在高并发场景下，每次日志都直接写入数据库会导致： 大量小事务，数据库压力大 日志写入阻塞业务逻辑 网络 I/O 成为瓶颈 采用 缓冲区 + 批量写入 + 定时刷新 三重机制。 日志先进入缓冲区，达到阈值时触发批量写入： 防止日志量少时长时间不写入： 程序退出时确保缓冲区日志全部写入： 利用 和 自动获取调用者信息： 从 HttpContext 中自动提取当前登录用户： 1000条日志耗时 5200...

在工业监控系统中，传感器数据通常以每秒一条的频率存储。当用户查询一年的历史数据时，原始数据量可能达到 3000+ 万条，直接返回会导致： 数据库查询超时 网络传输压力大 前端图表渲染卡顿 本文介绍如何使用 TimescaleDB 的 函数实现智能降采样。 根据时间跨度选择合适的采样间隔，确保返回数据量不超过 20,000 条： 采样间隔 5 秒 5 秒 30 秒 5 分钟 30 分钟 当 时返回完...