稀土掘金 稀土掘金
  • 首页
    • 首页
    • AI Coding NEW
    • 沸点
    • 课程
    • 直播
    • 活动
    • AI刷题
    • APP
      插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
    • vip
      会员
关注
综合
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
排行榜
综合
后端
排行榜
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
  • 全部
  • 后端
  • Java
  • 面试
  • Go
  • Python
  • 架构
  • Spring Boot
  • 前端
  • Spring
  • 展开
  • 全部
  • 后端
  • Java
  • 面试
  • Go
  • Python
  • 架构
  • Spring Boot
  • 前端
  • Spring
  • MySQL
  • GitHub
  • Linux
  • 设计模式
  • 数据库
  • Redis
  • 暂无数据
    • 推荐
    • 最新
  • 阿里一面:为啥MySQL索引遇到范围查询就停止匹配?
    文章内容收录到个人网站,方便阅读:http://hardyfish.top/ 资料分享 最左前缀匹配原则,MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如
    • 程序员飞鱼
    • 204
    • 21
    后端 Java 数据库
  • 完了!一条SQL把数据库服务器干爆了
    🧨5月16号,一条SQL把数据库服务器干爆了🧨 这个问题出现过好多次了,但是这次这个SQL是我写的,加上最近有重要的业务在开展,产生了很多脏数据。 当时气氛一下就紧张起来了,快!快!快!紧急修复
    • 提前退休的java猿
    • 3.3k
    • 11
    后端 Java 数据库
    完了!一条SQL把数据库服务器干爆了
  • MySQL虚拟列:一个被低估的MySQL特性
    最近在做订单系统重构时,遇到了一个有趣的问题。 系统里有很多地方都要计算订单的总价(数量×单价),这个计算逻辑分散在各个服务中,产生了不少相似甚至重复的代码。 代码评审时,同事提出了一个建议
    • 一只叫煤球的猫
    • 150
    • 3
    后端 MySQL 数据库
    MySQL虚拟列:一个被低估的MySQL特性
  • HikariCP 可观测性最佳实践
    本文介绍如何通过观测云采集 HikariCP 指标数据,帮助开发者和运维人员监控和优化数据库连接池的性能,确保连接池在高并发场景下高效运行,同时避免资源浪费和性能瓶颈。
    • 可观测性用观测云
    • 50
    • 点赞
    数据库
  • mysql---Undo Log、Redo Log和Binlog日志实现事务ACID
    本文主要围绕着 Undo Log 回滚日志、Redo Log 重做日志、和Binlog 二进制日志 三大核心日志的核心细节介绍
    • 后端程序员Aska
    • 13k
    • 92
    后端 Java 数据库
    mysql---Undo Log、Redo Log和Binlog日志实现事务ACID
  • 阿里面试题:MySQL 5.x和8.0有什么区别?
    文章内容收录到个人网站,方便阅读:http://hardyfish.top/ 资料分享 MySQL 5.x 和 MySQL 8.0 主要区别 MySQL 8.0 相比 MySQL 5.7 进行了大量改
    • 程序员飞鱼
    • 1.3k
    • 54
    后端 Java 数据库
  • 小小的改动,竟然效率提高了1000倍
    同样的SQL同样的数据,迁移了服务器,升级了一个小的数据库版本之后,直接导致查询效率慢了100倍😱。
    • 提前退休的java猿
    • 6.2k
    • 10
    后端 数据库
    小小的改动,竟然效率提高了1000倍
  • 滴滴面试题:MySQL主从部署,如何减小数据不一致的概率?
    文章内容收录到个人网站,方便阅读:http://hardyfish.top/ 资料分享 MySQL 主从部署及减少数据不一致的策略 在 MySQL 主从架构中,通过一主多从的方式可以有效地缓解主数据库
    • 程序员飞鱼
    • 483
    • 42
    后端 面试 数据库
  • Java 应用如何防御 SYN Flood 攻击?
    SYN Flood 是一种常见的 DDoS 攻击方式,通过发送大量伪造的 TCP 连接请求耗尽服务器资源。本文将深入探讨其原理,并提供 Java 应用层面的防御方案。
    • 异常君
    • 70
    • 1
    Java 代码规范 数据库
    Java 应用如何防御 SYN Flood 攻击?
  • 🔥我说MySQL每张表最好不超过2000万数据,面试官让我回去等通知?
    面试官:麻烦你好好看看这篇文章,再告诉我,每张表到底能存多少数据? 实际情况下,每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因,它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同,需要手动计算才行。
    • 阿杆
    • 156k
    • 1.8k
    数据库 MySQL 后端
    🔥我说MySQL每张表最好不超过2000万数据,面试官让我回去等通知?
  • SQL 语句在 MySQL 执行过程
    SQL SELECT 语句执行过程 SQL Select 语句整个查询执行过程,总的来说分为 6 个步骤
    • 常小小力
    • 37
    • 1
    数据库
  • 数据库编程应用--创建专题1
    教学管理数据库有以下四张表 1.学生表 (Student) 包含:学号(StudentId)、姓名(Name)、系(Department)、班级(Class)、性别(Gender)、年龄(Age)。
    • 雨落倾城夏未凉
    • 22
    • 点赞
    数据库
  • 为什么堂堂微信数据库表名、字段名起的如此随意?
    1.微信数据库解密 微信数据库在在哪个文件夹 EnMicroMsg.db的父文件加密规则是md5("mm" + uin)这样就可以准确的获取到db文件的位置. uin的获取:/data/data/co
    • Shepherd
    • 63k
    • 461
    后端 数据库 微信
    为什么堂堂微信数据库表名、字段名起的如此随意?
  • 博客园又崩了,这个锅要不要阿里云背?
    昨天下午博客园又崩了,不过与其它大厂的崩溃不同,博客园出现崩溃的频率好像有点高。 这是怎么回事呢?和阿里云又有什么关系,这篇文章就来一探究竟。 到底是谁的问题?
    • 萤火架构
    • 60k
    • 296
    数据库 性能优化 后端
    博客园又崩了,这个锅要不要阿里云背?
  • SQLite这么小众的数据库,到底是什么人在用
    前几天在一个群里看到一位同学说:“SQLite这么小众的数据库,到底是什么人在用啊?” 首先要说的是 SQLite 可不是小众的数据库,相反,SQLite 是世界上装机量最多的数据库,远超 MySQL
    • 古时的风筝
    • 28k
    • 185
    前端 后端 数据库
  • 服务器CPU 100%的问题的排查解决之路
    这个面试题不难,但网上的诸多答案我不太能接受,不够落地。 候选人至少也得弄清楚面试官所说的“服务器”,到底是数据库服务器还是应用服务器吧,要知道两者的排查思路完全不同。
    • 托尼学长
    • 87
    • 2
    后端 JVM 数据库
    服务器CPU 100%的问题的排查解决之路
  • 我用 Navicat 这些技能少加了好多班,也为公司挣了不少w
    我用 Navicat 的这些技能少加了好多班,也为公司挣了不少w 本文我将结合我过去的实践,给大家推荐一款数据库的运维工具。给大家呈现一下竟然可以用 Navicat 解决这些实际问题 。
    • uzong
    • 41k
    • 380
    后端 数据库
    我用 Navicat 这些技能少加了好多班,也为公司挣了不少w
  • 领导说我工作 3 年了只会 CRUD
    在老东家工作 3 年了,公司的业务和技术栈相对熟练得差不多了。 领导觉得我能够委以重任,便把一个新项目交给我负责,另外指派一名同事协助我。
    • 程序员小榆
    • 55k
    • 500
    后端 数据库 轻服务
    领导说我工作 3 年了只会 CRUD
  • 工作5年,没用过分布式锁,正常吗?
    大家好,我是哪吒。 公司想招聘一个5年开发经验的后端程序员,看了很多简历,发现一个共性问题,普遍都没用过分布式锁,这正常吗? 下面是已经入职的一位小伙伴的个人技能包,乍一看,还行,也没用过分布式锁。
    • 哪吒编程
    • 56k
    • 606
    Java Redis 数据库
    工作5年,没用过分布式锁,正常吗?
  • 踩坑实录:1W 数据查询引发 CPU 危机,我的优化避坑指南
    前言 2025年4月16日,天气阴,8点30刚出健身房,心里默念又是充满希望的一天✨ 打开钉钉,一条@消息映入眼帘😱,感谢领导昨天晚上没有call🗽 昨天晚上 8点半,生产环境SQL占用cpu过高
    • 提前退休的java猿
    • 2.1k
    • 13
    数据库
    踩坑实录:1W 数据查询引发 CPU 危机,我的优化避坑指南
  • 上午好!
    点亮在社区的每一天

    推荐话题 换一换

    #挑战每日一条沸点#
    #挑战每日一条沸点#

    17.5m

    #Trae叕更新了?#
    #Trae叕更新了?#

    407k

    #创作者训练营#

    8.6m

    #每日快讯#

    8.5m

    #MCP 怎么玩#

    281k

    #金石焕新程#

    1.3m

    #每天一个知识点#

    35.9m

    #工作中做得最正确的一件事#
    #工作中做得最正确的一件事#

    279k

    #掘金一周#

    319k

    #新人报道#

    30.0m

    查看更多
    • 用户协议
    • 营业执照
    • 隐私政策
    • 关于我们
    • 使用指南
    • 友情链接
    • 更多后端文章
    • 举报邮箱: feedback@xitu.io
    • 座机电话: 010-83434395
    • 京ICP备:18012699号-3
    • 京ICP证:京B2-20191272
    • police 京公网安备11010802026719号
    • ©2025 稀土掘金