从JDK8到JDK11，到底带来了哪些特性呢？值得升级吗？而且升级过程会遇到哪些问题呢？本篇文章将带来完整的JDK8升级JDK11最全实践。

AB实验是我们在工作当中，尤其是互联网行业里，经常被用来验证一个功能最终是否会被上线的重要手段，下面就AB实验应用中最常见的问题进行梳理和总结。

一个简单的MySQL事务竟然暗藏死锁风险，通过深入分析MySQL锁机制，逐步解开死锁背后的神秘面纱。

大促备战，最大的隐患项之一就是慢SQL，对于服务平稳运行带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道的。本文主要介绍对于慢SQL的排查、解决思路，通过一个个实际的例子深入分析总结，以便更快更准确的定位并解决问题。

gRPC 是开发中常用的开源高性能远程过程调用（RPC）框架，tonic 是基于 HTTP/2 的 gRPC 实现，专注于高性能、互操作性和灵活性。该库的创建是为了对 async/await 提供一流的支持，并充当用 Rust 编写的生产系统的核心构建块。今天我们聊聊通过使用 tonic 调用 grpc 的的具体过程。

本文记录了一次排查FullGC导致的TP99过高过程，介绍了一些排查时思路，线索以及工具的使用；文中实际提到的参数配置不一定适合其他业务场景，在调优自己的项目时还是需要实际试验过才能得出最佳参数配置。

本文以JED为例介绍了分布式数据库处理深分页的原理及常见的解决方案：转流式查询、范围查询、子查询等。

最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。

物理学上，用“熵”来描述一个体系的混乱程度。卡尔·弗里德曼提出熵增定律，他认为在一个封闭的系统内，如果没有外力的作用，一切物质都会从有序状态向无序状态发展。

如果我们不希望系统变混乱，有什么办法呢？答案是对抗熵增定律，对抗熵增定律的方法是借助外力，让系统从混乱回归有序。举个例子：

下图中，我们使用“熵”值来衡量“骰子系统”的混乱程度，1（最大值）表示“最混乱”，意味着我们不能控制“投骰子”的结果，每次投骰子的结果会在1~6随机出现，系统表现不稳定；1/6（最小值）表示“最有序”，意味着我们能够控制“投骰子”的结果，系统表现稳定，比如我们希望每次投筛子的结果都是6，我们可以引入作弊手段（即借助外力），让每次投骰子结果都是6。

如何在千万级数据表中进行深分页查询，并不断探索优化查询性能，本文将详细分解。

阅读本文，您将对异常堆栈消失问题有更深入的了解，并掌握解决问题的方法和技巧。

Java应用堆外内存持续增长，直到服务器内存全部耗尽，本文分享详细排查过程。

众所周知，在现实世界中，每一个资源都有其提供能力的最大上限，当单一资源达到最大上限后就得让多个资源同时提供其能力来满足使用方的需求。同理，在计算机世界中，单一数据库资源不能满足使用需求时，我们也会考虑使用多个数据库同时提供服务来满足需求。当使用了多个数据库来提供服务时，最为关键的点是如何让每一个数据库比较均匀的承担压力，而不至于其中的某些数据库压力过大，某些数据库没什么压力。这其中的关键点之一就是拆分键的设计。

在AIGC市场发展的趋势下，如何帮助设计工作者解放双手。本文将从图像生成方向切入，帮助大家体系化的学习Stable diffusion的使用，完成自有IP的训练以及生成，主要从部署、训练、生成3大核心进行系统性的讲解。

在移动端页面中，由于屏幕空间有限，导航条扮演着非常重要的角色，提供了快速导航到不同页面或功能的方式。用户也通常会在导航条中寻找他们感兴趣的内容，因此导航条的曝光率较高。在这样的背景下，提供一个动态灵活的导航条，为产品赋能，变得尤其重要。

本文介绍了京东小程序数据中心功能的整体业务全景以及技术架构，详细阐述了小程序数据中心帮助内外部业务，实现精细化数据运营以及全链路数据监控最佳落地方案。