在现代软件开发中，数据库是一个不可或缺的组成部分。而MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序中。在开发过程中，我们经常需要从MySQL数据库中检索数据，并在代码中对查询结果进行处理。然而，查询结果并不总是如我们所期望，有时可能为空。因此，在处理从MySQL数据库查询的对象时，我们需要谨慎地考虑如何处理可能的空值情况，以确保应用程序的稳定性和可靠性。
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，由布隆于1970年提出。它由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成。其主要应用是判断一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器具有空间效率和查询时间远远超过一般算法的优点，但也存在一定的误判率和删除困难的缺点。
我们都知道，学安全，懂SQL注入是重中之重，因为即使是现在SQL注入漏洞依然存在，只是相对于之前现在挖SQL注入变的困难了。而且知识点比较多，所以在这里总结一下。通过构造有缺陷的代码，来理解常见的几种SQL注入。本文只是讲解几种注入原理，没有详细的利用过程。 如果想要了解Access的详细手工注入过程，可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12643011.html 如果想要了解MySQL的详细手工注入过程，可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12655316.html 如果想要了解SQL server的详细手工注入过程，可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12675023.html
SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断，前端传入后端的参数是攻击者可控的，并且参数被带入数据库查询，攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。
预计于2022年11月份发布的 WordPress 6.1即将来临，从目前传出来的消息看是非常值得我们期待的，因为WordPress 6.1将带来不小的变化，明月对有关WordPress 6.1相关更新消息进行了一番梳理和筛选，总结出来几条值得我们期待的几个比较大的更新。
如果程序性能随着时间推移不断降低，那很有可能是因为数据库查询变慢了，随着数据库规模的增长，这一情况还会变得更糟。优化数据库有时很简单，需要在程序和数据库之间加入缓存。大多数数据库查询语言都提供了explain语句，用来显示数据库执行查询时采取的步骤。从这些步骤中，我们经常能发现数据库或索引设计的不足之处。过 ，在开始优化查询之前，我们必须要知道哪些查询是值得优化的。在一次典型请求中，可能要执行多条数据库查询，所以经常很难分辨哪一条查询较慢。Flask-SQLAlchemy提供了一个选项，可以记录请求中执行的
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是Redis面试当中和实际开发中，经常需要考虑的一个问题。很多人对该问题的产生、原因和解决方案还是不够清晰。其实大家针对该三种情况，去仔细分析一个产生的原理就能很好的找到一个好的解决方案。
布隆过滤器是一种空间效率高、误判率低的数据结构，可以用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。在解决缓存穿透问题时，可以使用布隆过滤器在查询缓存之前进行快速判断，如果判断不存在，则可以直接返回，而不触发后续的数据库查询操作。
第一个shiro项目，里面的realm是框架自带的，原数据是ini文件里面的，也就是之前认证的时候，shiro框架会自己用默认的认证规则到ini文件里面进行认证。现在想要自己改认证的数据源，那么就需要自己写认证规则
对象关系映射 (ORM) 使得与SQL数据库交互更为简单，不过也被认为效率不高，比原始的SQL要慢。
在软件工程领域，特别是在大量依赖数据库和缓存机制的系统中，有效处理缓存未命中对于性能和可扩展性至关重要。优化缓存使用并最小化冗余数据库查询的两种高级策略是缓存空值（Null Values）和使用布隆过滤器（Bloom Filters）。本文将深入探讨这两种方法。
灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B testing，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
在缓存命中率低的情况下，大量查询请求会穿透缓存到数据库，因为数据库对于并发的承受能力有限，一旦数据库承受不了大量查询任务，就会导致查询变慢，导致大量的请求阻塞在数据库查询上，造成应用服务器的连接和线程资源被占满，最终导致系统崩溃。
如果对进行过WordPress 性能优化，需要一个直观简单的查看方式的话，那么就可以使用下面所提及的代码，通过这段代码，可以在直观或者在html 源代码查看数据库查询次数、查询时间及内存占用。代码本质
在启用缓存后，相同的请求在缓存有效期内不会再去读取数据库。但是，如果在此期间修改了数据库中的数据，接口返回的数据就无法保证与数据库一致。因此，在进行增、删、改操作时，需要刷新缓存。
MappedStatement：代表要发往数据库执行的指令，可以理解为是 SQL 的抽象表示。
目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存，利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵，将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结
React Native (简称RN)是Facebook于2015年4月开源的跨平台移动应用开发框架，是Facebook早先开源的JS框架 React 在原生移动应用平台的衍生产物，目前支持iOS和安卓两大平台。RN使用Javascript语言，类似于HTML的JSX，以及CSS来开发移动应用，因此熟悉Web前端开发的技术人员只需很少的学习就可以进入移动应用开发领域。
对查询集可以再次调用过滤器进行过滤，也就意味着查询集可以含有零个、一个或多个过滤器。过滤器基于所给的参数限制查询的结果。
Redis 监听默认 6379 的端口号，可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式，叫做 Redis Serialization Protocol（RESP，Redis 序列化协议），发消息或者响应消息需要按这种格式编码，接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本，其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展，比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
作者：赖铭 导语：出于安全考虑，一些敏感信息是需要加密存入数据库的。这样即使被黑客脱库，也能最大限度的避免损失。 数据加密并不是难事，各种现成的加密库可以轻松实现高强度的加密。对于加密标准的选择，根
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询，然而，索引创建的好，并不意味着查询就一定快，影响查询效率的因素特别多，今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QSqlDatabase数据库模块的常用方法及灵活运用。
布隆过滤器本质上就是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
在Web应用程序中，数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架，提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧，从入门到精通，帮助您构建高效的应用程序。
当我们提到缓存系统中的问题，缓存雪崩是一个经常被讨论的话题。缓存雪崩是指在某一时刻发生大量的缓存失效，导致瞬间大量的请求直接打到了数据库，可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。尤其在高并发的系统中，这种情况会导致连锁反应，整个系统可能会崩溃。
WP_Query 是 WordPress 中最重要的 class，几乎每个页面都是用它来获取文章，但是它最大的问题是，对文章进行查询的时候是直接到数据库查询的，结果没有被缓存起来，所以真正实现站点的 0SQL 就是这里。
他又又又双叒叕踩坑了！这个系统的架构是一个非常典型的小型创业公司的微服务架构。系统的架构如下图：
也是热点key问题，就是一个高并发访问并且缓存重建较为复杂的key突然失效了，这里的key失效可以理解为某电商平台在节日大促，同时段大量请求访问一个商品，这个商品key会存在一个固定TTL，若TTL到时了，key消失，仍有大量请求访问该商品，这个key的重建业务复杂，耗时又高。于是，请求都来到数据库拿数据，瞬间给数据库造成了巨大的压力。
原始数据存储在 DB 中（如 MySQL、Hbase 等），但 DB 的读写性能低、延迟高。
🎉欢迎来到Java学习路线专栏~那些让我苦笑不得的 Bug：编码之路的坎坷经历
有些时候我们希望减少对数据库的查询来提高程序的性能，因为这些数据不是经常变更的，而是会在很长一段时间内都不会变化，因此，我们每连接一次数据库，都会把相应的结果用文件的形式....
来源：https://www.cnblogs.com/jojop/p/14106671.html
1 击穿: 指的是单个key在缓存中查不到，去数据库查询，这样如果数据量不大或者并发不大的话是没有什么问题的。
随着业务中缓存及分布式锁的加入，业务代码变的复杂起来，除了需要考虑业务逻辑本身，还要考虑缓存及分布式锁的问题，增加了程序员的工作量及开发难度。而缓存的玩法套路特别类似于事务，而声明式事务就是用了aop的思想实现的。
在浏览器中按 F12 打开浏览器控制台，进入网络标签，然后刷新页面或重新触发请求，就能看到请求的信息了。
在 Django 中，你可以使用单行查询来获取关联模型的数据。这通常涉及使用查询集的 select_related 或 prefetch_related 方法，这两个方法允许你在一次数据库查询中获取关联模型的数据，而不是分开的多个查询。下面是一些示例：
该文章介绍了Optional类在Java中的使用，包括三种构造方法、常用方法以及使用示例。通过使用Optional类，可以避免空指针异常，提高代码的健壮性。
1.数据关联性删除判断 示例：比如后台发布了一个待抢购的订单，app已经把此单抢购，因为后台没有及时刷新状态，所有如果要删除或下架此笔订单，必须先要验证此订单的状态是否为已经抢购； 2.数据重复录入问题 示例：新增数据的时候，由于网络卡顿原因，提交按钮我重复点击n次，就会发送n次请求，录入n条相同的数据，所有在第一次请求之前，先要把提交按钮设置不可编辑，等待返回结果之后再进行后续操作； 3.表单数据验证 表单验证的时候要验证数据库关键字符的处理，比如英文单引号（'）就要做非法关键字提示； 4.千
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。此外，Redis还支持各种操作，如读取和写入数据、删除和更新数据等。
本文分享一篇关于Redis热门问题，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。针对该文的面试题，我也整理好了，你可以直接点击查看。
今天是删除接口集的操作，删除的话可以做成物理删除和逻辑删除。 由于数据有可能需要被找回，所以采用的是逻辑删除。 首先是删除的JavaScript代码
访问id=1'，页面的返回结果如图4-51所示，程序并没有报错，反而多了一个转义符（反斜杠）。
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上一篇文章，django 实现同一个ip十分钟内只能注册一次 的时候，我们在注册的时候选择使用的使我们的数据库来报错我们的注册的ip信息，可是如果数据量大，用户多的时候，单单靠我们的数据库
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