本文通过一个示例项目谈及到了项目之初开发者搭建后端工程的诸多方面，其中的绝大多数实践均在笔者的项目中真实落地。读完本文之后你可能会发现，文中的很多内容都是很基础很简单的。没错，的确没有什么难的东西，但是要系统性地搭建好后端项目的基础框架却不见得是每个开发团队都已经做到的事情，而这恰恰是本文的目的。最后，需要提醒的是，本文提到的实践方式只是一个参考，一方面依然存在考虑不周的地方，另一方面示例项目中用

java数据结构有：1、数组；2、链表，一种递归的数据结构；3、栈，按照“后进先出”、“先进后出”的原则来存储数据；4、队列；5、树，是由 n（n>0）个有限节点组成的一个具有层次关系的集合；6、堆；7、图；8、哈希表。本教程操作环境：windows7系统、java8版、DELL G3电脑。Java常见数据结构这 8 种数据结构有什么区别呢？①、数组优点：按照索引查询元素的速度很快；按照索引

前段时间，有关低代码的争论一度刷爆了互联网圈。虽然笔者认为这种争论可谓是“百家争鸣”，对于低代码本身的发展是大有裨益的，但在此过程中，笔者也注意到大家的关注点似乎有些偏颇。毕竟，低代码在国外已经发展多年，功能非常完善，也形成了相当的市场规模；而其在国内也是愈演愈热，更多企业加入到抢夺“低代码”市场份额的拉锯战中，可以说低代码的“大火”不是凭空出现的，正是市场的选择。所以在笔者看来，大家应该将更多的

直到最近，我们都和许多公司一样在基于 Java 或 Scala 的那几种技术（包括 Apache Spark、Storm 和 Kafka）中选一种来构建我们的数据管道。但 Java 是一种非常冗长的语言，因此用 Java 编写这些管道时需要大量样板代码。例如，bean 类这么简单的东西也需要编写多个常规的 getter 和 setter 以及多个构造器和/或构建器。一般来说，哈希和相等方法必须用一

前言日常开发中，我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因？大家聊聊导致数据库慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。1. SQL没加索引很多时候，我们的慢查询，都是因为没有加索引。如果没有加索引的话，会导致全表扫描的。因此，应考虑在where的条件列，建立索引，尽量避免全表扫描。反例：select * from user_info where name =正例：//添加

Beekeeper Studio 是一款跨平台的数据库管理工具，支持Linux、Mac、Windows系统，目前在Github上已有。一看到它的深色模式主题时，我就感觉它的界面很炫酷，非常符合程序员的审美，大家可以看下。Beekeeper Studio 有免费的社区版可以使用，不想安装的小伙伴可以下载便携版，下载地址：www.beekeeperstudio.io/get 下载完成后双击文件即可运行

今天要给大家介绍一个不一般的应用架构：阿里开源的，COLA如上图所示，COLA是Clean Object-Oriented & Layered Architecture的缩写，经过版本的迭代，目前已经更新到了最新的4.0版本。COLA作为一个应用架构，其存在的主要功能在于：定义一套良好的结构；治理应用复杂度，降低系统熵值；从随心所欲的混乱状态，走向井井有条的有序状态。其主要分为两个部分组成，分别是

你想想，两次握手的情况下，「被动发起方」在收到 SYN 报文后，就进入 ESTABLISHED 状态，意味着这时可以给对方发送数据，但是「主动发起方」此时还没有进入 ESTABLISHED 状态，假设这次是历史连接，「主动发起方」判断到此次连接为历史连接，那么就会回 RST 报文来断开连接，而「被动发起方」在第一次握手的时候就进入 ESTABLISHED 状态，所以它可以发送数据的，但是它并不知道

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