!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up5410e759aa8ea7d5747ab3d9dcc200d3ffe.png)老孟导读：这是老孟翻译的付费文章，文章所有权归原作者所有。欢迎加入老孟Flutter交流群，每周翻译23篇付费文章，精彩不容错过。原文地址：https:/

环境信息在K8S环境通过helm部署了Jenkins（namespace为helmjenkins），用于日常Java项目构建：1.kubernetes：1.152.jenkins：2.190.23.helm版本：2.16.1如果您想了解helm部署Jenkins的详情，请参考《》问题描述在Jenkins任

OPPO数据库团队负责人，一直专注于分布式缓存、高性能服务器、数据库、中间件等相关研发，后续会持续分享《MongoDB内核源码设计及性能调优实践》。Github账号地址:https://github.com/y123456yz欢迎加入OPPO互联网数据库团队，一起参与公司千万级峰值tps/万亿级数据量文档数据库研发工作，邮箱:yangyazhouop

备注：此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand()或者uuid()会导致性能下降背景在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的创建测试数据的方式

原文:MySQL性能优化(二)：优化数据库的设计(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fvbirdbest%2Farticle%2Fdetails%2F81051579)(https://www.oschina.net/action/G

在不断发展的DevOps世界中，深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念，为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用，但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。在本文中

鸿蒙性能优化宝藏指南：实战工具与代码案例解析大家好呀！今天在翻鸿蒙开发者文档时，意外挖到一个性能优化宝藏库——原来官方早就提供了超多实用工具和案例，但很多小伙伴可能没发现！这篇就带大家手把手玩转这些神器，附上代码级解决方案，让你的应用流畅到飞起🛠️一、鸿

本文分享自天翼云开发者社区《》.作者：罗斌1背景在进行TOPN选路性能摸底时，发现其在100100节点级别以上的两两互相探测情况下的选路性能不太理想，整体压测后分析发现，选路算法部分是整个处理流程的瓶颈点。对此，我分析了下目前计算TOPN路径所使用的深度优

线上服务隔一段时间就卡顿、无响应？排查后发现是并行流在作妖。这篇文章根据实际碰到的线上问题揭露并行流最常见的3个性能陷阱，帮你快速定位和解决问题。开篇：并行流的双刃剑并行流看起来很美——一行代码就能充分利用多核CPU，性能翻倍。但现实往往很骨感：java体