如何在混沌演练的场景中降低应用的MTTR，必须需要根据监控定位，然后人工进行反馈进行处理吗？是否可以自动化，是否有方案可以降低混沌演练过程中的影响？以此达到快速止血，进一步提高系统的稳定性。本篇文章将根据一些思考和实践来解答以上问题。

最近在读《数据密集型应用系统设计》，其中谈到了zookeeper对容错共识算法的应用。这让我想到之前参考的zookeeper学习资料中，误将容错共识算法写成了2PC（两阶段提交协议），所以准备以此文对共识算法和2PC做梳理和区分，也希望它能帮助像我一样对这两者有误解的同学。

1背景最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。这张表情况如下：1、拆分了多个库多张表2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分由于库表拆分按照商户编码，有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家，这样就造成了严重的数据倾斜。在增加字段的时

本片内容是【AI思维空间】ChatGPT纵横编程世界，点亮智慧火花的续作，主要记录组内开发小伙伴儿们在开发过程中的实际应用案例，记录典型案例，尽量不要和其他人重复，以解决开发过程中的实际问题为主，设计、方案、编码、测试、集成、部署等等；目的：贡献最佳实践，

中国软件领域规模最大、影响最广的学术会议——CCF中国软件大会(ChinaSoft2023)在上海国际会议中心开幕。

Debug的时候，都遇到过手速太快，直接跳过了自己想调试的方法、代码的时候吧……一旦跳过，可能就得重新执行一遍，准备数据、重新启动可能几分钟就过去了。好在IDE们都很强大，还给你后悔的机会，可以直接删除某个StackFrame，直接返回到之前的状态，确切的

摘要：在大数据领域中，HiveSQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，HiveSQL查询的性能往往不尽人意。本文针对HiveSQL的性能优化进行深入研究，提出了一系列可行的调优方案，并给出了相应的优化案例和优化前后

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