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浅析“代码可视化”
来源：京东技术 导读 本文探讨了代码可视化的核心概念、实现方法和在不同场景下的应用。无论读者是开发新手还是资深工程师，本文都将提供一个新的视角，帮助读者更好地理解代码可视化的价值，并将其应用于实际开发过程中。通过阅读本文可以掌握代码可视化的基本实现原理，了解在不同场景下如何运用可视化结果提前识别风险、提高代码质量和优化系统性能。01什么是代码可视化？在今年···
- 发布时间：2025-05-18
- 作者：益强科技
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字节二面，两个事务执行 SQL 语句的过程中，导致死锁
大家好，我是小林。 之前收到读者面试字节时，被问到一个关于 MySQL 的问题。 如果对 MySQL 加锁机制比较熟悉的同学，应该一眼就能看出会发生死锁。 但是具体加了什么锁而导致死锁，是需要我们具体分析的。 接下来，就跟聊聊上面两个事务执行 SQL 语句的过程中，加了什么锁，从而导致死锁的。准备工作先创建一张 t_student 表，假设除了 id 字段···
- 发布时间：2025-05-18
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Spring Boot项目集成RabbitMQ实战以及坑点讲解
来源：程序员wayn 本文给大家介绍一下在 Spring Boot 项目中如何集成消息队列 RabbitMQ，包含对 RibbitMQ 的架构介绍、应用场景、坑点解析以及代码实战。 我将使用 waynboot-mall 项目作为代码讲解，项目地址：https://github.com/wayn111/waynboot-mall。本文大纲如下， Rabbit···
- 发布时间：2025-05-18
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不加机器，如何抗住每天百亿级高并发流量？
一、往期回顾上篇文章《亿流量大考（2）：开发一套高容错分布式系统》，主要聊了一下将单块系统重构为分布式系统，以此来避免单台机器的负载过高。同时引申出来了弹性资源调度、分布式容错机制等相关的东西。 这篇文章我们继续来聊聊这个系统后续的重构演进过程，先来看下目前的系统架构图，一起来回顾一下。 二、百亿流量的高并发技术挑战上篇文章说到，如果仅仅只是每天亿···
- 发布时间：2025-05-18
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阿里面试：Dubbo负载均衡有哪些策略？
来源：mikechen的互联网架构 Dubbo是一款高性能的Java RPC框架，它提供了多种负载均衡策略，一般大厂也爱问：Dubbo常用的负载均衡策略有哪些？下面我来详解 1.随机（Random） 随机选择一个可用的服务提供者进行请求调度，如下图所示： 每个服务提供者的权重不考虑，具有相同的被选中概率。 配置如下；<dubbo:referencei···
- 发布时间：2025-05-18
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0到1落地企业级数据治理宝典，快放收藏夹吃灰吧！
数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。 好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。 如何构建企业数据治理体系？企业数据治理过程需要注意哪些问题？总体而言，不能一口一个胖子，路要一步一步地走。 下面我将结合企业级数据治理经验，详细介绍从0到1搭建数据治理体系全流程，帮你梳理数据治理的主要内容以及···
- 发布时间：2025-05-18
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Spring Boot3，启动时间缩短 10 倍！
来源：江南一点雨 前面松哥写了一篇文章和大家聊了 Spring6 中引入的新玩意 AOT（见Spring Boot3 新玩法，AOT 优化！）。 文章发出来之后，有小伙伴问松哥有没有做性能比较，老实说，这个给落下了，所以今天再来一篇文章，和小伙伴们梳理比较小当我们利用 Native Image 的时候，Spring Boot 启动性能从参数上来说，到底提升···
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多套环境的数据库隔离，域名访问，差异化配置，香！快解锁！
本文主要介绍 Zadig 服务管理的变量配置能力，通过一套配置，实现多环境的隔离：数据库隔离：每个环境的业务数据独立存放在不同的数据库中，互不影响差异化域名访问：使用不同的域名地址访问不同的环境差异化业务配置：业务配置管理在 Nacos、Apollo 等配置中心，不同的环境使用不同的配置数据库隔离 适用：不同环境的业务数据互相隔离，一个数据库对应多个连接···
- 发布时间：2025-05-18
- 作者：益强科技
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Java 异常处理上篇： Throwable 详解
来源：Lorin 洛林 前言 •Java异常处理是编写稳健、可靠程序的关键组成部分。在Java中，异常是一种程序运行时可能发生的错误或异常情况的表示。异常处理的核心是Throwable类及其子类，它们为我们提供了处理程序执行中出现的问题的机制。本文将深入探讨Throwable类，探索其层次结构、常见的子类以及异常处理的常用关键字。 Throwable 类 ···
- 发布时间：2025-05-18
- 作者：益强科技
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自研ES HBase 纯内存的高性能毫秒级查询引擎
一、前情回顾 上篇文章（《亿流量大考（3）：不加机器，如何抗住每天百亿级高并发流量？》）聊了一下系统架构中，百亿流量级别高并发写入场景下，如何承载这种高并发写入，同时如何在高并发写入的背景下还能保证系统的超高性能计算。 这篇文章咱们继续来聊一下，百亿级别的海量数据场景下还要支撑每秒十万级别的高并发查询，这个架构该如何演进和设计？ 咱们先来看看目前系···
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