MessageBroker与AMQP简介MessageBroker是一种消息验证、传输、路由的架构模式，其设计目标主要应用于下面这些场景：消息路由到一个或多个目的地消息转化为其他的表现方式执行消息的聚集、消息的分解，并将结果发送到他们的目的地，然后重新组合相应返回给消息用户

今天在豆瓣小组里看到了一个关于djangononrel的帖子，通过回帖发现好多人对这个项目乃至整个Django社区的消息都非常滞后。比如有人还在以为djangononrel能merge到Django的官方代码里……实在是看不下去了以后我就回帖了：\djangononrel的实现是采用在内存里模拟SQL数据库操作的方式，尤其是

这两天在学习mysql的读写分离和负载均衡，尝试了主从模式和mysqlcluter，最后还是选择了一主多从，然后读写分离，这比较适合读量大的网站。然后对于mysql的负载均衡器，起先尝试了一下SQL请求路由器Amoeba(http://www.oschina.net/p/amoeba)，读写分离不错，但是不支持事务，因为我测试的网站是采取spring

数据源连接池使用druid其他的数据源基本原理相同spring中配置默认数据源连接池如下：<!数据源配置,使用BoneCP数据库连接池   <beanid"dataSourceOne"class"com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"initmethod"

记录下本年度最新的面试题：20190424//某互联网公司,劳工资源管理方向职位1.bio/nio/aio介绍下,粘包、拆包问题怎么解决？2.数据库四个特性是什么，事务传播性是怎么样的？spring事务和数据库事务的区别关系3.HashMap/concurrentHashMap区别和底层实现、TreeMap特点4.sql优化

问题：https://leetcodecn.com/problems/perfectsquares/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fleetcodecn.com%2Fproblems%2Fperfectsquares%2F)给定正整数n，找到若干个

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

分页查询的需求想必大家都做过吧，很简单，无非就是查询SQL后面加上limitpageNum,pageSize，复杂点的话加个排序。虽说它简单吧，但真正封装过分页组件的同学应该也不多吧，很多时候都是上网copy一份或者拿前辈封装好的。这篇文章呢，我就讲一下我是怎么做分页的，以及分页有哪些需要注意的点。

一、思路波动数列是经典赛题，要求计算满足特定条件的数列数量。本文将详细解析解法，帮助算法初学者掌握状态设计和转移技巧。二、完整代码Cincludeincludeusingnamespacestd;constintMOD100000007;//自定义取模

兄弟们，咱们搞技术的，特别是和数据库打交道的，有没有过这种经历？平时在开发环境写代码，数据量就几百条，那SQL写得叫一个“行云流水”，各种SELECT，各种LEFTJOIN连得飞起，跑起来也是嗖嗖的。结果一上线，真实数据量一上来，刚开始还好，过了一个月，突