本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
6.4 配置元件 1 CSV Data Set Config CSV Data Set Config是用来做参数化的常用元件。通过右键点击菜单，选择“添加->配置元件->CSV Data Set Config”而获得。其界面如图41所示。
如何快速入门数据库？以我个人经验来看，数据库功能和性能测试是一条不错的捷径。当然从公司层面，数据库测试还有更多实用的功能。这方面，美团点评使用的是知名工具sysbench，主要是用来解决以下几个问题： 统一测试方法，以便测试结果的可重复和可对比。 结合美团点评的业务特点和硬件特性，得到最优的参数配置。 扩展sysbench的测试能力，比如增加对JSON测试的支持。 数据库测试虽然入门简单，但是却能在测试中获得对数据库、操作系统等的感性认识，为日后深入的研究数据库和性能调优打下很好的基础。如果你不满足于仅仅使
库设计： 1、数据库名称要明确，可以加前缀或后缀的方式，使其看起来有业务含义，比如数据库名称可以为Business_DB(业务数据库）。 2、在一个企业中，如果依赖很多产品，但是每个产品都使用同一套用户，那么应该将用户单独构建一个库，叫做企业用户中心。 3、不同类型的数据应该分开管理，例如，财务数据库，业务数据库等。 4、由于存储过程在不同的数据库中，支持方式不一样，因此不建议过多使用和使用复杂的存储过程。为数据库服务器降低压力，不要让数据库处理过多的业务逻辑，将业务逻辑处理放到应用程序中。
对于上面的取钱这个事情，如果有一步出现错误的话，那么就会取消整个取钱的动作，但是如果在第5步，系统后台已经把钱减了，但是ATM机没有取出来，那么就应用到mysql中的事务。简单地
应用场景： 银行取钱，从ATM机取钱，分为以下几个步骤 1 登陆ATM机，输入密码； 2 连接数据库，验证密码； 3 验证成功，获得用户信息，比如存款余额等； 4 用户输入需要取款的金额，按下确认键； 5 从后台数据库中减掉用户账户上的对应金额； 6 ATM吐出钱； 7 用户把钱拿走。 对于上面的取钱这个事情，如果有一步出现错误的话，那么就会取消整个取钱的动作，但是如果在第5步，系统后台已经把钱减了，但是ATM机没有取出来，那么就应用到mysql中的事务。简单地 来说，就是取钱这7步要么都完成，要么就啥也不做，在数据库中就是这个道理。
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AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
-许多NoSQL数据库的批评者老说NoSQL数据库不支持事务。 事务是一个有用的工具，他可以帮助编程者解决一致性的问题。然而，NoSQL的推崇者并不担心这个问题，原因就是面向聚合的NoSQL数据库是支
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可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。
1 FTP Request Default 即FTP请求默认值。 图片 多个FTP请求具有相同的配置时，可以把这些相同的点提取出来； 且只需要配置一次。 参数 说明 Name 控制器名称，可为空 Comments 随意设置，可为空 Server name or IP 被测试对象的地址 Port Number 指定的FTP传输端口号 Remote File 远程FTP服务器文件路径 Local File 本地文件路径 Local File Contents 本地文件内容 Get（RETR） 下载
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。
Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
缓存通常使用 Redis / Memcached 等高性能内存缓存来实现, 本文以 Redis 为例讨论缓存应用中面临的一些问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1: 关于ID生成器。 如果一个转化流程里的两个分支分别使用了Generate ID组件， 请注意“计数器名称”，这个很重要。 1） 如果改名字不同，则最总汇总结果中的id是会分别生成的，也就是说会出现重复的id。
关于数据库范式，时常有听说过，一直没有详细去了解。一般数据库书籍或数据库课程会介绍范式相关内容，范式也经常出现在数据库考试题目中。不清楚你是否对范式有比较清晰的了解呢？本篇文章我们一起来学习下数据库范式吧。
在 2007 年，有个意大利西西里岛的小哥 Salvatore Sanfilippo（antirez） 和朋友创建了一个访客信息网站：LLOOGG.com。这个网站为其他网站提供各种信息的统计（包括访客 Ip、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等信息）。
最近一段时间，一直在和PostgreSQL社区合作开发TDE（Transparent data encryption，透明数据加密）。研究了一些密码学相关的知识，并利用这些知识和数据库相结合。本文将会以数据库内核开发角度，从以下3个维度和大家讲述TDE。
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持，为此目的提供了无缝的工具。
大家好，上节介绍了Access数据库表中常见的概念，Access数据库中表的部分主要难点就在于表的设计，本节主要是串联一下Access数据库中表设计时的大概步骤，只先了解即可，具体的内容部分后面根据分解的知识点展开讲解。
本文转载：http://www.cnblogs.com/liuhh/archive/2011/05/14/2046544.html
insertOrUpdate 在我们日常使用中比较常见，那么它是如何实现的呢，不知道大家有没有考虑过呢？
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz，文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案，可以为类似的需求提供一定的启发。
如果在面试或与资深人事交流的过程中，你能有效合理地展示出本章所给出的一些知识点，那么对你的评价就会是“对数据库有深入了解”，甚至能加上“有设计数据表的经验”，即便你说有过3年商业项目数据库操作的经验，那么别人也能相信。 相反，如果一个工作经验满3年的程序员或许动手编程能力不差，但无法在交流沟通过程中证明这点，或者干脆不知道怎么证明，那么对他的评价往往可能是“数据库层面，有过商业项目的经验，但只会些基本的增删改查（顶多再加上会视图存储过程等技术），无法独立担当数据库方面的工作”。 下面列些数据库方面的常见面试
所谓系统设计，就是给一个场景，让你给出对应的架构设计，需要考虑哪些问题，采用什么方案解决。很多面试官喜欢出这么一道题来考验你的知识广度和逻辑思考能力。
Link：https://journals.asm.org/doi/epub/10.1128/msphere.00916-21
前面的几篇文章中，我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句，甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询，这些基本功相信你也一定掌握的不错，那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字，能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。
和隔壁组的老哥聊天，老哥最近面了十几个候选人，他觉得合格的只有四五个。我问他主要问了什么？他重点提到了Redis。
原文链接 译者：魏勇 Trident 中含有对状态化（stateful）的数据源进行读取和写入操作的一级抽象封装工具。这个所谓的状态（state）既可以保存在拓扑内部（保存在内存中并通过 HDFS 来实现备份），也可以存入像 Memcached 或者 Cassandra 这样的外部数据库中。而对于 Trident API 而言，这两种机制并没有任何区别。 Trident 使用一种容错性的方式实现对 state 的管理，这样，即使在发生操作失败或者重试的情况下状态的更新操作仍然是幂等的。基于这个机制，每
拼团功能，当 A 客户开团之后（两人团），如果 B 和 C 同时支付，如何规避两人同时将拼团人数增加。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇：查询优化器概念之关于优化器组件。
隔离级别定义了一个事务可能受其他并发事务影响的程度。隔离级别的设置决定了数据库系统在并发环境下维持数据一致性的方式以及可能出现的问题（如脏读、不可重复读和幻读）。
自增主键没有持久化是个比较早的bug，这点从其在官方bug网站的id号也可看出（https://bugs.MySQL.com/bug.php?id=199）。由Peter Zaitsev（现Perco
前面因为项目数据导数据，我们介绍过《Oracle通过ODBC连接SQL Server数据库》，在实际导入过程中新的数据表结构里面存在不少ID的列，所以就用到了Oracle的序列，这一章我们就来介绍一下Oracle的序列（Oracle Sequence）。
一，题记 所有的业务系统，都有生成ID的需求，如订单id，商品id，文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键，在它上面会建立聚集索引！ ID生成的核心需求有两点： 全局唯一 趋势有序 二，为什么要全局唯一？ 著名的例子就是身份证号码，身份证号码确实是对人唯一的，然而一个人是可以办理多个身份证的，例如你身份证丢了，又重新补办了一张，号码不变。 问题来了，因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时，如果身份证是被盗的情况下，你是没有办法在系统里面注销的，因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。 也就是说，
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
高并发场景下，爆炸性大量的对数据库的请求操作不仅会占用十分高比例的网络带宽，导致其他应用对数据库的请求受阻，还会导致从库与主库的延迟大大增加，降低了从库数据的不准确率，也降低了缓存的命中率。 如下图：
当 Redis 用作缓存时，其目的就是为了减少数据库访问频率，降低数据库压力，但是假如我们某些数据并不存在于 Redis 当中，那么请求还是会直接到达数据库，而一旦在同一时间大量缓存失效或者一个不存在缓存的请求被恶意攻击访问，这些都会导致数据库压力骤增，这又该如何防止呢？
本篇文章会介绍Redis在项目开发中会有那些应用场景，对每个应用场景会有一个简要概述，并且会在接下来的时间对每个场景整理出文章与对应代码供开发者阅读。
redis是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行，并支持持久化的NoSQL数据库。
如果一个包含多个步骤的业务操作，这些操作被事务管理，那么这些操作要么同时成功要么同时失败
上面三个方法都是原子性的,并且这个原子性是由信号量模型实现放保证的,在java中信号量的实现是有类Semaphore实现的，下面看看下面代码，
在许多计算设置中，相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如，跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而，事件发生的规模是巨大的，每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加，但是，处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小，信息量也可能过大，无法方便地放在存储中。
在分布式系统中，有一些场景需要使用全局唯一 ID ，可以和业务场景有关，比如支付流水号，也可以和业务场景无关，比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID，或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等，好的全局唯一 ID 需要具备这些特点：
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