<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[浪缘的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; wanglipo]]></copyright><item><title><![CDATA[Cookie/Session机制详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/78979454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/78979454</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 05 Jan 2018 11:36:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[会话（Session）跟踪是Web程序中常用的技术，用来跟踪用户的整个会话。常用的会话跟踪技术是Cookie与Session。Cookie通过在客户端记录信息确定用户身份，Session通过在服务器端记录信息确定用户身份。

本章将系统地讲述Cookie与Session机制，并比较说明什么时候不能用Cookie，什么时候不能用Session。




1.1  Cookie机制
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分析函数ratio_to_report的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/78899756</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/78899756</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Tue, 26 Dec 2017 10:43:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://blog.youkuaiyun.com/47522341/article/details/4293266
Ratio_to_report函数
Syntax

分析函数RATIO_TO_REPORT 用来计算当前记录的指标expr占开窗函数over中包含记录的所有同一指标的百分比. 这里如果开窗函数的统计结果为null或者为0,就是说占用比率的被除数为0或者为null, 则得到的结果]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ORACLE查询优化及gather_plan_statistics hint]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/78814937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/78814937</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 15 Dec 2017 17:03:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://blog.youkuaiyun.com/indexman/article/details/42293007

查询优化手段和gather_plan_statistics hint：
在10g以后我们可以通过利用gather_plan_statistics提示来了解更多的SQL执行统计信息，具体使用方法如下：
如果在statistics_level参数设置为ALL，或者执行的sql使]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[jedisLock—redis分布式锁实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/53419560</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/53419560</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Thu, 01 Dec 2016 11:26:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[分布式锁]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Oracle的行列转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/53183250</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/53183250</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Wed, 16 Nov 2016 09:35:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://blog.youkuaiyun.com/xb12369/article/details/39554935




尝试SQL: 统计每天每个类型操作个用多少用户

select *
  from (select trunc(created_time), action_type,  user_id
          from t_shq_task_operate_log ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis3.2+Tomcat实现集群的Session管理 -- tomcat-redis-session-manager的编译和开发部署环境搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/51669526</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/51669526</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Tue, 14 Jun 2016 10:49:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[tomcat-redis-session-manager编译]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[前端优化实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50786488</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50786488</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Thu, 03 Mar 2016 10:31:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题0：

     通过配置NGINX日志和TOMCAT访问日志，进行分析查看处理速度，发现服务器处理速度很快，不是服务器端逻辑处理的问题。那么就是网络环境或者页面解析的问题；最终发现以下问题：


问题1：
     页面跳转过多，对于G网络发起连接慢的环境会对速度体验造成巨大的问题；
处理办法：
     1，去掉项目中不必要的跳转；
 
问题2：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Android技术积累:开发规范]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50786438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50786438</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Thu, 03 Mar 2016 10:20:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[﻿﻿
原创文章，转载请注明：转载自Keegan小钢
并标明原文链接：http://keeganlee.me/post/android/20150709
微信订阅号：keeganlee_me
写于2015-07-09

上个月发布了Android项目重构的三篇系列文章，其中，界面篇中提到了在项目中保持规范性的重要性，也有简单举了几个例子。这篇文章则将其延伸，提供更完整的开发规范说明。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ELK+redis搭建解析NGINX日志环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50739820</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50739820</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Thu, 25 Feb 2016 18:53:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过ELK+REDIS的搭建，实现实时对NGINX日志的分析和监控，方便查看服务器性能和排除问题，可以做一些简单的数据统计]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图片优化时注意的小问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50405167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50405167</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 25 Dec 2015 20:37:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[图片优化时注意的小问题


站在网站优化的角度来说,图片不利于网站优化,可是一个网站是少不了图片的,那网站图片人优化时,我们又应该注意点什么呢,以下南昌网络公司和大家分享一点小方法:


一、图片的命名

   在给图片命名时，要给图片加于描述性，如果我们直接命名图片1.jpg、图片2.jpg，这样的命名是毫无意义的

 在谷歌的网站质量指南中，明确的指出了如果一个图片在网页上]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用GTmetrix来优化你的网页（集成了YSlow、FireBug的功能）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50404965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/50404965</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 25 Dec 2015 19:38:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[网址是：http://gtmetrix.com/ ，输入自己需要分析的链接，稍微等会儿，有两个得分，一是YSlow的分析得分，二是PageSpeed的分析得分。



 

一般互联网的网站，得分要达到C（包含A和B）以上，最好能达到B。

 

 

YSlow的检查项目



 

就YSlow得分为F的项，我简单说一下

1、Add Expires h]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[三千万数据量下redis2.4的一统计情况]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/17446295</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/17446295</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Wed, 08 Jul 2015 13:13:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[﻿﻿
先说一下工作场景，要求做一个服务，满足：处理千万级别数据，单个请求响应时间在20ms以下。由于是存储的数据格式为key:list[]，所以很适合使用redis来存放数据，为了测试一下redis存储的效率问题，才有了这篇文章。
     第一步：造数据。思路如下：（1）先产生三千万个key，为了解决随机函数不能很好平均分布的问题，采用两步走的方法来造3000W个key。首先，从key从1到]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis 数据结构使用场景]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/46764147</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/46764147</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Sun, 05 Jul 2015 17:10:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、redis 数据结构使用场景
原来看过 redisbook 这本书，对 redis 的基本功能都已经熟悉了，从上周开始看 redis 的源码。目前目标是吃透 redis 的数据结构。我们都知道，在 redis 中一共有5种数据结构，那每种数据结构的使用场景都是什么呢？

String——字符串Hash——字典List——列表Set——集合Sorted Set——有序集合
下面我们就来简]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于大型网站技术演进的思考（六）--存储的瓶颈（6）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561487</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561487</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 06 Feb 2015 10:48:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[在讲数据库水平拆分时候，我列出了水平拆分数据库需要解决的两个难题，它们分别是主键的设计问题和单表查询的问题，主键问题前文已经做了比较详细的讲述了，但是第二个问题我没有讲述，今天我将会讲讲如何解决数据表被垂直拆分后的单表查询问题。


　　要解决数据表被水平拆分后的单表查询问题，我们首先要回到问题的源头，我们为什么需要将数据库的表进行水平拆分。下面我们来推导下我们最终下定决心做水平拆分表的演进]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于大型网站技术演进的思考（五）--存储的瓶颈（5）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561461</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561461</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 06 Feb 2015 10:47:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[﻿﻿
         上文里我遗留了两个问题，一个问题是数据库做了水平拆分以后，如果我们对主键的设计采取一种均匀分布的策略，那么它对于被水平拆分出的表后续的查询操作将有何种影响，第二个问题就是水平拆分的扩容问题。这两个问题在深入下去，本系列就越来越技术化了，可能最终很多朋友读完后还是没有找到解决实际问题的启迪，而且我觉得这些问题都是像BAT这样巨型互联网公司才会认真思考的，因此本篇我打算换个角]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于大型网站技术演进的思考（四）--存储的瓶颈（4）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561455</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561455</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 06 Feb 2015 10:46:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果数据库需要进行水平拆分，这其实是一件很开心的事情，因为它代表公司的业务正在迅猛的增长，对于开发人员而言那就是有不尽的项目可以做，虽然会感觉很忙，但是人过的充实，心里也踏实。


　　数据库水平拆分简单说来就是先将原数据库里的一张表在做垂直拆分出来放置在单独的数据库和单独的表里后更进一步的把本来是一个整体的表进一步拆分成多张表，每一张表都用独立的数据库进行存储。当表被水平拆分后，原数据表成]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于大型网站技术演进的思考（三）--存储的瓶颈（3）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561439</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561439</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 06 Feb 2015 10:45:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[存储的瓶颈写到现在就要进入到深水区了，如果我们所做的网站已经到了做数据库垂直拆分和水平拆分的阶段，那么此时我们所面临的技术难度的挑战也会大大增强。
　　这里我们先回顾下数据库的垂直拆分和水平拆分的定义：
　　垂直拆分：把一个数据库中不同业务单元的数据分到不同的数据库里。
　　水平拆分：是根据一定的规则把同一业务单元的数据拆分到多个数据库里。
　　垂直拆分是一个]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于大型网站技术演进的思考（二）--存储的瓶颈（2）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561431</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561431</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 06 Feb 2015 10:45:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[上篇里我讲到某些网站在高并发下会报出503错误，503错误的含义是指网站服务端暂时无法提供服务的含义，503还表达了网站服务端现在有问题但是以后可能会提供正常的服务，对http协议熟悉的人都知道，5开头的响应码表达了服务端出现了问题，在我们开发测试时候最为常见的是500错误，500代表的含义是服务端程序出现了错误导致网站无法正常提供服务，500通常是服务端异常和错误所]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于大型网站技术演进的思考（一）--存储的瓶颈（1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561335</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/43561335</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Fri, 06 Feb 2015 10:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先我们要思考一个问题，　前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。。
　　首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ibatis读写CLOB数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/41682925</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanglipo/article/details/41682925</guid><author>wanglipo</author><pubDate>Tue, 02 Dec 2014 20:15:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[﻿﻿
Ibatis是一个高效，方便，易于学习的数据访问组件，在性能上比hibernate高，学习难度也比hibernate和jdo要低，而且它比直接使用jdbc方便和易于维护。所以Ibatis深入大家的喜爱，一些对性能有更高的要求的系统（如保险，金融行业系统），或改造遗留系统时，Ibatis是数据访问组件的首选。

在使用Oracle数据库时，读取CLOB和BLOB等大类型的数据一直是个比较]]></description><category></category></item></channel></rss>