上篇文章提到过，在elasticsearch和磁盘之间还有一层cache也就是filesystem cache，大部分新增或者修改，删除的数据都在这层cache中，如果没有flush操作，那么就不能100%保证系统的数据不会丢失，比如突然断电或者机器宕机了，但实际情况是es中默认是30分钟才flush一次磁盘，这么长的时间内，如果发生不可控的故障，那么是不是必定会丢失数据呢？ 很显然es的设计者早就考虑了这个问题，在两次full commit操作（flush）之间，如果发生故障也不能丢失数据，那么es是如何
基本上每个公司都有一个NOC团队，负责整个公司技术保障的值班与运营。NOC（Network Operation Center）网络运营中心，这篇捋下NOC负责主要内容。
select group_name,max(score) from table group by group_name order by group_name
当你集群重启时，几个配置项影响你的分片恢复的表现。 首先，我们需要明白如果什么也没配置将会发生什么。
用于指导使用腾讯云的PaaS组件和常用开源组件进行业务开发的服务的部署实施环节和后续生产环境运维。文档摘取了腾讯云的官网文档中运维需要关注的技术指标，应用于初创团队快速对应用开发组件有一个快速了解。
小程序线上入口开放越来越多，进入小程序的行业也逐渐增多，尤其是这几个月，线下实体行业纷纷转向小程序，其中尤其以零售店，便利店为主，所以今天速成应用小程序是想带领大家一起来聊聊便利店小程序。
线上服务的GC问题，是Java程序非常典型的一类问题，非常考验工程师排查问题的能力。同时，几乎是面试必考题，但是能真正答好此题的人并不多，要么原理没吃透，要么缺乏实战经验。
上面只是限制了用户从tty登录，而没有限制远程登录，修改sshd文件将实现对远程登陆的限制
在Instagram，我们每日部署后端代码的次数达30-50次，只要有工程师将修改内容提交到主服务器，部署就会进行，而且在大多情况下无需人工介入。这听起来也许很疯狂——特别是在我们这样规模下，不过效果的确很好。本文会描述这个系统的实现方式，以及让它顺利运行的方式。 为什么这样做？ 对我们来说持续部署优点众多： 1. 让工程师们效率更高：每天执行部署的次数无拘于固定的几次，在任何时候想要部署都能执行。这意味着我们所浪费的时间更少，迭代变更的速度更快。 2. 更容易找出不良提交：无需在数十乃至数百个提交中寻找故
如果您使用监控系统（如Zabbix或Nagios），那么您就知道监控的工作原理。简而言之，它可以描述如下：监控系统接收各种指标（CPU /内存使用，网络利用率等）。一旦其中一个指标的值超出预定阈值，它就会激活相应的触发器，监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值，这不太方便。
上一篇文章：基于uFUN开发板的心率计（一）DMA方式获取传感器数据，介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值，并对硬件电路进行了计算分析。心率计，重要的是要获取到心率值，本篇文章将介绍一种采样数据处理算法——动态阈值算法，来获取心率值，这种算法来自于一位网友：玩的就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率(http://www.shaoguoji.cn/2017/06/29/use-pulsesensor-with-stm32/)，本文部分内容摘自这篇文章。
使用sqlyog或者是navicat 执行操作。等一会不操作，下次操作第一次就会比较卡。需要等待，才可以。连接上，继续操作没问题。但是一会不操作，下次操作，又会复现。
Elasticsearch 存储的基本单元是shard， ES中一个Index 可能分为多个shard， 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index，并且每个Lucence Index 由多个Segment组成， 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的Document， 都会归属于一个新的Segment， 而不会去修改原来的Segment； 且每次的文档删除操作，会仅仅标记Segment中该文档为删除状态，而不会真正的立马物理删除， 所以说ES的index 可以理解为一个抽象的概念。
时间在分布式系统中是一个重要且有趣的问题。时间是我们一直想要准确测量的量。为了知道特定事件在一天中的什么时间发生在特定计算机上，有必要将其时钟与权威的外部时间源同步。时间通常是系统事件完整性、系统日志、系统审计、系统故障排查以及系统取证的基本标准。在现代的复杂系统中很多地方都会和时间发生关系，比如基于时间的访问控制、加密认证等。很显然，在复杂的分布式系统中，准确的时间十分重要。既然时间这么重要，那时间不准确或者出现跳变的情况，会对系统产生影响吗？答案是会的。
保证主服务器（Master）和从服务器（Slave）的数据是一致性的，向Master插入数据后，Slave会自动从Master把修改的数据同步过来（有一定的延迟），通过这种方式来保证数据的一致性，就是Mysql复制
作者简介 本文作者magiccao、littleorca，来自携程消息队列团队。目前主要从事消息中间件的开发与弹性架构演进工作，同时对网络/性能优化、应用监控与云原生等领域保持关注。 一、背景 QMQ延迟消息是以服务形式独立存在的一套不局限于消息厂商实现的解决方案，其架构如下图所示。 QMQ延迟消息服务架构 延迟消息从生产者投递至延迟服务后，堆积在服务器本地磁盘中。当延迟消息调度时间过期后，延迟服务转发至实时Broker供消费方消费。延迟服务采用主从架构，其中，Zone表示一个可用区（一般可以理解成一个
一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
HPA 是 Kubernetes 中横向伸缩的实现，里面有很多可以借鉴的思想，比如延迟队列、时间序列窗口、变更事件机制、稳定性考量等关键机制， 让我们一起来学习下大佬们的关键实现。
最近云主机报中了勒索病毒的情况不断出现，搜索了一些资料，相信对预防、以及处理病毒会有帮助。
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。
HashMap默认的初始容量为16，负载因子为0.75，当容量为12时就会发生扩容。
腾讯云新版本监控（5秒粒度）已经灰度3个多月了，原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间，有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控，后续官方应该会提供合适的升级方案。
Redis是一个基于内存的数据库，它的数据是存放在内存中，内存有个问题就是关闭服务或者断电会丢失。Redis的数据也支持写到硬盘中，这个过程就叫做持久化。
电脑语言栏不见了怎么办？一般电脑系统会在右下角显示输入法工具栏，这个就是语言栏，在没有安装第三方输入法时，一般通过语言栏切换输入法。有些用户发现电脑右下角语言栏不见了，那么这个时候要怎么调出来呢？一般是右键任务栏--工具栏--勾选语言栏，不过部分系统找不到语言栏选项，下面系统城小编就教大家电脑语言栏没有了恢复方法。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
随着这几年大数据技术的迅猛发展，人们对于处理数据的要求也越来越高，由最早的MapReduce，到后来的hive、再到后来的spark，为了获取更快、更及时的结果，计算模型也在由以前的T+1的离线数据慢慢向流处理转变，比如每年双十一阿里的实时大屏，要求秒级的输出结果；再比如当我们以100迈的速度开车的时候，我们希望地图导航软件能给我们毫秒级延迟的导航信息。
针对本地登录，使用Win+R组合键打开运行框，在里面内输入netplwiz，则会出现用户账户页面，如下所示：
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结，将其整理成了一个大纲脑图，以每篇5分钟系列展现出来，希望对你有所帮助。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。
程序：保存在硬盘、光盘等介质中的可执行代码和数据，静态保存的代码 进程：在cpu及内存中运行的程序代码，动态执行的代码，每个进程可以有多个子进程(线程) PID ： 标识进程的唯一标识 ps：静态查看系统进程 top：动态查看系统进程 pgrep：表示查看指定服务的PID 如： pgrep httpd 查看httpd服务的PID -u 表示查看指定用户的进程信息 比如：pgrep -u named httpd 第一个参数named为named用户，第二个参数表示进程名称为 httpd ，表示查看named用户的httpd进程的PID。与 ps -aux | grep httpd 同样的作用 pstree：以树状结构显示进程的关联信息 进程后台管理 Ctrl+z 前台进程调入后台，挂起，进程并没有死，只是卡在那里 Ctrl+c 结束进程 jobs 查看后台进程 fg 3 将后台第3个进程在前台运行（不加数字时，jobs程序上为‘+’的程序优先被调回） bg 2 将后台第2个进程在后台运行（不加数字时，jobs程序上为‘+’的程序优先被调回） & 直接将进程放在后台运行 kill 向进程发送信号，不加参数时，默认发送 kill 信号 。强制杀掉进程：kill -s 9 PID 这里是 -s 9 参数的作用的传递给进程的信号是9，即强制终止，结束进程 killall 杀死同一命令的所有进程 top : 反应系统进程动态信息，默认每3秒更新一次，顶部始终显示系统当前最活跃的进程，此时还可以接受用户的键盘输入向进程发送信号等待
本文是根据有赞中间件团队多年的TCP网络编程实践经验总结而来，目的是为了避免应用因各种网络异常而出现各种非预期行为，从而造成非预期的影响，影响系统稳定性与可靠性。
监控不一定是指过去和现在。利用Zabbix的趋势预测功能，即可分析已收集的数据，并预测未来值。这样，就有可能在问题发生之前得到通知。
可以在 管理（Administration） → 用户（Users）下 查看用户信息。
MySQL手册提供了一个关于MySQL支持的事务隔离模式的恰当描述 – 在这里我并不会再重复，而是聚焦到对性能的影响上。
RT（平均响应时间，秒级） 平均响应时间 超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级 窗口期过后关闭断路器 RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效） 异常比列（秒级） QPS >= 5 且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级 异常数（分钟级） 异常数（分钟统计）超过阈值时，触发降级；时间窗口结束后，关闭降级
1~13 1.小型电商企业和大型电商企业商品详情页的架构 小型的电商购物网站可以使用页面静态化
JavaWeb 初总结 1、ServletContext 上下文对象 可以获得web应用程序启动时加载的初始化参数 ServletContext 的作用域 全局的 唯一的 所有Servlet 共享的 可以存放数据 读取资源文件 实现转发 2、 request请求 HttpRequest 对象 获取请求携带的参数 开启session 设置请求的字符编码 实现转发 获取请求头 获取web 应用程序上下文ServletContext requesrt 的作用域 只存在与一次请求当中 3、response Http
就是由代理创建出一个和 impl 实现类平级的一个对象，但是这个对象不是一个真正的对象， 只是一个代理对象，但它可以实现和 impl 相同的功能，这个就是 aop 的横向机制原理，这样就不需要修改源代码。
2. 算法：刷 100-200 道题，记住刷题最重要的是要理解其思想，不要死记硬背，碰上原题很难，但
3.2容量负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找容量负载测试的拐点，用过python脚本向数据库中注入数据，通过delete SQL语句删除数据。固定在线用户数为100，每次测试仍旧持续运行10分钟，如果测试错误百分比在5%以内（含5%）认为测试正常，否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<10000。 1）建立如下代码，目的是向数据库中加入数据。
有些浏览器事件可以在短时间内快速触发多次，比如调整窗口大小或向下滚动页面。例如，监听页面窗口滚动事件，并且用户持续快速地向下滚动页面，那么滚动事件可能在 3 秒内触发数千次，这可能会导致一些严重的性能问题。
App 上线后，我们最怕出现的情况就是应用崩溃了。但是，我们线下测试好好的 App，为什么上线后就发生崩溃了呢？
本片文章介绍的方案是利用Linux自身的crontab定时任务功能，定时执行备份数据库的脚本。
近些年信息化数字化的浪潮下，企业的IT资产和线上业务的规模迅速增长，而为了维护其稳定性和服务质量，所需耗费的成本、精力也在逐年攀升。
本文是个人在各种地方收集过来，包括自己总结的问题，都参杂在内，适合中级或者中上级开发面试的难度。
MongoDB 提供了非常强大的性能分析及监控的命令，诸如 mongostat、mongotop 可以让我们对数据库的运行态性能了如指掌。
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