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Java内存模型最全详解(5大模型图解)
大家好，我是mikechen Java内存模型经常在Java面试被问到，比如：Java内存模型作用与实现等，下面重点详解Java内存模型@mikechen Java内存模型 Java内存模型，全称Java Memory Model，简称JMM，是Java程序运行时内存的抽象概念，描述了Java程序如何在内存中存储和访问数据。 Java内存模型定义了一些规则···
- 发布时间：2025-05-18
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如何将数据库从MySQL移植MemSQL
本例子假设你的MySQL和MemSQL都跑在同一台机器上，MySQL在3306端口，而MemSQL在 3307端口，同时假设二者都可以通过root账号无需密码访问。 使用mysqldump工具移植 mysqldump是MySQL客户端最常用的数据备份工具之一，它会生成一些列创建表和插入数据的SQL语句，因此用来恢复一个数据库是最方便的。 当你确定要将数据迁···
- 发布时间：2025-05-18
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低代码平台中的“不可能三角”
近年来，“低代码”这一概念在资本市场上愈发火热，各种低代码平台项目也纷纷上马。 然而，此类平台的设计者与维护者们，或早或晚，终将会面对“低代码”与生俱来的一组底层矛盾，而是否能合理地处理这组矛盾，最终决定了此平台的发展前景。 背景 我们团队正在维护一套基于DSL(领域特定语言)的表单管理平台。该平台由客户方团队自建，其中包含了前端UI、数据管理、表单规则管···
- 发布时间：2025-05-18
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Oracle 11g的新特性：虚拟列
今天我将为大家解释 Oracle 11g 数据库的新特性 —— 虚拟列 介绍 在老的 Oracle 版本，当我们需要使用表达式或者一些计算公式时，我们会创建数据库视图，如果我们需要在这个视图上使用索引，我们会创建基于函数的索引。 现在 Oracle 11g 允许我们直接在表上使用虚拟列来存储表达式。 来看一个简单的例子：CREATETABLEEMP ( E···
- 发布时间：2025-05-18
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三万字长文：JVM内存问题排查Cookbook
来源：阿里云开发者 阿里妹导读本文主要系统性地整理了排查思路，为大家遇到问题时提供全面的排查流程，不至于漏掉某些可能性误入歧途浪费时间。 一、前言本文又名《如何让对JVM一窍不通的我快速开始排查应用内存问题》。在来阿里之前，我主要做Go和C++的后端开发，JVM了解不多。然后在这里一开始做过两段内部工具的开发，维护的业务代码由于经手人迭代比较频繁，整体的代···
- 发布时间：2025-05-18
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IBM将发布DB2 10 四年的首次主要更新
IBM 更新了它的旗舰数据库 DB2 10 版本，该版本带来更低的存储要求以及更高的响应性能。同时还更新了其 InfoSphere 数据仓库软件。 “我们相信我们正处在数据管理的新时代，对于每一天的数据增长的挑战已经不再是简单的关系数据库系统”，IBM的数据库系统的战略和营销总监Bernie Spang说。 “这需要使用合适的工具，合适的工作。” DB2 ···
- 发布时间：2025-05-18
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SpringBoot如何保证接口的幂等性？六种方案一次讲清楚~
来源：JAVA日知录 1. 幂等概述 1.1 深入理解幂等性 在计算机领域中，幂等（Idempotence）是指任意一个操作的多次执行总是能获得相同的结果，不会对系统状态产生额外影响。在Java后端开发中，幂等性的实现通常通过确保方法或服务调用的结果具有确定性，无论调用次数如何，结果都是可预期的。 上面的定义是目前大多数文章和书籍对幂等的描述，然而，在实际···
- 发布时间：2025-05-18
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大数据下的数据分析平台架构
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方···
- 发布时间：2025-05-18
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实战与原理：如何基于RocketMQ实现分布式事务？
来源：JAVA日知录 今天，我们将深入讨论在DailyMart中如何使用RocketMQ的事务消息以及事务消息的底层原理。 使用事务消息 在DailyMart系统中，用户发起支付后，订单系统需要调用库存服务执行库存扣减逻辑。 由于这是跨服务调用，因此会产生分布式事务。在这里，我们使用RocketMQ的事务消息来实现分布式事务。 1、首先，在订单服务的应用服···
- 发布时间：2025-05-18
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数据挖掘中易犯的几大错误
按照Elder博士的总结，这几大易犯错误包括：缺乏数据(Lack Data) 太关注训练(Focus on Training) 只依赖一项技术(Rely on One Technique) 提错了问题(Ask the Wrong Question) 只靠数据来说话(Listen (only) to the Data) 使用了未来的信息(Accept Lea···
- 发布时间：2025-05-18
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