前面我们讨论了《如何基于幂等表实现幂等处理》，本文我们就来看看如何基于乐观锁、悲观锁来做幂等处理。
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我们需要实现的是大文件的切片上传功能，下面是同事设计的两个相关的MySQL数据表，一个用来记录文件信息，一个用来记录文件的分片信息：
] 10. 表字段注释，每个字段必须设置注释说明; 11. 表字段注释，状态类型的字段必须说明取值规则（比如性别sex取值规则）
1553B总线组成包括总线控制端（BC:Bus Control）、远程终端（RT：Remote Terminal）和总线监视端（MT：Monitor Terminal）。
Elasticsearch中当我们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就可以按照设定的方式导入数据。 有了数据后，我们就需要对数据进行检索操作。根据实际开发需要，往往我们需要支持包含但不限于以下类型的检索： 1）精确匹配，类似mysql中的 “=”操作； 2）模糊匹配，类似mysql中的”like %关键词% “查询操作； 3）前缀匹配； 4）通配符匹配； 5）正则表达式匹配； 6）跨索引匹配； 7）提升精读匹配。 细数一下，我们的痛点在于： 1）ES究竟支持哪些检索操作？ 2）
在面试中，SQL 调优经常是被问及的问题，它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说，SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
原文地址：https://blog.csdn.net/tan_jianhui/article/details/8571342
在没有专门的工作流引擎之前，我们之前为了实现流程控制，通常的做法就是采用状态字段的值来跟踪流程的变化情况。这样不用角色的用户，通过状态字段的取值来决定记录是否显示。
一个模型代表的就是数据库中的一张表，使用的是 think\Model 类，然后可以在其中设定主键、获取器、修改器，简单的说就是一个状态字段有0，1，2这三种状态，然后你可以定义0代表什么，1代表什么，到了输出的时候就能转换成你想要的结果，再者就是时间戳，简而言之，就是一张表的设定可以在这里解决。
这是笔者之前遇到的一个面试题：面试官问海龟的年龄（1000+）在MySQL中用什么数据类型最为合适？为什么呢？
在开发中自己SQL一直写得很随便，为了提升自己的SQL水平，我在写SQL时强迫自己做这些操作，并养成习惯。
工作流(Workflow)，就是通过计算机对业务流程自动化执行管理。它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则自动进行传递文档、信息或任务的过程，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。
接口幂等性问题，对于开发人员来说，是一个跟语言无关的公共问题。本文分享了一些解决这类问题非常实用的办法，绝大部分内容我在项目中实践过的，给有需要的小伙伴一个参考。
一个事务执行过程中看到的数据, 总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的;当然在可重复读隔离级别下, 未提交变更对其他事务也是不可见的.
SD存储卡支持以下两种状态字段:—“Card Status”:已执行命令的错误和状态信息，在响应中显示- 'SD Status':扩展状态字段512位，支持SD存储卡的特殊功能和未来的特定应用功能。
要想db操作的性能足够高，巧妙的设计很重要，事务的操作范围要尽量的小。一般情况下我们都是使用某个orm框架来操作db，这一类框架多数的实现方式都是夸网络多次交互来开启事务上下文和执行sql操作，是个黑盒子，包括对 autocommit 设置的时机也会有一些差异，稍微不注意就会踩坑。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
它是一种特殊的一种存储过程，当表数据发生了新增、更新、删除时，便触发这个存储过程。
原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
今天继续给大家分享继邮件通知、数据库状态回写后的第三种监控文件发送状态的方案：通过监控997功能性确认文件，进行数据状态回写。
我们都知道，在关系型数据库中，索引的存在是非常重要的，但是不合理的索引反而会影响到业务的性能，那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的？如何才能评估索引创建的合理呢？今天我们给出其中一个评估指标：Cardinality
总结：MongoDB 可以每行数据的结构都不同，支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
这是一篇极客时间《代码之丑》读书笔记，学习这课程时觉得里面很多点在现实中经常见到，便结合自己见到的“坏代码”整理出这样一篇文章，在这里也推荐购买极客时间《代码之丑》，个人觉得总结的很好。
hibernate执行更新需要较长时间,因此需要等待,否则无法获得更新后字段
这样就找到规律了，假设数据都为整型或者负整型，我们就可以根据这个规则来实现以下代码：
首先根据I/O请求中的物理设备名查找系统设备表（SDT），从中找出该设备的DCT，再根据DCT中的设备状态字段，可知该设备是否正忙。若忙，便请求I/O进程的PCB挂在设备队列上；空闲则按照一定算法计算设备分配的安全性，安全则将设备分配给请求进程，否则仍将其PCB挂到设备队列。
我们可以看到一共有八种IdType，也就是说八种id生成策略，在之前我们添加一共新用户的id特别长：
你有没有见过某些网站进行一些删除操作之后，你看不到记录了但是管理员却能够查看到。这里就运用到了逻辑删除。
在当下数据爆炸的信息时代，凭借区块链去中心化、点对点和防篡改的特性，“区块链+大数据”已成为研究的热门，可以说，区块链与大数据的结合为今后区块链应用的大规模落地奠定了基础。
从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。
表格是B端产品尤其是数据产品中，最常用的信息展现形态，比如商品列表、订单列表、用户列表，用户行为分析系统的事件列表、指标列表，DMP平台的标签列表、场景列表等，可以说B端产品40%以上的页面是由表格构成。
collect应该说是Stream中最强大的终端操作了,使用其几乎能得到你想要的任意数据的聚合,下面好好分析该工具的用法.
开发软件为IntelliJ IDEA2019，选用Tomcat8作为服务器、数据库为MySQL5.3，jdk为1.8，前端框架为layui
在安服仔的日子里，发现下面的人输出的渗透测试报告结果不规范，主要在报告质量、内容、字体、及修复方案中存在诸多问题，而且大部分安服仔需要对每次的项目结果进行统计整理，方便后续跟踪复测。
你一定经常见到一个两三千行的 controller 类，类之所以发展成如此庞大，有如下原因：
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理，大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
J2SE1.5中java.util.concurrent包的大多数同步器（locks,barriers等）基于类AbstractQueuedSynchronizer(后文简称AQS)的简单框架,该框架(AQS)提供了原子性管理同步状态、排队的阻塞线程和解除线程。本文描述了基本原理、设计、实施、使用和性能框架。
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