最近在用mybatis时发现，将LocalDateTime插入到数据库时时间少了8小时。 用网上其他方法试了不少，比如修改mysql时区，都不能解决。最后发现是JDBC连接的参数写错了。...这个UTC是协调世界时，我们中国在东八区，也就是UTC+8，和UTC差了8个小时。 这就是为什么时间插入数据库后少了8小时的原因。那么中国的时区是多少呢？...Guadalcanal VST - Asia/Ho_Chi_Minh 可以看到CTT - Asia/Shanghai，所以我们在jdbc的连接里使用&serverTimezone=CTT就可以正确的插入时间了
由于公司的服务器和数据库分别部署在不同的主机，所以会在启动时进行时间上的校验，如果两台主机的时间差超过600s就会抛出异常、启动失败。这个设定的时间差被存储在数据库中，以方便日后修改。...between WebApp time and DB time final long timeDifferent = Math.abs(dbTimeMs - webAppTimeMs); 从代码可以看到，将服务器和数据库所在的主机的本地时间转换成默认的时区后...，再进行相减取绝对值，如果这个结果值超过db中设定的时间差(也就是600s)就会抛出异常，令服务器启动失败。...明明昨天还可以正常启动，今天却因为时间差变大而导致失败了？可以确定的是，db中设定的时间差一直就是600s，并没有人去改动它。 在工作群里说了下服务器启动失败的原因，有同事说可能是机器断电造成的？...如果哪位朋友知道的，欢迎评论告诉我一下O(∩_∩)O哈哈~ 今天写篇文章记录下这个问题，以前我还真没想到需要对不同主机的服务器和数据库进行时间校验，百度了下，倒是发现很多安卓app关于客户端和服务端进行时间校验的文章
1、查询当前系统时间 select now(); 2、检查MySQL系统时区 show variables like '%time_zone%'; 3、设置时区 set global time_zone...= '+08:00'; // 修改mysql全局时区为北京时间，即我们所在的东8区 set time_zone = '+08:00'; // 修改当前会话时区 4、立即刷新生效 flush privileges
Bug复现，时间的确是前一天的，与当前时间相差14个小时。 经过上面三步的排查，核实了数据库字段和代码中类型没问题。...时区排查 检查服务器时间 登录测试服务器，执行date命令，检查服务器时间和时区： [root@xxx ~]# date 2021年 11月 25日 星期四 09:26:25 CST [root@xxx...简单推算一下，中国时间是UT+8:00，美国是 UT-6:00，当传入中国时间，直接转换为美国时间（未考虑时区问题），时间便慢了14个小时。 既然知道了问题，那么解决方案也就有了。...-21600000单位为毫秒，转化为小时，恰好是“-6:00”，这与北京时间“GMT+08:00”恰好相差14个小时。...，时差问题便出现了； 最终反映在数据库数据上就是错误的时间。
前言 日期差8个小时有两种情况 日志中比实际早8个小时 数据库中日期比实际早8个小时 查看系统时区 首先先保证系统的时区是正确的。...在MySQL中设置了慢查询日志，但是日志中的时间都慢了8小时，怀疑是时区的问题。...service mysqld restart 数据库中时间异常 查询当前时间 select now(); 如果获取的时间正确，则无需修改，如果不对的化进行如下修改。...确保MySQL服务器的时区设置正确。...mysql-slow.log long_query_time = 3 其中 long_query_time = 3中的3表示查询超过3秒才记录； 清空日志后慢查询就不会继续写入了, 要想在不重启数据库的前提下能写入
mysql时区问题的一点理解--写入数据库的时间总是晚13小时问题 背景 去年写了一篇“【曹工杂谈】Mysql客户端上，时间为啥和本地差了整整13个小时，就离谱 ”，结果最近还真就用上了。...不是我用上，是组内一位同事，他也是这样：有个服务往数据库insert记录，记录里有时间，比如时间A。然后写进数据库后，数据库里的时间是A-13，晚了13小时。...然后假设我查的时候，就根据这个时间来查，传个2022-02-19 00:00:00。结果发现，查不到。为啥呢，因为参数里的时间也被减了13个小时，导致和服务器端记录的时间匹配不上了。...这个问题，抽象一下，就是，在mysql-connector-java 8.0.x版本下，我们发送给服务器的时间，为啥会少了13个小时。...这里先看下我的测试程序要做的事: 数据库有下面这一条记录，我要做的，就是根据时间参数，把记录查出来。
在网上查询尝试了一些办法如：修改tomcat文件下的bin/catalina 文件中set JAVA_OPTS= -Duser.timezone=GMT+08
“每人发一个帖子、浏览十个帖子”的工作量。...5小时，测试性能指标 2、并发压测，单接口瞬间启动100线程并发，测试性能指标 3、日常压测，根据每日数据分析，如：500个用户在4小时内完成“每人发一个帖子、浏览十个帖子”的工作量，测试性能指标 4、...那我们测试场景，就是要用500个用户在4小时内完成“每人发一个帖子、浏览十个帖子”的工作量，注意“平均每天……”、“分布在4个小时……”。...（每秒处理请求数）、响应时间（服务器响应时间+网络时间）、错误率、QPS（每秒从服务器接收的数据量） 4、数据库（或中间件）非常慢了 5、中间件无响应 JVM堆内存用满，不停的进行GC，导致响应超慢（但是还没有...10-7、再尝试重启应用服务器和数据库服务器 性能调优 1、扩充服务器（网路、cpu、内存、硬盘、显卡、I/o） 2、代码调优 3、中间件 4、分库、分表、主从分离、数据库结构优化、SQL优化、索引优化
作者丨小王斯基 编辑丨zhou The register 网站披露，巴西南部地区部署的 Microsoft Azure DevOps 服务”罢工“了约十个小时。...然而拉取请求中却出现了拼写错误，误将删除快照数据库的调用改成了删除托管数据库的 Azure SQL Server 的调用，导致后台快照删除作业删除了整个服务器。...经过十多个小时的努力，微软方面已经全部恢复了数据库，为防止此类问题再次发生，微软已经采取各种修复和重新配置措施。...花费如此长时间的原因如下： 第一：由于客户自己无法恢复 Azure SQL Server， 必须由 Azure 工程师来处理这一问题，这一过程大约需要一个小时； 第二：数据库具有不同的备份配置，一些数据库被配置为区域冗余备份...，另一些数据库被设置为最近的地理区域冗余备份，协调这种不匹配的冗余备份，需要花费几个小时； 最后一个原因：在数据库开始恢复在线后，由于自身网络服务器存在一系列复杂问题，使用这些数据库的客户也无法立刻访问整个规模单元
每日访问网站次数 然后又统计了停留时间最长的网页页面，在 http://md.aclickall.com/ 这个网站居然停留了 660 小时，这是个文章排版网站，因为经常要排版所以把该页面固定了起来...停留时间最长的 URL 排名 然后统计出了搜索最多的十个关键词，python 居然是第一位！前十中基本都是数据编程相关的，没想到自己这么爱学习。...这款 Python 工具其实就是分析浏览器的历史记录数据库文件然后可视化。...，连接数据库查询然后调用数据库中的信息并存储。...配置 web 服务器和前端页面 可视化绘图函数 可视化图形使用的是可交互式的 plotly 库。
仔细把玩了一天把新老业务系统的数据库迁移到了新服务器，性能啊真是刚刚的。不错，除了去年玩过的电信托管的客户服务器配置比这个高之外，这是第三高的了。...如果出现万一，唉，也只能丢失部分数据了（我的策略是每2小时执行一次差异备份，最多丢失2个小时的数据），好在公司的业务数据是可以重建的，最多浪费客服人员的个把小时时间重新操作即可重建数据。...所以以前动不动就完整备份的方案就弱爆了，耗时又费力，数据库备份文件还特么好几十个G，稍微不注意硬盘就被撑满了。这里说的注意事项是过期备份文件的自动清理。...3、看截图看效果 科普：SQL Server Management Studio 建好数据库维护计划后，系统自动在数据库定时任务-作业里面自动创建数据库备份的job。...附： （摘抄的服务器管理制度一份） 服务器运行维护管理制度 第一条 人员管理：系统中的用户要对自己的行为负责，要遵守《机房操作人员管理制度》。
经过很长时间的摸索，选择了Redis作为读写数据的缓存。 1，开发平台，C#Net，写Windows服务抓取原始日志数据，合并精简压缩后，写入Redis集群。...2，各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存数据，逐行分析处理，中间结果和最终结果写入Redis。 3，另一套Windows服务抓取Redis里的结果数据，保存回数据库。这里有点像MQ的工作方式。...Redis怎么做到220万ops 1，Redis是单线程模型，因此32核心服务器安装32个实例 2，数据分片，key散列后均分到几十个实例上 3，关闭持久化，运维和Linux保证可靠性 4，控制好数据包大小...经过大量验证，同样32核心服务器，数据库3巨头一般得到20000qps的查询速度和接近10000tps的写入速度。这是按照单表几百万数据有两个索引的情况测试。...大数据分析，有很多是临时数据，需要合并、叠加、去重等等，它们的生命周期不长，一般24小时或48小时，也有不少是两三个小时，关键是数据量还特别大，每天几千万很常见。这类数据，写数据库是很不合适的。
▲每日访问网站次数 然后又统计了停留时间最长的网页页面，在 http://md.aclickall.com/ 这个网站居然停留了 660 小时，这是个文章排版网站，因为经常要排版所以把该页面固定了起来...▲停留时间最长的 URL 排名 然后统计出了搜索最多的十个关键词，python 居然是第一位！前十中基本都是数据编程相关的，没想到自己这么爱学习。...这款 Python 工具其实就是分析浏览器的历史记录数据库文件然后可视化。...，连接数据库查询然后调用数据库中的信息并存储。...配置 web 服务器和前端页面 可视化绘图函数：可视化图形使用的是可交互式的 plotly 库。
解决步骤1、根据现场排查，发现一台服务获取到的服务器时间少了8小时，初次猜测是现场服务器时区不对。让其同步修改下时区再测试下。...修改后能够正常获取时间，时区也是正确的；2、但是数据库里面的时间仍是错误的，跟实际差距8个小时，由于这个时间不能超过集群配置的心跳时间，所以还是显示离线；3、随后单独测试数据库获取的时间和使用脚本测试服务器时间发现...：服务器时间是正确的，但是服务器时间获取的还是utc时区的时间；因为数据库的时间戳获取的就是utc时间，判断与跟现场数据库获取的时间戳有关；4、再次进行排查发现现场对接数据库参数填写有问题；因为程序默认数据库连接是指定时区的
包发布系统在应用CMDB的基础上实现一键交付的能力，可以在一小时以内同时交付上万台实体机和虚拟机。...数据库和中间件 会议后端的数据库采用各种云原生的数据库，包括MySQL、Redis、MongoDB等。业务在全国各地实例资源上，自行实现了多地云数据中心的同步写和异地读能力。...通过机器人和工程师相互结合的值守，减少了人工巡视的工作量，工程师从而把时间聚焦在重点负载视图和问题处理解决之上。...，测试团队都要在凌晨时间进行大大小小的模块级、系统级和SET级压测，及时发现会议自身和周边服务的短板。...快节奏的工作日志下，团队只能小憩二三个小时，每天周而复始。 由于疫情，开发、运维、测试和周边支持团队分隔在全国各地，这个时候腾讯会议成为各团队之间高效协同的核心武器。
前言 最近在学习使用Java整合微信支付，一开始没注意，做了查询超时未支付的订单的定时任务以后，我新创建的订单立马就会被超时关闭，去看了一下数据库的订单信息，时间整整差了8小时，导致我写的逻辑直接被判断超时...，我用的数据库是MySQL8.0哈。...然后我就去根源，去MySQL数据库查看了一下时间，好家伙，数据库的时间直接就是少了8小时的。...然后我把数据库的默认时区修改以后重启就好了 解决方案 我的MySQL8.0是直接安装在Docker里面在，所以直接修改了my.cnf [mysqld]全剧配置就好了，如下两种方案 方案二执行完以后记得重启...MySQL服务器/容器 SELECT NOW(); // 查看当前数据库时间 SHOW VARIABLES LIKE '%time_zone%'; // 查看当前数据库连接使用的时区 SET
当用户开始在搜索框中输入查询时，每个键入的字符都会打到其中一个应用服务器。假设有个建议服务，它从缓存、Redis 中获取前十个建议，并作为响应发送回客户端。 假设还有个服务称为装配器。...我们不能依赖数据库,因为从数据库中提供建议比从 RAM 中读取建议花费的时间更长。因此,我们需要在内存中以高效的数据结构存储我们的索引。但是,为了持久性和可用性,这个数据被存储在数据库中。...Trie 可以将只有单个分支的节点组合成一个节点,这减少了树的深度。这也减少了遍历时间,从而提高了效率。...我们可以通过以下选项最小化延迟: 减少树的深度,从而减少总体遍历时间。 脱机更新 trie,这意味着更新操作花费的时间不在客户的关键路径上。 使用地理分布式的应用和数据库服务器。...这样,服务就可以近用户端提供,这也减少了任何通信延迟并有助于减少延迟。 在 NoSQL 数据库集群之上使用 Redis 和 Cassandra 缓存集群。
一个大规模系统，往往会拆分为几十个甚至上百个子系统，每个子系统又对应 N 多个服务，这些系统与系统之间有着错综复杂的关系网络。...但是如果瞬时高峰每天就那么半个小时，半小时过后直接就降低为了每秒就几百请求，如果你线上部署了很多台机器，那么每台机器就处理每秒几十个请求就可以了，造成了资源的浪费。 ...怎么保证两个服务器的通信同步更新成功，网络不好，造成的数据丢失问题。 ...(可以单独抽离出来一个服务器安装数据库,任何主动方都是通过数据源连接这个数据库,给数据源一个IP地址就可以连接这个数据库) 然后执行生产者的业务代码时: —...导致服务器的查询速度变慢。 方案总结： 缺点：少实时性。只能确保消息的最终一致性。
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