在数字化浪潮席卷能源行业的今天，一座中型光伏电站每天产生着怎样的数据洪流？想象一下：数十万台逆变器如同数字神经末梢，每5分钟传递一次发电"心跳"，一日便产生千万条数据记录。

当业务要求的复杂聚合查询需要跨越 320 张物理表进行分布式 JOIN —— 我们不禁要问：传统关系型数据库就算是分库分表，在处理光伏逆变器产生的海量时序数据时，是否已经触及了架构的天花板？

这正是无数新能源企业正在面对的真实困境。当发电数据从简单的记录存储升级为驱动决策的核心资产，传统数据库在时序数据处理的天然短板暴露无遗。区域发电效率对比、设备性能退化分析、发电量预测优化——这些关乎运营效率的关键分析，在现有架构下竟成了技术团队的噩梦。

但曙光已然显现。一种专为时序数据而生的新型数据库正在颠覆传统，它能否在百万级数据写入压力的同时，实现毫秒级的多维度复杂查询？当分库分表的桎梏被打破，我们是否终于可以任意穿梭于时间与维度之间，自由探索发电数据的每一个角落？本文将带你踏上一场存储架构的重构之旅，揭秘如何让海量光伏发电数据真正"发光发电"。

TCP三次握手和四次挥手的问题在面试中是最为常见的考点之一。很多读者都知道三次和四次，但是如果问深入一点，他们往往都无法作出准确回答。

本篇尝试使用动画来对这个知识点进行讲解，期望读者们可以更加简单地地理解TCP交互的本质。

日常开发中使用Map时经常会遇到很多复杂的处理场景，例如：多个键的Map、不仅可以根据键获取值也可以根据值获取键且不用遍历、重复键的Map、数字等范围内映射相同的值、内存中缓存对象等，Guava提供了以上场景的解决方案。

作为Java开发者，我们常关注代码逻辑和功能实现，但高并发下的性能瓶颈才是线上系统的“隐形杀手”。JMeter作为Apache开源压测工具，能模拟海量用户请求，帮助我们发现：

• 接口响应时间延迟

• 数据库连接池耗尽

• 线程阻塞、内存泄漏

• 微服务链路雪崩效应

通常，本地开发环境无法访问生产环境。如果在生产环境中遇到问题，则无法使用 IDE 远程调试。更糟糕的是，在生产环境中调试是不可接受的，因为它会暂停所有线程，导致服务暂停。

开发人员可以尝试在测试环境或者预发环境中复现生产环境中的问题。但是，某些问题无法在不同的环境中轻松复现，甚至在重新启动后就消失了。

如果您正在考虑在代码中添加一些日志以帮助解决问题，您将必须经历以下阶段：测试、预发，然后生产。这种方法效率低下，更糟糕的是，该问题可能无法解决，因为一旦 JVM 重新启动，它可能无法复现，如上文所述。

Arthas 旨在解决这些问题。开发人员可以在线解决生产问题。无需 JVM 重启，无需代码更改。 Arthas 作为观察者永远不会暂停正在运行的线程。