线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量，读流量很低)，峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。经过一些列性能优化，该集群性能得到了数十倍的性能提升，效果明显，本文是上篇，下篇更精彩。
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2020-10-07 20:59:31
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本文主要介绍了下我MongoDB的安装、配置过程，算是开启对MongoDB的学习，文中如有专业知识表述不当之处，还请不吝赐教。 ...
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2020-10-07 20:39:55
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GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！https://cnsendnet.taobao.com来自森大科技官方博客http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=1485 首先询问对方数据库的表空间名称和大小，然后在你的oracle中建立相应表空间， ...
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2020-10-07 20:35:58
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服务端通常需要支持高并发业务访问，如何设计优秀的服务端网络IO工作线程/进程模型对业务的高并发访问需求起着至关重要的核心作用。本文总结了了不同场景下的多种网络IO线程/进程模型，并给出了各种模型的优缺点及其性能优化方法，非常适合服务端开发、中间件开发、数据库开发等开发人员借鉴。
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2020-10-05 22:04:05
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概述 分区表 1，分区表(水平分表) 传统分表：将一个大表在逻辑上拆分成多个小表；它们在业务上可能会保持整体；但是在逻辑上实际已经不是同一个表了 这种分表增加程序的复杂度，如要针对不同的表生成不同的sql语句;增加程序出错的可能性；增加了开发工作量 分区表：将大表分成若干个小表，它们逻辑上还是一张表 ...
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2020-10-05 21:52:48
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下载mongodb源码，并解压： wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.0.11.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.0.11.tgz ...
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2020-09-24 20:47:08
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在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中，随着业务量的快速增长，我们经常会遇到由于关系型数据库（如:MySql）单表数据量增长过大而引发的线上事故；虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩，但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之，单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
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2020-09-23 23:29:00
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https://mp.weixin.qq.com/s/m9vjDGTPLWanEmbXGNXJqwBy超神经场景描述：相比往年，这场全球众多开发者期待已久的「程序员春晚」，节目精彩度似乎差强人意。关键词：GoogleSearch，GoogleAssistant，GoogleLens万众期待之下，GoogleI/O2019来了。北京时间5月8日凌晨1点，在加州的海岸线圆形剧场(ShorelineAm
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2020-09-21 11:40:46
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1. 初识shardingJdbc 2. sharding-jdbc四种配置方式 3. YAML配置方式及mysql环境准备 4. sharding-jdbc分库分表实例测试 5. 轻量的sharding-jdbc在我目前工作项目的集成方案 1. 初识shardingJdbc 定位为轻量级Java框 ...
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2020-09-18 12:28:44
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操作符 $eq 匹配等于指定的值 col.find({price: {$eq: 1}}) // [{price: 1}] $gt 匹配大于指定的值 col.find({price: {$gt: 2}}) // [{price: 3}, {price: 4}, {price: 5}] $gte 匹配大 ...
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2020-09-18 03:20:45
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