101.png 那么，SEO人员，如何提高网页被收录的概率？...根据以往多年操作百度快速收录的经验，我们认为，它可能由如下几种因素，产生： 一.网站本身 想快速被百度收录，做好网站的优化工作是重点。...7.内链策略 如果某一个页面我们需要它快速被百度收录，我们可以利用内链投票的特性来操作。 利用锚文本指向需要快速排名的页面，使其权重提高、蜘蛛访问量加大，提高收录速度。...二.外部链接 1.高权重外链 高权重外链的作用是网站快速收录的有利支柱，如果没有好的高权重外链怎么办？我们是以快速收录为目的，所以动用资源吧。...2.一般外链 虽然一般外链作用不大，但搜索引擎也是会记录在案的。有句话说“100条一般外链也低不上一条高权重外链”，那好，100条不够，那200条呢？500条呢？
粗略的看下我们的资源： 内存 jvm-heap/stack，native-heap/stack,page-cache，block-buffer 外存 swap + 磁盘 数据量很大，函数调用很多，系统调用很多...1.分 内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件...循环利用memBuffer直到大文件处理完毕，得到n个有序的磁盘文件： ? 2.合 现在有了n个有序的小文件，怎么合并成1个有序的大文件？ 把所有小文件读入内存，然后内排？ (⊙o⊙)… no!...3的第1行 那么，这3个文件中的最小值是：min(1,2,3) = 1 也就是说，最终大文件的当前最小值，是文件1、2、3的当前最小值的最小值，绕么？...第二回合： 文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行 文件2的最小值：2，排在文件2的第1行 文件3的最小值：5，排在文件3的第2行 那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2 将2写入大文件
JetBrains系列软件的用户配置文件(config, system)默认是在系统盘user下, 而缓存文件content.dat.storageData太大(本人这里已经达到了8G+)，可以进行迁移...content.dat.storageData文件就是在这个路径下的 system/caches里. 这里以PHPStorm为例, PyCharm等软件都差不多. 1....在PHPStrorm中修改配置: Help -> Edit Custom Properties 打开的用户配置文件默认是空的, 在后面添加如下两行: idea.config.path = E:/ProgramData...移动系统盘用户目录下的文件夹到新的目录 把第一张图中的 config和system两个文件夹直接拷贝到新的路径下, 最后删除 system/caches/content.dat.storageData...未经允许不得转载：肥猫博客 » phpstorm存放在系统盘的大文件迁移
大文件传输的挑战 在考虑通过Redis传输大文件时，我们首先要意识到，由于Redis是基于内存的，因此大文件的传输可能会消耗大量内存资源。...二、Redis订阅发布系统在大文件传输中的应用 Redis的订阅发布（Pub/Sub）功能允许客户端订阅特定的频道，然后通过这些频道接收消息。这可以用于实现文件传输的通知机制。 1....解耦合：发布者和订阅者通过Redis进行通信，减少了直接依赖，提高了系统的可扩展性。 三、面临的挑战及应对策略 1....重要的是要考虑到内存管理、数据安全、性能优化等方面的挑战，并采取相应的策略来保证系统的稳定和高效。...结合Redis的订阅发布系统，我们不仅可以实现基本的文件传输，还可以扩展出更多高效、灵活的应用场景。在实际应用中，应根据具体需求和环境，制定合理的策略和最佳实践，以确保系统的稳定性和高效性。
专注服务端首先要专注的是关于高可用。 有的时候高可用系统并不是简单的技术方案，会包含很多其他的东西。 什么是高可用？ 基本来讲是为了让我们的计算机（硬件/软件）做到full time可用。...任何系统都有一个或多个冗余系统做standby。 对故障的检测和恢复。检测故障使用备份的节点接管故障点。就是failover。 需要可靠的交汇点。...一些不易冗余的节点，或者被看做是单点的节点，比如域名解析，负载均衡。 冗余的问题 系统软硬件冗余可以保证高可用，但是冗余之后的问题是多个节点状态的数据复制和数据一致性的保证。...当今的开源软件中，缓存，消息系统，数据库都有持久化和复制的设计，实现了自身的高可用。...影响高可用的因素 处理设计系统的高可用，还需要面对硬件，第三方服务，建筑施工队的因素。 意外因素： 系统的故障：主机，操作系统，中间件，数据库，网络，电源，外设设备。
，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。...在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。...，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分 内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。...一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易
高可用性（High Availability，HA） 系统具备较高的无故障运行的能力。 Hadoop1.0的NameNode是单点，一旦故障，整个集群不可用。...核心业务系统的可用性，需要达到四个九，非核心系统可用性最多容忍三个九。 2 高可用系统设计 2.1 系统设计 “Design for failure”，高可用系统设计时秉持的第一原则。...在业务平稳运行过程中，系统很少故障，90%的故障发生在上线变更阶段。 比如你上了个新功能，由于设计方案问题，DB的慢请求数翻了一倍，导致系统请求被拖慢而产生故障。...灰度发布是在系统正常运行条件下，保证系统高可用的运维手段，那如何知道发生故障时的系统表现？...两者结合起来才能组成一套完善的高可用体系。 提高系统的可用性，有时是以牺牲用户体验或系统性能为前提，也需大量人力才能建设完善。所以不该优化。
如何设计一个支持高并发的高可用服务？在前期设计时应该从哪些方面入手？明确的一点：没有哪一个系统是从一开始设计时就是高可用的，支持高并发的。...当然不是，真实的系统架构搭配上业务之后，会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。 如果有面试官问你个问题说，如何设计一个高并发系统？那么不好意思，一定是因为你实际上没干过高并发系统。...总结 上面的 8 点，基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿，大家可以仔细结合之前讲过的知识考虑一下，到时候你可以系统的把这块阐述一下，然后每个部分要注意哪些问题，之前都讲过了，你都可以阐述阐述，表明你对这块是有点积累的...说句实话，毕竟你真正厉害的一点，不是在于弄明白一些技术，或者大概知道一个高并发系统应该长什么样？其实实际上在真正的复杂的业务系统里，做高并发要远远比上面提到的点要复杂几十倍到上百倍。...你需要考虑：哪些需要分库分表，哪些不需要分库分表，单库单表跟分库分表如何 join，哪些数据要放到缓存里去，放哪些数据才可以扛住高并发的请求，你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后，然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造
自动化推荐系统通常用于根据现有的偏好数据为用户提供他们感兴趣的产品建议。文献中通常描述了不同类型的推荐系统。...一种称为概率矩阵分解的方法（简称为PMF）通常用于协同过滤，并且将成为本文其余部分讨论的主题。现在让我们深入研究此算法的细节及其直觉。...概率矩阵分解解释 假设我们有一组用户u1，u2，u3…uN，他们对一组项目v1，v2，v3…vM进行评分。然后，我们可以将评分构建为N行和M列的矩阵R，其中N是用户数，M是要评分的项目数。 ?...这就是为什么概率矩阵分解属于协同过滤推荐系统的类别。 让我们考虑一下电影推荐系统。想象一下，如果我们被要求观看和评价特定季节中放映的每部电影会是什么样子。那是不切实际的，不是吗？...此外，等级值D被设置为较小的值10。
IMPROVER(Integrated Model post-PROcessing and VERification)是英国气象局开发维护的面向集合天气预报模式的概率后处理的系统，该系统旨在提取集合预报提供的丰富信息...此工具还可以将过去的预测包含到最终信息融合中，对它们进行适当的加权，以捕捉较长提前期内预测技能的下降。最终的结果是将数十或数百种天气状况融合为概率输出。...在构建IMPROVER时将充分考虑以下关键准则： 针对每个变量(例如，温度、雨率)的单独处理流，并在最后提取特定位置的信息 构建一种允许模型/集合之间的时间滞后和混合，并提供无缝的概率预测，从而能利用所使用的每个模型的好处的全概率系统...能够提供输出，以实现对任何所需地点的“普通”天气的自动预报，以及关于高影响天气可能性的更细粒度的信息，用于构建警告和风险估计 遵循现代专业软件开发实践的模块化软件框架 图 风速概率预报产品 IMPROVER...的设计是模块化的后处理系统。
像高盛一样的金融巨头和许多顶级的对冲基金都在开发人工智能驱动系统。这或许表示AI在市场趋势预测方面的确比人做得更好。...美国AI的投资人和美国竞争力委员会的高级顾问 Mark Minevich 表示，高收入的交易员会被毫不留情地抛弃，就像一群被关闭了工厂赶走的工人一样。...2014年，高盛投资并开始安装一个名为 Kensho 的 AI 驱动的交易平台。一个叫 walnut 算法的创业公司，从头设计了一个AI平台。...Quants 则把数学理论、计算机与现代金融结合起来，使用量子物理、微积分、概率统计、几何等高深莫测的专业知识来分析市场，过去十年中一直是对冲基金的宠儿，他们主要依靠历史数据来创建一个可以预测市场趋势的模型...公司有动力用每小时8美元的快餐店员工替换机器人，想象一下每年要花一美元雇佣（原来的成本是每小时500美元）交易者的推动力会有多大 交易者会发生什么？ 高盛展示了交易者是如何逐步被自动化的。
降级： 服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面进行有策略的降级，以此释放服务器资源来保证核心任务的正常运行。...降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级来执行不同的处理。 根据服务方式：可以拒接服务，可以延迟服务，有时候也可以随机服务。根据服务范围：可以砍掉某个功能，也可以砍掉某些模块。...总之服务降级需要根据不同的业务需求采用不同的降级策略，主要的目的就是服务虽然有损但是总比没有要好； 2. 限流： 防止恶意请求流量、恶意攻击，或者防止流量超出系统峰值； 3.
资料分享 第一章 是什么 介绍 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统， Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，...图5 可以看到数据被完整的显示, 以及每个字符的16进制表示 ?...这样配置可能会导致单点故障 , 因此可以配置高可用 流复用模式 Flume支持将事件流复用到一个或多个目的地。...图4 修改后,再次启动 flume,查看被读取目录下的文件,可以看到被读取的文件后缀变成了 .sxt结尾 ?...，然后发送到配置的RPC端口上 Thrift Sink 数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上 IRC Sink 数据在IRC上进行回放 File Roll Sink 存储数据到本地文件系统
而且，还有一点就是，如果真的是随机性的话，那么灭霸自己也是有一定的概率会被抹除的，但是，他早就知道自己不会被抹除，并且已经制定好了退休计划。 ?...新技术超越了此前获得随机数字的所有方法，得到了“真正的随机数字”，有助增强密码系统的安全性。...强随机数发生器依赖于操作系统底层提供的随机事件。...因此，同Random一样，在高并发的多线程环境中可能会有性能问题。 ? ? ? ? 这个锅，研发人员不背！！！ 根据我的猜想。...就像灭霸要抹除一半的生命、绿巨人想要把被抹掉的人救回来、而钢铁侠只是想把坏人抹掉而已。 最后，Tony, Love You 3000 Times. ?
前言 慢系统调用，指的是可能永远无法返回，从而使进程永远阻塞的系统调用，比如无客户连接时的accept、无输入时的read都属于慢速系统调用。...在Linux中，当阻塞于某个慢系统调用的进程捕获一个信号，则该系统调用就会被中断，转而执行信号处理函数，这就是被中断的系统调用。...，函数将返回失败，同时errno被置为EINTR 只有中断信号的SA_RESTART标志有效时，系统调用才会自动重启 下面我们编写代码，分别验证上述几种情形，其中系统调用选择read，中断信号选择SIGALRM...//act.sa_flag |= SA_INTERRUPT; //SA_INTERRUPT是sigaction的默认处理方式，即不自动重启被中断的系统调用 //实际上，不管act.sa_flags...由于对被中断系统调用处理方式的差异性，因此对应用程序来说，与被中断的系统调用相关的问题是： 应用程序无法保证总是知道信号处理函数的注册方式，以及是否设置了SA_RESTART标志 可移植的代码必须显式处理关键函数的出错返回
具体怎么操作的？...如果支持，它的实现原理是什么？...Mybatis 仅支持 association 关联对象和 collection 关联集合对象的延迟加 载，association 指的就是一对一，collection 指的就是一对多查询。...那么就会单独发送事先保存好的查询关联 B 对象的 sql，把 B 查询上来，然后调用 a.setB(b)，于是 a 的对象 b 属性就有值了，接着完成 a.getB().getName()方法的调用，这就是延迟加载的基本原理...当然了，不光是 Mybatis，几乎所有的包括 Hibernate，支持延迟加载的原理都是一样的。 我是一名码龄10年的程序员，在这里会分享实在干货，让你少走弯路，成就精彩人生。
本文一共分析了三个案例，分别介绍并发系统中的共享资源并发访问、计算型密集型任务缓存访问 、单一热点资源峰值流量问题和解决方案。...value值；最后使用cas指令重新提交key-value，并附带刚刚获得到的版本号； 3.当服务端判断cas操作中的版本号不是最新的时，则认为改key的值已经被修改，本次cas操作失败。...另外就是在上传图片的时候计算缩略图，不过会增加上传图片的时间。 Q3:单点峰值流量，在并发系统中，除了请求整体的并发量高，还常见单一热点资源的并发请求量很高。...例如，1万个人每人分享了一张图片，其中 9999张图片的缩略图请求在10 QPS以内，剩下的一张图片为新闻热点图片，峰值请求在10万QPS左右， 系统会遇到的容量问题包括：1）接口前端机容量不够；2）...（x3）冗余设计，这样系统的吞吐量（x3）可以提高3倍，不过成本也提高3 倍。
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是长期关注互联网技术与架构的高可用架构技术社区和msup推出的，面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的年度技术架构大会...今年的第六届GIAC大会上，在大数据架构专题，腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录： ?...如果我们将Flink收到的数据直接写到下游的存储系统，那么当Flink发生故障并从故障中恢复时，从上次检查点之后被写到下游存储系统中的数据将被重复，导致后续数据分析发生误差。...由于一般的指标系统并不能保证指标的时效性和正确性，因此我们也基于Flink实现了高可靠和强一致性的指标聚合。 ? 类似于数据链路，我们也采用Flink的checkpoint机制来保证指标数据的一致性。...，直接被报表和BI系统消费。
二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 http://www.ablanxue.com/shtml/201207/776.shtml的html页面...，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这 部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求高并发。...这样每个文件有不同的冗余，这方面可以参考google的gfs的论文。 大文件的存储，可以参考nutch的方案，现在已经独立为hadoop子项目。...四：高并发高负载网站的系统架构之图片服务器分离 大家知道，对于Web 服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略...最大限度的保证集群中服务的可用性。这类系统一般在银行，电信服务这类对系统可靠性有高的要求的领域有着广泛的应用。
被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。...如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。...你要保证设计的系统能应对高并发场景，那肯定要考虑熔断降级逻辑进来。 11. 限流 限流也是我们应对高并发的一种方案。我们当然希望，在高并发大流量过来时，系统能全部请求都正常处理。...面试官很大概率会问你限流的算法，因此，大家在准备面试的时候，需要复习一下这几种经典的限流算法哈，可以看下我之前的这篇文章，面试必备：4种经典限流算法讲解 12....以方法调用为例，它代表调用方要阻塞等待被调用方法中的逻辑执行完成。这种方式下，当被调用方法响应时间较长时，会造成调用方长久的阻塞，在高并发下会造成整体系统性能下降甚至发生雪崩。
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