对于数字和文本类型的数据，比方说名字和电话号码相关的信息。我们需要有个地方存起来。
最近面试的Coder们，你们对结果还满意吗？今天给大家总结下Java面试中常见的问题和应对策略，虽然可能好多人认为我把那些面试中常见的记下就行了，但你确定你真的都能记得住吗。尤其对中高级的Java开发来说，有经验的面试官问的知识点都很广，你想全部记住基本可能性不大。所以，技巧和策略很重要。我们先说说Java面试中的基础问题吧。
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
每个进程各自有不同的用户地址空间,任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到，所以进程之间要交换数据必须通过内核,在内核中开辟一块缓冲区,进程A把数据从用户空间拷到内核缓冲区,进程B再从内核缓冲区把数据读走,内核提供的这种机制称为进程间通信。
select group_name,max(score) from table group by group_name order by group_name
线程死锁是指由于两个或者多个线程互相持有对方所需要的资源，导致这些线程处于等待状态，无法前往执行。当线程进入对象的synchronized代码块时，便占有了资源，直到它退出该代码块或者调用wait方法，才释放资源，在此期间，其他线程将不能进入该代码块。当线程互相持有对方所需要的资源时，会互相等待对方释放资源，如果线程都不主动释放所占有的资源，将产生死锁。
对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引（包括聚集索引和非聚集索引），还是各种系统数据，都是以页的形式存放在磁盘上的。而CPU与内存的交互远远快于与磁盘的交互，所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，如果需要访问某个页的数据，就会把完整的页中的数据全部加载到内存中。也就是说，即使我们只需要访问一个页的一条记录，也需要先把整个页的数据加载到内存中。
Apache ZooKeeper 是一个开源的实现高可用的分布式协调服务器。ZooKeeper是一种集中式服务，用于维护配置信息，域名服务，提供分布式同步和集群管理。所有这些服务的种类都被应用在分布式环境中，每一次实施这些都会做很多工作来避免出现bug和竞争条件。
字典类型容量变化过程叫做rehash,需要满足一定的条件才能触发扩容机制 服务器当前没有进行BGWRITEAOF或者BGSAVE命令，且当前键值对个数超过一维数组的大小，才会触发扩容。
进程通信： 每个进程各自有不同的用户地址空间,任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到，所以进程之间要交换数据必须通过内核,在内核中开辟一块缓冲区,进程A把数据从用户空间拷到内核缓冲区,进程B再从内核缓冲区把数据读走,内核提供的这种机制称为进程间通信。
前言 很高兴认识大家，之前做过很多分享，今天这次终于讲到正题了。因为之前一直讲自动化运维，其实做这么多年运维，自动化运维没干多少年。这几年很多公司各方面机器数量多了，规模大了才开始去做自动化运维。 今天的课题是高性能Web架构之缓存体系，之所以讲这个体系是因为作为一名运维工程师，我们经常会遇到Web站点访问很慢的情况。要解决这个问题，直接找开发，问题也不一定能解决。因为这个问题不仅仅是开发的问题， 这个问题涉及到浏览器从发出请求到响应请求的一系列问题，所有地方都需要一点点摸清楚才能最后找到问题所在。 1、认
很高兴认识大家，之前做过很多分享，今天这次终于讲到正题了。因为之前一直讲自动化运维，其实做这么多年运维，自动化运维没干多少年。这几年很多公司各方面机器数量多了，规模大了才开始去做自动化运维。
经过前面的介绍，我想大家都已经知道了在ZooKeeper集群当中有两种角色Leader和Follower。Leader可以接受client 请求，也接收其他Server转发的写请求，负责更新系统状态。 Follower也可以接收client请求，如果是写请求将转发给Leader来更新系统状态，读请求则由Follower的内存数据库直接响应。 ZooKeeper集群如图1.1所示。
现在随处可见分布式集群这个词,由于分布式和集群这两个词经常被放在一起使用,所以两个词似乎就是连在一起使用的,其实并非如此.
ZooKeeper是一款开源的 分布式应用 的 分布式协调服务 。它包含一个简单的 原语集 ，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。Zookeeper 设计很容易进行编程，它使用一种类似于文件系统的目录树结构的数据模型，以 java 方式运行，有 java 和 c 的绑定(binding)。 协调服务是非常难以被正确实现的。他们特别容易产生诸如竞态条件、死锁等错误。ZooKeeper背后的动机是为分布式应用程序减轻从零开始实现协调服务的难度。
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式，开源的，分布式协调服务，他提供了一组简单的原生接口，分布式应用可以基于它实现，高水准的同步，集群，配置管理和命名服务。它基于开发，使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现，可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此，它是使用的是一种
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 （1） 将数据写入/读取速度更快的存储（设备）； （2） 将数据缓存到离应用最近的位置； （3） 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
新的Prometheus 2.13.0版本已经发布，并且一如既往地包含了许多修复和改进。你可以到这里看发生了什么变化。然而，有一个特性是一些项目和用户一直在等待的：分块的、流式的远程读API版本。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 📷 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设
高并发意味着系统要应对海量请求。从笔者多年的面试经验来看，很多面试者在面对“什么是高并发架构”的问题时，往往会粗略地认为一个系统的设计是否满足高并发架构，就是看这个系统是否可以应对海量请求。再细问具体的细节时，回答往往显得模棱两可，比如每秒多少个请求才是高并发请求、系统的性能表现如何、系统的可用性表现如何，等等。
分享一位同学快手Java后端一面的面经，全程1 小时都在问基础+八股文，没有问任何项目。有的公司公司，一面主要是看看同学的基础好不好，所以一面通常是重点问基础，二面就会多问项目了。
这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为
本篇是开源软件最后一篇，接下来的一周将推送语言相关或项目管理相关内容。敬请期待。以下正文： 所谓集群系统，是指由多个进程和服务器合作组成完成一定功能的系统。之所以要由多个节点（进程或服务器）组成，其中一个重要目标是：容灾。但是，一大堆服务器要能协同工作，必须要有一个负责组织整个集群的中心，这个中心由于具有唯一性，所以往往都会是一个单点。这个时候问题来了，这个单点如果故障了，整个集群都可能瘫痪，是命门所在。因此，为了让集群中心不再成为单点，Google开发了ZooKeeper这款著名的开源软件。 ZooKe
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的Key-Value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型：string（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（无序集合）、Zset（sorted set：有序集合）。
本文讲述了一位技术编辑人员，在接手技术社区运营工作后，如何通过一系列技术工具、资源、人力投入，将社区内容质量和活跃度提升至新的高度。作者通过具体实例，介绍了如何利用技术提升社区运营效率，并实现用户留存和转化率。
踩过的坑，实在不想再踩了，记录记录。 CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误 } curl_close($ch);//关闭curl 同理，像正则，Json，数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议 未支持的协议。此版cURL 不支持这一协议。 2 初始
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢，明明你确定打开页面时没有大量的写入操作！
本文整理自《大型网站技术架构 核心原理与案例分析》一书，这本书应该算一本很强的内功秘籍，虽然没有实战教学，但是基础理论扎实了是很重要的，书中观点明确，设计的问题域有针对性和全面性，对知识点的广度和深度都进行了拓展，包含了架构设计的方方面面。
响应时间 并发数目 吞吐量。常用的吞吐量指标： ①TPS(每秒事务数)、
通信是人的基本需求。而进程作为人的发明，自然脱离不了人的习性，也有通信需求。如果进程之间不进行任何通信，那么进程所能完成的任务就要大打折扣。 例如，父进程在创建子进程后，通常须要监督子进程的状态，以便在子进程没有完成给定的任务时，可以再创建一个子进程来继续。这就需要父子进程间通信。
RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的。 Master和Slave的区别：
1999年2月10日，腾讯QQ横空出世。光阴荏苒，那个在你屏幕右下角频频闪动的企鹅已经度过了18个年头。随着QQ一同成长的你，还记得它最初的摸样吗？
最近遇到了机器特别卡，请求发到服务器收不到响应的情况，总结了下 vmstat 定位系统性能问题的用法
去年换工作时系统复习了一下.NET Core多线程相关专题，学习了一线码农老哥的《.NET 5多线程编程实战》课程，我将复习的知识进行了总结形成本专题。
当服务使用关系型数据库已经达到性能瓶颈的时候我们应该怎么办，数据库已经分片了，也分库分表了，索引什么也都极致了（一般不可能）但是还是扛不住高流量。有点经验的同学都会说：“加缓存，上redis or 直接应用内存（缓存）“。
https://xie.infoq.cn/article/4061081a5ce66137a8c021994
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作，本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略，通过定位问题，分析原因以及解决问题，实现对服务器进行更有针对性的优化，提升服务器的性能。
如： 一个班中有30个人，进行考试，只有2个或者3个人挂科了，这很正常 但若只有2个或者3个人过了，其他人都挂科了，就很不正常
什么是服务降级 如果看过我前面对服务限流的分析，理解服务降级就很容易了，对于一个景区,平时随便进出，但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增，那么景区会限制同时进去的人数，这叫限流，那么什么是服务降
linux运维中，web cache server方案的部署是一个很重要的环节，选择也有很多种比如：varnish、squid、nginx。 下面就对当下常用的这几个web cache server做一对比： 1）从功能上说：varnish和squid是专业的cache服务，而nginx的cache功能是由第三方模块完成。 2）要做cache服务的话，肯定是要选择专业的cache服务，优先选择squid和varnish。 Varnish 可以认为是内存缓存，速度一流，但是内存缓存也限制了其容量，缓存页面和图
1 什么是服务降级? 如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫
什么是服务降级 如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫限流,那么什么是服务降
引子 又是好久没写博客，记得有一次看Ng大神的访谈录，如果每周读三篇论文，那么经年以后，必然成为对某个领域非常熟悉的人。 可惜，在忙忙碌碌中，我竟然做不到这一点。但是，我目前的打算是尽心尽力的去做，哪怕一周只读一篇呢。胡适先生曾说过：“怕什么真理无穷，进一步有进一步的欢喜”。然而，这其中的区别在于，我还没有达到追求真理的高度，我就是想看看这个技术是咋子回事塞。 我想，对于很多像我这样非科班出身自己学ML的人来说，肯定有很多时候感觉自己对ML的理论推导之类的事情捉襟见肘，虽然很多时候想下狠心自己去恶补一下数学
分布式系统主要的目的之一就是解决大量用户的高并发问题。自己做过几个业务系统，也和别人聊过他们所做过的业务系统，其实大家都使用了相同的数据库，有的系统会使用 Redis 缓存，会使用 MQ 做系统解耦，有的也会使用搜索引擎。这些系统的构件相同的地方都是在处理数据，只不过职责不同罢了。归纳有以下几类：
在说这个事前希望大家都能对 CPU 、 内存 、 硬盘的速度都有了解了，这样可能理解得更深刻一点，不了解的朋友点：CPU到底比内存跟硬盘快多少
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上面是一些安全体系系统，如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统，如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务，如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢，是中间件服务，如MQS即队列服务，OCS即缓存服务等。
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