大家好，又见面了，我是全栈君 变量定义中类型后带一个问号，意思是这个数据类型是NullAble类型的。用于给变量设初值的时候,给变量(int类型)赋值为null,而不是0! 例子： int?...变量定义中类型后带两个问号， 用于判断并赋值,先判断当前变量是否为null,如果是就可以赋一个新值,否则跳过!意思是取所赋值??左边的，如果左边为null，取所赋值??右边的。
创建MONGODB 的索引，属于基本操作，但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引，也属于基本操作，实际上量变产生质变，很多问题的考虑都不在那么简单。...MONGODB 3.4 的时候有一个参数 setParameter: maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes: 1024 这个参数就直接为后台添加索引加速的，如果有足够的内存...，（内存的与wiretiger 无关），则会加速background 添加索引的速度。...所以大collection添加索引，就是一个量变到质变的过程，你需要考虑的问题1 你内存的大小，是否能hold 你添加的索引2 业务上访问度是否是高强度的，如果是，那你及需要考虑上面提到的方法3 oplog...的设计大小其实和你以后一些基础操作有关4 尽量抛弃旧版本，升级到 3.6 及以上的版本，这样可以快速调整oplog的大小 所以一件看上去不值得一提的加索引的事情，其实如果量大到一定程度，则考虑和需要分析的问题和
起因 最近因为搭建scutosc的论坛，买了一台新的腾讯云的2核4G的服务器，但是开机后发现htop命令显示内存只有3.3G： 我觉得很神奇，因为我另一台腾讯云的4核4G的机器，开机之后可用为3.8G。...2G～16G之间的时候，kdump使用512M内存！...[1][2] 那我能不能把kdump预留的内存调小一点呢？...使用以下命令能够查看内核dump所需的内存页面数量： sudo makedumpfile --mem-usage /proc/kcore 可以看到内核dump需要使用的是100038个页，大约390M内存...default/grub文件，把crashkernel参数删掉，关掉kdump.然后使用以下命令，更新grub参数： sudo grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg 接着重启服务器即可生效
而【检查数】这一列下钻后的数据，恰恰是被合并的名称下的数据，所以下钻后就查不到数据了。...跟实施那边反馈后，他们给出了一个中转方案：下钻到一个临时页面，在页面中显示一个被合并名称的超链接，再下钻一层就能查出数据了。...所以就将下钻后的查询条件修改成了下图这样： 之前的条件为：study.HospitalName=’${xxxx}’。 这里记录一下，为以后需要的同行铺一下路。
delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用 truncate，效率上 truncate 远高于 delete，应为 truncate 不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 [limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值...这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。...所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 好了，本文就带你了解这些，如果有相关疑问和好想法，请在下方留言，方便和小伙伴儿们一起讨论。
BIOS是如何启动的，CPU硬件逻辑设计为在加电瞬间强行将CS值置为0XF000，IP为0XFFF0，这样CS:IP就指向0XFFFF0这个位置，这个位置正是BIOS程序的入口地址。...在次 boot loader 存在与内存中后，就可以对文件系统进行查询了，同时将默认的内核镜像以及初始化内存盘镜像也被加载到内存中。...BIOS：计算机加电自检完成后第一个读取的地方就是就是BIOS（Basic Input Output System，基础输入输出系统），BIOS里面记录了主机板的芯片集与相关设置，如CPU与接口设备的通信频率...电脑启动后，CPU逻辑电路被设计为只能运行内存中的程序，没有能力直接运行存在于软盘或硬盘中的操作系统，如果想要运行，必须要加载到内存（RAM）中。...系统将解压后的内核放置在内存之中，并调用start_kernel()函数来启动一系列的初始化函数并初始化各种设备，完成Linux核心环境的建立。
喏 → MySQL专栏目录 | 点击这里 在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在delete和update后面加limit 1绝对是个好习惯。...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用truncate，效率上truncate远高于delete，应为truncate不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...truncate、drop的区别有哪些，该如何选择》 下面只讨论delete场景，首先，delete后面是支持limit关键字的，但仅支持单个参数，也就是[limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值...所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 好了，本文就带你了解这些，如果有相关疑问和好想法，请在下方留言，方便和小伙伴儿们一起讨论。
delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用 truncate，效率上 truncate 远高于 delete，应为 truncate 不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...truncate、drop 的区别有哪些，该如何选择》 下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 [limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值...这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。...所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 之前，给大家发过三份Java面试宝典，这次新增了一份，目前总共是四份面试宝典，相信在跳槽前一个月按照面试宝典准备准备，基本没大问题。
在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在delete和update后面加limit 1绝对是个好习惯。...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用truncate，效率上truncate远高于delete，应为truncate不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...39390545/article/details/107144859 下面只讨论delete场景，首先，delete后面是支持limit关键字的，但仅支持单个参数，也就是[limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值...所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 好了，本文就带你了解这些，如果有相关疑问和好想法，请在下方留言，方便和小伙伴儿们一起讨论。
delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下...truncate、drop 的区别有哪些，该如何选择》 下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 [limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值...所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下...所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。
在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在删除和更新后加限制1绝对是个好习惯。...那么，在日常执行删除时，我们是否需要养成加极限的习惯呢？是不是一个好习惯呢？ 在日常的SQL编写中，您写删除语句时是否用到过以下SQL？...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过，在一般场景下，我们对删除后是否需要加limit的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下，记得mark...详细了解请另外篇博文《 delete，truncate，drop的区别有什么，该如何选择》 下面只讨论删除场景，首先，删除后面是支持极限关键字的，但仅支持指定参数，也就是[limit row_count]，用于通知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的替代...所以，在删除后加限制是个值得养成的好习惯。 好了，这里就带你了解这些，如果有相关疑问和好想法，请在下方留言，方便和小伙伴儿们一起讨论。 ---- ----
02 原因分析 众所周知，单台数据库实例的配置是有瓶颈的，特别是关系型数据库，当CPU和内存配置提高到一定程度后，性能就不再提升了，即使对数据库的内核进行优化，也只能稍微抬高这个瓶颈线。...在我经历过的应用系统压力测试工作中发现，大厂提供的应用产品通常服务器压力和数据库压力是基本持平的，小的开发商提供的应用系统往往是服务器还没有明显压力，CPU、内存使用率都很低，数据库却已经“炸了”。...所以，底层代码逻辑上是否与数据库合理交互是原因之一，有经验的开发工程师会思考如何尽可能地少与数据库交互，把推拉数据库完成的功能模块转化为通过服务器计算来完成，从而将数据库压力转移到服务器上。...当已经无法通过上面方案降低数据库压力后，还可以采用分布式数据库、主从读写分离数据库来横向扩展数据库性能。从原理上分析，横向扩展数据库性能是可以无限提高数据库承压能力的。...纵向提高数据库配置 加CPU、加内存，性能提升也是有限的，幸运的是，目前大部分数据库都支持分布式架构，或主从读写分离架构。
前置++ 是先将变量的值加1，然后使用加1后的值参与运算。而后置++ 是先使用该值参与运算，然后再将该值加1。...按照通俗的见解，虽然后置++是先参与运算，然后再将值加1，但是执行对自身的赋值运算后，该值也加1，变成16才是呀。...况且，后置++对其他变量j赋值后，i自身也加1了， prePlus3:i=16,j=15 为什么对自己赋值后，结果就不一样呢？ 实际上，不管是前置++还是后置++，都是先将变量的值加1....，然后才继续计算的，，二者之间真正的区别是：前置++是将变量的值加1后，使用增值后的变量进行运算的，而后置++是首先将变量赋值给一个临时变量，接下来对变量的值加1，然后使用临时变量进行运算，从效果上来讲...从指令上来说，后置++在执行增值指令iinc前，先将变量的值压入栈，执行增值指令后，使用的是之前压入栈的值。
前提：某大型跨境电商业务发展非常快，线上机器扩容也很频繁，但是对于线上机器的运行情况，特别是jvm内存的情况，一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。...经过618大促之后，和运维的同学讨论了下，希望将线上服务器的jvm参数标准化，可以以一个统一的方式给到各个应用，提升线上服务器的稳定性，同时减少大家都去调整jvm参数的时间。...公式为1/(1+n) 长期表现 第一个变化：fgc的次数减少，减少了大概一倍以上； mobile工程，调整前基本上一天1-2辆次，调整后基本上就是2-3天一次 ? ?...总结： Jvm调优这块还是有一定难度的有时候我们会碰到下面这些问题：OutOfMemoryError，内存不足、内存泄露、线程死锁、Java进程消耗CPU过高。...这些问题在日常开发容易忽视，比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源，但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
我粗略地计算了一下，这些键值对所占的内存空间大约是 25GB（5000 万 *512B）。所以，当时，我想到的第一个方案就是：选择一台 32GB 内存的云主机来部署 Redis。...因为 32GB 的内存能保存所有数据，而且还留有 7GB，可以保证系统的正常运行。同时，我还采用 RDB 对数据做持久化，以确保 Redis 实例故障后，还能从 RDB 恢复数据。...采用多个实例保存数据切片后，我们既能保存 25GB 数据，又避免了 fork 子进程阻塞主线程而导致的响应突然变慢。...就像下图中，原来的实例内存是 8GB，硬盘是 50GB，纵向扩展后，内存增加到 24GB，磁盘增加到 150GB。...当实例之间相互连接后，每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。 客户端收到哈希槽信息后，会把哈希槽信息缓存在本地。当客户端请求键值对时，会先计算键所对应的哈希槽，然后就可以给相应的实例发送请求了。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
proxy_pass后缀不加斜杠 location /abc/ { proxy_pass http://172.16.1.38:8080; } 第二种：proxy_pass后缀加斜杠...location /abc/ { proxy_pass http://172.16.1.38:8081/; } 上面两种配置，区别只在于proxy_pass转发的路径后是否带.../ 针对情况1 ：如果访问url = http://server/abc/test.jsp，则被nginx代理后，请求路径会便问http://proxy_pass/abc/test.jsp，将test.../ 作为根路径，请求test/路径下的资源 针对情况2 ：如果访问url = http://server/abc/test.jsp，则被nginx代理后，请求路径会变为 http://proxy_pass...client_max_body_size 100m; proxy_pass http://app; }} 提示：这种location常用于只有一个公网IP和端口场景，内网IP没有进行映射，但是又需要请求我们的内网服务器的服务
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
