随着业务的不断增长，支撑业务系统的压力也逐渐增加，会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险，检测产品或系统的稳定性、可靠性，而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的，所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中，把压测做到常态化，做成平常的一件事。

InnoDB存储引擎最早由InnobaseOy公司开发（属第三方存储引擎）。从MySQL5.5版本开始作为表的默认存储引擎。该存储引擎是第一个完整支持ACID事务的MySQL存储引擎，特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读，非常适合OLTP场景的应用使用。目前也是应用最广泛的存储引擎。

ThreadLocal（TL）、InheritableThreadLocal（ITL）和TransmittableThreadLocal（TTL）在不同场景下有不同用途，本文我们来分析一下

在mysql未支持json数据类型时，我们通常使用varchar、blob或text的数据类型存储json字符串，对mysql来说，用户插入的数据只是序列化后的一个普通的字符串，不会对JSON文档本身的语法合法性做检查，文档的合法性需要用户自己保证。在使用时需要先将整个json对象从数据库读取出来，在内存中完成解析及相应的计算处理，这种方式增加了数据库的网络开销并降低处理效率。

本文从EXPLAIN分析SQL的执行计划开始，进行示例展示，并对输出结果进行解读，同时总结了EXPLAIN可产生额外的扩展信息以及EXPLAIN的估计查询性能，整篇文章基于MySQL8.0编写，理论支持MySQL5.0及更高版本。

稳定性治理是一个长期的过程，要把稳定性的工作融入到研发过程中，一方面要有意识尽量别埋坑，比如微服务强调中间件隔离，我们就不要混用中间件了，另一方面稳定性问题要一步到位，比如治理超时时间，要有个完整规范定义超时时间，并在研发过程中对新增接口、历史接口都配置合理，且能够动态更新。

大促备战，最大的隐患项之一就是慢SQL，对于服务平稳运行带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道的。本文主要介绍对于慢SQL的排查、解决思路，通过

本文介绍了一种基于线上流量实现对重构系统进行功能和性能验证的实践方案。针对线上流量如何拦截、如何录制、如何存储、如何回放以及如何发压均作了详细说明，为具有类似需求的读者提供了一种可供参考的思路。1业务背景随着百川项目的启动，中台需要对订单流量收口，将ECL

线段树（SegmentTree）是常用的维护区间信息的数据结构，它可以在O(logn)的时间复杂度下实现单点修改、区间修改、区间查询（区间求和、区间最大值或区间最小值）等操作，常用来解决RMQ问题。RMQ(RangeMinimum/MaximumQuery

1它是什么（协程和Kotlin协程）1.1协程是什么维基百科：协程，英文Coroutine\2为什么选择它（协程解决什么问题）异步场景举例：1.第一步：接口获取当前用户token及用户信息2.第二步：将用户的昵称展示界面上3.第三步：然后再通过这个toke