ID1：Critical Warning警告状态 RAW数值显示0为正常无警告，1为过热警告，2为闪存介质引起的内部错误导致可靠性降级，3为闪存进入只读状态，4为增强型断电保护功能失效（只针对有该特性的固态硬盘）。
随着 DevOps 的持续火热，企业的信息化能力的持续加强，以及企业对于IT精益运行的迫切需要，从根本上提升 IT 的生产效率，加速部门、企业的业务创新能力。让团队从IT支撑部门，转向为IT创新部门。
Hystrix通过滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据，并且大量使用了RxJava响应式编程操作符。滑动窗口的本质就是不断变换的数据流，因此滑动窗口的实现非常适合使用观察者模式以及响应式编程模式去完成。最终，RxJava便成了Hystrix滑动窗口实现的框架选择。Hystrix滑动窗口的核心实现是使用RxJava的window操作符（算子）来完成的。使用RxJava实现滑动窗口还有一大好处就是可以依赖RxJava的线程模型来保证数据写入和聚合的线程安全。
Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。
我们常常会看到一些问题或讨论：测试需不需要定位bug？测试需不需要了解bug的深层次原因？测试如何在不知道开发代码实现逻辑的情况下定位到bug？测试定位bug的好处是什么？
我们在日常生活中，就有很多限流的例子，比如地铁站在早高峰的时候，会利用围栏让乘客们有序排队，限制队伍行进的速度，避免大家一拥而上；再比如在疫情期间，很多景点会按时段限制售卖的门票数量，避免同一时间在景区的游客太多等等。
计数排序只适合使用在键的变化不大于元素总数的情况下。它通常用作另一种排序算法（基数排序）的子程序，这样可以有效地处理更大的键。
serverStatus命令返回一个文档，该文档提供数据库状态的概述。监控应用程序可以定期运行此命令收集有关该实例的统计信息。
今天开发遇到了一个问题, 页面中的列表是通过循环ajax进行请求的,最后需要对请求结束的数据进行判断和统计,所以就存在异步问题,当然不用ES6, 一开始想的是用 async:false, 使用后发现,卡屏... 看到有个$.when(), 也不适用,不可能每个ajax都搞个变量... 请求代码如下:
Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用Prometheus，该项目拥有一个非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目。Prometheus于2016年加入谷歌主导的顶级开源社区云原生计算基金会（CNCF），成为第二个顶级托管项目。第一是大名鼎鼎的k8s。prometheus是属于下一代监控。可用来监控操作系统、应用、容器等。
考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合。
逆序对是指在数组中，一个元素大于其后面的元素的情况。例如，在数组 [1, 3, 2, 4] 中，逆序对是 (3, 2) 和 (4, 2)。
因为主题模板的差异性，在我们制作或者修改的过程中可能会遇到想要调用文章总数、页面总数等相关统计信息，zblog官方wiki是没有现成的标签的，别问，问就是佩奇（猪）比较懒。
在用户积分兑换成功后,在页面二次访问时提示已兑换，避免重复扣除积分和重复兑换等情况。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
ConcurrentHashMap可以说是目前使用最多的并发数据结构之一，作为如此核心的基本组件，不仅仅要满足我们功能的需求，更要满足性能的需求。而实现一个高性能的线程安全的HashMap也绝非易事。
如果要统计一篇文章的阅读量，可以直接使用 Redis 的 incr 指令来完成。如果要求阅读量必须按用户去重，那就可以使用 set 来记录阅读了这篇文章的所有用户 id，获取 set 集合的长度就是去重阅读量。但是如果爆款文章阅读量太大，set 会浪费太多存储空间。这时候我们就要使用 Redis 提供的 HyperLogLog 数据结构来代替 set，它只会占用最多 12k 的存储空间就可以完成海量的去重统计。但是它牺牲了准确度，它是模糊计数，误差率约为 0.81%。
计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。
前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。本文围绕这一细节加以简单介绍和分享。
微服务集群中，每个应用基本都会依赖一定数量的外部服务。有可能随时都会遇到网络连接缓慢，超时，依赖服务过载，服务不可用的情况,在高并发场景下如果此时调用方不做任何处理，继续持续请求故障服务的话很容易引起整个微服务集群雪崩。 比如高并发场景的用户订单服务，一般需要依赖一下服务：
「 总感觉当下的生活不是想要的，总感觉一路走下去会是一个讨厌的未来，每天睁眼的一瞬间就是懊悔，昨天又浪费掉了...人生没有意义，但是要努力寻找活着的意义--------山河已无恙」
一个企业要想提高自身的生产力，需要从两方面开始着手改善：一是提高管理层的计划统筹能力，用最优决策把企业往好的方面带，减少试错成本。好的决策需要完善的数据和信息支撑，管理层得知道手底下的员工每天都在忙些什么，公司的业务进展如何，遇到的业务瓶颈有哪些？该如何突破等等，只有对公司的发展现状有足够的了解才能对资源和人力进行更合理的分配，才能让业务更快更顺利地落地，更好地完成ROI目标。
本文介绍了一个使用HTML、CSS和JavaScript实现的无JavaScript的Todo应用。通过使用CSS的伪类选择器，可以实现添加、删除、编辑和标记任务的功能。同时，通过存储和访问数据，可以在不依赖JavaScript的情况下进行实时更新。
推送数据报表主要用于统计某一条消息的具体下发情况。单条推送消息下发用户总量有多少，其中成功推送到手机的数量有多少，又有多少用户看到了弹窗通知、点击了弹窗通知并打开了应用。通过消息推送报表可以很直观地看到推送消息流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
关系型数据库事务执行失败后面的sql语句不在执行，而redis中的一条命令执行失败，其余的命令照常执行。
作者简介 黄玮（Fuyuncat） 资深 Oracle DBA，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中，
解题思路：我们可以把5张牌看成是由5个数字组成的数组。大小王是特殊的数字，我们可以把它们都定义为0，这样就可以和其他的牌区分开来。
SQL Server数据库中统计无记录数的表 大家使用的时候，将sql脚本中的红色[TestDB] 换成你的目标数据库名称。 1 /********************************
问题描述： 这是在网上找到的一道百度的面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 ---- 问题解析： 【分析】：要统计最热门查询，首先就是要统计每个Query出现的次数，然后根据统计结果，找出Top 10。所以我们可以基于这
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
在 Oracle 12c 当中，优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据，Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价，选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述： Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种，它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如，1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币，那在创建柱状图分组时，它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。
本文共2400字，建议阅读10分钟。 本文介绍为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要，并大致了解各种可用的方法。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
用css实现一个todo应用程序，但不是TodoMVC那样的设计，它不使用JavaScript，而是所有的交互都是由CSS驱动的。
无论是在项目开发中，还是在面试中过程中，总会被问到或使用到并发编程来完成项目中的某个功能。
Redis作为一种内存型的非关系型的数据库，不管在互联网大厂，小厂，大项目和小项目中，几乎都会被使用。为什么Redis会受到如此青睐呢？关于这个问题，可能很多的程序员只是看着别人用而用，缺乏对Redis一个全面的了解。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
本节中的内容来自对uniCloud官方文档的重新梳理，为了让本课程的学习曲线更加平缓，仅保留我认为对本课程有用的部分。
数组中占比超过一半的元素称之为主要元素。给你一个 整数 数组，找出其中的主要元素。
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度，通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户（连续两天访问）的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
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