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Information Schema 做什么用的?Information Schema 是 MySQL 提供的一个系统数据库,包含了数据库服务器的所有元数据信息(metadata)。它就像是 MySQL 的”数据字典”或”目录”,记录了所有数据库、表、列、索引、权限等对象的详细信息。 核心特点123451. 只读数据库 : 所有表都是视图,不能直接修改2. 符合 SQL 标准 : 基于 ANSI SQL 标准的 INFORMATION_SCHEMA3. 跨平台统一 : 不同数据库的 INFORMATION_SCHEMA 结构类似4. 实时数据 : 查询时实时从数据字典读取,不存储历史数据5. 低性能开销 : 查询元数据的开销很小 Information Schema vs Performance Schema 特性 Information Schema Performance Schema 用途 元数据查询(表结构、索引、权限等) 性能监控(SQL执行、锁等待、I/O等) 数据类型 静态元数据 动态运行时数据 数据来源 数据字典 运行时收集 典型查询 ...

Performance Schema 做什么用的?Performance Schema 是 MySQL 5.5 引入的一个性能监控和诊断工具，用于在运行时收集数据库服务器的性能数据。它就像是 MySQL 的”体检中心”，可以帮助我们: 监控 SQL 执行性能 分析慢查询原因 诊断锁等待问题 追踪内存使用情况 分析 I/O 性能瓶颈 Performance Schema vs 其他监控工具 特性 Performance Schema SHOW STATUS Slow Query Log sys Schema 粒度 细粒度(语句级、事件级) 粗粒度(全局统计) 慢查询级别 友好视图层 实时性 实时 实时 异步写入日志 实时(基于P_S) 性能开销 可控(可选择性开启) 很小 中等 很小 易用性 需要学习 简单 简单 简单 适用场景 深度性能分析 快速查看状态 发现慢查询 日常监控 123456789101112关系图: ┌───────────────────────┐ │ Performance S ...

什么是消息队列?消息队列(Message Queue，简称MQ)是一种异步通信机制，用于在分布式系统中传递消息。它允许应用程序通过发送和接收消息来相互通信，而不需要知道彼此的位置，也不需要在同一时间都处于运行状态。 消息队列的核心概念1生产者(Producer) → [消息队列] → 消费者(Consumer) 生产者(Producer): 发送消息的应用程序 消息队列(Message Queue): 存储消息的缓冲区 消费者(Consumer): 接收并处理消息的应用程序 Broker: 消息中间件服务器，负责接收、存储和转发消息 Topic/Exchange: 消息的分类或路由规则 为什么需要消息队列?在没有消息队列的情况下，系统之间的调用通常是同步的: 12345678910111213141516// 同步调用:订单服务必须等待所有操作完成public void createOrder(Order order) { // 1. 保存订单 orderRepository.save(order); // 2. 扣减库存(同步调用，可能很慢 ...

什么是设计模式?设计模式(Design Pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。 设计模式的起源设计模式的概念最早由建筑大师 Christopher Alexander 在建筑领域提出。1994年，Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson 和 John Vlissides 四人合著了《设计模式:可复用面向对象软件的基础》(Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software)一书，这四位作者也被称为”四人帮”(Gang of Four，简称 GoF)。 为什么要学习设计模式? 提升代码质量: 设计模式提供了经过验证的解决方案，可以避免常见的设计陷阱 增强代码可维护性: 使用设计模式能让代码结构更清晰，更易于维护和扩展 提高开发效率: 面对常见问题时，可以直接套用成熟的模式，无需从零开始 统一团队语言: 设计模式提供了一套标准的技术术语，便于团队沟通 深入 ...

什么是领域驱动设计(DDD)?领域驱动设计(Domain-Driven Design,简称DDD)是一种软件开发方法论,由Eric Evans在2003年出版的同名书籍中首次提出。DDD强调以业务领域为核心驱动软件设计,通过建立清晰的领域模型来应对复杂的业务逻辑。 DDD的起源和背景在传统的软件开发中,我们常常遇到这样的问题: 123456789开发人员:这个功能应该怎么实现?产品经理:用户点击按钮后,系统要...开发人员:好的,我把逻辑写在Controller里产品经理:不对,业务规则是...开发人员:哦,那我加个if判断几个月后...产品经理:这个需求要改一下开发人员:😭 这里改了,那里也要改,逻辑散落在各处... 问题的本质: 业务逻辑散落在代码各处(Controller、Service、Util) 代码结构以技术分层为导向,而非业务逻辑 领域专家(业务人员)和开发人员之间存在沟通鸿沟 随着业务复杂度增加,代码越来越难以维护 Eric Evans提出DDD,核心思想是:让软件模型直接反映业务领域,让代码说业务语言。 为什么需要DDD?传统三层架构的问题123456789/ ...

目录 引言 问题场景 传统调试方法的局限性 复杂场景示例 IDEA Stream 调试工具 使用步骤 多步操作示例 总结 引言在Java开发中，Stream API为我们提供了强大的数据处理能力，但复杂的流操作往往难以调试。传统的断点调试只能看到单条数据的处理过程，无法直观地观察整个数据流的生命周期。本文将介绍一种更直观的Stream调试方法。 问题场景考虑有下面一段简单代码： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041package cn.zeros;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class JavaStreamDebug { public static void main(String[] args) { // 创建测试数据 var people = List.of(new Pers ...

什么是数据结构?数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式。一个好的数据结构可以让程序运行得更快、占用更少的内存。选择合适的数据结构，是编写高效程序的关键。 数据结构的分类数据结构按照不同的维度可以分为多种类型: 按存储结构分类1. 线性结构数据元素之间存在一对一的线性关系。 数组 (Array) 链表 (LinkedList) 栈 (Stack) 队列 (Queue) 2. 非线性结构数据元素之间存在一对多或多对多的关系。 树 (Tree) 图 (Graph) 堆 (Heap) 按逻辑结构分类 集合结构: 数据元素之间除了”同属一个集合”外，没有其他关系 线性结构: 数据元素之间是一对一的关系 树形结构: 数据元素之间是一对多的层次关系 图形结构: 数据元素之间是多对多的关系 线性数据结构数组 (Array)定义: 数组是最基础的数据结构，用连续的内存空间存储相同类型的元素。 特点: ✅ 支持快速随机访问 (时间复杂度 O(1)) ✅ 内存连续，缓存友好 ❌ 插入/删除效率低 (需要移动元素) ❌ 大小固定，不易扩展 Java 实现 ...