Mysql调优你不知道这几点，就太可惜了

转载自  Mysql调优你不知道这几点，就太可惜了

一、Mysql的逻辑分层

Mysql分为：连接层、服务层、引擎层、存储层。

当客户端向服务端发起操作请求的时候，执行过程是这样的：

1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。

二、SQL优化

1、Insert的优化

在执行insert操作时经常遇到插入多条数据的时候，例如：

  • 管理员在同时添加多名用户的时候

  • 在某种数据结构比较复杂的情况下添加数据

在1对n的表结构的情况下，经常会遇到这种插入多次子表的情况。那么程序开发人员在开发时候，首先想到的是利用for循环进行插入子表数据：

第一种情况（合并插入）

例如：我想插入三条，利用for循环在循环3次才能执行，那么就需要这样执行：

insert into st(name,password) values('zhangsan','123456');
insert into st(name,password) values('lisi','123456');
insert into st(name,password) values('wangwu','123456');

怎么才能改进呢？mysql的sql有一个语法可以支持，如下：

insert into st(name,password) values('zhangsan','123456'),('lisi','123456'),('wangwu','123456');

只有三条可能看不出来，那么接下来做一个测试，复制了50次遍。

  • 测试结果1：以单个插入的的方式，插入了50条数据，用了0.077s

测试结果2：插入了271条数据，用了0.077s

插入3241条用了0.044s


一个插入了50条数据，用了0.077s，一个插入了271条数据，用了0.077s。

很明显的对比。

第二种情况（事务手动提交）

开启事务，事务提交，改为手动提交。

start TRANSACTION; #先开启事务insert into st(name,password) values('zhangsan','123456');insert into st(name,password) values('lisi','123456');insert into st(name,password) values('wangwu','123456');
COMMIT;  #最后提交

 

测试结果：开启事务后，插入50条数据用了0.040s，比没开启事务插入数据快了将近一半。

第三种情况（主键顺序）

在插入大批量的数据时，建议归类、有序的插入数据。

st(id key,name)

insert into st(name,id) values('zhangsana',10);
insert into st(name,id) values('lisi',3);
insert into st(name,id) values('wangwu',2);
insert into st(name,id) values('wangwub',8);
insert into st(name,id) values('wangwua',34);

优化后：（进行排序，按主键的顺序）

insert into st(name,id) values(2,'wangwu');
insert into st(name,id) values(3,'lisi');
insert into st(name,id) values(8,'wangwub');
insert into st(name,id) values(10,'zhangsana');
insert into st(name,id) values(34,'wangwua');

 

2、order by的优化

环境准备

  • 准备测试表

CREATE TABLE `user` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`username` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`password` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`age` varchar(20) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`sex` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`email` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=23 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

  • 准备测试数据

INSERT INTO `user` VALUES ('1', 'zhangsan', 'zhangsan123', '30', '男', 'zhangsan@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('2', 'lisi', 'lisi', '21', '男', 'lisi@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('3', 'wangwu', 'wangwu', '34', '男', 'wangwu@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('4', 'zhaoqi', 'zhaoqi', '32', '男', 'zhaoqi@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('5', 'wuliu', 'wuliu', '33', '男', 'wuliu@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('6', 'xiaoming', 'xiaoming', '51', '男', 'xiaoming@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('7', 'xiaozhang', 'xiaozhang', '23', '男', 'xiaozhang@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('8', 'xiaoli', 'xiaoli', '30', '男', 'xiaoli@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('9', 'xiaozheng', 'xiaozheng', '13', '男', 'xiaozheng@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('10', 'xiaohua', 'xiaohua', '54', '男', 'xiaohua@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('11', 'xiaozeng', 'xiaozeng', '66', '男', 'xiaozeng@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('12', 'xiaozhao', 'xiaozhao', '12', '男', 'xiaozhao@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('13', 'xiaoa', 'xiaoa', '32', '男', 'xiaoa@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('14', 'xiaob', 'xiaob', '13', '男', 'xiaob@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('15', 'xiaoc', 'xiaoc', '32', '男', 'xiaoc@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('16', 'xiaod', 'xiaod', '43', '男', 'xiaod@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('17', 'xiaoe', 'xiaoe', '23', '男', 'xiaoe@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('18', 'xiaof', 'xiaof', '65', '男', 'xiaof@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('19', 'xiaog', 'xiaog', '30', '男', 'xiaog@163.com');
INSERT INTO `user` VALUES ('20', 'xiaoe', 'xiaoe', '30', '男', 'xiaoe@163.com');
  • 建立索引
#给id与age建立索引
create index index_user_salary_age on user(age,salary);
#查询表的索引
show index from testdb.user;

两种排序方式

1）filesort排序

EXPLAIN select * from user ORDER BY age;

  • 多字段排序

  • 多字段升序或者降序，都是走的全表扫描

可以从上面的例子中看出，都是Using filesort，全部走了全表扫描

效率是比较低的。

2）index排序

通过using index排序​​​​​​​

#在查询的时候，只把加了索引的给查出来
EXPLAIN select id,age,salary from user ORDER BY age DESC,salary DESC;

  • 如果想要其他字段也想走index排序的话，也需要给这个字段加上索引

  • 给username加索引

  • 给username加索引后

3）多字段排序

  • 一个升序一个降序

EXPLAIN select id,age,salary,username from user ORDER BY age asc,salary DESC;

总结：最好不要既有升序也有降序，效率会降低。

  • 颠倒排序的位置

如果位置有变化了，也会影响效率。排序的位置，最好和索引的顺序符合。

在优化排序的相关sql时，尽量减少额外的字段排序，通过索引直接返回有序的数据。where条件和Order by 使用相同的索引并且Order By的顺序和索引顺序相同，并且Order by 的字段都是升序或者都是降序。

Filesort优化

1）两次扫描算法

在MySQL4.1之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区sort buffer中排序，如果sort buffer不够则在临时表temporary table中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。

2）一次扫描算法

一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区sort buffer中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法高的多。

 

MySQL通过比较系统变量max_length_for_sort_data的大小和Qury语句取出的字段总大小，来判定是否符合哪种排序算法，如果max_length_for_sort_data更大，则使用第二种优化之后

 

三、JOIN的用法

直接用代码表示的话，不能很直观的看到效果，为了方便，我使用图片+SQL的形式来讲解。

在实际的数据库应用中，我们经常需要从多个数据表中读取数据，这时我们就可以使用SQL语句中的连接（JOIN），在两个或多个数据表中查询数据。

JOIN 按照功能可分为如下三类：

  • INNER JOIN（内连接，或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录；

  • LEFT JOIN（左连接）：获取左表中的所有记录，即使在右表没有对应匹配的记录；

  • RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，用于获取右表中的所有记录，即使左表没有对应匹配的记录。

有以下几个表：

学生表(students)：student_id,student_name,sno,class_id; 学号，姓名，学号，班级号

班级表(classes)：student_id,class_name,class_id; 学号，姓名，班级

四、额外补充能量

  • 利用存储过程大批量插入数据

    1、创建存储过程

DELIMITER inData
CREATE PROCEDURE insertData()
BEGIN
SET @i=1;
WHILE @i<=10000 DO
INSERT INTO st(name) VALUES(CONCAT("user",@i)); #拼接USER 和i值
SET @i=@i+1; #防止成为死循环
END WHILE; #结束循环
END inData #结束自定义结束符
DELIMITER ;

2、查询存储过程

show create PROCEDURE insertData ;\G

3、使用存储过程

CALL insertData()

为什么要优化？

随着数据量的增大， mysql服务性能差从而直接影响用户体验。

查询时结果显示的很慢等。

哪些方面可以优化？

1、优化硬件、操作系统

2、优化MySQL服务器

3、优化DB设计

4、优化SQL语句

5、优化应用

1、优化硬件、操作系统

-CPU，内存，硬盘

Linux操作系统的内核优化

内核相关参数(/etc/sysctl.conf)

-网络TCP连接

-加快资源回收效率

-增加资源限制

-改变磁盘调度策略

 

2、优化MySQL服务器

最大连接数：

max_connections=2000

默认：max_connections=151

 

指定MySQL可能的连接数量

#指定MySQL可能的连接数量。当MySQL主线程在很短的时间内得到非常多的连接请求，该参数就起作用，之后主线程花些时间（尽管很短）检查连接并且启动一个新线程。

#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。

back_log=1024

默认：back_log=80

 

索引块的缓冲区大小

key_buffer_size = 32M

#索引块的缓冲区大小，对MyISAM表性能影响最大的一个参数.决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。默认值是8M，通过检查状态值Key_read_requests

#和Key_reads，可以知道key_buffer_size设置是否合理

默认：key_buffer_size=8M

 

MySQL执行排序使用的缓冲大小

sort_buffer_size = 16M

#是MySQL执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。

#如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小。

默认：sort_buffer_size=256K

 

MYSQL读入缓冲区大小

read_buffer_size = 64M

#是MySQL读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。

#如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能。

默认：read_buffer_size=64K

Join操作缓存大小

join_buffer_size = 16M

#应用程序经常会出现一些两表（或多表）Join的操作需求，MySQL在完成某些 Join 需求的时候（all/index join），为了减少参与Join的“被驱动表”的

#读取次数以提高性能，需要使用到 Join Buffer 来协助完成 Join操作。当 Join Buffer 太小，MySQL 不会将该 Buffer 存入磁盘文件，

#而是先将Join Buffer中的结果集与需要 Join 的表进行 Join 操作，

#然后清空 Join Buffer 中的数据，继续将剩余的结果集写入此 Buffer 中，如此往复。这势必会造成被驱动表需要被多次读取，成倍增加 IO 访问，降低效率。

默认：join_buffer_size=256K

MySQL的随机读缓冲区大小

read_rnd_buffer_size = 32M

#是MySQL的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，

#提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。

默认：read_rnd_buffer_size=256K

缓存排序索引大小

myisam_sort_buffer_size = 256M

#当对MyISAM表执行repair table或创建索引时，用以缓存排序索引；设置太小时可能会遇到” myisam_sort_buffer_size is too small”

myisam_sort_buffer_size=102M

缓存空闲的线程以便不被销毁

thread_cache_size = 384

#thread_cahe_size线程池，线程缓存。用来缓存空闲的线程，以至于不被销毁，如果线程缓存在的空闲线程，需要重新建立新连接，

#则会优先调用线程池中的缓存，很快就能响应连接请求。每建立一个连接，都需要一个线程与之匹配。

默认：thread_cache_size=10​​​​​​​

set global  max_connections=2000;#设置最大连接数
set global key_buffer_size=512*1024*1024;#设置索引块缓冲区大小
set global sort_buffer_size=128*1024*1024;#MySQL执行排序使用的缓冲大小
set global read_buffer_size=64*1024*1024;#MYSQL读入缓冲区大小
set global join_buffer_size=128*1024*1024;#Join操作缓存大小
set global read_rnd_buffer_size=32*1024*1024;#MySQL的随机读缓冲区大小
set global myisam_sort_buffer_size=256*1024*1024;#缓存排序索引大小
set global thread_cache_size=384;#缓存空闲的线程以便不被销毁
set global innodb_buffer_pool_size=1000*1024*1024;#内存

#查询SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size'

​​​​​​​

3、优化DB设计

-参照范式进行设计（1级范式）

1NF

　　　　包含分隔符类字符的字符串数据。

　　　　名字尾端有数字的属性。

　　　　没有定义键或键定义不好的表。

　2NF

　　　　多个属性有同样的前缀。

　　　　重复的数据组。

　　　　汇总的数据，所引用的数据在一个完全不同的实体中。

　　　　BCNF- “每个键必须唯一标识实体，每个非键熟悉必须描述实体。

　4NF

　　　　三元关系（实体:实体:实体）。

　　　　潜伏的多值属性。（如多个手机号。）

　　　　临时数据或历史值。（需要将历史数据的主体提出，否则将存在大量冗余。）

 

-建立合适的索引

建索引的目的

加快查询速度。
减少I/O操作，通过索引的路径来检索数据，不是在磁盘中随机检索。
消除磁盘排序，索引是排序的，走完索引就排序完成

1）B-Tree 索引

B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型

2）Hash 索引

Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以Hash索引的查询效率要远高于B-Tree索引。

3）什么时候可以建索引

1）列无重复值，可以建索引：唯一索引和普通索引

2）聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。因此，只要列中的数据是唯一的，就可以在同一个表上创建一个唯一的聚集索引和多个唯一的非聚集索引。

3）建了索引性能得到提高

4）区分度高的列可以建索引，比如表示男和女的列区分度就不高，就不能建索引

5）什么时候不可以建索引

1.频繁更新的字段不适合建立索引

2.where条件中用不到的字段不适合建立索引

3.表数据可以确定比较少的不需要建索引

4.数据重复且发布比较均匀的的字段不适合建索引（唯一性太差的字段不适合建立索引），例如性别，真假值

5.参与列计算的列不适合建索引，如select * from where amount+1>10

6.查询返回的记录数不适合建立索引

7.查询的排序表记录小于40%不适合建立索引

8.查询非排序表的记录小于 7%不适合建立索引

9.表的碎片较多（频繁增加、删除）不适合建立索引

 

4、优化架构设计方案

  • 加缓存

  • DNS轮询

通过在DNS-server上对一个域名设置多个ip解析，来扩充web-server性能及实施负载均衡的技术 。

  • LVS（负载均衡）

Linux Virtual Server，使用集群技术，实现在linux操作系统层面的一个高性能、高可用、负载均衡服务器 。

  • nginx：一个高性能的web-server和实施反向代理的软件

一个高性能的web-server和实施反向代理的软件

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/322570.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Unity/DotNetty中集成Lidgren实现可靠UDP

Unity/DotNetty中集成Lidgren实现可靠UDP

lidgren有几个优点&#xff1a;分channel&#xff0c;每个channel都有单独的消息队列&#xff0c;不互相影响。每个消息可以单独选择使用可靠/不可靠传输。支持内网穿透自带加密算法。前端Unity&#xff1a;先贴一张前端使用的网络框架图&#xff1a;Lidgren的Github地址&#…
阅读更多...
欢乐纪中A组周六赛【2019.4.13】

欢乐纪中A组周六赛【2019.4.13】

前言 做A组被虐好惨 成绩 RankRankRank是有算别人的 RankRankRankPersonPersonPersonScoreScoreScoreAAABBBCCC222巨佬WHF巨佬WHF巨佬WHF140140140404040100100100000222巨佬ZZY巨佬ZZY巨佬ZZY140140140404040100100100000555巨佬HJW巨佬HJW巨佬HJW10010010010010010000000014…
阅读更多...
面试官问：如果MySQL引起CPU消耗过大，你会怎么优化

面试官问：如果MySQL引起CPU消耗过大，你会怎么优化

转载自 面试官问&#xff1a;如果MySQL引起CPU消耗过大&#xff0c;你会怎么优化 谁在消耗cpu? 用户系统IO等待软硬中断空闲 祸首是谁&#xff1f; 用户 用户空间CPU消耗&#xff0c;各种逻辑运算 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问… 用户空间消耗大量cpu&…
阅读更多...
【译】使用Jwt身份认证保护 Asp.Net Core Web Api

【译】使用Jwt身份认证保护 Asp.Net Core Web Api

原文出自Rui Figueiredo的博客&#xff0c;原文链接《Secure a Web Api in ASP.NET Core》摘要&#xff1a;这篇文章阐述了如何使用 Json Web Token (Jwt)方式 来配置身份验证中间件。这种方式十分适合移动App 后端等不使用cookie的后端程序。网络上有许多资源可以教你如何保护…
阅读更多...
禁用Cookie后，Session怎么样使用

禁用Cookie后，Session怎么样使用

转载自 禁用Cookie后&#xff0c;Session怎么样使用 在上篇中更多的是在分析通过Session Cookie这一方式&#xff0c;在每次请求时都将 sessionId以Cookie的形式发到服务端&#xff0c;来保持一致。这也是许多人印象中的 Session在浏览器关闭之后就失效这一说法的来源。 其…
阅读更多...
ASP.NET MVC使用Oauth2.0实现身份验证

ASP.NET MVC使用Oauth2.0实现身份验证

随着软件的不断发展&#xff0c;出现了更多的身份验证使用场景&#xff0c;除了典型的服务器与客户端之间的身份验证外还有&#xff0c;如服务与服务之间的(如微服务架构)、服务器与多种客户端的(如PC、移动、Web等)&#xff0c;甚至还有需要以服务的形式开放给第三方的&#x…
阅读更多...
Spring Boot API 接口文档 Swagger 入门

Spring Boot API 接口文档 Swagger 入门

转载自 芋道 Spring Boot API 接口文档 Swagger 入门 摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/Swagger/ 「芋道源码」欢迎转载&#xff0c;保留摘要&#xff0c;谢谢&#xff01; 本文在提供完整代码示例&#xff0c;可见 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Lab…
阅读更多...
ICanPay 统一支付网关

ICanPay 统一支付网关

https://github.com/hiihellox10/ICanPay 统一支付网关。对原代码优化。支持NET46和NETSTANDARD2_0。支持支付宝&#xff0c;微信&#xff0c;银联支付渠道通过Web&#xff0c;App&#xff0c;Wap&#xff0c;QRCode方式支付。简化订单的创建、查询、退款跟接收网关返回的支付通…
阅读更多...
使用 dotnet core 和 Azure PaaS服务进行devOps开发（Web API 实例）

使用 dotnet core 和 Azure PaaS服务进行devOps开发（Web API 实例）

引子这一篇文章将用一个完整的实例&#xff0c;给大家介绍如何基于dotnet core&#xff08;微软.NET的最新版本&#xff0c;支持跨平台&#xff0c;跨设备的应用开发&#xff0c;详情请参考 https://www.microsoft.com/net 开发一个Web API Service&#xff0c;并且利用Azure的…
阅读更多...
如何基于Canal 和 Kafka，实现 MySQL 的 Binlog 近实时同步

如何基于Canal 和 Kafka，实现 MySQL 的 Binlog 近实时同步

转载自 如何基于Canal 和 Kafka&#xff0c;实现 MySQL 的 Binlog 近实时同步 近段时间&#xff0c;业务系统架构基本完备&#xff0c;数据层面的建设比较薄弱&#xff0c;因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统…
阅读更多...
采用Opserver来监控你的ASP.NET项目系列(二、监控SQL Server与Asp.Net项目)

采用Opserver来监控你的ASP.NET项目系列(二、监控SQL Server与Asp.Net项目)

前言之前有过2篇关于如何监控ASP.NET core项目的文章,有兴趣的也可以看看.ASP.NET Core之跨平台的实时性能监控ASP.NET Core之跨平台的实时性能监控(2.健康检查)今天我们主要来介绍一下,如何使用Opserver监控我们的SQL Server 和ASP.NET项目的异常监控监控效果如下:SQL Server的…
阅读更多...
Spring Boot 参数校验 Validation 入门

Spring Boot 参数校验 Validation 入门

转载自 芋道 Spring Boot 参数校验 Validation 入门 本文在提供完整代码示例&#xff0c;可见 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 的 lab-22 目录。 原创不易&#xff0c;给点个 Star 嘿&#xff0c;一起冲鸭&#xff01; 1. 概述 在想标题的时候&#xff0c;到底应该…
阅读更多...
Orchard Core一分钟搭建ASP.NET Core CMS

Orchard Core一分钟搭建ASP.NET Core CMS

Orchard Core 是Orchard CMS的ASP.NET Core版本。Orchard Core是全新一代的ASP.NET Core CMS。官方文档介绍&#xff1a;http://orchardcore.readthedocs.io/en/latest/GitHub: https://github.com/OrchardCMS/OrchardCore下面快速开始搭建CMS新建项目打开VS2017 新建一个CMSWe…
阅读更多...
面试：你说你精通Java并发，给我讲讲Java并发之J.U.C

面试：你说你精通Java并发，给我讲讲Java并发之J.U.C

转载自 面试&#xff1a;你说你精通Java并发&#xff0c;给我讲讲Java并发之J.U.C J.U.C J.U.C即java.util.concurrent包&#xff0c;为我们提供了很多高性能的并发类&#xff0c;可以说是java并发的核心。 J.U.C和CAS和Unsafe和AQS Concurrent包下所有类底层都是依靠CAS操…
阅读更多...
.Net Core配置与自动更新

.Net Core配置与自动更新

.Net Core 将之前Web.Config中的配置迁移到了appsettings.json文件中&#xff0c;并使用ConfigurationBuilder来读取这个配置文件。并可设置在配置文件变化以后&#xff0c;自动重新加载&#xff0c;这样可不用重启你的程序。12345var builder new ConfigurationBuilder().Set…
阅读更多...
初级Java开发与架构之间的差距不仅仅是开发时间

初级Java开发与架构之间的差距不仅仅是开发时间

转载自 初级Java开发与架构之间的差距不仅仅是开发时间 一、基础篇 JVM JVM内存结构 堆、栈、方法区、直接内存、堆和栈区别 Java内存模型 内存可见性、重排序、顺序一致性、volatile、锁、final 垃圾回收 内存分配策略、垃圾收集器&#xff08;G1&#xff09;、GC算法…
阅读更多...
ASP.NET Core Web API下事件驱动型架构的实现（一）：一个简单的实现

ASP.NET Core Web API下事件驱动型架构的实现（一）：一个简单的实现

很长一段时间以来&#xff0c;我都在思考如何在ASP.NET Core的框架下&#xff0c;实现一套完整的事件驱动型架构。这个问题看上去有点大&#xff0c;其实主要目标是为了实现一个基于ASP.NET Core的微服务&#xff0c;它能够非常简单地订阅来自于某个渠道的事件消息&#xff0c;…
阅读更多...
面试了 N 个候选人后，我总结出这份 Java 面试准备技巧

面试了 N 个候选人后，我总结出这份 Java 面试准备技巧

转载自 面试了 N 个候选人后&#xff0c;我总结出这份 Java 面试准备技巧 目录&#xff1a; 框架是重点&#xff0c;但别让人感觉你只会山寨别人的代码 别只看单机版的框架&#xff0c;分布式也需要了解 对于数据库&#xff0c;别只知道增删改查&#xff0c;得了解性能优化…
阅读更多...
Scratc3.0作品转化成exe文件

Scratc3.0作品转化成exe文件

Scratch 3的作品&#xff08;sb3格式的文件&#xff09;怎么生成可执行exe文件 Scratch 3.0和Scratch 2.0软件相比&#xff0c;界面和内部实现机制有了较大变化。 与以前2.0版本不同&#xff0c;Scratch3.0版本改用H5和JS语言编写&#xff1b;软件界面有较大变化&#xff0c;将…
阅读更多...
来腾讯云开发者实验室 学习.NET Core 2.0

来腾讯云开发者实验室 学习.NET Core 2.0

腾讯云开发者实验室为开发者提供了一个零门槛的在线实验平台,开发者实验室提供的能力&#xff1a;零门槛扫码即可免费领取实验机器&#xff0c;支持使用自有机器参与&#xff0c;实验完成后支持保留实验成果&#xff1b;在线 WEB IDE 支持 shell 命令操作&#xff0c;支持机器文…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023