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MySQL 主从复制
主从复制是 MySQL 实现数据冗余和高可用性的关键技术。主库通过 binlog 记录操作，从库异步获取并回放这些日志，确保数据一致性。搭建主从复制需满足：多个数据库实例、主库开启 binlog、不同 server_id、创建复制用户、从库恢复主库数据、配置复制信息并开启复制线程。通过 `change master to` 和 `start slave` 命令启动复制，使用 `show slave status` 检查同步状态。常见问题包括 IO 和 SQL 线程故障，可通过重置和重新配置解决。延时原因涉及主库写入延迟、DUMP 线程性能及从库 SQL 线程串行执行等，需优化配置或启用并行处理
如何实现 MySQL 的读写分离？
本文介绍了 MySQL 读写分离的实现方式及其主从复制原理，解释了如何通过主从架构提升读并发能力。重点分析了主从同步延时问题及解决方案，如半同步复制、并行复制等技术手段，并结合实际案例探讨了高并发场景下的优化策略。文章还提醒开发者在编写代码时需谨慎处理插入后立即查询的情况，避免因主从延时导致的数据不一致问题。
SpringBoot：SpringBoot通过注解监测Controller接口
本文详细介绍了如何通过Spring Boot注解监测Controller接口，包括自定义注解、AOP切面的创建和使用以及具体的示例代码。通过这种方式，可以方便地在Controller方法执行前后添加日志记录、性能监控和异常处理逻辑，而无需修改方法本身的代码。这种方法不仅提高了代码的可维护性，还增强了系统的监控能力。希望本文能帮助您更好地理解和应用Spring Boot中的注解监测技术。
从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧：安全可观测体系建设刻不容缓
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中，我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性，同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
Pandas高级数据处理：数据安全与隐私保护
在数据驱动的时代，数据安全和隐私保护至关重要。本文探讨了使用Pandas进行数据分析时如何确保数据的安全性和隐私性，涵盖法律法规要求、用户信任和商业价值等方面。通过加密、脱敏、访问控制和日志审计等技术手段，结合常见问题及解决方案，帮助读者在实际项目中有效保护数据。
JAVA中切面的使用
AOP（面向切面编程）通过切面、通知、切入点和连接点实现模块化关注点分离。Spring AOP基于代理模式，使用JDK动态代理或CGLIB代理；AspectJ采用字节码增强，在编译或类加载时织入切面逻辑，性能更高。示例代码展示了如何在方法调用前后插入日志记录等操作。
Java中Log级别和解析
日志级别定义了日志信息的重要程度，从低到高依次为：TRACE（详细调试）、DEBUG（开发调试）、INFO（一般信息）、WARN（潜在问题）、ERROR（错误信息）和FATAL（严重错误）。开发人员可根据需要设置不同的日志级别，以控制日志输出量，避免影响性能或干扰问题排查。日志框架如Log4j 2由Logger、Appender和Layout组成，通过配置文件指定日志级别、输出目标和格式。
PolarDB 开源基础教程系列 5 高级特性体验
PolarDB 特性解读与体验涵盖多项关键技术，包括预读/预扩展、Shared Server（建议使用连接池）、闪回表和闪回日志、弹性跨机并行查询（ePQ）及TDE透明数据加密。预读/预扩展通过批量I/O操作显著提升Vacuum、SeqScan等场景性能；Shared Server优化高并发短连接处理；闪回功能可恢复表至指定时间点；ePQ支持跨机并行查询以提高复杂查询效率；TDE确保数据存储层的安全加密。
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