很多小伙伴都知道，现在入行程序员真的太难了，被淘汰的程序员真的太多太多了，第一，时代技术的进步，我们的思维也要不断的创新。第二，我们抓不到技术核心知识点，面试官一问三不知或者回答的太简单很容易被拒。总结来说我们要认识到自己的要害问题，把实操技术练好，学习中心核心技术对你的前程真的很重要。获取更多核心技术笔记在文末领取。好了，废话不多说，直接进入主题。垂直应用架构垂直应用顾名思义，就是层级之间的排列

JSON 数据类型是 MySQL 5.7.8 开始支持的。在此之前，只能通过字符类型（CHAR，VARCHAR 或 TEXT ）来保存 JSON 文档。相对字符类型，原生的 JSON 类型具有以下优势：在插入时能自动校验文档是否满足 JSON 格式的要求。优化了存储格式。无需读取整个文档就能快速访问某个元素的值。在 JSON 类型引入之前，如果我们想要获取 JSON 文档中的某个元素，必须首先读取

性能优化，有时候看起来是一个比较虚的技术需求。除非代码慢的已经让人无法忍受，否则，很少有公司会有觉悟投入资源去做这些工作。即使你有了性能指标数据，也很难说服领导做一个由耗时 300ms 降低到 150ms 的改进，因为它没有业务价值。这很让人伤心，但这是悲催的现实。性能优化，通常由有技术追求的人发起，根据观测指标进行的正向优化。他们通常具有工匠精神，对每一毫秒的耗时都吹毛求疵，力求完美。当然，前提

作者：faryrong，腾讯 CSIG 后台开发工程师最近看了一本书《解构-领域驱动设计》，书中提出了领域驱动设计统一过程（DDDRUP），它指明了实践 DDD 的具体步骤，并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此，我对书本内容做了梳理、简化，融入自己的理解，并结合之前阅读的书籍以及实践经验，最终形成这篇文章。希望可以帮助大伙理顺 DDD 的各种概念、模式和思想，降低上手 DDD 的门槛。1.背景

这是一篇概括性的综述类文章，可能并没有很多的干货，当然也限于“一灰灰”我个人的能力，上面的总结可能并不准确，如有发现，请不吝赐教全文总结如下主备，主从，多主多从，普通无中心集群，数据分片架构共识算法一致性协议2pc,3pc数据同步gossip分区的一致性hash算法基于hash环，减少节点动态增加减少对整个集群的影响；适用于数据分片的场景适用于一致性的QuorumNWR算法投票算法，定义如何就一个

缓存，已经是一个老生常谈的技术了，在高并发读的情况下对于读服务来说可谓是抗流量的银弹。高并发三大利器：缓存、限流、降级。今天我们就来谈谈缓存。对于缓存，我的理解是让数据更接近于用户，目的是让用户的访问速度更快。所以距离越接近用户的缓存，越快越有效！缓存的工作原理是先从缓存中获取数据，如果有数据则直接返回给用户，如果没有数据则从慢速设备上读取实际数据并且将数据放入缓存。按照层级关系，我们来划分一下缓

分布式系统在如今越来越普及，了解分布式系统中的原理与实现更是很重要，本系列从分布式原理以及性能优化角度来剖析分布式架构彻底搞通服务发现的原理和实现服务发现，作为互联网从业人员，大家应该都不陌生，一个完善的服务集群，微服务是必不可少的功能之一。最近一直想写这个话题，也一直在构思，但不知道从何入手，或者说不知道写哪方面。如果单纯写如何实现，这个未免太乏味枯燥了；而如果只是介绍现有成熟方案呢，却达不到我

我熟练应用ctrl c和ctrl v 开发curd代码好多年了。mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。遇到这种问题，我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外，还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢？有哪些操作，可以提升mysql的查询能力呢？今天这篇文章，我们就来聊聊会导致数据库查询变慢的场景有哪些，并给出原因和解决方案。数据库查询流程我们先来看下，一

最近一位朋友（6年工作经验）面了腾讯云，以下是面试题和答案。加油，一起卷。项目的话，你可以聊聊你平时做的项目，尤其有亮点的项目。如果没有什么特别亮点的项目，也可以说说一些好的设计，或者你优化了什么接口，性能提升了多少，优化了什么慢SQL都可以。甚至是一些好的代码写法都可以。零拷贝是指计算机执行 IO 操作时，CPU 不需要将数据从一个存储区域复制到另一个存储区域，从而可以减少上下文切换以及 CPU

索引MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查