Wire 是一个轻巧的 Golang 依赖注入工具。它由 Go Cloud 团队开发，通过自动生成代码的方式在编译期完成依赖注入。Uber 的 dig 、来自 Facebook 的 inject 。他们都通过反射机制实现了运行时依赖注入。
我之前统计过我们线上某redis数据被访问的时间分布，大概90%的请求只会访问最新15分钟的数据，99%的请求访问最新1小时的数据，只有不到千分之一的请求会访问超过1天的数据。我们之前这份数据存了两天（近500g内存数据），如果算上主备的话用掉了120多个Redis实例(一个实例8g内存)，光把过期时间从2天改成1天就能省下60多个redis实例，而且对原业务也没有啥太大影响。
刘伟，云和恩墨软件开发部研究院研究员；前微博DBA，主要研究方向为开源数据库，分布式数据库，擅长自动化运维以及数据库内核研究。
它是一个语法糖(syntactic sugar),即这种语法对语言的功能并没有影响,但是更方便程序员使用。通 常来说,使用语法糖能够增加程序的可读性,从而减少程序出错的机会。
如果你理解 POSTGRESQL 的原理，尤其是在MVCC 上关于事务，在Update 或者 Delete 数据后，留下的 dead rows，是需要清理的，所以就引出了我们今天要看的 vacuum.
主数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据， 属性相对稳定， 变化缓慢。
和任何数据库软件一样，PostgreSQL需要定期执行特定的任务来达到最优的性能。这里讨论的任务是必需的，但它们本质上是重复性的并且可以很容易使用cron脚本或Windows的任务计划程序等标准工具来自动进行。建立合适的脚本并检查它们是否成功运行是数据库管理员的职责。
本文主要总结的是五个核心后台进程（PMON、SMON、CKPT、DBWn、LGWR），理解这些进程的概念是Oracle学习的内功，是TroubleShooting和优化的基础，以下内容参考了Oracle编程艺术、官方文档Concept、OCP考试指南及行业大牛的总结。不到位的地方，请务必指出。
其中内存管理可能占有一定原因，只有我们打好内存管理的基础才能为大家做出贡献，那不然就只能赶快跑路了。 首先我们就要了解内存分布的情况是什么样的。
在日常的开发中，我们都知道应该避免不必要的任务处理来节省设备的内存空间和电量的使用——这一原则在协程中同样适用。您需要控制好协程的生命周期，在不需要使用的时候将它取消，这也是结构化并发所倡导的，继续阅读本文来了解有关协程取消的来龙去脉。
下面的文字来自CAP的Wiki文档：https://github.com/dotnetcore/CAP/wiki
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月26日郝志刚的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0326郝志刚”，即可下载直播分享PPT。 1 前言 “赤兔”平台是TDSQL提供的产品服务之一，它从管理员视角提供TDSQL的全部运维功能和上百项数据库状态监控指标的展示，让数据库管理员日常90%以上的操作均可通过界面化完成，同时更方便定位排查问题。 扁鹊系统是TDSQL面向云市场推出的一款针对数据库性能/故障等问题的自动
最开始也不知道上下文管理器是干什么的，这样翻译过来很难懂。 with有跟从的意思，后面我的理解就是秘书，随从。 他的作用就是鞍前马后跑腿的人。
按理说，把一切事物安排妥当之后，最重要的下一步就是行动，但在GTD的维度图中却被排在了第四，估计是因为第五步行动正好连接了横轴和纵轴，行动是流程中重要的一环，如果没有行动，再好的计划也是空谈。另外，行
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第四篇《亿级并发丝毫不虚，TDSQL-SQL引擎架构演进与查询实战》。
接上文 《游戏服务的分布式事务优化（一）- Write Ahead Log(WAL) 模块》
最近，我们开始对一些应用程序进行docker化，不得不说，我简直爱上了Docker！这是一个非常棒的工程，在AWS EC2的软件运用的基础上，它让我们的生活变得更加轻松。但是，我们在使用Docker时碰到的一个问题是它的疯狂的占用磁盘的情况。我们在Amazon Linux上运行Docker，并且我们有一个构建服务器来构建Docker镜像作为构建管道的一部分。一旦建立，图像会通过一个Ansible的手册推送到我们的服务器。从这点来看，它确实值得更多的关注。
前些日子，我们做了DB2 VS MySQL的数据类型的对比，今天我们将体系架构的对比分享给大家，让大家对这两类数据库有更深刻的认识。 DB2体系结构 DB2 for LUW进程模型在DB2v9.5之前
路 获取mysql服务器所有数据库名称，过滤掉不需要备份的数据库 通过mysqldump来for循环导出所有的数据库的sql文件 用zip加密压缩所有的sql文件 定期进行数据清理工作 shell代码 数据库导出代码 #!/bin/bash #1.数据库信息定义 mysql_host="192.168.1.1" mysql_user="root" mysql_passwd="root" #sql备份目录 root_dir="/backup" back_dir
每条 SQL 前面的数字是它的编号，4 条 SQL 分别为 SQL 1、SQL 2、SQL 3、SQL 4，其中，SQL 4 是本文的主角。
尽管.NET Core运行时有垃圾收集器（GC）来负责内存清理工作，但是我们还是要自己确保当非托管资源不再使用的时候应该被清理掉。以前针对实现了IDisposable接口的对象，我们经常会使用using 语句块来这样做：
第4章 准备工作：确定时间、空间和工具 如果你已经决定全面执行这个模型，你至少需要整整两天时间，不间断地利用相关内容指导你的每个行动步骤。一旦你走上了GTD之路，为了更加高效地应用这些方法，你很可能会在某一时刻重温这些信息和建议 ---- 下定决心，全力以赴！ 通过行动让自己感觉良好，要比通过让自己感觉良好来实现更好的行动容易得多。——O·H·莫尼尔 如果你拿出日程表，仔细搜寻今后两周内要处理的事情。很有可能你会发现某项提示,“噢，我要去……”。如果你立刻把这条提示信息记录在某个会促使你采取行动的系统里，
在传统关系型数据库领域，我们常常通过配置事务的隔离级别来解决脏读、幻读、不可重复读的问题。不同的事务隔离级别对应解决问题的力度是不一样的，下表是不同事务隔离级别对脏读、幻读、不可重复读的容忍度，我们一起看一下：
ORA-03113: end-of-file on communication channel
第1章 新情况，新做法 我们可以有所作为，投入最多的人将获得最大的幸福。我们可以全力以赴。我们可以当仁不让。我们可以……关注我们面前的机会。——马克·范·多伦 ---- 本书中的这套方法，完全基于三个主要目的 收集所有需要处理或者对你有用的事情（现在的、以后的、某一时间的；大的、小的、不大不小的），把它们统统置入一个脱离大脑意识的、条理分明的、可靠的系统中 指导自己在获取任何“输入信息”（也就是接手任何任务）的前期就进行分析和决策，以确保随时拥有一套可以执行或重新协调的“下一步行动”可行清单 管理、协调所
2、 数据库命名规范，统一：hs_xxxx；表名不超过40个字符（即最大只能40个字符）
本文来自：微信移动客户端开发团队公众号（WeMobileDev） 1、前言 众所周知，微信在后台服务器不保存聊天记录，微信在移动客户端所有的聊天记录都存储在一个 SQLite 数据库中，一旦这个数据库损坏，将会丢失用户多年的聊天记录。而我们监控到现网的损坏率是0.02%，也就是每 1w 个用户就有 2 个会遇到数据库损坏。考虑到微信这么庞大的用户基数，这个损坏率就很严重了。更严重的是我们用的官方修复算法，修复成功率只有 30%。损坏率高，修复率低，这两个问题都需要我们着手解决。 2、SQLite 损坏原因及
在了解写操作的事务性之前，需要先了解mongo层的每一个table，是如何与wiredtiger层的table（btree）对应的。mongo层一个最简单的table包含一个 ObjectId(_id) 索引。_id类似于Mysql中主键的概念
开始之前，我们首先截取一个当前数据库使用流行度的一个图，来简单分析下这两个分支现在的使用情况，图截取自DB-Engine网站：
若想更改，可将启动参数transaction-isolation的值set成READ-COMMITTED。
首先要确认摆放不到位的所有东西（收集）；决定保留什么，扔掉什么（理清）；把东西归位——放回冰箱、扔进垃圾箱，或放进水池（整理）；然后核对你的食谱，以及已有的食材和厨具（回顾），然后把黄油放进锅里融化，开始做饭（行动）
Enterprise Library 数据访问应用程序块简化了实现常规数据访问功能的开发任务。应用程序可以在各种场景中使用此应用程序块，例如为显示而读取数据、传递数据穿过应用程序层( application layers)、以及将修改的数据提交回数据库系统。应用程序块包含对存储过程和内联 SQL 的支持。常规内部(housekeep)处理，如管理连接、创建并缓存参数，都封装在应用程序块的方法中。换句话说，数据访问应用程序块在简单易用的类中提供了对 ADO.NET 的最常用的特性的访问；这提高了开发人员的工作
一个完整的研发效能工具平台，需要包括需求协作、代码管理、构建能力、测试能力、环境部署能力、制品管理、配置管理、监控告警、高效运维等功能。可以说，效能工具平台是研发工作开展的载体，涵盖了软件研发全生命周期的各个环节，其设计与使用体验做得好，整体研发过程的流畅度就高，工程师的有效价值就能更好地被发挥。
本文中的Robot framework安装在Win7 (32 bit) 平台上. 接下来按顺序安装以下的软件/包。
在Postgresql做delete操作时，数据集(也叫做元组 (tuples))是没有立即从数据文件中移除的，仅仅是通过在行头部设置xmax做一个删除标记。update操作也是一样的，在postgresql中可以看作是先delete再insert;
过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
一个事务执行过程中看到的数据，和该事务在启动时看到的数据一致。 所以未提交的变更对其它事务是不可见的。
在现代数据库管理系统中，高效的并发控制机制是维护数据一致性、确保数据库性能的关键。一致性无锁读在这一背景下显得尤为重要。它通过避免在读取操作中使用锁机制，来提高数据库的并发访问性能，减少等待和死锁的可能性。
本文给大家详细的类介绍下MVCC的内容，MVCC对大家的工作和面试都是非常重要的内容。
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
MGR是以Plugin（插件）的方式集成到MySQL中，可以简单灵活部署，它在MySQL进行事务处理、Binlog传输和持久化等逻辑处理时，预埋了一些（Hook）钩子，在钩子上注册函数处理MGR相关逻辑。
目前我们的大数据系统里，主要承接的业务是部门内的一些业务日志数据的统计、分析等，比如网关日志数据，服务器监控数据，k8s容器的相关日志数据，app的打点日志等。主要的流任务是flink任务是消费kafka的数据，经过各种处理之后通过flink sql或者flink jar实时写入hive，由于业务对数据的实时性要求比较高，希望数据能尽快的展示出来，所以我们很多的flink任务的checkpoint设置为1分钟，而数据格式采用的是orc格式，所以不可避免的出现了一个在大数据处理领域非常常见但是很麻烦的问题，即hdfs小文件问题。
记得很多年以前读Evans的《领域驱动设计 – 软件复杂性核心应对之道》，那个时候DDD还很少人知道，更不用说实践了，这本书呢也在我的书柜里沉睡了很多年。而最近发现，不光传统重业务的软件公司，就连很多互联网公司也在推DDD。
mysql主从 # 主mysql启动 docker run --privileged=true -d -p 3307:3306 --name='mysql_master' \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \ -v /opt/mysql_master/log:/var/log/mysql \ -v /opt/mysql_master/data:/var/lib/mysql \ -v /opt/mysql_master/conf:/etc/mysql/conf.d mysql
今天会跟大家分享一下我们在携程，现在应该是正在推广的一个新的消息系统，主要会偏重于讲一些架构和实现方面的内容。目前我在携程大概一年多都在做新的消息系统Hermes。
Flyway 是一款开源的数据库版本管理工具，它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway 可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更，支持数据库版本自动升级，并且有一套默认的规约，不需要复杂的配置，Migrations 可以写成 SQL 脚本，也可以写在 Java 代码中，不仅支持 Command Line 和 Java API，还支持 Build 构建工具和 Spring Boot 等，同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库，同时也支持失败恢复等。
无论是单机锁还是分布式锁，原理都是基于共享的数据，判断当前操作的行为。对于单机则是共享RAM内存，对于集群则可以借助Redis，ZK，DB等第三方组件来实现。Redis，ZK对分布式锁提供了很好的支持，基本上开箱即用，然而这些组件本身要高可用，系统也需要强依赖这些组件，额外增加了不少成本。DB对于系统来说本身就默认为高可用组件，针对一些低频的业务使用DB实现分布式锁也是一个不错的解决方案，比如控制多机器下定时任务的起调，针对审批回调处理等，本文将给出DB实现分布式锁的一些场景以及解决方案，希望对你启发。
公司开发的一个 app，有用户反馈在打开网页点击上传图片按钮时，点击拍照不能唤起系统相机。还说在 Android 6.0 以上手机可以，以下不行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
