连接池
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数据仓库优化前后，查询响应时间的对比：我的亲身经历
数据仓库优化前后，查询响应时间的对比：我的亲身经历 作为一个数据分析师，我每天都与数据仓库打交道。以前，每次查询数据都要等好久，简直是煎熬。自从对数据仓库进行了优化，查询速度提升了不止一个档次，工作效率也显著提高。今天就来分享一下我优...
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数据库性能测试结果分析：从指标到优化建议
数据库性能测试结果分析：从指标到优化建议 数据库性能测试是评估数据库系统性能的重要手段，通过模拟真实场景下的负载，测试数据库的响应时间、吞吐量、资源利用率等指标，从而发现潜在的性能问题，为优化提供依据。然而，仅仅得到一堆数据并不意味着...
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优化后数据库性能会有什么变化？从实战经验谈起！
优化后数据库性能会有什么变化？从实战经验谈起！ 数据库性能优化是每个开发人员都绕不开的话题，尤其是当你的应用程序开始遇到性能瓶颈时。优化后的数据库性能会带来显著的变化，但具体变化取决于你所采取的优化策略以及数据库本身的状况。 1...
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Spring Cloud Alibaba 在高并发微服务架构中的应用实践：那些血泪教训与经验总结
Spring Cloud Alibaba 在高并发微服务架构中的应用实践：那些血泪教训与经验总结 作为一名在互联网行业摸爬滚打多年的老码农，我见证了微服务架构的兴起和发展，也亲身经历了Spring Cloud Alibaba在高并发场...
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如何测试数据库性能瓶颈？逐步指南与实用技巧
在日常的数据库管理中，性能瓶颈往往是最令人头疼的问题之一。本文将详细介绍如何有效地测试数据库性能瓶颈，从而帮助你提升数据库的运行效率。以下是具体的步骤和技巧： 1. 确定性能测试的目标 首先，你需要明确测试的目标。这可以是查询响应...
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数据库性能测试中，哪些因素需要重点关注？
数据库性能测试中，哪些因素需要重点关注？ 数据库性能测试是软件开发过程中必不可少的一环，它可以帮助我们评估数据库系统的性能表现，找出潜在的性能瓶颈，并进行优化。在进行数据库性能测试时，需要关注很多因素，以下列举一些关键的因素： ...
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Cassandra性能瓶颈：识别与解决之道
Cassandra性能瓶颈：识别与解决之道 Cassandra作为一款强大的NoSQL数据库，在处理海量数据方面表现出色。然而，在实际应用中，我们常常会遇到性能瓶颈，导致系统响应缓慢，甚至崩溃。本文将深入探讨Cassandra性能瓶颈...
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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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Druid 监控在微服务架构中的实战指南：从入门到精通
嘿，哥们！我是老码农，最近在搞微服务，深感监控的重要性啊！今天咱们就来聊聊 Druid 监控在微服务架构中的应用，保证让你从入门到精通，少走弯路！ 1. 为什么微服务需要 Druid 监控？ 首先，咱们得明白，微服务架构和传统的单...
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除了索引和数据类型优化，还有什么黑科技能提升数据库查询性能？
除了索引和数据类型优化，还有什么黑科技能提升数据库查询性能？这可是个让我这个数据库工程师老王挠破头皮的问题！很多时候，简单的索引优化已经不够用了，我们需要一些更高级的技巧来提升数据库的查询性能。 一、数据库参数调优： 这可不是...
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码农进阶指南：从入门到放弃？不存在的！
大家好，我是你们的码界老司机——代码超人！ 👨💻 今天咱们不聊高大上的技术，就聊聊咱们码农的那些事儿。毕竟，谁还没个“写代码一时爽，debug火葬场”的经历呢？ 🤣 作为一个混迹代码圈多年的老鸟，我见证了无数小伙伴从激情满满地...
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Semaphore 性能调优秘籍：高并发场景下的实战指南
你好呀，我是老码农张三，一个专注于 Java 并发编程的“老司机”。今天，咱们聊聊在高并发场景下，如何玩转 Java 并发工具箱里的“红绿灯”——Semaphore，并把它调教得服服帖帖，性能杠杠的！ 1. Semaphore 是什么...
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Redis HyperLogLog 实战指南：在 Flink/Spark 中实现海量数据实时基数统计与状态管理
在处理海量实时数据流时，精确计算独立访客数（UV）、不同商品被点击次数等基数（Cardinality）指标往往是性能瓶颈。传统的 COUNT(DISTINCT column) 或 Set 数据结构在数据量巨大时会消耗惊人的内存和计算资...
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Druid 监控实战：微服务场景下的订单与用户服务性能优化
你好，我是老码农张三。在当今的微服务架构下，系统监控的重要性不言而喻。今天，我将结合实际的订单服务和用户服务场景，带你深入了解如何利用 Druid 监控来定位和解决实际问题，助你成为微服务监控方面的专家。 1. 微服务架构下的挑战 ...
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HikariCP连接池的idleTimeout和maxLifetime参数深度解析：资源优化与稳定性实战
你好，我是爱折腾技术的技术宅。今天咱们来聊聊Java开发中经常打交道的数据库连接池，特别是HikariCP这个备受推崇的家伙。作为一名有追求的程序员，你肯定希望自己的应用性能杠杠的，资源利用率高高的，系统稳如老狗。那么，HikariCP的...
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支付系统遭遇流量洪峰时，架构师需要解决的三大技术难题
咱们做支付系统的工程师都深有体会，每年双十一凌晨那个流量曲线，简直比过山车还要刺激。去年我们系统就遇到了个哭笑不得的情况——某网红直播间突然带货某爆款商品，瞬间涌入的支付请求直接把交易流水冲到了日常的178倍。 一、系统架构的极限挑战...
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Druid 连接池调优：从入门到精通，性能提升秘籍
你好呀，我是老码农！最近在忙着优化 Druid 的连接池，感觉收获颇丰，今天就来跟你好好聊聊这个话题，保证让你受益匪浅！ 作为一名 Java 开发者，你肯定对数据库连接池不陌生。Druid 作为阿里巴巴开源的数据库连接池，凭借其出色的...
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深入解析Java中的Semaphore：底层原理与实现细节
什么是Semaphore？ Semaphore（信号量）是Java并发编程中的一个重要工具，用于控制对共享资源的访问。它通过维护一个许可证计数器来实现对资源的限制，确保同一时间只有有限数量的线程可以访问资源。Semaphore的核心思...
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Semaphore 的公平与效率：高并发下的资源争夺与优化策略
你好呀，我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 并发编程里一个特别实用的工具—— Semaphore （信号量）。 尤其是在高并发的场景下，它就像一个交通指挥官，能帮你控制对共享资源的访问，避免一窝蜂的拥堵。 咱们不光要搞清楚 Sema...
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Alertmanager 报警分组：告别“狼来了”，微服务体系下的报警降噪之道
“狼来了”的故事大家都听过，如果报警太多，大家就会麻木，真正的问题反而会被淹没。在微服务架构下，服务数量众多，监控指标更是海量，如果每个指标都直接报警，运维团队很快就会被报警短信、邮件淹没，疲于奔命，甚至产生“报警疲劳”，导致真正重要的报...
