1. member_id_index，feature_id_index，member_feature_content_state_idx，member_feature_content_main_id_idx 这些索引无法再一次 Query 中使用。

2. UPDATE `pyjy_vd_member_feature_content` SET `view_count` = `view_count` + 85 WHERE `feature_id` = ? AND `member_id` =? AND `main_id` = ? AND `state` = ? 这个语句只会挑选一个索引。

3. 现在你知道死锁是由于 feature_id 导致，所以 UPDATE 的 WHERE 需要有 ID
4. SQL 语句修改方式如下：

SELECT id FROM `pyjy_vd_member_feature_content` WHERE `feature_id` = ? AND `member_id` =? AND `main_id` = ? AND `state` = ?
UPDATE SET `view_count` = `view_count` + 85 WHERE id = ? AND ...

这里有个 Free for developers 的站点： https://free-for.dev/#/

ipv4 用 int 存，一个 ip 的可用端口数的理论值是 65535 左右，用 bitmap + 压缩保存。
然后查询可以用 redis 的 位操作命令加速。

可以考虑用 github.com/ccxt/ccxt 来支持大部分主流交易所

基于现有 浏览器插件 进行抓取，例如 web-scraper 。

可以看一下这个项目： https://github.com/252860883/ArtQRCode
通过自定义图片素材，可以生成别具一格的二维码

试试这个： https://github.com/qyvlik/rpc.js/blob/master/index.js

域名在 godaddy 的话，可以直接重定向。或者试试 https://dashboard.easyredir.com 免费套餐支持一个域名重定向。到时不知道支不支持 https

k8s 平台应该可以设置类似 NAT 的设备(带公网 ip)，这个设备作为集群统一的公网出口。

+1, lombok 偶尔抽风, idea 2020.02

是不是要支持多租户吗？

@qyvlik 全站加速是类似 AWS 的 CloudFront 的东西吗

全站加速是类似 AWS

可以对比一下掘金的云资源数量： https://www.zhihu.com/question/27641736/answer/814798641

@murmur 没有午休？

根据业务要求加，就是根据哪种 sql 查询多的去加索引，还要根据具体 sql 查询拼接的条件。
所谓 status 区分度低的前提是 0，1 均匀分布，说白了可能各 50%，这样加索引就没啥效果。按照你的问题描述，以及可能的常用场景，0 和 1 的分布不是均匀的，一般是 0 >> 1，就是说 status 为 0 可能就是全表记录的 一小部分（例如 1%），那么如下的查询 sql：
select * from table where status = 0
就会走索引，而且索引扫描的行数也不会太多。
但是如下的 sql：
select * from table where status = 1，可能会走索引，但是扫描的行数过多时会让 mysql 做出扫描全表的执行计划。
select count(*) from table，在有索引的情况，可能会走索引，具体看看执行计划。

从工程角度来说，使用 Qt 栈（自带界面和网络库、数据库处理、QtAV ）这一套技术可以处理大部分了。
不过才大一就上这种难度的作业，就像在说 "Fly b*tch"。

https://www.reddit.com/r/BirdsBeingDicks/comments/6tydjw/fly_bitch/

先为表建好时间戳的索引，时间戳字段是否唯一，关系不大。只要不是说 800w 记录，时间戳的取值集合就百来个，这个时间戳就有建立索引的价值。

1. 摈弃传统的精确分页，直接走瀑布流加载方案
- 取第一页：select * from logs order by create_time desc limit 10
- 可以在前端将 min(create_time) 取出，作为第二第三页的查询条件
- select * from logs where create_time < pre_min_time order by create_time desc limit 10

2. 仍然想使用精确分页
1. 使用时间区间将要扫描的条数减少，例如 一天的日志数量
2. 使用一些 sql 查询进行优化，例如 max, min 查找出对应的时间范围、id 范围

3. 使用其他的查询方案，例如 es 、mongo 、redis

ps: 如果一些索引效果不明显，考虑将 myisam 表数据导入新的 InnoDB 的表，在 InnoDB 表上建立索引。

推荐使用 docker，这样不管输出的 jar 还是 war 问题都不大
1. 为你的 spring-boot 项目编写 Dockerfile （可以包含 spring-boot 的打包命令）
2. 创建 {project}-docker 的 git 项目，这样就可以将编排文件进行代码跟踪
1. docker-compose.yml 文件
2. nginx 的 config 文件
3. .env 文件，管理关键变量，可以通过 docker 注入到 spring-boot 的运行环境
4. 其他敏感信息用 docker secret 或者加密文件的方式处理
3. linux 系统 + docker + docker-compose + git
4. mysql 、redis 、消息队列等 最好不要包含在 {project}-docker，这样就可以方便的在不同的服务器上部署，迁移。

部署的时候，配置好系统和 docker 、docker-compose 、git 公钥，创建好目录，如下三行命令就可以在配置好的服务器上启动你的 spring-boot
```bash
git clone {project}-docker
cd {project}-docker
docker-compose up
```