之前写过一系列RxJava1的文章，也承诺过会尽快有RxJava2的介绍。无奈实际项目中还未真正的使用RxJava2，不敢妄动笔墨。所以这次还是给大家分享一个使用RxJava1解决问题的案例，希望对大家在使用RxJava的时候有一点点启发。对RxJava还不了解的同学可以先去看看我之前的RxJava系列文章： RxJava系列1(简介) RxJava系列2(基本概念及使用介绍) RxJava系列3(转换操作符) RxJava系列4(过滤操作符) RxJava系列5(组合操作符) RxJava系列6(从
当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。
从下单开始、支付、发货，收货，每一个环节，都少不了更新订单，每一次更新又需要同时更新好几张表。 这些操作可能被随机分布到很多台服务器上执行，服务器有可能故障，网络有可能出问题。
可能你最先想到的就是使用数据库的事务保证。比如创建订单时，要同时往订单表和订单商品表中插入数据，那这些插入数据的INSERT必须在一个数据库事务中执行，数据库的事务可以确保：执行这些INSERT语句，共赴生死!
SQL高级 where 条件 查询时，不添加 where 条件, 返回数据表所有行。需要添加限定条件，只返回需要的行。 select 字段列表 from table where 条件； Like 模糊匹配 % 通配符 -- 查找姓张的人 select * from table where name like '张%'; in 语法：一次查询多个符合条件的数据 select 字段列表 from tb where 字段 in (value1,value2,value3); count() 获
使用Docker部署elasticsearch docker下一键启动es，可根据需要的版本号对语句做修改
现在的招聘要求对QA人员的要求越来越高，测试的一些基础知识就不必说了，来说测试知识以外的，会不会一门或者多门开发与语言，能不能读懂代码，会不会Linux，会不会搭建测试系统，会不会常用的数据库，会不会SQL等等，因此我们这篇文章来讲解如何用
在上一篇文章中[常见面试题之缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿]，忘记讲了一个概念——缓存预热，所以在这篇文章补充一下，开一个好头，预热嘛～～～。
客户在使用数据湖时通常会问一个问题：当源记录被更新时，如何更新数据湖？这是一个很难解决的问题，因为一旦你写了CSV或Parquet文件，唯一的选择就是重写它们，没有一种简单的机制可以打开这些文件，找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录，当数据湖中有多层数据集时，问题变得更加严重，数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
关键字：本篇为SpringBoot整合JDBC数据库教程，内容比较简单，比较适合小白学习。
应用程序接口（API）是一种接口，它让应用程序可以轻松地使用另一个应用程序的数据和资源，API 对于一个产品或公司的成功至关重要。
主要是两种：一种，检查属性并发冲突，使用 [ConcurrencyCheck] ;另一种，检测行的并发冲突，使用 rowversion 跟踪属性，如果在保存之前有修改，就报错
📷 在客户端，我们所接触到的绝大部分本地缓存方案主要有localStorage以及sessionStorage,其实Storage除了这两大高频api,另外还有IndexDB、cookies、WebSQL,Trust Token(信任令牌)，cookies相对来说在前端接触比另外几个多点，IndexDB在平常业务中肯定有所耳闻，至于其他的貌似还真没用过🤣 本文是笔者关于IndexDB的一个简单的实践示例，一起来学习下IndexDB，因为有时候，可能真的很有用。 正文开始... 在阅读本文之前，本文主要从以下
上一期101专栏中，我们介绍了如何借助云开发数据库实现小程序的列表触底自动加载功能，相对应的，小程序列表上拉刷新又该如何实现呢？本期专栏就来为大家解答。
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
来源：codeburst.io/best-practices- api-design-61d4697d17ff
在现代浏览器的本地存储方案中，indexedDB 是一项重要的能力组成， 它是可以在浏览器端使用的本地数据库，可以存储大量数据，提供接口来查询，还可以建立索引，这些都是其他存储方案 Cookie 或者 LocalStorage 无法提供的能力。单从数据库类型来看，IndexedDB 是一个非关系型数据库（不支持通过 SQL 语句操作）。
在业务系统中，查询时最容易出现性能问题的模块，查询面对的数据量大，筛选条件复杂，所以在系统架构中引入缓存层，则是非常必要的，用来缓存热点数据，达到快速响应的目的。
我们在访问网站的时候，会从网站服务器中下载很多数据，其中包括css文件、图片文件、js文件、音频文件等等，有时候一个页面这种零零散散的文件就要下载上百个，可以打开浏览器的开发者工具，点击Network就可以看到这些数据的下载：
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载到缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。
前言 作为Node语言的初学者去实践后端开发时，不仅仅有见猎心喜，也有一些忐忑，好在大家都很open，给予了很多建议和分享，到目前为止，也成功建立了三个基于Node.js + TypeScript + IMServer 1 的工程，也是时候将自己最近的学习过程进行总结，下面就以一个小小的开发任务为载体分享下我的成长过程。 需求 在完成Node工程的搭建之后，我接受到第一个Node后台开发任务：定时将企业微信的组织架构信息拉取到业务数据库系统中，并且提供手机号查询用户查询接口。一开始对这个任务还是比较乐观的，
作为Node语言的初学者去实践后端开发时，不仅仅有见猎心喜，也有一些忐忑，好在大家都很open，给予了很多建议和分享，到目前为止，也成功建立了三个基于Node.js + TypeScript + IMServer 1 的工程，也是时候将自己最近的学习过程进行总结，下面就以一个小小的开发任务为载体分享下我的成长过程。
Python作为一门多用途的编程语言，拥有强大的数据库编程功能，适用于各种应用场景，从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程，包括连接到数据库、执行查询、操作数据，以及高级技巧和性能优化。
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/IndexedDB_API
1.事务介绍： 1.1.事务的定义： 事务就是指作为单个逻辑工作单元执行的一组数据操作，这些操作要么必须全部成功，要么必须全部失败，以保证数据的一致性和完整性。 1.2.事务具有ACID属性： o 原子性(Atomic)：事务由一个或多个行为绑在一起组成，好像是一个单独的工作单元。原子性确保在事务中的所有操作要么都发生，要么都不发生。 o 一致性(Consistent)：一旦一个事务结束了(不管成功与否)，系统所处的状态和它的业务规则是一致的。即数据应当不会被破坏。 o 隔离性(Isolated)：事务应该
好了，你填写了所有的输入域，提交了这个表单（没有任何验证错误），瞧：你又回到了相同的表单，所有的格子里面都是空的。发生了什么，数据都到哪儿去了？
当今的图书销售行业有数据量大、数据结构复杂、数据变化和流动频繁的特点，加上如今的网商平台越来越发达，各行各业的电子化信息化管理的趋势非常明显，图书销售的管理将是一个非常具有实用性的工具系统。有了这样的系统，我们可以通过事务命令的封装、提供比较友好的用户界面，使管理人员便于使用和操作，便捷地实现以往繁琐的图书销售管理操作。
Order 服务调用 Pay 服务，刚好网络超时，然后 Order 服务开始重试机制，于是 Pay 服务对同一支付请求，就接收到了两次，而且因为轮询负载均衡算法，落在了不同业务节点！所以一个分布式系统接口，须保证幂等性。
缓存是系统性能提升优先法宝，在互联网应用系统中，屡试不爽。网上有很多资料介绍缓存理论及使用策略，本文就不再涉及了，今天简单将缓存做个归类，重点分享以前在实际业务中碰到场景以及如何使用。
并发任务强调在一个时间段内同时执行，而一个时间段由多个单位时间累积而成，所以说并发的多个任务在单位时间内不一定同时在执行。在这里，我举一个生活的例子，来比喻并发与并行。
数据模型是现实生活中数据的抽象，用来描述数据的概念和定义，是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。 常用的数据模型有以下三种：
前面三篇介绍了Jetpack 架构组件中 最重要 的部分：生命周期组件-Lifecycle、感知生命周期的数据组件-LiveData、视图模型组件-ViewModel。 这篇，就来探索下目前android开发中 最优秀、讨论最多的架构模式—— MVVM 。
前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的？》，今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。
随着互联网的高速发展，市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用，用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信，打开一个页面要十几秒，发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好，响应速度快，缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种：分布式缓存如redis、memcached等，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。
缓存在分布式系统中应用广泛，如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践，让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
上集：微服务业务开发三个难题－拆分、事务、查询（上） 上集我们阐述了使用微服务体系架构的关键障碍是领域模型，事务和查询，这三个障碍似乎和功能拆分具有天然的对抗。只要功能拆分了，就涉及这三个难题。 然后我们向你展示了一种解决方案就是将每个服务的业务逻辑实现为一组DDD聚合。然后每个事务只能更新或创建一个单独的聚合。然后通过事件来维护聚合（和服务）之间的数据一致性。 在本集中，我们将会向你介绍使用事件的时候遇到了一个新的问题，就是怎么样通过原子方式更新聚合和发布事件。然后会展示如何使用事件源来解决这个问题，
触发器（Trigger）是 MySQL 中非常实用的一个功能，它可以在操作者对表进行「增删改」 之前（或之后）被触发，自动执行一段事先写好的 SQL 代码。
A：可以使用 外部数据源 来实现，目前支持 HTTP 请求和云函数（自定义代码）两种方式，详情请参见 数据源自定义方法。
GraphQL 是 Facebook 开发的一种 API 的查询语言，与 2015 年公开发布，是 REST API 的替代品。
更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？ 2）假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？ 3）假设两个线程同时更新同一个数据，A线程先完成第一步，B线程先完成第二步怎么办？ 其中，第1个问题就存在5种组合方案，下面逐一进行介绍（以上3个问题因为紧密关联，无法单独考虑，下面就一起说明）。 ◆ 组合1：先更新缓存，再更新数据库 对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要
一、概述 随着浏览器的功能不断增强，越来越多的网站开始考虑，将大量数据储存在客户端，这样可以减少从服务器获取数据，直接从本地获取数据。 现有的浏览器数据储存方案，都不适合储存大量数据：Cookie 的
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