即使这样，我们也不建议使用大 Key，大 Key 在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能，这个后面在介绍集群相关的文章时，会再详细介绍到。...伪代码可以这么写： # 在过期时间点之后的5分钟内随机过期掉 redis.expireat(key, expire_time + random(300)) 这样 Redis 在处理过期时，不会因为集中删除...但在使用 Redis 时，我们不建议这么干，原因如下。 绑定 CPU 的 Redis，在进行数据持久化时，Fork 出的子进程，子进程会继承父进程的 CPU 使用偏好。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
更大的模型似乎比更小的模型性能更好，但我们并不完全清楚为什么。我的工作MacBook有64GB内存，在进行AI推理时，我几乎可以使用所有内存。...不知何故，这些40多GB的浮点数能够回答关于天空颜色这样的问题。在某种程度上，这是一个技术奇迹，但它是如何工作的呢？ 今天，我将介绍AI模型究竟是什么以及构成它的部分。...我不会介绍其中涉及的线性代数或任何神经网络。无论如何，大多数人都想从现成的模型开始。 AI模型由什么构成？ 核心上，AI模型只是一个浮点数的集合，输入数据通过它来获得输出。...这就提出了“我应该把这些东西存储在哪里？”的问题。 人们在生产中使用几种选项： Git LFS，例如与 HuggingFace 一起使用。...许多系统的设计假设您的镜像大小在未记录的“合理”限制内，可能小于 140GB 的浮点数。 如果您的系统难以跟上图像快速增长的速度，请不要感到难过。
HEAD：表示当前本地签出的分支 hooks：git钩子目录，关于钩子的使用可以参考我之前的文章 利用Git钩子实现代码发布 index： 存储缓冲区GitExtensions中的stage...对象的sha-1值，其中heads存储branch对应的commit，tags存储tag对应的commit config：仓库配置，比如远程的url，邮箱和用户名等 2.2 提交内容 git的一次提交包含...该命令可以指定只显示某个引用（或分支）的上下游的提交 --objects 列出该提交涉及的所有文件ID --all 所有分支的提交，相当于指定了位于/refs下的所有引用 verify-pack..., pack-reused 0 Removing duplicate objects: 100% (256/256), done. 4.4 按照pack文件直接操作 除了上面的方式，也可以通过直接找到大的...大文件一般是不建议直接存储到git仓库中的，git仓库是代码仓库，存放的应该是n个代码文件（其实也可以认为是文本文件） 如果是作为仓库管理员，应该有意识的将git仓库设置一个允许的文件大小限制 如果是非变化性的大文件
最近听闻「杨超越杯编程大赛」很是火热~ 网友纷纷评论，原来追星还可以这么硬核，没点实力还不敢追了。 本期，小F通过爬取新浪微博评论，来看看大家对此次大赛有什么看法。...在此之前，先查阅一下相关资料，发现从微博的手机端和移动端入手，效果还可以。 网页版的微博，想都不用想，去了就是自讨苦吃。 微博的反爬甚是厉害，我可不想去大动干戈......对于手机端的微博，主要是获取它的id值。 为什么不用它来爬取评论信息呢？ 因为在对评论翻页时，它的url参数是改变的，需要构造新的url。...这里很大的一个原因就是编码问题... 因为我去掉了不少编码有问题的评论(我没去解决这个问题)。 / 03 / 生成词云 针对大家的评论，生成词云。...其实我在想「村民」又是什么新名词... / 04 / 总结 最后来看一波高赞的评论是怎么说的。 就第一、四条来看，原来比赛举办的还不少，果真实力追星。
占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了...query_cache_size 该部分是对查询结果做缓存以减少解析 SQL 和执行 SQL 的花销，主要适合于读多写少的应用场景，因为它是按照 SQL 语句的 hash 值进行缓存的，当表数据发生变化后即失效...当MySQL创建一个新的连接线程时，需要给它分配一定大小的内存堆栈空间，以便存放客户端的请求的Query及自身的各种状态和处理信息。...表示的是binlog 能够使用的最大cache 内存大小。...当我们执行多语句事务的时候 所有session的使用的内存超过max_binlog_cache_size的值时就会报错：“Multi-statement transaction required more
一： 任务多，精神紧绷 调研发现86%的程序员认为“近1～2 年压力越来越大”，还有一部分程序员表示“因为工作太多，情绪总处于紧绷状态，所以精神压力也非常大”。...互联网兴起引发的软件项目的暴增以及软件开发周期的变短，这两种主要原因相互作用并最终导致了工作数量的增加。...老板和产品人不停地拉回项目，可他们大多对软件开发知识缺乏专业的培训，他们不清楚开发软件的难易程度和需要的开发工期。结果，倒霉了干活的程序员。...还有就是周未加班，一般周未加班是因为“忙”（关于这个带引号的“忙”，见“软件公司的‘忙’对程序员的影响”）。但周未加班一般是无偿的，至于法律所规定的那种“偿”就更尝不上了。...Calm 网站链接：http://www.calm.com/ 这个网站就像它的名字一样“平和”，网站的设计是通过自然图片（阳光下的暖流、流淌的消息等）与缓缓的音乐相结合，帮你在短时间内即可放松下来。
大家好，我是三友~~ RocketMQ作为阿里开源的消息中间件，深受广大开发者的喜爱 而这其中一个很重要原因就是，它处理消息和拉取消息的速度非常快 那么，问题来了，RocketMQ为什么这么快呢？...接下来，我将从以下10个方面来探讨一下RocketMQ这么快的背后原因 如果你对RocketMQ还不了解，可以从公众号后台菜单栏中查看我之前写的关于RocketMQ的几篇文章 如果你对RocketMQ源码也感兴趣...，可以从下面这个仓库fork一下源码，我在源码中加了中文注释，并且后面我还会持续更新注释 https://github.com/sanyou3/rocketmq.git 本文是基于RocketMQ 4.9...说了这么多，那么在Java中，如何去实现mmap，也就是内核缓冲区和应用缓冲区映射呢？...比如消息存储请求处理过慢并不会影响处理拉取消息请求 所以RocketMQ通过线程隔离及时可以有效地提高系统的并发性能和稳定性 总结 到这我就从10个方面讲完了RocketMQ为什么这么快背后的原因
其实不然，我再来说下一些基本信息，该后端的 HTTP 服务并没有什么业务逻辑，只是将一段字符串转成大写然后返回，字符串长度也仅只有 100 字符，另外网络 ping 延时只有 1.9ms左右。...由于工作原因，调用耗时的问题，对我来说，已经见怪不怪了，经常会帮业务解决内部 RPC 框架调用超时的相关问题，但是 HTTP 调用耗时第一次遇到。不过，排查问题的套路是一样的。...为什么加了 TCP_NODELAY ，时延就从 39.2ms 降低到 2.8ms？ 为什么本地测试的平均时延是 55ms，而不是 ping 的时延 26ms？ TCP 协议究竟是怎么发送数据包的？...这也就解释了为什么测试环境耗时是 39.2ms，因为大部分都被 Delayed ACK 的 40ms 给耽误了。...但是本地复现时，为什么本地测试的平均时延是 55ms，而不是 ping 的时延 26ms？我们也来抓个包吧。
其实不然，我再来说下一些基本信息，该后端的 HTTP 服务并没有什么业务逻辑，只是将一段字符串转成大写然后返回，字符串长度也仅只有 100 字符，另外网络 ping 延时只有 1.9ms 左右。...由于工作原因，调用耗时的问题，对我来说，已经见怪不怪了，经常会帮业务解决内部 RPC 框架调用超时的相关问题，但是 HTTP 调用耗时第一次遇到。不过，排查问题的套路是一样的。...为什么加了 TCP_NODELAY ，时延就从 39.2ms 降低到 2.8ms？ 为什么本地测试的平均时延是 55ms，而不是 ping 的时延 26ms？ TCP 协议究竟是怎么发送数据包的？...这也就解释了为什么测试环境耗时是 39.2ms，因为大部分都被 Delayed ACK 的 40ms 给耽误了。...但是本地复现时，为什么本地测试的平均时延是 55ms，而不是 ping 的时延 26ms？我们也来抓个包吧。
而开源既可以让我放心使用第三方模块和框架，又可以让我肆意的学习、修改第三方模块/框架。...人工智能、大数据的到来，让越来越多的专业更具备网络采集和数据分析的技能，因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。...说了这么多我肯定会有人说：哎呀，我看不懂啊，我给大家总结一下 1.Python 易于学习可靠且高效 好吧，相较于其它许多你可以拿来用的编程语言而言，它“更容易一些”。...我的经验是，通过实例来学习和教授 Python 要比采取同样的方式去接触比方说 Ruby 或者 Perl 更加容易，因为 Python 的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。...它所专注的并非语言表现的丰富程度，而是你想要用你的代码完成什么。 它能用少量的代码构建出很多功能 Python 能带给所有开发者一种快速的学习体验。
Markdown主题 设置主题的位置如下： 我认为主题的选择不是千篇一律的，我们可以结合自己内容的特点选择合适的主题： channing-cyan 比如：我去年年终总结的这篇主要是以叙述故事的方式写文章...不要慌，我告诉你为什么。 你要这么操作：在代码段标记上语言类型，比如：Java、Go、PHP，这样编辑器才知道按照那个语言风格来展示高亮效果。...好的配图能把我们的文章质量提升一大步，能把复杂的事情讲明白、能吸引读者、能直击人心。 比如我这篇介绍Pipline原理的图： 再比如： 我这篇孙悟空自在极意功的配图，一定也吸引了不少读者。...--鲁迅说的 合理的使用加粗和引用，能帮助读者更快的捕获到重点内容，对读者非常友好 上面这段话我是这么排版的： 再好一点点 我一直深信一个原则：每天比昨天更好一点点，随着时间的沉淀，就能好很多。...除了我上面提到的这些，一定还有很多优化文章排版，提升读者阅读体验的小技巧，需要小伙伴们用心去寻找。找到后欢迎反哺我，哈哈。 长此以往，爆文一定能写出来。
在互联网产品的研发流程中，页面的视觉还原是很重要的一个步骤，也往往是问题最多的一个环节。如果一些细节问题在这个环节没有被有效地发现并解决，那么后续流程中再去解决这些问题的成本就会呈指数上升。...所以如果可能的话，应该每次需求只突出变更部分，而不是一个大而全的稿子。 5，这个应该这么切 关于这个问题，已经无力吐槽了，这页面真的不是切出来的。你说这么切那么切，你切个给我看看？...分明是撸出来的嘛～ 前端开发 前端开发，也有称页面仔，切图仔，在还原设计的过程中，容易遇到的问题就更多了： 1，不考虑溢出 关于溢出这里有个基本的法则，就是只要是动态输出内容，或者有用户输入的，就一定要考虑溢出状态的展示...7，不考虑可扩展性 很多时候我检查页面还原，无非是多加几个项目，多填些文字先试试看，但是很多人这一关都过不了。...好了，吐槽这么多大家一定已经够了，相信大家在工作流程中都会遇到各种各样的细节问题，还有一些反反复复一遍又一遍遇到的问题，比如忽然一阵捉急的跑来：这个页面怎么乱了啊啊啊，麻烦快看看~~~答：ctrl+0，
低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。...在讨论带宽时，人们经常谈论“管道的大小”，这是一个很好的类比（再加上它听起来很顽皮）：你的管道越多，你可以一次获得更多的数据。 如果您的应用程序需要接收10兆字节的响应（这是80兆比特！）...那么当面对缓慢的应用程序响应时间的时候，我们能否快速找出问题的根本原因？ 图3中的流程图显示了一种系统的方法来解决问题。 ? 图3 调查性能问题时，可能有多个问题。值得一看的应用程序的几个不同的部分。...专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...如果10秒的处理时间显示为6秒的SQL处理时间，3秒的传输时间和1秒的应用处理时间，那么您将了解如何确定您的调查的优先级。 如果主要问题是缓慢的SQL处理时间，那么有很多关于调优和跟踪问题的信息。
这是学习笔记的第 2182 篇文章 读完需要 7 分钟 速读仅需4分钟 经常会有一些朋友咨询我一些数据库的问题，我注意到一个很有意思的现象，凡是数据导入的问题，基本上都是Oracle类的，MySQL类的问题脑子里想了下竟然一次都没有...我禁不住开始思考这个未曾注意的问题： 为什么Oracle导入数据会碰到很多的问题？ 我们来梳理一下这个问题，分别从导出导入的方式来聊聊。...我通常采用的方式是做下预导入，就是找个干净的环境，然后默认选项导入，看看哪些表空间报错，哪些用户报错，把这些信息提取出来，然后重新拼接一个导入命令。...在这个基础上我去构建相关的表空间和数据文件的细节。 对于数据文件，我不大喜欢自动扩展的方式，而是喜欢预创建出来，然后加上自动扩展。...我觉得这些工具一直在追求的是更加高效和安全，可能从这个角度理解，Oracle的维护管理模式是需要专人来完成的。 MySQL的管理方式很适合互联网这种变化快，而且数据量相对要小一些的环境。
本地使用 wrk 压测 nginx 的一个 hello,world!接口。wrk 的 qps 是 20 多万，全部 200 状态吗，无异常。...ab 结果是 1 万多的 qps，locust 只有 6 千多的 qps。本机 32 核 CPU,结果差异这么大，请问该相信哪个呢？ 下面是压测过程： wrk ....ab 压测-c 10000 报错，为了一致，使用 wrk 压测-c 1000,qps 的值为216547.69。
有个同事，时常加班的时候看他手里拿本公务员考试的秘籍，准备考公务员了，还是很低调的，没事看看题目自己嘴里默默的说几句，很认真的样子，问他是不是要考公务员，他的回答考考试试别，不图挣钱只求稳定。...每个人都觉得那是稳定的工作，他们甚至连自己喜欢干什么想干什么都不知道，为什么考公务员？家里让考的。自己想干什么吗？不知道。不管父母是干什么的，都觉得考公务员才是正途，能『当官』就有底气。...不是有个段子：为什么南方人比我们富啊？就是因为南方人没事儿爱喝茶。南方人喝茶的时候都觉得自己穷，聊的是怎么做生意。北方人呢？爱喝酒。北方人一沾上酒，就觉得自个儿是皇上，就开始胡说八道。...211只有郑大，985更是没有，很多从河南考出去的上了名校的，都决定不回河南，相反，外省那些二傻子考个名校，倒是愿意来河南骗吃骗喝，因为河南没有985。这方面跟北上广的差距几十年都追不平。...郑州大学，河南大学这次希望大，国家总要把亏欠河南人的教育补回来吧！现在就希望郑州大学，河南大学评上双一流大学，然后通过这两所大学吸引世界目光，跟世界一流机构合作夸大河南影响力，从而带动河南影响力。
大语言模型是指模型参数量超过一定规模的语言模型，相比参数量较小的预训练模型（如 BERT、GPT-1、GPT-2 等）！ 大语言模型有以下 3 个显著特点。...巨大的参数量也是大语言模型任务处 理能力的基本保证。 （2）训练数据量更多：大语言模型时代，模型的预训练数据覆盖范围更广，量级更大。...大 部分大语言模型的预训练数据量在万亿 Token 以上，如 Meta 推出的 LLaMA 系列使用 1.4 万亿个 Token 的参数量进行预训练，LLaMA2 则使用 2 万亿个 Token 的参数量进行预训练...表1 列出了部分已公开的大语言模型的基本情况，从上面提到的模型参数、训练数据 和所用的训练资源等情况可以看出，相比传统模型，大语言模型拥有更大的参数量和更大规模的训练数据。...另外，这种能力也从根本上改变了用户使用大语言模型的方式，ChatGPT 是其中最有代表性的应用之一，通过问答 的形式，用户可以与大语言模型进行交互。
这么一看，仿佛即使是实际开发也与你此前听闻的一些MySQL相关名词：读写锁、间隙锁、多版本并发控制、redo log、bin log、undo log毫不相干，在讲本文的主题之前，我先引入一个真实场景。...或许此时你已经对于为什么多人调试程序时数据库访问不时出现卡顿有了一些自己的想法，当然这只是锁机制的冰山一角。...关于多版本并发控制（MVCC）这里我没有过多深入讲解，详情给出我的另一篇文章：https://juejin.cn/post/7085185961239248927 快照读 对于普通的查询操作，你大致了解...上面讲解死锁检测的时候我用更新语句获得了行记录的写锁，而这里，通过增加for update后缀，可以使得当前读操作也获取行记录的写锁。...还记得文章开头我抛出的实际开发案例吗，相信通过这篇文章的讲解，你对于多事务并发操作数据库时数据库访问性能下降的原因，已经有了不少自己的思考。
《Kafka 高性能架构设计 7 大秘诀》系列，已完结，今天带大家总结下 kafka 为什么这么快？提炼精华，开干。...更多细节详见《Kafka 高性能 7 大秘诀之 Reactor 网络 I/O模型》 该模型通过 Reactor 模式实现，即一个或多个 I/O 多路复用器（如 Java 的 Selector）监听多个通道的事件...码楼：“为什么要有 .index 文件？” 为了提高查找消息的性能。...04.1稀疏索引 Chaya：“为什么不创建一个哈希索引，从 offset 到物理消息日志文件偏移量的映射关系？”...Chaya：这么多压缩算法，我如何选择？
今天是小N在家办公的第八天 办公姿势：躺着 办公位置：床上 实现了零距离通勤 起床就已经到达工位 说起来这个办公位置， 大家晒出来的环境真是五花八门： 拿鞋盒子抬高电脑工作的 用洗衣机当办公桌的 还有在大树下园林式办公的...一边听着鸡鸣声一边工作的 还有拿着手机 全村跑着找wifi信号连网开视频会议的 想象中的在家办公和实际确实有所不同 除了”配置环境“以外 在家办公遇到的阻碍还有很多： 01 猫大爷 离开电脑去上个洗手间...”妈，我在写微信推送呢“ ”写完给我看看， 我帮你转发到亲戚群“ ”？？？...正准备开黑的时候， 却没想到在王者峡谷遇到了同事…… 既然打王者并不能够提升工作效率 我们还是听听专家的建议吧： ”无论是宅在家里还是已经复工上班的， 都要想办法在心理上把自己唤醒。...“ 结语 在这段非常时期里 远程办公确实有诸多不易 在家办公的小伙伴们都要注意安全 在接下来陆陆续续回公司办公的路上 都能够健健康康地复工搬砖！
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