当我们使用 MySQL 进行数据存储时，一般会为一张表设置一个自增主键，当有数据行插入时，该主键字段则会根据步长与偏移量增长（默认每次+1）。
如果回滚到上面设置的保存点s1,那么account表中的数据自然就没有了。这就是回滚事务。
在oracle中，使用in方法查询记录的时候，如果in后面的参数个数超过1000个，那么会发生错误，JDBC会抛出“java.sql.SQLException: ORA-01795: 列表中的最大表达式数为 1000”这个异常。
最近学习极客时间的MySQL45讲，补充下对于MySQL方面的知识，也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来，从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎，以下分期默认都是InnoDB场景。
报文在通信线路上只是一些光/电信号，从光/电信号的接收到转发、到交换，再到发送，这个过程中，还经过了什么处理？本章将为您揭晓答案。
DHCP Snooping是一种DHCP安全特性，通过MAC地址限制，DHCP Snooping安全绑定、IP + MAC绑定、Option82特性等功能过滤不信任的DHCP消息，解决了设备应用DHCP时，防范利用DHCP报文进行的攻击行为。
信号是一种进程间通信机制，信号都有一个对应的默认处理行为，信号触发时，信号处理函数和进程正常的执行流程同时存在，这会给编程带来隐患，如果信号处理函数中调用了不可重入函数的话。信号同其他进程间通信技术（管道、共享内存）相比，传递的信息还是有限的，由于信息较少所以也方便管理，一般在系统管理中使用，比如终止或者恢复进程等。 ·
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性，十分适合现在很多的场景，因此也已经在各种项目中被广泛使用，但随之而来的问题就是，只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了，你如何解决一致性问题？ 改造思路一：先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现： 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
工作原理： 基础： 规则（rules）其实就是网络管理员预定义的条件，规则一般的定义为“如果数据包头符合这样的条件，就这样处理这个数据包”。规则存储在内核空间的信息包过滤表中，这些规则分别指定了源地址
我们都知道，业务开发涉及到数据库的SQL操作时，一定要 review 是否命中索引。否则，会走 全表扫描，如果表数据量很大时，会慢的要死。
数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击. 解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.
Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
标题：Practical Network Acceleration with Tiny Sets
移动端重点是移动端，支持IOS/Android系统，包括IM App，嵌入消息功能的瓜子App，未来还可能接入客服系统。
MediaCodec的相关数据时间单位为（纳秒/1000），类似610,729,613,772, 倒数第7位代表秒级
一，过程 1，DIALOG程序获得用户要更新的数据，并把它写到一个特殊的LOG TABLE，表内的条目属于同一个请求类型，包含了稍后将要写到数据库的数据。一个DIALOG程序可以写多条数据到LOG TABLE。写进LOG TABLE里的条目属于同一个LUW，意思就是它们要么都被执行，要么都不被执行。 2，DIALOG程序关闭LUW（将LOG TABLE的条目打包），并通知系统基本程序有一个包的数据需要更新。 3，系统基本程序从LOG TABLE读取这个LUW的需要更新的数据，并把这些数据提供给系统更新程序。 4，系统更新程序接受传输给它的数据，并更新数据库。 5，如果更新程序运行成功，系统基本程序删除这个LUW在LOG TABLE的所有数据；如果失败，保持LOG TABLE的这些数据，并标记不成功。触发更新程序的用户会收到系统发的关于这个错误的E-MAIL。可以用参数rdisp/vbmail（1发，0不发）来控制错误时是否发E-MAIL和rdisp/vb_mail_user_list（$ACTUSER代表创建更新数据的用户）来控制错误时发E-MAIL给谁。可以用事务SM13来监控更新请求。 二，技术实现 更新程序必须用一个特殊的FM（update module）来实现。UPDATE MODULE和其他的FM一样，有传输参数的接口，但是只能有IMPORTING和TABLES，并且类型只能用参考或者结构。EXPORTING和EXCEPTION参数在UPDATE MODULE里是被忽略的。UPDATE MODULE里包含实际的数据库更新语句。 在DIALOG程序中，通过一个特别的FM，使用IN UPDATE TASK。如： CALL FUNCTON 'F1' IN UPDATE TASK EXPORTING P1 = A P2 = B. 使用这样写法的FM不会立即执行，而是写进LOG TABLE，作为一个执行请求，一个SAP LUW下的更新请求存储在同一个UPDATE KEY下。对一个SAP LUW来说UPDATE KEY是一个唯一的世界范围的识别码，意思就是一个SAP LUW的UPDATE KEY是唯一的，不会和另外的SAP LUW的UPDATE KEY重复。 只有当程序执行到COMMIT WORK的时候，才会为这些请求创建一个抬头条目LOG HEADER，表示以上这些同样UPDATE KEY的属于同一个包，然后系统关闭这个LUW。当LOG HEADER创建以后，系统通知DISPATCHER有一个更新包已经准备好可以处理了。 有些时候，你可能需要丢弃当前SAP LUW的所有changes（比如结束TCODE），可以使用ROLLBACK WORK或者弹出一个A类型的MESSAGE，这两个语句都可以有以下的效果： -删除写到该点之前的所有的change requests -删除写到该点之前所有的锁 -丢弃当前DB LUW执行的changes -丢弃所有使用POC形式登记的subroutines ROLLBACK WORK语句不会影响程序上下文，意思就是，所有的数据对象保持不变。UPDATE MODULE里面不允许有显示的ROLLBACK WORK或者COMMIT WORK语句。 如果更新失败，属于这个SAP LUW的LOG条目会标记成不正确，同时错误消息也会保存到日志。可以用SM13来检查LOG条目。 如果在DIALOG程序里为更新技术设置了锁，并且锁的参数_scope = 2，那么使用COMMIT WORK之后锁会被传递到UPDATE TASK，这个时候在DIALOG程序中，锁不能被访问。 在UPDATE MODULE里不必显示的去释放锁，因为更新处理的最后阶段，系统会自动释放这些锁。当UPDATE TASK有错误发生的时候，也会自动释放锁。 如果UPDATE MODULE允许更新请求再次被处理，在处理的时候数据库中的数据表跟失败的时候可能不一样，而且也没有锁保护了，因为错误产生的时候，锁自动被释放了。 举个例子，如果一个凭证没有成功更新到数据库是因为数据库的表空间溢出，这个时候比较适合再次处理。 三，更新的模式 1，异步模式 在这个模式下，DIALOG程序和UPDATE程序各自运行。DIALOG程序写请求到LOG TABLE，用一个COMMIT WORK来关闭LUW。UPDATE程序被COMMIT触发并开始运行来处理这些请求，DIALOG程序继续运行，不会等待UPDATE程序结束。UPDATE程序在特殊的UPDATE WORK PROCESS中运行。 当数据库更新花费比较长的时间，用户DIALOG需要较少的响应时间，异步更新显得比较重要。在DIALOG处理中，异步更新是标准的技术
一，过程 1，DIALOG程序获得用户要更新的数据，并把它写到一个特殊的LOG TABLE，表内的条目属于同一个请求类型，包含了稍后将要写到数据库的数据。一个DIALOG程序可以写多条数据到LOG TABLE。写进LOG TABLE里的条目属于同一个LUW，意思就是它们要么都被执行，要么都不被执行。 2，DIALOG程序关闭LUW（将LOG TABLE的条目打包），并通知系统基本程序有一个包的数据需要更新。 3，系统基本程序从LOG TABLE读取这个LUW的需要更新的数据，并把这些数据提供给系统更新程序。 4，系统更新程序接受传输给它的数据，并更新数据库。 5，如果更新程序运行成功，系统基本程序删除这个LUW在LOG TABLE的所有数据；如果失败，保持LOG TABLE的这些数据，并标记不成功。触发更新程序的用户会收到系统发的关于这个错误的E-MAIL。可以用参数rdisp/vbmail（1发，0不发）来控制错误时是否发E-MAIL和rdisp/vb_mail_user_list（$ACTUSER代表创建更新数据的用户）来控制错误时发E-MAIL给谁。可以用事务SM13来监控更新请求。 二，技术实现 更新程序必须用一个特殊的FM（update module）来实现。UPDATE MODULE和其他的FM一样，有传输参数的接口，但是只能有IMPORTING和TABLES，并且类型只能用参考或者结构。EXPORTING和EXCEPTION参数在UPDATE MODULE里是被忽略的。UPDATE MODULE里包含实际的数据库更新语句。 在DIALOG程序中，通过一个特别的FM，使用IN UPDATE TASK。如： CALL FUNCTON 'F1' IN UPDATE TASK EXPORTING P1 = A P2 = B. 使用这样写法的FM不会立即执行，而是写进LOG TABLE，作为一个执行请求，一个SAP LUW下的更新请求存储在同一个UPDATE KEY下。对一个SAP LUW来说UPDATE KEY是一个唯一的世界范围的识别码，意思就是一个SAP LUW的UPDATE KEY是唯一的，不会和另外的SAP LUW的UPDATE KEY重复。 只有当程序执行到COMMIT WORK的时候，才会为这些请求创建一个抬头条目LOG HEADER，表示以上这些同样UPDATE KEY的属于同一个包，然后系统关闭这个LUW。当LOG HEADER创建以后，系统通知DISPATCHER有一个更新包已经准备好可以处理了。 有些时候，你可能需要丢弃当前SAP LUW的所有changes（比如结束TCODE），可以使用ROLLBACK WORK或者弹出一个A类型的MESSAGE，这两个语句都可以有以下的效果： -删除写到该点之前的所有的change requests -删除写到该点之前所有的锁 -丢弃当前DB LUW执行的changes -丢弃所有使用POC形式登记的subroutines ROLLBACK WORK语句不会影响程序上下文，意思就是，所有的数据对象保持不变。UPDATE MODULE里面不允许有显示的ROLLBACK WORK或者COMMIT WORK语句。 如果更新失败，属于这个SAP LUW的LOG条目会标记成不正确，同时错误消息也会保存到日志。可以用SM13来检查LOG条目。 如果在DIALOG程序里为更新技术设置了锁，并且锁的参数_scope = 2，那么使用COMMIT WORK之后锁会被传递到UPDATE TASK，这个时候在DIALOG程序中，锁不能被访问。 在UPDATE MODULE里不必显示的去释放锁，因为更新处理的最后阶段，系统会自动释放这些锁。当UPDATE TASK有错误发生的时候，也会自动释放锁。 如果UPDATE MODULE允许更新请求再次被处理，在处理的时候数据库中的数据表跟失败的时候可能不一样，而且也没有锁保护了，因为错误产生的时候，锁自动被释放了。 举个例子，如果一个凭证没有成功更新到数据库是因为数据库的表空间溢出，这个时候比较适合再次处理。 三，更新的模式 1，异步模式 在这个模式下，DIALOG程序和UPDATE程序各自运行。DIALOG程序写请求到LOG TABLE，用一个COMMIT WORK来关闭LUW。UPDATE程序被COMMIT触发并开始运行来处理这些请求，DIALOG程序继续运行，不会等待UPDATE程序结束。UPDATE程序在特殊的UPDATE WORK PROCESS中运行。 当数据库更新花费比较长的时间，用户DIALOG需要较少的响应时间，异步更新显得比较重要。在DIALOG处理中，异步更新是标准的技术，意思就是DIALOG程序一般会采取异步更新方式。 可
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星，切切实实的抓住了实时数据同步（ETL）的痛点，因此广受欢迎。自从 2.0 新版发布以来，它通过
Go的所有实现版本都没有单独用过删除写屏障，GoGC的历次迭代为标记清楚-插入写屏障-混合写屏障，且插入写屏障和混合写屏障对栈上都不操作。
网络限速有很多种方式，比如网卡限速，队列限速，meter表限速。其中meter表限速是颇具代表性的限速方式。因为网卡限速和队列限速都是传统网络的限速方式，而meter表是SDN架构下的限速方式。本篇主要介绍meter限速。
《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》（以下称《完整设计》）这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题，提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
协同同时定位和建图方法为基于嵌入式设备的自主机器人提供了一种解决方案.另一方面,视觉SLAM系统依赖于视觉帧之间的相关性.因此,来自不可靠无线网络的可视帧的丢失很容易损害协作可视SLAM系统的结果.
导语 | 某些业务场景安全性要求很高，核心空间的数据不能随意修改，本文介绍腾讯云数据库PostgreSQL在大量drop业务场景下主从复制产生的性能问题，为大家完整剖析此次内核优化的原理和方案，最终让主从同步性能增强了3W多倍，并解决了社区一直悬而未决的问题。文章作者：唐阳，腾讯云数据库产品经理。 一、背景介绍 腾讯云数据库PostgreSQL作为支撑着腾讯内部大量的业务，这些业务不仅仅包含有正式线上运行的，也包括内部测试开发所使用的数据库。不同业务有着不同的述求，不同的使用方法会带来不同的数据库问题
Access接口一般用于和不能识别Tag的用户终端（如用户主机、服务器等）相连，或者不需要区分不同VLAN成员时使用。Access接口大部分情况只能收发Untagged帧，且只能为Untagged帧添加唯一VLAN的Tag。交换机内部只处理Tagged帧，所以Access接口需要给收到的数据帧添加VLAN Tag，也就必须配置缺省VLAN。配置缺省VLAN后，该Access接口也就加入了该VLAN。当Access接口收到带有Tag的帧，并且帧中VID与PVID相同时，Access接口也能接收并处理该帧。为了防止用户私自更改接口用途，接入其他交换设备，可以配置接口丢弃入方向带Tag的报文。
[root@centos6 ~]# service iptables status
一款分布式消息中间件，基于erlang开发， 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。支持持久化、高可用。
A:+的用法 a:加法 b:正号 c:字符串连接符 (对+进行了重载) B:/和%的区别 a: / 整数之间的相除，结果是整数。 向0取整 如果想得到小数，*1.0即可。 b: % 判断一个数是否是奇数 a % b = a - (a / b) *b 取余运算是一个很耗时的操作，在性能比较关键的时候最好不要使用 D:++和--的用法 a:他们的作用是自增或者自减 b:使用 **单独使用 放在操作数据的前面和后面效果一样。 a++或者++a效果一样。 **参与操作使用 放在操作数的前面：先自增或者自减，再参与操作 放在操作数的后面：先参与操作，再自增或者自减 c:底层原理： a = a++; int temp = a; a++; a = temp;
编者注：本内容来自Jay Kreps所著的《我喜爱日志：事件数据、流计算处理和数据集成》一书的第三章。Jay Kreps是Confluent的联合创始人和CEO。在此之前，Jay是领英的主要架构师之一，专注于数据基础架构和数据驱动的产品。他是多个可扩展的数据系统空间的开源项目的作者之一，包括Voldemort、Azkaban、Kafka和Samza。 以下是原文： 到目前为止，我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法。然而，在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾。实际上我们发现，“日
Mycat 目前没有出来跨分片的事务强一致性支持，目前单库内部可以保证事务的完整性，如果跨库事务，在执行的时候任何分片出错，可以保证所有分片回滚，但是一旦应用发起 commit 指令，无法保证所有分片都成功考虑到某个分片挂的可能性不大所以称为弱 xa。
Cobar 虽然是一款“古老”的数据库中间件，但目前不少公司仍然在用它，且它包含了不少有意思的算法和实现，今天就来分享 Cobar 提出的一种在分库场景下对 Order By / Limit 的优化。
在上一篇 《配置详解 | performance_schema全方位介绍》 中，我们详细介绍了performance_schema的配置表，坚持读完的是真爱，也恭喜大家翻过了一座火焰山。相信有不少人读完之后，已经迫不及待的想要跃跃欲试了，今天将带领大家一起踏上系列第三篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema中事件原始记录表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
Access Control List-------访问控制列表 ACL重要级别：高！
在Centos7版本之后，防火墙应用已经由从前的iptables转变为firewall这款应用了。但是，当今绝大多数的Linux版本（特别是企业中）还是使用的6.x以下的Centos版本，所以对iptables的了解还是很有必要的。此外，需要说明的是iptables自身并不具备防火墙的功能，它需要通过内核netfilter（网络过滤器）来实现，与firewalld一样，他们的作用都是用于维护规则，而真正使用规则干活的是内核的netfilter，只不过firewalld和iptables的结构以及使用方法不一样，他们都只是一个外壳应用罢了。打个比方，就好像有一本书，同样的内容，一种是纸质的，另一种是电子的，我们翻阅它的方式不同，给它做笔记的方式不同，但是内容（内核）一样。
一款分布式消息中间件，基于erlang语言开发， 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。 支持持久化、高可用
线的绘制宽度是 OpenGL 状态机中的一个值 , 通过 glLineWidth 方法设置 ; 下面的代码将线的宽度设置为 2 像素 ;
每条 SQL 前面的数字是它的编号，9 条 SQL 分别为 SQL 1、SQL 2、...、SQL 9，其中，SQL 9 是本文的主角。
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
在工作中经常会碰到单独迁移、复制或者备份某一张表的需求，一般可以通过逻辑/物理备份来实现。但是在 5.6.6+ 的版本中我们还可以用到一种基于表空间迁移的快速方法，本节内容就来聊聊这一操作。
在各类系统的表格类信息展示的功能中，经常会用到“翻页”这个操作，在页面上每次只展示有限的数据，需要看其他数据的时候则像翻书一样翻到后面的“页”。在 MySQL 支持的 SQL 语法中对此有特殊的支持，开发人员在实现这类功能的时候很方便：
实时视频流传输中，从上传客户端到媒体服务器的上行带宽通常是不足的。因此，上传客户端可能需要以更低的比特率对高质量的视频帧进行编码，从而降低用户的QoE。为解决这个问题，已经有一些方案被提出：
什么叫路由？ 路由器的英文是 Router，也就是「找路的工具」。找什么路？寻找各个网络节点之间的路。 换句话说，路由器就像是快递中转站，包裹会经过一个个的中转站，从遥远的地方寄到你家附近，数据包也是一样。 📷 路由器是连接两个网络的硬件设备，承担寻路功能，是网络的大门，因此，路由器又叫做网关设备（Gateway）。 路由表 路由器和交换机一样，也有自己的小本本，这个路由表上记载了到各个网络节点之间的路，会记录数据来源、相应的路由条目以及下一跳。 📷 路由表就相当于路由器的导航，路由器只需要按照路由表的指示
对于开发者来说，内存无非是两种管理模式：手动管理或者自动管理。C 语言是手动管理内存的大哥大，而 Java 则是自动管理的扛把子。很多人认为 Java 是使用垃圾回收做内存管理的鼻祖，其实不然，lisp 早于 Java 大概二三十年就武装上了简单的 GC。不过公认的高效率的 GC 是 Java 带给我们的。
MAC 地址表作用，为交换机提供转发的凭据。交换机根据 MAC 地址对应的接口，然后转发。
笔者觉得Cobar之类的分库分表最神奇的部分就是靠一条sql查询不同schema下(甚至不同实例下)的不同的表。例如
路由器的英文是 Router，也就是「找路的工具」。找什么路？寻找各个网络节点之间的路。
通常在开发中我们需要定义字符串类型的字段，例如用户名或者用户邮箱等。 假设我们在维护一个用户登录系统，用户表的定义：
TiCDC 作为 TiDB 的数据同步组件，负责直接从 TiKV 感知数据变更同步到下游。其中比较核心的问题是数据解析正确性问题，具体而言就是如何使用正确的 schema 解析 TiKV 传递过来的 Key-Value 数据，从而还原成正确的 SQL 或者其他下游支持的形式。本文主要通过对 TiDB Online DDL 机制原理和实现的分析，引出对当前 TiCDC 数据解析实现的讨论。
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