RocketMQ是一款分布式消息中间件，最初是由阿里巴巴消息中间件团队研发并大规模应用于生产系统，满足线上海量消息堆积的需求，在2016年底捐赠给Apache开源基金会成为孵化项目，经过不到一年时间正式成为了Apache顶级项目。<br/早期阿里曾经基于ActiveMQ研发消息系统，随着业务消息的规模增大，瓶颈逐渐显现，后来也考虑过

无论在OLAP还是OLTP领域，Join都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的SQL语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累，Join语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的StreamingSQL来说Join却处于刚起步的状态。其中最为关键的问题在于Join的实现依赖于缓存整个数据集，而Strea

技术背景在微服务架构中，随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂，一个看似简单的前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，那么当整个请求出现问题时，我们很难得知到底是哪个服务出了问题导致的，这时就需要解决一个问题，如何快速定位服务故障点，于是，分布式系统调用链追踪技术就此诞生了。ZipKinZipkin是一个

概述本文主要分享针对想压测OceanBase时需要了解的一些技术原理。这些建议可以帮助用户对OceanBase做一些调优，再结合测试程序快速找到适合业务的最佳性能。由于OceanBase自身参数很多、部署形态也比较灵活，这里并没有给出具体步骤。数据库读写特点压测的本质就是对一个会话的逻辑设计很高的并发。首先需要了解单个会话在

MySQL作为互联网中非常热门的数据库，在高并发业务场景下，一条好的MySQL语句能为企业节省大量的运作时间和成本，这也是为何互联网大厂面试官最爱考察数据库底层和性能调优的原因。因此，了解其底层原理和架构的设计非常重要，尤其是MySQL的存储引擎，很大程度上决定了MySQL整体的执行效率和工作性能。网上有不少关于MySQL调

　　单元测试的重要性这里就不说了，直接进入正题。很多程序员不喜欢写单元测试，导致项目经常会花很多时间去debug，这完全得不偿失。对关键方法进行单元测试，可以在早期业务逻辑还没那么复杂的时候，尽快排除症结。　　在dao，manager，server，web这样的分层项目中，通常单元测试是要写在server层的，因为server层可以测的最多。本文中不介绍

本系列是「RabbitMQ实战：高效部署分布式消息队列」书籍的总结笔记。上一篇介绍了各种场景下的最佳实践，大部分场景可以使用「发后即忘」的模式，不需要响应，如果需要响应，可以使用RabbitMQ的RPC模型。RabbitMQ以异步的方式解耦系统间的关系，调用者将业务请求发送到Rabbit服务器，就可以返回了，Rabbit会确保请求被正确处理，即使

第1章Django高级实战开发企业级问答网站课程项目结合：需求分析/Django高级用法/算法/设计模式/TestCase测试/云计算服务。本章将具体介绍课程的学习内容和目标，描述问答网站的业务场景、用途、重要性、实用性。学习本课程需要具备的知识，项目使用的技术栈，重难点；让同学们对课程的技术范畴，广度和难度有心理准备。演示网站的所有功能，结果导向

背景分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。!(https://stati

查看Windows磁盘分区块大小的若干种办法背景：在3A云服务器上扩容磁盘，随着业务增加不断扩容磁盘，后来发现扩容超过16T就报错，报的错莫名其妙。我在想，我是单机，不是群集啊，咋回事？我切换到英文界面看到原话，原来微软中文版是把clusters当"群集"翻译了，实际上clusters还有"簇"的意思，在磁盘方面，clustersize其实就是units