尽量不要分表，数据多了可以把冷数据归档处理。

我也买来一起煮

@zsxzy 冷知识，2.2 米宽的车和 1.6 米宽的车停车基本没区别。因为地面车位的宽度都是够的，除非立体车库。

这……单写不是已经线程安全了么？看内容貌似又不是，OP 还是直接说需求吧，这问题都说不清楚，实在让人挠头。

1 、城市的问题，武汉软件相关坑位比杭州少太多
2 、学历的问题，你本科在读，人家就不太愿意要你，不如去掉。

自己熬不是更好的选择么？

给 sql 加自定义语法不如自己多写点自定义函数或者存储过程来得方便实用

我提供一个新思路：如果只是睡一觉，公司办公室搭个帐篷睡就行。
洗澡的问题交给健身房即可，每天健身后洗个澡回去 007 不美滋滋？

@jgh004 不约而同啊🤝

1 、不给她钱
2 、上她牌友家取闹
3 、她去打牌就报警抓她去拘留所

本地.m2/repository/com/alibaba/fastjson 目录删掉，然后刷新一下重新加载看看能不能好

钓鱼诈骗邮件，直接删除就好。

考取驾照满 6 个月，即可独自上高速。不满 6 个月的，需有满 6 个月的司机随车。

@acnes 可观测并没有什么卵用，智能化才是正确的方向。运维只需要知道出了什么问题，不需要知道没有问题的数据。

1 、知道要把车往哪开，并且会通过修正方向让车行驶在预期的轨迹上；
2 、能够通过油门和刹车控制速度；
3 、知道无法前进或倒退的时候停下。

简单滴说，就是把你用的加密算法换成国密算法。

AI 的回答取决于你怎么问。

我：如何处理程序中的错误

通义千问：程序中的错误处理是一个非常重要的环节，它可以帮助我们确保程序的稳定性和可靠性。以下是一些处理程序中错误的基本策略：

异常处理：大多数编程语言都支持异常处理机制。在可能出现错误的代码块中使用 try-except 结构，当捕获到异常时，可以在 except 块中执行相应的错误处理代码，如记录日志、显示友好的错误信息、回滚事务等。

例如，在 Python 中：

Python
try:
# 可能抛出异常的代码
x = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
print("发生错误：", str(e))
预防性检查：在执行操作之前，对输入数据或系统状态进行验证，避免出现错误情况。例如，检查文件是否存在再打开，检查数组下标是否越界，检查用户输入是否合法等。

错误码返回：对于函数或方法，可以采用返回错误码或者特殊值（如 None ）的方式来表示错误。调用者需要检查返回值来判断是否发生错误，并做相应处理。

日志记录：无论是预防性的检查还是异常处理，都应该配合良好的日志记录，将错误信息详细记录下来，以便于后期排查问题。

优雅降级：在可能的情况下，让程序在遇到错误时仍能以某种受限模式运行，而不是直接崩溃。

单元测试和集成测试：通过编写测试用例来模拟各种边界条件和异常场景，提前发现并修复潜在的错误。

资源清理：无论是否出现错误，都要确保及时释放已占用的系统资源，比如关闭文件、数据库连接等。

合理设计错误层级：根据业务逻辑合理设计错误分类和层级，高级别的模块不需要关心底层的具体实现细节，只需处理自身业务相关的错误即可。

以上这些策略并非孤立使用，而是需要结合实际情况灵活运用。

根据文档，也就是按照约定来进行开发是对的。至于这个过程遇到的问题，解决问题就好。没有什么模式是完美的，是不会出任何问题问题的。只要是人干的事，就必然会有各种稀奇古怪的问题。

多实例负载均衡、实例健康检测、故障告警……