可能平常会遇到一些需求，比如构建菜单，构建树形结构，数据库一般就使用父id来表示，为了降低数据库的查询压力，我们可以使用Java8中的Stream流一次性把数据查出来，然后通过流式处理，我们一起来看看，代码实现为了实现简单，就模拟查看数据库所有数据到List里面。比如现在有一张菜单表，具体数据如下：下面我们就来模拟这一操作，递归组装树形结构：@Autowi

APP终端用户总在抱怨应用迟钝，老板也为此苦恼。而这种压力，恰恰成为运维部门彻底修复应用的动力。可从哪儿着手呢?让我们先来分析一下最常见的五种导致应用缓慢的原因，然后再对症下药，找到并修复它们吧!1客户端缓慢  问题：当今基于web的应用倾向于将用户交互工作(通常伴随大量数据)推送到客户端工作站。从那里，JavaScript代码会处理成百上千行的数据，而

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

以下内容为个人理解所得,如要转载,请标明出处:像项目中首页的大广告和商品类目这些不需要经常修改的数据，如果用户每次刷新页面的时候都要去数据库中查询，这样会浪费资源和增加数据库的压力。所以我们想当把这些数据添加到一个缓存中，用户去访问的时候，先去缓存中查找，如果命中失败，再去数据库中查询，然后把查询到的数据添加到缓存中。目前比较

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

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（

在几年前“内卷”已经被一些人使用，而近两年受到各种不可抗力的影响，则进一步加剧了“卷”的程度。为缓解压力摆脱内卷，有越来越多人在开辟副业兼职赚钱，毕竟大家都希望有更多的收入而现在人工智能、大数据与物联网的爆火，在这个全民副业的时代，若是能掌握与这些领域关系密切的Python技术，则能在兼职副业方面获得极其显著的特殊优势。并且现在互联网行业对Python