1. 使用自定义responseWriter捕获状态码；2. 在中间件中记录IP、方法、URI、状态码、耗时和User-Agent；3. 接入zap等库实现结构化日志；4. 利用grep、awk、jq等工具进行高频接口、错误请求、慢响应和IP访问量分析。
重要提示： 确保您删除的是缓存目录内的文件和子目录，而不是缓存目录本身。
对于其他数据库系统，需要使用相应的日期格式化函数（例如，PostgreSQL使用 TO_CHAR(completed_at, 'YYYY-MM-DD HH:MI')）。
例如，定义一个名为PI的宏：#define PI 3.14159之后，在代码中使用PI，预处理器会自动将其替换为3.14159。
当直接使用cached_property时，mypy能准确识别类型，但继承后可能失效。
通过将用户 locale 信息传递给通知类，并在通知构造函数中设置应用 locale，我们可以确保通知内容以用户期望的语言呈现。
若提示命令未找到，请检查 $GOPATH/bin 是否已加入系统 PATH 环境变量。
缓存： 对于不经常变动但频繁读取的数据，使用Redis、Memcached等缓存系统可以大大减少数据库负载和脚本执行时间。
Signal() 和 Broadcast()：唤醒一个或所有等待中的goroutine。
这为接口设计提供了支持，强制派生类提供特定行为的实现。
具体：1. 用golang.org/x/time/rate实现请求限流，防止突发流量过载；2. 共享http.Client并配置Transport参数以复用连接；3. 利用channel和context控制最大并发数与请求超时；4. 客户端声明Accept-Encoding: gzip，服务端中间件自动压缩响应；5. 优化API减少冗余数据传输。
io/ioutil 的替代： 在Go 1.16及更高版本中，io/ioutil 包的大部分功能已迁移到 io 和 os 包。
在开发登录功能时，多一份警惕，就能少一份风险。
虚拟模式的核心价值在于它解决了传统数据绑定模式下，一次性加载所有数据带来的两大性能瓶颈： 内存占用过高：当数据量巨大时，如果将所有数据对象都加载到内存中，即使是简单的字符串和数字，累积起来也会消耗惊人的内存。
对于一些旧编译器或特定平台，你可能还会看到__attribute__((aligned(64)))（GCC/Clang）或__declspec(align(64))（MSVC）。
在 Python 3 中，可以使用 builtins.any.__doc__。
使用limit()和offset()进行分页，只获取当前页面需要的数据。
注意事项： 大小写敏感性： url.Values 中的键是大小写敏感的。
可以使用 password_needs_rehash() 检查现有哈希是否符合新策略： if (password_needs_rehash($storedHash, PASSWORD_DEFAULT, ['cost' => 12])) { // 重新哈希并更新数据库 $newHash = password_hash($plaintextPassword, PASSWORD_DEFAULT, ['cost' => 12]); // 更新数据库中的密码哈希 } 基本上就这些。
错误处理： 模板渲染过程中可能会发生错误（例如数据类型不匹配、模板语法错误等），因此务必对ExecuteTemplate的返回值进行错误检查，并向客户端返回适当的错误信息。

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