数据库连接
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深入探究：CompletableFuture 与 ForkJoinPool 的结合应用，以及性能提升策略
深入探究：CompletableFuture 与 ForkJoinPool 的结合应用，以及性能提升策略 Java 中的 CompletableFuture 和 ForkJoinPool 是处理异步任务和并发编程的强大工具。 ...
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深入比较CyclicBarrier与其他并发工具：Semaphore与Phaser的应用场景与优劣势
在Java并发编程中， CyclicBarrier 、 Semaphore 和 Phaser 是三种常见的并发工具，它们各有特点，适用于不同的场景。本文将深入比较这三者的异同，帮助你更好地理解它们的适用场景和优缺点，从而在多线程开发中做出...
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在Kubernetes中有状态应用中进行高效HPA缩容的实践指南
引言 在Kubernetes中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一个强大的工具，用于根据资源使用情况自动扩展或缩容应用的Pod数量。然而，对于有状态应用（例如数据库、消息队列等），HPA缩容的过程更为...
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Kubernetes HPA 缩容指南：监控、告警与最佳实践，看完这篇就够了！
“喂，小 K 啊，最近集群资源利用率有点低，你看看能不能优化一下？” “收到，老王！我这就研究下 HPA 的缩容策略。” 相信不少 Kubernetes 工程师都遇到过类似老王这样的需求。HPA（Horizontal Pod Au...
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Prometheus Alertmanager 抑制规则（inhibit_rules）详解：原理、参数与实战配置
抑制规则（inhibit_rules）是什么？ “喂，我说，你有没有遇到过这种情况：一个告警风暴就把你淹没了，几百条告警信息，其实都是同一个根源问题导致的？Prometheus 的 Alertmanager 里的抑制规则（inhibi...
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Prometheus 的告警管家 Alertmanager：告警分组实用指南，别再被海量通知淹没了！
大家好，我是你们的“监控告警小能手”！今天咱们来聊聊 Prometheus 的好搭档 Alertmanager，特别是它的告警分组功能。相信不少小伙伴都遇到过这样的困扰：Prometheus 辛辛苦苦监控了一大堆指标，一旦出问题，各种告警...
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数据库崩溃了？别慌！手把手教你数据修复和恢复全攻略
嗨，大家好！我是数据小能手。今天咱们聊聊数据库崩溃这事儿，听起来挺吓人的，但其实也没那么可怕。遇到数据库问题，咱得淡定，就像遇到考试一样，先深呼吸，然后想想怎么解决。我整理了一份超详细的数据库修复和数据恢复攻略，保证让你从小白变大神！ ...
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边缘设备MQTT轻量级客户端选型与离线消息处理：资源受限与网络不稳场景下的最佳实践
在物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)领域，边缘设备扮演着至关重要的角色，它们负责收集、处理并传输数据。然而，这些设备通常资源有限，且可能面临网络连接不稳定或间歇性中断的问题。MQTT（Message Queuing Telemetr...
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无测试覆盖的遗留模块如何安全重构？分步指南与防坑策略
你好！很高兴能和你一起探讨这个在软件开发中非常常见但又充满挑战的问题。处理没有测试覆盖的遗留模块，确实让人如履薄冰，生怕引入新的bug或者在重构的泥潭中迷失方向。别担心，这有一套行之有效的方法论，能让你安全、有章法地推进重构。 核心思...
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单元测试中，数据库查询和文件读写如何“假装”？Mock 和 Stub 实战指南
单元测试中，如何优雅地隔离外部依赖？ 在单元测试中，隔离外部依赖至关重要。前辈指出你的单元测试对外部依赖处理不当，导致测试过于耦合和脆弱，这很常见。 隔离依赖可以使测试更快速、更可靠，并且更容易定位问题。 面对数据库查询、文件读写等场...
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单元测试中如何高效且安全地处理数据库操作？
在软件开发中，单元测试是保障代码质量的重要环节。然而，当我们的代码逻辑与数据库操作紧密耦合时，如何进行高效、安全且真实的单元测试，常常让不少开发者感到困扰。你遇到的“担心影响真实数据”和“测试速度受网络延迟影响”的问题，正是这种困扰的核心...
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内存数据库与Mocking：测试中如何选择？
在软件开发和测试领域，"内存数据库"和"Mocking"（模拟/打桩）是两种常用且容易让人混淆的技术。它们都能在一定程度上帮助我们隔离外部依赖，提高测试效率，但其背后的原理、适用场景和解决的问题却大...
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老项目测试提速秘籍：告别漫长数据库交互等待
在一个长期维护的老项目中，测试套件运行一次需要数小时，其中大部分时间耗费在与数据库的交互上，这无疑是开发和维护团队的巨大痛点。漫长的测试周期不仅降低了开发效率，还拖延了问题发现和修复的速度。要解决这个问题，我们需要一套可靠且易于实施的策略...
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如何设计高并发高性能的数据驱动API？点赞功能案例分析
在设计数据驱动的API时，处理大量并发请求并有效利用数据库资源是关键。以下是一些策略，以用户点赞功能为例进行说明： 1. 流量削峰与异步处理： 问题： 短时间内大量点赞请求直接冲击数据库，导致性能瓶颈。 方案： ...
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除了Redis和Zk，还有哪些分布式锁实现方案？它们优劣和场景有何不同？
在分布式系统中，为了保证共享资源的并发访问安全，分布式锁是不可或缺的机制。我们最常听到的可能是基于 Redis 或 ZooKeeper 的实现。但除了它们，确实还有其他方案，比如您提到的基于数据库的分布式锁，以及一些新兴的云原生协调服务。...
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云原生K8s配置热更新：Apollo配置中心实现零中断的秘诀
在云原生环境下，服务动态伸缩和频繁发布是常态，如何高效进行配置管理和热更新，同时避免服务重启带来的中断，是许多团队面临的挑战。您提出希望找到一个能与K8s动态调度机制无缝衔接的配置中心方案，这是一个非常核心且关键的需求。 传统的配置管...
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应用配置频繁修改？试试动态配置，告别重启部署！
你提出的问题，是许多应用开发和运维过程中都会遇到的一个痛点—— 配置变更与服务部署强耦合，导致每次修改都要经历繁琐且有风险的发布流程 。这不仅耗时，还可能影响用户体验。幸运的是，业界已经有了一套成熟的解决方案，我们称之为 动态配置管理 。...
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电商秒杀如何防范脚本绕过前端，直击后端库存接口？
在电商秒杀或限时抢购等促销场景下，如何有效防止用户（或更准确地说，是恶意脚本和自动化工具）绕过前端的限购逻辑或点击限制，直接向后端库存接口发起大量并发请求，是保障活动公平性和系统稳定的关键一环。这不仅仅是流量冲击问题，更是安全和公平性挑战...
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桌面应用插件框架：如何利用OSGi实现动态加载与强隔离？
你好！你提出的桌面应用插件框架需求非常典型，也是构建高可扩展、高健壮性应用的关键挑战。核心在于实现插件的 动态管理（加载与卸载） 和 严格隔离（类加载器与资源） 。这确实是OSGi等模块化技术大展拳脚的场景。 我们先来剖析一下问题的核...
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Lua与C/C++交互：如何高效传递数据？栈操作与userdata深度解析
在Lua与C/C++的交互中，高效地传递数据是构建高性能、稳定系统的关键。由于两种语言的数据模型和内存管理机制不同，选择合适的传输方式至关重要。本文将深入探讨几种常见的数据传输方法，并分析它们的优缺点。 1. 基于栈（Stack）操作...
