前言工作中遇到三方闭源的中间件运行起来某项特性不符合需求，但是镜像提供方偏偏又没有将配置文件挂载出来以供修改，这就导致要使软件符合需求地运行只能进入到容器内部修改配置文件后重启，可谓非常之蛋疼。笔者平时对Docker接触不多，好在有同事提到Docker支持将运行中的容器重新打包为镜像，于是网上搜索资料，大致整理出以下步骤解决上面的问题，故有本文聊作记

背景在像微服务这样的分布式架构中，经常会有一些需求需要你调用多个服务，但是还需要确保服务的安全性、统一化每次的请求日志或者追踪用户完整的行为等等。你可能需要一个框架来帮助你实现这些功能。比如说帮你在一些关键路径的请求上配置必要的鉴权或超时策略。那样服务间的调用会被多层中间件所过滤并检查，确保整体服务的稳定性。设计目标

背景不知道是否你还在为下面的问题而困扰：当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。当你需要迁移数据的时候，也还在使用双写的方法，如果是同一个数据

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

对于618、双十一、春运抢票这种高并发、大流量的场景一般都会用到缓存抗住大并发，市面上缓存框架用的最多的无疑就是Redis了，Redis作为稳居世界排名第一的KV内存数据库，同时也是最受欢迎的分布式缓存中间件，是应对高并发，大流量，低延迟业务场景的不二选择。面试必问！下面这十几道题都是关于Redis大厂面试被问到的，基本都跟Redis架构设计与底层原

JDBC与Hibernate在性能上相比，JDBC灵活性有优势。而Hibernate在易学性，易用性上有些优势。当用到很多复杂的多表联查和复杂的数据库操作时，JDBC有优势。相同点：◆两者都是JAVA的数据库操作中间件。◆两者对于数据库进行直接操作的对象都不是线程安全的，都需要及时关闭。◆两者都可以对数据库的更新操作进行显式的事务处理

1\. MySqlMemcached架构的问题　　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　　1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。一、导致SQL执行慢的原因

InnoDB存储引擎最早由InnobaseOy公司开发（属第三方存储引擎）。从MySQL5.5版本开始作为表的默认存储引擎。该存储引擎是第一个完整支持ACID事务的MySQL存储引擎，特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读，非常适合OLTP场景的应用使用。目前也是应用最广泛的存储引擎。

本次慢sql优化是大促准备时的一个优化，优化4c16g单实例mysql支持QPS从437到4610，今天发文时618大促已经顺利结束，该mysql库和应用在整个大促期间运行也非常稳定。本文复盘一下当时的sql优化过程1.问题背景大促准备期间发现4c16G的