垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
在过去的几十年里，我们见证了应用架构以快速的速度演变。当我还是一个年轻的程序员时，开始编写一个简单的代码库，我们可以称之为单体应用。
背景 我们在程序设计时，有一个极其重要的非功能性指标：性能，总是无时无刻不缠绕在程序员的脑海，尤其是我们开发的面向大众的Web服务，网络接口等程序。 高性能的程序可以使用更少的服务器资源提供同样规模的用户请求（成本低），也可以更快的响应用户请求（体验好）。 当然，高性能的程序设计也会更加复杂，开发也有更大难度。 这次的内容，我们面向高性能程序设计方向，来讲一讲其中最核心最重要的缓存。 希望能够帮助大家更好的理解缓存为王的含义，也能更好的利用缓存，设计出高性能的程序。 本文作者：michaeywang
Apache Solr 是广泛使用的搜索引擎。有几个著名的平台使用 Solr；Netflix 和 Instagram 是其中的一些名称。我们在 tajawal 的应用程序中一直使用 Solr 和 ElasticSearch。在这篇文章中，我将为您提供一些关于如何编写优化的 Schema 文件的技巧。我们不会讨论 Solr 的基础知识，我希望您了解它的工作原理。 虽然您可以在 Schema 文件中定义字段和一些默认值，但您不会获得必要的性能提升。您必须注意某些关键配置。在这篇文章中，我将讨论这些配置，您可以使用它们在性能方面充分利用 Solr。 事不宜迟，让我们开始了解这些配置是什么。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
Feed，在社交和信息推荐的App与网站中，基本都会用到的。例如常用的新浪微博，用户登录进入后，展现给我们的就是feed信息流。新浪微博的信息，来自于你关注人所发布的内容。还有微信的朋友圈，今日头条的信息流，好友发布的美拍等，这些都是Feed。玩过知乎的人应该知道，在知乎Feed中，会显示某某关注了某某话题，某某点赞或者赞同了某个回答。广义来讲，这些也算是一种Feed。
一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决
一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
墨墨导读：国外一家舆情监控公司Meltwater每天处理的数据非常庞大——在高峰期需要索引大约300多万社论文章，和近1亿条社交帖子数据。其中社论数据长期保存以供检索（可回溯到2009年），社交帖子数据保存近15个月的。当前的主分片数据使用了大约200 TB的磁盘空间，副本数据大约600 TB。
说起缓存相关技术，老多了， memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门，但这些技术间有什么共性的地方，又有什么不同的地方呢？答案肯定是有的，这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术，主要分为三个系列展开：
系统在正式上线后必将会面对大量用户访问，面对各种层级的高并发请求，因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。但是这几个方面，还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。
1、索引越多越好吗？ 2、为什么会有联合索引的最左前缀问题和like%走索引问题？ 3、如何合理设计索引 4、如果索引都无法解决提高性能，还有什么方面能提升？
转载自： http://hi.baidu.com/yzx110/blog/item/0159fadc7b7839a4cd116686.html
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
事务问题：一致性。 【问题】 如何保证主机和从机的数据一致？？？主从复制的延迟性问题。
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。
Redux 的创建者 Dan Abramov 说他不知道什么是领域驱动设计。尽管如此，令人印象深刻的是 Redux 与 DDD 的相似之处。在本文中，我解释了 DDD 是什么，一些关键概念，以及 Redux 如何实现其思想。理解两者，我们可以提供更好的实现；来自不同世界的两种方法相互碰撞并利用相同的设计原则。
虽然玩wordpress，但对wordpress和php内部了解不多，这篇文章算是自己的视野扩展吧，不足之处，欢迎指出，老规矩，能力强的可以直接读原文。
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？ 1万属性，100亿数据，10万吞吐，今天和大家聊一聊，这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据？ 一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？ 各分类帖子的信息有什么特点？ 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到，这里的帖子信息
一分钟系列之《啥，又要为表增加一列属性？》分享了两种数据库属性扩展思路，被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》，分享了互联网大数据高并发情况下，数据库属性扩容的成熟工具及思路。 对于version + ext方案，还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，说明不仅不是“不可能这么用”，而是大数据，可变属性，高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问：什么是数据库扩展的version + ext方案？ 使用ext来承载不
2001 年 MySQL 发布 3.23 版本，自此便开始获得广泛应用，随着不断地升级迭代，至今 MySQL 已经走过了 20 个年头。
一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Acti
很多人看来，数据库Schema设计是一件非常简单的事情，大体按照系统设计时候的相关实体对象对应成一个一个表格就可以了。为了在功能上尽可能容易扩展，根据数据库范式规则进行调整，做到第三范式或第四范式，基本就算完事了 真的这么简单么？看一个案例 需求概述：一个简单的讨论区系统，需要有用户、用户组、组讨论区这三部分基本功能 简要分析： （1）须要存放用户数据的表； （2）须要存放分组信息和用户与组关系的表； （3）须要存放讨论信息的表 方案一：分别用4个表来存放用户、分组、用户与组关系，以及各组的讨论帖子的信息，
Pornhub 2019 年访问量超 420 亿，互联网海量规模的网站架构背后，需要怎样的可伸缩性？
转自：Just Do IT (http://www.toplee.com) 我在Cernet做过拨号接入平台的搭建，而后在 Yahoo3721负载搜索引擎前端平台开发，又在猫扑处理过大型社区猫扑大杂烩的架构升级等工作，同时自己接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大 型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，可以和大家一起探讨一下。 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的 html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都
该帖子也是由两名思科员工共同撰写的：Karthik Krishna，Silesh Bijjahalli
既然要优化数据库，我们就首先要知道，优化的是什么，或者说：什么因素影响了数据库的性能。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
本文将以“帖子中心”为例，介绍“1对多”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践： 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一、什么是1对多关系 所谓的“1对1”，“1对多”，“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的映射关系。 1对1 一个用户只有一个登录名，一个登录名只对应一个用户 一个uid对应一个login_name，一个login_name只对应一个uid 这是一个1对1的关系。 1对多 一个用户可以发
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
基本就是数据库里面啥样，我缓存也啥样，数据库里面有商品信息，缓存里面也放商品信息，唯一不同的是，数据库里面是全量的商品信息，缓存里面是最热的商品信息。
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题，其实呢，数据库
来自社区，回归社区。非常感谢各位 TiDBer 在之前 【TiDBer 唠嗑茶话会丨征集 TiDB 数据库性能优化大师，你是如何优化 TiDB 数据库性能的呐？】( https://asktug.com/t/topic/1005563 )里提供的各种性能优化方法。这篇帖子收集整理了大家推荐的各个方面的 TiDB 数据库性能优化方法，欢迎各位 TiDBer 持续补充更新～
1对多业务，数据库水平切分架构一次搞定 | 架构师之路
数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，用图形化的形式去描述业务规则的过程，从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 核心概念：
随着互联网业务的不断丰富，网站系统架构已经细分到方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 1）对于一个中小型网站(如个人网站），完全可以使用最简单的html静态页面就可实现，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。 2）对于一个大型网站（如门户网站），在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
摘要： 前言 在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如： 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100 拉取最新的一页订单 select order-id/ or
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
帖子中心，是互联网业务中，一类典型的“1对多”业务，即：一个用户能发布多个帖子，一个帖子只有一个发布者。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它允许我们创建多个表格，并通过各种方式将这些表格联系在一起。在实际的数据库设计和应用中，多表关系是非常常见的，它能够更好地组织和管理数据，实现数据的复杂查询和分析。本文将详细介绍MySQL多表关系的基本概念、类型、设计原则以及常见应用场景。
对于使用Facebook的数十亿人来说，我们的服务可能看起来像是一个统一的移动应用程序或网站。公司内部的视角是不同的。Facebook使用数千种服务构建，功能从平衡互联网流量到转码图像再到提供可靠的存储。Facebook作为一个整体的效率是其个人服务效率的总和，每种服务通常都是以自己的方式进行优化，面对快节奏的变化，这些方法可能难以概括或适应。为了更有效地优化众多服务，灵活适应不断变化的互联内部服务网络，我们开发了Spiral。Spiral是一个系统，利用实时机器学习技术，为Facebook自我调节高性能基础设施服务，通过用Spiral取代手动启发式，我们可以在几分钟内优化更新的服务，而无需花费漫长的几周时间。
场景描述 不知道你有没有使用过知乎？用过的肯定知道它的用途，这里不过多的说了。 可以自己自行的去看看即可。 知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用
◆ 简介 一个有趣的面试问题，我已经听到并问过很多次了。 "你将如何提高数据库的性能？" 这个问题可能有很多答案，因为我想深入了解每个答案，所以我将分别写三篇文章，每篇都针对某一类答案。 这个要更注重架构层面的变化，管理服务等。他们会更关注云计算架构师或对系统设计概念有良好了解的人。 第三组答案将更注重于数据库和操作系统的配置。 请记住，这是一个非常广泛的话题，这是我对如何回答这个问题的看法，我将提供进一步阅读的链接，并尽可能多地提供实际的例子。 ◆ 问题 问题是，"我的数据库越来越慢，你将如何提高数据
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