close()等。...文件系统挂载选项：VFS允许文件系统在挂载时指定特定的选项，如noatime（不更新文件的最后访问时间），这可以减少文件系统的操作开销，提高性能。...文件系统层级结构：在某些高级文件系统中，VFS支持层级结构，允许一个文件系统在另一个文件系统之上运行，例如安全增强的文件系统或加密文件系统。这种层级结构可以在不影响性能的情况下提供额外的功能。...文件系统转换工具：VFS支持文件系统转换工具（如tune2fs），允许在不丢失数据的情况下调整文件系统的参数，以优化性能。...通过这些综合措施，VFS确保了在支持多种文件系统的同时，也能提供高效的文件访问性能
有很多数据库代理可供选择，像RDS代理这样的管理服务在它所提供的丰富功能方面是惊人的，而且很容易设置，但比ProxySQL这样的开源代理的成本要高。...如果你的要求是存储非结构化数据，基于文档的数据库可能会更好地满足你的需求。 除了你想存储的数据外，还有其他因素需要考虑，例如，性能。某些数据库为特定的使用情况提供更好的性能。...一般来说，这使你的系统变得复杂，并为更多的问题打开了空间，尽管如果使用得当，那么这可以成为修复性能甚至增加更好功能的一个伟大的解决方案。 添加读取副本 正如我们已经看到的，很多应用程序是重读的。...为了更好地了解原因，并更好地理解数据库的要求，你可以向面试官提出一些问题，这些问题可以帮助你找出最佳解决方案。...一个非常重要的因素可以推动你的决策，就是有关数据库的读写性能如何。有些解决方案可能会提高读取性能（如添加读取副本），有些可能会提高写入性能。
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。 这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：数据读写分离与数据库 Sharding。...由于互联网业务场景，大多数是读多写少，因此进行数据库的读写分离是一件非常简单且有效率的方案。...Sharding(分库分表) 随着数据库里的数据越来越大，单表查询的性能已经不能满足业务要求了，这个时候就需要进行分表处理了，将大表拆分为若干个小表，不同的分表中数据也不一样，这样可以分散查询压力...然而，当表越来越多，所有的数据都在一个数据库上时，网络 IO 以及文件 IO 也都会集中在一个数据库上，可能会超过单台服务器的容量， CPU、内存、文件 IO、网络 IO 都会成为系统的瓶颈，QPS/TPS...那么这个时候就需要对数据库进行分片处理。 因为分表和分库的思路类似，因此下面统一来聊技术方案。
引言：众所周知,R在解决统计学问题方面无与伦比。...但是R在数据量达到2G以上速度就很慢了，于是就催生出了与Hadoop相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop这样的解决方案有没有团队在使用？...这样，商业数据库（如包括Oracle，Netezza，Teradata，SAP HANA等）提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。...结构化和非结构化数据库结合的R+Hadoop看起来很美，实则困难重重。...同时另一方面，只要数据量低于刚才提到的限度，R又提供了最好的展现方案，因为“展现方案是专用而非泛用”的。
在排查问题的过程中，我们发现 kafka 的旧版本在使用 ZooKeeper 时也遇到过类似的问题，并参考 Kafka 关于此问题的修复方案，确定了 Dubbo 的修复方案。...感谢携程的同学帮我们踩坑～ 2、Dubbo2.7.3 版本在当时虽然是最新的版本，但已经发布了 2 个月的时间，从社区issues反馈来看，Dubbo2.7.3 相对 Dubbo2.7之前的几个版本，在兼容性方面要好很多...兼容性验证与升级过程 我们在向 Dubbo 社区的同学咨询了版本升级方面的相关经验后，于 9 月下旬开始了 Dubbo 版本的升级工作。...6、自定义扩展兼容性问题 业务线对于 Dubbo 的自定义扩展比较少，因此在自定义扩展的兼容性方面暂时还没有遇到比较难处理的问题，基本上都是变更 package 导致的问题，由业务线自行修复。...初步方案 我们咨询了 Dubbo 社区的建议，并结合瓜子云平台的现状，初步确定了 Dubbo 多机房的方案。 1、在每个机房内，部署一套独立的 ZooKeeper 集群。集群间信息不同步。
在Linux下，如果你使用 java.security 包中的方法（比如SecureKeyFactory.generateSecret()），会发现它出奇的慢，有时候甚至是半僵死在那里。
图解网站：https://xiaolincoding.com 在博客园看到一篇叫做《后端思维之数据库性能优化方案》的文章。...无论是关系型数据库还是 NoSQL，任何存储系统决定于其查询性能的主要有三种： 查找的时间复杂度 数据总量 高负载 而决定于查找时间复杂度主要有两个因素： 查找算法 存储数据结构 无论是哪种存储，数据量越少...就如上面所说的，无论是哪种存储，数据量越少，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）、耗时也会越来越高。...数据序列化存储 分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案，特别是在以前 NoSQL 还不是很成熟的年代，这个方案就如救命草一般的存在。...因此我们在某些业务场景进行存储架构设计时，可以通过关系型数据库的 ACID 特性进行数据的更新与写入，用 NoSQL 的高性能与扩展性进行数据的查询处理，这样的好处就是关系型数据库和 NoSQL 的优点都可以兼得
在新特性方面，KonaFiber是兼容Java原生Loom协程的Kona JDK方案，在JDK8/11生产版本上可以使用JDK21发布的特性[4]，KonaSM是Kona JDK自带的高性能国密Java...在安全方面，团队联合腾讯安全实验室进行定期扫描、漏洞的挖掘和修复，在2021年发现和修复了当前CVE评分最高的Java漏洞，也是国内首次提交Java CVE[2][3]。...、实现以及它们在大数据领域应用遇到的问题； Kona CodeRevive借鉴了一部分业界方案思想，采用保存JIT编译的结果并复用解决JIT编译的开销问题，并且加入了创新的方案解决前面提到业界方案的不足...；后续会对这两方面进行详细地介绍。...Hadoop任务普遍有10%-35%的性能提升，因为Hadoop任务每个task一个Java进程，JIT编译开销更大CodeRevive效果更好；Spark任务也普遍有提升但幅度在5%左右，有个别任务有性能下降
数据库对象巡检 PawSQL性能巡检平台支持对达梦数据库的数据库对象进行定时或手动巡检，数据库对象巡检巡检包括37个审核规则，覆盖表、列、字符集、索引、约束等各种数据库对象，以识别潜在的安全、性能等潜在的问题...总结 PawSQL for 达梦数据库，您的达梦数据库性能优化伙伴。无论是日常查询还是复杂数据处理，PawSQL都以专业、高效的解决方案，助力您的数据库性能飞跃提升。...立即体验PawSQL，开启达梦数据库性能新篇章！...关于PawSQL PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化，提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程，广泛支持MySQL、PostgreSQL、OpenGauss、Oracle等主流商用和开源数据库...，以及openGauss，人大金仓、达梦等国产数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案；有效解决了数据库SQL性能及质量问题，提升了数据库系统的稳定性、应用性能和基础设施利用率，为企业节省了大量的运维成本和时间投入
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