流楚丶格念的博客

一条 SQL 语句，即可快速获取表大小与最后更新时间，为 DBA、后端开发和 DevOps 提供了高效的可视化入口；要结合存储引擎做判断，InnoDB 支持，ARCHIVE/MyISAM 的表现有所差异；真实场景下的排查思路先查表大小和更新时间，定位可疑“肥表”；再通过 binlog/慢查询/审计日志 交叉验证，确认写入来源；最后根据业务场景，制定归档或限流策略。进阶做法将监控 SQL 封装为视图或定时脚本；对接 Prometheus + Grafana，实现可视化告警；

但是，当堆空间较小时，运行一段时间以后，就会出现“碎片”，如果并发收集器找不到足够的空间，那么并发收集器将会停止，然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻代即被回收的概率。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5。比如设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5。例如：-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。

外观模式（Facade Pattern）是一种结构型设计模式，其目的在于为复杂的系统或子系统提供一个简化的接口。外观模式并不改变子系统的内部实现，它只是在客户端和复杂系统之间插入一个“外观”类，使得客户端通过外观类来与子系统交互，从而避免了直接调用多个复杂子系统接口。

即使消费者平台不稳定，消息也不会被过度积压。不会因为消息积压导致我们的系统崩溃或者性能问题。直接通过异步、重试等机制确保消息的可靠消费和门店运营平台同步门店数据：容易造成消息挤压和数据平台同步订单信息：消息数量大，容易造成消息挤压和SAP基础信息平台同步：要保证实时性与准确性。

锁粒度太大，用车辆码+导购的事业信息 作为锁的key，假设有别的事业部的导购同事扫 车辆码+导购的事业信息 不见得能锁住，尽管里面使用了双重检查的设定，但是两个事务未提交前是不可见的，所以也可能会导致同一辆车创建两个订单。通过这些优化，可以有效避免重复扫码和订单冲突问题，提升系统的可靠性和并发处理能力。业务处理时间可能会太长，锁时间设置五分钟，可能会造成锁失效，导致其他进程能获取锁。在条码平台车辆没有正在扫码的车辆库存占用态，导致能进入到下一步。

在电商平台中，订单超时未支付需要自动关闭是一个常见的业务场景。这个问题通常需要通过延时任务来处理。

在实际的系统开发中，处理权限过滤时常常涉及到重复的权限校验和数据过滤操作。这些操作通常会出现在多个业务逻辑中，导致代码重复且不易维护。本文将介绍如何使用AOP（面向切面编程）和自定义注解，将权限过滤的逻辑提取到统一的切面中，从而有效优化重复的权限校验代码。首先，我们定义一个注解，该注解用于标识需要进行权限校验的业务方法。这样，我们可以在方法上添加注解，而无需手动编写每次权限过滤的逻辑。/*** @PermissionCheck 注解，用于标识需要进行权限校验的方法。

在实际的系统开发中，处理权限过滤时常常涉及到重复的权限校验和数据过滤操作。这些操作通常会出现在多个业务逻辑中，导致代码重复且不易维护。本文将介绍如何使用AOP（面向切面编程）和自定义注解，将权限过滤的逻辑提取到统一的切面中，从而有效优化重复的权限校验代码。首先，我们定义一个注解，该注解用于标识需要进行权限校验的业务方法。这样，我们可以在方法上添加注解，而无需手动编写每次权限过滤的逻辑。/*** @PermissionCheck 注解，用于标识需要进行权限校验的方法。

Oracle 索引查询：通过和视图查询索引详细信息，可以查询索引的唯一性、列信息等。MySQL 索引查询：通过查询表的索引信息，包含索引的名称、唯一性、列信息等。索引创建：无论是 Oracle 还是 MySQL，都支持多种类型的索引，如普通索引、唯一索引、全文索引等。优化建议：根据查询的实际需求选择合适的索引类型，避免过多不必要的索引，同时定期评估和维护索引，确保查询性能。通过合理地管理和创建索引，可以显著提高数据库查询性能，减少 I/O 操作。

责任链模式（）是一种行为型设计模式，旨在通过将多个处理者连接成一条链来处理请求。在这个链中，每个处理者对象都有两个责任：一是处理当前请求，二是将请求传递给链中的下一个处理者。这个模式允许请求沿着链的传递，直到某个处理者对请求作出响应或者链的末尾没有处理者为止。

但是这样即便发送方保证顺序发送，但在多个消费者并行工作时，系统无法控制它们的处理顺序，这直接导致了消息消费的顺序性丧失但是还不能改变大的结构，并且因为发送方还需要增量同步，比如可以单独推送经销商的信息或者一个经销商的信息，所以要不改变大结构的前提下，我们进行系统优化。消费者工厂模式的核心思想是：将所有的消息消费逻辑封装在一个工厂类中，消费者工厂类会按顺序处理不同类型的消息，避免了并行消费带来的顺序问题。，将多个独立的消费者合并为一个统一的消费者工厂类来集中管理所有消息的消费逻辑，从而保证消息消费的顺序性。

工厂模式（Factory Pattern）是一种创建型设计模式，它通过工厂方法来创建对象，而不是直接实例化对象。在这种模式下，工厂类负责决定实例化哪一类对象，客户端代码只需要调用工厂方法，而不关心对象的具体实现细节。假设我们在一个分布式系统中，需要处理不同类型的消息。消息类型是通过标签来区分的，每个消息类型都对应一个不同的处理逻辑。传统上，我们可能会在消费者类中写大量的条件判断语句来区分不同的消息类型，但是这种做法会导致代码越来越臃肿，难以维护。为了应对这种情况，我们采用了工厂模式。

定义一个接口，所有具体的 MQ 生产者和消费者类都将实现该接口，提供统一的操作方法。

*观察者模式（Observer Pattern）**是一种行为型设计模式，主要解决一个对象的状态变化需要通知多个对象的问题。核心思想是通过定义一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某个被观察者对象的状态变化。当被观察者状态发生变化时，它会自动通知所有注册的观察者，而不需要被观察者关心这些观察者具体如何处理。事务回调机制是指在事务提交后（即数据库操作成功完成后）执行某些需要后续处理的业务逻辑。发送消息到消息队列；更新缓存或第三方系统；执行日志记录等。在Spring框架中，事务回调通常依赖于。

代码简洁：通过 AOP 统一处理分页逻辑，业务代码不需要显式地处理分页参数，只需要专注于查询操作本身。解耦业务与分页逻辑：分页的参数处理、转换、校验等都集中在 AOP 切面中，避免了在每个方法中重复分页逻辑。扩展性强：如果需要修改分页参数的处理方式（如增加默认页数、校验分页参数等），只需要修改 AOP 切面，不需要修改业务代码。提高可维护性：分页逻辑集中管理，减少了代码重复，增加了系统的可维护性。

模板方法模式是一种行为设计模式，它定义了一个操作的算法框架，而将某些步骤的实现延迟到子类。模板方法模式允许子类在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤。在我们的例子中，模板方法就是统一的请求发送流程，而具体的请求头、请求体构建等细节交给具体的Sender类实现。通过模板方法设计模式，我们将外部接口请求的共同部分（如发送请求、处理响应）提取到了父类中，子类只需实现请求的定制部分（如请求头、请求体等），从而避免了代码重复，提高了系统的可维护性。提高代码复用性。

模板方法模式（Template Method Pattern）是一种行为设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，允许子类在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤。通过将算法的步骤定义为抽象方法，模板方法模式可以让子类在不改变整个流程的情况下，实现定制化的行为。在外部接口调用的场景中，模板方法模式的核心是将通用的请求发送流程（如构建请求头、发送请求、处理响应）封装在一个模板方法中，而具体的接口URL、请求体、请求类型等细节则由具体的调用方来提供。不同的外部接口可能需要不同的请求头信息。为了使。

防腐层是一种软件架构模式，它位于系统与外部系统、模块或服务之间，负责对外部系统的请求、数据和协议进行适配、转换和封装。防腐层的核心作用是解耦和隔离，它可以有效地防止外部系统的变化对内部系统产生破坏，保证系统内部的模型和设计不受外部影响。

策略模式是一种行为设计模式，它将算法封装成一个个独立的策略类，使得算法可以独立于使用它的客户端变化。策略模式的核心思想是：将不同的业务逻辑提取为独立的策略类，通过上下文类（Context）来选择和执行相应的策略。首先定义一个通用的策略接口，每个具体的重试策略类将实现这个接口，处理各自的消息类型。// 定义消息发送的重试逻辑通过引入策略模式，我们的消息重试逻辑变得更加灵活和可扩展。解耦业务逻辑：每种消息的重试逻辑被封装在独立的策略类中，减少了代码的耦合度。易于扩展。

指数退避算法是一种渐进式重试算法，广泛应用于分布式系统中的故障恢复。它的核心原理是：在请求失败后，每次重试时会增加一个逐渐增长的时间间隔。这个时间间隔通常按指数增长，也就是每次失败后的重试间隔为上一次的。

EFK日志平台SkywalkingGrafanaPrometheus。

在高并发环境下，使用 Redis 分布式锁与数据库行锁的结合可以有效避免死锁并提升系统的性能和稳定性。Redis 分布式锁负责控制分布式系统中对共享资源的访问，而数据库行锁则用于保证在事务级别的并发控制。这种方式的核心思想是：利用 Redis 分布式锁在应用层确保全局资源的独占访问，再使用数据库行锁来确保数据库操作的原子性和一致性。在最初的设计中，系统未引入 Redis 分布式锁，仅依赖 Oracle 数据库的分布式锁（行级锁）来控制资源竞争。由于锁的获取顺序不一致，可能导致资源的循环等待，最终触发死锁。

通过以上多维度的优化，可以显著提升系统的并发处理能力和整体性能。你可以根据实际业务场景，选择适合的优化策略逐步落地实施。为外接接口增加熔断限流，保护本系统资源，避免因外部接口过载导致系统性能问题。：如果数据库压力较大，考虑对大表进行分库分表（如按照门店、区域或时间分表）。定义一个服务类，用于调用外部接口并集成 Resilience4j 的功能。：检查 SQL 中是否使用了索引，避免全表扫描。：采用主从复制架构，将读请求分配到从库，写请求交给主库。等功能，集成简单，性能优秀。）中，对常用查询字段加索引。

Java 虚拟机 (JVM) 的垃圾回收 (GC) 是性能优化的核心环节，频繁的 GC 操作会显著降低系统吞吐量，增加响应时间，甚至引发服务不可用。为了理解 GC 的行为，GC 日志分析是必要的工具。GC 日志可以帮助我们发现性能问题，例如频繁的 GC 导致应用停顿时间过长，或者内存不足导致 Full GC 频繁发生。以下是通过 GC 日志分析问题的步骤，以及一个具体的案例。通过详细分析日志和优化 GC 参数，可以最大化系统吞吐量，同时降低延迟，提升整体性能。：老年代过小，导致频繁的 Full GC。

在复杂的分布式系统或多线程编程中，我们经常需要在不同组件、方法甚至框架间共享某些上下文信息，但不希望将这些信息通过层层方法参数传递。它允许我们在每个线程中保存变量值，并且线程之间互不干扰，达到数据隔离的效果。直接通过方法参数传递这些上下文数据，不仅会导致方法签名复杂化，还会增加维护成本。异步任务通常由线程池执行，而线程池中的线程可能被复用。能确保每个线程在任务执行期间，持有独立的上下文数据。的隐式数据流使问题难以定位，尤其是在复杂的调用链中。在使用线程池时，线程不会销毁，而是被复用。

用于快速查询当前用户启动的所有 Java 进程及其进程 ID。场景：线上服务出现故障，需要快速定位目标进程。命令：输出进程 ID 及其主类和传递给 方法的参数。示例：假如服务启动了多个 Java 应用（如微服务），需要查找一个特定服务的进程 ID：输出：2. （内存管理）功能提供进程的堆内存快照、内存分布信息和垃圾回收情况分析。命令：输出当前进程内存中对象实例数量和大小，便于排查异常。示例：排查某服务中可能存在的内存泄漏：场景 2：生成内存快照命令：使用 MAT 工具分

以下，我们通过本身经历的具体案例和实战模拟案例解析 Arthas 如何高效解决实际问题，并详细分析每个问题的解决方案。某生产环境中，团队上线了一个功能调整，发现新代码并未生效，但测试环境正常。它弥补了传统排查手段的不足，尤其在生产环境中，为开发者提供了实时、安全、高效的解决方案。，阿里巴巴开源的 Java 应用诊断工具，专注于解决这些棘手问题，其核心是实时、非侵入式的调试能力。某电商系统中，用户投诉订单信息错误，但日志缺乏足够的信息，难以复盘该用户的完整操作流程。重新部署正确版本的 JAR 包，问题解决。

Arthas 是阿里巴巴开源的一款 Java 应用诊断工具，以其强大的功能和易用性在开发者群体中广受欢迎。它专为线上环境的复杂问题而设计，解决了许多 Java 开发中常见的“难题”。

排查和修复生产环境问题是一项重要技能，线上问题的原因多种多样，包括代码、硬件、网络、以及外部协作工具等。线上问题通常分为两类：系统异常 和 业务异常。以下详细总结了 Java 常见线上故障的排查方法与解决思路。Java 线上问题的表现多样，通常可归纳为以下四类：定位问题是解决问题的第一步，以下是常见排查步骤和方法：通过分析业务日志，可以快速找到错误的具体代码位置及错误类型。例如：如果日志显示异常如下：结合异常信息可知，这是 多线程并发操作 ArrayList 导致的数组越界，解决方案可以是：APM（Ap

缓存优先缓存是高并发系统的利器，在设计中充分利用缓存，能够显著提升系统性能。权衡与优化通过分析需求的重要程度，合理取舍（如非活跃用户记录清理、未读数误差容忍）来优化设计。针对性方案不同场景对应不同的业务逻辑，避免用一套通用方案解决所有问题，因地制宜才能设计出更高效的系统。通过合理的设计和优化，即便面对每秒 50 万次请求的高并发系统，也能用有限的资源支撑业务平稳运行。希望这篇博文能为你的系统设计提供灵感！

在日常开发中，数据库字段类型的定义非常重要，但一次简单的失误可能带来后续一系列的问题。在一次发版中，我们的同事错误地将字段 定义为 ，而实际业务需求应该是 ，用于存储用户登录 ID（可能包含字母和特殊字符）。上线后，这个字段已经存入了大量的数据。如何在数据不丢失的前提下修正字段类型？以下是我们的处理方案分享。数据库表 中有一个字段 ，原本应该定义为：但由于配置错误，字段被定义为：上线后，该字段中已经存储了一些纯数字的用户 ID 数据。为了支持实际业务需求（如存储字母、符号等），需要将字段改回 类型

减少了数据库调用次数：通过批量查询和，减少了对数据库的交互次数。提高了代码可读性：将条件设置和数据处理逻辑进行了清晰的分离。SQL查询的简化：合并了一些JOIN，并消除了不必要的复杂性。

使用 Docker 运行 Promtail 容器，并将配置文件挂载到容器中。Promtail 是 Loki 官方推荐的日志收集器，用于将日志从服务器收集并发送到 Loki。上的 Loki 服务。：在 Grafana 中，点击左侧的 “+” 图标，然后选择 “Dashboard”。在应用服务器上安装Promtail ，收集本地的，将日志推送到Loki服务器。服务器上使用 Docker 来运行 Promtail，并将日志推送到。上使用 Docker 安装和运行 Promtail，并将其日志推送到。

Docker的网络配置对系统的稳定性至关重要。在进行网络配置时，务必确保所使用的IP地址段与现有网络不重叠。通过适时的监控和修改配置，可以有效防止网段冲突问题，确保系统的正常运行。这不仅有助于提升用户体验，也能够减少运维团队的压力。希望以上分析能为其他运维工程师提供借鉴，帮助他们在处理类似问题时更加高效。

本文将探讨Oracle闪存的应用，以及我在数据恢复过程中的实际经验，特别是在同事误删字段的情况下。利用Oracle的快照功能，在修改数据前创建一个快照，可以有效避免误操作导致的数据丢失。闪存，作为一种非易失性存储技术，相比传统的机械硬盘（HDD），具有更快的读写速度、更低的延迟和更高的耐用性。在一次项目开发过程中，由于一个同事误删了字段，导致了数据丢失，这对我们的工作造成了严重影响。我们首先检查了系统的闪存备份，并确认了最后一次完整备份的时间点，这为后续恢复提供了依据。

查找和清理 Linux 系统中的大文件需要系统管理员熟练使用相关命令，通过du和ls命令可以快速找到占用磁盘空间的目录和文件，而通过truncate等命令可以高效地清理这些大文件。查找占用空间大的目录：使用命令查看根目录或特定目录下的磁盘占用情况。深入分析子目录：进入占用空间大的目录继续使用du命令查找具体的子目录或文件。清空大文件：根据需求使用truncateecho等命令快速清空大文件内容，而无需删除文件。这些步骤和命令可以帮助你在日常维护中快速释放磁盘空间，提升系统性能。

本次问题的核心在于长时间运行的容器中，RocketMQ 服务的共享内存没有得到合理的分配和监控。在高并发的生产环境下，默认的64MB共享内存配置很容易耗尽，导致服务性能下降甚至宕机。通过重新分配更大的共享内存并加强监控，我们可以确保 RocketMQ 在长时间运行时仍然保持高效稳定。

DOT_ID相同。MISSION_ID属于特定的任务范围。创建人CREATED_BY为特定用户（如ocs_admin在同一DOT_ID中存在多条相同的记录。SELECTRD1.*,FROMWHERESELECTRD.DOT_IDFROMWHEREGROUP BYRD.DOT_IDHAVING通过WITH定义的 CTE，我们首先查找出符合条件的记录。通过函数按DOT_ID分组，并为每个分组内的记录编号。的结果将根据DOT_CODE的排序为每组记录生成递增的编号。通过使用。

在零售业务中，数据的准确性和完整性至关重要。最近，我们在零售通系统的门店复盘业务中发现，由于事业部关系缺失，部分门店复盘数据未能正确记录。这一问题不仅影响了业务的正常运营，也对后续的数据分析和决策支持造成了负面影响。因此，需要紧急修复这些缺失的数据，以确保系统的健康和业务的连续性。序列确保每条记录的唯一性，这样可以避免插入冲突。：通过复杂的查询逻辑，从门店表和相关部门表中提取。，确保只选择符合条件的门店。

通过合理设置分片数量、分片参数以及调整任务的 Cron 表达式，ElasticJob 系统能够更高效地调度任务，减少系统的负载压力。开启 Failover 和 Misfire 功能也能确保任务的稳定执行，避免任务因节点故障或调度延迟而丢失。