过去两年，我们在掘金平台上发布 JetPack 专栏文章，小彭也受到了大家的意见和鼓励。最近，小彭会陆续搬运到公众号上。
MGR是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 MGR基础结构要求： 引擎必须为innodb,因为需事务支持在commit时对各节点进行冲突检查 每个表必须有主键，在进行事务冲突检测时需要利用主键值对比 必须开启binlog且为row格式 开启GTID，且主从状态信息存于表中（--master-info-repository=TABLE 、--relay-log-info-repository=TABLE），--log-slave-updates打开 一致性检测设置--transaction-write-set-extraction=XXHASH64 MGR使用限制： RP和普通复制binlog校验不能共存，需设置--binlog-checksum=none 不支持gap lock(间隙锁)，隔离级别需设置为read_committed 不支持对表进行锁操作（lock /unlock table）,不会发送到其他节点执行 ,影响需要对表进行加锁操作的情况，列入mysqldump全表备份恢复操作 不支持serializable(序列化)隔离级别 DDL语句不支持原子性，不能检测冲突，执行后需自行校验是否一致 不支持外键：多主不支持，单主模式不存在此问题 最多支持9个节点：超过9台server无法加入组
Eth-Trunk 是一种捆绑技术，它将多个物理接口捆绑成一个逻辑接口，这个逻辑接口就称为 Eth-Trunk 接口，捆绑在一起的每个物理接口称为成员接口。EthTrunk 只能由以太网链路构成。 系统 LACP 优先级值越小优先级越高，缺省系统LACP 优先级值为32768。
选择语句是clickhouse的查询数据功能，我们需要使用每个参数的使用。下面我们一一介绍选择相关的。
先问大家一个隐私习惯，吃茶叶蛋的时候，你会先磕破鸡蛋比较小的那一端，还是比较大的那一端？
A就是一个位段类型，位段的位指的是二进制位，成员名后的数字代表着占空间的多少个bit位，_a占2个bit位，_b占5个bit位。 那位段A的大小是多少？
如何看待内存空间的视角：int的类型创建一个变量（a），占了4个字节， float类型创建一个变量（b），同样也只是占了仅仅4个字节的空间。但是给变量a的是格式符%d是一个整形，而给变量b的是格式符%f是一个单精度浮点型。
在讲解操作符的时候，我们就讲过了下面的内容： 整数的2进制表示方法有三种，即 原码、反码和补码 三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是用0表示“正”，用1表示“负”，而数值位最 高位的一位是被当做符号位，剩余的都是数值位。 正整数的原、反、补码都相同。
今天给大家推荐一个xxhash库，该库是go语言实现的xxHash算法，比标准库性能更高，最终生成一个64位的整型hash值。项目地址：https://github.com/cespare/xxhash Star：1.5k Used By：52.7k 根据使用量看起来是不是很流行。同时该包也是xxHash收录的实现。
作者：foxxiao，腾讯 WXG 后开开发工程师 本文对完美 Hash 的概念进行了梳理，通过 Hash 构建步骤来了解它是如何解决 Hash 冲突的，并比较了 Hash 表和完美 Hash 表。下面介绍常见的 Hash 与 Perfect Hash 函数及它们在不同场景的应用。 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散
c语言里的结构体其实和面向对象的编程语言里的对象很类似，它可以描述我们现实世界里的绝大部分事物。举个例子，如果要描述一辆汽车，可以把汽车这个对象封装起来，定义一个Car结构体，而汽车包含了很多信息，有型号、价格、油量、性能、甚至汽车的构造等等，将这些属性封装到汽车Car结构体中，不仅让人一目了然，更重要的是便于管理，想要修改或增删某些属性时会变得很简单。结构体可以嵌套，我们又可以定义一个更大的结构体“交通工具”，交通工具又可以包含汽车、飞机、火车、自行车等等。以此类推，这样有了结构体世界很多事物都可以在代码世界里进行描述了，是不是很妙？
位段的声明和结构是类似的，有两个不同： 1.位段的成员必须是int、unsigned int 或signed int。 2.位段的成员名后边有一个冒号和一个数字。
展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果
前几天有一位知识星球中的同学讲了他目前的状况，希望咨询一些未来发展的问题，感觉应该和许多想要去好一点大公司的求职者有一些共性建议：这位同学目前是专升本，专科大三下半年在小公司实习过，从专科大三实习到去年9月入学现在的本科学校，期间一直在兼职接单，做过很多项目，自己也有一直在学习，但是学习的很散（基础的东西很薄弱、知识体系很散东一点、西一点），目前希望能够去一个好点的大公司。对大项目架构、设计模式什么的一窍不通。app 大多数JAVA层的都能解决，so层算法还原不行，只能frida-rpc，web 可以解决少部分加密，风控解决不了只会普通的用iP去怼。
使用一次hash 判断一个时间段内的验证数据是否正确，也就是验证一个数据生成的token,是否正确
像结构体一样，联合体也是由一个或者多个成员构成，这些成员可以不同的类型。 但是编译器只为最大的成员分配足够的内存空间。联合体的特点是所有成员共用同一块内存空间。所以联合体也叫：共用体。 给联合体其中一个成员赋值，其他成员的值也跟着变化。
最近做的项目都涉及了协议，网络编程，针对协议与网络通信数据传输，大家使用抓包工具抓出来的数据例如：0x5634... 这些就是所谓的网络字节序，俗称大端！而针对不同的机器，有着不同的模式，有些是大端，有些是小端，如果在网络传输中发送的是原数据0x3456，而不是0x5634，那么会发生灾难性的错误，因此需要在发送前调用htons或者htonl函数将其转换为大端模式，也就是网络字节序，相信在深入理解一些开源的项目中，底层用C/C++ 写的程序中，大家会看到这些函数。
使用 webpack 等打包器进行打包时，每个资源都可以生成一个带有 hash 的路径，如 main.071b73.js。
Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
譬如某PLC 以ABCD 方式存储一个数值1，另外一个PLC以CDAB方式将存储的BUFFER读出来，那读出来的值就变成了65536。
MGR(MySQL Group Replication)是MySQL官方推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案,提供高可用、高扩展、高可靠(强一致性)的MySQL集群服务。同类型的技术产品有MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster。MGR由多个实例节点共同组成一个数据库集群，系统提交事务必须经过半数以上节点同意方可提交,在集群中每个节点上都维护一个数据库状态机，保证节点间事务的一致性。
我一直都不理解，为什么要有大小端区分，尤其是小端，总是会忘记，因为他不符合人类的思维习惯，但存在即为合理，存在就有他存在的价值。这里有一个比较合理的解释：计算机中电路优先处理低位字节，效率比较高，因为计算机都是从低位开始的，所以计算机内部处理都是小端字节序。但是我们平常读写数值的方法，习惯用大端字节序，所以除了计算机的内部，其他场景大都是大端字节序，比如：网络传输和文件储存时都是用的大端字节序。
昨天北京沙尘暴，当时下班正好熬过了沙尘暴，于是准备回去，结果刚骑车走了没两步，就下起了雨，下雨就下雨吧，关键是泥雨，于是就成了这幅样子（一幅生无可恋的样子呀）。（笑可以笑，但在看记得点，学弟辛辛苦苦给码字的面经，原创不易哈~）
16bit宽的数0x1234在Little-endian模式（以及Big-endian模式）CPU内存中的存放方式（假设从地址0x4000开始存放）为：
例如收到的数据是 byte 数组，现在知道数据是大端数据，需要把大端转小端，首先需要把数据复制出来。
一般在计算机中数据指针取到的都是该数据存储的起始位置的地址。比如 int a;它在32位下占据4字节。现在有一个int *p = &a;那么将会取到该数据在内存中存放的起始地址。
编译连接然后下载到开发板上，然后启动调试，通过监视窗口可以看到u的地址，然后在内存窗口可以看到字节序是反序的，所以说明STM32F407是小端的。据某些资料说ARM内核是可以设置大小端的，但是STM32是外设自动进入了小端，似乎是无法调整的。
最近在从头重写 MobileIMSDK 的TCP版，自已组织TCP数据帧时就遇到了字节序大小端问题。所以，借这个机会单独整理了这篇文章，希望能加深大家对字节序问题的理解，加强对IM这种基于网络通信的程序在数据传输这一层的知识掌控情况。
今天在做需求的涉及到一个固件版本的概念，其中固件组的人谈到了版本号从MSB到LSB排列，检索查阅后将所得整理如下。
最近，该公司希望改变核心处理器，由小端处理器ARM为大端处理器POWERPC。bootloader以及kernel移植的工作对我来说，这是一个非常具有挑战性的工作。我很兴奋。
假设unsigned int num = 0x12345678，内存起始位置为0x4000，则在内存中的存放顺序为：
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
1. 计算机硬件有两种储存数据的方式：大端字节序（big endian）和小端字节序（little endian）。 举例来说，数值0x2211使用两个字节储存：高位字节是0x22，低位字节是0x11
由于HTTP协议内容都是按照文本形式 明文传输的，就导致在传输过程中出现一些篡改的情况
咆哮位图，是一种压缩位图，是对bitmap的改进，除了使用bitmap存储数据，还使用了array等数据结构，以达到压缩的目的。
ONLY_FULL_GROUP_BY， 这个一直是被其他数据库DBER诟病的地方，在之前MYSQL 的GROUP BY 经常因为不严谨，而被吐槽，添加这个参数后，MYSQL的GROUP BY 和其他数据库的 GROUP BY 的方式会一致，不严谨的写法将被禁止。（不严谨的写法就是,写GROUP BY 语句的 select 列和 group by 中的列不一致）。
当前的存储器，多以byte为访问的最小单元，当一个逻辑上的地址必须分割为物理上的若干单元时就存在了先放谁后放谁的问题,于是端(endian)的问题应运而生了,对于不同的存储方法,就有大端(big-endian)和小端(little- endian)两个描述。 字节排序按分为大端和小端，概念如下 大端(big endian):低地址存放高有效字节 小端(little endian):低字节存放地有效字节 现在主流的CPU,intel系列的是采用的little endian的格式存放数据，而motorola系列
在跨平台和网络编程中我们经常会提到网络字节序和主机字节序，如果没有正确对两者进行转换，从而导致两方产生了不同的解释，就会出现意想不到的bug。
什么是计算机大小端？简单来说，大小端（Endian）是指数据存储或者传输时的字节序，大小端分大端和小端。 所谓大端（Big-Endian）模式，是指数据的低位（就是权值较小的后面那几位）保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中，这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放。 所谓小端（Little-Endian）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数 据的高位保存在内存的高地址中，这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来，高地址部
clickhouse实现漏斗功能，假设我们已经得到某个业务的转化，从注册->登录->浏览首页->进房等路径实现分析转化率，从渠道a进来的转化，从渠道b过来的转化，哪个转化率更加好， 漏斗就是很好的分析此类问题的工具。 漏斗模型是一个倒置的金字塔形状，主要用来分析页面与页面 功能模块之前的转化情况，下面一层都是基于紧邻的上一层转化而来的，也就是说前一个条件是后一个条件成立的基础；解决此类场景clickhouse提供了一个名叫windowFunnel的函数来实现：
"大端"和"小端"这两个术语的由来据说源于《格列佛游记》（Gulliver's Travels）一书，作者是爱尔兰作家乔纳森·斯威夫特（Jonathan Swift），书中描绘了两个敌对国家之间的争议，该争议起源于吃蛋的方式。
我在之前一段时间做过网络通信的系列文章，但是文章还是偏散，没有一个整体脉络，本篇就以知识地图的形式来进行梳理。
字节序关系到我们的网络数据能否被正确地解析或使用。那么什么是字节序？又怎么处理字节序的问题呢？本文就来谈一谈字节序的问题。
众所周知，阿main最近被「一个神奇的网站」优化调整了一波儿，从家人眼中的「帝都高级白领IT从业人员」摇身变成了老李眼中的「一个潜在的社会不安定因素」。心理上讲他慌乱了几天，他告诉我似乎投递出去的简历都像肉包子打了狗，自己在家放个屁还有点儿味儿呢。不过我看他最近稳了稳神儿，似乎稳住了，其实人一旦冷静下来稳住了，眼中能看到的问题和风险都不叫问题和风险，因为能看到的问题和风险一定会被解决掉，最怕的就是未知的问题和风险。
小端 （ little-endian）：低位字节在前，高位字节在后。大端（Big-Endian），则反之。具体而言，就是为了说清楚，CPU架构中1字(word)的存储顺序。计算机内存中数据自然流动的顺序就是：低位先来，高位紧随其后
序言： 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储，那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了，而不在需要“比较”，这样会非常高效，这就是散列技术。 所以散列技术就是： 存储位置=f（关键字） 不管是记录的存储还是查找，都用这种方法 散列技术具有很高的效率，但是使用起来有一些限制。如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找，则对应太多的记录)，此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。 一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则： (
公式: Li = R(i - 1), Ri = L(i - 1) ^ F(R(i - 1), Ki)
网络二进制数据转换： 总所周知，数据在tcp网络传输协议中传输的字节序是大端模式的，换句话说如果你要传输一个int32型的整数，那么假设其二进制小端模式表示为11111111111111110000000000000000那么其大端模式表示为00000000000000001111111111111111，利用c语言的htonl函数会将数据字节序转换成大端模式，在网络上面传输，接收端想解出原始数据只需要认为发送来的数据是大端模式，按照大端模式表示的数据解析便可 举个例子： 在C语言端发送
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