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话不多说，看看老铁厂问的这些问题，你能 hold 住吗？

在本文中，我们将深入概述数据建模，特别关注 Kimball 的方法。此外，还将介绍用于以用户友好且直观的方式呈现数据的其他技术。现代数据仓库的一项特别有趣的技术是将数据存储在一个宽表中，尽管这种方法可能并不适合所有查询引擎。我们还将介绍可在数据仓库、数据湖、数据湖屋等中使用的技术。但是，为特定用例和查询引擎选择适当的方法非常重要。 什么是维度建模

最近有同学去大厂，大厂重点考察了性能优化，比如：数据库性能优化如何来做？JVM性能调优怎么做？慢查询优化怎么做...等等问题。

HA3（对外开源代号：Havenask ）是阿里智能引擎团队自研的大规模分布式检索系统，广泛应用于阿里内部的搜索业务，是十多年来阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。Ha3 SQL 是在原有Ha3引擎基础上，新增的SQL查询功能，引擎内置了SQL形式的的查询语法，允许用户通过写SQL语句来构造引擎查询。

全网容器化后一线研发会面临一系列使用问题，包括时机、容量、效率和成本问题，弹性伸缩是云原生容器化后的必然技术选择。

从6点32分开始少量用户访问app时会出现首页访问异常，到7点20分首页服务大规模不可用，7点36分问题解决。

今天这篇文章介绍一下RPC中如何使用时钟轮实现定时任务，比如调用端的超时处理、定时心跳....

之前把我的项目升级SpringBoot版本的时候，很多之前的测试方法都不能用了，原来是Spring Boot Test已经升级支持JUnit 5了。今天我们来聊聊新版Spring Boot Test的使用，有了它，我们就不需要再使用main方法来测试了！

本文介绍的 MetaQ/RocketMQ 是侧重于维持消息一致性和高可靠性的消息队列中间件，帮助大家对队列设计的理解。

最近几篇文章都是和小伙伴们聊 Spring 容器的一些使用细节，结合这些细节再看一看源码，等到这些功能都看完之后，我会再做一个汇总，到时候小伙伴们对 Spring 容器的整个创建过程就会有一个比较完整的了解了。

对于设计分布式系统的架构师来说， CAP 是必须掌握的理论。

本篇文章主要是对方案性能优化2.0中，所做的缓存设计的过程、方案、结果做一个总结。

通过本文可以了解RocketMQ Connect的概念、原理、使用场景，以及如何动手编写一个Connector。

那么，让我们从“六边形架构”（Hexagonal Architecture）开始，以及它与企业应用业务逻辑的关系。

同程旅行自2019年开始启动服务上云计划，到现在为止已成功将20多种组件迁移上云。但是随着业务的不断发展，平台在使用过程中出现了很多的痛点： 1.资源配额多样性难以管理 2.基于组件管理服务的方式粒度不够细致 3.配置文件管理过于依赖人工 4.系统架构存在组件循环依赖问题 5.智能化运维无法实施

我们平时做 AOP 开发的时候，基本上都是增强某一个方法，在某一个方法执行之前或者执行之后做一些事情，这种叫做 PointcutAdvisor，实际上，Spring 中的 Advisor 大致可以分为两种类型，除了 PointcutAdvisor 之外，还有另外一种 Advisor 叫做 IntroductionAdvisor，因为最近想和小伙伴们聊一聊 Spring AOP 的源码，看源码有一个前提就是得先掌握 Spring 的各种用法，这样看源码的时候往往就有一种醍醐灌顶的感觉，否则看源码的时候就容易懵！

在这篇文章中，我们将讨论将数据视为资产在实践中意味着什么，这样做与其他数据方法有何不同，以及为什么它会带来更好的结果。我们还将介绍可以采取的实施数据资产管理并从组织数据中获取最大价值的步骤。

这篇文章根据我多年的工作经验，给新人总结了25条建议，希望对你会有所帮助。

Service Provider 启动后注册到 Nacos Server，Service Consumer 则从 Nacos Server 拉取服务列表，根据一定算法选择一个 Service Provider 来发送请求。

早期的业务都是基于单体节点部署，由于前期访问流量不大，因此单体结构也可满足需求，但随着业务增长，流量也越来越大，那么最终单台服务器受到的访问压力也会逐步增高。时间一长，单台服务器性能无法跟上业务增长，就会造成线上频繁宕机的现象发生，最终导致系统瘫痪无法继续处理用户的请求。