SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时，我们可以通过计算时间复杂度，判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。
MyBatis是一个广泛使用的Java持久化框架，它提供了简单且强大的数据库访问能力。除了核心功能外，MyBatis还支持插件机制，允许开发者对其进行扩展和定制。插件是MyBatis框架的一个关键特性，它可以在SQL语句执行前后、结果集处理前后等关键点进行拦截和修改。本文将深入探究MyBatis插件的运行原理，并通过一个代码示例来演示插件的使用。
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
console.log( ) 是JS开发时常用的小工具，输出一些信息来辅助调试，console 还有很多有用的方法，下面介绍几个方便调试的用法 跟踪堆栈 例如想找出某个函数是被谁调用，如果调用层级较深的话，会让人非常痛苦 使用 console.trace() 可以跟踪他的调用轨迹，明确知道是从哪儿开始调用 function func_A () { func_B(1, 2); } function func_B (arg1, arg2) { console.trace(); } func_A(
3) Char 类型，如果存入数据的实际长度比指定长度要小，会补空格至指定长度；如果存入的数据的实际长度大于指定长度，低版本会被截取，高版本会报错
我们线程池使用ThreadPoolExecutor的方式进行创建，下面看底层源码：
看到分布式、高并发、多线程这三个词的时候，很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程？
有一个 单线程 CPU 正在运行一个含有 n 道函数的程序。每道函数都有一个位于 0 和 n-1 之间的唯一标识符。
本文结合谷歌官方工具 Lighthouse，分析了最新的前端页面性能评分标准，帮助大家更好地理解各项性能指标，以提升并优化相关的前端项目。
很多程序员，做了很长时间的编程工作却始终都弄不明白算法的时间复杂度的估算，这是很可悲的一件事情。因为弄不清楚，所以也就从不深究自己写的代码是否效率底下，是不是可以通过优化，让计算机更加快速高效。所以在我最近自学看完算法的时间复杂度这个章节之后，我决定写一篇文章回顾，加深记忆，帮助理解。
虽然这门课程叫数据结构，但很多时候都会讲到算法，以及他们之间的关系。市场上也 有不少书叫“数据结构与算法分析”这样的名字。 有人可能就要问了，那你到底是只讲数据结构呢，还是和算法一起讲?它们之
客户的一套重要业务数据库(版本12.1.0.2),偶尔会出现CPU比较高的情况(下面信息是从一个长间隔AWR报告截取),最高时候的CPU使用率是正常时段的15倍以上:
我们的要求很简单，可以先不用考虑性能问题。实现功能即可，回头分析了面试的情况，结果使我大吃一惊。
流水线的概念，就是在程序执行时，多条指令重叠进行操作的一种准并行处理技术，可以提高各部件的利用率。
前段时间，我将精力专注在Web性能领域；在这个领域下有个重要的课题是如何让网页更丝滑（流畅）。
在使用xxljob 的时候，我自己写了一个方法 @xxljob(“www”) ,里面的逻辑要执行10分钟，就是循环下载大文件，所以执行的时间长，但是在点击执行一次之后，我到日志里面，点击停止任务，日志里面写的停止了，但是我看见我项目里面，后台还在下载文件，根本没有停止，这种情况咋解决，也就是任务逻辑执行时间长，点击停止，任务其实没有停止，还在执行;
如果要实现一个通用的、高效率的排序函数，我们应该选择哪种排序算法？我们先回顾一下前面讲过的几种排序算法。
在Android上，如果你的应用程序有一段时间响应不够灵敏，系统会向用户显示一个对话框，这个对话框称作“应用程序无响应”（ANR：Application Not Responding）对话框。用户可以选择“等待”而让程序继续运行，也可以选择“强制关闭”。因此，在程序里对响应性能的设计很重要，这样，系统不会显示ANR给用户。
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢? 两个概念： 时间复杂度：就是说执行算法需要消耗的时间长短
在 Python 开发中，我们经常会看到使用装饰器的场景，例如日志记录、权限校验、本地缓存等等。
本章是经历第二次翻新，时过一年，再看自己的文章，觉得需要做点什么，它得丰富一点！篇幅半页或者一页，自己都感觉有点对不住自己。为了对得住自己，加了原理解析和案例。知其然与所以然。
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢? 其实这两个概念从字面意思上也能看出一二： 时间复杂度：就是说执行算法需
我们都知道查询优化器，知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是，查询优化器只能在已经确定的情况下（SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况）决定最优的查询执行计划
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
好了，今天的分享到这里就结束了，感谢各位友友的来访，祝各位友友前程似锦O(∩_∩)O
今天周三，这两天回家比较早，早点休息了，感觉身体还是最重要的。人上年龄了感觉记忆力衰退特别明显，经常干某个事情干到一般就忘了，希望早点休息能够让我返老还童，今天早点睡了，晚安同志们。。。
8、什么是原子操作？在Java Concurrency API中有哪些原子类(atomic classes)？
SQL简化如下，3表关联，M表REF_NO字段上有主键，S表记录数大概900万，C表是一个很小的表，只有几百条记录：
java程序通过javac编译之后生成文件.class就是字节码集合,正是有这样一种中间码(字节码)，使得scala/groovy/clojure等函数语言只用实现一个编译器即可运行在JVM上。 看看一段简单代码。
Apache StopWatch是Apache Commons库中的一个组件，它提供了简单而强大的计时器功能。StopWatch可以帮助开发人员精确地计时方法或代码块的执行时间，以便进行性能分析和优化。它提供了计时、暂停、继续、重置等功能，使我们能够更好地监控和控制代码的执行时间。
处理机调度基本概念 在处理机调度上可以分为三个层次，级别从低到高 哪些资源分给CPU（低） 选择哪些进程到外存中（中） 哪些作业放入内存（高） 处理机的调度实际上就是用不同的算法来将我们的作业合理分配，提高CPU的利用率。达到公平性、平衡性。 先来先服务算法FCFS 按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序,分派CPU； 当前作业或进程占用CPU，直到执行完或阻塞，才出让CPU(非抢占方式)。 在作业或进程唤醒后(如I/O完成)，并不立即恢复执行，通常等到当前作业或进程出让CPU。是最简单的算法。 谁先来，
环境 数据库：TiDB数据库（和mysql数据库极其相似的数据库） 表名：index_basedata 表数据：13 000 000条数据 表索引：包含一个普通索引，索引列 ”year“ 测试sql： SQL1 : select brand from index_basedata where year = 2018 group by day limit 5; SQL2 : select brand from index_basedata where mo
打好牢固的基础，是成就高楼万丈的基石头。在学习算法之前，我们先了解算法是什么？如何设计算法？什么才是“好”算法？如何优化算法？
把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用内存大小，有很大局限性：
几位测试负责人在聊关于在CICD上设置质量门禁的问题。通常情况下，关于设置接口自动化的门禁，我们会设置某个阈值（比如接口测试通过率需达到90%），来确保质量并决定是否发布这次的代码。
最近遇到两个非常有意思的问题，虽然看起来没什么关联，但通过深入的思考，笔者发现它们还是有共性的，一起来看看这两个场景吧。
深度学习已经应用在计算机视觉领域多个方面，在最常见的图像分类、对象检测、图像语义分割、实例分割视觉任务都取得了良好的效果，如下图所示：
在此前的「UAVStack的慢SQL数据库监控功能及其实现」一文中，我们提到，数据库连接池监控能够让运维人员随时了解数据库连接池的状态，有效防止系统出现连接池活动连接数占满无法连接数据库的情况；而慢SQL监控功能则可以动态展示一个系统的SQL情况，帮助优化SQL语句，让系统更稳定。
如何查找MySQL中查询慢的SQL语句
ScheduledExecutorService,是基于线程池设计的定时任务类,每个调度任务都会分配到线程池中的一个线程去执行,也就是说,任务是并发执行,互不影响。
点击上方“公众号”可以订阅哦 上周我们做了第一期“你问我答”活动，没想到有那么多读者进行了提问，受宠若惊。 问题比较多也比较杂，王锐老师很认真地给出了一些答案，并在美团点评内部的Java俱乐部里做了诸多讨论，同学们也都纷纷加入问答队伍，就自己擅长的领域给出解答，下面我们就来看下他们的回答吧！ 1 小超： 请教一个问题，在局域网内对一台灰度机器进行压测，如果带宽被打满后，压测的效果也就到瓶颈了，那么问题来了，怎么判断这台灰度机器的带宽是否被打满？ 谢谢哥哥们。 答： 有几个工具都可以看iftop（神器）、d
线程池主要是为了解决 新任务执行时，应用程序为任务创建一个新线程 以及 任务执行完毕时，销毁线程所带来的开销。通过线程池，可以在项目初始化时就创建一个线程集合，然后在需要执行新任务时重用这些线程而不是每次都新建一个线程，一旦任务已经完成了，线程回到线程池中并等待下一次分配任务，达到资源复用的效果。
XHProf 是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标，包括阻塞时间，CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销，可细分成调用者和被调用者的开销，XHProf数据收集阶段，它记录调用次数的追踪和包容性的指标弧在动态callgraph的一个程序。它独有的数据计算的报告/后处理阶段。
最近客户现在提出系统访问非常慢，需要优化提升访问速度，在排查了nginx、tomcat内存和服务器负载之后，判断是数据库查询速度慢，进一步排查发现是因为部分视图和表查询特别慢导致了整个系统的响应时间特别长。知道了问题之后，就需要对查询比较慢的接口进行优化，但哪些接口需要优化、哪些不需要呢？只能通过日志里的执行时间来判断，那么如何才能知道每一个接口的执行时间呢？
我们在进行单元测试时，经常需要关注一个覆盖率的指标，许多发布流程甚至要求达到特定的百分比。
给定一个用字符数组表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中包含使用大写的 A - Z 字母表示的26 种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。CPU 在任何一个单位时间内都可以执行一个任务，或者在待命状态。
线程池就是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放到队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超出了最大数量就排队等候，等其他线程执行完毕再从队列中取出任务执行。线程池相当于银行网点，常驻核心数相当于今日当值窗口，线程池能够同时执行的最大线程数相当于银行所有的窗口，任务队列相当于银行的候客区，当今日当值窗口满了，多出来的客户去候客区等待，当候客区满了，银行加开窗口，候客区先来的客户去加班窗口，当银行所有的窗口满了，其他客户在候客区等待，同时拒绝其他客户进入银行。当用户少了，加班的窗口等待时间（相当于多余线程存活的时间）（等待时间的单位相当于unit参数）假设超过一个小时还是没有人来，就取消加班的窗口。
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