之前我们已经看过了Golang常见设计模式中的装饰和选项模式，今天要看的是Golang设计模式里最简单的单例模式。单例模式的作用是确保无论对象被实例化多少次，全局都只有一个实例存在。根据这一特性，我们可以将其应用到全局唯一性配置、数据库连接对象、文件访问对象等。Go语言实现单例模式的方法有很多种，下面我们就一起来看一下。饿汉式饿汉式实现单例模式非

slice，中文多译为“切片”，是Go语言在数组之上提供的一个重要的抽象数据类型。在Go语言中，绝大多数需要使用数组的场合，切片都实现了完美替代。并且和数组相比，切片提供了更通用、功能更强大且便捷的数据序列访问接口。1.切片究竟是什么在对切片一探究竟之前，我们先来简略了解一下Go语言中的数组。Go语言数组是一个固定长度的、容纳同构类型元素的

一.类的下标方法类、结构体和枚举可以定义下标，它可以作为访问集合、列表或序列成员元素的快捷方式。可使用下标通过索引值来设置或检索值而不需要为设置和检索分别使用实例方法。可以为一个类型定义多个下标，并且下标会基于传入的索引值的类型选择合适的下标重载使用。下标没有限制单个维度，你可以使用多个输入形参来定义下标以满足自定义类型的需求。下标脚本允许通过

一、前言上篇介绍了Redis的集成过程，可用于解决热点数据访问的性能问题。随着业务复杂度的提高，单体应用越来越庞大，就好比一个类的代码行数越来越多，分而治之，切成多个类应该是更好的解决方法，所以一个庞大的单体应用分出多个小应用也更符合这种分治的思想。于是乎微服务化的概念油然而生，微服务化的第一步就是选择适用的分布式服务框架，基于团队成员有使用

Redis缓存穿透、缓存雪崩缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，

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

1.创建新索引2.新索引创建新mapping3.原索引导出数据到新索引4.新索引创建原索引一致的别名5.删除原索引针对于第四步：这个就要用到索引别名了，如果你最开始建索引的时候没有考虑设计索引别名，那就杯具了。你可以把索引的名称设置成name\_v1 别名设置为name，然后代码里面访问搜索的时候连接的其实是别名na

   我们在做项目的时候经常会遇到很多性能的问题，也成为整个系统优化最疼痛的问题，主要还是因为在用户量大的时候或者就是说高并发访问的时候，我们系统的数据库会有一个限制。当然也可以通过对数据库的优化对系统进行优化，（最常见的数据库优化手段无非就是建索引，explain分析慢sql，以及sql语句的优化或者分库分表等一系列的策略，当然后面我会专门写一篇文章专

浏览记录系统主要用来记录京东用户的实时浏览记录，并提供实时查询浏览数据的功能。在线用户访问一次商品详情页，浏览记录系统就会记录用户的一条浏览数据，并针对该浏览数据进行商品维度去重等一系列处理并存储。然后用户可以通过我的京东或其他入口查询用户的实时浏览商品记录，实时性可以达到毫秒级。目前本系统可以为京东每个用户提供最近200条的浏览记录查询展示。

在数字化时代的今天，我们越来越依赖互联网和计算机技术进行工作和生活。然而，传统的个人电脑（PC）在使用过程中存在一些限制，例如硬件资源的利用率不高、数据安全难以保障等。为了解决这些问题，我们可以将个人PC转变为高效的云电脑，通过远程访问和共享的方式来提高资源利用率和数据安全性。本文将详细探讨这一主题，包括理论、实践和优化的方法。