### **技术债量化：如何评估与优先偿还技术债** 💻📊 在软件开发中，技术债（Technical Debt）就像一笔“高利贷”💰，短期内能加速交付，但长期不偿还会导致系统臃肿、维护成本飙升📈。如何科学量化并优先偿还技术债？我们可以从以下几个维度入手： #### **1. 评估技术债的严重性** 🔍 - **代码复杂度**：使用工具（如SonarQube）分析代码重复率、圈复杂度，数值越高，债务越重。 - **缺陷密度**：统计历史Bug数量，高缺陷模块往往是技术债重灾区🐛。 - **维护成本**：修复或扩展某模块的平均耗时，时间越长，债务成本越高⏳。 #### **2. 量化技...

# 📊 MySQL 分区表：优化大表查询的 4 个场景 当数据量达到千万级甚至更大时，MySQL 单表查询性能会显著下降 😫。分区表（Partitioning）通过将大表拆分为多个物理子表，可以大幅提升查询效率 🚀。以下是 4 个适合使用分区表的典型场景： ## 1️⃣ **时间序列数据（按日期/月份分区）** 📅 日志、订单等时间敏感数据非常适合按时间分区。例如： ```sqlPARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) (  PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),  PARTITION p2023 VALUE...

**大数据场景应用：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 对比** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接计算阶段的关键操作，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，性能差异显著。Spark 和 MapReduce 作为经典框架，其 Shuffle 机制各有优劣，本文将对比两者在宽依赖下的表现。 ### **1. MapReduce：保守但稳定的“老将”** 🏗️ MapReduce 的 Shuffle 采用**磁盘优先**策略，所有数据需落盘后再传输，避免内存溢出但牺牲了速度 ❌。在宽依赖场景下，大量数据频繁读写磁盘，...

# **数据重分布瓶颈：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 对比** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle**（数据重分布）是影响性能的关键环节，尤其在**宽依赖（Wide Dependency）**场景下，数据需要跨节点交换，容易成为计算瓶颈。Spark 和 MapReduce 作为两大主流框架，其 Shuffle 机制各有优劣，本文对比分析它们在宽依赖下的表现。 ## **1. MapReduce 的 Shuffle 机制 🔄** MapReduce 采用**基于磁盘的 Shuffle**，每个 Map 任务将中间结果写入本地磁盘，Reduce 任务再通过网...