效率这不就提上来了嘛，SpringBoot+flowable快速实现工作流
总览使用flowable自带的flowable-ui制作流程图 使用springboot开发流程使用的接口完成流程的业务功能一、flowable-ui部署运行flowable-6.6.0 运行 官方demo参考文档：https://flowable.com/open-source/docs/bpmn/ch14-Applications/1、从官网下载flowable-6.6.0 :https://github.com/flowable/flowable-engine/relea.
在我差点崩溃了的时候，还好有主从复制
大家好，我是小林哥。又来图解 Redis 啦。我在前两篇已经给大家图解了 AOF 和 RDB，这两个持久化技术保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失数据（或少量损失）。不过，由于数据都是存储在一台服务器上，如果出事就完犊子了，比如： 如果服务器发生了宕机，由于数据恢复是需要点时间，那么这个期间是无法服务新的请求的； 如果这台服务器的硬盘出现了故障，可能数据就都丢失了。 要避免这种单点故障，最好的办法是将数据备份到其他服务器上，让这些服务器也可以对外提供服务，这样即使有一台服
给我整不会了，58技术3面，面试官问我：你做事仔细吗？
引子2015年的时候，我去58面试。因为有前同事的介绍，面试官不用问就对我各方面的能力什么的都很了解。本身那个同事级别就比较高(如果我面试通过，大概他大概是我领导的样子)。所以过程中可以看出，我去面试前级别什么的都定好了。面试就是走个过场。其中一个面试官，级别应该是我那位同事的领导。就问我：“因为咱们是做金融的，需要非常仔细，你做事仔细吗？”当时我只要回答是或者否就行了。但是现在想来，是否仔细看不是一道判断题，而是一道思考题。对仔细的意识领导这个问题听起来无关痛痒，谁遇到这种送分题不
TiDB 6.0: 让TSO更高效
作者：闫彬彬 原文来源：https://tidb.net/blog/2f7e4eb7 1 前言 TiDB作为一个分布式数据库，计算节点tidb server和存储节点tikv/tiflash server有着近乎线性的扩展能力，当资源不足时直接在线扩容即可。但作为整个集群大脑的PD节点因为只有leader提供服务，不能向其他一样通过扩展节点而提高处理能力。 目前TSO分配的主要问题： (1) TSO分配由PD Leader节点提供，大量请求下会导致Leader节点CPU利用率增高，影响事务延迟
利用JAVA向Mysql插入一亿数量级数据—效率测评
利用JAVA向Mysql插入一亿数量级数据—效率测评这几天研究mysql优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10万级别），利用 EXPLAIN 比较不同的 SQL 语句，不能够得到比较有效的测评数据，大多模棱两可，不敢通过这些数据下定论。所以通过随机生成人的姓名、年龄、性别、电话、email、地址 ，向mysql数据库大量插入数据，便于用大量的数据测试 SQL 语句优化效率。、在生成过程中发现使用不同的方法，效率天差万别。1、先上Mysql数据库，随机生成的人员数据图。分别是ID、姓名、性.
TiDB v5.4.0 与 v6.0.0 的 sysbench 性能对比
作者：张能凤 原文来源：https://tidb.net/blog/aa843cf0 测试说明 因资源有限，用的 3 台 SAS 盘低配机器混布的TiDB集群，先安装 TiDB v5.4.0 集群做测试，测试完成后拆掉该集群，再重搭 TiDB v6.0.0 集群做测试 。机器配置很差，非 TiDB 最佳性能测试数据，本测试结果仅供参考。谢谢。 PS:最佳性能测试数据详见官方的性能测试报告。 硬件配置 Host Role 硬件配置 172.0.0.1 TiDB1,PD1,TiKV1 12c 16
超简单易用，一款MySQL管理工具：Sequel Pro
Sequel Pro 是一个 Mac 系统上简单易用的 MySQL 和 MariaDB 数据库管理系统。服务器和本地都是Mysql数据库 使用的工具：Sequel Pro(专门管理Mysql的工具) 操作系统Mac OS 10.12Sequel Pro简介Sequel Pro是一款管理Mysql的工具，界面简洁易用。Sequel 连接界面连接服务器的mysql数据库Sequel Pro提供了3种连接方式，standard/socket/ssh。我使用的是st.
TCP为什么要三次握手与四次分手?
TCP协议简介TCP协议是五层协议中运输层的协议,下面依赖网络层、链路层、物理层,对于一个报文想发到另一台机器(假设是服务器)上对等层,每一个所依赖的层都会对报文进行包装,例如TCP协议就依赖网络层的IP协议,所以发送的报文会经过如下封装:当这个数据包到达服务器时,服务器的网络层会对IP相关协议内容解封装、校验,然后运输层对TCP层进行解封,解封涉及到一系列的步骤,例如这个数据包是要干嘛?是发给我的吗?这些操作需要根据TCP报文的首部信息来判断,首部包含以下内容:主要通过首部信息来了解这
超实用工具分享，一个分布式 JVM 监控工具
最近复习了下数据结构中的哈希表，发现在计算等概率情况下查找不成功的平均查找长度时比较迷茫，不知道到底是怎么计算出来的。现在通过查阅资料终于知道如何计算了，所以记录下来以供以后查阅。 下面看下2010年2010年全国硕士研究生入学统一考试计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合试题中一个考哈希表的题。Question1:将关键字序列（7、8、30、11、18、9、14）散列存储到散列表中。散列表的存储空间是一个下标从0开始的一维数组，散列函数为： H(key) = (keyx3...
基于tidbV6.0探索tiflash在多标签组合场景下的使用
作者：边城元元 原文来源：https://tidb.net/blog/3ca385cb 一、背景 1、有一个需求多字段表和几个基础信息表，现在的需求是需要对多字段表任意字段任意组合的查询。 2、考虑到对多个字段的不定组合进行筛选的话肯定要进行全表扫了。目前TiDBV6.0已经发布有一段时间了，TiFlash的性能也更加抢强大和稳定了，决定实验使用TiFlash来承接这部分的业务需求。 二、准备 2.1 建立TiDB cluster111 拓扑如下（cluster111-full.yaml） g
原来我一直在踩雷区，MySQL使用索引的正确方式
MySQL合理使用索引索引可以说是数据库中的一个大心脏了，如果说一个数据库少了索引，那么数据库本身存在的意义就不大了，和普通的文件没什么两样。所以说一个好的索引对数据库系统尤其重要，今天来说说MySQL索引中B+树索引好从细节和实际业务的角度看看在MySQL处，以及我们在使用索引时需要注意的知识点。一、合理利用索引在工作中，我们可能判断数据表中的一个字段是不是需要加索引的最直接办法就是：这个字段会不会经常出现在我们的where条件中。从宏观的角度来说，这样思考没有问题，但是从长远的角度来看，有时
论分布式数据库TiDB架构的“存”与“算”
作者：何朝洋 原文来源：https://tidb.net/blog/57ed0da1 在云计算基础设施IaaS服务中，“存”与“算”的分界是清晰的，客户会分别为“存”与“算”按需消费。不只是专门的存储服务如S3、对象存储、文件存储、NAS等，即使是在最基本的虚拟机服务ECS上，“存”也需要由消费者进行选择，而选择的对象是云盘，即位置对用户透明，不需要消费者关心是否在计算节点的本地：其实连计算节点本身位于何处也是无需关心，又何谈本地。随着云计算服务的持续发展，“存”与“算”的界限，无论是从消费模
Gitee崩了？大量仓库被关闭，官方答复“迫于无奈”
PART 01Gitee开发者：项目被封了5月18日，大量开发者反映自己Gitee上的开源项目，发现被关闭公开访问了。对此，Gitee的答复是：“此举也是迫于无奈，目前已经是Gitee团队能确保大家尽快正常使用的最优解，我们正在尽全力减少大家的不便，希望大家能够理解。”图片来源@知乎这一事件引发了广大开发者的讨论。有人认可Gitee的这种做法：有人对这种一刀切的做法表示不满：PART 02Gitee审核事件背后的“不得已”Gitee又名码云，是
阅读 redis 源码，学习缓存淘汰算法 W-TinyLFU
所有 IT 从业者都接触过缓存，一定了解基本工作原理，业界流行一句话：缓存就是万金油，哪里有问题哪里抹一下。那他的本质是什么呢？上图代表从 cpu 到底层硬盘不同层次，不同模块的运行速度，上层多加一层 cache, 就能解决下层的速度慢的问题，这里的慢是指两点：IO 慢和 cpu 重复计算缓存中间结果但是 cache 受限于成本，cache size 一般都是固定的，所以数据需要淘汰，由此引出一系列其它问题：缓存一致性、击穿、雪崩、污染等等，本文通过阅读 redis 源码，学习主流淘汰算..
Prometheus+SpringBoot应用监控全过程详解
1. Prometheus是什么Prometheus是一个具有活跃生态系统的开源系统监控和告警工具包。一言以蔽之，它是一套开源监控解决方案。Prometheus主要特性：多维数据模型，其中包含由指标名称和键/值对标识的时间序列数据 PromQL，一种灵活的查询语言 不依赖分布式存储； 单服务器节点是自治的 时间序列收集通过HTTP上的pull模型进行 通过中间网关支持推送（push）时间序列 通过服务发现或静态配置发现目标 支持多种模式的图形和仪表盘为什么用pull（拉取）而不用p
DevLake 是什么？
研发效能数据平台 DevLake，连接 DevOps 数据孤岛的开源解决方案 建设研发工具链后，效能提升如何更进一步？ 工程师们反馈流程体验确实有所提升，和业务同事的沟通似乎也愉快了一些——但研发团队依然需要量化数据作为抓手，一方面佐证先前实践优化的有效性，另一方面为持续的效能提升 寻找机会。 这并不容易。 首先，效能数据常常散落在软件研发生命周期的不同阶段、不同工作流、不同工具中，难以留存、汇集并转化为有效洞见。其次，可能存在效能指标定义与计算方法模糊，难以获得团队认同。最后，如果数据只停留
你会使用Kibana吗？（一张图片胜过千万行日志）
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。你用Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。你可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。Kibana使得理解大量数据变得很容易。它简单的、基于浏览器的界面使你能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询的变化。1. 安装Kibana2. Kibana配置Configure Ki...
RBAC：基于角色的权限访问控制
文章目录RBAC模型概述RBAC的组成RBAC支持的安全原则RBAC的优缺点RBAC的3种模型RBAC模型概述RBAC模型（Role-Based Access Control：基于角色的访问控制）模型是20世纪90年代研究出来的一种新模型，但其实在20世纪70年代的多用户计算时期，这种思想就已经被提出来，直到20世纪90年代中后期，RBAC才在研究团体中得到一些重视，并先后提出了许多类型的RBAC模型。其中以美国George Mason大学信息安全技术实验室（LIST）提出的RBAC96模型最具有代表，
deployment，有点长
让我这个小白对这两张图的作者致以最高的敬意！！！没有这张图做铺垫，直接看会晕的。文章目录简介创建 Deployment简介一个 Deployment 为 Pods 和 ReplicaSets 提供声明式的更新能力。你负责描述 Deployment 中的 目标状态，而 Deployment 控制器（Controller） 以受控速率更改实际状态， 使其变为期望状态。你可以定义 Deployment 以创建新的 ReplicaSet，或删除现有 Deployment， 并通过新的 Deploy..
初探 google/pprof
作者：@ warrenchen 1. 什么是 pprof golang 自带的开箱即用的性能监控和分析工具。 pprof 通过收集 profile.proto 格式的剖面数据集并生成文字以及图片报告用来帮助可视化和分析数据。 2. 三种使用方式 通过 http 获取采样数据文件 在 import 中引入。 go
1. _ "net/http/pprof"
在main()方法中添加下面。 go
1. go func() {
2. ip := "127.0.0.1:9999"
3.
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