grpc 是通过 http2 协议通信的，可以从这个角度看看是否有完整的支持

正常的业务需求不应该有这种操作，至少在 OLTP 系统中不应该有这种操作，如果是数据分析需求应该放到 OLAP 中做，不应该在在线数据库做这种事情。 至于楼上各位说的分表之后还有上亿条数据的，我表示 MySQL 在不明显影响性能的前提下的极限应该达不到亿级，千万级差不多。

@est cpu 密集型，numpy 和 c++不相上下，都是调 mkl 的库，没什么区别。

大公司是他们的大客户，你说为什么？钱啊

书读的少，歪门邪道

数据库创建了吗？你的代码不全，没看到表名字之类的信息

但你的性能瓶颈是在查询速度，跟硬件 io 瓶颈无关，如果你已经知道瓶颈在硬件 io，那直接升级硬件不就行了

我记得没错的话，你对 java 传参有什么误解，实现上来说，java will make a copy of this parameter，加 final 修饰并不能解决问题，final 只能禁止重新赋值，不能禁止修改这个对象。

先去医院看，饮食清淡，不严重的话，把头皮调理一下应该可以改善。

我觉得挺舒服的。。。

4 楼正解，类是 type 的实例，everything is an object, 包括模块也是对象。

租房之前自己都应该清楚，首次出租必然甲醛会超标，即便自己家里装修的房子也会超标，自如有那么多非首次出租的房子都可以去租，对于自如来说，当然可以装修之后放置一年，但成本必然转嫁到租客身上，到时候房租涨一倍？

所以一个自如倒了这种事就能解决吗。。。

感觉是有问题的，我的 16 款 15 寸，一直很安静，除了编译工作，很少有风扇的声音。

neovim

微服务做分布式事务用两步提交是最差的方法，具体可以看 manning 出版的 microservice patterns，微服务的分布式事务一般是用 saga pattern 来做，这也是 netflix 实践过的比较成功的方案。

traefik 比较适用于 cloud native 的架构，相比 nginx 它并没有性能优势，但它可以结合很多 backend，官网上有详细的介绍，docker swarm，swarm mode，k8s，marathon，rancher，zk，mesos，等等你需要的基本都有。

那些说放到 hash 里合理的，你们写个性能测试看看，不用说千万并发，就 10 万的并发，你们看看 redis 的性能