SQL数据库查询缓存失效在高并发场景下常被误认为是“缓存没起作用”，其实多数情况并非缓存本身坏了，而是缓存策略、数据变更频率和并发访问模式共同导致命中率骤降。关键在于理解缓存失效的触发条件...

高并发写场景下，锁粒度控制直接决定系统吞吐量和响应稳定性。核心不是“要不要加锁”，而是“锁多小、锁多久、锁哪里”——粒度越细、持有时间越短、范围越精准，并发能力越强。

Linux生产环境出问题，别急着重启或加机器。真正有效的排查，是按顺序一层层缩小范围，从系统整体表现切入，快速锁定到底是CPU、内存、磁盘、网络，还是外部依赖拖了后腿。

并发扣减库存最直接的错误，就是只写 UPDATE product SET stock = stock – 1 WHERE id = 123。这会导致超卖：两个请求同时读到 st...

Python装饰器本身引入的性能开销极小，但具体影响取决于装饰器内部逻辑——简单日志或计时几乎无感，而同步I/O、深度递归或未缓存的计算型装饰器可能显著拖慢被修饰函数。

RTTI 是 C++ 中“运行时类型识别”（Run-Time Type Identification）的缩写，核心作用是在程序运行期间，准确判断一个基类指针或引用实际指向的是哪个派生类对象...

同步返回的异步方法（比如缓存命中、参数校验失败）用 ValueTask 能避免堆分配，但前提是不跨 await 边界重用或暴露给外部。常见错误是把 ValueTask 存进字段、传给非 a...

如果您观察到Linux服务器响应迟缓、服务超时或负载异常升高，则可能是由于CPU、内存或磁盘中某一项或多项资源达到瓶颈。以下是针对这三类核心资源的综合排查技巧：

MySQL锁竞争主要发生在高并发写入或长事务场景下，核心优化方向是缩短锁持有时间、降低锁粒度、避免不必要锁，并合理使用索引。关键不在于“完全消除锁”，而在于让锁更快释放、更少冲突。

MySQL压力测试和并发测试的核心目标是验证数据库在高负载下的稳定性、响应速度和资源消耗情况，而不是单纯追求QPS峰值。关键在于模拟真实业务场景中的读写比例、连接行为、事务复杂度和数据分布...