Python并发程序的稳定性测试，核心在于模拟真实负载、暴露竞态条件、验证资源管理是否可靠，而不是单纯看代码能否跑通。

高并发场景下，慢SQL往往不是单次执行慢，而是因锁争用、连接堆积或索引失效导致“雪崩式”响应延迟。优先通过 slow_query_log 开启慢日志（建议 long_query_time ...

如果您在Linux系统中观察到响应变慢或服务延迟，但CPU使用率并未显著升高，则可能是系统负载（load average）异常升高所致。以下是评估Linux系统负载与关联CPU指标的详细方...

用 keyframes 配合 transform: translate() 是实现平滑位移动画最可靠的方式，比直接修改 left、top 或 margin 流畅得多——因为后者会触发重排（...

MySQL行锁等待主要发生在高并发更新同一行数据时，核心优化方向是缩短事务持有锁的时间、减少锁冲突概率、合理设计索引与事务逻辑。

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...

MySQL死锁排查核心是“定位—分析—验证”三步，关键在于快速获取死锁现场信息，并结合事务行为与锁机制判断冲突根源。不需要重启服务，也不必依赖外部工具，原生命令就能完成大部分诊断。

Linux高负载时，第一反应不是重启服务，而是快速定位“谁在吃CPU、内存或IO”。关键看三个指标：load average（系统平均负载）、CPU使用率、IO等待时间。三者不一致时，往往...

Linux系统负载高，不等于CPU跑满了——它反映的是“正在运行 + 等待运行”的进程总数平均值。真正要稳住系统，得先分清是CPU真忙、磁盘在拖后腿、内存快见底，还是网络或内核调度出了问题...

Linux高负载不是单看CPU使用率高就下结论，关键得看load average和CPU核心数的关系。比如8核机器，load长期高于8，才说明任务排队严重；若load是12但CPU idl...