在高并发时就像开1000个收银台服务1000个顾客——线程爆炸！内存耗尽！CPU 疯狂切换！要彻底改变游戏规则。核心武器有三件

MySQL分区表技术通过将大表划分为多个小分区，提升数据库性能和管理效率。文章详细解析了四种分区类型：范围分区适合按时间或数值分组的数据；列表分区适用于离散值分类；哈希分区实现数据均匀分布；

1. 引言 在高并发场景下，Go语言凭借简洁的并发模型和高效的运行时，成为开发者的首选。然而，当系统面临海量请求或复杂计算时，内存管理往往成为性能瓶颈。内存压力测试就像给程序做一次“体检”，帮助我们

1. 引言 对于那些熟悉C/C++、拥有1-2年Go开发经验的开发者来说，Go语言的内存管理机制可能既熟悉又陌生。C/C++的精细手动内存管理赋予了开发者极高的控制力，但也带来了野指针、内存泄漏

在 Go 服务开发中，性能优化不仅关乎响应速度，更关乎系统稳定性与成本控制。以下精选实用策略，涵盖架构设计、代码优化、并发调度、资源控制等核心维度，均可直接落地，适用于中高流量系统。

引言 在数据库高并发场景中，死锁问题如同隐形杀手——它不会直接报错，却会导致事务卡顿、请求超时甚至服务雪崩。但面对冗长的MySQL死锁日志问文本，许多开发者常陷入"看得见却看不懂"的困境。接下来我们拆

1. 引言 在后端开发领域，Go语言凭借其简洁性、并发模型和高性能广受青睐。无论是构建高吞吐量的API还是内存受限的IoT应用，结构体始终是Go中组织数据的核心支柱。想象结构体就像一个精心设计的工具箱

一、物化视图的核心价值与应用场景 在复杂查询场景中（如多表JOIN、聚合统计），传统视图每次执行都需重新计算，导致性能瓶颈。物化视图（Materialized View） 通过预计算并存储查询结果，将

引言：排序操作与性能瓶颈 在MySQL数据库运行过程中，排序操作（如 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT）是常见的性能消耗点。当数据集无法在内存中完成排序时，MySQL会启用临时磁盘

以笔记的形式总结了并发编程，特别是 CompletableFuture/ListenableFuture 常见的复杂问题、实践与解决方法，涉及性能优化、线程池、并发思想等内容。

引言 当热点数据（如电商首页商品、社交平台热门话题）被频繁查询时，数据库每秒可能承受数万次请求。笔者曾参与一个日活百万级的资讯平台项目，在未引入缓存时，MySQL的CPU峰值飙升至90%，响应延迟突破

在数据库查询优化领域，JOIN操作的性能直接影响着系统响应速度和资源消耗。一个常见的误区是认为JOIN顺序由SQL语句的书写顺序决定，实际上数据库优化器会根据统计信息动态调整执行计划。 一、为什么JO

1. 引言 内存优化是Go开发者提升程序性能的必修课。无论是构建高并发Web服务还是处理海量数据，内存管理直接影响程序的延迟、吞吐量和资源利用率。对于有1-2年Go开发经验的开发者来说，掌握内存优化

1. 引言 在现代云原生架构中，Go语言凭借其高性能、简洁的并发模型和静态编译的特性，已成为构建微服务和容器化应用的首选语言。无论是运行在Docker容器中，还是部署在Kubernetes集群上

引言 在数据库高并发场景中，锁等待是性能瓶颈的核心问题之一。它直接导致事务延迟、吞吐量下降甚至系统瘫痪。接下来将从事务隔离级别与锁粒度两个维度展开分析，结合实践案例探讨优化策略。 一、事务隔离级别对锁

在数据库操作中，批量更新是常见需求，但一次性处理大量数据可能导致锁竞争和性能下降。MySQL默认的更新操作会持有行锁（InnoDB引擎），若单次更新数据量过大，锁持有时间过长会阻塞其他事务，引发响应延

引言 在数据库设计与业务开发中，NULL值处理常被忽视，却直接影响系统性能和业务逻辑的健壮性。NULL不仅代表“缺失值”，更会引发索引膨胀、查询性能下降及业务歧义。 一、NULL的本质与存储代价 NU

MySQL内置的SHOW PROFILE工具如同数据库的"听诊器"，能深入剖析查询执行的微观耗时，为性能调优提供关键数据支撑。本文将结合实战经验，解析其工作原理与应用技巧。 一、性能诊断工具的价值与局

定位积压源头：先止血，再治病 核心思路：先恢复业务，再深挖根因。别一上来就查代码！ 消费者速度诊断（5分钟） 行动指南： LAG持续增长 → 消费者处理能力不足 特定分区LAG高 → 分区热