当数据库中数据量特别大的时候，查询的速度就比较慢，这时候需要添加索引，来提高查询速度。索引的优点1通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每行数据的唯一性。2加快数据查询速度3在使用分组和排序进行数据查询时，可以显著的减少查询中分组和排序的时间索引的缺点1维护索引需要消耗数据库资源2索引需要占用磁盘空间，索引文件可能会比数据

现在的网站用户量都很大，一台服务器包打天下的时代一去不复返了，多台服务器就存在一个问题，如何将访问用户转向不同的服务器，并且各个服务器接受的请求数大致相当呢？这就是一致性hash算法要解决的问题。一致性hash算法在负载服务器（ngnix、haproxy等）、K/V缓存系统memcache等就有相关的实现。这类的文章比较多，摘抄一篇供大家学习。jav

在当今互联网和电商盛行的情况下，网站的性能受到了极大地挑战。大数据，高并发成为大型网站的标志。无论淘宝的双11优惠，还是小米抢购，它们都有一个共同的特点，那就是在短时间内，突然涌入超出平时数倍的用户。如果每个用户从请求，到订单处理，再到响应返回均在一个请求中同步处理的话，用户的响应时间将会随着并发量的提高越来越久，直到最后服务器崩溃。在这种情况下，可以使

简介在微服务中，服务注册与发现对管理各个微服务子系统起着关键作用。随着系统水平扩展的越来越多，系统拆分为微服务的数量也会相应增加，那么管理和获取这些微服务的URL就会变得十分棘手，如果我们每新加一个微服务，就要在其它用到此微服务的地方手动加上它的URL地址或者其他通信协议的地址，这样会经常出错，而且工作量巨大，一旦某个微服务的地址发生了变化，就要手

问题：ES在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？这个问题说白了，就是看你有没有实际用过ES，因为啥？其实ES性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用

Semaphore(信号量)是JUC包中比较常用到的一个类，它是AQS共享模式的一个应用，可以允许多个线程同时对共享资源进行操作，并且可以有效的控制并发数，利用它可以很好的实现流量控制。Semaphore提供了一个许可证的概念，可以把这个许可证看作公共汽车车票，只有成功获取车票的人才能够上车，并且车票是有一定数量的，不可能毫无限制的发下去，这样就会导致公

本文由葡萄城技术团队翻译并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。我们很高兴今天.NET5.0正式发布。这是一个重要的版本—其中也包括了C9和F5大量新特性和优秀的改进。微软和其他公司的团队已经在生产和性能测试环境中开始使用了。这些团队向我们反馈的结果比较令人满意，它证明了对性

软件开发的流程通常都是需求分析开发测试运维，每个环节都是独立存在的，各个部门关起门做好自己的事情，然后移交给下一个部门，进行下一个环节，但是在测试和运维阶段会出现问题，需要开发针对程序错误进行更新，但是各部门之间的协作和协调是需要很大的工作量的，甚至会出现互相推诿的现象出现，毕竟人与人之间的协作本身就是需要时间的磨合，何况是各部门之间，那么，为了让各环

作者张路，运营开发专家工程师，现负责游戏知几AI助手后台架构设计和优化工作。游戏知几随着业务不断的拓展，游戏知几AI智能问答机器人业务已经覆盖了自研游戏、二方、海外的多款游戏。游戏知几研发团队主动拥抱云原生，推动后台业务全量上云，服务累计核心1w。通过云上的容器化部署、自动扩缩容、健康检查、可观测性等手段，提高了知几项目的持续交付能力和稳定性，形成了

这个问题太熟悉了，几乎每个月都有人在私信里问我。1、云服务器根据需求怎么选？其实个人拥有云服务器，无外乎三个需求，要么是学习，要么是分享，要么是试验。在校学生一般来说都会选性价比高的，比如说某网站官网秒杀的时候2核46G带宽一般会有120r/年的骨折价，不过这些一般都是轻量型服务，对部署特殊场景来说并不算是友好，尤其是如果需要架构复杂的应用场景，比方说高并发