Tinylog可以与池连接一起工作吗？

Tinylog是一个轻量级的Java日志框架，它提供了简单易用的API来记录日志。与池连接一起工作的概念不太清晰，但可以假设你指的是与连接池一起使用。

连接池是一种用于管理数据库连接的技术，它可以提高数据库访问的性能和效率。通常情况下，连接池会在应用程序启动时初始化一定数量的数据库连接，并将这些连接保存在一个连接池中。当应用程序需要访问数据库时，它可以从连接池中获取一个可用的连接，使用完毕后再将连接放回连接池中，以便其他请求可以继续使用。

Tinylog本身并不提供与连接池直接集成的功能，但可以通过在应用程序中使用连接池来管理数据库连接，然后使用Tinylog来记录与数据库操作相关的日志信息。这样可以将数据库操作的日志与应用程序的其他日志分开记录，方便排查问题和监控数据库性能。

对于Java应用程序，常见的连接池有Apache Commons DBCP、HikariCP和C3P0等。你可以根据自己的需求选择适合的连接池。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，供参考：

云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云数据库 Redis：https://cloud.tencent.com/product/redis
云数据库 MongoDB：https://cloud.tencent.com/product/cynosdb-mongodb
云数据库 TDSQL-C：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc

请注意，以上仅为示例，具体选择还需根据实际需求和项目要求进行评估和决策。

点击关注公众号，Java干货及时送达背景前段时间，日志框架各种爆雷，包括：Log4j 1.x, Log4j 2.x, Logback 等都有爆雷，几乎是团灭： Log4j 2.3.1 发布！又是什么鬼？？ Logback 也爆雷了，惊爆了。。。 Log4j, Logback 都是主流的日志框架，功能也非常强大，不仅仅是日志记录，所以，功能多，自然也会带来更多的漏洞。。其实我们使用日志框架，最多的还是记录系统日志，其他的乱七八糟的功能用的非常少，所以，如果你想寻求一款简单的日志记录框架，可以试试这款轻

大家好，我是DD。今天跟大家聊聊这个问题：SringBoot整合tinylog时控制台打印红色的Apache相关日志最近我花了几周时间，把SpringForAll社区 3.0上线了(http://spring4all.com)，社区的建设目标与之前一样，希望能够构建一个垂直于Java与Spring开发者的高质量技术社区！目前，已经有接近1000名注册用户，每天也有不少读者会发布一些帖子，我会带头帮助大家解决问题，当然也希望更多小伙伴加入进来，尤其是哪些遇到瓶颈，不知道如何提升的（帮助别人解决问题就是很好

五、核心概念 5.1.表引擎（Engine）表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition）表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard）一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication）简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster）可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错）（2）不支持索引（3）数据存储在磁盘上优点：（1）小表节省空间（2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s）创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序（2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本（4）支持数据采样创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192

1 时隔两年再一次的面临离职找工作，这一次换工作有些许的不舍，也有些许的无奈。个人所在的技术团队不错，两年时间成长了很多，也很不舍这个团队。但是，由于公司的某些原因和对于自身未来发展的综合考虑，又不得不得离去，去寻找更合适的地方成长和发展。相比于两年前，现在找工作没有那么的着急，也没有那么的迫切，也没有特别想去的公司，反正去大厂互联网公司基本都是加班加点的。也许，这是工作三年的我即将面临的一个坎吧。对于未来的选择和考虑，对于未来的恐惧吧。也许我是杞人忧天，也许是上天注定我将去某一家公司，不管怎样，坚持

Java高级开发工程师，面试总结

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来源：www.e4developer.com/2018/08/06/ Spring Boot是最流行的用于开发微服务的Java框架。在本文中，我将与你分享自2016年以来我在专业开发中使用Spring Boot所采用的最佳实践。这些内容是基于我的个人经验和一些熟知的Spring Boot专家的文章。在本文中，我将重点介绍Spring Boot特有的实践（大多数时候，也适用于Spring项目）。以下依次列出了最佳实践，排名不分先后。 1、使用自定义BOM来维护第三方依赖这条实践是我根据实际项目中的经历总结

时隔两年再一次的面临离职找工作，这一次换工作有些许的不舍，也有些许的无奈。个人所在的技术团队不错，两年时间成长了很多，也很不舍这个团队。但是，由于公司的某些原因和对于自身未来发展的综合考虑，又不得不得离去，去寻找更合适的地方成长和发展。相比于两年前，现在找工作没有那么的着急，也没有那么的迫切，也没有特别想去的公司，反正去大厂互联网公司基本都是加班加点的。也许，这是工作十年的我即将面临的一个坎吧。对于未来的选择和考虑，对于未来的恐惧吧。也许我是杞人忧天，也许是上天注定我将去某一家公司，不管怎样，坚持做最好的自己！不停进步，不停成长！2面试汇总下面将最近面试遇到的一些题目进行汇总如下，希望对现在正在找工作的同学和现在面临毕业找工作的同学有所帮助。

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