09 2019 档案
摘要：现在需求是，根据数据库的明细数据，组装生成多层级的汇总统计报表。例如数据库基础数据如下: 根据给定基础数据导出如下层级汇总表: 考虑大数据量数据组装的效率，可以组装成多叉树结构实现。 结合设计模式中组合模式，实现如下: 输出结果如下：
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摘要：阅读本篇文章前，请先阅读如下文章: 四种事物隔离级别详解 先看下@Transactional可以配制那些参数及以其所代表的意义。 isolation 枚举org.springframework.transaction.annotation.Isolation的值 事务隔离级别 noRollbackF
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摘要：本文实验的测试环境：Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB 一、事务的基本要素（ACID） 1、原子性（Atomicity）：事务开始后所有操作，要么全部做完，要么全部不做，不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错，会回滚到事务开始前的状态，所有的操作就像没有发生一样。也
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摘要：1.1 Row Level 行模式 日志中会记录每一行数据被修改的形式，然后在slave端再对相同的数据进行修改 优点：在row level模式下，bin-log中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅仅只需要记录那一条被修改。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改
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摘要：1.顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写 生产者负责写入数据，Kafka会将消息持久化到磁盘，保证不会丢失数据，Kafka采用了俩个技术提高写入的速度。 1
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摘要：对于我们常用的分库分表方案来说，有很大的优势，分库分表的扩容是一件头疼的问题，如果采用对db层做一致性hash，或是中间件的支持，它的成本过于高昂了，如果不如此，只能停机维护来处理，对高可用性会产生影响。 那是否有方案，既可以快速扩展，又不降低可用性？这一篇，我们聊聊分库分表的扩展方案，希望大家一起
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摘要：在RPC框架中，粘包和拆包问题是必须解决一个问题，因为RPC框架中，各个微服务相互之间都是维系了一个TCP长连接，比如dubbo就是一个全双工的长连接。由于微服务往对方发送信息的时候，所有的请求都是使用的同一个连接，这样就会产生粘包和拆包的问题。本文首先会对粘包和拆包问题进行描述，然后介绍其常用的解
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摘要：记得《Function Thinking》这本书中提到，现在的编程范式有两类，一类是“命令式编程”，另一类是“函数式编程”，现在我们最常使用的许多语言像c、c++、java都是命令式的，但其中c++和java也都有一些函数式的类库，可见函数式特性还是受一些程序员的青睐的。还有一些纯函数式的语言如 c
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摘要：Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。 每层优化难度逐级增加，涉及的知识和解决的问题也会不同。比如应
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摘要：Symbol This class provides a simple way to get unique objects for equal strings. Since symbols are interned, they can be compared using reference equa
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