Redis缓存穿透+缓存击穿+缓存雪崩 案例及解决方案(代码实现)。模拟出现的过程及给出相关的解决方案

本文探讨了在软件开发中数据校验的挑战与改进策略，通过对比传统的数据校验实现方式与采用函数式编程思维优化后的方案，突显了后者在减少代码重复、提升可读性、维护性及扩展性方面的优势。

在开发中，我们经常会遇到这样的需求，将Excel的数据导入数据库中。 一般我会这样做： 通过POI读取需要导入的Excel； 以文件名为表名、列头为列名、并将数据拼接成sql；

背景 在最近的项目开发中，遇到了一个关于版本号递增出现重复数据的问题。我们使用了Redisson分布式锁来确保自定义版本号的唯一性。在创建版本号的方法中，我们使用了Redisson来锁住创建版本的代码

上图给大家汇总了一份清单，是目前我能想到一些优化点以及这么多年的踩坑总结。虽然大家对此并不陌生，但肯定有你平常想不到的，我尽可能的给大家整理出了一份较全的总结并给大家一一举例详解，希望做到温故而知新。

用过TheadLocal么？ThreadLocal是如何解决共享变量访问的安全性的呢？你觉得啥场景下会用到TheadLocal?ThreadLocal在高并发场景下会造成内存泄漏吗？为什么？如何避免？

千万级数据大概就是MySQL查询的天花板了。这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。

本篇文章我们来聊聊其中三个比较重要的特性：函数式接口、Lambda表达式、Stream流，我们分别从示例用法、底层原理、最佳实践三个方面来了解这些特性。

大家好，我是哪吒。 1、先了解MySQL的执行过程 了解了MySQL的执行过程，我们才知道如何进行sql优化。 客户端发送一条查询语句到服务器； 服务器先查询缓存，如果命中缓存，则立即返回存储在缓存中