springboot整合activity7（一）

此章节首先完成后端的activiti整合，生成工作流所需数据库表，数据库采用mysql。# 二、依赖 ```xml <dependencies> <!-- 引入Activiti7 -->

MySQl高级篇-分库分表（为什么需要分表？什么时候分库分表）

分库分表是在海量数据下，由于单库、表数据量过大，导致数据库性能持续下降的问题，演变出的技术方案。

使用Github-Action实现当代码推送远程仓库后自动部署Springboot项目

`GitHub Actions` 是 GitHub 提供的一项持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 服务。它允许你在代码仓库中定义和运行自动化的工作流程，以响应存储库中的事件或调度。`GitHub Actions` 可以用于**构建、测试、打包和部署**项目，也可以执行其他自动化任务。

记一次docker容器安装MySQL，navicat无法连接报错（10060错误）

今天在云服务器上使用`docker`部署`mysql 8.0.11`时，遇到了一个诡异的问题，在云服务器的`docker`容器内可以连接上mysql，然而在自己电脑上连接mysql时报错：`Can‘t connect to MySQL server on localhost (10060)` 

# 主从复制 ## 复制的基本原理 `slave`会从`master`读取`binlog`来进行数据同步  MySQL复制过程分成三步： 1. `master`将改变记录到二进制日志(`binary log`)。这些记录过程叫做二进制日志事件，`binary log events`;

# 存储引擎的选择 在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。 - **InnoDB**：是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。

# SQL性能分析 ## SQL性能下降原因： 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效（数据变更） 3. 关联查询太多`join`（设计缺陷或不得已的需求） 4. 服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等）

# 索引 InnoDB采用了一个B+数来存储索引，使得在千万级数据量的一个情况下，树的高度可以控制在3层以内，而层高代表磁盘IO的一个次数，因此基于索引查找可以减少磁盘IO的次数  MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种

# 介绍 程序员的日常，总是离不开“调优”和“排查”。尤其当线上环境出现问题，性能瓶颈把人逼疯。这时候，你就需要一款像 **Arthas** 这样的神器来救场。 ## 什么是 Arthas？ 简单来说，`Arthas` 是阿里巴巴开源的 `Java` 诊断工具，号称“线上问题终结者”。通过它，我们可以在线上环境下实时监控和分析 `Java` 应用的性能问题。无论是耗时长的接口，还是奇怪的 `CPU` 使用率，都能一网打尽。

如题，突然发现博客上的邮件发送功能用不了了，于是在Windows环境下本地调试，邮件发送能够正常使用，但是到了Linux环境下，邮件服务报错，无法发送邮件。

# 异步线程阻塞等待完成 当你遇到一个场景，需要同时启动多个任务，并等待所有任务完成后执行后续操作。这个方法很有用，比如你需要执行三个下载任务，当三个任务都下载完成后你才通知界面说完成，这个时候如果一个个去下载肯定耗时非常高，我们可以同时起三个线程去并行执行任务，减少总的执行时间。 下面是一段例子代码：

记一次服务器崩溃事件

今天在安装Jenkins的时候，进行到插件安装这一步，本来一切顺利，结果最后安装完成之后一直进不去网页，显示连接超时，网上搜索了一圈也没发现什么相似的情况，当我疑惑的时候回到Linux控制台，发现命令的响应很慢的时候我就发现不对劲了，到最后卡到甚至一行命令都执行不了