性能优化+架构迭代升级 Go读书社区web开发与架构优化-木庄网络博客

本文摘自网络，作者biancheng，侵删。

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课程以开发在线读书社区为背景，先使用Go语言及Beego框架进行项目开发，快速迭代上线，然后进行包括主从和分表分库、搜索优化、页面静态化、动态缓存、下载优化、服务负载均衡等一系列架构优化，最后实现Web应用的高可用&高并发，扛住千万PV。通过课程学习，不仅能帮你掌握快速开发web应用的技巧，同时也能获取架构设计的思想。授之以鱼，更能授之以渔。适合人群对Go语言有浓厚兴趣不满足于CRUD开发，有兴趣开发大型的Web应用

技术储备要求熟悉GO 语言基础，能自行完成基础环境搭建熟悉Linux、MySQL常用操作命令 SQL注入

SQL注入是效勞器端未嚴厲校驗客戶端發送的數據，而招致效勞端SQL语句被歹意修正並勝利執行的行爲。

實質:把用戶輸入的數據當作代码執行。任何和數據庫產生交互的中央便有可能存在注入.

SQL注入類型數據傳輸: GET POST COOKIE

數據類型: 整型字符型

注入形式: 結合查询報錯佈爾盲注時間盲注推查询

SQL注入的普通步骤判別能否有注入可控參數的改動能否影響頁面的結果。輸入的SQL语句能否能報錯.---->經過數據庫報錯,看到數據庫的语句痕跡。輸入的SQL语句能否不報錯.---->语句可以勝利閉合。判別注入類型语句能否可以被歹意修正能否可以執行獲取我們想要的數據 SQL注入的根底學問數據庫構造數據庫---->表---->字段---->值

SQL5.0版本之後MySQL默許在數據庫中寄存一個“information_schema”的數據庫，在該庫中有三個重要的表名schemata,tables,columns。

schemata表存儲該用戶創立的一切數據庫的庫名，字段名爲schema_name。

tables表存儲該用戶創立的一切數據庫的庫名和表名，數據庫庫名和表名字段分別爲table_schema,table_name。

columns表存儲一切的庫名，表名，字段名，它們的字段名分別爲table_schema,table_name,column_name。

查询语句 select 要查询的字段名 from 庫名.表名 select 要查询的字段名 from 庫名.表名 where 已知條件的字段名 = '已知條件的值' select 要查询的字段名 from 庫名.表名 where 已知的條件字段名1 = '已知條件的值1' and 已知條件2的字段名 = '已知條件2的值' limit用法 limit m,n m表示記载開端的位置，從0開端表示第一條記载；n指取n條記载。

重要的函數 database() 當前網站運用的數據庫。 version() 當前的MySQL版本。 user() 當前MySQL的用戶。 @@datadir 數據庫途径。 @@version_compile_os 操作係統版本 concat(str1,str2,...) 沒有分隔符地衔接字符串 concat_ws(separator,str1,str2,...) 含有分隔符地衔接字符串 group_concat(str1,str2,...) 衔接一個組的一切字符串，並以逗號分隔每一條數據注释符常見的注释表達方式爲：# --空格 /**/ 在url中表示爲： %23 --+

對條件字段做函數操作走不了索引。

select * from t1 where date© =‘2019-05-21’; 優化：改成範圍查询

select * from t1 where c>=‘2019-05-21 00:00:00’ and c<=‘2019-05-21 23:59:59’; 隱式轉換操作符與不同類型的操作對象一同運用時，就會發作類型轉換以使操作兼容。

select user_name,tele_phone from user_info where tele_phone =11111111111; / tele_phone varchar / 實践會做函數操作：

select user_name,tele_phone from user_info where cast(tele_phone as singed int) =11111111111; 優化：類型統一

select user_name,tele_phone from user_info where tele_phone =‘11111111111’; 含糊查询通配符在前面

select * from t1 where a like ‘%1111%’; 優化:含糊查询必需包含條件字段前面的值

select * from t1 where a like ‘1111%’; 範圍查询範圍查询數據量太多，需求回表，因而不走索引。

select * from t1 where b>=1 and b <=2000; 優化：降低單次查询範圍，分屢次查询。（實践可能速度沒得快太多,倡議走索引）

select from t1 where b>=1 and b <=1000; show profiles; ±---------±-----------±-----------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | ±---------±-----------±-----------------------------------------+ | 1 | 0.00534775 | select from t1 where b>=1 and b <=1000 | | 2 | 0.00605625 | select * from t1 where b>=1 and b <=2000 | ±---------±-----------±-----------------------------------------+ 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec) 計算操作即便是简單的計算

explain select * from t1 where b-1 =1000; 優化：將計算操作放在等號後面

explain select * from t1 where b =1000 + 1;