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在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
来看上面的代码，我们需要点击按钮的时候更新exam1数组的第三项数据，这时候应该如何实现呢？
数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则；对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，Mysql也不例外。
本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心，实现动态更新数据源配置，以便在应用运行时动态更改数据库连接信息，而无需引入Spring Cloud。我们将讨论必要的依赖、配置步骤和示例代码。
Kudu没有提供标准SQL操作，支持Nosql样式的API，这里使用Java 操作Kudu ，包括创建表、插入数据、修改删除数据、删除表等操作，值得注意的是，Java api直接操作Kudu在开发中不是常用的方式，常用方式是Spark操作Kudu、Kudu与Impala整合写SQL操作Kudu。这里为了后续学习，需要在Kudu中创建一些表。
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
这种更新数据方式，不建议使用，因为在数据结构不完整的情况下，更新，会导致原来的文档数据丢失。
1. 问题分析 2. Cache-Aside 2.1 读缓存 2.2 写缓存 2.3 延迟双删 2.4 如何确保原子性 3. Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4. Write Behind 很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性？ 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分
在ASP.NET2.0中的GridView为我们浏览更新数据提供了一个方便的途径。我们只需要添加一个
根据这个定义，我们就会发现很多工具都是低代码工具。例如：C# 程序员比较熟悉的 CodeSmith。就是一个典型的低代码工具。它有效的减少了重复代码的编写，提高了开发效率。我以前也用 python 写了一些类似工具，并且让其支持一些简单的逻辑让它变成 DSL。
insert into 表名( 字段1,字段2...) Values(值1,值2...);
在 MySQL 中，可以通过使用乐观锁来实现并发控制，以避免数据冲突和并发更新问题。乐观锁是一种乐观的思想，它假设并发操作不会导致冲突，只有在提交更新时才会检查是否发生冲突。
在使用Entity Framwork的三种方式（ModelFist、DBFirst、CodeFirst）中，CodeFirst方式书写的代码最为干净。
使用SQLAlchemy，您可以轻松地查询数据库中的数据。例如，以下代码将查询数据库中所有User对象并打印它们的名称：
本文实例讲述了Thinkphp5.0 框架使用模型Model添加、更新、删除数据操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
因为SwiftUI View 采用的是结构体，当创建想要更改属性的结构体方法时，我们需要添加mutating关键字,例如：
Django数据库迁移是一种管理应用程序模型与数据库之间关系的机制。它可以使得我们在不丢失任何数据的情况下更新数据库模型，以及跨多个开发环境（开发、测试、生产等）同步模型。
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
修改编辑按钮，修改点击编辑按钮跳转的路由地址，使用 router-link 如下图
在Android开发中，LiveData是一个非常有用的工具。它可以帮助我们在应用程序中实现响应式编程，并且还具有生命周期感知能力，可以帮助我们避免内存泄漏。本文将探讨LiveData的高阶使用和原理，并提供一些常见错误的解决方法。此外，我们还将介绍一些更高级的使用场景，以帮助你更好地使用LiveData。
添加数据：尝试过使用Recordset的Update功能，并不是所有数据库都支持，所以还是启用事物，逐条添加： '插入数据 Function InsertDB() As RetCode '选择数据源，检查标题 Dim rngsrc As Range If SelectDataAndCheckField(rngsrc) = ErrRT Then InsertDB = ErrRT Exit Function End If Dim srcAr
多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存，会用很简单，用好才是技术活》中，我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨，浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式，也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
当 Client 请求写数据时，先根据主键从 Mater Server 中获取要访问的目标 Tablets，然后到对应的 Tablet 获取数据。因为 KUDU 表存在主键约束，所以需要进行主键是否已经存在的判断。一个 Tablet 中存在很多个 RowSets，为了提升性能，我们要尽可能地减少要扫描的 RowSets 数量。首先，我们先通过每个 RowSet 中记录的主键的（最大最小）范围，过滤掉一批不存在目标主键的 RowSets，然后在根据 RowSet 中的布隆过滤器，过滤掉确定不存在目标主键的 RowSets，最后再通过 RowSets 中主键索引，精确定位目标主键是否存在，如果主键已经存在，则报错:主键重复，否则就进行写 MemRowSet。写入操作先被提交到tablet的预写日志(WAL)目录，并根据Raft一致性算法取得follow节点的同意，然后才会被添加到其中一个tablet的内存中，插入会被添加到tablet的MemRowSet中。
王者荣耀是一款5v5的团队竞技游戏，在一局游戏当中，必要的系统提示有利于玩家对实时的战况有更好地把握。比如，当游戏开局时，系统会提示“敌军还有5秒到达战场，请做好准备”；当有英雄被击杀时或者敌我双方防御塔被摧毁时，我方队友和敌方收到的系统提示是不同的。 于是，此类问题就可以用观察者模式很好的实现当防御塔被摧毁后敌我双方英雄分别收到不同的消息的结果。这里再简单描述一下这个具体问题：当敌方高低防御塔被我方娜可露露摧毁时，我方全部队友收到系统提示消息“（娜可露露）摧毁敌方防御塔”，而敌方英雄收到的则是“（娜可露露）摧毁我方防御塔”。
今天博客中，我们就来实现一下一些常用资讯类App中常用的分类选择的控件的封装。本篇博客中没有使用到什么新的技术点，如果非得说用到了什么新的技术点的话，那么勉强的说，用到了一些iOS9以后UICollectionView添加的一些新的特性。本篇博客所涉及的技术点主要有UICollectionView的Cell移动，手势识别，控件封装，闭包回调，面向接口编程，Swift中的泛型等等。这些技术点在之前的博客中也多次使用到，只不过本篇博客使用这些技术点来完成我们的具体需求。 一、实例运行效果 先入为主，下方这个效果
About Cache 作后端开发的同学，缓存是必备技能。这是你不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 开始之前 这部分将介绍在开始加缓存之前我们必须要做的事情。这步非常重要，如果没弄好，很有可能加了缓存反而不如不加。 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿
这两天小编一直在总结缓存的要点，也同时参考了一些文档，仅此奉上，以供参考。 缓存是必备技能 身为后端开发的开发人员，缓存是必备技能。不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 为什么用缓存？ 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作，而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统，可用于具体化域对象。 这样一来，无需同步数据模型和业务域，从而简化复杂域中的任务，同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
Order 服务调用 Pay 服务，刚好网络超时，然后 Order 服务开始重试机制，于是 Pay 服务对同一支付请求，就接收到了两次，而且因为轮询负载均衡算法，落在了不同业务节点！所以一个分布式系统接口，须保证幂等性。
在Spring Boot应用程序中使用Seata进行分布式事务管理，主要需要完成如下步骤：
昨天我们深入了解了部分SharedPreferences的知识点，今天继续说说SharedPreferences，并简单谈下有没有什么替代品可以解决SharedPreferences的那些问题。
前言 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则；对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，Mysql也不例外。 Mysql几种锁定机制类型 MySQL 各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：行级锁定，页级锁定和表级锁定。 1.行级锁定 锁定对象的颗粒度很小，只对当前行进行锁定，所以发生锁定资源争用的概率也最小，能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力；弊端就是获取锁释放锁更加频繁，系统消耗更大，同时行级锁定也最容易发生死锁； 行级
Mac OS里面的Python默认为2.7版本，开发的原因需要安装Python3，又不能把2.7卸载掉，所以就需要多版本之间共存。 如果喜欢权威官方的介绍和指导，请移步：https://github.com/yyuu/pyenv 步骤如下： 1、安装pyenv $sudo brew install pyenv
从下单开始、支付、发货，收货，每一个环节，都少不了更新订单，每一次更新又需要同时更新好几张表。 这些操作可能被随机分布到很多台服务器上执行，服务器有可能故障，网络有可能出问题。
可能你最先想到的就是使用数据库的事务保证。比如创建订单时，要同时往订单表和订单商品表中插入数据，那这些插入数据的INSERT必须在一个数据库事务中执行，数据库的事务可以确保：执行这些INSERT语句，共赴生死!
向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan
乐观锁（Optimistic Locking）是一种并发控制的策略，用于处理多个用户或线程同时对同一数据进行更新的情况。它的基本思想是在更新数据之前，先检查数据是否被其他用户或线程修改过，如果没有则执行更新操作，如果有则进行相应的冲突处理。
数据访问模块 (arcpy.da) 是一个用于处理数据的 Python 模块，是新增的一个模块，与原先的游标什么的相比，这个据说更高效。
Cassandra 是一套优秀的开源的分布式 NoSQL 数据库系统，采用了 Google 提出的 BigTable 数据模型和 Amazon 提出的 Dynamo 分布式架构，保证了很强的扩展性而避免了单点故障。
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