1、SpringBoot最核心的25个注解，都是干货！ SpringBoot最核心的25个注解 @SpringBootApplication 这是SpringBoot最最最核心的注解，用在SpringBoot主类上，标识这是一个SpringBoot应用，用来开启SpringBoot的各项能力。
2、虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。 混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。
3、Java基础（技术干货+面试题）：涵盖基础语法、面向对象、类与接口、变量与方法、内部类、重写与重载、IO流、反射等。JVM（底层原理+面试题）：涉及JVM内存区域、JVM运行时内存、垃圾回收与算法、JAVA四种引用类型、GC垃圾收集器、JVM类加载机制、GC分代收集算法、分区收集算法等。
4、没有提升就实现不了10年顶别人20年，这是悖论；但阿里的996其实没啥太大毛病，毕竟钱真的给到了，算是给了加班费。
1、服务器容量不足大数据量和高并发会给服务器带来巨大负载压力。如果服务器的容量不足，就会导致软件无法正常运行。为了解决这个问题，必须升级服务器硬件以增加服务器的容量。网络瓶颈在处理大量数据和高并发时，网络带宽也可能成为瓶颈。如果网络带宽不足，就会导致数据传输速度慢，用户体验下降。
2、业务都是从0到1做起来的，并发量和QPS只是参考指标，最重要的是：在业务量逐渐变成原来的10倍、100倍的过程中，你是否用到了高并发的处理方法去演进你的系统，从架构设计、编码实现、甚至产品方案等维度去预防和解决高并发引起的问题？而不是一味的升级硬件、加机器做水平扩展。
3、是不是服务器性能瓶颈了，该加配置的先加配置啊，或者是不是sql引起的，需不需要优化sql咯。
4、随着互联网应用的快速发展，关系型数据库逐渐无法满足超大规模数据和高并发访问的需求，而非关系型数据库则因其易扩展、大数据量高性能、灵活数据模型、高可用等特点得到迅速发展，有效补充了关系型数据库的适用范围。
1、要高并发的话，多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。像是要发各种请求的，其实和爬虫类似，协程的方案比较合适，能达到很高的并发。Python简介：Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
2、为了彻底搞定这个问题，我们提出了最极端的解决方案，干脆直接把数据库中的数据完全缓存到服务进程里定期批量更新，这样查询的开销将大大降低。
3、比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C 重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
4、标准库线程安全的队列是哪一个？不安全的是哪一个？logging是线程安全的吗？python适合的场景有哪些？当遇到计算密集型任务怎么办？python高并发解决方案？我希望听到twisted-tornado-gevent，能扯到golang，erlang更好 操作系统 可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
1、处理高并发的六种方法 1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存，必须得用缓存。
2、从时间纬度来说，就可以通过冷热分离的手段，将常用的数据存放在高速设备中，减少数据处理的集合，加快处理速度。 作者简介：小姐姐味道（xjjdog），一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0，欢迎添加好友，进一步交流。
3、线程管理：Java的线程池技术可以有效地管理和调度线程，避免创建过多的线程导致系统资源耗尽。 并发控制：通过同步锁、信号量等工具控制对共享资源的访问，防止数据不一致和死锁等问题。 分布式架构：将系统分布在多个服务器上，通过负载均衡等技术处理大量的并发请求。
4、处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。
5、如何运用docker技术解决高并发把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix，govet等非常有用的工具。执行性能好。
图片服务器分离。图片是最消耗资源的，可以将图片与页面进行分离，基本上大型网站都会采用这个策略。数据库集群和库表散列。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。
数据采集与预处理：首先，智能电销机器人需要从各种渠道收集大量的客户数据，如电话、短信、邮件等。这些数据可能包含客户的基本信息、购买记录、行为特征等。在将这些数据输入到系统中之前，需要进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等，以确保数据的准确性和一致性。
1、e52670v2处理器是服务器系列的CPU，性能超强，相当于桌面平台的i7级CPU。规划设计强、大数据处理很好。至强处理器一般指Xeon处理器1998年英特尔发布了PentiumIIXeon（至强）处理器。e52670v2该处理器系列都提供大幅增强的性能和功能，采用软件定义的基础设施和敏捷云架构。
2、i9级e52670v2处理器是一款高性能的服务器级处理器，适用于需要处理大量数据和高并发场景的应用。解释一：首先，这款i9级e52670v2处理器是一款基于Intel Xeon家族的服务器级处理器。它采用了先进的制程技术和架构设计，具备高性能、低功耗和高可扩展性等特点。
3、e52670v2性能相当于中高端的服务器CPU。e52670v2是一款服务器处理器，它的性能在多任务处理和大数据处理方面表现出色。其具体性能表现在以下几个方面：性能概览 e52670v2作为服务器CPU，其核心数量较多，基础频率和睿频较高，能够处理大量的数据和运行多个任务。
4、E52670V2处理器是一款高性能的服务器级处理器，适用于各种企业级应用和高负载任务。首先，E52670V2是Intel Xeon系列的一款处理器，专为服务器和工作站设计。它具有高性能、高可靠性和高扩展性等特点，适用于各种企业级应用，如虚拟化、云计算、大数据分析、存储和I/O密集型应用等。
5、e52670v2相当于Intel至强系列的高端处理器。关于详细的解释如下：e5-2670v2的基本信息 e5-2670v2是一款服务器处理器，其核心数量和线程数量较多，支持多任务和高效的计算能力。这款处理器适用于大型数据库处理、云计算、虚拟化等应用场景。
6、e5-2670v2是一款服务器处理器，其核心数量和线程数量较多，支持多任务和高效的计算能力。这款处理器适用于大型数据库处理、云计算、虚拟化等应用场景。与Intel至强系列处理器的对比 e5-2670v2的性能特点与Intel至强系列的高端处理器相近。