[docs update]完善分库分表部分的内容

update open-source-project/tools.md

docs/database/mysql/some-thoughts-on-database-storage-time.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: MySQL时间类型数据存储建议
+title: MySQL日期类型选择建议
 category: 数据库
 tag:
   - MySQL

docs/high-performance/read-and-write-separation-and-library-subtable.md

@@ -169,9 +169,10 @@ MySQL binlog(binary log 即二进制日志文件) 主要记录了 MySQL 数据
 
 引入分库分表之后，会给系统带来什么挑战呢？
 
-- **join 操作**：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用 join 操作。这样就导致我们需要手动进行数据的封装，比如你在一个数据库中查询到一个数据之后，再根据这个数据去另外一个数据库中找对应的数据。
-- **事务问题**：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，如果单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足我们的要求了。
-- **分布式 id**：分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？这个时候，我们就需要为我们的系统引入分布式 id 了。
+- **join 操作**：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用 join 操作。这样就导致我们需要手动进行数据的封装，比如你在一个数据库中查询到一个数据之后，再根据这个数据去另外一个数据库中找对应的数据。不过，很多大厂的资深 DBA 都是建议尽量不要使用 join 操作。因为 join 的效率低，并且会对分库分表造成影响。对于需要用到 join 操作的地方，可以采用多次查询业务层进行数据组装的方法。不过，这种方法需要考虑业务上多次查询的事务性的容忍度。
+- **事务问题**：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，如果单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足我们的要求了。这个时候，我们就需要引入分布式事务了。关于分布式事务常见解决方案总结，网站上也有对应的总结：<https://javaguide.cn/distributed-system/distributed-transaction.html> 。
+- **分布式 ID**：分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？这个时候，我们就需要为我们的系统引入分布式 ID 了。关于分布式 ID 的详细介绍&实现方案总结，网站上也有对应的总结：<https://javaguide.cn/distributed-system/distributed-id.html> 。
+- **跨库聚合查询问题**：分库分表会导致常规聚合查询操作，如 group by，order by 等变得异常复杂。这是因为这些操作需要在多个分片上进行数据汇总和排序，而不是在单个数据库上进行。为了实现这些操作，需要编写复杂的业务代码，或者使用中间件来协调分片间的通信和数据传输。这样会增加开发和维护的成本，以及影响查询的性能和可扩展性。
 - ......
 
 另外，引入分库分表之后，一般需要 DBA 的参与，同时还需要更多的数据库服务器，这些都属于成本。

docs/java/basis/bigdecimal.md

@@ -256,7 +256,7 @@ public class BigDecimalUtil {
         }
         BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
         BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
-        return b1.divide(b2, scale, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue();
+        return b1.divide(b2, scale, RoundingMode.HALF_EVEN).doubleValue();
     }
 
     /**
@@ -351,6 +351,12 @@ public class BigDecimalUtil {
 }
 ```
 
+相关 issue：[建议对保留规则设置为 RoundingMode.HALF_EVEN,即四舍六入五成双](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/1122) 。
+
+
+
+![RoundingMode.HALF_EVEN](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/basis/RoundingMode.HALF_EVEN.png)
+
 ## 总结
 
 浮点数没有办法用二进制精确表示，因此存在精度丢失的风险。

docs/open-source-project/system-design.md

@@ -153,11 +153,6 @@ icon: "xitongsheji"
 
 - [Disruptor](https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor)：Disruptor 是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与 I/O 操作处于同样的数量级）。相关阅读：[《高性能内存队列——Disruptor》](https://tech.meituan.com/2016/11/18/disruptor.html) 。
 
-**可视化管理工具**：
-
-- [Kafdrop](https://github.com/obsidiandynamics/kafdrop) : 一个用于查看 Kafka 主题和浏览消费者组的 Web UI。
-- [EFAK](https://github.com/smartloli/EFAK) （Eagle For Apache Kafka，以前叫做 Kafka Eagle）：一个简单的高性能监控系统，用于对 Kafka 集群进行全面的监控和管理。
-
 ### 读写分离和分库分表
 
 - [ShardingSphere](https://github.com/apache/shardingsphere)：ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar（计划中）这 3 款相互独立的产品组成。

docs/open-source-project/tools.md

@@ -51,3 +51,8 @@ icon: tool
 
 - [PrettyZoo](https://github.com/vran-dev/PrettyZoo)：一个基于 Apache Curator 和 JavaFX 实现的 ZooKeeper 图形化管理客户端，颜值非常高，支持 Mac / Windows / Linux 。你可以使用 PrettyZoo 来实现对 ZooKeeper 的可视化增删改查。
 - [zktools](https://zktools.readthedocs.io/en/latest/#installing)：一个低延迟的 ZooKeeper 图形化管理客户端，颜值非常高，支持 Mac / Windows / Linux 。你可以使用 zktools 来实现对 ZooKeeper 的可视化增删改查。
+
+## Kafka
+- [Kafka UI](https://github.com/provectus/kafka-ui)：免费的开源 Web UI，用于监控和管理 Apache Kafka 集群。
+- [Kafdrop](https://github.com/obsidiandynamics/kafdrop) : 一个用于查看 Kafka 主题和浏览消费者组的 Web UI。
+- [EFAK](https://github.com/smartloli/EFAK) （Eagle For Apache Kafka，以前叫做 Kafka Eagle）：一个简单的高性能监控系统，用于对 Kafka 集群进行全面的监控和管理。

docs/system-design/framework/spring/spring-transaction.md

@@ -679,6 +679,25 @@ private void method1() {
 
 解决办法就是避免同一类中自调用或者使用 AspectJ 取代 Spring AOP 代理。
 
+[issue #2091](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/2091)补充了一个例子：
+
+```java
+@Service
+public class MyService {
+
+private void method1() {
+     ((MyService)AopContext.currentProxy()).method2(); // 先获取该类的代理对象，然后通过代理对象调用method2。
+     //......
+}
+@Transactional
+ public void method2() {
+     //......
+  }
+}
+```
+
+上面的代码确实可以在自调用的时候开启事务，但是这是因为使用了 `AopContext.currentProxy()` 方法来获取当前类的代理对象，然后通过代理对象调用 `method2()`。这样就相当于从外部调用了 `method2()`，所以事务注解才会生效。我们一般也不会在代码中这么写，所以可以忽略这个特殊的例子。
+
 #### `@Transactional` 的使用注意事项总结
 
 - `@Transactional` 注解只有作用到 public 方法上事务才生效，不推荐在接口上使用；