现在假设需要对get\_app模块内的create\_app函数做单元测试，同时create\_app函数调用了另一模块utils的load\_yaml函数。由于模块utils的load\_yaml函数可能处于开发阶段或是需要通过网络传输数据，从而导致测试的不便。这时就需要对load\_yaml做一个mock.patch，即伪造一个load\_

背景2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、D

之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文末有链接)，这次来说说分库分表的实现过程。概念解析垂直分片按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的

前言当今企业发展不再以大为目标，而更多追求强和快，因为只有后者才能适应时代变化让企业处以不败之地，我们称这个时代为快鱼吃大鱼的时代，追求快和强也是企业的新形态。传统行业小到菜场经济，大到航空航天，在逐步被互联网和创新颠覆。由于数字化、智能化给企业发展和管理带来的竞争压力，更多以敏捷为起点的跨职能协作正在逐步发展，特别是电子商务领

在互联网公司或者一些并发量比较大的项目，虽然有各种项目架构设计、NoSQL、MQ、ES等解决比较高的并发访问，但是对于数据库来说，压力还是太大，这时候即使数据库架构、表结构、索引等都设计的很好了，但是还是扛不住的，主从复制通过读写分离缓解读负载。但是像淘宝这种项目，单一数据库肯定是不行的，为了解决这个问题，就可以使用分库分表PS：这是一篇学习博

 每次写博客，第一句话都是这样的：程序员很苦逼，除了会写程序，还得会写博客！当然，希望将来的一天，某位老板看到此博客，给你的程序员职工加点薪资吧！因为程序员的世界除了苦逼就是沉默。我眼中的程序员大多都不爱说话，默默承受着编程的巨大压力，除了技术上的交流外，他们不愿意也不擅长和别人交流，更不乐意任何人走进他们的内心！  题外话说多了，咱进入正题： 

作者：李坤热点问题概述一直以来，TiDB的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点

要测试一下新功能，需要测试环境下的数据库有大量的数据，一个个插入显然不现实，需要了解一下存储过程https://www.cnblogs.com/endtel/p/5407455.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fendtel

本文将简单介绍HotSpot虚拟机中用到的锁优化技术。自旋锁互斥同步对性能最大的影响是阻塞的实现，挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态中完成，这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力。而在很多应用上，共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间。若实体机上有多个处理器，能让两个以上的线程同时并行执行，我们就可以让后面请求锁的那个线程原地自旋（

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。