Thebehavior of the backlog argument on TCP sockets changed with Linux 2.2.Now it specifies the queue length for completely established sockets waitingto be accepted, instead of the number ...

TimescaleDB是一个在PostgreSQL之上构建的时序数据库，它利用了关系型数据库的成熟性和灵活性，并针对时序数据进行了优化。TimescaleDB通过使用分区表（hypertable）和连续聚集表（continuous aggregate）来处理时序数据，使得数据的存储和查询更加高效。

在dubbo服务化时，有时会遇到这样的异常信息：Caused by: com.alibaba.dubbo.remoting.RemotingException: Server side(192.168.202.56,20880) threadpool is exhausted ,detail msg:Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServe

分布式事务产生的条件说到分布式事务，我们先来看看分布式事务的产生条件这里我们举一个栗子：当用户进行下单以后，会去调用派单服务进行派单，即向派单服务数据库中插入一条派单业务。派单成功之后，订单服务在执行后面的业务代码中，报错了此时订单服务事务回滚，而派单服务的事务已经提交了，导致了数据的不一致。此时，小伙伴可能有疑问：派单服务报错呢？会不会也产生分布式事务问题？实际上如果派单服务报错，会将执行结果返

TimescaleDB是一个在PostgreSQL之上构建的时序数据库，它利用了关系型数据库的成熟性和灵活性，并针对时序数据进行了优化。TimescaleDB通过使用分区表（hypertable）和连续聚集表（continuous aggregate）来处理时序数据，使得数据的存储和查询更加高效。

之前接触的项目表空间最大也不超过10G，所以导入数据库时一直使用导入本地的oracle数据库文件的方法，即根据dmp文件大小设置一个数据文件，设定表空间最大值。--创建表空间,数据文件为'F:\app\zang\oradata\orcl\charge_zang.dbf'，初始大小50M，递增10M，最大递增到2Gcreate tablespace charge_zang datafile 'F:\

前文《》介绍了 Zero Copy 的本质就是 IO 设备跟用户程序空间传输数据的过程中，减少数据拷贝次数，减少系统调用，实现 CPU 的零参与，彻底消除 CPU 在这方面的负载。实现 Zero Copy 用到的最主要技术是 DMA 数据传输技术和内存区域映射技术（虚拟内存）。挖坑不断，填坑不止，通过《》我们学习了虚拟内存的底层原理。今天，我们来填一下 DMA 的大坑。从上层应用一路往下到底层硬件

方式1Map<String, Column> newColumnMap= new HashMap<>();originalColumnMap.entrySet().stream().forEach(x -> newColumnMap.put(x.getKey(), new Column(x.getValue())));方式2public class Defensive

1. 在mapper文件中配置SQL<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace...

在使用Nacos作为配置中心时，除了@NacosValue可以做到自动刷新外，nacos-spring-context:0.3.4版本是支持@Value获取Nacos配置中心的值，并动态刷新的，该功能是Spri依靠ngValueAnnotationBeanPostProcessor类来实现：@Overrideprotected Tuple<String, NacosValueTarget&g