在本教程中，您将使用Phoenix-Ecto和Mariaex配置现有的Phoenix应用程序连接到MySQL数据库。Ecto是Phoenix应用程序广泛使用的数据库包装器。Mariaex是一个数据库驱动程序，它与Ecto集成并与MySQL和MariaDB数据库进行数据传输。
今天，DailyDrip发布了五周的免费内容，向人们介绍Elixir编程语言，并准备使用Ecto和Phoenix构建Web应用程序。我们制作了25个短片（每个约5分钟），这将使你从“Elixir是什么
英文原文：Elixir concepts for Go developers 基于 Elixir 的 Web 框架 Phoenix 受到了 Meteor 和 Rails 社区的广泛关注，所以今天我们推荐这篇文章，让大家了解这一新兴语言！ 这篇文章不是带你入门的，我只是把玩了一下这个编程语言，也不是什么专家，就把我写的当做一道开胃菜吧。我只是把我几个小时的调研结果汇总一下，以便能够帮助大家花几分钟读完之后再看 Elixir 是否吸引到了你。 本文内容目录如下： Elixir 是什么 弹性的不可变性 模式匹配
Elixir构建于Erlang编程语言之上，是一种功能性编程语言，因其专注于开发人员的工作效率以及因为编写高度并发和可伸缩的应用程序而易于使用而闻名。
Phoenix 作为一款高性能的 Web 开发框架受到广泛关注。可以遇见，在不就的将来，Elixir + Phoenix 的技术栈就会占据现有 Ruby + Rails 的半壁江山。Elixir 无论是在语言设计还是运行性能上都优于Ruby，可谓吸收了函数式编程和 Ruby 语言的精髓。Elixir 基于的 Erlang VM（BEAM）也是久经考验的虚拟机，其历史甚至超过了 JVM。 当然，Elixir 不仅仅可以用来做网站，它可以用来构建大规模分布式服务，编写高性能游戏服务器，编写高速交易系统，深度学
本教程将向您展示如何在Ubuntu 18.04服务器实例上安装Elixir和Phoenix frameworks以进行开发。
吐槽：GitBook editor 有个二B的设计－当它莫名检测出文件被外星人修改后，会弹个无法取消的对话框－检测出外部修改，ignore? discard? 每次这个莫名其妙的对话框出现，我都要思考
这是一篇关于Rails的开发经历的文章，旨在将Rails中遇到的各种问题分享给还未接触Rails或是已经上路的朋友。虽说做Rails的开发时间不长，刚好一年多。但是，在这一年的时间中，该使用的技术架构，Ruby-China 推荐的Gem包，都尝试过使用过了，也为业务开发了一些Gem包。谈不上精通Rails，如果把Rails作者定为最高等级，他是F1赛车手，我该是个跑出租的老司机。
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征，使得为其装配一个live ide变得可能，elmlang提供的插件，已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE，如本地我们有atom，vscode这样的东西，在业界是推崇用vim的，他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide，那么在远程呢，越来越流行的还有很多web IDE，elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融，与我的想法颇为迎合的是，elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e，elmlang live editor的意思，它模拟了atom这样的本地编辑器方案，该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
Elixir 是一门非常强大的 函数式 编程语言，Elixir 社区构建了一个插件，该插件可以在 Jetbrains 的 IDE 上运行 Elixir 程序且是用于所有的 Jetbrains 产品。
切换到新的编程语言向来是关键一步，尤其是当你的团队只有一位成员有该语言的使用经验时。今年年初，我们将 Stream 的主要编程语言从Python 切换到 Go。本文将解释为什么我们决定舍弃 Python 并切换到 Go 的一些原因。
距离 1.2 发布已经有一年多，而 exlirconf 2016 McCord 宣布 1.3 的特性也已过去半年，phoenix 1.3 依旧犹抱琵琶半遮面，迟迟不肯现身。几天前，1.3 RC.0 悄然发布，我们终于可以一睹她的芳容。 引子 因为程序人生的读者大多不是 elixir / phoenix 的用户，所以在这里小小普及一下。elixir 是在 erlang VM 上发布的一门语法类似 ruby，能力完全继承 erlang，并支持 metaprogramming 的函数式编程语言。erlang VM
Ruby 和 Ruby on Rails 可能并不需要过多的介绍，因为它们已经被广泛的应用在 Web 开发领域。
切换到一种新的编程语言通常是一件大事，特别是当团队成员对原始语言有丰富经验时。今年年初， Stream 将其主要编程语言从 Python 切换到了 Go。本文将会解释他们决定从 Python 切换到 Go 的一些原因。
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
作者：Tristan Sloughter （与 Daniel Dyla 和 Robert Laurin 合作。）
最近，我们将 Universe.com 主页的性能提升了十倍以上。在本文中，我们将解析实现这一重大改进的具体技术手段。
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
从 1.2 版本开始, with 运算符是需要点时间去理解的 ELixir 特性之一. 它经常在使用 case 的情形下使用, 反之亦然. 两者的不同在于如果没有可以匹配到的子句, with 将失败, 而 case 将抛出一个不匹配 (no-match) 的错误 (CaseClauseError).
Sindre Sorhus 是我一直 follow 并且仰慕的程序员。他的 github 日常是这个样子的：
写这个题目估计会招人骂。 这三个著名的 MVC（或者 MTV） framework，分别对应 Ruby，Python，Elixir 三种语言。说他们是这几门语言的顶梁柱毫不为过。很多人都是慕着 framework 的名而来，进而学了语言。典型的就是曾经大红大紫（现在也算是一线明星）的 rails：很多 rails 工程师最初只知 rails，写了 rails 后发现语言的短板才反过来学的 Ruby。Phoenix 和 Elixir 大抵也是如此。 在 django / phoenix 上能看得出 rails
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅《CDP中的运营数据库》，《运营数据库系列之可访问性》，《运营数据库系列之管理篇》，《运营数据库系列之高可用性》，《运营数据库系列之数据完整性》，《运营数据库系列之NoSQL和相关功能》，《运营数据库系列之应用支持》。
opid：操作的opid，有需要的话，可以通过 db.killOp(opid) 直接干掉的操作
之前工作中，遇到一个504超时问题。原因是因为接口耗时过长，超过nginx配置的10秒。然后 真枪实弹搞了一次接口性能优化，最后接口从11.3s降为170ms。本文将跟小伙伴们分享接口优化的一些通用方案。
文章出处： 鹅厂架构师 导读 腾讯 MongoDB 百万库场景下的性能优化成果汇报 腾讯 MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，很多客户在使用过程中库表数量会大量增长，甚至达到百万级别，导致性能急剧下降，严重影响客户业务。腾讯数据库研发中心CMongo团队在进行深入性能分析之后，改造底层引擎为共享表空间架构，新架构在百万级库表的场景下，相比原生版本读写性能提升 1-2 个数量级，内存消耗显著降低，启动时间从原先小时级缩短到一分钟内。 探索之路正式开始，文章很长但干货满满，建议收藏品
前两篇文章已经讲述了我设计框架的背景以及抽象设计的细节，今天讲一下并发框架最为关键的并发线程池的核心设计，主要讲一下在设计线程池划分遇到的问题以及最终我采用了哪种方式实现的。
1.用户体验差：接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒，用户可能在页面没有完全打开时，就关掉页面离开了，造成用户流失，通过性能优化，减少服务器响应时长，可提高用户体验，较少用户的流失。
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 在Oracle的官方文档《Oracle Database PerformanceTuning Guide》中，《The Oracle Performance Improvement Method—Top Ten Mistakes Found in Oracle Systems》一节对“糟糕的连接管理”做了这样的定义：应用程序与数据库的每一次交互，都要连接数据库后再断开。这个问题常常出现在应用服务器的无状态中间件上，它对性能的影
该指标持续飙高，说明DB连接池中基本已无空闲连接。 拿之前业务方应用pisces不可用的例子来说(如下图所示)，当时所有线程都在排队等待，该指标已达172，此时调用方已经产生了大量超时及熔断，虽然业务方没有马上找到拿不到连接的根本原因，但是这个告警出来之后及时进行了重启，避免产生更大的影响。
业务方关注哪些数据库指标？ 首先分享一下自己之前的一段笔记（找不到引用出处了） 系统中多少个线程在进行与数据库有关的工作？其中，而多少个线程正在执行 SQL 语句？这可以让我们评估数据库是不是系统瓶颈。 多少个线程在等待获取数据库连接？获取数据库连接需要的平均时长是多少？数据库连接池是否已经不能满足业务模块需求？如果存在获取数据库连接较慢，如大于 100ms，则可能说明配置的数据库连接数不足，或存在连接泄漏问题。 哪些线程正在执行 SQL 语句？执行了的 SQL 语句是什么？数据库中是否存在系统瓶颈或已经
排序引起的慢查询，通常不是那么容易发现,经常和数据分布有关系。往往在业务刚开始时并没有什么问题，但是随着业务的发展，数据分布呈现一种特定的规律，导致了慢查询，或者并不是什么慢查询，但是随着并发请求数增加，数据库的IOPS使用率变高，进一步导致cpu/内存使用率飙高。造成线上故障。
在选择要使用的后端框架时，有许多选项可用。虽然每个后端框架都有自己的优点和缺点，但在做出最终决定之前，还有一些其他因素需要考虑。在本指南中，我们将仔细研究经过尝试的框架，以确定哪个是最适合您的后端框架。
最近在工作中用到了 Hbase 这个数据库，也顺便做了关于 Hbase 的知识记录来分享给大家。其实 Hbase的内容体系真的很多很多，这里介绍的是小羽认为在工作中会用到的一些技术点，希望可以帮助到大家。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
排查过程：数据库sql负载偏高，有接口直接查sql没有加缓存的，数据库瓶颈没办法，一个sql延迟几十毫秒，并发上来之后，就会把整体往后拖了
作为一个 video streaming service，TubiTV 很重要的一项功能是保证影视剧按照合约上的要求在规定的时间（窗口期），规定的平台，以及规定的国家发布。比如 Terminator，合约上规定 7/1 ~ 10/30（我瞎编的窗口），在美国可以上线，只允许 appletv，iphone，roku，web 访问，那么，如果我们不能正确处理，让加拿大的观众通过正常渠道访问到，或者过了窗口期，美国的观众也能访问，那么就是违约行为，可能导致严重的后果。这是 video stream service
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
忽然想起来还没怎么用过 profiling tools，这可是性能分析“杀器”啊，小水一波，兴许以后就用上了🙃。
高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。
SQL Server有工具进行数据库的优化，Mongo Database Profiler.不仅有，而且功能更强大。 MongoDB 自带 Profiler，可以非常方便地记录下所有耗时过长操作，以便于调优。有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别，第一种是直接在启动参数里直接进行设置。 启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。 也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置。可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的P
前些天帮别人优化PHP程序，搞得灰头土脸，最后黔驴技穷开启了FastCGI Cache，算是勉强应付过去了吧。不过FastCGI Cache不支持分布式缓存，当服务器很多的时候，冗余的浪费将非常严重，此外还有数据一致性问题，所以它只是一个粗线条的解决方案。
文章简介：Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表，插入和查询HBASE，也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
Django是个好工具，使用的很广泛。 在应用比较小的时候，会觉得它很快，但是随着应用复杂和壮大，就显得没那么高效了。当你了解所用的Web框架一些内部机制之后，才能写成比较高效的代码。
文章教程 使用 Python 扩展 Clojure 链接: https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixs Libpython-clj 是一个库，它允许你从 c
个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
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
