mysql用count方法查全表数据，在不同的存储引擎里实现不同，myisam有专门字段记录全表的行数，直接读这个字段就好了。而innodb则需要一行行去算。性能方面 count(*) ≈ count(1) > count(主键id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)，但哪怕是性能最好的count(*)，由于实现上就需要一行行去算，所以数据量大的时候就是不给力。如果确实需

还有个意外的惊喜——**SSR（服务端渲染）**支持的也挺好，Snapdom自带一个简单的hydrate机制，能在Node端直接渲染HTML，再在前端接管状态，不像有些小框架SSR就彻底崩。我第一次看到它的介绍页面的时候，还以为又是一个随便写写的JS库，结果装上试了下，直接被惊到了——你没看错，没有React那种组件定义、props、useState一堆锅碗瓢盆，也没有Vue的模板编译，甚至连JS

实践发现，本次同步任务涉及到9个表，总数据量接近4千万，当初次同步完之后，以及后续的增量同步时，总会丢几条数据，当找出丢失的几条数据之后，发现与其他的没有什么区别，排查很久的原因都没找到。使用大模型，将数据表的DDL给到大模型，能够很快就编写出定时任务版本的方案，两者搭配，能够达到几乎实时同步的效果，即使存在少量数据丢失的问题，也能通过定时任务及时弥补。上面也提到了，源表需要有一个主键，正常应该会

实践发现，本次同步任务涉及到9个表，总数据量接近4千万，当初次同步完之后，以及后续的增量同步时，总会丢几条数据，当找出丢失的几条数据之后，发现与其他的没有什么区别，排查很久的原因都没找到。使用大模型，将数据表的DDL给到大模型，能够很快就编写出定时任务版本的方案，两者搭配，能够达到几乎实时同步的效果，即使存在少量数据丢失的问题，也能通过定时任务及时弥补。上面也提到了，源表需要有一个主键，正常应该会

说实话，搞前端的兄弟们，有谁没在升级依赖的时候踩过坑？你用着用着 React，好好的，某天来了个 Renovate 或 Dependabot PR，把你整个 package.json 全部 bump 了一轮。你一激动合上 PR，结果？线上直接炸了！我跟你讲，这种“升级即背锅”的戏码，我见得多了。不过最近刷 GitHub，刷到一个神器，真让我眼前一亮——**bumpgen**。这玩意儿，说白了就是一

由于本人在这段时候，看到了一个叫做树莓派的东东，初步了解之后觉得很有意思，于是想把整个过程记录下来。

2. JVM 架构3. Java 技术体系4. 线程运行架构5. Java 体系（编译与运行）结构6. JMS 技术架构7. JMX 技术架构8. Spring 架构推荐一个 Spring Boot 基础实战教程：10. ibatis 架构11. Struts2 架构12. Struts1 架构13. JBPM14. EJB 技术架构15. Portal16. J2EE17. SmartClien

•基础JWT+Redis方案•OAuth2.0+网关鉴权•JWE加密+双向TLS•零信任架构+AI风控微服务安全如同城堡防御——单一的护城河无法阻挡所有入侵，需要城墙、箭塔、卫兵的多层防护。没有绝对安全的系统，只有不断提高的攻击成本。

最近 Vibe Coding 用上了 Claude Code + Kimi + Zed 的组合。Claude 不是说不让咱用了吗，咋又用上了呢？Claude Code 包括两个部分，一个部分就是以终端形式运行的 Agent。另一部分就是背后支持运行的大模型，比如 Claude Code 自己默认的 Claude 系列模型。不只是 Claude Code，任何Agent都基本由这两部分组成，一部分是

最近 Vibe Coding 用上了 Claude Code + Kimi + Zed 的组合。Claude 不是说不让咱用了吗，咋又用上了呢？Claude Code 包括两个部分，一个部分就是以终端形式运行的 Agent。另一部分就是背后支持运行的大模型，比如 Claude Code 自己默认的 Claude 系列模型。不只是 Claude Code，任何Agent都基本由这两部分组成，一部分是