被N多大号转载的一篇CSDN博客，引起了我的注意，说的是数据库连接池使用threadlocal的原因，文中结论如下图所示。来自CSDN的一篇文章，被很多号转载过姑且不谈threadlocal的作用和工作原理，单说数据库连接池这个知识点，猛地一看挺有理；仔细一看，怎么感觉不太对啊，同学，这是什么
Part1、Redis为什么这么快1.1数据结构SDS的妙用我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。C语言中的字符串结构：SDS定义下的字符串结构：可以看到，相比于C语言来说，也就多了几个字段，分别用
Part1、库表会在哪天到达瓶颈？1.1苏宁拼购百万级库表拆分之前苏宁拼购，苏宁易购旗下的电商App，18年7月累计用户突破3000万。面对千万级日活 + 千万级日新增SKU + 千万级日均订单，拼购的单库每天增长数据超1亿，峰值10万QPS并发，每个月要搞一次数据迁移。庞大的数据量，对数
不管是啥业务，最终数据都要落地，数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展，并发越来越高，数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步，都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题，才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。Part1、为什么Kafka不
1、是什么？为什么？1、什么是消息队列说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出，或者双端进出的方式进行数据管理；通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。消息队列之所以以队列命名，起初也是因为其功能和操作，和java的本地队列有相似之处。所以，我们可以简单的认为消息队列就是为了满足分布式
高并发是业务发展到一定阶段必须面对的问题，那么面对高并发的问题，我们可以从哪些方面入手优化呢？垂直性能优化 [包含整体层面的负载均衡、中间件异步化、存储优化、代码层面调优、jvm容器调优等等]整体可用性优化 [包含服务治理、服务保护、可靠性保障、生产验证、故障演练等等]水平扩展提升 [包含分
你好，我是坤哥准备写一个针对高并发的系列，今天我们先聊一下高并发下的网络 IO 模型设计高并发即我们所说的 C10K（一个server 服务 1w 个 client）,C10M，写出高并发的程序相信是每个后端程序员的追求，高并发架构其实有一些很通用的架构设计，如无锁化，缓存等，今天我们主要研究下
我们先来说下标题是什么意思。 为了更好的理解我说的是啥，我们来举个例子。假设你现在在做一个类似B站的系统，里面放了各种视频。用户每天在里头上传各种视频。按理说每个视频都要去审查一下有没有搞颜色，但总不能人眼挨个看吧。毕竟唐老哥表示这玩意看多了，看太阳都是绿色
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