都说学习需要带着问题，带着思考进行学习，下面就以问题的形式来学习下 Redis 。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
对于序列，用table.getn 或者一元操作符 # ，就可以正确返回元素的个数。
OpenResty是一个基于Nginx的高性能Web应用服务器，它集成了Lua脚本语言，可以使用Lua编写Nginx模块，从而实现更多的高级功能。在本篇博客中，我们将介绍如何使用OpenResty和Lua来实现缓存机制。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析（语法分析->语义分析->生成执行计划），SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。
本文讨论的内容主要是请求风格，所以本文中所说RPC侧重于HTTP请求风格，而非java中的RPC设计模式。 有关REST和RPC的讨论或争论一直活跃在各个技术角落，最近也关注了不少，看了很多人的看法之后，我意识到这个问题可以帮助我照亮自己的知识死角：为什么我喜欢REST的请求风格（资源导向）比RPC（操作导向）多一点呢？ 是因为RPC的请求风格天生邪恶吗？ 还是REST就是灵丹妙药？ 两种请求风格长分别长什么样子 在比较这两种请求风格之前，让我们看看他们究竟长什么样子。 HTTP 请求 RP
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据，则“一致”可以包含两种情况： 缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据，数据库中的值=最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） “数据不一
虽然前面章节的大部分讨论只涉及一次执行单个语句或表达式时的代码行为，也就是说，通过单个线程，Java虚拟机可以同时支持多个线程执行。这些线程独立地执行对共享主内存中的值和对象进行操作的代码。线程可以通过拥有多个硬件处理器、对单个硬件处理器进行时间切片或对多个硬件处理器进行时间切片来支持。 线程由类表示。用户创建线程的唯一方法是创建该类的对象;每个线程都与这样一个对象相关联。当在相应的线程对象上调用start()方法时，线程将启动。 线程的行为，特别是在没有正确同步的情况下，可能会令人困惑和违反直觉。本章描述了多线程程序的语义;它包括一些规则，这些规则的值可以被多个线程更新的共享内存的读取所看到。由于该规范类似于针对不同硬件架构的内存模型，因此这些语义称为Java编程语言内存模型。当不会产生混淆时，我们将简单地将这些规则称为“内存模型”。 这些语义并没有规定多线程程序应该如何执行。相反，它们描述了多线程程序允许展示的行为。任何只生成允许行为的执行策略都是可接受的执行策略。
作者：sinxu，腾讯 CSIG 后台开发工程师 1. 什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值。 但根据缓存中是有数据为依据，则”一致“可以包含两种情况： 缓存中有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值（需均为最新值，本文将“旧值的一致”归类为“不一致状态”） 缓存中本没有数据，数据库中的值 = 最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） ”数据不一致“：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库中存在旧值，导致其他线程
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询，而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时，而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常，PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后，但在动态SQL中，可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句，转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备，必须清除缓存的查询。
最近在回顾Disruptor的相关知识，觉得Disruptor在计算机底层的领域确实比一般人厉害不少，以前在写程序的时候，基本是从应用逻辑的角度考虑，觉得设计模式+少量算法+ 优美的代码=理想的结果，但看完Disruptor的设计后，觉得只考虑应用本身是有一定的局限性，还需要懂底层，硬件层面的东西，就像Disruptor一样，通过底层优化，让程序有质的飞跃。
ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件系统（Dynamic File System）,是第一个128位文件系统。最初是由Sun公司为Solaris 10操作系统开发的文件系统。作为OpenSolaris开源计划的一部分，ZFS于2005年11月发布，被Sun称为是终极文件系统，经历了 10 年的活跃开发。而最新的开发将全面开放，并重新命名为 OpenZFS。
大家好，我是柒八九。我们在网络拾遗之Http缓存文章中，从网络协议的视角介绍了网站「客户端缓存」 中的HTTP缓存策略，并对「强缓存」和「协商缓存」做了较为详细的介绍。
近年来，NVMe SSD已逐渐成为数据中心闪存市场的确定的发展大势，各大厂商不约而同地推出了基于NVMe的新一代存储产品，用户也相应地提高了对NVMe SSD存储系统的期望值。
对线程安全的理解就是多个线程同时操作一个共享变量时会产生意料之外的情况，这种情况就是线程不安全。注意：只有写操作才可能出现线程不安全，对共享变量只进行读操作线程是绝对安全的。
并行包括指令级并行,数据级并行,线程级并行。指令级并行主要是在一个CPU内利用流水线，乱序执行，指令多发射等技术实现。线程级并行主要利用多核cpu。指令级并行对程序员是透明的，完全靠硬件实现。
在Oracle中，什么是会话游标？会话游标和共享游标的区别有哪些？会话游标分为哪几类？
一、概述 缓存（Caching）可以存储经常会用到的信息，这样每次需要的时候，这些信息都是立即可用的。 常用的缓存数据库： Redis 使用内存存储（in-memory）的非关系数据库，字符串、列表、集合、散列表、有序集合，每种数据类型都有自己的专属命令。另外还有批量操作（bulk operation）和不完全（partial）的事务支持 、发布与订阅、主从复制（master/slave replication）、持久化、脚本（存储过程，stored procedure）。 效率比ehcac
文章目录 前言 一、StackExchange.Redis执行Lua脚本实现商品秒杀 1.StackExchange.Redis封装 2.秒杀代码 3.效果 ---- 前言 下面是Redis分布式锁常用的概念说明：设置、获取、过期时间、删除。 1、 Setnx 命令：SETNX key value 说明：将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写
可复用性有几个优点。首先，由于不需要将请求传递到源服务器，因此客户端和缓存越近，响应速度就越快。最典型的例子是浏览器本身为浏览器请求存储缓存。
为了提高程序运行的性能，现代CPU在很多方面对程序进行了优化。: 例如: CPU高速缓存。 尽可能地避免处理器访问主内存的时间开销，处理器大多会利用缓 存(cache)以提高性能。
Milvus 是一款开源的特征向量相似度搜索引擎，在2020-03-11我们发布了版本0.7.0。在该版本中，Milvus 为存储系统添加了一个新组件— WAL（write-ahead logging，预写日志系统）。今天我们就来详细介绍一下相关背景和实现原理，以及如何能更好地使用它。
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的，这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用，如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户，数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
从上述可知,在JVM运行数据区中,工作内存与主内存是通过JMM模型规范来完成彼此之间的数据交互,因此可以通过JMM定义的内存语义规范来提供数据变量的可见性
之前实习期间编写过一个简单的多级缓存SDK，后面了解到一些其他的开源产品，如J2Cache，京东的JdHotKey，有赞的多级缓存SDK实现，所以本文想来总结一下我对多级缓存SDK设计的考量和开发心得。
昨天场主献上Java后端开发面经大集锦1.0，反响特别好！还有程序员“指控”场主：为啥不早点推送？？并送上了一个意味深长的微笑
我进入了张三的主页 查看共同关注的人（李四），取出我关注的人和张三关注的人，二个集合取交集得出结果是李四，就是通过SINTER交集实现的。 查看我可能认识的人（王五），取出我关注的人和张三关注的人，二个集合取并集得出结果是（张三，李四，王五），拿我关注的人（张三，李四）减去并集里的元素，剩下的王五就是我可能认识的人，可以通过并集和差集实现。 查看我关注的人也关注了他（王五），取出我关注的人他们关注的人，（李四，王五）（我，王五）的交集，就是王五。
为了提高文件的规整程度并让用户可以更好地控制他们的文件，Android 10 为应用引入了名为 "分区存储" 的新范式。分区存储改变了应用在外置存储中保存和访问文件的方式，为了帮您迁移应用并支持分区存储，我们概括了常见用例的最佳实践并分享给大家。
相当于线程行为可以被其他线程看到,也可以检测到其他线程的行为动作,程序行为表现如下:
英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
ES 发布时带有的默认值，可为 es 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用，当你更清楚的知道你想如何使用 es 后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能，下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
torch.multiprocessing是围绕本机多处理模块的包装器。它注册自定义约简器，使用共享内存在不同进程中提供对相同数据的共享视图。一旦张量/存储被移动到shared_memory(请参阅share_memory_())，就可以将它发送到其他进程，而不需要进行任何复制。
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）
Web 缓存是可以自动保存常见文档副本的 HTTP 设备。当 Web 请求抵达缓存时，如果本地有“已缓存的”副本，就可以从本地存储设备而不是原始服务器中提取这个文档。使用缓存有下列优点。
ES 发布时带有的默认值，可为 ES 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用，当你更清楚的知道你想如何使用 ES 后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
点击关注公众号，Java干货及时送达 ES官方调优指南 第一部分：调优索引速度 第二部分：调优搜索速度 第三部分：通用的一些建议 ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。 第一部分：调优索引速度 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/
导读：本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。这篇文章主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异，并在文章结尾处给出了表格对比总结。全文约2050字，阅读需要5分钟。
require是无条件包含，也就是如果一个流程里加入require，无论条件成立与否都会先执行require，当文件不存在或者无法打开的时候，会提示错误，并且会终止程序执行
二.配置 proxy_cache_path /path/to/cache levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=10g inactive=60m use_temp_path=off; #path 缓存文件位置 #levels 设置缓存文件目录层次，1:2表示两级目录，将大量的文件放置在单个目录中会导致文件访问缓慢 #keys_zone 设置缓存名字和设置一个共享内存区，该内存区用于存储缓存键和元数据，有些类似计时器的用途。将键的拷贝放入内存可以使NGINX在不
前言：我们这篇主要是说JavaScript的本地存储web Storage，首先我们需要了解一下客户端存储的几种方式。
1.了解一致性情况； 2.反推不一致的情况； 3.探究单线程中的不一致的情况； 4.探究多线程中的不一致的情况； 5.拟定数据一致性策略； 6.补充细节
缓存对于Web至关重要，尤其对于大型高负载Web站点。Nginx缓存可作为性能优化的一个重要手段，可以极大减轻后端服务器的负载。通常对于静态资源，即较少经常更新的资源，如图片，css或js等进行缓存，从而在每次刷新浏览器的时候，不用重新请求，而是从缓存里面读取，这样就可以减轻服务器的压力。
IOR是一个并行的IO基准，可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准，专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端，并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明（Install），初学者教程（IOR的第一步），以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的，我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
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