Memcached：一款高性能分布式内存对象缓存系统，通过 内存缓存，以减少数据库的读取，从而分担数据库的压力，进而提高网站的加载速度
在上期，我们提到，在多处理器计算机系统中，每个物理CPU可以挂载自己的RAM，而跨Socket的内存访问也可以通过QPI/UPI总线实现。但是，QPI/UPI总线有两个难以解决的问题：
在Windows Server的日常运维中，远程桌面无疑是最常用的工具，没有之一，原因只有三个：1、微软自带，免安装；2、速度快，比任何一款远程控制软件都好用；3、稳定，一般不会出问题。
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么，应该买什么样的电脑，什么样的显卡比较适合，自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑，现在总结了下，为大家稍微讲解一下所需要的配置，以及推荐清单。
作者简介 本文由携程市场营销研发部武艺嫱和王宇星以及张子祥共同撰写，武艺嫱在市场营销研发部负责前端，王宇星和张子祥在市场营销研发部负责java后端。 最近做的某个项目有个需求，需要实时提醒client端有线上订单消息。所以保持客户端和服务器端的信息同步是关键要素，对此我们了解了可实现的方式。本文将介绍web常用的几种方式，希望给需要服务器端推送消息的同学在选型上有一点启发。 一、推送技术常用的集中实现的实现方式 1.1 短连接轮询： 前端用定时器，每间隔一段时间发送请求来获取数据是否更新，这种方式可兼容i
摘要 结合极光的业务和自身开发经验，极光高级Android工程师为我们简单介绍移动SDK与APP的区别，以及在做架构设计、性能优化上的一些经验。 SDK和APP的差别 重复造轮子 我们做APP开发的有
本文由携程市场营销研发部武艺嫱和王宇星以及张子祥共同撰写，武艺嫱在市场营销研发部负责前端，王宇星和张子祥在市场营销研发部负责java后端。
主频也叫时钟频率，单位是MHz，用来表示CPU的运算速度。CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度，这不仅是个片面的，而且对于服务器来讲，这个认识也出现了偏差。至今，没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系，即使是两大处理器厂家Intel和AMD，在这点上也存在着很大的争议，我们从Intel的产品的发展趋势，可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家，有人曾经拿过一快1G的全美达来做比较，它的运行效率相当于2G的Intel处理器。
对于 Cookie 的处理上，我最近遇到一个问题，那就是如何分割 Cookie 的内容。有人说是使用逗号分割，有人说是使用分号分割，究竟用哪个才是对的？其实这个答案是需要分为两个过程，分别是请求和响应，来进行回答。请求过程的 Cookie 和响应返回的 Cookie 的格式是不相同的
Redis客户端与服务器之间使用TCP协议进行通信，并且很早就支持管道（pipelining）技术了。在某些高并发的场景下，网络开销成了Redis速度的瓶颈，所以需要使用管道技术来实现突破。
常见的有 crash、ANR（应用无响应、卡死），一般由设备碎片化、网络波动大、内存泄漏、代码编写错误所引起。
持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
文章目录 1. 前言 2. RDB 2.1. 手动触发 2.2. 自动触发 2.3. RDB执行流程 2.4. RDB的优点 2.5. RDB的缺点 3. AOF 3.1. 如何开启AOF 3.2. AOF整体的执行流程 3.3. 命令写入 3.4. 文件同步 3.5. 文件重写机制 3.6. AOF的优点 3.7. AOF的缺点 4. AOF和RDB的区别 5. 重启加载 6. 性能问题与解决方案 7. 总结 前言 Redis目前已经成为主流的内存数据库了，但是大部分人仅仅是停留在会用的阶段，你真的了
几乎所有的主流编程语言都有Redis的客户端（http://redis.io/clients），不考虑Redis非常流行的原因，如果站在技术的角度看原因还有两个：
他说，事情是这样的，刚开始，问了一些基础的问题，比如 Redis 的几种基本数据类型和使用场景，以及主从复制和集群的一些问题，这些都还好。
redis是一个非常优秀的软件，它可以用作内存数据库或者缓存。因为他的优秀性能，redis被应用在很多场合中。
Redis为了保证运行的安全性，防止因进程退出或者其它系统原因导致的数据丢失问题，于是提供了持久化技术。在Reids中我们可以使用RDB和AOF两种机制来使用Reids持久化功能。下面我分别看一下这两种机制的区别及具体使用方法。
Reis作为一个内存数据库，整个数据库状态都存储在内存里，如果在运行过程中发生崩溃，那整个数据库状态可就完全不见了，相当于整个服务器被初始化。Redis在这方面肯定有所作为，我们来看看它做了什么功夫~
优化了一次前后端处理不当导致的CPU的一次爆机行为，当然，这和服务器的配置低也有着密不可分的关系，简单的逻辑学告诉我们，要找到真正的问题，进行解决，CPU爆机的关键点在于前后端两个方面，下面针对具体的问题，进行分析和解决。
在日常开发过程中大家肯定或多或少都会遇到一些偶现的问题，最常见的一句话就是：在我本地运行的时候都是好的呀？在测试环境跑的时候都是好的呀？在预发布环境都是正常的呀？在灰度阶段都是没问题的呀？
· 单例模式：保证在整个应用程序的生命周期中，任何一个时刻，单例类的实例都只存在一个，同时这个类还必须提供一个访问该类的全局访问点。
“ 这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？
HotSpot虚拟机提供了多种垃圾收集器，每种收集器都有各自的特点，没有最好的垃圾收集器，只有最适合的垃圾收集器。我们可以根据自己实际的应用需求选择最适合的垃圾收集器。 根据新生代和老年代各自的特点，我们应该分别为它们选择不同的收集器，以提升垃圾回收效率。 新生代垃圾收集器 1. Serial垃圾收集器 单线程 只开启一条GC线程进行垃圾回收，并且在垃圾回收过程中停止一切用户线程，从而用户的请求或图形化界面会出现卡顿。 适合客户端应用 一般客户端应用所需内存较小，不会创建太多的对象，而且堆
我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
Flynn分类 处理器就是处理一系列指令和数据的设备,因此,从指令和数据这两个维度,可以对处理器的系统结构分类。1966年, Flynn将处理器系统结构分成了如下4类： SISD( single in
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
一些面试的问题 面试官进入了房间…… 面试官发起了视频邀请…… 面试官：同学你好，我们开始今天的面试，请先做个自我介绍吧。 我：我叫。。。来自。。。 面试官：好，那..（开始下面的拷打） 滴滴一面 说说c++内存是怎么分配的，都有哪些区，每个区都有什么作用 什么情况下需要手动分配内存？什么情况下会在堆上分配内存？ redis分布式锁了解吗，说说怎么实现 分别说说互斥锁和读写锁吧 你了解过无锁编程吗 对于c++的future特性你了解吗 c++11有什么新特性吗
大家知道TSINGSEE青犀视频有很多视频流媒体平台和辅助分发的组件，我们研发的EasyNVR、EasyDSS、EasyGBS是流媒体平台，而EasyRTMPLive就是负责拉转推的推流网关，当然还有很多其他的产品，跟大家提起的不多，以后都会慢慢跟大家介绍。
持久化的功能：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘；当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
2T学习视频教程+电子书 免费送：BAT面试精讲视频，亿级流量秒杀系统，分布式系统架构，中间件消息队列，Python Go入门到精通，Java实战项目，Linux， 网络，MySQL高性能，Redis集群架构，大数据，架构师速成，微服务，容器化Docker K8s， ELK Stack日志系统等免费视频教程！
X86 指 Intel 处理器家族，从 8086 开始，随后发布 80186、80286、80386、80486、Pentium 和 Xeon 等。X86 中的 86 表示其早期处理器的最后 2 位数字。
服务器集群负载均衡(F5,LVS,DNS,CDN)区别以及选型下面是“黑夜路人”的《大型网站架构优化运维
图中一共有A、B、C、D四个应用，对外分别提供4种服务，此时B应用与C应用之间直接调用，A、B、C、D4个应用与操作系统之间直接交互，随着应用数量越来越多，就会导致层次化的应用不够隔离，服务之间耦合程度高，因此我们需要有一个东西来为我们代理和处理相关的一些通用请求，而只让应用处理相关的业务逻辑，这时就出现了一个叫做中间件的东西，如下图
Redis是一个非常流行的key-value存储系统，而作为其官方推荐的Java版客户端 Jedis也非常强大和稳定。 在单个客户端中，如果需要读写大量数据，可以考虑采用管道（Pipeline）方式。如果采用管道方式，那么多条命令可以通过批量的方式一次性地发送到服务器，而结果也会一次性返回到客户端。 ◆ 本文将介绍Redis 使用管道（Pipeline）方式提升操作性能。 ◆ 一、管道（Pipeline） 未使用管道方式执行N条命令，如图所示： 管道（Pipeline）：一次向Redis发送多条命令。
本篇文章向大家介绍的是PHP中的Memcache和Memcached ，有兴趣的朋友可以看一下
内存是计算机中CPU和硬盘数据交互的桥梁。默认情况下，CPU从内存读写数据，内存从硬盘读写数据。为了提升效率，一般在开机或者软件在运行的时候，会将常用数据直接从硬盘直接读入内存，以待后续CPU使用，提高计算机运行效率。
持久化即将数据保存到可永久保存的存储设备中。我们知道 Redis 为了保证效率而把数据都缓存在内存中，但当我们重启系统或关闭系统后，缓存在内存中的数据都会消失，所以为了让有些数据能保留下，Redis 持久化存储就应运而生。Redis 提供了两种方式进行持久化，一种是RDB 持久化，另一种是 AOF(append only file) 持久化，下面我们逐一介绍。
Java 是当前非常流行的开发语言，很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的，本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发，介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式，希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
摘要：Web 应用程序中经常使用数据分页技术，该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案，本文通过实际项目的测试，对多种数据分页方案深入分析和比较，找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想，将整个待查询记录分为2部分，使扫描的记录量减少一半，进而还通过对数据表及查询条件进行优化，实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性，该方案不依赖于主键或者数字字段，大大提高了它在实际项目中的应用，使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
前言 在上一篇文章中，介绍了Redis内存模型，从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。 一、Redis高可用概述 在介绍Redis高可用之前，先说明一下在Redis的语境中高可用的含义。 我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需
本文将通过下面内容的介绍，希望能够让大家更全面、清晰的认识这两种持久化方式，同时理解这种保存数据的思路，应用于自己的系统设计中。
在之前的文章中，介绍了《Redis的内存模型》，从这篇文章开始，将依次介绍 Redis 高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
https://www.cnblogs.com/kismetv/p/9137897.html
这个系列学习也要收尾了，先简单做一个小结。这个系列初衷让小伙伴更好的理解CDN业务逻辑，对其知其然，知其所以然。这个系列涵盖CDN常见原理、功能和常见问题。如果小伙伴对一下内容有些生疏，可以回顾之前章节。
从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
这篇文章主要介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
从这篇文章开始，我将依次介绍Redis高可用相关的内容——持久化、复制（及读写分离）、哨兵、以及集群。
例如，Amazon 十年前做的一项研究表明，网页加载时间减少 100 毫秒，收入就会增加 1%。最近另一项研究凸显了一个事实，就是有一半以上的受调查网站经营者说他们会因为应用的性能不好，而损失收入或客户。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
