需求分析：在javashop电商系统中，商品数据是存在elasticsearch中，使用ik分词器分词，ik分词器的词库内置了2万多个。但在实际运维过程中，因为商品的个性化，词库不一定可以满足，为了搜索引擎分词（关键词）更加准确，要求可对分词词库进行手工维护。思路：IK自定义词库是支持远程热加载的。先看下官方的说明:

我目前在做的产品是物流（配送）领域的产品，介于toC和toB之间。可以说下我的理解。先说toC产品。大家都比较熟悉用户产品，分析的思路都是看市场组成、看竞争对手、看用户群体，可以说，得用户者得天下。不管是用户体验至上、打价格战补贴战，还是讲情怀说故事、买广告做公关，这样的产品就是想方设法要让用户用上、而且让用户喜欢上。对于这样的t

一、目标现在的App都不安分，Java层去和Native挤眉弄眼，Native层又喜欢和Jave去暗通款曲。想安安静静的分析一个so太难了。有没有可能把App在Pc上都模拟执行起来，这样Native再去勾搭Jave层的时候就可以节省很多补环境的工作了。appdbg就是这样一个伪装成调试器的虚拟机。作者的介绍是:makeitpossibletorun

前面的文章分析了Concurrent模式下异步更新的逻辑，以及Fiber架构是如何进行时间分片的，更新过程中的很多内容都省略了，评论区也收到了一些同学对更新过程的疑惑，今天的文章就来讲解下ReactFiber架构的更新机制。Fiber数据结构我们先回顾一下Fiber节点的数据结构（之前文章省略了一部分属性，所

Caffeine是一个基于Java8的高性能本地缓存框架，其结构和GuavaCache基本一样，api也一样，基本上很容易就能替换。Caffeine实际上就是在GuavaCache的基础上，利用了一些Java8的新特性，提高了某些场景下的性能效率。这一章节我们会从Caffeine的使用引入，并提出一些问题，之后分析其源代码解

在Windows下配置PHP运行环境，一个选择就是IISFastCGI，有时会遇到Apache下没有的权限问题，文件上传是经常遇到的一个。在讲解决方案之前，我们先来分析一下原因。IIS运行时的Windows用户组在IISFastCGI方式运行时，我们通过浏览器请求的Web资源有2类，一个是经由php\_cgi.exe产生的内容，一部分是静态资源

前言这里采用了tpch一个数据库的数据量来进行查询计划的对比。并借助tpch中的22条查询语句进行执行计划分析。mysql采用的是标准安装，TiDB采用的是单机测试版，这里的性能结果不能说明其性能差异本文章主要目的是对比Mysql与TiDB在执行sql查询时的差异。mysql版本5.7  TiDB版本v2.0.0rc.4准备

线上故障主要会包括CPU、磁盘、内存以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如jstack、jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的，基本上出问题就是df、free、top三连，然后依次jstack、jmap伺候，具体问题具体分析即可。CPU一般来讲我们首先会排查

导语机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。前面课程：Pyt

点击关注上方“SQL数据库开发”，设为“置顶或星标”，第一时间送达干货需求背景最近公司打算集中梳理几大业务系统的数据，希望将各个业务系统中的数据集中到数据仓库中。总共有5000多张数据表，但是好在业务数据量没有像电商那么庞大，也就几十个G。需求分析其实这个需求很简单，就是把这50