美美导读：我们之前介绍过的高可靠、高并发低延迟、全局唯一的分布式ID生成服务Leaf，现在开源啦！欢迎大家使用呦～
Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话“There are no two identical leaves in the world”。Leaf具备高可靠、低延迟、全局唯一等特点。目前已经广泛应用于美团金融、美团外卖、美团酒旅等多个部门。具体的技术细节，可参考此前美团技术博客的一篇文章：《Leaf美团分布式ID生成服务》。近日，Leaf项目已经在Github上开源：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf，希望能和更多的技术同行一起交流、共建。
缓存删除后，尚未更新数据库，并发读请求，从数据库读到了旧值，并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
最近发现之前部署在阿里云的一个web项目，每过一段时间就会报错，但是刷新下页面就会显示正常；在过了比较长的一段时间后，又会报同样的错误，如下：
这是学习笔记的第 2430篇文章 最近一段时间解决了两个持续了多年的问题，想起来感觉自己还是挺蠢的。 第一件事情是关于邮件的，之前公司都是使用Outlook来管理邮件，我一般会把邮件归档下来，生成.pst文件，时不时能够回味下工作中的一些事情，也是一种难得的回忆。我们现在一直在用Foxmail,所以要把Outlook中的.pst文件导入到Foxmail就好像是一座大山摆在我面前，首先我尝试下载Outlook,结果因为版权的事情而无奈放弃了，其中还有很大的一部分原因是我尝试安装貌似和WPS冲突而导
先给大家简述一下我的坑吧，（我用的是mysql，至于oracle有没有这样的问题，有心的小伙伴们可以测试一下哈），
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
虽然从库可以不需要开启二进制日志功能，这里我们推荐主从库同时开启二进制日志功能，方便主从切换
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
zabbix运行一段时间之后，会留下大量的历史 数据，会发现zabbix的数据库一直在增大。运行3个月后笔者的数据库达到了5.7G，可能造成系统性能下降，查看历史数据时查询速度缓慢。 zabbix里面最大的表就是历史记录的表了，网上很多人都是写全部清空这些表的数据，其实我们可以按时间来删除里面的历史记录。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引，也是聚集索引，为何叫聚集索引呢？
上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称，这节讲如何将他们存入MySQL数据库中
双写一致性：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
大家肯定有过这样的经验，就是过一段时间之后，不管是喜新厌旧，还是什么原因，总之自己的换了一个新的域名，这个时候需要把博客中所有的就域名替换成新的域名。
windows10 下使用visual studio2015 编译MySQL5.7.22
在刚刚结束的 PingCAP 用户峰会 2023 上，PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇分享了题为“创新涌动于先”的演讲， 全面解析了 AI 时代 TiDB 的演进方向，宣布 TiDB Serverless 正式商用，并携手用户代表发布了面向中国企业级用户的平凯数据库 。以下是演讲实录全文，阅读需约 8 分钟。
实际上之前的一段时间，我的认知也是4种隔离级别，这是通过我们的ANSI SQL 表中中定义的 isolation level。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
url自动携带jsessionid 在我使用浏览器收藏了我写的网站的时候，有的时候会访问不了页面。 看了一下原因，是由于url携带了jsessionId，我就奇怪为啥会自动携带jsession了。 我分析是由“记住我“功能引起的这个bug，于是我就去查找了一下Shiro的相关资料。 找到了解决方案：http://blog.csdn.net/yyf314922957/article/details/51038322 我把Shiro的版本升级了，加入了配置文件信息：
1、问题描叙：每次用 navicat 连接成功数据库后，如果出现一段时间没有任何操作，再次刷新数据库、打开某一个表、执行 Sql 语句时，界面会出现加载中……，要么就是卡顿现象。一开始我个人以为是我的电脑卡顿，结果其他同事也出现了同样的问题。
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架，快速开发了一个NB的系统，上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
1.上线同步程序：主要负责新老数据库之间的实时同步，分批同步，避免对线上数据库（新库）造成压力 ，验证数据一致，再进行下一步，否则（回滚策略是），修复同步程序，使其新旧库的数据一致
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库，以下是其官方地址：https://oceanbase.alipay.com/
ssh root@172.26.117.243 ps aux|grep kol.|awk '{print $2}'|xargs kill
之前也多多少少写过几篇推荐插件的文章; 因为插件这类东西不是大风刮来的.所以我从最初的半个月推荐, 到现在慢慢接近三个月推荐一次,以后可能会更久也不一定!
在数字化系统扮演重要角色的今天，数据库稳定性成为企业关注的核心问题。对于重要计算机系统而言，突发的性能下降可能对业务造成不可估量的损失。为了稳定数据库性能，用户可以从管理流程入手规范变更的测试，或者利用产品手段减少预期外的变化。然而，这仍旧无法完全规避突发的SQL性能问题，其中的原因包括但不仅限于：
这是学习笔记的第 2409篇文章 最近在琢磨一个问题，那就是我们每天上下班的路上会接收大量的信息，但是经过时间的沉淀之后，能够留下来的信息是少之又少，这一点让我很焦虑。 像开车上下班的路上，我有时候会听一些访谈和解读，带给我最大的收获是听起来有道理，但是要让我说个一二三，就感觉词穷了，而过了一段时间之后，其实这种听的效果跟没听没什么差别。 对此我做过一些尝试，比如我在路上听《冬吴同学会》，会听个大概，等到公司之后的时候就会找一下相应的文字版，从大段的文字中找到要点和观点，但是这种
每次看 Spring Boot 发布指南都要更新一遍脑子里面的技术名词，Spring Boot 体系太大，几乎集成了 Java 领域所有知名框架。
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法完成业务能力，业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次，我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的，同时，我也将我之前使用过的方式拿出来对比，看看有什么问题，从中能够得到什么启发。
为了提升服务的性能，我们一般会把热点放进缓存，那么这些热点数据就同时存在于数据库和缓存中，缓存中的数据和数据库中的数据要保持一致，这便是缓存一致性问题。
最近一段时间，我刚刚进入一家新公司，并接手了这里的一个站点，由于这个站点的架构设计不太合理，导致MySQL的压力始终很大，经常出现超时的Locked进程，于是编写了一段Linux的Shell脚本来定时kill掉这些进程。
在《IM消息ID技术专题》系列文章的前几篇中，我们已经深切体会到消息ID在分布式IM聊天系统中的重要性以及技术实现难度，各种消息ID生成算法及实现虽然各有优势，但受制于具体的应用场景，也并不能一招吃遍天下，所以真正在IM系统中该如何落地消息ID算法和实现逻辑，还是要因地致宜，根据自已系统的设计逻辑和产品定义取其精华，综合应用之。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章，会先简单的谈
一开始学习的时候用WordPress写博客，后来玩了一段时间github，有跑去搞高大上 github page 博客，用了好长的一段时间，发现纯静态的博客还是有一些不能满足需求，虽然可以通过装各种各样的插件弥补，可终究是弥补。 然后又用回了WordPress.
MySQL传统点位复制在5.7版本前是主要的主从复制模式，而随着MySQL5.6版本引入GTID，并且MySQL5.7进行各方面的优化以后，在mySQL5.7(尤其是MySQL5.7.6）版本后GTID模式的主从复制方式成为一个新的选择方式。要使用GTID模式，首先也需知其优缺点，其主要的优缺点如下：
ID是数据的唯一标识，传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID，在互联网企业中，大部分公司使用的都是Mysql，并且因为需要事务支持，所以通常会使用Innodb存储引擎，UUID太长以及无序，所以并不适合在Innodb中来作为主键，自增ID比较合适，但是随着公司的业务发展，数据量将越来越大，需要对数据进行分表，而分表后，每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增，很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
使用数据库的时候，我们每个操作都十分小心，尤其是不能直接在数据库上执行 update、delete 等操作，否则万一忘记加全 where 条件，可能就会造成无法挽回的结果。 有一句十分流行的调侃 — “从删库到跑路”就很形象的说明了误操作后的结果，那么如果你真的不小心执行了删库操作，真的就无法挽回了吗？ 当然不会了，通常对于线上数据库，我们都会定时冷备，dump 导出数据库的全量备份，并且保留一段时间内的所有修改日志，进而实现在必要时回滚到这段时间内的任何一秒。 这里提到的“日志”指的就是 binlog，那么究竟什么是 binlog 呢？本文我们就来详细介绍一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
