打破


        打破不是小时候打坏个花瓶,摔个碗,唉,小时候没少因为这个 挨骂。

        在今天下午头脑风暴最后要结束的时候,我做的会议记录,然后听大家说一个我们讨论了很多天的话题。一开始觉得是因为老师提出头脑风暴是因为大家忽略了老师精心为同学和父母的饕餮盛宴。所以从侧面反应我们的思想认识不够。


        来来回回几次说到这些事情的时候,每次觉得上升到一定高度之后,下一次的讨论却用另外一个角度或方式,让我们意识到原来自己过去看东西 是很片面的。


一、当有一件事情,我们做的不合时宜,你怎么看?两件事事情上时间有冲突!

二、一个例子,把你放在不同的角度你会怎么想,怎么做?了解过父母老师同学们的想法吗?或者你作为不同角色都承担了那些东西?

三、一个选择题:当给你说了一个情景,让你选择,你偏向于什么选择? 


       智者拿着鱼竿,和鱼,你会选择哪一个?我第一个选择的鱼竿,不能说这不是正确答案,因为表面上就是只有鱼竿和鱼两个选择,但是受过老师点化的告诉我说他们选择做智者,哦,我恍然大悟,原来这个不是简单的二选一,而是告诉你思维可以跳出来,


        这里的打破代表打破思维,我们在成长过程中,遇到各种各样的人,做各种各样的事,早已有一种思维定式在自己的脑海中,它有自己的判断,有自己的想法,有自己的主意,它可能乐观开朗,可能沉稳内向,可能问题多多,它就是我们的内心最深处 ,当遇到事情时,它是最先响应我们的。

每听一个人的想法,都会感觉自己的视野在增大,


       其实那些想法就在那里,我们脑中壁垒太多,以至于只有自己肯接受的想法,其实当打破了这一层层壁垒之后,才惊觉这些东西组成了一个生活,它因为是生活,所以老师可以信手拈来,因为是生活,它是那么的有说服力。

打破不是破碎,而是 内外相连。。。


打破了,才是看到了最平常的世界


这两天挺晕乎的,脑筋转不过来,写的逻辑有些乱,且把它当成我随笔一记吧!

### 打破系统边界与数据库连接的挑战 在现代分布式系统中,打破系统边界通常涉及多个服务之间的数据交互与事务一致性保障。尤其是在微服务架构中,每个服务可能拥有独立的数据库实例,这种设计虽然提高了服务的解耦性和可扩展性,但也带来了跨服务数据一致性的问题。例如,在一个订单管理系统中,订单服务、库存服务和支付服务可能各自维护独立的数据库,跨服务事务的原子性难以保证,容易出现部分操作成功、部分失败的不一致状态[^1]。 为了解决这类问题,需要引入分布式事务机制,如两阶段提交(2PC)或三阶段提交(3PC),以确保多个数据库操作要么全部成功,要么全部回滚。此外,事件驱动架构(Event-Driven Architecture)也是一种常见方案,通过异步消息传递机制(如Kafka、RabbitMQ)实现服务间的最终一致性。 ### 融合数据库在打破边界中的作用 随着融合数据库的发展,如电科金仓的 KingbaseES(KES),系统边界打破的能力得到了增强。KES 采用多语法体系一体化架构,支持兼容 Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等多个异构数据库的语法,使得不同服务可以使用统一的数据库平台进行交互,从而减少跨数据库的适配成本。此外,KES 支持集中分布一体化架构,能够满足不同级别的可用性、性能扩展和成本需求,为打破系统边界提供了灵活的部署选项[^3]。 例如,在一个混合部署的微服务架构中,前端服务使用 MySQL 语法,后端分析服务使用 PostgreSQL 语法,KES 可以通过统一的接口同时兼容这两种语法,减少服务间数据交互的复杂性。 ### 数据库连接的优化策略 在高并发场景下,频繁建立和释放数据库连接会导致性能瓶颈。为了解决这一问题,可以采用以下策略: - **连接池技术**:通过复用数据库连接,减少连接建立和销毁的开销。例如,SQLAlchemy 提供了连接池支持,能够自动管理连接的创建和释放。 - **异步数据库访问**:使用异步数据库驱动(如 asyncpg、Tortoise ORM)可以在高并发场景下提升数据库访问效率。 - **缓存机制**:在数据库前引入缓存层(如 Redis、Memcached),减少对数据库的直接访问。 以下是一个使用 SQLAlchemy 连接池的示例代码: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库连接引擎,启用连接池 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@localhost:32768/python_stu", pool_size=10, max_overflow=20) # 从连接池获取连接 with engine.connect() as conn: result = conn.execute("SELECT * FROM test") for row in result: print(row) ``` ### 多模数据统一存储与访问 KES 还支持多模数据一体化存储,能够统一处理关系模型、文档模型、全文本、GIS 数据、时序数据等多种数据类型。这种能力使得系统在面对复杂业务场景时,能够在一个数据库中完成多种数据类型的存储与访问,避免了多系统集成的复杂性。例如,在一个物联网系统中,设备的实时数据(时序数据)和设备配置信息(关系型数据)可以统一存储在 KES 中,简化了数据访问逻辑。 --- ###
评论 6
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值