09 2023 档案
SQL耗时排查
摘要：sys.dm_exec_requests视图返回的是SQL Server中正在执行的每个请求的信息。也就是如果没有正在执行，是获取不到的。 SELECT r.session_id, st.TEXT AS batch_text, qp.query_plan AS 'XML Plan', r.start
DockerFile
摘要：1、DockerFile如何编写 https://www.cnblogs.com/xmzhang/articles/15693702.html Docker镜像和容器之间的关系 https://www.cnblogs.com/everest33Tong/p/14578031.html#top 容器卷
Docker的使用
摘要：Build镜像 #例：docker build -t kka:v1 . -t：#为构建的镜像打上标签[tag] . : #当前目录的Dockerfile进行编译镜像 kk : #自定义镜像名 v1 : #版本 启动容器 #例： docker run --name rongqi1 -p 1080:80
Docker输入命令报错
摘要：原因：表明docker守护进程没有运行 解决办法 CMD命令行 【要使用CMD打开输入命令】 cd "C:\Program Files\Docker\Docker" #打开docker 运行安装目录 DockerCli.exe -SwitchDaemon #启动Docker以守护进程运行 （无效，多
Docker本地镜像存储位置
摘要：一、更改镜像位置 https://www.cnblogs.com/jiyuchen1/p/16596526.html WSL是什莫？（Windows Subsystem for Linux） WSL WSL 的全称叫做：Windows Subsystem for Linux，即「适用于 Linux
docker可视化界面
摘要：Docker可视化工具——Portainer全解 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) 易视腾接口V3.1.2 alter TABLE HTE_Relation_StudentAndResource add SubjectId bigint default 0 NOT NULL
C# 性能诊断工具 dotnet-counters 的使用
摘要：创建.NET程序Dump的几种姿势 下载 dotnet-counters 工具 简介 dotnet-counters 是一个性能监视工具，用于初级运行状况监视和性能调查。它通过 EventCounter API 观察已发布的性能计数器值。例如，可以快速监视CUP使用情况或.NET Core 应用程序
MySQL性能优化之 - 单表查询+代码层拼接 VS 表连接查询
摘要：单表查询+代码端拼接的优势 记得当初单位派我去阿里交流学习时，人家就说，在阿里，95%以上的查询都是单表查询，虽然我们都知道单表查询更加符合MySql底层的算法逻辑，但是单表查询+代码端拼接的优势究竟是什么，它为什么互联网企业都会使用单表查询呢？归纳而言大体分以下几点： 1. 激活代码端和数据库缓存
Skywalking链路跟踪
摘要：中文文档： https://github.com/SkyAPM/document-cn-translation-of-skywalking https://skywalking.apache.org/zh/2020-04-19-skywalking-quick-start/ 安装： https://
Linux安装redis
摘要：安装环境： 第一次首先安装依赖环境： yum install gcc-c++ 1、下载安装redis: wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.7.tar.gz 2、当前文件夹解压：tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz 2
Redis管道Batch操作
摘要：管道Batch操作 private async Task AddTTL() { var db = RDDB.RedisAgent.Database; Stopwatch sp = Stopwatch.StartNew(); var batch1 = db.CreateBatch(); for (in
KafKa概述
摘要：概述 KafKa就是一个消息队列： 作用概况为：解耦、异步、削峰 https://juejin.cn/post/6996826368512098317 使用消息队列的好处 解耦 （类似Spring的IOC） 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 可恢复性 系统的一部
建模StarUML
摘要：用例图的组成 用例图主要包含以下 6 个元素 参与者（Actor） 用例（Use Case） 关联关系（Association） 包含关系（Include） 扩展关系（Extend） 泛化关系（Generalization） https://blog.csdn.net/qq_41784749/art
Locust性能压测
摘要：安装使用 1、安装Python SDK 2、更新 pip （https://blog.csdn.net/Pan_peter/article/details/129553679） 1、打开文件夹，输入%APPDATA% 回车 在Roaming 文件夹里面，新增pip文件夹 在pip文件夹新增 pip.
数据库使用uuid的影响
摘要：关于数据库主键性能差异 比较对象：（自增主键、有序uuid、无序uuid） 前置条件：根据自增主键、有序uuid、无序uuid相同环境相同条件新增3张测试表，分别向每张表插入5020000数据 1、插入性能： 插入耗时对比： 自增：91257ms 有序uuid：98779ms 无序uuid：2754
C# Async、Await原理
摘要：1、使用异步编程需要async和await: Task 任务可以使用aweit 匿名方法 (包括Lambda表达式) ，通过async也可以变成异步方法 2、加async await表示这个方法可以异步顺序执行。(不加await会出现并行执行) 3、async +await函数调用不会造成阻塞，它内
.Net Core 真异步假异步
摘要：异步的回调 通过以上介绍，我们一定要记住一个知识点：异步需要回调机制。异步操作之所以能在执行结果完成之后继续执行下面程序完全归功于回调，这也是所有异步场景的核心所在，前到js的异步回调，后到cpu内核空间copy数据到用户空间完成通知 等等异步场景，回调无处不在。说道回调大部分语言都是注册一个回调函
NetBenchmarkDotNet性能测试
摘要：案例 using BenchmarkDotNet.Attributes; using BenchmarkDotNetDemo.Model; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.
linux下端口被占用及解除方法
摘要：linux下端口被占用及解除方法 1、查看端口是否被占用： netstat -anp |grep 8888 //查看8888端口的占用情况 出现如下情况说明被占用： 2、查看占用此端口的进程PID lsof -i :2001 结果如下： 3、杀死进程 kill -9 4110 #4110为进程ID
Nginx的location路径及优先级
摘要：常见的location路径映射路径有以下几种： =：进行普通字符精确匹配。也就是完全匹配 ^~：前缀匹配。如果匹配成功，则不再匹配其他location ~：表示执行一个正则匹配，区分大小写 ~*：表示执行一个正则匹配，不区分大小写 /xxx/：常规字符串路径匹配 /：通用匹配，任何请求都会匹配到 l
sql_Join执行原理
摘要：JOIN执行过程：(sql的执行过程类似Linq) 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。 （两种） 如果条件中同时有on和where 条件： SQL的执行实际是两步 第一步：根据on条件得到一个临时表 第二步：根据where 条件对上一步
数据库在磁盘上的存储
摘要：数据库在磁盘上的存储 首先弄清楚磁盘的几个概念 磁盘面：磁盘一般会由多个磁盘片组成，一般都控制在5片以内，每个磁盘片包含两个面。磁盘片从下向上从0开始，比如最下边的磁盘块是0面和1面，依次往上走。 磁头：通过磁性原理读取磁盘数据的部件，每个磁盘面都对应有个读/写磁头。 3. 内存 操作系统与硬盘进行
索引的数据结构树
摘要：数据库索引B+树查找过程： 5.2 B+Tree B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化，InnoDB 存储引擎就是用 B+Tree 实现其索引结构。它带来的变化点： B+树每个节点可以包含更多的节点，这样做有两个原因,一个是降低树的高度。另外一个是将数据范围变为多个区间，区间越多，数据
索引碎片
摘要：一、碎片产生的原因 碎片是由于表中的数据修改产生的。当插入、更新表中的数据时，表对应的聚簇索引被修改，如果对索引的修改不能容纳在同一页面中，可能导致索引叶子页面被分割。从而添加一个新的页面用以包含原来页面的一部分，并且维持索引键中行的逻辑顺序。 虽然新的页面维护了与原页面的中行的逻辑顺序，但是两个页
索引如何设置填充因子
摘要：理解填充因子 重建索引固然可以解决碎片的问题.但是重建索引的代价不仅仅是麻烦，还会造成阻塞。影响使用.而对于数据比较少的情况下，重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼. 填充因子的作用正是如此。对于默认值来说，填充因子为0（0和100表示的是一个概念）,则表示页
组合索引
摘要：复合索引的优点和注意事项 概念: 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引); 复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引; 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,宽索
关于索引的二次查询
摘要：聚集索引 VS 非聚集索引（B+树） 超级详细讲解【字节跳动大佬】（MySQL索引-B+树（看完你就明白了） - 苍青浪 - 博客园 (cnblogs.com)） 在上节介绍 B+ 树索引的时候，我们提到了图中的索引其实是聚集索引的实现方式。 那什么是聚集索引呢？在 MySQL 中，B+ 树索引按照
查看索引命中情况
摘要：--查看索引命中详情： set statistics time on set statistics io on set statistics profile on select* from 表名 使用索引好处：执行原理（https://blog.csdn.net/m0_38128121/articl
es 排序 聚合统计
摘要：(27条消息) es 排序 聚合统计_吐血整理：一文看懂ES的R，查询与聚合_weixin_39901439的博客-CSDN博客 模糊匹配 select * from company where name like '%康康%' GET red/_search { "query": { "match
嵌套查询
摘要：nested子文档在 ES 内部其实也是独立的 lucene 文档，只是我们在查询的时候，ES 内部帮我们做了类似数据库的join处理。最终看起来好像是一个独立的文档一样。 如果一个订单，有1000个订单项，那么在 ES 中存在的文档数就是1001，会随着订单数的增加而成倍上升。 那可想而知，同样的
ES 中的Query与Filter区别
摘要：query与filter的区别 filter：可以简单的理解为Filter就是数据库中的查询语句, 结果是确定的。即满足查询条件就返回, 不满足就不返回. query：而Query则是文档相关性的查询, 他总会返回数据(一般情况下, 只是匹配度不高), 而且是按照相关性从大到小排序. 总结 1、因此
Es分词过程
摘要：ES 的分词不仅仅发生在文档创建的时候，也发生在搜索的时候 查询： 读时分词发生在用户查询时，ES 会即时地对用户输入的关键词进行分词，分词结果只存在内存中，当查询结束时，分词结果也会随即消失。 添加： 而写时分词发生在文档写入时，ES 会对文档进行分词后，将结果存入倒排索引，该部分最终会以文件的形
