Seata全局事务配置--seata-server服务搭建 阿里的组件都有自己的官方文档和GitHub,官方文档都在自己的网站,里面包含介绍、原理以及部署基本都有,像 Seata官方文档 虽然官方有部署文档,但是感觉很乱,小白不能按部就班,还有就是部署中一些注意点没有,因此总结如下步骤。 1. 下载服务包 版本选用的1.4.2,支持从一个配置文件中读取所有配置了, 数据结构与算法 2025年05月06日 110 点赞 0 评论 7777 浏览
SpringBoot整合ElasticSearch 原文链接 ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。主要负责将日志索引并存储起来,方便业务方检索查询。 ElasticSearch安装方式参考: Linux安装ElasticSearch Linux安装elasticsearch-head W 数据结构与算法 2025年05月06日 180 点赞 0 评论 20119 浏览
MySql一主多从同步结构配置 一、环境准备: Ip地址 主机名 角色 数据管理员密码 公共配置 192.168.88.50 Host50 Master服务器 123qqq…A 关闭防火墙禁用selinux 192.168.88.51 Host51 Slave服务器 123qqq…A 关闭防火墙禁用selinux 192.168.88.52 Host52 Slave服务器 123qqq…A 关闭防火墙禁用s 数据结构与算法 2025年05月06日 113 点赞 0 评论 17320 浏览
分表后⾮sharding_key的查询怎么处理呢? 1. 可以做⼀个mapping表,⽐如这时候商家要查询订单列表怎么办呢?不带user_id查询的话你总不能扫全表吧?所以我们可以做⼀个映射关系表,保存商家和⽤户的关系,查询的时候先通过商家查询到⽤户列表,再通过user_id去查询。 2. 打宽表,⼀般⽽⾔,商户端对数据实时性要求并不是很⾼,⽐如查询订单列表,可以把订单表同步到离线(实时)数仓,再基于数仓去做成⼀张宽表,再基于其他如es提供查询服务 数据结构与算法 2025年05月04日 189 点赞 0 评论 16731 浏览
肝了三晚,终于吃透了Druid连接池 前言 作为一个java程序员,数据库的JDBC几乎每天都在做,数据库连接池Druid每天也在使用,但可能用起来太简单了(spring中引入依赖即可),往往忽略了连接池的意义和优化 本文从源码的角度分析Druid的常用配置及原理 连接 当我们程序需要访问数据库时,需要创建一个本地到数据库服务的网络连接,此时本地代码就相当于一个数据库的客户端,可以通过这个连接去访问数据、执行sql,如下 Driver 数据结构与算法 2025年05月04日 82 点赞 0 评论 11979 浏览
详解一次SQL优化 昨天(2022-7-22)上线了我的一个功能,测试环境数据量较小,问题不大,但是上生产之后,直接卡死了,然后就开始了这么一次SQL优化,这里记录一下。 不太方便透露公司的表结构,这里我自己建了几张表,模拟一下就可以了。 肯定有杠精要说表可以不这样设计了,但是事实现在系统就是这样设计的,如果想改动表设计,影响面就太大了(我们急着上线哦)。当然,本文的后面也会给出修改设计的方案,以达到更优解。 1. 数据结构与算法 2025年05月04日 79 点赞 0 评论 2334 浏览
ES-集群配置7.1.1 1、优化配置主机配置 cat << EOF >>/etc/security/limits.conf root soft nofile 65535 root hard nofile 65535 * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 EOF echo "vm.max_map_count=655360">>/etc/sysct 数据结构与算法 2025年05月04日 150 点赞 0 评论 19044 浏览
⼤公司的分库分表都是怎么玩的? 当业务规模达到⼀定规模之后,像淘宝⽇订单量在5000万单以上,美团3000万单以上。数据库⾯对海量的数据压⼒,分库分表就是必须进⾏的操作了。⽽分库分表之后⼀些常规的查询可能都会产⽣问题,最常⻅的就是⽐如分⻚查询的问题。⼀般我们把分表的字段称作shardingkey,⽐如订单表按照⽤户ID作为shardingkey,那么如果查询条件中不带⽤户ID查询怎么做分⻚?⼜⽐如更多的多维度的查询都没有shar 数据结构与算法 2025年05月04日 180 点赞 0 评论 11745 浏览
订单中心架构设计与实践 不同的业务采用不同的系统架构,会有自己的一些特色架构难题。今天我们来学习下电商业务中的订单中心的架构设计,以及会遇到哪些技术挑战。 一、背景 随着用户量级的快速增长,vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端:模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级,基于业务模块进行垂直的系统物理拆分,拆分出来业务线各司其职,提供服务化的能力 数据结构与算法 2025年05月04日 56 点赞 0 评论 13211 浏览
469. 还是自主可控香 用别人开发的软件,阅读别人的代码,对于程序员来说,相比之下,终究还是没自己(包括加入的团队)开发的香。 自己开发的软件遇到什么错误,直接能通过现象,思维贯穿到底层去定位到问题,看到本质,跟火眼金睛似的。 别人开发的就不一样了,尤其是小众软件,遇到个问题,看到苍白的报错日志,只能说:“我勒个去”! 去年写了个分布式数据库一键部署脚本,实在是太香了,配置内存和节点IP,两个参数,就可以装一套分布式数据 数据结构与算法 2025年05月04日 124 点赞 0 评论 17363 浏览