需求背景：有个 调用统计日志存储和统计需求 ，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于 直接入库并发太高，可能会把mysql干垮 。
前文提要 承接前文《一次线上Mysql数据库崩溃事故的记录》，在文章中讲到了一次线上数据库崩溃的事件记录，建议两篇文章结合在一起看，不至于摸不着头脑。 由于时间原因，其中只讲了当时的一些经过以及我当时的一些心理活动，至于原因和后续处理步骤并没有在文章中很清晰的写出来，以致于很多朋友说看得不清不楚的，这里向他们道个歉，主要是上周真的没有足够的时间将两篇文章同时准备好，不然也不会草草结尾了，而且上篇文章中主观因素占了较大的比重，因为回忆起这件事的时候确实有很多想法，因此显得有些个人化、日记化了。 这篇文章就不再
scrapy 自带的重试中间件只支持请求重试，解析函数内异常或者数据入库异常不会重试，但爬虫在请求数据时，往往会有一些意想不到的页面返回来，若我们解析异常了，这条任务岂不是丢了。
OLTP 联机事务处理， on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ，强调内存各种指标的命令率 ，强调绑定变量， 强调并发操作 数据在系统中产生 ，对响应时间要求非常高， 用户数量非常庞大，主要是操作人员，数据库的各种操作主要基于索引进行。
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by 光城
直接来点儿干货吧 对于Python开发环境的安装，语言规则的熟悉过程就不说了，绝大部分Python教材都会讲到，简单说一下我目前使用的版本： Python使用最新的3.6版本，开发环境使用的是Pycharm 2017。基于Windows7环境，Mysql5.3，pip3 自动安装了pymysql,BeautifulSoup等模块。 第一周，通过几十行代码实现了猎聘网人选搜索记录的获取。 import requests from bs4 import BeautifulSoup import re imp
当单个数据库数据量达到一定程度后，我们可以采用多个从库解决读请求的系统瓶颈。 而写请求的系统瓶颈往往需要通过分库解决。
从tushare抓取到的财务数据，最开始只是想存下来，用的办法想简单点，是：插入--报错—update 但发现这个方法太蠢，异常会导致大量无效连接，改为： for idx,row in d2.iterrows(): try: rs=db.getData("select f_Code,f_Time,%s from caiwu where f_Code=:1 and f_Time=:2"%fldname,row["code"],dat)
我们都知道在大多数情况下，通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。对此，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，也就是就是缓存与数据库的同步。
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的便利店物资管理系统，包含了供应商模块、商品档案模块、商品进货模块、商品销售模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，便利店物资管理系统基于角色的访问控制，给管理员、店员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库无法容纳，需要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，如下图：
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 文章简介 工作这几年，技术栈在不断更新，项目管理心得也增加了不少，写代码的速度也在提升，感觉很欣慰，毕竟是在一直进步，但是过程中也有许许多多的曲折，也踩过了数不尽的坑坑洼洼，从一个连百度都不知道用的萌新到一个悠哉悠哉的老油子也不容易，很多人应该都有类似的经历和感受，因此博客中也会整理一些曾经碰到过的事故和问题给自己提个醒。 由于接下来要在perfect-ssm项目中引
公司的一个ETL项目，主要是从Blob上的CSV文件和HDFS平台下载数据并解析后入到业务的Mysql,数据量大概一个小时20个文件左右(基本集中到每个小时的50分左右),每个文件8~20万条数据量，分别入到不同的表, 我们在入库的时候是把文件解析后分成1000条一批批量插入(篇幅有限，这里只聊入库的场景)。用的是jdk1.8的Stream.parallel()的方式并发入库。
消息队列的一个典型应用就是通过异步处理方式，来解决某些场景下的高并发问题 例如日志的收集，特点是数据量大，并发压力大，不宜直接插入数据库，但实时性要求不高，所以适合使用消息队列缓存日志信息，然后批量进行处理 基本思路 （1）日志信息插入队列缓存 （2）定时读取缓存 批量入库 实现 下面是简单的伪代码示例 （1）日志入队 并发量很高，处理过程应尽量简洁 可以做成接口，供日志记录程序调用 //取得日志信息 var info = getinfo(); //添加时间戳 info += "|"
在大多数情况下，我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。所以，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。
作为一名本本分分的练习时长两年半的Java练习生，一直深耕在业务逻辑里，对并发编程的了解仅仅停留在八股文里。一次偶然的机会，接到一个私活，核心逻辑是写一个 定时访问api把数据持久化到数据库的小服务。
数据库的话，使用MySQL。因为沸点内容msg_content中含有emoji表情，所以在建表时字符集编码需要使用utf8mb4。
[CSDN 代码下载,CSDN 太恶心了，下的越多所要积分越高，] 由于 CSDN 下载的越来越多，所需积分也越来越高，为了方便大家，所以将代码上传到 GitHub 仓库中去了，以下是代码仓库链接，代码下载点击 Code -> Download Zip 就可以了，方便的话点击一下右上角的 Star, 感谢。（注：没用过github 的同学一定要学会使用噢） https://github.com/LiuKay/WareHouseManagSys
接了一个小需求，是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右，当时没多想，就觉得是先查询是否存在，再插入这个过程中查询是否存在比较耗时（因为操作记录表比较大），但是后面发现有10%，20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒，并且pgsql数据库cpu变高了很多，波段性的高峰存在。老样子，先查询是否存在慢sql，耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的，他们分别是(公司id，店铺id，xxid)，通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引，而是走了(公司id，店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度，因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义，它满足最左前缀匹配原则，mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询，进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边，我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻，下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
起因：最近同事在做定时打卡的东西，遇到一个诡异的问题，端只是传了一个开始时间跟打卡周期，剩下的打卡时间都是由服务端自己生成的，显示的截止时间有的变成==23:59:59==. 有时候又变成了 ==00:00:00==，没有找到原因，让帮忙找一下原因，之前没有遇到过这种情况，一时来了兴趣。 探究： 通过编写单元测试，过程并没有出错，入库的时候时间确实是23:59:59,入库之后就变了，相关测试代码如下
我用 Python 爬取了全国近 5000 个旅游景点，并结合 pyecharts 来做分析
今天在处理前些天爬取的失败数据记录重新入库的时候发现在存入mysql的时候一直给我报1064错误，
巡检工作是保障系统平稳有效运行必不可少的一个环节，目的是能及时发现系统中存在的隐患。本文介绍了美团MySQL数据库巡检系统的框架和巡检内容，希望能够帮助大家了解什么是数据库巡检，美团的巡检系统架构是如何设计的，以及巡检系统是如何保障MySQL服务稳定运行的。
自接触学习MySQL已有一段时间了，对于MySQL的基础知识还是有一定的了解的。在这一路学习过来，每次不管看书还是网上看的资料，对于MySQL数据类型中的时间日期类型总是一扫而过，不曾停下来认认真真的研究学习。最近在图书馆借了一本关于MysQL的书籍，打算全面的学习研究一遍。
这是我目前见过最好的进销存管理系统项目。功能完整，代码结构清晰。值得推荐。 📚 项目介绍 功能模块 ┌─库存管理 │ ├─入库管理 │ │ ├─采购入库(自动生成采购应付) │ │ ├─采购退货出库(自动生成红字采购应付) │ │ ├─盘盈入库 │ │ ├─涨库入库 │ │ └─其他入库 │ ├─出库管理 │ │ ├─监销售出库(自动生成销售应收) │ │ ├─销售退货入库(自动生成红字销售应收) │ │ ├─盘亏出库 │ │ └─其他出库 │ ├─库存调拨 │
大家好，我是Coder哥，我们继续来聊分布式思想，今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面，记得收藏哟！！！如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的，^_^
背景： 业务发展需要，需要复用历史的表，并且通过表里面原来一个未使用的字段来区分不同的业务。 于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务' 现象： 上线几天之后，业务反馈旧业务的相关数据查询不到了。找后台运维查生产数据库，发现历史数据的biz字段还是null 原因： 自己在本地mysql数据库试了下，好像的确是default没法修改历史数据为null
数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。
之前写过一篇关于环保 HJ212协议解析的博文，有不少做环保行业的人咨询我关于HJ212-2017协议怎么解析，由于我主要是做C++开发的，之前采用C++ Boost asio库编写了一个TCP接收服务端，并解析HJ212-2017协议数据，上传到我的GitHub上面，仓库地址为：https://github.com/ccf19881030/HJ212Receiver，已经在Windows10系统下使用VS2017进行测试过，并且在CentOS8系统下使用Cmake进行编译测试。有需要的话可以自行下载：
我们从三个各方面，前端上报，数据收集和入库，数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
Finer进销存是一款面向中小企业的供销链管理系统，基于J2EE快速开发平台Jeecg-Boot开发，采用前后端分离架构：SpringBoot2.x，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT。项目基于十多年的中小企业管理经验，由ERP领域的资深专家设计；产品分为基础版、标准版、企业版三个版本，可适应不同的管控流程；对于灵活多样的个性化的管理需求，在Jeecg-Boot支撑下，利用其强大的代码生成器，无需写任何代码就可以快速实现大多功能，也可手工加入复杂的业务逻辑！
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Finer进销存是一款面向中小企业的供销链管理系统，基于J2EE快速开发平台Jeecg-Boot开发，采用前后端分离架构：SpringBoot2.x，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT。项目基于十多年的中小企业管理经验，由ERP领域的资深专家设计；产品分为基础版、标准版、企业版三个版本，可适应不同的管控流程；对于灵活多样的个性化的管理需求，在Jeecg-Boot支撑下，利用其强大的代码生成器，无需写任何代码就可以快速实现大多功能，也可手工加入复杂的业务逻辑！公众号Java项目分享 回复2020 获取Java面试宝典
大数据时代，各行各业对数据采集的需求日益增多，网络爬虫的运用也更为广泛，越来越多的人开始学习网络爬虫这项技术，K哥爬虫此前已经推出不少爬虫进阶、逆向相关文章，为实现从易到难全方位覆盖，特设【0基础学爬虫】专栏，帮助小白快速入门爬虫。
老妈：还吴京八经的，特么牛魔王去了都得耕地，唐三藏去了都得打出舍利，孙悟空去了都得演大马戏
在网络超时等问题除外下，要求一次或多次请求同一个资源，对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
最近遇到一个巨坑的bug，mybatis打印出来sql日志显示数据入库成功，但是数据库查询却怎么也查询不到数据，debug日志打了一堆，硬是没发现任何问题。
最近在做一个订单的钉钉审批功能，钉钉审批通过之后，订单更新审核状态，然后添加一条入库，并且更新入库状态：
我们还可以用python脚本将这些采集到的数据按行插入到远程数据库中，或者json格式上送到数据库运维平台的接口达到metrics入库的目的。
Fayson在本文中介绍如何通过shell 和python 脚本获取CM中重要的告警信息，以便更方便的掌握和分析集群以及集群中节点和服务的健康状况。
Ssm服装经销系统，主要分为6个角色：管理员、资料员、采购员、仓库员、售卖员、财务。采购员进行采购入库；仓库员进行采购入库、退货入库、提货出库、折损出库等库存管理；售卖员进行填单的创建，然后去仓库那里提货，或者客户退货入库等操作；资料员管理客户信息、供应商信息、产品的录入等，财务进行月统计；管理员管理用户
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），Android Studio
该文介绍了万达网络科技集团利用 TiDB 实现实时风控平台的技术实践。通过对比 MySQL Galera Cluster、MySQL 主从复制、MySQL Proxy 等方案，作者认为 TiDB 是最适合万达网络科技集团业务需求的数据库。在实时风控平台中，TiDB 的高性能、高扩展性和高可靠性保证了业务的稳定运行，同时简化了业务应用开发和运维，提升了整体效率。
前言：19年11月开始从 【金融】行业转 【物联网】，路途坎坷，一个人摸索前进，不过也学到了很多新的东西，交了很多好朋友，在此感谢各位！ 以下是一些经验分享，希望能帮到有需要的朋友。
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