Hibernate02-基础 1.基本查询-get和load @Test public void baseQueryForLoad() { // load()，延时加载 Customer customer = session.load(Customer.class, 8); System.out.println(customer.getOrders()); } @Test public void baseQueryForGet() { Customer cu
现在，sentinel的所有规则都是内存存储，重启后所有规则都会丢失。在生产环境下，我们必须确保这些规则的持久化，避免丢失。 1. 规则管理模式 规则是否能持久化，取决于规则管理模式，sentinel支持三种规则管理模式： 1.1 原始模式（默认） 原始模式：控制台配置的规则直接推送到Sentinel客户端，也就
1.分析慢SQL的步骤 分析1. 观察，至少跑1天，看看生产的慢 SQL 情况2. 开启慢查询日志，设置阈值，比如超过5秒钟的就是慢 SQL ，并将它抓取出来3. explain + 慢 SQL 分析4. show Profile5. 运维经理 or DBA,进行 MySQL 数据库服务器的参数调优 总结(大纲)1. 慢查询的开启并捕获2. explain +
优化概述 分页查询优化可以从如下2个维度来做： 1.设计层面 2.SQL层面 设计层面 产品设计时，界面上不要显示总数，只显示页码，如：“上一页 1 2 3 下一页”。 将具体的页数换成“下一页”按钮，假设每页显示20条记录，那么每次查询时都是用LIMIT返回21条记录并只显示20条，如果第21条存在，那么就
1. 什么是Sentinel Sentinel：随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel分为两个部分： 核心库：不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对Dubbo / Spri
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分
无监督学习-K-means算法 1、 什么是无监督学习 一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。 Airbnb 需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。 一个数据科学
有花时间去研究masstransit的saga，英文水平不过关，始终无法实现上手他的代码编排的业务，遗憾。 本文通过rabbit和sqlserver实现下单，更新库存，更新产品，模拟数据最终一致性。 项目结构如下,reportService可有可无，这里就相当一个链条，只要两节走通了后面可以接龙，本文有用到不省略。流程
和第一题道理差不多。 由于题目是整形所以这里我们不需要输入特殊符号。 输入and 1=1 看看效果 页面正常返回，说明网站并没有进行严格的过滤，接下来我们用order by来进行判断有多少列 order by 4时报错 3不报错说明此时数据库有3列 接着我们使用union select联合查询来
CVE-2021-35042 Django order_by SQL注入 漏洞复现和分析 目录CVE-2021-35042 Django order_by SQL注入 漏洞复现和分析0 简介1 漏洞复现2 漏洞分析3 参考 0 简介 在特定限制条件下，Django的order_by方法会导致SQL注入 影响版本：3.1.x < 3.1.13, 3.2.x < 3.2.5 条件： Debug=True
ES实践 实现旅游网站的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页 @Override public PageResult search(RequestParams params) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query S
demo如下,一个订单处理的小例子: 首先看看结果很简单： 核心代码如下: using MassTransit; using Microsoft.Extensions.DependencyInjection; using Microsoft.Extensions.Logging; using OrderProcessor.Event; using ServiceModel; using ServiceModel.Command; using Service
查询方式 说明 setSqlSelect 设置 SELECT 查询字段 where WHERE 语句，拼接 + WHERE 条件 and AND 语句，拼接 + AND 字段=值 andNew AND 语句，拼接 + AND (字段=值) or OR 语句，拼接 + OR 字段=值 orNew
<choose> <when test="cleanStatus != null and cleanStatus.size() == 1 and cleanStatus.contains('2'.toString())"> order by update_time asc </when> <otherwise> order by clean_status asc </otherwise> &
4.1 高并发带来的问题 在微服务中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。 接下来我们模拟一个
看看我们的t表定义是这样的： CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `city` varchar(16) NOT NULL, `name` varchar(16) NOT NULL, `age` int(11) NOT NULL, `addr` varchar(128) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `city` (`city`) ) ENGINE=In
概述 1. Mycat 是什么？ Mycat 是数据库中间件，连接 Java 应用程序和数据库，它的作用如下： 读写分离 数据分片：垂直拆分（分库）、水平拆分（分表）、垂直+水平拆分（分库分表） 多数据源整合 2. Mycat 原理 Mycat 拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL 语句进行特定的分析：如分片分
1.desc查看表结构的详细信息 DESC table_name； PS：此处DESC是describe的缩写，用法： DESC 表名/查询语句 2.desc降序排列数据 SELECT department_name,salary FROM departments ORDER BY salary DESC; 手动指定按照薪水由大到小排序（降序关键字DESC） SELECT department_name,s
一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、
大家好，我是【架构摆渡人】，一只十年的程序猿。这是分库分表系列的第一篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 其实这个系列有录过视频给大家学习，但很多读者反馈说看视频太慢了。也不好沉淀为文档资料，希望能有一系列文字版本的讲解
官网 https://shardingsphere.apache.org/document/current/en/user-manual/shardingsphere-jdbc/spring-namespace/rules/mix/ springboot启动类 @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, SpringBootConfiguration.class}) <dependency>
CREATE TABLE `tt_transfer_container_pick_config` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `yard_code` varchar(11) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '场地代码', ... `version` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '版本号', `c
延时队列（实现定时任务） 未付款订单，超时自动取消并释放占有。 常用解决方案：定时任务轮询 缺点：消耗内存，增加数据库压力，时间误差大 解决：RabbitMQ 消息TTL和死信Exchange结合 消息TTL：消息存活时间，RabbitMQ可以对队列和消息分别设置TTL，同时设置取小的。 下列条件，消息会进入死信路由
一些聚合函数的结果跟流入数据的顺序有关，CH文档明确说明这样的函数的结果是不确定的。这是为什么呢？让我们用explain pipeline来一探究竟。 以一个很简单的查询为例： select any( step ) from events group by request_id; events表的定义如下： CREATE TABLE default.events ( `
mysql mysql45讲 在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。 假设这个表的部分定义是这样的： CREATE TABLE `t`
