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云迁移是一个复杂概念的简单术语。企业将不断地将数据和工作负载转移到云端。但他们还将数据和工作负载移回本地，或从公共云移至私有云，或从一个超大规模企业移至另一个超大规模企业。因此，云迁移永远不会完成。云迁移没有统一的解决方案，因此需要仔细规划并采取有针对性的方法，来确定如何迁移到云以及迁移到云的内容。

这两天，数据库行业出了一个大新闻。根据权威机构国际事务处理性能委员会（TPC，TransactionProcessingPerformanceCouncil）的官网消息，腾讯云数据库TDSQL成功通过TPC-C基准测试，性能达到每分钟8.14亿笔交易（tpmC），打破了世界纪录。TPC-C官网截图众

数据库迁移涉及将数据从一个或多个源平台移动到不同的数据库。企业经常创建数据库迁移策略，以帮助将迁移过程与特定的业务需求保持一致。例如，企业可能决定将其内部数据迁移到基于云的数据库以降低成本。另一个企业可能会选择迁移到提供更适合当前需求的扩展功能的数据库。什么是云数据库云数据库是通过云平台访问和构建的

9月16日，腾讯云数据库自研内核TXSQL完成了全新升级。搭载了新一代内核的云数据库在性能上较之前提升超过20%，延迟降低80%。目前，新一代内核TXSQL已应用于腾讯云数据库MySQL、分布式数据库TDSQL、云原生数据库TDSQL-C等多款主流云数据库产品中。新一代数据库内核不仅对性能带来了较大

Androidstudio之数据库的使用连接创建SQLite大家好，欢迎来到寒依。相信看啦我的教程当老师问你在学习Androidstudio数据库使用过程中遇到什么困难，分享一下你的感悟和解决方法的时候，你可以直接大胆的说出来：“老师我没有遇到问题，看啦寒依的教程畅行无阻”我使用的工具是Intill

作者｜初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景随着机票订单业务的不断增长，当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求，系统性能捉襟见肘，主要体现在以下方面：数据库CPU资源在业务高

​数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录，可以是数字、文字、图像、声音等等。可复制可流通且被开发利用的数据，才算是财富，否则可能会成为企业的负担。数据复制作为数据流通、交换、共享、保护、集成、计算分析、管理等领域的关键应用，在帮助数据实现价值最大化的过程中发挥着重要贡献。本文来自：中国数据复制

今天松哥就来和大家聊一聊flowable源码编译，其实主要是和大家说说这里的几个坑。1.下载源码这个简单，大家直接从GitHub上将源码clone下来即可：复制gitclonegit@github.com:flowable/flowable-engine.git1.这一步比较容易，大家应该都不存在问

作为9月2日成都核酸检测的亲历者， 也跟所有的成都市民一样，经历了核酸系统崩溃之后的排队崩溃和心理崩溃。昨天，在至少排了一个小时的队之后，前面还没有动静。我跑到志愿者扫码登记的地方观察了很久，也看了网上各种各样的分析，声音很多。作为一个程序猿，也来说说我的看法在发出这个内容之前，我看到&n

在高并发的场景下，异步是一个极其重要的优化方向。前段时间，生产环境发生一次事故，笔者认为事故的场景非常具备典型性 。写这篇文章，笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案。希望大家读完之后，可以对异步有更深刻的理解。1.业务场景老师登录教研平台，会看到课程列表，点击课程后，课程会以视频的形式

redis是互联网分层架构中，最常用的KV缓存，但不少同学仍然不知道，为啥要选择redis。画外音：与之对比最多的，是memcache。一、复杂数据结构，选择redis更合适value是哈希，列表，集合，有序集合这类复杂的数据结构时，会选择redis，因为mc无法满足这些需求。最典型的场景，用户订单

1.原始单据与实体之间的关系可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界

我今天花了大半个下午的时间，写了这篇hadoop的架构，全篇都是以大白话的形式，也算是为后面更加详细的每一部分开了个好头吧，如果喜欢请点转发和关注，如果有疑问，直接在评论里说出来，大家一起解决，才能进步。一、概念Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache2.0许可协

微服务拆分后遇到的一个麻烦是分布后的一致性问题。单体架构的业务处理和数据都在一个进程里面，一致性保障很成熟，开发人员基本上不用关心。当把业务系统拆分到不同进程时，就遇到了技术性一致性问题。这带来了纠结，我们希望有一颗银弹，一把解决问题。但由于分布式一致性在(CAP)理论上没有完美的解决方案，我们所能

继续答星球水友提问，30WQPS的点赞计数业务，如何设计?可以看到，这个业务的特点是：吞吐量超高;能够接受一定数据不一致;画外音：计数有微小不准确，不是大问题。先用最朴素的思想，只考虑点赞计数，可以怎么做?有几点是最容易想到的：肯定不能用数据库抗实时读写流量;redis天然支持固化，可以用高可用re

相信只要是个稍微像样点的互联网公司，或多或少都有自己的一套缓存体系。 图片来自Pexels只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，遂笔者想在这和大家聊一聊：如何解决一致性问题？如何保证缓存与数据库双写一致性，也是现在Java面试中面试官非

本文作者将给大家分享工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路!将围绕如下几个方面展开：工行IT架构转型中传统OLTP数据库架构面临的挑战和诉求。构建基于MySQL分布式企业级解决方案实践历程，包括技术选择、高可用设计、两地三中心容灾、运维管理、资源使用效率等方面的思考和实践经验。工行转型的成效以及

1953年，埃布·格罗希提出Grosch定律，即计算机性能会随着成本的平方而增加。1965年，高登·摩尔提出摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍。当今，计算机的普及，也让越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远未被完全利用。而互

 前言不知道你是否遇到过这样的情况，去小卖铺买东西，付了钱，但是店主因为处理了一些其他事，居然忘记你付了钱，又叫你重新付。又或者在网上购物明明已经扣款，但是却告诉我没有发生交易。这一系列情况都是因为没有事务导致的。这说明了事务在生活中的一些重要性。有了事务，你去小卖铺买东西，那就是一手交钱

在今天双11这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。一、阿里双11秒杀场景今日凌晨零点，2018年天猫双11全球狂欢节，根据现场实时数据，双11开场2分05秒破百亿，26分03秒破500亿，1小时47分2