实现思路也是很简单的, 套用消息队列思路, 每次新生成缓存标记放到队列尾部, 优先淘汰队列头部的数据.
（1）表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白、被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大；
目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要，不再是单独的报表展示等功能，特别是提供给下游规则引擎的相关数据，直接对投放运营的广告投放产生直接影响，数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失。
基本思想：利用大容量的外存来扩充内存，产生一个比有限的实际内存空间大得多的、逻辑的虚拟内存空间，简称虚存。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
数据访问具有局部性，符合二八定律：80% 的数据访问集中在 20% 的数据上，这部分数据也被称为热点数据。
① 判断置换算法好坏的标准： 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页，
Prometheus+Grafana集成的监控系统已经是云原生的绝配，但是Prometheus指标到底该如何使用？Grafana到底该如何展示仍然值得思考和推敲。
（下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义，在评价性能指标时，通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。）
前面的文章已经介绍了什么是操作系统的虚拟内存，与本文要介绍的缓存置换算法息息相关，如果还没有看的朋友，建议先读一下上篇文章，链接是：什么是操作系统的虚拟内存？
公共交通支撑着全球数亿人的日常通勤，其中一半以上都跟公共汽车有关。随着全球范围内城市的不断发展，通勤者们开始希望知道公共交通的延误情况，尤其是极易因堵车而晚点的公交车。尽管已经有很多交通机构在向谷歌地图提供实时数据，但由于技术和资源的限制，很多机构是没办法提供这些信息的。
关于第一种FIFO策略的实现，比较简单，可采用固定长度的数组和链表来处理，这里就不重点说了。今天我们的重点是LFU缓存的实现。
结合 Wikipedia 和业界一些数据（仓）库产品对物化视图的定义，简单说明：物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果，其中原始数据一般为表或者多张表的join，预计算过程一般是较为简单的sql查询，结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink，数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等，用来减少数据的重复计算；另外某些场景需要在极短的时间内进行响应，如果直接查询原始数据，一般无法达到业务的需求，预计算后速度可以大大提升；在某些场景下物化视图也是数据资产，例如Cube（维度建模、kylin的概念）代表的业务模型，有时为了节省存储成本，只保留物化视图。
在生产环境中，会因为很多的原因造成访问请求绕过了缓存，都需要访问数据库持久层，虽然对Redsi缓存服务器不会造成影响，但是数据库的负载就会增大，使缓存的作用降低
缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案，包含如下内容：缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库，以下是其官方地址：https://oceanbase.alipay.com/
注意这里问的是为什么进程切换比线程慢，而不是问为什么进程比线程慢。当然这里的线程肯定指的是同一个进程中的线程。
日志收集推荐使用Elastic Stack协议栈，可以满足收集海量日志需求，而且便于后续分析、报表、报警操作
你经常使用电脑搜索问题，是否有想过当你在电脑的浏览器上属于了一个词语回车后进行查找时，它到底经过了哪些步骤能够在你获取到查询结果之前，下面文章就来简单认识下吧！
生活中，我们总是用各种电商app抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。根据客户忠诚理论，忠诚度可以由以下4个指标来度量： 重复购买意向（Repurchase I
业务问题：店铺在对用户进行盘点时发现，用户运营过于粗放，没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销，达到降低成本提高收入，精细化运营的效果。怎么办？
Nuxt.js 是一个基于 Vue.js 的通用应用框架，一个用于Vue.js 开发SSR应用的一站式解决方案。它的优点是将原来几个配置文件要完成的内容，都整合在了一个nuxt.config.js，封装与扩展性完美的契合。
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
在 LevelDB 中，block cache 和 table cache 都是基于 ShardedLRUCache 实现的。
Druid是实时分析型数据库(OLAP)，利用面向列的存储布局、分布式非共享体系结构和先进的索引结构，可以在秒量级的延迟内查询百亿行表。
它的主要实现思想是：在程序和数据源之间引入一个中间层即Cache，访问cache的时间成本肯定远低于数据源。
在当今数字时代，软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行，为用户提供良好的体验。为了实现这一目标，我们需要关注系统性能监控指标，洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识，帮助你更好地理解和应用这些关键数据。
哈喽，大家好，我是asong。最近想动手写一个localcache练练手，工作这么久了，也看过很多同事实现的本地缓存，都各有所长，自己平时也在思考如何实现一个高性能的本地缓存，接下来我将基于自己的理解实现一版本地缓存，欢迎各位大佬们提出宝贵意见，我会根据意见不断完善的。
上篇文章介绍了，如何动手实现一个LFU缓存，今天我们来学习下如何动手实现一个LRU缓存，在这之前，我们还是先回顾下关于缓存置换算法的三种策略：
生活中，我们总是用各种电商 APP 抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
交互模式下，用户可直接输入命令后，等待系统响应。注意键盘上的方向左键“←”和方向右键“→”，可用来滚动查看对应方向上的隐藏列。而批量模式下，可无需用户交互即可执行一系列操作。
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阅读文本大概需要 9 分钟。 原文链接：https://juejin.im/post/5c7e4907f265da2dcf62a77c 作者：walkinger
微信的多维指标监控平台，具备自定义维度、指标的监控能力，主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充，它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前，针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min，3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈：查询平均耗时 > 1000ms，失败率居高不下。针对这些问题，微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景，将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程，希望对你有用！
原文名：《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内，小米和神策都已经采用了kudu。 我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据，现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的，设置足够的内存以后，插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。 查询速度还算中规中矩，用spark SQL或者impala在上面都有不错的查询速度，至少比hbase快多了，当然前提是要合理设置range分区，让每次的查询进行提前剪枝。 当然在使用过程中遇到了几个小坑，
伪指令：因汇编语言需要而设立的，不是可执行指令，没有机器代码，用于指示汇编程序完成某些特殊的功能。 高级语言程序需要通过编译程序编译成汇编语言程序，然后经过汇编操作得到机器语言程序，或者直接由高级语言程序翻译成机器序言程序。 计算机体系结构 程序员所见到的计算机系统系统的属性，概念性的结构与功能特性。 计算机组成：实现计算机体系结构所体现的属性。 总线：总线是连接各个部件的信息传输线，是各个部件共享的传输介质。 面向CPU的双总线结构：I/O设备和主存交换信息时仍要占用CPU。 单总线结构图：必须设置总线判
每个 blogger 都会经常想知道自己的博客是否受欢迎，每天有多少 IP 和 PV，自己的订阅数有多少（用 Feedsky 的同学路过吧，整天跳！），所以不自觉的经常去看些自己的流量统计。虽然 blogger 经常看流量统计，但是实际上并不需要特别复杂的统计功能，其实我们只要知道 IP 和 PV，来源网站，和搜索引擎的一些基本东东就可以。
最近遇到了两个关于性能测试的场景，发现有三个很多人理不清楚的概念：TPS、并发数及线程数。这三者到底有什么关系呢？其实概念是相对简单的，但是在使用的时候，往往会有很多混淆的情况出现。
今天来解一道题面试中可能经常会被一些面试官拿来“刁难”的题，就是《如何统计连续打卡天数》，当然了这里面的打卡可以换成任意其他行为，比如连续登陆天数，连续学习天数，连续购买天数，这里的天数也是可以换成小时或者别的时间单位的。这个问题的逻辑还是有点复杂，如果要是之前没遇到过这种问题，当场被问到的时候，肯定会一脸懵。
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台，具备自定义维度、指标的监控能力，主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充，它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前，针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min，3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈：查询平均耗时 > 1000ms，失败率居高不下。针对这些问题，微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景，将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程，希望对你有用！ 👉目录 1 背景介绍
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
本文是应某些学弟学妹的请求写的一篇计组复习文章，内容是我以前复习时总结的知识点，希望对大家最近的计组考试有些帮助！文章分为三部分：第一部分是考点总结，第二部分是电子版总结，第三部分是手写的知识点总结！
表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。
有些时候我们希望减少对数据库的查询来提高程序的性能，因为这些数据不是经常变更的，而是会在很长一段时间内都不会变化，因此，我们每连接一次数据库，都会把相应的结果用文件的形式....
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