就需要服务器引入nginx，Nginx官方宣传5W并发量，利用其反向代理，可以加入很多台Tomcat处理。但是有个问题，多机器Tomcat的Session之间共享问题。这个时候就需要引入Redis作为存储各个Tomcat之间的Session共享问题，同时 redis 也可作为下面的优化使用。一些经常查询的热点数据，可以存入Redis，加快相应速度，也就不用直接取数据库查询了。
Session共享有多种解决方法，常用的有四种： 1）客户端Cookie保存 2）服务器间Session同步 3）使用集群管理Session（如MSM） 4）把Session持久化到数据库 针对上面Session共享四种方法的详解： 1）客户端Cookie保存以cookie加密的方式保存在客户端.优点是减轻服务器端的压力，每次session信息被写在客服端,然后经浏览器再次提交到服务器。即使两次请求在集群中的两台服务器上完成，也可以到达session共享。 2）将session持久化到数据中这种共享ses
8 G Mac + Docker 环境下运行 WordPress ，本地打开站点首页耗时非常长，虽然怀疑是内存不足导致的，但是无凭无据纯属猜测。下面是我的一些分析记录：
比如在SpringBoot中通过修改Application.properties文件 server.tomcat.max-threads=1000
我知道 MySQL 看我不顺眼，不就是他的好基友 Tomcat 不怎么搭理他了吗？ 这能怪我？ 谁让他那么慢？
首先我们要做的是删除掉 webapps 文件夹下不需要的工程，一般是 host-manager、example、doc 等这些默认的工程，可能还有以前添加的但现在用不着的工程，最好把这些全都删除掉。如果你看过 Tomcat 的启动日志，可以发现每次启动 Tomcat，都会重新布署这些工程。
Docker 是⼀个开源项⽬，诞⽣于 2013 年初，最初是 dotCloud 公司内部的⼀个业余项⽬。它基于 Google 公司推出的 Go 语⾔实现。 项⽬后来加⼊了 Linux 基⾦会，遵从了 Apache 2.0 协议，项⽬代码在 GitHub 上进⾏维护。
说明：删除内容、释放空间但不删除定义，也就是数据表的结构还在。与drop不同的是,它只是清空表数据而已,它比较温柔。
http://xjjdog.cn 对200+原创文章进行了细致的分类，阅读更流畅，欢迎收藏。
简介：通过热部署配置，可以便捷地把本地项目发布到远程的 tomcat (发布会不用重启 tomcat 就能看到效果)
前阵子有网友询问，如何优化网站？这个问题真的很大，跟他简单的聊了一下，随便说了几点，觉得有必要整理一篇文章出来，正好前阵子在做爬虫博客，于是把大体思路分享出来，与大家互通有无，共同进步。
1.用户体验差：接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒，用户可能在页面没有完全打开时，就关掉页面离开了，造成用户流失，通过性能优化，减少服务器响应时长，可提高用户体验，较少用户的流失。
Wolfram 云端需要变得更加完美 Wolfram Cloud正式版马上就要上线了！（耶！），现在我的大部分时间是在进行一些完善工作，尽可能做到完美！（顺便提一下, 正式的云端将会变得更加完美! ）大多数时候我主要在考虑它的顶层功能与策略。我倾向于从各个层面考虑问题，但作为CEO，我最终要对所有事情负责。而就在三月初，由于偶然的原因我对一件事物进行了深入的研究。 事情是这样的。作为一个正式的产品系统，Wolfram Cloud 被许多人用来处理各种重要事项，例如公司各项业务等等。因此Wolfram Cl
5.java电商网站，数据库分读写，解决高并发读写的问题，master和slave流量的问题。
查看数据库编码 use xxx show variables like 'character_set_database';
一、增 1. 插入完整数据（顺序插入） 语法一： INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 语法二： INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); 2. 指定字段插入数据 语法： INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…); 3. 插入多条记录 语法： INSERT INTO 表名 VALUES
白天这个网站自上线以来，研究最多的就是WordPress加载慢的问题，前前后后做了很多优化，包括换服务器、更换源码、设置缓存、CDN、优化数据库等等，几乎尝试了自己能力范围内的所有方法，能用的都用了，但还是没能解决加载速度慢的问题。
以前开发项目有开发的环境、测试的环境、还有生产的环境，每经过一阶段就要迁移项目。不同的环境有不同的配置，可能导致不可预估的错误，运维要经常性的改动
特别注意：在SQL语句中，除了数字，其他类型的值，都需要使用引号引起来，否则插入时会报错。
本人将这几天面试的题目总结一些，如果出现错误请指正，谢谢。 1，谈一谈spring。 答：spring是为java程序开发提供的综合性的基础java开发平台，它提供了从表现层SpringMVC到业务层Spring再到持久层springData的一套完整的解决方案。spring的核心有两大块，第一块是AOP，面向切面编程，它将程序与业务分离，集中来解决一些公共问题。第二块是IOC,控制反转，由容器来帮助对象寻找依赖并实现注入。 spring实现了低耦合，它可以与很多主流框架进行集成，如mybbatis，struts等。 2，谈一谈spring IOC/DI。 答：IOC，就是将对象的创建权，交给IOC容器来进行管理，IOC帮助对象寻找对象依赖并注入，而不是由对象主动去找。 IOC容器就像一个婚介所一样，我们先在婚介所登记我们需要怎么样的女朋友，然后婚介所会根据条件来为你提供一个女朋友，你需要做的就是和女朋友谈恋爱就可以。 3，依赖注入的几种方式？你一般选择用哪种注入？ 答：三种方式。setter方法注入、构造器注入、接口注入。 一般使用注解注入方式 4，spring 是如何管理bean的？ spring是通过容器来对bean进行管理。通常我们理解的容器有BeanFactory和ApplicationContext.BeanFactory使用了工厂模式，负责读取bean的配置文档，负责bean的加载,实例化，维护bean之间的依赖关系，负责bean的生命周期。ApplicationContext具有beanfactory的所有功能，同时还提供国际化支持，事件管理，AOP等，因此一般使用ApplicationContext。 spring管理bean的生命周期，先是实例化一个bean,然后使用IOC/DI将需要的对象进行依赖注入，然后进过一系列的调用与使用，最后如果bean不再被使用或者容器销毁则会调用destroy方法进行销毁，生命周期结束。 5，spring的常用注解： 答：@controller,@service,@Repository,@ComPonent 6,springMVC和struts的区别： 答： （1） springmvc的入口是个DispatcherServlet,前端控制器；struts的入口是一个监听器 （2）springmvc是基于方法的实现，传入方法的形参，可以设计为单例模式或者多例模式。struts是基于类的实现，参数为方法的属性。 （3）struts更符合OOP编程思想，springmvc更谨慎，在servlet上扩展。 （4）springmvc可以和spring可以认为是零配置，管理方面和安全方面较struts高。 7，为什么在项目中使用springmvc而不使用struts2？ 答：首先，springMVC是基于方法开发的，struts是基于类开发的； 其次，springMVC可以进行单例开发，struts只能进行多例开发； 最后，springMVC的速度比struts快。 8,说一下Mybatis和Hibernate的区别？ 答：1，mybatis是轻量级的半自动化框架；hibernate是轻量级的全自动框架； 2，使用hibernate开发时开发量要小一点，不用写sql语句，全自动生成；mybatis相对工作量要大，需要写大量的sql语句； 3，mybatis对于sql优化方面要比hibernate好，heibernate会查询出所有的字段，性能会有一点损耗；mybatis可以根据需求自己定制sql语句，实现sql优化。 4，hibernate数据库移植性很强，而mybatis对数据库的依赖性比较强，更换数据库一般需要修改sql语句。 9，sql优化。 答：1，对查询进行优化，避免权标扫描； 2，避免在where子句中对字段进行null判断； 3，避免在where子句中使用<>、！=等操作符; 4，少用in、not in； 5，避免使用like； 6，避免在where子句中进行表达式操作； 7，不要使用太多的索引； 8，不要使用select *，应尽力查询需要的字段。 10，mysql创建自增长列关键词：auto_increment 11，mysql查询前10条数据：select * from employee limit 0,10; 12，oracle三层分页关键词：rownum 13，将一张表数据复制到另一张表：create table sss as (select * from aaa) 14，hashmap和hashtable的区别： 答：hashmap与hasptable都完成了map接口。最主要的区别
刚来公司，跟公司测试环境项目的服务器，环境是linux Centos7.2 所有的tomcat都挂载在docker容器下，所以也就学习了一些简单的docker指令（学习之前请了解什么是docker，并会常用的linux指令）。
在测试环境 Docker 容器中，在跨进程调用服务的时候，A 应用通过 Dubbo 调用 B 应用的 RPC 接口，发现 B 应用接口超时错误，接着通过 debug 和日志，发现具体耗时的地方在于一句简单 SQL 执行，但是耗时超过 1000ms。
导读：本篇记录一次服务器执行MySQL耗时的问题，耗时的问题在于一句SQL执行，耗时超过1000ms，如何解决这个问题？通过这篇文章了解下。
Nginx 动静分离，简单来说，就是把动态和静态请求分开，这里所说的不是将动态页面和静态页面物理分离，可以理解为：Nginx处理静态页面，Tomcat处理动态页面。
编辑Mysql 配置文件(my.cnf),在[mysqld]字段添加以下几行,记录超过1秒请求的SQL语句:
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/702/1.html （复制链接，打开浏览器即可查看）
很多人应该都遇到了在使用phpStudy本地环境测试软件时候打开很慢的问题，甚至动辄达到了1000ms以上，开篇直接给出解决办法：
假如我们要执行的SQL语句为 ：select * from user where age = 45;
https://juejin.im/post/5ce906a3e51d455a2f2201dc
作为后端工程师，经常会需要操作服务器上的文件，比如发布新版本，Tomcat调优，更改服务器配置，查看服务器运行状态等。这个时候就需要掌握一些基本的操作命令。
墨墨导读：本篇记录一次服务器执行MySQL耗时的问题，耗时的问题在于一句SQL执行，耗时超过1000ms，如何解决这个问题？通过这篇文章了解下。
想要优化 MySQL 查询，就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事，包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下：
php7及以后的php版本更新主要方向就是性能优化，所以在项目允许的范围内，尽量使用更高的版本。
索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引
持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试)来验证，从而尽快地发现集成错误。
http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3548540.html
最近有表结构设计中出现了varchar（10000）的设计引起了大家的讨论，我们下面就来分析分析。
原文地址：http://blog.itpub.net/29773961/viewspace-2143726/
最近在使用java操作远程的mysql数据库的时候，第一次请求非常的慢，而且极其容易引起系统的崩溃报错连接超时
一个常见的网站结构如下图。用户请求网站URL，nginx服务器负责负载均衡，将请求路由到具体的业务服务器tomcat；根据具体的业务需求，请求后端的相关服务（service1、service2）。系统数据由缓存（catch）和数据库（DB）支撑；客户端得到页面后，再从就近的CDN拉取需要的图片、js等静态资源；最后浏览器渲染，展现给用户。如下图所示
今天看完了 刘道成 mysql视频（第3遍），通过这一遍才对 触发器 事务 存储引擎 等的使用 豁然开朗，才真正的开始会使用。
本质就是一套基于CS结构的 客户端和服务器程序,最终的数据存储在服务器端的磁盘中
用B+树而非B树考虑的是IO对性能的影响。B树的每个节点都存储数据，而B+树只有叶子节点才存储数据，所以查找相同数据量时，B树的高度更高，IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘中的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存中，只能逐一加载每一个磁盘页
Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作数据库，读写更新等，数据库可能是 mongodb、 es，他们的处理思路都是相似的，只需要将操作数据库的语法更换即可。本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，三种方式。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
关于这种方式的更多内容，可以参考： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/point-in-time-recovery.html
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