你遇到过哪些MySQL的坑？
作为一个多年MySQL爱好者（或者说是“被虐过多次”），我确实栽过不少跟头。今天就来好好唠唠，把这些年遇到的那些“坑”给扒个底儿开，希望能给同样在MySQL战场上摸爬滚打的兄弟姐妹们一点参考，少走些弯路。
第一坑：索引失效，速度慢如蜗牛
这绝对是入门级的老生常谈了，但越是基础，越容易被忽视，也越容易犯。
函数/表达式包裹列： 最经典的例子就是 `WHERE DATE(create_time) = '20231027'` 或者 `WHERE SUBSTRING(name, 1, 2) = '张'`。我当时就是这么干的，然后发现查询速度飞起。为啥？因为索引是建立在原始列上的，你对列做了任何操作，数据库就没法直接使用那个索引了，得把每一行都拎出来算一遍，然后比对。
怎么破： 尽量把函数或表达式放到等号右边。比如上面的例子，可以改为 `WHERE create_time >= '20231027 00:00:00' AND create_time < '20231028 00:00:00'`。对于字符串前缀匹配，可以考虑全文索引或者其他特定的解决方案，但如果只是简单的“开头是”，也得想办法避免函数调用。
OR条件导致索引失效： 这个也挺常见。比如 `WHERE status = 1 OR user_id = 100`。如果 `status` 和 `user_id` 各有索引，但数据库在处理这个OR的时候，很有可能只能放弃索引，进行全表扫描。尤其是当两个条件 selectivity（选择性）不高的时候，问题更严重。
怎么破： 尝试将OR拆分成两个独立的查询，然后用 `UNION ALL` 合并结果。例如：`SELECT ... FROM table WHERE status = 1 UNION ALL SELECT ... FROM table WHERE user_id = 100`。数据库优化器在处理UNION ALL时，可能会分别优化两个子查询的执行计划。当然，这不是万能的，有时候也需要结合实际情况调整。
类型不匹配： 在 `WHERE` 子句中，如果比较的两个字段类型不一样，MySQL可能会进行隐式类型转换。比如，一个字段是 `VARCHAR`，另一个是 `INT`，然后你写 `WHERE varchar_column = 123`。这会导致索引失效，MySQL需要逐行转换 `varchar_column` 的值后再进行比较。反过来，如果 `INT` 字段和 `VARCHAR` 字段比较，情况也类似，只是看哪个类型会被转换。
怎么破： 永远记得检查你的数据类型，确保比较的双方类型一致。如果需要转换，显式地进行转换，并且尽量让被索引的列保持其原始类型参与比较。比如，如果 `varchar_column` 存储的是数字，而你希望按数字比较，要么修改字段类型，要么在查询时将数字显式转换为字符串进行比较 `WHERE varchar_column = '123'`。但最好的还是从源头上保证数据类型一致性。
覆盖索引的误用： 以为只要加了索引就万事大吉了。实际上，如果查询只需要从索引中就能获取到所有需要的数据（即覆盖索引），那速度会非常快。但如果你的 `SELECT` 列表里，有很多字段不在索引里，即使 `WHERE` 条件能用到索引，MySQL也还需要回表去把其他字段查出来，这会带来额外的I/O开销。
怎么破： 根据你的查询需求，考虑创建包含 `WHERE` 条件字段和 `SELECT` 字段的联合索引。这样，查询就可以直接从索引中获取所有数据，避免回表。但别滥用，太多的联合索引也会增加写操作的负担。
第二坑：事务隔离级别，隐藏的陷阱
MySQL的事务隔离级别是一个非常重要但容易被忽视的配置，尤其是在高并发读写场景下。
读未提交 (Read Uncommitted)： 这是最低的隔离级别，允许脏读（Nonrepeatable Read）和幻读（Phantom Read）。比如，一个事务读取了一个未提交的修改，而这个修改后来被回滚了，那么第一个事务就读到了“脏”数据。我曾经遇到过一个计数器，同一个事务里读了两次，数值竟然不一样，当时差点以为是MySQL抽风了。
怎么破： 除非你对数据一致性要求极低，并且明确知道这样做的好处大于风险，否则尽量避免使用这个级别。
读已提交 (Read Committed)： 避免了脏读，但仍然允许幻读。在一个事务中，多次读取同一个范围的记录，可能会读到其他事务新插入的记录。我在做数据统计的时候，就遇到过一次，A事务读取了N条记录，然后B事务插入了几条记录并提交，A事务再次读取时，发现数量变了，但之前读到的记录还是那N条。
怎么破： 对于需要严格数据一致性的场景，这个级别可能还不够。
可重复读 (Repeatable Read)： 这是MySQL默认的隔离级别（至少在InnoDB存储引擎中是这样）。它避免了脏读和不可重复读，但在某些情况下仍然存在幻读。比如，在一个事务中，你修改了某个范围的记录，然后另一个事务向这个范围插入了新的记录，第一个事务再次查询该范围时，会发现新插入的记录，这就是幻读。
怎么破： 要完全避免幻读，需要使用 `Serializable` 级别，但这会显著降低并发性。在可重复读下，如果对某个范围的数据有修改，并且不想让其他事务插入新的记录影响到你的操作，可以考虑使用 `SELECT ... FOR UPDATE` 或者 `SELECT ... LOCK IN SHARE MODE` 来加锁。这样能保证在你的事务完成之前，该范围内不会有新的记录被插入。
串行化 (Serializable)： 这是最高的隔离级别，可以防止所有并发问题，但并发性能非常差，它通过在读取和写入时强制加锁来实现，几乎是串行执行。
怎么破： 这个级别通常只在非常极端的情况下才会考虑使用，因为它会把数据库变成一个串行处理机。
第三坑：SQL注入，曾经的噩梦
虽然现在大家对SQL注入的意识都比较高了，但早期的时候，因为没有养成好习惯，也中过招。当时的场景可能是，用户输入用户名和密码，我直接拼接到SQL语句里。比如用户名输入 `' or '1'='1`，密码随便填，就能绕过登录验证。
怎么破： 这是最应该避免的坑！使用预处理语句（Prepared Statements）是唯一真正有效的解决方案。不要相信任何客户端的输入，即使是看似无害的数据。预处理语句将SQL命令和用户提供的数据分开处理，数据会被当作参数而不是SQL代码的一部分。
第四坑：InnoDB和MyISAM的选择，曾经的纠结
早期的时候，很多教程和文章都会讨论InnoDB和MyISAM的选择问题。MyISAM以读写速度快著称，尤其是读操作，并且支持全文索引。但它不支持事务，表锁机制也导致并发写性能很差。InnoDB则支持事务，行锁，外键等，但早期版本在纯读性能上可能不如MyISAM。
怎么破： 现在绝大多数情况下，都应该选择 InnoDB。它提供了事务的ACID特性，行级锁也大大提高了并发写性能，这是大多数现代应用所必需的。MyISAM的优点在很多场景下已经不再是关键优势，而它的缺点（无事务、表锁）则可能是致命的。除非你有非常特殊的、只读为主且不需要事务的场景，否则还是老老实实用InnoDB吧。我曾经因为为了“极致的读性能”而选择了MyISAM，结果因为不支持事务，数据同步问题把我折磨得够呛。
第五坑：数据库连接池的配置，细节决定成败
连接池是为了复用数据库连接，提高效率。但配置不当，反而会成为瓶颈。
连接数设置不合理：
过少： 如果连接数太少，但并发请求又很多，就会出现大量的连接等待，数据库服务器也会有大量连接处于空闲状态，而应用端却在报错。
过多： 连接数过多，虽然能满足并发请求，但每个连接都占用一定的内存和CPU资源，当连接数远超数据库服务器处理能力时，反而会导致整体性能下降，甚至数据库崩溃。
怎么破： 这个没有绝对的数值，需要根据你的应用特点（QPS、TPS）、数据库服务器的配置（CPU、内存）、以及你的业务逻辑来调整。一个好的起点是先参考应用服务器的线程数，然后逐步测试和调整。监控数据库的连接数、空闲连接数、阻塞连接数等指标非常重要。
连接超时与重连机制： 数据库连接不是永久有效的，网络波动、数据库重启都可能导致连接断开。如果连接池没有良好的超时和重连机制，应用可能会因此出错。
怎么破： 配置合理的连接空闲超时时间，避免持有长时间不用的连接。同时，确保你的连接池有健壮的重连逻辑，能够在检测到连接无效时，自动尝试重新建立连接。
第六坑：慢查询日志的忽视，隐藏的性能黑洞
慢查询日志是发现性能问题最直接的工具，但很多人要么不开，要么开了也不去分析。
怎么破：
1. 开启慢查询日志： 设置 `slow_query_log = 1`，并指定 `slow_query_log_file` 和 `long_query_time` (例如，设置为1秒或0.5秒)。
2. 定期分析： 使用 `mysqldumpslow` 工具或者其他第三方工具（如ptquerydigest）来分析慢查询日志。找出那些执行时间最长、或者被频繁执行的慢查询。
3. 定位并优化： 根据分析结果，使用 `EXPLAIN` 命令来分析慢查询的执行计划，找出是索引问题、SQL写法问题还是其他原因，然后进行针对性优化。
第七坑：缓存的误用或缺失，性能的另一把双刃剑
缓存用好了能飞起，用不好能栽跟头。
过度缓存/缓存失效策略不当： 比如，将经常变动的数据缓存起来，然后设置一个很长的缓存时间。这会导致用户读取到过期的数据。或者，缓存的key设计不合理，导致缓存命中率低。
怎么破： 缓存的key要设计得精确，能唯一标识要缓存的数据。缓存的失效策略要跟数据变动的频率匹配，可以采用TTL（Time To Live）或者更主动的失效机制（例如，数据更新时主动删除缓存）。
缺乏缓存： 在读多写少的场景下，很多时候并不需要复杂的优化，只需要给热点数据加上缓存就能带来巨大的性能提升。
怎么破： 评估你的业务场景，确定哪些数据是热点数据，并且变动频率不高，可以考虑使用Redis、Memcached等外部缓存系统，或者利用MySQL本身的一些查询缓存特性（虽然MySQL查询缓存已经被废弃了，但理解其原理仍然有帮助，并且有一些替代方案）。
总结一下我的心得体会：
永远相信 `EXPLAIN`： 遇到慢查询，第一反应应该是 `EXPLAIN` 看看它到底是怎么执行的。
理解数据结构和算法： 数据库的优化很多时候是建立在数据结构和算法基础上的，比如B+树如何支持索引查询。
监控是关键： 只有你监控到了问题，才能去解决它。关注CPU、内存、I/O、慢查询、连接数等指标。
实践出真知： 光说不练假把式。多在各种场景下尝试，多踩坑，才能学得更牢。
保持学习： 数据库技术在不断发展，MySQL的版本更新，新的优化技巧层出不穷，保持学习的态度很重要。
这些年，在MySQL这条路上，我算是被“教”会了好多。希望我的这些“血泪史”，能让大家少走些弯路，也祝愿大家在和MySQL的“斗智斗勇”中，都能取得胜利！
第一坑：索引失效，速度慢如蜗牛
这绝对是入门级的老生常谈了，但越是基础，越容易被忽视，也越容易犯。
函数/表达式包裹列： 最经典的例子就是 `WHERE DATE(create_time) = '20231027'` 或者 `WHERE SUBSTRING(name, 1, 2) = '张'`。我当时就是这么干的，然后发现查询速度飞起。为啥？因为索引是建立在原始列上的，你对列做了任何操作，数据库就没法直接使用那个索引了，得把每一行都拎出来算一遍，然后比对。
怎么破： 尽量把函数或表达式放到等号右边。比如上面的例子，可以改为 `WHERE create_time >= '20231027 00:00:00' AND create_time < '20231028 00:00:00'`。对于字符串前缀匹配，可以考虑全文索引或者其他特定的解决方案，但如果只是简单的“开头是”，也得想办法避免函数调用。
OR条件导致索引失效： 这个也挺常见。比如 `WHERE status = 1 OR user_id = 100`。如果 `status` 和 `user_id` 各有索引，但数据库在处理这个OR的时候，很有可能只能放弃索引，进行全表扫描。尤其是当两个条件 selectivity（选择性）不高的时候，问题更严重。
怎么破： 尝试将OR拆分成两个独立的查询，然后用 `UNION ALL` 合并结果。例如：`SELECT ... FROM table WHERE status = 1 UNION ALL SELECT ... FROM table WHERE user_id = 100`。数据库优化器在处理UNION ALL时，可能会分别优化两个子查询的执行计划。当然，这不是万能的，有时候也需要结合实际情况调整。
类型不匹配： 在 `WHERE` 子句中，如果比较的两个字段类型不一样，MySQL可能会进行隐式类型转换。比如，一个字段是 `VARCHAR`，另一个是 `INT`，然后你写 `WHERE varchar_column = 123`。这会导致索引失效，MySQL需要逐行转换 `varchar_column` 的值后再进行比较。反过来，如果 `INT` 字段和 `VARCHAR` 字段比较，情况也类似，只是看哪个类型会被转换。
怎么破： 永远记得检查你的数据类型，确保比较的双方类型一致。如果需要转换，显式地进行转换，并且尽量让被索引的列保持其原始类型参与比较。比如，如果 `varchar_column` 存储的是数字，而你希望按数字比较，要么修改字段类型，要么在查询时将数字显式转换为字符串进行比较 `WHERE varchar_column = '123'`。但最好的还是从源头上保证数据类型一致性。
覆盖索引的误用： 以为只要加了索引就万事大吉了。实际上，如果查询只需要从索引中就能获取到所有需要的数据（即覆盖索引），那速度会非常快。但如果你的 `SELECT` 列表里，有很多字段不在索引里，即使 `WHERE` 条件能用到索引，MySQL也还需要回表去把其他字段查出来，这会带来额外的I/O开销。
怎么破： 根据你的查询需求，考虑创建包含 `WHERE` 条件字段和 `SELECT` 字段的联合索引。这样，查询就可以直接从索引中获取所有数据，避免回表。但别滥用，太多的联合索引也会增加写操作的负担。
第二坑：事务隔离级别，隐藏的陷阱
MySQL的事务隔离级别是一个非常重要但容易被忽视的配置，尤其是在高并发读写场景下。
读未提交 (Read Uncommitted)： 这是最低的隔离级别，允许脏读（Nonrepeatable Read）和幻读（Phantom Read）。比如，一个事务读取了一个未提交的修改，而这个修改后来被回滚了，那么第一个事务就读到了“脏”数据。我曾经遇到过一个计数器，同一个事务里读了两次，数值竟然不一样，当时差点以为是MySQL抽风了。
怎么破： 除非你对数据一致性要求极低，并且明确知道这样做的好处大于风险，否则尽量避免使用这个级别。
读已提交 (Read Committed)： 避免了脏读，但仍然允许幻读。在一个事务中，多次读取同一个范围的记录，可能会读到其他事务新插入的记录。我在做数据统计的时候，就遇到过一次，A事务读取了N条记录，然后B事务插入了几条记录并提交，A事务再次读取时，发现数量变了，但之前读到的记录还是那N条。
怎么破： 对于需要严格数据一致性的场景，这个级别可能还不够。
可重复读 (Repeatable Read)： 这是MySQL默认的隔离级别（至少在InnoDB存储引擎中是这样）。它避免了脏读和不可重复读，但在某些情况下仍然存在幻读。比如，在一个事务中，你修改了某个范围的记录，然后另一个事务向这个范围插入了新的记录，第一个事务再次查询该范围时，会发现新插入的记录，这就是幻读。
怎么破： 要完全避免幻读，需要使用 `Serializable` 级别，但这会显著降低并发性。在可重复读下，如果对某个范围的数据有修改，并且不想让其他事务插入新的记录影响到你的操作，可以考虑使用 `SELECT ... FOR UPDATE` 或者 `SELECT ... LOCK IN SHARE MODE` 来加锁。这样能保证在你的事务完成之前，该范围内不会有新的记录被插入。
串行化 (Serializable)： 这是最高的隔离级别，可以防止所有并发问题，但并发性能非常差，它通过在读取和写入时强制加锁来实现，几乎是串行执行。
怎么破： 这个级别通常只在非常极端的情况下才会考虑使用，因为它会把数据库变成一个串行处理机。
第三坑：SQL注入，曾经的噩梦
虽然现在大家对SQL注入的意识都比较高了，但早期的时候，因为没有养成好习惯，也中过招。当时的场景可能是，用户输入用户名和密码，我直接拼接到SQL语句里。比如用户名输入 `' or '1'='1`，密码随便填，就能绕过登录验证。
怎么破： 这是最应该避免的坑！使用预处理语句（Prepared Statements）是唯一真正有效的解决方案。不要相信任何客户端的输入，即使是看似无害的数据。预处理语句将SQL命令和用户提供的数据分开处理，数据会被当作参数而不是SQL代码的一部分。
第四坑：InnoDB和MyISAM的选择，曾经的纠结
早期的时候，很多教程和文章都会讨论InnoDB和MyISAM的选择问题。MyISAM以读写速度快著称，尤其是读操作，并且支持全文索引。但它不支持事务，表锁机制也导致并发写性能很差。InnoDB则支持事务，行锁，外键等，但早期版本在纯读性能上可能不如MyISAM。
怎么破： 现在绝大多数情况下，都应该选择 InnoDB。它提供了事务的ACID特性，行级锁也大大提高了并发写性能，这是大多数现代应用所必需的。MyISAM的优点在很多场景下已经不再是关键优势，而它的缺点（无事务、表锁）则可能是致命的。除非你有非常特殊的、只读为主且不需要事务的场景，否则还是老老实实用InnoDB吧。我曾经因为为了“极致的读性能”而选择了MyISAM，结果因为不支持事务，数据同步问题把我折磨得够呛。
第五坑：数据库连接池的配置，细节决定成败
连接池是为了复用数据库连接，提高效率。但配置不当，反而会成为瓶颈。
连接数设置不合理：
过少： 如果连接数太少，但并发请求又很多，就会出现大量的连接等待，数据库服务器也会有大量连接处于空闲状态，而应用端却在报错。
过多： 连接数过多，虽然能满足并发请求，但每个连接都占用一定的内存和CPU资源，当连接数远超数据库服务器处理能力时，反而会导致整体性能下降，甚至数据库崩溃。
怎么破： 这个没有绝对的数值，需要根据你的应用特点（QPS、TPS）、数据库服务器的配置（CPU、内存）、以及你的业务逻辑来调整。一个好的起点是先参考应用服务器的线程数，然后逐步测试和调整。监控数据库的连接数、空闲连接数、阻塞连接数等指标非常重要。
连接超时与重连机制： 数据库连接不是永久有效的，网络波动、数据库重启都可能导致连接断开。如果连接池没有良好的超时和重连机制，应用可能会因此出错。
怎么破： 配置合理的连接空闲超时时间，避免持有长时间不用的连接。同时，确保你的连接池有健壮的重连逻辑，能够在检测到连接无效时，自动尝试重新建立连接。
第六坑：慢查询日志的忽视，隐藏的性能黑洞
慢查询日志是发现性能问题最直接的工具，但很多人要么不开，要么开了也不去分析。
怎么破：
1. 开启慢查询日志： 设置 `slow_query_log = 1`，并指定 `slow_query_log_file` 和 `long_query_time` (例如，设置为1秒或0.5秒)。
2. 定期分析： 使用 `mysqldumpslow` 工具或者其他第三方工具（如ptquerydigest）来分析慢查询日志。找出那些执行时间最长、或者被频繁执行的慢查询。
3. 定位并优化： 根据分析结果，使用 `EXPLAIN` 命令来分析慢查询的执行计划，找出是索引问题、SQL写法问题还是其他原因，然后进行针对性优化。
第七坑：缓存的误用或缺失，性能的另一把双刃剑
缓存用好了能飞起，用不好能栽跟头。
过度缓存/缓存失效策略不当： 比如，将经常变动的数据缓存起来，然后设置一个很长的缓存时间。这会导致用户读取到过期的数据。或者，缓存的key设计不合理，导致缓存命中率低。
怎么破： 缓存的key要设计得精确，能唯一标识要缓存的数据。缓存的失效策略要跟数据变动的频率匹配，可以采用TTL（Time To Live）或者更主动的失效机制（例如，数据更新时主动删除缓存）。
缺乏缓存： 在读多写少的场景下，很多时候并不需要复杂的优化，只需要给热点数据加上缓存就能带来巨大的性能提升。
怎么破： 评估你的业务场景，确定哪些数据是热点数据，并且变动频率不高，可以考虑使用Redis、Memcached等外部缓存系统，或者利用MySQL本身的一些查询缓存特性（虽然MySQL查询缓存已经被废弃了，但理解其原理仍然有帮助，并且有一些替代方案）。
总结一下我的心得体会：
永远相信 `EXPLAIN`： 遇到慢查询，第一反应应该是 `EXPLAIN` 看看它到底是怎么执行的。
理解数据结构和算法： 数据库的优化很多时候是建立在数据结构和算法基础上的，比如B+树如何支持索引查询。
监控是关键： 只有你监控到了问题，才能去解决它。关注CPU、内存、I/O、慢查询、连接数等指标。
实践出真知： 光说不练假把式。多在各种场景下尝试，多踩坑，才能学得更牢。
保持学习： 数据库技术在不断发展，MySQL的版本更新，新的优化技巧层出不穷，保持学习的态度很重要。
这些年，在MySQL这条路上，我算是被“教”会了好多。希望我的这些“血泪史”，能让大家少走些弯路，也祝愿大家在和MySQL的“斗智斗勇”中，都能取得胜利！
网友意见
MySQL 主备延迟的这些坑...
一、什么是主备延迟?
主库完成一个事务，写入binlog。binlog 中有一个时间字段，用于记录主库写入的时间【时刻 t1】；
- binlog 同步给备库，备库接收并存储到中继日志 【时刻 t2】；
- 备库SQL执行线程执行binlog，数据写入到备库表中 【时刻 t3】；
主备延迟时间计算公式：t3 - t1
有没有简单命令，直接查看。在备库执行 show slave status 命令。
seconds_behind_master，表示当前备库延迟了多少秒。
心细的同学会有疑问了， t3 和 t1 分属于两台机器，如果时钟不一致怎么办?
初始化时，备库连接到主库，会执行 SELECT UNIX_TIMESTAMP() 来获得当前主库的系统时间。
如果发现主库的系统时间与备库不一致，备库在计算 seconds_behind_master 会自动减掉这个差值。
注意：
binlog 数据传输的时间(t2 - t1)非常短，可以忽略。主要延迟花费在备库执行binlog日志。
二、主备延迟常见原因
1.备库机器配置差
这个不难理解，“门当户对”、“志同道合”，如果主备机器的性能差别大，直接导致备库的同步速度跟不上主库的生产节奏。
就像跑步一样，落后差距会越来越大。
解决方案：升级备库的机器配置
２.备库干私活
备库除了服务于正常的读业务外，是否有被其他特殊业务征用，如：运营数据统计等，这类操作非常消耗系统资源，也会影响数据同步速度。
解决方案：可以借助大数据平台，数据异构，满足各种这些特殊的统计类查询。
3.大事务
我们知道 binglog 是在事务提交时才生成的。
如果是处理大事务，执行时间比较长(比如 5分钟)。虽然备库很快拿到 binlog，但是在备库回放执行也要花费差不多的时间，也要 5分钟 (备库中，只有这个事务执行完提交，备库才真正对外可见)，从而导致主备延迟很大。
比如 delete 操作，慎用 delete from 表名，建议采用分批删除，减少大事务。
三、主库不可用，主备切换有哪些策略?
1.可靠优先
当主库A 发生故障不可用时，开始进入主备切换。
- 首先，判断 B库 seconds_behind_master 是否小于设定的阈值(比如 4 秒)，如果满足条件
- 将 A库 改为只读状态，将 readonly 设置为 true。断掉 A 库的写入操作，保证不会有新的写流量进来
- 判断 B库的 seconds_behind_master ，直到为 0
- 修改 B库 为 读、写状态
- 客户端的请求打到 B库
此时，主备切换完成。
优点：
数据不会丢失，所以我们称为可靠性高。
缺点：
中间有个阶段，A库和B库都是只读状态，此时系统对外不能提供写服务。
2.可用优先
当然我们也可以不用等主备数据同步完成，在一开始时就直接将流量切到备库。
这样备库的流量就可能有两个来源：
- 主库之前的剩余流量 binlog；
- 客户端新请求进来的流量。
两部分流量冲击，会对 数据一致性 造成一些影响。
3.结论
本着 "攘外必先安内" ，保证内部的数据的正确性是我们的首选。所以，一般建议大家选择 可靠优先。
但是可靠优先可能会导致一定时间内，数据库不可用。这个时间值取决于主备延迟的时间大小。
所以，我们应尽可能缩短主备库的延迟时间大小，这样一旦主库发生故障，备库才会更快的同步完数据，主备切换才能完成，服务才能更快恢复。
类似的话题
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关于“奇葩医生”这个话题，我得说，在和形形色色的人打交道的过程中，确实会遇到一些让人印象深刻，甚至哭笑不得的情况。这倒不是说他们技术不好，而是他们的某些行为方式或者思维模式，着实让人觉得有点“画风不对”。我记得有一次，我因为感冒持续不好，去看一个社区医院的医生。这位医生大概五十多岁，看起来经验挺丰富.............
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在我的人生旅途中，确实遇到过一些让我印象深刻的男性，他们对待女性的态度是发自内心的尊重，并且能够真正理解和共情女性所面临的各种困境。这不仅仅是表面的客套，而是渗透在他们言行举止中的一种深刻的体察和行动。我记得有一位是我大学时期的社团指导老师，姓李。他当时负责我们一个比较大型的活动策划。整个团队里，女.............
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这问题挺有意思的，让我想起了生活中的一些小插曲，它们发生的概率低得像在黑暗中摸索，但又确确实实地发生在了我身上。有一件事，我至今想起来还会有点哭笑不得。那是个初夏的傍晚，我正准备出门去附近超市买点东西。当时我穿着一件比较宽松的T恤，下摆刚好到臀部那里。走到门口，我顺手把钥匙插进了锁孔，准备锁门。就在.............
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哇，要说好听的女生名字，我脑子里立马就跳出好几个来，而且好多都是我曾经听过或者在书中、电视剧里遇到的，每次听到都觉得像是撞到了宝藏一样。我先说一个我特别喜欢的，叫 “若曦”。这个名字给我的感觉非常特别，不仅仅是好听，更有一种淡淡的诗意和温暖。“若”字，本身就带着一种“仿佛”、“好像”的意味，让人联想.............
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