# 背景 本篇是c3p0连接泄露问题的第二篇，在前面一篇里面，大体介绍了问题，问题就是，我们发现线上服务不响应的原因是拿不到连接。而为啥拿不到连接呢，因为空闲链表为空，那么为什么空闲链表为空呢？ 这个我一开始的猜测就是，估计是某处代码从连接池里获取了连接，用完了没有归还，那么，怎么才能找到这些罪恶的
# 前言 本篇其实是承接前面两篇的，都是讲定位线上的c3p0数据库连接池，发生连接泄露的问题。 第二篇讲到，可以配置两个参数，来找出是哪里的代码借了连接后没有归还。但是，在我这边的情况是，对于没有归还的连接，借用者的堆栈确实是打印到日志了，但是我在本地模拟的时候，发现其实这些场景是有归还连接的，所以
# 1 背景 在大型互联网场景中，数据库的高可用性显得尤为重要，为了保证稳定性，一般需要采用强化的架构模式，以保证数据层能够提供持续有效的稳定支撑。 # 2 高可用架构的基本演进过程 ## 2.1 基本的数据库架构 每个服务对应一个存储服务实例（基本是数据库单实例模式），使用 IP+Port 进行连
数据库运维面临着大规模数据库实例难以有效运维、数据库难以做好资源弹性伸缩以及个人隐私数据安全难以保障这三个方面的挑战。对此，vivo给出了自身的应对方案。
网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)， 用N表示；交互：链接(links)/边(edges)，用E表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用G(N,E)表示。
哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上，航空网络的度分布常常满足幂律分布；而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布（指数族分布的一种），其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布（就像我们前面所展示的节点度高度倾斜）。但需要注意的是，正态分布和指数分布不是重尾分布。
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
没有正儿八经的设计过数据库表结构，这注定是个需要长期更新的一篇文章~ 朋友推荐了一个工具，设计表还挺好用的:EZDML，有兴趣也可以试试~ 先从登录所需要的表开始吧： 用户信息表：存储用户信息。 状态信息表：用于管理用户状态或者文章状态。（例如封禁，屏蔽，启用，禁用诸如此类的，目前的想法是这样的）
补充部分 《数据通信与网络》必背考点（黑书） 填空题 Part 1 1. 数据通信效率取决于 传递性、准确性、及时性、抖动性。2. 数据通信系统的组成 报文、发送方、接收方、传输介质、协议。3. 网络准则为 性能、可靠性、安全性。4. 协议三要素为 语义、语法、时序。5. 4层地址为 物理地址、逻辑
大家在日常后端开发过程，不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景，在这里，小编介绍一种简单方便的，只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式，这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。
前言 我们的程序，在实际的网络部署时，一般比较复杂，会经过很多的网络设备，防火墙就是其中的一种。做开发的同事，一般对这块了解不多，也很可能被防火墙坑到。比如，应用一般需要访问数据库，为了避免频繁建立连接，一般是会提前建立一个连接池，每次来一个请求，就从连接池取一个连接来用，用完再归还到池子里。 连接
个人认为数据结构有点偏向理论知识点，从这些理论知识点，我们可以知道各种数据结构的特点，然后在特定的场景下使用对应的数据结构来存储。 基础的数据结构 从逻辑上来说基础的数据结构只有线性结构、非线性结构，也就是数组、链表。其他复杂一点的如队列、栈、树、图、hash table 都可以通过数组和链表的方式
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“ “我不会python，那我可以做数据分析吗” 大部分人对数据分析的的第一印象就是Excel，python，其实选择一个工具开始学习是需要花费学习成本的，如果不清楚这款工具能给你带来什么价值，就开始盲目学习，
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
摘要：GaussDB（for Influx）是一款基于计算存储分离架构，完全兼容 InfluxDB 生态的云原生时序数据库。 本文分享自华为云社区《云数据库 GaussDB(for Influx) 解密第十一期：让智能电网中时序数据处理更高效》，作者：华为云数据库 GaussDB（for Influ
摘要：本文主要介绍如何进行用户的各种依赖识别与清理，并简单介绍下推荐的权限管理方式。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 用户删除不掉时候总是报错，依赖如何处理干净？》，作者：Malick 。 数据库的使用中，有时会遇到某些用户离职，或者角色变更时，要对其账号进行销户，权限进行回收等操作
近日，GaussDB数据库产教融合论坛在华为苏州研究所举行。
本文从 Commons DBCP testOnBorrow 的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。
