最近公司来了个新同事，年轻有活力，就是查日志的方式让我有点裂开。于是我当场掏出了一套我压箱底的“查日志组合拳”，一招一式手把手教他。他当场就“悟了”，连连称妙！

接近亿级的用户体量搞大促活动，日活几百万，峰值请求每秒10W+，一次压测几乎干崩线上运行数百个服务，这究竟是怎么回事？如果你缺乏高并发实战经验，本文将是你推开高并发大门的不二之选！

前言 最近测试给我提了一个bug，说我之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。 追查原因之后发现，这个事情没想象中简单，可以说一波多折。 1. 需求 产品有个需求：用户选择一些品牌，点

问题发现 最近某个接口调用量时间翻倍了，首先就去检查了慢SQL，发现确实是有较多的慢SQL，所以我就缩减了sql语句查询的时间范围，但是效果并不好。 后来看服务的JVM监控，发现fullGC是有问题的

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某大促后服务器因未关闭文件流引发连锁灾难——磁盘写满、句柄耗尽、堆内存OOM崩溃！本文深度剖析资源泄漏三大重灾区（文件流/数据库连接/网络连接），提供​​try-with-resources自动关闭​

你好呀，我是歪歪。 最近遇到一个生产问题，我负责的一个服务触发了内存使用率预警，收到预警的时候我去看了内存使用率已经到了 80%，看了一眼 GC 又发现还没有触发 FullGC，一次都没有。 基于这个

你好呀，我是歪歪。 先给大家推荐一个躺在我收藏夹里面好几年的一个好东西。 数据库内核月报，是阿里云的数据库内核团队从 2014 年开始维护的，内容主要是数据库内核和运维相关经验，这里的数据库不限于 M

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