突破性能瓶颈：深度解析数据分片策略与最佳实践
随着数据规模的指数级增长，传统的垂直扩展(Scale-Up)方案已难以满足当代互联网应用的需求。Google的分布式数据库Spanner凭借其创新的数据分片策略，成功实现了数千节点的全球部署。
搭建经营分析模型，这可能是最好的策略
如果分析不深入，分析师就只能笼统地喊：“差旅费高了/销售费用高了，要控制”，这完全无法落地。更有甚者，业务部门摆烂，说：“业绩做不好，都怪你们瞎胡控制费用”。搞得分析师灰头土脸。
秒挂了！与快手无缘了....
当线程池的任务队列满了之后，线程池会执行指定的拒绝策略来应对，常用的四种拒绝策略包括：CallerRunsPolicy、AbortPolicy、DiscardPolicy、DiscardOldestPolicy，此外，还可以通过实现RejectedExecutionHandler接口来自定义拒绝策略。
深入解析SpringBoot默认JSON解析器及自定义字段序列化策略
SpringBoot 中对依赖都做了很好的封装，可以看到很多 spring-boot-starter-xxx系列的依赖，这是 SpringBoot 的特点之一，不需要人为去引入很多相关的依赖了，starter-xxx 系列直接都包含了所必要的依赖，所以我们再次点进去上面这个 spring-boot-starter-json 依赖，
要避免的八个数据策略错误
如果不出现以下可能导致数据运营和结果脱轨的常见战略和战术失误和误判，实现数据驱动的成功就已经足够具有挑战性了。
