1 前言 MySQL的行锁是在引擎层实现： MyISAM不支持行锁，其并发控制只能用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，影响业务并发度 InnoDB支持行锁的，这是MyISAM...2.1 三语句在事务中的顺序 若同时顾客C在影院B买票，这两事务冲突部分就是语句2。因为它们要更新同一个影院账户的余额，要修改同一行数据。...2释放id=2的行锁 事务2在等待事务1释放id=1的行锁 事务1和事务2在互相等待对方的资源释放，导致死锁 3 死锁后的策略 3.1 超时等待 通过参数 innodb_lock_wait_timeout...虽最终检测结果是无死锁，但这期间消耗大量CPU。因此，你就会看到CPU占用率很高，但是每s却执行不了几个事务。 3.2.3 优化热点行更新 ① 死锁检测关掉 死锁检测耗费大量CPU。...基本思路 对于同行更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量死锁检测工作。若团队没有DB专家，不能实现这样方案，能否做设计优化？
一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词...本文将结合腾讯云ES与ChatGPT，演示如何通过百行代码实现AI问答。 RAG介绍 在进入正式的介绍之前，我们先来聊聊RAG，随着搜索引擎技术的不断发展，我们对于查询的需求也日益提高。...注意，到目前为止，我们还没有写任何一行代码，所有的数据采集和清洗，以及数据的向量生成，都可以在UI界面上通过提供的工具来完成。...： 1、我们通常需要结合混合搜索的方式才能获得最佳效果。...图十三 五、使用大模型进行RAG的对话生成 但正如我们之前说的，客户实际的需求可能会更复杂，客户的问题可能是： 无服务器es如何收费？
然而，由于原生 Kubernetes 调度器无法感知缓存，导致应用调度的结果不佳，缓存无法重用，性能难以提升； OSS 成为数据并发访问的瓶颈点，稳定性挑战大: 毫末机器学习平台上的大量机器学习任务在同时训练时都会并发访问后端...落地实践 选择合适的缓存节点: 使用 JindoRuntime 可以获得更好的数据本地性能，在实际生产中我们发现不是所有节点都来做缓存性能就比较好。...1 万帧图片的测试结果 另一稍大的模型在云端推理 1 万帧图片的测试结果 模型使用 4 卡在云端训练 1 万帧图片帧耗时测试结果 集成了 Fluid+JindoRuntime 后，显著提升了云端训练和推理的效率...具体来说，后面在平台中计划增加的功能包括： 支持定时任务支持动态扩缩容 提供性能监控控制台 支持规模化 K8s 集群中多数据集的全生命周期管理 支持对缓存数据和缓存元数据的动态删减 作者 李范：毫末智行服务端开发工程师...陈铁文：毫末智行服务端开发工程师，负责 AI 自动训练平台的上层研发。
本文纯属个人实践后的感受，若有不确之处，欢迎大佬指导和交流！ 细心的童鞋可能看出在小余前几篇文章中都有在实践 TDD。...——引自 「首席架构师看敏捷数据」核心实践：测试驱动开发(TDD)简介[1] 流程环 一个 TDD 环如下图所示： 简而言之，TDD 流程包括三个环节： 在写代码之前，先写测试用例；然后执行测试结果，...此时因为一行业务代码都没写，结果当然是全部用例都不通过（红色）； 根据测试用例，开始写业务代码，此时测试结果逐渐从红色转为绿色； 等到用例全部通过之后，就是考虑重构事宜的时间节点了。...针对这个问题有一个最佳实践是每当你遇见一个bug，先写一个测试来清楚地复现它，这样能保证你出现过的 bug 不会在出现第二次。...在还没有被别人闻到“屎味”（坏味道）之前，及时铲除，你依旧是别人嘴中的“码圣”。
ForkJoinPool中的工作线程会不断地从任务队列中取出这些小任务进行处理。当一个小任务处理完成后，其结果会被合并到其他小任务的结果中，最终得到大任务的处理结果。 2.2....当所有小任务都执行完成后，它们的结果会被合并起来得到大任务的处理结果。 这个过程是递归的，也就是说每个小任务还可以继续被拆分成更小的任务并行执行。...然后，我们可以调用Future对象的get方法来获取任务的处理结果。...五、最佳实践 合理划分任务：为了充分发挥ForkJoinPool的性能优势，需要合理划分任务的大小和粒度。任务过大会导致拆分和合并的开销增加，任务过小则可能导致线程调度的开销增加。...避免任务间的依赖：在使用ForkJoinPool时，应尽量避免任务间的依赖关系。如果任务之间存在依赖，可能会导致某些线程长时间等待其他线程的处理结果，从而降低并发性能。
”最佳实践”。...我个人不喜欢”最佳实践”这个术语，因为它意味着“一刀切”的解决方案，当然编码工作是不会这样的–这是因为我们开发人员会想出适合我们的方案。...但在Java编程中还是一种新的方式，它也不是明显的”最佳实践” 。 这里有一些我遵循的指南。...流式风格 就我个人而言，更喜欢使用流式风格．当然你不必也这么做, 但我发现它帮助了我： 一眼就能看出有哪些操作，它的执行顺序是什么 更方便调试（虽然IntelliJ IDEA提供了在包含lambda表达式的行上设置断点的能力...，为了更方便调试，把它拆分到不同的行上） 在测试的时候允许取消一个操作 在调试或测试是，可以很方便的插入peek() ?
，我觉得是时候写一些有用的”最佳实践”。...我个人不喜欢”最佳实践”这个术语，因为它意味着“一刀切”的解决方案，当然编码工作是不会这样的–这是因为我们开发人员会想出适合我们的方案。...但在Java编程中还是一种新的方式，它也不是明显的”最佳实践” 。 这里有一些我遵循的指南。...流式风格 就我个人而言，更喜欢使用流式风格．当然你不必也这么做, 但我发现它帮助了我： 一眼就能看出有哪些操作，它的执行顺序是什么 更方便调试（虽然IntelliJ IDEA提供了在包含lambda表达式的行上设置断点的能力...，为了更方便调试，把它拆分到不同的行上） 在测试的时候允许取消一个操作 在调试或测试是，可以很方便的插入peek() ?
这种方式可以实现任务的异步执行和资源的有效利用。 四、最佳实践 合理设置队列大小：在使用ArrayBlockingQueue时，应根据实际需求合理设置队列的大小。...// 创建一个容量为5的ArrayBlockingQueue用于存储消费者的处理结果 BlockingQueue resultQueue = new ArrayBlockingQueue...} } 在上面的代码中，我们定义了两个阻塞队列queue和resultQueue，一个用于生产者和消费者之间传递数据，另一个用于存储消费者的处理结果。...在使用过程中，我们应注意合理设置队列大小、避免存储大量数据、注意线程安全、优雅地处理中断以及使用try-with-resources语句等最佳实践。...通过深入了解ArrayBlockingQueue的内部机制和最佳实践，我们可以更好地利用它来解决并发编程中的挑战。 术因分享而日新，每获新知，喜溢心扉。
，擅长于SOA/微服务等分布式系统架构，热爱各种开源技术，活跃于开源社区 《微服务架构的最佳实践和发展趋势》 读者们可能有的是企业中的技术骨干或者技术业务负责人，会进一步思考微服务架构在落地过程中是否有最佳实践可以参考和遵循...今天主要分享微服务这本书之外，我在实践中总结的一些有参考意义的Case和最佳实践的原则，以及我对微服务整个发展趋势的大方向判断。...系统存在着非常严重的稳定性问题，研发效率不高，十几个BU业务条线，天天吵来吵去，所以各方都很不满意，包括客户的满意度也比较低。 在我接手之前，团队也尝试过做一些拆分和微服务改造。...六大原则 -- 微服务架构的六大最佳实践原则 在我带团队做微服务的这个过程中，总结出来微服务架构改造的六个最佳实践原则： 一、怎么样来处理遗留系统？...之前在一个案例里，有个模块发展了很多年，这个模块有10万行代码，发现老系统没法改动，删掉不出问题还好，出问题扯不清楚了，那就让它在里面待着。
基于vue+sortable.js实现表格行拖拽 实践环境 sortablejs@1.13.0 vue@2.6.11 element-ui@2.13.2 安装sortable.js拖拽库 npm install...newIndex：目标位置对应行的索引 * oldIndex：被拖拽行的索引 * * ====================（被拖拽记录行...1)，在newIndex所指位置插入被拖拽行(被拖拽行索引设置为newIndex)，视觉效果就是在after位置(即目标位置对应行下方)插入被拖拽行 * 如果从下往上拖拽，即newIndex...< oldIndex，那么在目标位置对应记录行下移(目标位置对应记录行索引值加1)，在newIndex所指位置插入被拖拽行(被拖拽行索引设置为newIndex)，视觉效果就是在上述before位置(即目标位置对应行上方...){ // 请求服务器做数据更新处理，然后根据处理结果对前端页面处理 } else { // 请求服务器做数据更新处理 ，然后根据处理结果对前端页面处理
此方案的优点非常明显，列举如下： 将大表拆分成小表，单表数据量控制在 5000 万行以内，使 MySQL 性能稳定可控。...且 TiDB 3.0 GA 之后，TiDB 在性能、稳定性方面比起之前版本都有了很大的提升。 这意味着已经有数千家企业在向 PingCAP 官方反馈 TiDB 的各种问题并持续得到修复。...对于企业而言，当前的关注焦点可能不再是 TiDB 是否稳定可靠，而是怎么才能快速获取到 TiDB 的最佳实践经验，将其纳入企业基础技术栈之内。...我们建议选择 Intel p4510 这一款 SSD，这款 SSD 的读 IOPS 理论值达到 60 万以上、写 IOPS 理论值达到 8 万以上，在生产实践对比结果来看，是 TiDB 的最佳搭档。...Oracle、MySQL 采用悲观锁模型，事务在做变更之前需要获取到行锁，然后才能做变更，如果没有获取到行锁，则会排队等待。
它们消除了Java开发人员在执行SQL语句和处理结果集以获得他们想要的Java对象时所面临的大部分困难。...在这篇文章中，我将分享我在学习Spring过程中发现的一些最佳实践，主要是通过阅读Craig Walls的经典动作书籍《Spring In Action》和我自己在使用Spring过程中的体验。...无论如何，在不浪费时间的情况下，以下是我学到的三种最佳实践，并建议每一个Java程序员在用Java编写代码时都要注意到这一点并加以应用。...其结果是更简洁的代码，没有空的catch块——以及更少的try-catch块。 在处理Java中的错误和异常时，这也是最佳实践之一。...我知道Spring是许多这样的最佳实践的集合，有很多东西需要学习，但是我发现这三种方法在Spring中随处可见，这对Spring框架的代码质量产生了巨大的影响。
第五范式（5NF）：从最终结构建立原始结构 最佳实践（中庸版） 一般，一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了 过于范式化甚至会对数据库的逻辑可读性和使用效率起到阻碍 适当增加冗余，达到以空间换时间的目的...最最佳实践（实践版） 除非你真的有足够证据证明按照规范范式设计数据库会有性能问题而且这个性能问题无法解决，或者有足够证据证明你写入的数据是永远不会被修改的，否则不要轻易用性能作为借口反范式设计。...事务并发可能出现的问题 脏读：事务A修改了数据，但是未提交，事务B读到了事务A未提交的更新结果，A提交失败，B就读到脏数据 不可重复读：事务B在事务A提交前读到的结果，和提交后读到的结果可能不同。...比如，事务B在事务A提交前读到的结果，和提交后读到的结果可能不同。不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录 幻读：在同一个事务中，同一个查询多次返回的结果不一致。...水平拆分 2.1 概念：行拆分，将一张表的数据拆分为多张表存放 2.2 原则： 通常根据id取模存放数据 部分业务逻辑可言通过地区，年份等字段归档拆分（界面上限定住不让跨年查询） 2.3 难点及问题：乐视网分库分表
扩展：判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列 需求描述 数据库中 num字段值为： 实现的效果：需要将一行数据变成多行 实现的sql SELECT...company` VALUES ('1', '阿里巴巴', '马云'); INSERT INTO `company` VALUES ('2', '淘宝', '马云,孙正义'); 1、原始数据演示 2、处理结果演示...，通过某字符进行拆分 count 当 count 为正数，取第 n 个分隔符之前的所有字符； 当 count 为负数，取倒数第 n 个分隔符之后的所有字符。...举例 （1）获取第2个以逗号为分隔符之前的所有字符。...中 再加上一个正常的 123, 再查看，如下图：确实是对的 一些特殊数据，可能字符串拆分出来后缀有的相同，就会造成结果错误，例如以下： 在字符串中搜索 ‘23’的位置，‘123’的后缀也是’23
最后再聚合每个计算任务的结果。 这就是分布式计算的基本原理。 如果有同学还是比较懵，快去翻之前我写的3篇spark的基础文章。...而且所有分片的计算结果最后是要聚合在一个地方的。 这些都会造成网络IO的开销(因为数据是在不同的节点之前传输的)。...这是在数据预处理的时候忘记做reparation(重新分片)的结果。 所以很多很小的，或者是碎片化的文件在HDFS中是一个很影响性能的问题。...技术细节 看过我之前3篇文章的同学应该都知道RDD是什么了，RDD是spark的分布式数据结构。 我们刚才说的一份数据被spark读取后会就生成一个RDD，当然RDD就包含了那些partition。...但其实这也是不对的， 因为在分布式计算中， 大数量和小数据量的处理结果可能不是完全一致的， 比如随机拆分数据这种场景在大数据量下可能才能测试出bug。
了解数据库的最佳实践： 不同的数据库管理系统（DBMS）可能在处理不同类型的联接时具有不同的最佳实践。 阅读数据库的文档并了解特定DBMS的优化建议。...根据执行计划进行索引调整，确保优化索引的使用。 了解数据库引擎的最佳实践： 不同的数据库引擎可能有不同的索引优化建议。 阅读数据库引擎的文档，了解最佳实践，并应用到实际的索引设计中。...以下是一些数据库设计的优化策略： 合理拆分表： 将大型表拆分成更小的、彼此关联的表，以减小每个表的数据量。 这可以通过垂直分割（将列拆分为不同的表）或水平分割（将行拆分为不同的表）来实现。...五、最佳实践 性能优化是一个复杂而细致的过程，可以通过采用一系列最佳实践来提高系统的整体性能。以下是一些性能优化的最佳实践： 分析系统瓶颈： 使用性能监测工具和日志来识别系统瓶颈。...实施负载均衡： 在高负载情况下，考虑使用负载均衡来分散请求，确保每个服务器都能更好地处理请求。 进行性能测试： 在生产环境之前进行性能测试，模拟真实的负载，识别潜在的性能问题。
大文件拆分方案的Java实践【面试+工作】 ? 1....引子 大文件拆分问题涉及到io处理、并发编程、生产者/消费者模式的理解，是一个很好的综合应用场景，为此，花点时间做一些实践，对相关的知识做一次梳理和集成，总结一些共性的处理方案和思路，以供后续工作中借鉴...性能调优 生产者/消费者方式的实现，使得任务控制和文件拆分逻辑复杂，最初版本性能比‘单线程读-多线程写’的方案还要查，后来通过调优得到了比较满意的结果。...之前等凑齐一个文件再写时，很容易产生io阻塞，多个线程阻塞在io上，导致性能表现不稳定。 B、 Jvm内存使用降低。读一行写一行，使得内存中缓存的文件内容降低。...，于是纷纷新建一个子文件，开始写入，最后的结果可能是：8个task分别写入最后一个子文件，但是每个子文件中只有一条FileLine，大小和之前的问题件差别很大。
检视的第一步就是把 Commit、Comments 过一下，快速地让别人知道我今天干了什么事情。接着快速地浏览每一行代码，在浏览过程中如果遇到一些常见的问题和共性的问题，我们可以在检视中讲一下。...很多人可能会说我们在建模时候就已经拆好了，这是架构师分析来的。多年的工作经验告诉我微服务并不是拆出来的，而是演进来的。 拆分服务最佳时机我认为是在集成的过程中。...此时通过一些手段去优化测试、优化集成效率仍然不能满足 30 分钟以下，就可以分析如何拆分服务了，然后相应地根据康威定律的需要把这个团队进行拆分，这是我用来识别什么样的服务应该要被拆分的一种方式。...这些东西见仁见智，只有你去优秀的团队践行过你才能真正体会到这里面的精髓是什么，你才能把检视做好。 我认为心得体会和经验才更有借鉴价值而非实践本身。优秀实践是如何诞生的呢？...学到敏捷的精髓 作者简介 白嗣健 华为 云化平台技术专家 软件特战队队长，华为人报战斗在 0 与 1 的世界作者，管理千万级代码规模行平台产品。
PowerBI截至目前为止，可以实现的权限管控包含三方面：页面权限、行权限、列权限。 那么这三者在PowerBI中是如何实现的呢？别急，跟着白茶的思路走。...我们需要对这两列进行一下拆分处理。 选择“页面权限”，选择“拆分列”，选择按“分隔符拆分”。 [1240] 选择“自定义分隔符”，输入文本间的间隔，选择高级选项，选择拆分为“行”。...[1240] 结果如下： [1240] 同理，根据上面的操作，我们将“行权限”进行拆分。...[1240] [1240] 明细页面与地图页面：展示页面权限与行权限使用。 到这里，我们的准备工作基本完成，我们来看一下，三者在PowerBI中的实现方式。...[strip] DAX控制列权限的方式，最佳实践是与SSAS搭配使用，这样可以在Tabular中将列进行隐藏，只呈现DAX给用户，实现真正的OLS管控。
关键路径上的任何延迟都会影响首屏时间，因而我们需要尽快地将 CSS 传输到用户的设备，否则，（在页面渲染之前，）用户只能看到一个空白的屏幕。 最大的问题是什么？...（尽管执行 JavaScript 代码时会停止解析 DOM， 但预加载扫描器会提前下载之后的 CSS） 如果你一部分 JavaScript 需要依赖 CSS 而另一部分却不用，最佳的实践是将 JavaScript...第二行是首个 JS 文件的时间轴，可以看到下载完后并立即执行。第三行是 CSS 的时间轴，因而没有任何 JS 执行。...（译者注：根据实践经验， 中的代码组织基本可以按照这种方式，即 JS 在 CSS 之前，因为 中的 JS 代码基本不依赖 CSS，唯一的反例是 JS 代码体积非常大或执行时间很长...总结 本文内容比较 繁杂，成文后超出了本来的预期，尝试总结了 CSS 加载相关的一系列的最佳实践，值得仔细体会： 1、懒加载非关键 CSS： 2、优先加载关键 CSS，懒加载其他 CSS； 3、或根据媒体类型拆分
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