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当我们谈论数据库性能优化时，EXPLAIN 是一个非常有用的工具，用于分析查询语句的执行计划。它能帮助我们理解数据库是如何执行查询的，以及是否能有效利用索引和其他优化策略。下面是一些关键的概念和术语，帮助你理解如何分析 EXPLAIN 的输出以优化查询性能： 1. 执行计划基础 执行 EXPLAIN 阅读全文
posted @ 2024-08-01 14:52
威兰达
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摘要：
1.校验字段： 第一：检验，报错直接抛出异常： Objects.requireNonNull(contactId); 第二：方法名，检查是否需要输出日志： if(printLogIfNeeded) 第三：对于sql查询方法、java中的方法名字的命名定义推荐: find..By/query..By/ 阅读全文
posted @ 2024-07-19 11:58
威兰达
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摘要：
可靠性级别 回到标题提出的问题：我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失？ 答案是：我们无法保证 Kafka 消息不丢失，只能保证某种程度下，消息不丢失。 这里所说的某些情况，从严重程度依次为：Kafka 宕机、服务器宕机、机房地震、城市毁灭、地球毁灭。不要觉得树哥在危言耸听，如果你的服务器部署在 阅读全文
posted @ 2024-07-19 11:48
威兰达
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Kafka 的架构图可以分为四个部分： Producer Cluster： 生产者集群。一般由许多个实际的业务项目组成，其不断地往 Kafka 集群中写入数据。 Kafka Cluster： Kafka 服务器集群。这里就是 Kafka 作为重要的一部分，这里负责接收生产者写入的数据，并将其持久化到 阅读全文
posted @ 2024-07-19 11:43
威兰达
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流式查询2、mybatis通过用ResultHandler 流式查询，每次查询返回定义的500条，再去批量处理（可异步并发）： package com.aswatson.cdc.redis.schedule; import com.aswatson.cdc.redis.common.lock.Dis 阅读全文
posted @ 2024-07-19 11:17
威兰达
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流式查询流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用可以通过迭代器每次取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。例如我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询。 而分页查询就需要我们按照顺序查询并设置一个参数来记录当前进度并在下次查询时 阅读全文
posted @ 2024-07-11 16:21
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场景： 在插入表1的时候需要先查询id 是否存在。如果不存在，则插入，存在则update。 问题： 并发的时候，即便加锁了，也存在问题，因为线程1在insert结束之后还要处理其他逻辑，但是线程2在等待的时候已经去查询了数据库， 此时线程1还没有commit事务，所以线程2查询是看不到数据的，导致也 阅读全文
posted @ 2024-06-27 16:45
威兰达
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package com.aswatson.cdc.test; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RLock; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisso 阅读全文
posted @ 2024-06-27 16:37
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一、2阶段（2PC）提交方案： 实现原理：基于XA规范搞的一套分布式事务的理论，也可以叫做一套规范，或者是协议。 （1）准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送prepare消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的Undo/Redo，此时事务没有提交。 （2）提交阶 阅读全文
posted @ 2024-06-13 15:35
威兰达
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摘要：
package com.example.api.demo.boke; import com.example.api.demo.config.exceptions.MyException; import org.springframework.transaction.annotation.Transa 阅读全文
posted @ 2024-06-07 16:49
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