水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。
公司是典型的SOA架构，Web层之下就是远程Service。Web层负责调用Service，Service则在内部整合缓存、数据库等内容，实现业务逻辑。
大家好，本篇文章将分享我们业务中很常见的10个页面布局代码片段，这10 种页面布局很常见，实现方式也有很多种，本篇文章将用最简单的新方式进行实现，希望对大家有所启发。
Servlet(server Applet)，全称Java Servlet, 是用java编写的服务器端程序。而这些Servlet都要实现Servlet的这个借口，其主要的功能在交互的浏览和修改数据，生成动态的web。Servlet运行支持于java的服务器中。
最近迷上了赛博朋克风格和像素风格。在codepen上找了不少素材，有了不少灵感。干脆拿来试试手。 一开始是打算完全重写的。后来发现侧栏卡片的版块每个都是独立文件。要重写的话就要一个一个重写。那如果以前还有其他魔改侧栏的内容，岂不是也要重新维护。啊，想想就好麻烦。所以我们还是按照老规矩，直接用css覆盖上去吧。 适配样式的时候感觉还不错。没有多少需要用到important强行提高权值的地方。 这里必须吐槽一下jerry做目录卡片时那个百分比的效果。用span来装就不考虑行高。还不如用div呢。好歹不会挤占下面的元素内容。 多亏了洪哥推荐的在线clip-path生成工具。虽然那个工具只能按百分比生成，但至少找点方便多了。 这次因为用到了clip-path，我直接一口气把整个卡片切割出来了，所以代码显得非常的简洁。真是太好用了这个clip-path！
在eBay，我们每天都在争论的主要架构力量之一是可扩展性。它为我们制定的每一个架构和设计决策着色和推动。全球有数亿用户，每天超过20亿的页面浏览量，以及我们系统中的数PB数据，这不是一个选择 - 它是必需的。
1.session集群问题 2.数据一致性问题 3.数据瓶颈（一旦流量上来了，虽然应用做了集群，但是数据库没有做集群，还是一个主库），这时候要考虑主从数据库。
最近对5G网络切片比较感兴趣，查阅资料阅读文献，发现一篇很好的论文《Reshaping the mobile core network via function decomposition and n
1.范式：即表的列，不可再分解，即列的信息，具有原子性不能分解，只要数据库是关系型数据库，就自动满足1范式。
关系数据库历史悠久，可以找到靠谱的DBA，保证关系数据库稳定性，安全性，完整性和性能，同时可以保证监控和分析关系数据库的瓶颈及设计的合理性。成熟的关系数据库有着自己完善的生态圈，用于保证高可用，数据备份，性能检测分析等成熟的工具。
自身“捣鼓”架构多年，也时常与人交流架构的魅力。今天就互联网架构演进聊聊我的看法。 在我看来，互联网架构经历了单体架构、水平分层架构、面向服务架构、微服务架构以及服务网格架构等几个不同阶段，每个架构有什么特点？这些架构间有什么不同？为什么要演进？让我们一探究竟！ 单体架构(Monoliths Architecture) 单体架构是指业务功能的实现全部在一个进程（process）内完成。二手交易平台标配的商品推荐功能，单体架构接受APP客户端发送的请求、从数据库获取推荐商品、对推荐的商品列表过滤／排序等业务处
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离，使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性，读写分离使用主数据库负责写操作，多个从数据库负责读操作，由于从库可以进行拓展，所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多，写请求越来越多要如何处理呢？可能有人说我可以再加一个master分担写操作，但是两个master数据肯定是需要同步的，主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术：分库分表。
ARIMA模型是时间序列分析中最常用的模型之一，它提供了一套有效的预测技术，在时间序列预测中具有广泛的应用。
由于平时使用Vim比较多，每次都要同时打开多个文件进行操作，打开多个会话有比较麻烦，所以专门学习了一下有关Vim的一些分屏技巧并做此文章。
在业务系统中，有一张日志表，业务系统每天都会产生大量的日志数据，单台服务器的数据存储即处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分，这时候就可以使用水平分表的策略
新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户（MAU）已经达到1.43亿，2014年新年第一分钟发送的微博达808298条，如此巨大的用户规模和业务量，需要高可用（HA）、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑。
用户喜欢快速的 Web 应用。他们期望页面加载速度快，运行流畅。如果滚动时出现动画中断或延迟，用户很可能就会离开你的网站。作为一名开发者，你可以做很多事情来提升用户体验。本文主要介绍你可以用来提升页面渲染速度的 4 个 CSS 技巧。
之前经常被问道这些分库分表的概念，只是大概知道，但是具体如何定义的，为什么这么定义还是不太理解，今天对着数据表中的数据沉思的时候，突然间醒悟，原来这些概念非常好理解，而且可以说水平和垂直这两个词用得恰到好处，非常形象地帮助我们理解它们。
之前的几篇文章，阿粉已经说了这个SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了水平的分库分表，也是我们在日常的业务中最经常用到的，把数据进行水平分库，比如按照日期分库，按照奇偶性用户ID来水平分库，今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。
第7章 可靠性和可扩展性 分为两个问题进行考虑 可靠性和容错性 可扩展性 ---- 7.1 可靠性和容错性 通常的实现方式是构建集群。但是，集群解决方案需要相对复杂的网络，并且需要解决集群中节点之间的状态管理问题 Prometheus架构认为，实现集群所需的投入以及维护集群节点之间数据一致性的成本要高于数据本身的价值 Prometheus推荐的容错解决方案是并行运行两个配置相同的Prometheus服务器，并且这两个服务器同时处于活动状态。该配置生成的重复警报可以交由上游Alertmanager使用其分组（
用例也叫使用案例。它描述系统如何响应外界请求，每个用例会提供一个或多个场景，告知用户如何使用交互。编写用例时，应当避免技术用语，要让用户都能看懂的语言。
前言 格吕宁学院的学习流程示意图 每个阶段都依赖于上一阶段。只有了解每个阶段的重点所在，掌握相关的技巧，我们才能形成良性循环，保证整个学习过程的高效率 格吕宁学院学习流程 视觉卡片 学习流程的第一阶段
序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户（MAU）已经达到1.43亿，2014年新年第一分钟发送的微博达808298条，如此巨大的用户规模和业务量，需要高可用（HA）、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑。 微博平台第一代架构为LAMP架构，数据库使用的是MyIsam，后台用的是php，缓存为Memcache。 随着应用规模的增长，衍生出的第二代架构对业务功能进行了模块化、服务化和组件化，后台系统从php替换为Java，逐渐形成SOA架构，在很长一段时间支撑了微博平台的业务发展。 在此
架构一直以来都被认为是高阶技术人员的代名词，但什么是架构，什么样的架构人员才称得上一个好的架构师，这是很难评判的。但是，要提高架构能力, 只寄希望于代码层级是远远不够的, 代码只能帮助我们解决执行力的问题，但架构的高度更多的是依赖战略（业务洞察力）以及战术问题（技术视野）来解决问题。
索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以将单独写一章”SQL 索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
在系统初期，整体的并发了相对较小，因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升，单库逐渐力不从心，TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候，dba会将数据库设置为读写分离状态（生产环境一般会采用一主一从或者一主多从），Master负责写操作，Slave作为备库，不开放写操作，但是允许读操作，主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后，可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是：如果Master存在TPS存在较高的情况，Master之前最好将同一份数据落到缓存中，以避免高并发情况下，从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
作者：徐贤军，京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。 随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互
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大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
随着近些年信息化大跃进，各行各业无纸化办公产生了大量的数据，而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候，单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大表进行分割，然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的CPU、内存、存储，提供更好的性能。而分而治之则有两种方式：垂直拆分和水平拆分。
我给DouWeather（后称DW）的定位是网页小组件，也是出于这个考虑，我参考了如iOS系统的小部件、新版MIUI系统小组件、鸿蒙系统小部件、win11小组件，发现都无一例外具有同一特征：扁平化，圆角，选用无衬线字体，元素风格简洁，并且四者都在或背景或图标中大量使用渐变，使小部件表现得较为灵动。其中win11小部件添加了浅阴影，可能是为了让小部件从亚克力背景中凸显出来。
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响，使系统变的笨重且脆弱；因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，来提升系统容量及健壮性。
逻辑库/逻辑文件：给用户看的（即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴） 物理库/物理文件：存储在计算机中的（即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。）
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响使系统变的笨重且脆弱，因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，以此来提升系统容量及健壮性。接下来主要分系统拆分和结构演变两部分介绍：
数据分区是一种物理数据库的设计技术，它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
作者：Pasquale D’Silva 译者：MartinRGB在我们的大脑中，存在着多维的思考模型，能够帮助我们理解周围复杂的世界。我们还可以利用这种具有空间感的思考模式，帮助我们处理抽象的信息。 动效设计的空间感
来这里找志同道合的小伙伴！ 作者：徐贤军 京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。 随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响，使系统变的笨重且脆弱；因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，来提升系统容量及健壮性。 接下来主要分两部分介绍：系统拆分与结构演变； 系统拆分 系统拆分从资源角度分为：应用拆分和数据库拆分； 从采用的先后顺序可分为：水平扩展、垂直拆分、业务拆分、水平拆分
面试官：这边有个数据库-单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
索引（Index）是帮助DBMS高效获取数据的数据结构。 分类：普通索引/唯一索引/主键索引/全文索引。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能
徐贤军，京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。 随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响使系统变的笨重且脆弱，因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，以此来提升系统容量及健壮性。
理解 Flexbox 最好的方式是什么？学好基础，再大量练习。这正是我们要在这篇文章中做的事情。
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