内附原文｜详解SIGMOD’24最佳论文：PolarDB如何破解多主架构经典难题？
在今年的SIGMOD会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award，这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库，本文将介绍这篇论文的具体细节。
ICDE’24｜中国企业首获最佳论文，详解PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？
PolarDB助力欧派家居核心系统去O上云，每秒处理万次事务
欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库，因其顺应云趋势，提供稳定服务，提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示，PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle，云运维响应更快，解决问题效率更高。
PolarDB PostgreSQL版Serverless技术原理解读
数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时，客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源，包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置，以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种情况下，客户购买的集群资源在业务波谷时期会被闲置，导致整体成本偏高；而在业务压力增长阶段，集群资源又应对不足。Serverless数据库可以很好地解决这个问题。它能够让数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩，将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。 本文描述PolarDB PostgreSQL版Serverless的构建中, 如何实现弹得快、弹得准、弹得稳、弹得广的几个关键技术点。
数据管理DMS产品使用合集之遇到报错： "CSV column size overflow, size : 7429, limit : 2048" ，该怎么办
阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能，助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。
数据管理DMS产品使用合集之在使用AWS DMS与ElastiCache for Redis进行通信时遇到Java超时错误，该怎么办
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数据管理DMS产品使用合集之无法通过DMS登录Redis并收到"NOAUTH Authentication required"的错误提示，该怎么解决
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数据管理DMS产品使用合集之遇到报错：数据库账号没有权限执行，该如何排查
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数据管理DMS产品使用合集之归档数据至其它MySQL数据库时，如何指定目的库
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数据管理DMS产品使用合集之如何设置SQL执行的超时时间
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数据管理DMS产品使用合集之windows上安装网关时，token都是新的，报错：无效的token，该怎么办
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数据管理DMS产品使用合集之在进行用户归档时，目标库没有显示数据，并且源库的数据也被删除了，该如何处理
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数据管理DMS产品使用合集之执行SQL时，如何添加Hint来改变查询的执行计划
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数据管理DMS产品使用合集之遇到通知管理点击修改后出现白屏或部分白屏的情况，一般是什么导致的
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数据管理DMS产品使用合集之如何将地址里的数字全部遮掩
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数据管理DMS产品使用合集之并发限制是否可以临时增加
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数据管理DMS产品使用合集之是否可以为同一个实例下的不同数据库设置不同的审批规则
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数据管理DMS产品使用合集之安全托管模式下，是直接在窗口执行还是走工单
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数据管理DMS产品使用合集之第一句能执行成功，而第三句没有执行，该如何解决
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数据管理DMS产品使用合集之打开多个SQL窗口，在关闭浏览器重新登录只剩第一个窗口且部分脚本丢失，是什么导致的
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数据管理DMS产品使用合集之如何实现对某张表进行全量同步，而不用重新创建整个同步任务
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数据管理DMS产品使用合集之sql server实例，已经创建了数据库，登录时提示实例已存在，该怎么处理
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数据管理DMS产品使用合集之drop一张100个G的大表，该如何操作
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数据管理DMS产品使用合集之如何设置同一个实例里面某一个库指定一个审批流
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数据管理DMS产品使用合集之直接在网页打开时，需要添加什么源ip进白名单
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数据管理DMS产品使用合集之如何让报表自动更新推送到钉钉机器人
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数据管理DMS产品使用合集之新版本的ER图在什么位置
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数据管理DMS产品使用合集之如何把订单表两年前数据拆分出来到另外一张表
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数据管理DMS产品使用合集之源是阿里云公有云MC，目标是阿里云专有云MC，该如何进行数据迁移
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网易游戏如何基于阿里云瑶池数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张，目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。
阿里云PolarDB再获SIGMOD最佳论文：全球首个大规模商用，基于共享存储的云原生多主数据库PolarDB
阿里云PolarDB再获SIGMOD最佳论文：全球首个大规模商用，基于共享存储的云原生多主数据库PolarDB
「性能指标」CPU飙高排查实战
在新应用接入高流量业务后，CPU利用率在压力测试中飙升。通过`top`命令发现Java进程占用CPU高。使用Arthas工具定位到JDBC的TCP套接字读取导致阻塞，问题源于频繁的数据库交互。代码优化后，初始化Sequence实例减少数据库交互，CPU使用下降。后续发现预发布环境的日志采集工具开启导致额外CPU消耗，关闭该功能后问题完全解决。排查CPU问题需耐心和系统性分析。
PowerMock的静态方法与私有方法怎么测试？
**PowerMock**是Java单元测试中的增强工具，扩展了Mockito，支持模拟静态方法、构造函数、私有方法和final类，促进更高测试覆盖率。它用于隔离依赖，测试静态方法和私有方法。常见问题包括配置复杂性、过度使用、忽略真实行为模拟和最佳实践。解决方案包括遵循官方文档、谨慎使用、精确模拟和测试后清理。示例展示了如何模拟静态方法，通过添加PowerMock依赖和使用`@RunWith(PowerMockRunner.class)`、`@PrepareForTest`注解，以及`PowerMockito.mockStatic()`进行静态方法模拟。
Dubbo怎么配置监控中心
**摘要：** 本文介绍了如何配置Dubbo的简单监控中心。首先，通过添加`<dubbo:monitor protocol="registry" />`到配置文件启用监控。接着，修改`dubbo.properties`设置Zookeeper地址。启动监控中心，服务提供者和消费者需添加`monitorEnabled="true"`以开启监控功能。配置完成后，监控中心的Web界面能展示服务状态和性能指标，助力开发者和运维人员实时监控服务健康。
Python有哪些好用的爬虫框架
在Python中，Scrapy是一个强大的网络爬虫框架，专为数据采集设计，具有高度可定制的爬取流程、内置的数据提取工具、自动请求调度、分布式爬取支持和中间件扩展。它允许开发者轻松构建和管理爬虫，高效抓取和处理网页数据。 Beautiful Soup和Requests库组合则提供了简单的HTML解析和请求功能。Requests库用于发送HTTP请求，而Beautiful Soup则用于解析HTML内容，两者结合便于数据提取。Requests-HTML库进一步简化了这一过程，集成了Requests的功能并内置HTML解析，支持CSS选择器和XPATH。
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