最近，小F在知乎上看到一个关于抖音的问题。里面提到了，目前我国人均每天刷短视频110分钟。看这数据，看来小F又被平均了。不过老实说，只要一打开抖音，小F确实是有一种停不下来的感觉～所以还是少刷抖音，多看书。要不然时间全流逝了。本期就给大家用数据分析一下在抖音，什么类型的视频最受欢迎。/01/数据获取数据来自于第三方监

之前看到一个帖子说的挺好，项目开发尽量不要自己造轮子，能用开源项目或者SAAS服务尽量用，很多事情都是跟时间赛跑。如果大家有个人项目或者公司内部测试项目，，推荐大家尝试一下，挺方便的，不用自己搭建数据库，在家或者公司随时可以访问。SQLAlchemy是Python中最常用的访问数据库的ORM库，MemFireDB兼容Postgres接口，所以可以直接把Mem

记录一下搭建SpringCloud过程中踩过的一些坑，测试的东西断断续续已经弄了好多了，一直没有时间整理搭建过程，时间啊~时间~Spring版本SpringBoot：2.0.6.RELEASESpringCloud：Finchley.SR2多环境配置切换使用Sp

并发管理的并发请求表fnd\_concurrent\_requests，这个表存在三个时间：requested\_start\_dateThedateandtimewhenuserswanttherequesttostartrunning（用户希望请求开始运行的日期和时间）request\_dateConcurrent

任务计划的条件：1.在未来的某个时间点执行一次某个任务(atbatch)2.周期性的执行某个任务(cron)at在指定时间执行任务_用法_at\选项参数\\时间\_选项参数_\l      查看作业\c      显示即将执行任务的细节\d      使用任务id号

TiDB已经在项目中使用，从了解来看，它主要解决的是分布式事务的问题，而我们实际使用场景，却是大数据量下不需要关注分表；最近实在忙加懒，一直没时间看TiDB的原理。今天看了下PingCAP3篇入门介绍，收获挺多；首先TiDB的存储使用的是KV，名字叫TiKV，实际数据落地使用的是Facebook开源的RocksDB；RocksDB只能支持单机存储

在多线程编程环境下并发安全队列是不可或缺的一个重要工具类，为了实现并发安全可以有两种方式：一种是阻塞式的，例如：LinkedBlockingQueue；另一种即是我们将要探讨的非阻塞式，例如：ConcurrentLinkedQueue。相比较于阻塞式，非阻塞的最显著的优点就是性能，非阻塞式算法使用CAS来原子性的更新数据，避免了加锁的时间，同时也保证了数据的

中间件：一种提供在不同技术、不同的软件之间共享资源的程序，更大化了利用了数据库的性能，可以无限扩展（注：真实环境中并非如此）数据库的中间件：　　mysqlproxy（官方版本）性能低，需要lua脚本　　atlas性能低，响应时间长　　amoeba陈思儒研发一、先搭建一个主从关系的服务器在主、从服务器上安装mysql

RDB在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存中。Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了。再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是

场景：用户签到/分享功能，每天只能签到一次或分享一次数据库：id  user\_id  add\_time  逻辑分析：用户每天进行分享或签到，得到积分，数据库通过以上字段进行记录，同一时间不可插入多条，一天只能有一条记录，插入前判断是否当天已插入过问题点：用户连点、并发请求等会导致同时插入多条记录，导致积分异常解决方案：使用文件锁，经过