从一次数据库问题排查实战
前言上周五,一同事在开发时遇到了一个问题,叫我帮忙看下.在描述这个同事遇到问题之前,我先简单做一些知识的铺垫,否则不好描述.这里面涉及到的知识点有Spring的事务传播机制、数据库的隔离级别等.本篇重
数据库中使用流式查询避免数据量过大导致OOM的优化
导语通常情况下,Mybatis将查询结果返回成一个集合 ,如果集合过大,可能出现内存溢出情况。本篇是一篇mybatis数据库优化实战,内容相对比较简单,适合初级开发者阅读! 正文今天mybatis查询数据库中大量的数据,程序抛出:java.lang.OutOfMemoryErro
SpringBoot+MyBatisPlus实现读写分离
前言随着业务量的不断增长,数据库的读写压力也越来越大。为了解决这个问题,我们可以采用读写分离的方案来分担数据库的读写负载。本文将介绍如何使用 Spring Boot + MyBatis Plus + MySQL 实现读写分离。读写分离原理读写分离是指将数据库的读操作和写操作分别放到不同的数据库

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Out of memory (OOM) 是一种操作系统或者程序已经无法再申请到内存的状态。经常是因为所有可用的内存,包括磁盘交换空间都已经被分配了。OOM的官方解释是:Understand the OutOfMemoryError Exception,根据HeapDump性能社区专属讲师公与的总结,常见的OOM有以下10种(其中OOM Killer是操作系统层面的概念)。
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分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存,有了缓存的支撑,系统的整体吞吐量会有很大的提升。通过使用缓存,我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中,保证数据的高效率读写。
当然,除了在内存内运行还远远不够,我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子,分析下,它是如何达到飞起的效率。
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