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Java连接池深度解析：原理、流程、并发处理、配置与优化
Java连接池深度解析：原理、流程、并发处理、配置与优化 1. 什么是连接池？ “连接池”，顾名思义，就是一个存放数据库连接的“池子”。咱们平时访问数据库，是不是每次都要先创建一个连接，用完再关闭？这就像每次想喝水都得先去打一桶水...
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Semaphore 的公平与非公平：性能差异与应用场景深度剖析
你好，我是你的 Java 并发小助手。今天我们来聊聊 Java 并发编程中一个非常重要的工具—— Semaphore （信号量）。特别是，我们要深入探讨它的两种模式：公平模式和非公平模式，以及它们在不同业务场景下的性能差异。准备好你的咖啡...
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深入解析 Java 并发中的 Semaphore：原理与源码剖析
在 Java 并发编程中， Semaphore 是一个非常重要的同步工具，用于控制对共享资源的访问。它的核心思想是通过一个计数器来限制同时访问某一资源的线程数量。本文将从底层原理、内部数据结构以及线程调度机制入手，结合源码进行深入分析，...
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数据库连接池 minimumIdle 参数调优实战：少了不够用，多了占资源？
1. 引言：minimumIdle 是个啥？ 大家好，我是爱捣鼓数据库的“码农老司机”。今天咱们来聊聊数据库连接池里一个重要的参数： minimumIdle 。这参数，说白了，就是连接池里 最少 要保持多少个 空闲 的数据库连接。 ...
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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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如何选择合适的测试框架与工具：兼顾集成、效率与学习曲线
在软件开发中，一套高效、可靠且易于维护的测试体系是项目成功的关键。很多开发者在评估不同的测试框架和工具时，常常面临与现有技术栈的集成、测试执行效率、以及团队学习成本等多方面的挑战。我们都希望找到既能满足快速、可靠测试需求，又能与现有技术栈...
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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...
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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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Python大数据高效存储检索方案：告别内存瓶颈，提升数据处理速度
在数据分析和机器学习领域，Python 已经成为首选语言。然而，当面对海量数据时，如何高效地存储和检索数据成为了一个关键问题。如果处理不当，很容易遇到内存瓶颈，导致程序运行缓慢甚至崩溃。作为一名Python数据处理工程师，我踩过不少坑，也...
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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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百万级并发抢购：数据库优化方案
在构建百万级用户并发抢购平台时，数据库层面的优化至关重要。针对高并发写入和读取性能兼顾的需求，以及避免单点故障，以下是一些数据库层面的优化方案： 1. 数据库选型： NoSQL 数据库： 考虑使用 NoSQL 数据库，...
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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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遗留代码难测？用依赖注入给它“开个刀”！
“遗留代码”，这四个字一听就让人头大，尤其是当它还难以测试时，那简直是噩梦。每次改动都小心翼翼，生怕“一不小心”就埋下了隐形炸弹。你是不是也有过这样的经历？想给老代码加测试，却发现它像个紧密耦合的铁疙瘩，牵一发而动全身？别担心，这几乎是每...
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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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秒杀系统高并发库存扣减：如何平衡性能与准确性，避免超卖和数据库瓶颈？
老铁，你说的这些痛点，我作为后端开发者，简直是深有体会！秒杀系统那瞬间的百万级请求，尤其是库存扣减，真是系统稳定性的“试金石”。数据库连接池耗尽、超卖，这些都是稍不留神就会踩的坑。我来分享一套我们团队在实际项目中总结出的，兼顾性能、准确性...
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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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告别手动！Windows下Python脚本开机自启与持续运行的非服务级策略
在Windows环境下，让Python脚本在系统重启后能够自动恢复运行并持续工作，这几乎是所有自动化任务的核心需求。虽然将脚本注册为系统服务（比如利用 NSSM 或 pywin32 ）是最稳定、最“企业级”的方案，但有时候，我们可能不希望...
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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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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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云原生APM工具选型指南：高效监控容器与Serverless应用
在云原生时代，尤其是容器化和Serverless技术日益普及的背景下，传统的应用性能管理（APM）工具面临着前所未有的挑战和机遇。您的团队正在评估不同的APM工具，并特别关注它们在这些新架构下的表现，这抓住了核心痛点。选择一个既能提供详尽...
