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  • 亚马逊云科技:用云原生数据库赋能传统行业创新

    当今,数据已经成为了企业的核心资产和创新的主要推动力,很多企业都把成为一个数据驱动型企业作为自己的目标。Forrester的研究指出,数据驱动型的企业每年平均增长可达30%。IDC对亚马逊云科技数据库、大数据和AI/ML的产品分析的文章揭示,现有客户采用了数据相关的云服务之后,五年的投资回报率会达到

  • 为什么说技术栈中不能少云数据库?

    拥有正确的云数据库有助于解决公司所依赖的应用程序范围,以及他们构建的应用程序,从云到移动和边缘。对于希望提供更好和更个性化的客户体验的公司来说,实现DBaaS(数据库即服务)应该是一个关键考虑因素。数据库是企业业务的基础云数据库使包括零售、交通、游戏、医疗保健和银行在内的各个领域的组织能够以更快的速

  • 一文说清楚配置数据源的参数

    鉴于在开发环境中,我们都使用过yml配置文件,而且我们在yml配置文件中,都加入过连接数据库的配置,也就是配置我们的连接池,但是对于不同的数据库,连接数据库的Jar包也都是不一样的,而且对应的配置也是不一样的,今天阿粉就来说说这个SpringBoot项目中的,配置数据库连接的各种参数以及不同的数据库

  • 2023年 Web 开发者须知的七个绝妙的 Notion 模板

    本篇通译自:https://javascript.plainenglish.io/作者:MehdiAoussiad毫无疑问,Notion就是现在全世界最牛b的互联网App之一,有数以百万计的用户正在使用它。Notion对项目生产、项目管理、富文本组织等方面非常友好,能给到足够多的帮助。它最牛b之处在

  • 村头老大爷都能听的懂的延迟双删策略

    哈喽,大家好,我是指北君。今天来给大家介绍一下MySQL与Redis延迟双删策略背景在当前环境下,通常我们会首选redis缓存来减轻我们数据库访问压力。但是也会遇到以下这种情况:大量用户来访问我们系统,首先会去查询缓存,如果缓存中没有数据,则去查询数据库,然后更新数据到缓存中,并且如果数据库中的数据

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    ​译者|陈峻审校|孙淑娟不知您是否注意到,现代企业数据架构的概念化设计,对于企业的数据掌控与“变现”能力,起着至关重要的作用。此处的现代企业架构主要包括:微服务、云原生应用、事件驱动方案以及数据密集型解决方案等。我们需要通过确定基础架构的安全性与性能要求,以实现各种工作负载在处理过程中的可扩展性和敏

  • 缓存系列:缓存一致性问题的解决思路

    大家好,我是李哥。上次我们讨论了在分布式系统下的缓存架构体系,从浏览器缓存到客户端缓存,再到CDN缓存,再到反向代理缓存,再到本地缓存,再到分布式缓存。整个链路中有非常多的缓存。在整个缓存链路,存在各种各样的问题,常见的问题有缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存数据一致性问题等。不常见的问题有缓存倾斜

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    译者|卢鑫旺审校|孙淑娟你是否正在寻找一种方法来构建具有身份验证、数据库设置和授权等特性的Web应用程序,而无需编写大量的代码和配置?你是否想在几天内创建一个可用于生产的应用程序?信不信由你,这是可能的!本教程将向你展示如何使用Feathers.js在几分钟内创建一个RESTAPI。我们将学习如何使

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    最近阿粉的一个读者问阿粉,说进了一个公司,但是是外包身份进入的,而且甲方公司要求不能在电脑上装一些破解的,盗版的软件,只要发现就能扫描到并且被删除。而且还没有提供正版的软件的激活码,就问阿粉,说有没有什么类似Navicat一样的工具,又强大,又好用的。插件就是这么秀阿粉前两天因为写了一个关于JPA的

  • 拉取 Binlog,自动数据同步,老板要给涨工资....

    本文转载自微信公众号「微观技术」,作者Tom哥 。转载本文请联系微观技术公众号。 大家好,我是Tom哥~MySQL数据库大家一定都不陌生,今天跟大家聊聊数据同步的事关于数据同步,我们常见的策略就是同步双写、异步消息1、同步双写:字面意思,同步+双写。比如老库模型重构,数据迁移到新

  • 一个简单需求竟让我改了十几处代码,必须控诉到底什么是重复代码!

    正文我们这行都很幽默,总说编程就是CV,自黑写程序大部分都是靠复制粘贴。实际上......0前言只要使用Redis缓存,就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致,则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据,可能导致严重错误。如将商品库存缓存在Redis,若库存数量不对,则下单时就可能出错,这是

  • 缓存与数据库不一致,你遇到过吗?

    相信大家偶尔会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个话题。数据库主从,为什么会不一致?先回顾下,无缓存时,数据库主从不一致问题。如上图,发生的场景是,写后立刻读:(1)主库一个写请求(主从没同步完成);(2)从库接着一个读请求,读到了旧数据;(3)最后,主从同步完成;导致的结果是:主动同步完成之

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