互联网后端架构的演化
任何复杂技术的架构几乎都是随着需求的变化以及业务的增长逐渐演化出来的，并不是一开始就是复杂的庞然大物，互联网后端的技术架构几乎莫不是如此。
数据库篇
以 MySQL 为例说明支持事务的持久化数据库的架构演变。
单实例 single-instance在数据量很小，业务规模也很小的时候一般使用一台数
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SQLAlchemy 的连接池机制
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SQLAlchemy
SQLAlchemy 自身提供了连接池来管理所有和 database 的连接，pacakge 是 sqlalchemy.pool ，简单来说 connection pool 就是一种复用连接的机制，工作流程如下：
从 pool 中获取新的连接，如果没有就创建一个新的连接并返回，在调用连接的 clo
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MySQL 优化 02 之连接管理
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mysql
问题描述最近一直在服务端的性能优化，逐个解决线上之前遗留的一些问题，其中有一个问题是后端 rpc service MySQL 连接中出现大量 sleep 的连接，而且时间很长。我们技术栈用的是 Python，用 sqlalchemy 做 ORM 层，在 sqlalchemy 连接池中已经配置了对超过
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Ember 最佳实践
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JavaScript
用 Go 写的发布系统前端用的是 ember 做的，之所以用 ember 是因为三年前用 ember 实现了一套做 CMS 的框架，ember-semantci-ui 和 ember-easy-orm，两个东东几乎涵盖了做 CMS 需要的方方面面：数据加载层、loading和消息管理、各种 ui、f
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可容错的 server proxy 实现
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技术
最近需要对手头的一个 rpc proxy 进行升级改造，升级之后要能做到：
自动上线下线故障节点
支持动态扩容和缩容
支持对后端的 server 进行权重分流和负载均衡
这些目标要实现的功能和 MongoDB driver client 的功能很相似，MongoDB 本身就是分布式的系统，支持
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MySQL 优化 01 之慢查询
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mysql
最近线上生产环境中有些 MySQL 的语句特别慢，跑一个查询需要大概 5 分钟，已经到了不得不解决的地步了。
案例一：单表复杂语句的聚合计算问题描述单表数据超过 1500 万，写入不是特别频繁，查询很多，需要对表中订单的费用的进行实时计算，主要是基于时间以及订单状态进行运算。
123SELECT c
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并发 Go 程序中的共享变量 (四)：内存同步
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Go 读书笔记
本系列是阅读 “The Go Programming Language” 理解和记录。
在上一小节中 并发 Go 程序中的共享变量 (三)：读写锁，我们在实现 Balance 方法也需要一个排他锁，不论这个排他锁是通过 channel 实现还是互斥锁实现都是可以的，在我们的例子中是通过读写锁实现
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并发 Go 程序中的共享变量 (三)：读写锁
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Go 读书笔记
本系列是阅读 “The Go Programming Language” 理解和记录。
在上篇中 并发 Go 程序中的共享变量 (二)：锁 我们的获取 balance 的方法也用了锁：
12345func Balance() int { mu.Lock() defer mu
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