这个遗留系统堪称噩梦——到处都是存储过程、深度嵌套的联表查询，领域模型与数据层完全纠缠不清。 我们决定用.NET Core重写模块时，EF Core似乎是顺理成章的选择。...第一个震撼：EF Core不是EF6的移植版，而是彻底重写。那些你以为理所当然的特性——延迟加载、复杂查询转换、甚至简单的Include链——都可能出现意外行为。...变更追踪：隐形成本杀手 EF Core默认会追踪所有提取的实体。多数情况下这很美好，直到我们加载1200条订单记录进行只读处理时，内存暴增导致容器重启。解决方案？...核心认知：EF Core提供工具，但不提供流程规范。 LINQ反模式：把数据库当内存用 新手常犯的错误是像操作内存集合那样写LINQ：嵌套循环、条件中的投影、中途调用ToList()。...DTO投影：避免加载不必要字段 .Select(o => new OrderDto { Id = o.Id, ... }) 2.
由于它不是Java类，因此它不需要被别人加载，而嵌套在Java虚拟机内核里面，也就是JVM启动的时候Bootstrap就已经启动，它是用C++写的二进制代码（不是字节码），它可以去加载别的类。...JVM 运行时核心类，这些类位于 JAVA_HOME/lib/rt.jar 文件中，我们常用内置库 java.xxx.* 都在里面，比如 java.util....至于为什么要将ExtClassLoader的parent设计为null，由前面的介绍就很容易理解了：BootstrapClassLoader不是Java类，而是直接嵌套在Java虚拟机内核里面，因而ExtClassLoader...31561269/viewspace-2222522/ 老大难的 Java ClassLoader，到了该彻底理解它的时候了 2、https://www.jianshu.com/p/2000f9d805ef...JVM知识整理 9、https://www.jianshu.com/p/09f73af48a98 以JDBC为例谈双亲委派模型的破坏 10、JDBC、Tomcat为什么要破坏双亲委派模型？
实体间的关系纽带 外键：CultivatorId自动关联修士表 ️三、迁移大法（Migration） # 安装EFCore神通 dotnet tool install --global dotnet-ef...# 创建初始迁移（相当于绘制藏宝图） dotnet ef migrations add InitialCreate # 应用迁移（开辟洞天福地） dotnet ef database update...Technique{Name="青元剑诀"}); // 查询带功法的修士 var masters = context.Cultivators .Include(c=> c.Techniques)// 显式加载...运用迁移大法 ✅ 熟练CRUD操作 ✅ 理解关系映射 进阶预告： LINQ高阶查询（相当于神识扫描） 性能优化技巧（灵气运转法门） 事务管理（护山大阵布置） 道友交流区（留言留下你的问题） Q： 为什么我的迁移总是失败...A： Include加载直接关联实体，ThenInclude加载嵌套关联实体 修真箴言： "代码如修行，EFCore似心法，唯有勤加练习，方能证得大道！" 点击关注，获取更多.NET修真秘籍！
虽然这种调度策略，实现起来非常简单；但它因为只有单个队列，无法交叉运行任务、灵活性差，紧急任务无法插队，耗时长的任务拖慢耗时短的任务，对紧急任务、小任务不友好。...容量调度器 Capacity Scheduler（容量调度器）的核心思想是：提前做预算，在预算指导下分享集群资源。Yarn默认的调度策略。...这样一来，小任务和紧急任务得到了保障，这是容量调度的第一个要点：预分队列、预先分配资源。当然每个队列中使用的依然是FIFO调度。 ?...而且容量调度可以嵌套子队列，作业分配时更加灵活。队列A提交大任务，队列B提交紧急任务和小任务，队列B又可以划分队列C、D，队列C专门用于紧急任务，队列D用于小任务。...队列内部的这种分一半的策略不是无限进行的，每个队列会设置队列内同时运行的最大任务数来避免这种拆分方式导致任务获得的资源不足的情况。
，既然是紧急出口，那就意味着我们轻易用不到它。...但既然有这样一个紧急出口，那说明有时候它还是很有必要的。所以我们要搞清楚到底什么时候才需要使用这个紧急出口。...你可以将 Suspense 组件置于懒加载组件之上的任何位置，你甚至可以用一个 Suspense 组件包裹多个懒加载组件。...，以提高无限滚动的性能。...减少组件嵌套 一般不必要的节点嵌套都是滥用高阶组件/ RenderProps 导致的。所以还是那句话‘只有在必要时才使用 xxx’。
（嵌套层级达到一定深度）。...简单来说，5 层以上的定时器嵌套会导致至少 4ms 的延迟。...再利用上面的嵌套定时器的例子来跑一下测试： ? 全部在 0.1 ~ 0.3 毫秒级别，而且不会随着嵌套层数的增多而增加延迟。...为什么不用执行时机更靠前的微任务呢？...为什么时间切片需要用宏任务，而不是微任务。
后果：任务缺乏时间约束，容易被无限拖延，清单变成 “待办坟场”。...2.2 原则 2：优先级排序 —— 用 “价值 - 紧急” 矩阵锁定核心任务核心逻辑：不是所有任务都值得做，每天优先推进 “高价值 + 高紧急” 的核心任务，避免被琐事占用大量时间。...+ 低紧急（重要）计划做，安排固定时间学习新技能、策划下月活动低价值 + 高紧急（琐事）委托做，或批量处理回复非核心邮件、整理桌面低价值 + 低紧急（冗余）少做或不做，定期清理刷行业无关资讯、过度整理文件排序关键...2.3 原则 3：时间绑定 —— 给任务 “安上时间锚点”，避免无限拖延核心逻辑：“什么时候做” 比 “做什么” 更重要—— 给每个任务绑定具体时间段，利用 “时间约束” 倒逼执行，避免 “有空再做”...避坑 4：不做复盘，只做清单每天下班前 10 分钟的复盘比 “列清单” 更重要 —— 不复盘就不知道 “为什么完不成”，下次仍会犯同样错误（如发现 “总被会议打断”，可下次把核心任务安排在会议少的时间段
紧急任务插队：高优先级计算（如交易结算验证）。 4、注意事项： ⚠️ 嵌套微任务会阻塞主线程：微任务执行期间新产生的微任务会连续执行，直至队列清空。...4、注意事项： ⚠️ 时间不精确：嵌套超5层时最小延迟4ms，且受主线程阻塞影响。 ⚠️ 内存泄漏：未清除的setInterval持续持有回调引用。...idleTimeRemaining > 50) { logAnalytics(); // 非关键任务 } }, { timeout: 2000 }, ); 3、使用场景： 非紧急任务...：日志上报、预加载低优先级资源。...微任务核心地位：作为最高优先级队列，确保高响应性异步操作。 用户体验优先：交互队列优先级高于延时任务，避免用户操作卡顿。
a[j] = swap; } } } System.out.println( Arrays.toString( a ) ); } b)二分查找 public static int ef...也可以自定义线程的有限级别 e)死锁：至少两个以上线程争取两个以上cpu资源，避免死锁就避免使用嵌套锁，只需要在他们需要同步的地方加锁和避免无限等待 10、AOP与IOC的概念（即spring的核心）...11、hibernate的核心思想 a) Hibernate的核心思想是ROM对象关系映射机制。它是将表与表之间的操作映射成对象与对象之间的操作。...Get传递参数有限制，而post无限制。...学习一个知识，先要知道为什么需要，也就是问题为什么会出现，再去解决，再怎么运用这个知识。
我并没有在这些推文中看到一个强有力的例子来说明 GraphQL 为什么难以维护。...【推文 4 】在 SQL 数据库中，典型的 GraphQL 需要查询中的嵌套查询和无限连接，这些都是众所周知的可靠性、性能、代码扩展性和理解性问题，是所有通用图形 API 问题的一种体现。...如果需要构建预解析器或使用 GraphQL-to-SQL 的自动生成，才会用到查询中的嵌套查询和无限连接，只是在实际中不常见。 GraphQL 并不是一个通用的 Graph API。...尽可能使用异步 / 批处理数据加载（如数据加载器），不要创建基于预查询或 gql-to-sql 工具的复杂 SQL 查询（常规经验）。...今日好文推荐 云计算的全球变局与中国故事 操作系统封闭、后台保守，为什么前端仍能一路狂奔？ 软件架构如何“以不变应万变” 从维护性工作到软件开发革命，运维 15 年间的大逆转 点个在看少个 bug
六边形架构的核心，就是应用程序业务逻辑处于架构的核心，而上层的视图、控制器、数据访问等，都属于基础设施，是用来辅助实现业务逻辑的，他们都依赖于核心业务逻辑。...这些基础设施是易变或者说很可能被频繁替换的，例如应用层今天可能是MVC，明天可能是WebAPI，数据访问今天可能是EF，明天可能是Dapper，甚至CSRedis，MongoDB。。。 ...介绍完了六边形架构，接下来回答，为什么有两个接口层。...最后，说下，为什么Account.Repository.EF仓储工程中，一个实体类，对应了一个仓储对象。严格来讲，这么做是不合适的，设想一下，假如数据库表很多，那这里岂不膨胀得厉害。...具体表现在代码中，直观看就类似一个复杂对象，这个复杂对象的最外边就是学生，里边嵌套啥宿舍啊，女朋友集合啊，什么的。
——系统的“安全避难所”Linux的紧急模式，相当于系统的“安全避难所”：当系统启动时，发现“核心功能没法正常运行”（比如磁盘读不出、挂载失败），为了避免进一步损坏数据，会自动进入这个模式。...紧急模式下，系统只加载最基础的功能（比如命令行），让你能通过指令找到故障原因，而不是直接“罢工”导致数据丢失。...注意：紧急模式不是“故障”，而是系统的“自我保护机制”，它在告诉你“有问题需要处理”，只要找到根源，很快就能恢复正常。二、为什么会进入紧急模式？...多数是“磁盘挂载惹的祸”虚拟机进入紧急模式的原因有很多，但最常见的，一般是的“挂载/dev/xxx出错”——我们先搞懂“挂载”是什么，再看为什么会出错。1....如果按Ctrl+D，系统会尝试继续启动，但多数情况会再次回到紧急模式，所以建议直接输入root密码，进入命令行排查。第二步：查日志找故障磁盘，用xfs_repair修复这一步是核心！
然后让主程序在一个死循环里面不断循环，顺序地做各种事情，大概的伪代码具体如代码清单 1-1所示： int main(void) { /* 硬件相关初始化 */ HardWareInit(); /* 无限循环...但是，如果加入了按键操作等需要检测外部信号的事件，用来模拟紧急报警，那么整个系统的实时响应能力就不会那么好了。...flag2 = 0; int flag3 = 0; int main(void) { /* 硬件相关初始化 */ HardWareInit(); /* 无限循环 */ for (;;) {...虽然事件的响应和处理是分开了，但是事件的处理还是在后台里面顺序执行的，但相比轮询系统，前后台系统确保了事件不会丢失，再加上中断具有可嵌套的功能，这可以大大的提高程序的实时响应能力。...当一个紧急的事件在中断被标记之后，如果事件对应的线程的优先级足够高，就会立马得到响应。相比前后台系统，多线程系统的实时性又被提高了。
一、 引言：风平浪静下的警报一个平静的下午，运维平台突然弹出一条告警：线上某核心应用的某台机器，CPU使用率持续超过200%（8核机器），并且持续了十多分钟尚未恢复。...二、 排查工具与思路：为什么是他？在以往，这种排查流程通常是：top 命令找到CPU占用最高的Java进程PID。top -Hp [pid] 找到该进程下占用CPU最高的线程ID。...找到目标Java进程（我们应用的进程）ps -ef | grep java# 2....用retransform命令热加载新的字节码retransform /tmp/com/example/aop/LogAspect.classCPU使用率在命令执行后几分钟内迅速下降至正常水平。...热更新能力：在紧急情况下，他的热更新能力可以作为线上问题的救命稻草，但它毕竟是“外科手术”，最终还是要依靠完整的代码修复和发布流程。
近日，知名借贷协议Venus Protocol因一名大额用户（业内俗称“鲸鱼”）疑似遭遇钓鱼攻击，导致约2700万美元资产被转移，平台被迫紧急暂停部分市场功能，以防止风险进一步扩散。...一场“自愿授权”的灾难：从空投诱惑到资产清零据The Block报道，此次事件的源头并非Venus Protocol的核心代码存在缺陷，而是其一位持有大量资产的用户，在不知情的情况下，对恶意合约进行了签名或授权...一旦用户授权某个合约无限额度访问其钱包中的特定代币，攻击者即可在无需私钥的情况下，随时将资金转走。...为防止其他市场被连锁波及，平台方紧急宣布暂停相关市场的部分操作权限，包括借款、清算等功能，引发市场短期波动。技术专家解读：为什么“点一下”就能丢掉几千万？...未来的DeFi产品，必须把“防钓鱼”作为核心功能来构建，而不是事后补救的附加项。正如芦笛所说：“在Web3世界，你的钱包不是银行账户，而是一把万能钥匙。每一次签名，都是一次信任的交付。
大家都知道用以下方式显式预加载其他的SubEntity吧： Include(“SubEntity1”) 对于有嵌套的情形 Include(“SubEntity1.SubSubEntity1”) 但是推荐使用以下方式...，原因不言自明： using System.Data.Entity … Include(i=>i.SubEntity1) 对于有嵌套的情形（本文重点） Include(i=>i.SubEntity1.Select...(j=>j.SubSubEntity1)) 以上代码EF4.3调试通过。
单核时代，平均负载有如下的经验准则: (1)如果平均负载大于0.70，趁着事情没有向糟糕的方向发展，赶紧开始找原因（关注原则）; (2)如果负载高于1.00，立刻扔掉其他非重要紧急的事项，先把这个问题修复...多核时代，新增两条准则: (1)多核系统上，负载不要高过设备的核心数; (2)核心如何在CPU分布，这并不重要。两个四核心，四个双核心，八个单核心，效果是一样的。...比如当核心数多到好几十时，Linux轮询各核心来统计单核负载的耗时长到足以让某些任务状态变化，这时候平均负载会普遍比实际情况低。针对这种情况，Linux内核社区以及有些补丁尽量调整算法。...1.4 ps ps的用法太多了 比如我经常用的 ps -ef|grep tomcat 查看tomcat的进程 或者是ps -A查看所有进程等等 1.5 vmstat 通常会使用free命令查看机器的内存使用情况...对于磁盘I/O，我们必须要明确一件事情，那就是: I/O性能的优化是不可能无限提高的。所有机械磁盘的IOPS都在最根本上受限于其机械转动的原理。
offset 公式 无限滚动的原理很简单：只要 很长元素总高度 - 窗口距离顶部高度 - 窗口高度 加载更多，前面那一堆下称为 offset，表示还剩多少 px 到达底部。...document.body 和很长很长的元素往往存在很多层嵌套，这些复杂的嵌套关系有时候并不会是我们希望的那样。...calculateTopPosition 和 calculateOffset 监听器里判断是否 useWindow，如果 true，使用上面的 calculateOffset 计算 offset 至此，无限滚动最核心的滚动已经实现了...，滚动条的位置不应该还停留在 scrollY = 0 的位置，不然会一直加载更多，比如此时滚动到了顶部： 3 加载 2 1 0 加载更多后 6 无限滚动...mousewheel 事件 在 Stackoverflow 这个帖子 中说到：Chrome 下做无限滚动时可能存在加载时间变得超长的问题。
### 对EF Core进行扩展使支持批量操作/复杂查询 EF Core的问题一言难尽，然后有了各种插件，批量插入扩展，批量更新扩展，查询扩展。。。然后一个项目引入一堆扩展 解决此问题 1....TestClass2>((a, b) => a.Id == b.Id); query.PrintQuery(); ``` ILambdaQuery能实现子查询和嵌套查询...，只要符合T-SQL语义逻辑，可以使用ILambdaQueryResultSelect无限叠加 如： - join后group - join后再join - group后再join - join
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