当对数据修改时，如果两个线程同时去修改同一条数据，这样产生的结果就不是我们预期的结果。这时候就需要对修改操作进行加锁，让jvm里同一时刻只能有一个线程能够执行修改方法。    下面是一个未加锁的修改方法：   public void update（Entry entry）｛    dao.update（entry）;

前言默认情况下，用nacossdkcsharp集成ASP.NETCore的配置系统，是基于JSON格式的数据。随着业务系统的多样化，可能用的配置格式也是各有千秋的。有的会用yaml/yml，有的会用ini，有的会用xml，等等。那么如果我们存在nacos里面的配置数据是非JSON格式的，我们要怎么去适配呢？老黄在下面为大家一一解答

Memcached作为一款很强大的分布式缓存，经常被用到大型的互联网应用中，比如新浪微博等都采用memcached做缓存。Memcached也经常和MySQL组合做数据缓存。具体的介绍请参考官方网站：www.memcached.org这里通过安装配置Memcached，并通过Java客户端来使用memcached进行存储和读取缓存数据。

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一、SparkStreaming连Kafka（重点）方式一：Receiver方式连：走磁盘使用HighLevelAPI（高阶API）实现Offset自动管理，灵活性差，处理数据时，如果某一时刻数据量过大就会磁盘溢写，通过WALS（WriteAheadLogs）进行磁盘写入,0.10版本之后被舍弃,相当于一个人拿着一个水杯去接水，水龙头的

3.8<fontcolorredjson模块重点</fontjson模块是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串，并且也可以反序列化还原回去。不同语言都遵循的一种数据转化格式，即不同语言都使用的特殊字符串。（比如Python的一个列表\1,2,3\利用json转化成特殊的字符串，然后在编码成bytes

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在mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术，跟sqlserver的表分区类似，我们知道当数据量达到T级别的时候，我们的磁盘，内存就吃不消了，针对这样的场景我们该如何应对。一：分片   mongodb采用将集合进行拆分，然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案。!(http://static.oschina.net/uplo

一、命令的方式做分页1、常见的分页方式：fromsizeelasticsearch默认采用的分页方式是fromsize的形式，但是在深度分页的情况下，这种使用方式的效率是非常低的，比如from5000,size10，es需要在各个分片上匹配排序并得到5000\10条有效数据，然后在结果集中取最后10条数据返回。除了会遇到效率上的问题

和OLAP由于侧重点不同，对数据库和软硬件系统的要求也不同。当投资有限，无法兼顾时，会有适当的取舍，比如OLTP系统。容量不是第一需求。如果条件允许，磁盘最快，容量小一点也没关系。绝大多数OLTP系统的数据都在100TP以下，甚至有些企业的核心系统为了高性