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Mybatis与SQL Server类型转换遇到的坑

Mybatis与SQL Server类型转换遇到的坑一. MyBatis SQL语句遇到的性能问题 场景还原  假设我们有一张User表,其中包含userId、userName、gender字段,其中userId的数据类型为char(20),此时我们想通过userId获得这个人的姓名,   这段SQL很简单: SELECT userName FROM dbo.

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Jmeter的压测使用

Jmeter 前言 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。

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10%基线性能的阿里云T5云服务器,够用吗

”阿里云ECS里,有一个T5云服务器,价格倒是挺低的?问题是它好用吗,看它写的10%基线性能,不知道是什么意思,我做个网站用T5云服务器够不够呀?“

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"PostgreSQL 12: 新增 log_statement_sample_rate 参数控制数据库日志中慢SQL百分比"

PostgreSQL 提供的 log_min_duration_statement 参数设置后,数据库中执行时间超出设置值的SQL将记录到数据库中,此参数对所有库所有SQL都有效。维护PostgreSQL生产库时,数据库日志出现高频慢SQL实属正常,若其中一条比较繁忙的SQL若执行时间超过 log_min_duration_statement 设置值,那么数据库日志中将存在大量此条SQL的日志,这个日志量是很惊人的,多则一天上百GB。

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阿里巴巴在应用性能测试场景设计和实现上的实践

提升性能前,先测试摸个底,找到性能瓶颈。 测试前,先设计好应用性能的测试场景,并实现它。 本文是《Performance Test Together》(简称PTT)系列专题分享的第5期,该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战。

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java线程池使用(一)

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Kubernetes弹性伸缩全场景解读(六) - 使用Ingress指标进行弹性伸缩

Ingress Controller(Nginx)是深受Kubernetes开发者欢迎的接入层网关方案,具有功能丰富、配置简单等特点,特别是对于从前使用Nginx的开发者而言,可以快速掌握驾轻就熟。本文中会为大家介绍如何通过Ingress的指标进行弹性伸缩。

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初探调优1:系统压测,瓶颈定位及调优方案

木桶理论应用在系统优化中   木桶理论又称短板理论,其核心思想是一只木桶盛水多少,并不取决于最高的木板,而取决于最短的那块木板。

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MySQL优化核心理论与实践!

背景描述:朋友单位OA系统前不久完成升级大改造,后端用的MySQL存储数据,上线跑了个把月,抱怨电话开始接二连三打来,不是这里打不开,就是那里无响应,有人比喻升级后变成老爷车,越来越慢,问题迫在眉睫,必须马上想对策呀。

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[Spring cloud 一步步实现广告系统] 3. 网关路由

Zuul(Router and Filter) WIKI: 传送门 作用 认证,鉴权(Authentication/Security) 预判(Insights) 压力测试(Stress Testing) 灰度/金丝雀测试(Canary Testing) 动态路由(Dynamic Routing...

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亿级流量高并发场景下,如何解决一致性问题?

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Jmeter 入门

Jmeter 的简单使用 ,接口测试和压力测试

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AB

AB是Apache自带的压力测试工具。AB非常实用,它不仅可以对Apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如Nginx、Tomcat、IIS等。 AB对发出负载的计算机要求很低,它既不会占用很高CPU,也不会占用很多内存。

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说说性能测试的几个概念

性能测试是通过测试工具和测试手段,监测和收集测试过程中的软件系统运行数据,度量系统与预定义目标的差距。而预定义目标就是通过性能需求来表示。怎样才能更有效的获得性能需求?以便更好设计、执行性能测试。

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阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

本文是 《如何做好性能压测》系列专题分享的第三期,该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战。

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解DBA之惑:数据库承载能力评估及优化手段

身为DBA该如何评估现有资源使用情况?如果现有数据库资源确实无法支撑,又该本着什么原则进行改造呢?本文是针对上面问题的一些经验总结,供大家参考。

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