当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时就需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。谈优化前的准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，需要使用已有的一张表作为实际例子。表名：order\_history。描述：某个业务的订单历史表。主要字段

几年前，我提交了一个漏洞：几百万机票火车票订单用户名明文密码泄露。邮箱，用户身份证，姓名，密码，手机号等重要字段都可以直接明文读取，当时是利用mongodb数据库的未授权访问脚本，稍加修改，批量扫描后发现的漏洞，有国内多家科技媒体跟进报道，搞的我压力也很大，因为数据没有泄露，只是存在漏洞被我提交到360。这种就属于未能遵循简单基础的安全原则，锅可以由商家背。

一、背景随着公司业务的发展，商品库存从商品中心独立出来成为一个独立的系统，承接主站商品库存校验、订单库存扣减、售后库存释放等业务。在上线之前我们对于核心接口进行了压测，压测过程中出现了MySQL5.6.35死锁现象，通过日志发现引发死锁的只是一条简单的sql，死锁是怎么产生的？发扬技术人员刨根问底的优良传统，对于这次死锁原因进行了细致的排

Guava的两种缓存策略缓存在很多场景下都需要使用，如果电商网站的商品类别的查询，订单查询，用户基本信息的查询等等，针对这种读多写少的业务，都可以考虑使用到缓存。在一般的缓存系统中，除了分布式缓存，还会有多级缓存，在提升一定性能的前提下，可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩，也能降低分布式缓存的负载。Guav

其实代码中经常会遇到跟主流程分支出去的异步逻辑，比如说：爬虫处理逻辑中，进行心跳打点，订单处理中，需要触发用户的个人信息变更等。这个时候就应该使用观察者模式。EventBus是Guava的事件处理机制，是设计模式中的观察者模式（生产/消费者编程模型）的优雅实现。对于事件监听和发布订阅模式，EventBus是一个非常优雅和简单解决方案，我们不用创建

经过前两篇文字的分析与设计，我们已经可以搭建出一个能够支持多游戏多渠道的聚合SDK服务端，但这只是理想化状态下的一个简化模型。如果接入渠道的逻辑都是按照理想化的简化过程来构建，那么对于支付的请求，我们可以简化成这样几步：1.游戏客户端创建订单。2.游戏客户端（通过TYPESDK客户端）调用渠道lib库中相应接口，发起支付。3.用户在弹出的

  最近和朋友打算搞个网站，试水阶段不想投入太多资金，同时要有现成的开源代码可参考，所以PHP是首选了，一个虚拟主机一年才400块，1G空间还和MySQL共享空间，真便宜啊~~~  以前一直用.net开发，习惯了强类型语言的严谨，突然使用动态的PHP，还有些不太适应，言归正传吧。  电商网站最核心的订单的处理，如何在大并发时候产生连续的订

1\.什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。2\.表分区与分表的区别分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。分表与分区的区别在于：

一、缓存式的Web应用程序架构：　　在Web层和db层之间加一层cache层，主要目的：减少数据库读取负担，提高数据读取速度。cache存取的媒介是内存，可以考虑采用分布式的cache层，这样更容易破除内存容量的限制，同时增加了灵活性。二、业务拆分：　　电商平台，包含了用户、商品、评价、订单等几大模块，最简单的做法就是在一个数据库中分别创建users、sh

京喜APP最早在2019年引入了Swift，使用Swift完成了第一个订单模块的开发。之后一年多我们持续在团队/公司内部推广和普及Swift，目前Swift已经支撑了70%以上的业务。通过使用Swift提高了团队内同学的开发效率，同时也带来了质量的提升，目前来自Swift的Crash的占比不到1%。在这过程中不断的学习/实践，团队内的CodeReview，也对如何使用Swift来提高代码质量有更深的理解。