1.数据库链接 int cppDatebase::DatabaseConnect(sBit8 *uName,sBit8 *pWord,sBit8 *dbName) { dbHandle = mysql_init(NULL); if(NULL == dbHandle ) { cout<<"mysql init error!"<<endl; return (-1); } if(NULL == mysql_real_connect(dbHandle ,"lo

1.怎样加快master数据库的写操作?分表原则!将表水平划分!减少表的锁定时间!!! 或者或者添加写数据库的集群!!!或者添加写数据库的集群!!! 2.既然分表了,就一定要注意分表的规则!要在代码层,代码层知道将数据insert/select到哪张表上. 3.要在代码层知道将数据操作到哪张表上!分表规则, 所以分表规则要用代码设计出来,与数据库中的分表规则对应!!!一样!!!一样的分表规则!! 4.那么按什么规则分表呢?有不同的策略,常见的有按照01234556789,账号尾数0对应0表,1对

今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis): <figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: %; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-h

package com.Summer_0424.cn; /** * @author Summer * a,b,c为3个整型变量,在不引入第四个变量的前提下写一个算法实现 a=b b=c c=a? */ public class Test04 { public static void main(String[] args) { int a=1,b=2,c=3; a = a^b; b = a^b; a = a^b; //a与b完成互换 b = b^c; c = b^c; b = b^c; //b和c

package com.Summer_0424.cn; /** * @author Summer * a,b为2个整型变量,在不引入第三个变量的前提下写一个算法实现 a与b的值互换? */ public class Test03 { public static void main(String[] args) { int a = 2,b=5; //位运算方法 一个数被另一个数疑惑两次,就还是其本身. a=a^b; b=a^b;//相当于a^b^b,结果还是a a=a^b;//相当于a^b^a,结

一:对volatile修饰的变量进行一次写操作的完整过程   在 java 垃圾回收整理一文中,描述了jvm运行时刻内存的分配.其中有一个内存区域是jvm虚拟机栈,每一个线程运行时都有一个线程栈,线程栈保存了线程运行时候变量值信息.当线程访问某一个对象时候值的时候,首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值,然后把堆内存变量的具体值load到线程本地内存中,建立一个变量副本,之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系,而是直接修改副本变量的值,在修改完之后的某一个时刻(线程退出之前),自动把

背景:redis问题在面试过程中经常被问到,对于常见问题一定不能放过. 面试前必知Redis面试题—缓存雪崩+穿透+缓存与数据库双写一致问题 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 这就是缓存雪崩: Redis挂掉了,请求全部走数据库. 对缓存数据设置相同的过期时间,导致某段时间内缓存失效,请求全部走数据库. 缓存雪崩如果发生了,很可能就把我们的数据库搞垮,

对于缓存和数据库双写,其存在着数据一致性的问题.对于数据一致性要求较高的业务场景,我们通常会选择使用分布式事务(2pc.paxos等)来保证缓存与数据库之间的数据强一致性,但分布式事务的复杂性与对资源的占用问题,使得该处理方式会造成系统性能的降低.对于数据一致性要求没那么高的业务场景,选择分布式事务的处理方式就会显得不是那么必要.为此,在一般情况下,对于数据一致性要求没那么高的业务场景,会选择使用cache-aside-pattern方案来保证缓存与数据库之间,数据的最终一致性,以下文章便是介绍

loger4j时间一长,就不向数据库里写日志啦,然而重新启动工程后就可以再次向数据库写日志,好奇怪

result, err1 := db.Exec("insert ignore into dish(name,calorie,confidence) values('"+str1+"','"+str2+"','"+str3+"')") 变量格式:'"+str1+"' //ignore 避免重复插入

之前一直在pom文件配置的数据库连接url,很多配置都写在pom文件中导致配置文件太长 新项目将配置写到不同的文件夹中得properties文件中了 db.url直接复制的pom文件中的 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 18.0px Monaco } span.s1 { color: #3933ff } jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/portal?useUnicode=true&characterEncodin

标题最近在开发中需要用到web端开发工具.需要用python工具.偶然发现微软的良心之作:Visual Studio Code,这个大小才几十兆的轻量级代码编辑器,功能却是重量级的,通过插件的方法,,支持几乎所有主流的开发语言的语法高亮.智能代码补全.自定义热键.括号匹配.代码片段.代码对比 Diff.GIT 等特性,支持插件扩展,并针对网页开发和云端应用开发做了优化.软件跨平台支持 Win.Mac 以及 Linux. [最佳填坑方案出炉,点击查看] 有了Visual Studio Code(以

一. 从数据库中读取全部接口,并写入yaml文件 数据库中的数据存储格式如下图: import pymysql import os import json # from ruamel import yaml import yaml #第一步:从数据库中取出所有接口记录存成一个字典 def query(sql): con=pymysql.connect(host=',db='test_api',charset='utf8')#连接数据库 cur=con.cursor()#获取游标 cur.exec

1. 环境变量 系统环境(cmd)使用的变量/命令 能够让我们在cmd环境下运行指定的程序 用户环境变量 path(我们一般设置这个) 系统环境变量 path 过程: 当我们在cmd中输入一个指令 先会在当前目录下查找,如果找到了返回 如果没找到,就会系统环境变量遍历查找,如果找到了返回 如果没找到,就会用户环境变量遍历查找,如果找到了返回 如果没找到,就报错 :'xxxx' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件 2. 数据库(DataBase) 是按照数据结构来组织.存储和管理数

首先使用Flask-SQLAlchemy管理数据库 使用pip安装:pip install flask-sqlalchemy 接着要配置数据库,定义模型 关于数据库的操作就不再写了.... 使用Flask-Migrate实现数据库迁移(要在虚拟环境中安装Flask-Migrate) 1.创建迁移仓库:pip install flask-migrate 2.创建迁移脚本:python xxxx.py db migrate -m "initial migration" 3.更新数据库:py

<selectKey keyProperty="id" resultType="java.lang.Long" order="AFTER" > SELECT LAST_INSERT_ID() </selectKey> 这段代码包含在<insert></insert>当中 <insert></insert> 中没有resultType属性,但是<selectKey>

package MYSQK; import java.sql.*; /** * PreparedStatement 对象可以对sql语句进行预编译,预编译的信息会存在存储该对象中,当相同的sql语句再次执行时,程序 * 会使用PrepareStatement对象中,而不需再次编译去查询数据库,大大提高了数据的访问效率 */ public class Insert { public static void main(String[] args) throws SQLException{ Conne

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

1.Cache aside pattern 这是最经典的 缓存+数据库 读写模式,操作如下: ①读的时候,先读缓存,缓存没有就读数据库,然后将取出的数据放到缓存,同时返回请求响应. ②更新的时候,先删除缓存,然后更新数据库. 2.为什么是删除缓存,而不是更新缓存呢? ①因为很多时候,缓存中放的并不是简单的从数据中取出来值,可能要进行一个状态的替换,一些数据的计算,还有可能要进行数据的组合等等. ②二八法则,即20%的数据,占用了80%的访问量,这个更新的数据,可能是冷门数据,好久也访问不了不了一

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//在频繁范围数据库进行读写操作后,会发生增删改数据都无效的问题,查询一般正常. mDatabase.beginTransaction(); try { Log.v(TAG,"locked:"+mDatabase.isDbLockedByCurrentThread());//true //Log.v(TAG,"locked2:"+mDatabase.isDbLockedByOtherThreads());//false mDatabase.execSQL(sql);