这款插件是今天在研究互推联盟页面在荣誉站点的点击率统计时发现的，感觉非常给力，一个顶四！ 先来几张截图： 全部功能菜单： 非常详细的访客清单，还可以看到蜘蛛爬行痕迹： 访客总览图：
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去年8月，我用 .NET Core 重写了我的博客系统。经过一年多的优化，服务器响应速度从上线时候的 80ms 提高到了现在的 8ms，十倍提速。可惜由于部署在国外，自然不可抗力会导致中国用户晚上访问速度不稳定。本文分享网络正常的前提下，我做了哪些优化和提升，希望能帮到大家。
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TPS(Transactions Pre Second)：tps为事务每秒的请求次数，事务是什么呢？spring框架有本身自带的事务传播性，数据库也有事务，当数据库开启事务后，当前线程改变数据库数据，并未提交当前事务，那其他线程读数据库的时候会出现脏读，幻读。所以从上面可以看出来，一个事务包含包含请求，处理，响应。
多年以后，面对人工智能研究员那混乱不堪的代码，我会想起第一次和S君相见的那个遥远的下午。那时的B公司，还是一个仅有6个人的小团队，Mac和显示器在桌上依次排开，大家坐在一起，不需要称呼姓名，转过脸去，对方就知道你在和他说话。一切看起来都那么美好，我们所有人，都希望自己和这个公司能够一起成长。
在项目中会遇到这样记录文章或者其他内容阅读量的需求，最常规的方案就是每一次读取内容的时候把内容表中阅读数的值+1。这个方案非常简单而且也很容易实现，但是这个方案有几个问题：
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。
分布式系统主要的目的之一就是解决大量用户的高并发问题。自己做过几个业务系统，也和别人聊过他们所做过的业务系统，其实大家都使用了相同的数据库，有的系统会使用 Redis 缓存，会使用 MQ 做系统解耦，有的也会使用搜索引擎。这些系统的构件相同的地方都是在处理数据，只不过职责不同罢了。归纳有以下几类：
从数据文件中读取测试数据，驱动测试过程的一种测试方法。数据驱动可以理解为更高级的参数化。
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 文/devinnzhang 腾讯TEG事业群——前端开发 工程师 0写在前面 前端持久化就是要将数据永久的保存在前端，让数据难以删除或者删除后能够重新恢复。存储的数据可以理解为是一种 “僵尸数据”，下面介绍一种前端持久化方法 -- evercookie。 （左右滑动查看代码） 1evercookie简介 evercookie是由Samy Kamkar（美国白帽黑客、安全研究员）开发的一组jsApi，它的目的在于持久化cookie，即使用户清除标准cookie、Fl
1、大型网站的自强之路 当年马云筹办阿里巴巴的时候并没有说我要做个大型网站，搞个双11，成交额做到千亿级别；马化腾也没有说以后我要做个通讯工具，让13亿乃至更多用户都成为我们的用户……我们现如今看到的各个大型网站或产品都是一步步踏踏实实走过来的，在各种坑和故障中成长起来的。 1.1、一台电脑就是服务器 做过课程设计或者毕业设计的计算机相关的同学都应该有过搭建项目的经验。画一堆界面，结合js和后台实现数据的展现，当然还要有数据来源——数据库，启动一个容器比如tomcat，那么我们就可以在本机上访问我们的网站了
在互联网项目开发中，缓存的应用是非常普遍了，缓存可以帮助页面提高加载速度，减少服务器或数据源的负载。
一般在项目中，最消耗性能的地方就是后端服务的数据库了。而数据库的读写频率常常都是不均匀分布的，大多情况是读多写少，并且读操作（select）还会有一些复杂的判断条件，比如 like、group、join 等等，这些语法是非常消耗性能的，所有会出现很多的慢查询，因此数据库很容易在读操作的环节遇到瓶颈。
如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩
1 从mysql读数据到hdfs： mapreduce读数据库数据到hdfs使用map读取，连接数和map数对应，读的时候会锁表读取全量数据，此时，其它更新或者写入操作就会处于等待状态。所以读的数据库尽量不能为主库，而是用从库，主库主要负责写，从库主要负责读。若锁表读取主库全量数据，其它业务操作就会处于等待状态。 2 从hdfs写入数据到mysql： mapreduce从hdfs写数据到数据库，连接数对应reduce数据量。刚开始将hdfs数据读到数据库机器的内存中，最后通过事物将内存中所有
说起口袋精灵、以太猫、MLB Crypto Baseball等游戏，你也许不陌生，这些宠物收藏及交易类游戏曾风靡一时。
奶奶从路边捡来一只小鸡。它总是喳喳的叫，但是周末我坐在那里的时候，它就会蹲在我脚上，很安详的样子。然后小鲜肉就过来说：麻麻，我好想吓唬它。小鸡被吓的到处乱串。我说了挺多话没法让小鲜肉停下来。我就叹了口气在那里看着。一个5岁的孩子本来就不具备换位思考的能力。还有一个问题，我其实根本不知道小鸡是怎样想的。只是觉得它趴在我脚上的时候很安心很安静。晚上下班我会把手伸到笼子里陪它待一会儿，因为我想它是很想自己的妈妈的。 本文首发于静儿1986的博客，原文地址是http://www.cnblogs.com/xi
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
MQTT （Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是一种标准化的发布/订阅消息传输协议，设计于1999年，最初是为了在卫星之类的物体上使用。它是一个非常轻量级的协议，由于对带宽需求很低，从而成为了 M2M 通信或物联网应用的理想选择，现在已经成为这类场景最常见的协议之一。 本文会对该协议及一些使用范例做以简介，虽然没打算写成 MQTT 的综合性参考指南，但会提供足够的信息，让开发人员了解到如何安装运行这一协议。如果想要更深入地了解，可以参考 HiveMQ
点击上方蓝字每天学习数据库 数据的价值到底是什么，数据的成本又是什么，如何高效低成本的管理数据？对于这些“灵魂”拷问，首度以腾讯云数据库负责人形象亮相的林晓斌，在2019年中国数据库大会现场给出了答案。 腾讯云数据库负责人林晓斌 极致开放性，“能上”也“能下” “数据的价值就是降低企业的决策成本，为了降低决策成本，上云成为必然选择，而云一定要有开放性。”林晓斌强调。 企业将“身家性命”一样的数据放在云上，一旦用户“上”了云，却下不来，对于企业来说，会有被锁定的风险，所以腾讯云所说的开放性意味着可以
我们开门见山，这个很好理解，双写就是说，一份数据在数据库存一份，在缓存中也存一份，给缓存一个过期时间，当读不到缓存时从数据库读出来然后写入缓存。
作为一个.Net攻城狮已经4年有余了，一直不温不火，正好近来项目不是很忙，闲得无聊，搞一搞新技术，一方面是打发无聊的时间，一方面也是督促自己该学习辣！身边的大神都转行的转行，加薪的加薪，本人比较懒，只想搞技术 [哭笑] ，也是怀着小小的梦想，做一个系列文章可以和大家一起进步，讨论，希望总阅读数能上1万（已实现12月28日19:41），阅读2万（2019年4月3日19:36），3万(2019年5月28日09:37)，4万？嗯，哈哈哈哈
[toc] 背景 大型互联网网站及应用是随着业务的逐步发展与不断创新慢慢演化而成的。在这个进化过程中，会有一些通用的问题需要解决，也会有一些常规的中间件需要构建，本文将对这个演化过程中涉及的分布式技术
网上关于安全狗的sql绕过研究，大多数是fuzz绕过的帖子，fuzz方法常常使用注释绕过，涉及到数据库特性，而且广泛用于注释语法的星号（*）可能会被网站自带的防恶意代码模块拦截了，在实践中体验不好。太多fuzz过waf的文章，多数是使用注释绕过，在我看来，所有fuzz绕过，本质就是正则匹配逃逸。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性，十分适合现在很多的场景，因此也已经在各种项目中被广泛使用，但随之而来的问题就是，只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了，你如何解决一致性问题？ 改造思路一：先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现： 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
动态应用，是相对于网站静态内容而言，是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件，比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： 1）Web前端系统 2）负载均衡系统 3）数据库集群系统 4）缓存
读写锁内部维护了两个锁，一个用于读操作，一个用于写操作。所有 ReadWriteLock实现都必须保证 writeLock操作的内存同步效果也要保持与相关 readLock的联系。也就是说，成功获取读锁的线程会看到写入锁之前版本所做的所有更新。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
只要使用Redis做缓存，就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。比如将商品的库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是不能接受的。
简介 SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统。它的设计目标是嵌入式的，目前Android和iOS的设备内置的都是SQLite数据库。SQLite虽然娇小，但也支持事务和多数的SQL92标准。 主要特点 Zero-Configuration 无需安装和管理配置。 Serverless 无需服务器支持。 Single Database File 数据文件存储在一个单一的磁盘文件。 Stable Cross-Platform Database File 数据库文件格式跨平台，无论
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
我们帮助行业客户进行上云业务迁移，Oracle的业务数据迁移几乎成了必然遇到的问题。对Oracle的数据高可用，作为云架构师，应该说是必须懂。今天我们从入门开始，介绍一些常见的问题。
需要评估项目读数据业务逻辑耗时,以确保读请求结束，写请求可删除读请求造成的缓存脏数据。
休眠一段时间再删的目的是，假如请求 A 进来先删了 Redis 中的数据，然后再还没来得及更新数据库的时候，请求 B 进来了，读取到的是数据库的旧数据；接着请求 A 更新完了 DB，再删 Redis；然后请求 B 再把读取到的旧数据写到 Redis 中，这样还是会导致数据库和 Redis 数据不一致。休眠一段时间就可以保证请求 B 能把读取数据库和写 Redis 的步骤执行完，执行完后请求 A 再去删 Redis，就可以把 Redis 中的旧数据删除。 所以休眠的时间应该大于请求 B 读数据库和写 Redis 的总时间。如果不是要求强一致性，不推荐这种做法，休眠一段时间体验不太好。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
当使用缓存时，无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统，会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例，来说明具体的过程。
爬虫项目开发的第一步，首先需要对我们想要实现的爬虫项目的功能进行定位和分析，即进行需求分析工作。
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
首先，缓存由于其适应高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
作者 ：专注J2EE 来源 ：博客园 引言 为什么写这篇文章？ 首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是
多用户对数据库的并发访问带来几个问题，如脏读（dirty read）、幻读（phantom read）、更新丢失（lost update）和不可重复读（nonrepeatable read）。
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作：
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