张同的个人博客

深入解读 Golang 的依赖管理：go mod、go work 和 go vendor

Golang

现代软件开发过程中，依赖管理是重要的组成部分，它决定了如何轻松开发高质量软件，如何处理复杂的依赖关系，以及如何保证项目的可维护性和可移植性。在 Golang 中，模块化依赖管理体系得到了长足发展，通过 go mod、go work 和 go vendor 等工具，我们可以轻松管理项目的依赖，并在团队

简单谈谈 MySQL 的性能优化

Mysql

谈到 MySQL，大多数人的最初印象可能是 "方便" 和 "强大"，但随着业务增长和数据量的指数级膨胀，你可能开始怀疑：“我的数据库怎么越来越慢了？” 别慌！找到优化的钥匙，你的 MySQL 瞬间就能从蜗牛变成火箭。今天我们就一起探索 MySQL 性能优化的各个方面，从 SQL 优化到库表设计、存储

MySQL 中的两阶段提交

Mysql

在分布式系统和数据库事务处理中，数据一致性是一个关键问题。尤其是在分布式架构中操作多个节点或子系统时，如何保证操作的一致性变得更加复杂。在此背景下，MySQL 中的两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）成为一种重要的事务管理机制。本文将深入探讨 MySQL 两阶段提交的原理、流

Leetcode2845.统计趣味子数组的数目

哈希表前缀和每日一题算法

题目链接直达 1. 题目描述给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，以及整数 modulo 和整数 k 。请你找出并统计数组中趣味子数组的数目。如果子数组 nums[l..r] 满足下述条件，则称其为趣味子数组：在范围 [l, r] 内，设 cnt 为满足 nums[i]

实用设计分享：千万行日志，如何获取指定时间戳之后的n行日志？

Golang 性能优化设计后端

一、背景描述 1.为什么会想到做这个场景？这个场景有什么意义？我们的项目主要是作为集团的基础服务，提供业务可观测支撑的。在大概一年前，我们项目接到了上游同学的需求，想要查看业务异常时候的日志。首先说一下业务场景，由于我们是基础服务，从资源供给的角度来讲，我们没有办法，全量采集所有上层业务的日志。

用好MySQL索引，你的SQL能跑得比风快！

Mysql

如果你是一位从事数据库开发或运维的工程师，那么你和“索引”绝对是老熟人。在优化 MySQL 的过程中，索引就像一个性能神器，好用时，查询效率飞速提升；滥用时，却可能让性能雪崩。一言以蔽之：索引用得好，系统秒杀亿万行；索引用得滥，服务器哭得像泪人。本文将全面分析 MySQL 索引的工作原理、索引类型

Leetcode2799.统计完全子数组的数目

双指针哈希表

题目链接直达 1. 题目描述给你一个由正整数组成的数组 nums 。如果数组中的某个子数组满足下述条件，则称之为完全子数组：子数组中不同元素的数目等于整个数组不同元素的数目。返回数组中完全子数组的数目。子数组是数组中的一个连续非空序列。示例 1：输入：nums = [

关于MySQL 8.0 废弃了缓存层查询

对于一个MySQL的sql语句的执行流程，大致可以分为如下几个阶段：发起请求->连接层-> 缓存层->语法分析层->优化层->执行层->存储引擎层。其中，缓存层用于记录历史查询的缓存结果，方便下一次的查询时，直接查询缓存返回结果。从 MySQL 8.0 开始，查询缓存功能被完全废弃，这是

深入解析 MySQL Change Buffer：性能优化的幕后英雄

Mysql

当你使用 MySQL 时，可能会惊叹于其出色的性能，尤其是在处理大量写操作时的表现。但你是否想过，MySQL 是如何让这些写操作既快又稳健的？一个鲜为人知但意义非凡的机制——Change Buffer（更改缓冲区），在背后默默撑起了 MySQL 的性能大梁。如果我们把数据库比喻为一位高效运营的写作

Leetcode1399.统计最大组的数目

每日一题哈希表数学算法

题目链接直达 1. 题目描述给你一个整数 n 。请你先求出从 1 到 n 的每个整数 10 进制表示下的数位和（每一位上的数字相加），然后把数位和相等的数字放到同一个组中。请你统计每个组中的数字数目，并返回数字数目并列最多的组有多少个。示例 1：输入：n = 13 输出：4 解释：总共有 9

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