sql循环语句在update中的应用在实际的开发场景中，我们有时候要对表中的所有数据进行批量修改，但是当数据量十分盘庞大时，比如几百万几千万条数据，这时候我们执行update语句的话就会长时间锁住该表。这样非常容易造成死锁现象（在企业中DBA肯定是不允许执行这种sql语句的）。所以为了避免出现这种问题，我们在执行批量

一面（一个半小时）1.首先自我介绍2.了解Web层开发？数据库索引了解么？聚簇索引，非聚簇索引？索引分类？3.了解数据库都由哪些引擎？分别有什么区别和使用场景？4.了解分布式？高可用？如何保证节点集群的同步？Nginx了解过么？5.什么是事务，数据库的隔离级别，Mysql默认的隔离级别。6.JVM的内存模型，GC算法7.非递归实现

　　昨天头儿给的学习文档我还没看完，头儿说：“MongoDB光会简单的添删改查什么的不行，要深入了解，你们连$set和$inc使用场景都分不清。”　　确实，学习过一年多SQL，确实对学习MongoDB有点影响。　　不过，今天数据库的事情先翻过去，因为我在学习文档中还看到了另外一个加大加粗的标题——异步编程。　　Java在Java8之前貌似

在日常项目的开发中，我们经常会使用配置文件来保存项目的基本元数据，配置文件的类型有很多，如：JSON、xml、yaml、甚至可能是个纯文本格式的文件。不管是什么类型的配置数据，在某些场景下，我们可会有热更新当前配置文件内容的需求，比如：使用Go运行的一个常驻进程，运行了一个WebServer服务进程。此时，如果配置文件发生变化，我们

Guava的两种缓存策略缓存在很多场景下都需要使用，如果电商网站的商品类别的查询，订单查询，用户基本信息的查询等等，针对这种读多写少的业务，都可以考虑使用到缓存。在一般的缓存系统中，除了分布式缓存，还会有多级缓存，在提升一定性能的前提下，可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩，也能降低分布式缓存的负载。Guav

‍应用场景‍随着项目的逐渐扩大，日志的增加也变得更快。Log4j是常用的日志记录工具，在有些时候，我们可能需要将Log4j的日志发送到专门用于记录日志的远程服务器，特别是对于稍微大一点的应用。这么做的优点有：可以集中管理日志：可以把多台服务器上的日志都发送到一台日志服务器上，方便管理、查看和分析

程序开发中并发的场景还是比较常见的，特别是当下分布式环环境开发大行其道的情况下，从前端处理，到服务调用、缓存处理、数据库处理、文件处理、消息处理等等，无不需要并发的知识。从今天开始，我要写一个关于Java并发的系列文章，希望各位可以从中受益。我们先从基础的线程开始说起！一、线程基础知识从宏观来看，简单说一下进程：所谓进程

本文在编写时参考了博客作者“鹿呦呦”和在线课程“即时消息技术剖析与实战”的相关资料，一并表示感谢。1、引言随着移动互联网络的发展，IM技术的应用已经不仅限于聊天应用本身，它早已融入各种应用形态中，比如：直播中的主播互动、联网游戏中的玩家互动、外卖/打车应用中的实时位置共享、在线教育应用中的互动白板等。在这些风格迥异的应用场景下，IM技术

这里只是优化思路的一个具体应用场景。在服务进程中收到一个http请求的时候会对客户端携带的token进行验证，一般token会有有效期的。这个一般可用于登录合法验证。一般流程会是这样：服务进程redis验证token等信息，再处理业务。如果服务进程数量上万个的话，那么单着一个验证token代价就会很庞大。几万个进程都会链接这个token集群进

引言前一篇博文，已经完整的介绍了数据库脱敏的场景及方案，来自京东数科的ShardingJDBC开源项目通过对数据源中间代理的方式透明化的实现了这个功能，但是，功能虽然实现了，sql兼容的小问题还是很多，比如目前不支持子查询，数据库定义的关键字不允许使用，等等问题，反观我们需要加解密的字段，其实相比业务的sql来说占比非常小，即使遇