在一次上线时，按照正常流程上线后，观察了线上报文、接口可用率十分钟以上，未出现异常情况，结果在上线一小时后突然收到jsf线程池耗尽的报警，并且该应用一共有30台机器，只有一台机器出现该问题，迅速下线该机器的jsf接口，恢复线上。然后开始排查问题。

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。

启动是App给用户的第一印象，一款App的启动速度，不单单是用户体验的事情，往往还决定了它能否获取更多的用户。所以到了一定阶段App的启动优化是必须要做的事情。

有很多的服务器选项会影响这MySQL服务器的性能，比如内存中临时表的大小、排序缓冲区等。有些针对特定存储引擎（如InnoDB）的选项，也会对查询优化很有用。

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，

本文目标是：了解查询的核心原理，对比SQL查询优化技巧在h2database中的落地实现。前提：为了贴近实际应用，本文CodeInsight基于BTree存储引擎。数据查询核心原理数据库实现查询的原理：遍历表/索引，判断是否满足where筛选条件，添加到结

什么是wasm组件？wasm全称WebAssembly，是通过虚拟机的方式，可以在服务端、客户端如浏览器等环境执行的二进制程序。他有速度快、效率高、可移植的特点。对我们Web前端工程最大的好处就是可以在浏览器端使用二进制程序处理一些计算量大的处理，使用他比

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