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注意:阿里Druid连接池监控的两个坑
image 阿里的Druid大家都知道是最好的连接池,其强大的监控功能是我们追求的重要特性。但在实际情况中也有不少坑,说下最近遇到的一个坑吧! 问题1:不断打印error级别的错误日志 session ip change too many 下面是其报错的关键源码 com.
Pick!闲鱼亿级商品库中的秒级实时选品
作者:闲鱼技术-剑辛 一、业务背景 在电商运营工作中,营销活动是非常重要的部分,对用户增长和GMV都有很大帮助。对电商运营来说,如何从庞大的商品库中筛选出卖家优质商品并推送给有需要的买家购买是每时每刻都要思索的问题,而且这个过程需要尽可能快和实时。
OPPO 实时数仓揭秘:从顶层设计实现离线与实时的平滑迁移
单日总数据处理量超 10 万亿,峰值大概超过每秒 3 亿,OPPO 大数据平台研发负责人张俊揭秘 OPPO 基于 Apache Flink 构建实时数仓的实践,内容分为以下四个方面:建设背景、顶层设计、落地实践、未来展望。
Druid数据库连接 | Spring Boot 集成 Druid实现数据库连接和完善的SQL执行监控
我们知道,应用系统最频繁,最主要的操作还是数据库的操作,所以数据库的性能和安全对于整个系统平台的重要性不言而喻。为了提高数据库性能,我们可以使用数据库连接池,有时候我们需要增加一些列的日志或是数据库性能监控工具来确保数据库的性能,同时还得防范数据库的SQL注入等安全问题。 所以,今天我们来介绍一款集数据库连接池、数据库监控、SQL执行日志于一身的神器:Druid。
Failed to bind properties under 'spring.datasource' to javax.sql.DataSource:
Failed to bind properties under 'spring.datasource' to javax.sql.DataSource:
SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(二十七):集成多数据源+Seata分布式事务+读写分离+分库分表
读写分离:为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能。也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器;第二台数据库服务器,主要进行读的操作。   目前有多种方式实现读写分离,一种是Mycat这种数据库中间件,需要单独部署服务,通过配置来实现读写分离,不侵入到业务代码中;还有一种是dynamic-datasource/shardingsphere-jdbc这种,需要在业务代码引入jar包进行开发。
用户画像系统架构——从零开始搭建实时用户画像(二)
在《什么是用户画像》一文中,我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义,当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢?
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