关于xxl-job中的慢sql引发的磁盘I/O飙升导致拖垮整个数据库服务 背景： 某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警，最后系统都无法访问； 查看服务端日志，发现大量的报错如下.../I57M1Y https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/596 为什么数据库的慢SQL会导致CPU的IO WAIT升高呢 我们先看一下计算机是怎么管理磁盘IO...当应用进程或线程发生IO等待时，CPU会及时释放相应的时间片资源并把时间片分配给其他进程或线程使用，从而使CPU资源得到充分利用。...，而系统代码只有再获取到数据库的查询结果后，才能走下面的计算逻辑，那可不是cpu空闲着也没啥可做的，就只是傻乎乎地在等着io拷贝结束嘛，而那些问题SQL又一直占据着IO资源迟迟不释放，就导致了整个系统的不可用...主要是这两者消耗了大部分的CPU，导致吞吐量下降、查询响应时间增加、慢查询增加。
最近公司有个需求需要从MySQL获取数据，然后在页面上无线循环的翻页展示。主要就是一直点击一个按钮，然后数据从最开始循环到末尾，如果末尾的数据不够了，那么从数据的最开始取几条补充上来。 ...public function getCount(){//获取数据的条数 $sql="select count(id) as t from mytable"; return $this->query...($sql); } 下一步在控制器中获取数据，并给ajax提供数据接口。...//测试数据库无限循环取数据 public function getInfiniteData(){ //用户点击数 $page = $_GET['click']; //每次展示条数 $pagesize...= 10; //获取总条数 $total = $this->Mydemo->get_count(); $t = $total0['t']; //算出每次点击的其起始位置 $limit
关于if-else的争议 我之前写了一篇文章《我用规则引擎消除if语句，提高了代码的可扩展性》，这篇文章我想阐述的观点是复杂的if语句可能会影响代码的阅读和代码的扩展性，会将非业务的条件逻辑与业务逻辑混合在一起...时间长了代码会越来越臃肿，因此这种情况下我推荐使用一些设计模式例如策略模式，责任链模式等去优化if语句带来的问题，文中我发现使用规则引擎也能实现类似效果，因此介绍了怎么使用规则引擎Easy Rules去取代...if-else增加了代码复杂度 文章发布后，有很大一部分读者认为只用设计模式会增加代码阅读性，还是会觉得if-else好，就算if写得再复杂，也要使用if-else。...当然也有赞同我的观点的： 统计了下，有八成读者评论是反对用其他方法代替if-else的。所以我还是想写篇文章表达下我的观点。...有的代码 if-else 不仅个数多，而且 if-else 之间嵌套的很深，也很复杂，导致代码可读性很差，自然也就难以维护。
在如今 Python 和 Java 大火的市场前景下，我还是建议，如果你还在学校读书，或者你有大把的空闲时间，不着急去找工作，那就静下心来，好好学习一下 C 语言，会让你受益终生，也会让你的编程之路走的更远...其设计的精髓，其内涵思想，都是值得当下的我们学习与借鉴的 2、C 语言作为我接触编程的开始，对我的影响很大，带我入了 IT 这行，我本人也是极其的喜欢 C 语言，C 语言涉及了很多底层的知识，比如：内存...，由一名后台转算法，仅仅用了 3 个月的时间，但是为什么我能这么快的成功转型呢 扎实的基础功底、快速的学习能力、解决问题的能力、以及个人潜力 扎实的基础功底很重要，基础是什么：数据结构 + 算法，操作系统...+ 计算机网络，Linux + C，数据库 + 设计模式，那么之中就有一门 C 语言，C 是学习编程的基础，很锻炼一个人的逻辑思维能力 快速学习的能力必须具备，干 IT 这行，技术在不断的更新迭代，就的不断的去学习...，这些都是相通的，公司需要我做什么，我快速学习就好 语言是工具，重要的是思想，我很认同这句话，我以前没接触过 go，在百度实习的时候，我导师还给了我 1 周的时间去熟悉，才上项目，以前没咋用 Python
大量delete导致OOM原因 在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下： 1....查询结果集过大 如果在删除前执行了一个查询语句，返回的结果集非常大，而且没有适当地分批处理或分页处理，会导致查询结果集占用过多的内存，从而引发内存溢出。 3....内存泄漏 如果应用程序中存在内存泄漏问题，即对象无法被垃圾回收机制正常释放，而这些对象占用的内存会随着时间的推移而增加，最终导致内存耗尽。 4....未优化的删除操作 如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句，MySQL 可能会执行全表扫描，导致大量的磁盘和内存资源消耗，从而引起内存溢出。 解决这个问题的方法 1....诚邀关注公众号 『 码到三十五 』 ，获取更多技术资料。
这也是我最近遇到的问题，这两个月做了两次技术分享，第一次就遇到上面的情况，有的点因为紧张怎么都想不起来，只能尴尬的说，我回头再重新捋一下发给大家。 为了避免每次遇到这种问题，我得想办法解决。...再从大脑结构来说，你可以理解它们分布在这个位置： 从距离上说，本能脑和情绪脑距离心脏更近，一旦出现紧急情况，它们就会优先得到供血，这就是为什么我紧张的时候会感觉大脑空白，因为最上方的理智脑供血不足了。...而且因为它年龄小，在遇到危险的时候，本身也竞争不过其他两重脑，所以就能解释，为什么人在遇到危险的时候都靠本能反应而不是靠理智。 02 那怎么解决这个问题呢？ 其实很简单，就是打稿子，然后自己多练。...前几天和阿常聊天，她说起将要和小林连麦，想想都觉得会紧张，后来把默默把内容在脑子里过了几遍之后感觉踏实不少。...昨天我看了阿常和小林的连麦，非常稳，这也是我要继续学习的方向。 好了今天的分享就到这里。 今日鸡汤： 自信人生二百年，会当击水三千里。
，所以这就是一个比较好的资源库，有大量的喜欢分享的朋友在上面，所以这就是我的目标。...今天的主题是长亭的 wiki，也就是 wiki.ioin.in。 获取 wiki 平台上所有的文章链接 这个工作肯定不是通过纯手工可以搞定的，必须使用工具，那么自己写工具吗？...保存完之后，就可以用我们的 emeditor，这个编辑器是我最喜欢的，功能很强大，把所有短链接提取出来，如下图： ?...分析获取的链接数据 拿到结果之后，我们要把这里面涉及的网站做个统计，看看哪些网站出现的次数最多，发布的文章最多，这里可以使用 linux 下的两个命令：sort 、 uniq。...下面就可以看小伙伴的博客，如果内容比较好的，我就联系大家了。
分享一个在go tour上看到的练习题，练习里要求用户自己定义一个错误类型，实现 error接口，函数在参数不满足条件的时候返回自定义的错误类型的值。...注意: 在 Error 方法内调用 fmt.Sprint(e) 会让程序陷入死循环。可以通过先转换 e 来避免这个问题：fmt.Sprint(float64(e))。这是为什么呢？...import ( "fmt") type ErrNegativeSqrt float64 func (e ErrNegativeSqrt) Error() string { // 这里直接使用e值会内存溢出..., err } return 0, nil} func main() { fmt.Println(Sqrt(2)) fmt.Println(Sqrt(-2))} 接下来探究一下为什么在练习中把值...可以通过将 e转换成一个非错误类型(未实现Error接口）的值来避免这种情况。 实际上在 Error方法中把 error值直接传递给 fmt包中Print相关的函数都会导致无限循环。
这就需要我们对历史数据进行分析。 有些人的做法是，参考前期的尺码销售比例。...但是，历史数据往往并不能反映消费者的真实需求，有可能你上一季度的订单尺码比例已经失衡。很多消费者没有找到合适自己的尺码走掉了。这样的机会损失无法在数据中直接体现。...也有人结合售罄率（期货制服饰企业常用的一个指标，公式为销量/进货数量）修正历史数据。比方售罄率作为一个权重指数，对销售数据进行加权。...很有可能大部分长袖衬衫款式大码已经没有，导致消费需求被抑制。 靠谱的办法是，还原每个款式每个尺码的真实消费需求，作为尺码参考配比。...我们截取断码临界点前一天的该货品有尺码数据作为参考数据。每款货品皆如此，然后汇总形成某个品类，或者某个版型的尺码配比。 以这样的尺码比例去下单，才会相对可靠。
，导致全球数据量每两年翻一翻。...3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维 首先就是我一直提的数据思维，所谓的数据思维，要重视数据的全面性，而非随机的抽样性。...4 、接下来发生怎样的事情泛互联网化 软件、硬件会免费，成为收集数据的入口行业垂直整合：一开始是软件做硬件、互联网公司做硬件和软件，接下来就是电商做金融、金融做电商、软件公司提供增值服务。为什么？...我现在用的是iphone5的手机，我把iphone4淘汰给我的外婆，我的微信没有删除，搞得我外婆有事没事会用微信喊我，而且也导致我外婆周边的老年人都会要求他的儿子女儿给他们装微信。...而现在阿里积累了海量的数据，开始做增值服务。 金融机构现在做电子商务，我不太看好他们做电子商务，为什么？一个简单的道理，在PC互联网时代里面，基本上所有的电商格局已经基本上大定，这是第一。
在获取数据的时候会根据每个 task 的 respChan 数据来做排序 sender 会将所有的 task 放入到 taskCh 中，发送完毕之后关闭 channel。...worker.wg.Done() }() for task := range worker.taskCh { respCh := worker.respChan // 这里是需要排序的时候为空...return } select { case <-worker.finishCh: return default: } } } worker 主要是处理 sender 发送过来的...taskCh 数据，通过遍历 taskCh 获取 task 之后调用 handleTask 发送 rpc 请求，返回的数据会放入到 respCh 中。...需要注意这里如果是有序的 task ，那么 worker.respChan 为空，然后会为每个 task 创建一个 respChan，在获取数据的时候会根据每个 task 的 respChan 数据来做排序
最近，有位读者问起一个奇怪的事情，他说他想抓一个baidu.com的数据包，体验下看包的乐趣。 但却发现“抓不到”，这就有些奇怪了。 我来还原下他的操作步骤。...在wireshark中搜索baidu的包，发现一无所获 这是为啥？ 到这里，有经验的小伙伴，其实已经知道问题出在哪里了。 为什么没能抓到包 这其实是因为他访问的是HTTPS协议的baidu.com。...而443，则是HTTPS的服务器端口号。 HTTP用的是80端口，如果此时对着80端口抓包，也会抓不到数据。 粗略判断，18号和20号包分别是客户端请求baidu.com的请求包和响应包。...四次握手中，客户端和服务端最后都拥有三个随机数，他们很关键，我特地加粗了表示。 第一次握手，产生的客户端随机数，叫client random。...• 通过设置SSLKEYLOGFILE环境变量，再让curl或chrome会请求HTTPS域名，会让它们在调用TLS库的同时导出对应的sslkey文件。
看上去，这就像是数据库“抖”了一下。今天，我们就一起来看一看这是什么原因。 你的 SQL 语句为什么变“慢”了 在本栏第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》...所以，刷脏页虽然是常态，但是出现以下这两种情况，都是会明显影响性能的： 1. 一个查询要淘汰的脏页个数太多，会导致查询的响应时间明显变长； 2. ...而 MySQL 中的一个机制，可能让你的查询会更慢：在准备刷一个脏页的时候，如果这个数据页旁边的数据页刚好是脏页，就会把这个“邻居”也带着一起刷掉；而且这个把“邻居”拖下水的逻辑还可以继续蔓延，也就是对于每个邻居数据页...小结 今天这篇文章，我延续第 2 篇中介绍的 WAL 的概念，和你解释了这个机制后续需要的刷脏页操作和执行时机。利用 WAL 技术，数据库将随机写转换成了顺序写，大大提升了数据库的性能。...但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件，会发生什么情况呢？又为什么会出现这样的情况呢？
前言开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的。所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。...有些图片有多个标注数据，因为这个数据集的图片中多人脸的，跟前面的数据集不同，前面的都是一张图片只有一张人脸。...第一阶段爬取人脸图片的核心思路就是获取中国明星的名字，然后使用明星的名字作为图片搜索的关键字进行获取图片，然后删除下载过程损坏的图片和没有包含人脸的图片，或者过多人脸的图片（我们只保存一张图片只包含一张人脸的图片...首先获取中国明星的名字，该功能主要在get_star_name.py中实现。获取明显的名字核心代码如下，获取的名字不能保证百分之百正确，所以可能需要手动去检查。...=50) # 把网页数据转换成json数据 js = json.loads(res.text) # 获取json中的明星数据
当您的应用程序运行缓慢时，反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问，一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责，但还有其他潜在恶作剧，包括网络和应用本身。...当然这两者是相互联系的。 如果您的应用程序（或同一网络上的其他应用程序）生成的网络流量压倒可用带宽，则这可能会增加延迟。 延迟 延迟是在应用程序和SQL Server之间发送TCP数据包所需的时间。...专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...要解决哪一个导致您的问题，您可以使用Wireshark或SQL Profiler，因为两者都可以告诉我们大致的应用程序和SQL处理时间（尽管确切的数字可能会略有不同）。...您可以通过运行服务器端跟踪，然后如下所述导出数据来最小化此开销。 或者，如果您对扩展事件和XQuery有信心，您应该可以通过该路径获取类似的数据。
小勤：大海，为什么我从Excel文件夹导入的数据重复了？ 大海：数据给我来试试看？...所以在后续编辑查询的时候我们首先要把合并工作表的内容过滤掉，否则以后刷新数据时会连合并工作表的数据一起导入。...Step-03：添加自定义列，读取工作簿数据，公式=Excel.Workbook([Content]) Step-04：展开table数据 展开后我们又看到了3个表，可源数据里明明只有一个表...【插入“表格”】或【Ctrl+T】或【套用表格格式】或【添加到数据模型】或【“从表格”新建查询】等等方式，使原始的普通的工作表数据装换成的“表格”，有些文章里，作者为了避免与普通工作表的差别，称之为“超级表...Step-05：选择Sheet类别的工作表 经过这样的筛选后，我们最终导入的数据就只有该工作簿中最原始的工作表数据，后续的操作就没有什么差别了，我们继续完成它。
但是短期内，我仍然不看好数据交易，因为现阶段的数据交易缺乏了必要的基础构建 ?...尽管大数据交易平台建设正值爆发期，数据交易号称的市场规模也在不断壮大，同时也有国家大力的政策支持。但是短期内，我仍然不看好数据交易，因为现阶段的数据交易缺乏了必要的基础构建。...但在现阶段，大数据刚刚起步，绝大多数的行业、企业对于本身数据、数据如何使用并不清晰。所谓认知理解基础，指的是知道“我能用数据做什么”、“别人的数据对我有什么作用”、“我的数据对别人有什么作用”等等。...但大数据的能力和价值是抽象的，大部分是非直接的，这就导致很多人对数据价值的认识不到位，甚至不同位置的人之间也存在着严重的断层。...但众所周知，越是高质量的、具有核心竞争力的数据，就越是容易涉及信息安全、信息敏感等问题，因此越是被高度保护、无法获取。
一、背景 官方提供的spring boot starter的配置项，我们用IDE配置的时候一般都有自动提示的，如下图所示 而我们自己自定义的配置却没有，对开发非常不友好容易打错配置，那这个是怎样实现的呢...二、提示原理 IDE是通过读取配置信息的元数据而实现自动提示的，而元数据在目录META-INF中的spring-configuration-metadata.json 或者 additional-spring-configuration-metadata.json...三、实现自动提示 以我这个自己开发的starter中的自定义配置文件为例，如果自己手动创建这些元数据的话工作量比较大，使用IDEA的话有自动生成功能 3.1....重新编译项目 项目在重新编译后就会自动生成spring-configuration-metadata.json文件 四、测试 自定义的swagger配置已经能自动提示了 参考资料 https:/
看上去，这就像是数据库“抖”了一下。今天，我们就一起来看一看这是什么原因。 你的 SQL 语句为什么变“慢”了 在本栏第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》...所以，刷脏页虽然是常态，但是出现以下这两种情况，都是会明显影响性能的： 1. 一个查询要淘汰的脏页个数太多，会导致查询的响应时间明显变长； 2....而 MySQL 中的一个机制，可能让你的查询会更慢：在准备刷一个脏页的时候，如果这个数据页旁边的数据页刚好是脏页，就会把这个“邻居”也带着一起刷掉；而且这个把“邻居”拖下水的逻辑还可以继续蔓延，也就是对于每个邻居数据页...小结 今天这篇文章，我延续第 2 篇中介绍的 WAL 的概念，和你解释了这个机制后续需要的刷脏页操作和执行时机。利用 WAL 技术，数据库将随机写转换成了顺序写，大大提升了数据库的性能。...但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件，会发生什么情况呢？又为什么会出现这样的情况呢？
---- 通过MyReader.py这个程序可以将上一部分的图像列表读取,生成训练和测试使用的reader,在生成reader前,要传入一个图像的大小,PaddlePaddle会帮我们按照这个大小随机裁剪一个方形的图像...VGG神经网络,跟上一篇文章用到的VGG又有一点不同,这里可以看到conv_with_batchnorm=False，我是把BN关闭了，这是因为启用BN层的同时，也会使用Dropout层，因为数据集比较小...，再使用Dropout就更小了，导致模型无法收敛。...训练数据:这次的训练数据是我们自定义的数据集....PaddlePaddle学习之路》笔记三——CIFAR彩色图像识别 下一章：《我的PaddlePaddle学习之路》笔记五——验证码的识别 项目代码 ---- GitHub地址:https://github.com
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