该文介绍了Linux的发展历史、内核版本与发行版本、服务器领域的应用、虚拟机的安装与使用、分区格式化以及Linux与Windows在局域网中的不同特点。
那这条语句呢？其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题，首先需要了解一些知识。
前面的几篇文章已经陆续讲到了黑箱内部的一些设计，包括核心的软件结构、数据结构、目录结构等。而从本小节开始，我们将会更加深入，来解密黑箱内部的更多设计和实现细节。
Memory表支持 Hash索引，因此查找操作非常快。Memroy表是表级锁，因此并发写入的性能较低，每行的长度是固定的，可能导致部分内存的浪费。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://www.jianshu.com/p/405ba04
距离最近的边可能不止一条，水平与垂直位置要分别判断。我们以水平位置为例，垂直同理。
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境（LVE）的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性，LVE是CloudLinux开发的内核技术。
图是有限集V和E的有序对，即G=(V,E)。其中V的元素称为顶点（也称为节点或点），E的元素称为边（也称为弧或线）。每一条边连接两个不同的顶点，而且用元组(i,j)表示，其中i和j是边所连接的两个顶点。
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于I
那么，RR等级下，到底何时会只用到record lock，何时会用到gap lock/next-key lock？如果用到gap lock/next-key lock，又会施加到多大的范围上呢？ 对于所有情况来说：
如果一个存储设备已经分过区，并且是 mbr 格式的，那么只能继续使用 fdisk 或 parted 工具进行分区。
java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map,他实现了四个类，分别是：HashMap，HashTable，LinkedHashMapTreeMap，Map不允许键重复，但允许值重复
Redis的持久化指的是将内存中redis数据库运行的数据，写到硬盘文件上。
Apache Flink 是一个有状态的流处理框架。什么是流处理应用程序的状态呢？你可以理解状态为应用程序算子中的内存。状态在流计算很多复杂场景中非常重要，比如：
本文由腾讯官方知乎账号发布和分享，原文知乎标题：“把 14 亿中国人民都拉到一个微信群里在技术上能实现吗？”。
AMQP 0-9-1协议中定义了basic.qos方法用于限制信道或者连接上的未确认消息数量，这个消息数据量命名为prefetch_count。不幸的是，信道其实并不是限制未确认消息数量的理想范畴，因为单个信道有可能有多个消费者订阅多个不同的队列，所以信道和队列需要为发送的每个消息相互协调，以确保消息总数量不超过限制，造成了性能下降，单机性能出现瓶颈，在集群方案中耗时更加严重。
在Provenance存储库中存储每个FlowFile的历史记录。此历史记录用于提供每个数据的数据沿袭（也称为产销监管链）。每次为FlowFile发生事件（创建，分叉，克隆，修改FlowFile等）时，都会创建一个新的Provenance事件。这个出处事件是流文件的快照，因为它看起来就是在那个时间点存在的流。创建Provenance事件后，它将复制所有FlowFile的属性和指向FlowFile内容的指针，并将其与FlowFile的状态（例如其与其他出处事件的关系）聚合到Provenance存储库里。该快照将不会更改，直到过期。根据“nifi.properties”文件中的指定，Provenance存储库将在完成后的一段时间内保留所有这些来源事件。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库是一个数据的集合，不仅是指物理上的数据，也指物理、存储及进程对象的一个组合。Oracle是关系型数据库管理系统（RDBMS）。 二、实例（Instance） 数据库实例（也称为服务器Server）就是用来访问一个数据库文件集的一个存储结构及后台进程的集合。它使一个单独的数据库可以被多个实例访问（也就是ORACLE并行服务器– OPS）。实例和数据库的关系如下： —————————————————————————- | 实例1 SGA+进程 | 实例2 SGA+进程 | —————————————————————————- | 数据库（一组数据文件） | —————————————————————————- 决定实例的组成及大小的参数存储在init<sid>.ora文件中。 三、内部结构 表、列、数据类型（Table、Column、Datatype）：Oracle中是以表的形式存储数据的，它包含若干个列；列是表的属性的描述；列由数据类型和长度组成；Oracle中定义的数据类型主要有CHAR、VARCHAR2、NUMBER、DATE、LONG、LOB、BFILE等 约束条件（Constraint） ：表中以及表间可以存在一些数据上的逻辑关系、限制，也就是约束。Oracle中的约束主要有主键（PK）、外键（FK）、检查（CHECK）、唯一性（UNIQUE）等几种；拥有约束的表中每条数据均必须符合约束条件。 抽象数据类型（Abstract Datatype）：可以利用CREATE TYPE命令创建自定义的抽象数据类型。 分区（Partition）：可以利用分区将大表分隔成若干个小的存储单元，逻辑上仍然是一个完整的独立单一实体，以减小访问时数据的查找量，提高访问、存储效率。 用户（User）：用户不是一个物理结构，但是它与数据库的对象拥有非常重要的关系–用户拥有数据库对象，以及对象的使用权。 模式（Schema）：用户帐号拥有的对象集合称为模式。 索引（Index）：数据库中每行记录的物理位置并不重要，Oracle为每条记录用一个ROWID来标识，ROWID记录了记录的准确位置。索引是供用户快速查找到记录的数据库结构。ORACLE8中有簇索引、表索引、位图索引三种索引形式。 簇（Cluster）：经常被频繁引用的表可以在物理位置上被存储在一起，簇就是用来管理这种集中存储的。集中存储可以减少I/O次数，以达到性能的改善和提高。 散列簇（Hash Cluster）：簇的另一种形式，这种簇中的数据要通过散列函数计算得出物理位置，它可以极大程度的提高等值查询的效率。 视图（View）：可以理解为固化的查询或者没有数据存储的表，它是一组表的查询结果集合，对应用来说是独立的结构，除没有数据存储以外，拥有和表同样的属性。 序列（Sequence）：一个唯一数值的序列生成器，它每次被引用后，自动递增。 过程、函数（Procedure、Function）：编译存储在数据库中的一个PL/SQL程序段，可以被引用。函数返回调用者一个值，过程则不返回任何值。 包（Package）：函数、过程的集合。包中可以包含不同的元素，可以是公有的也可以是私有的。 触发器（Trigger）：触发器是一些过程或PL/SQL程序段，当一个特定的事件发生时，就会自动引发这些过程的执行。 同义词（Synonyms）：在分布式数据库环境中，要完全识别一个对象，必须指出对象的主机、属主等信息，为了简化这一过程，可以对这些对象建立同义词，引用这些同义词时系统自动转义成对原始对象的引用。 权限、角色（Privilege、Role）：为了引用数据库的对象，必须拥有这些对象的相应权限，角色是这些权限的集合，例如–DBA就是一个角色，它包括一组数据库权限。 数据库链路（Database Link）：引用其他数据库的数据时，需要指明详细路径，链路就是详细路径的识别名。 四、内部存储结构 系统全局区（System Global Area，SGA）：包括–数据块缓冲存储区（Data Block Buffer Area）、字典缓冲区（Dictionary Cache）、日志缓冲区（Redo Log Buffer）、SQL共享池（Shared SQL Pool）四部分。 正文区间（Context Area）：每个用户都拥有自己的私有SQL区域，保存相关的SQL语句，直到语句相关的光标关闭为止。 程序全局区（Program Global Area，PGA）：它是存储区中被单个用户进程所使用的区域，PGA不能共享。 五、后台进程（BACK
比如数据较少，都存储在一个页中。在查找记录时，是要根据搜索条件的不同分为两种情况的。
这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。
Minix 是一位教授为了方便授课，所以购买了一个 Unix 操作系统， 仿照着 Unix 开发了自己的操作系统 Minix ，并且公开源代码。但是这位教授不打算商业化，也不打算更新，没接受任何更新，因为它的目的仅仅是授课。Linus 在 1991 年开发了 Linux。 Linux 依然开源免费，且不断更新。 Minix 和 Linux 以前流行都很广，但是 Minix 不更新，所以 Linux 影响力比较强大。 Linux 在服务器端占有率十分高，因为它安全稳定。字符界面也比图形界面在速度和安全方便更加强。
作者 | Eran Stiller 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，Netflix 公布了它是如何构建 Timestone 的——一个高吞吐、低延迟的优先队列系统。Netflix 使用 Redis、Apache Kafka、Apache Flink 和 Elasticsearch 等开源组件来构建这个队列系统。Netflix 的工程师们表示，他们之所以要构建 Timestone，是因为他们无法找到满足其所有要求的现成解决方案。 其中一个需求是不需要在消费者端进行任何锁定或协调的情况下将某
NIFI可以处理各种各样的数据源和不同格式的数据。你可以从一个源中获取数据，对其进行转换，然后将其推送到另一个目标存储地。
raft算法是一个分布式一致性算法，用来替代Paxos算法，因为Paxos算法太晦涩难懂，基于Paxos成熟的工程实践非常少。在2013年，斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout发表了论文In Search of an Understandable Consensus Algorithm，raft算法就此诞生。随后，在2014年Diego Ongaro的博士论文CONSENSUS: BRIDGING THEORY AND PRACTICE中，对raft以及相关的一致性算法进行了系统的阐述。他们两人在设计raft算法时将可理解性放在了首位，在raft算法出现之后，出现多种语言的开源实现，像etcd中的raft是Go语言实现的。
实际上，在Python里面，两个字符串之间如果只有 空格或者 空格+换行符，那么Python会自动把这两个字符串拼成一个，例如：
其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 id 咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，那肯定不对啊，需要一个全局唯一的 id 来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。
点开的各位看官们，想问问你们都学什么专业的？可以一个个留言大家秀秀自己的专业，我先来，我是学计算机科学与技术的，没错就是计算机专业。其实刚开始我是学机械的，在熬过了苦逼的大一后认清了社会的真相：为啥隔壁的老王的程序员儿子能赚那么多钱？大家身边一定也有一两个学计算计的朋友，在当今互联网社会这个行业应该是最多金的了吧？互联网行业不仅有着高薪水回报而且工作内容也是关乎着时代的发展，互联网时代似乎正处于白热化阶段。
概念:是指尝试获取锁的线程不会立即阻塞，：是指当一个线程在获取锁的时候，如果锁已经被其它线程获取，那么该线程将循环等待，然后不断的判断锁是否能够被成功获取，直到获取到锁才会退出循环.
分库分表后每个表还都从1开始累加肯定有问题，需要全局唯一id的生成器，下面详解各种方案优缺点。
LevelDB 通过 leveldb::DB::Get 接口对外提供点查询的能力，具体的实现是 leveldb::DBImpl::Get。接口声明如下：
SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
1296: [SCOI2009]粉刷匠 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 916 Solved: 532 [Submit][Status] Description windy有 N 条木板需要被粉刷。 每条木板被分为 M 个格子。 每个格子要被刷成红色或蓝色。 windy每次粉刷，只能选择一条木板上一段连续的格子，然后涂上一种颜色。 每个格子最多只能被粉刷一次。 如果windy只能粉刷 T 次，他最多能正确粉刷多少格子？ 一个格子如果未被粉刷
slashdot.org创办于1997年，是一个著名的科技新闻网站。它的稿件都是由读者投稿，编辑审核后发表。但是，真正有趣的部分却是它的读者留言。
明确一点就是众数最多只能有2个，如果两个数出现的次数分别为a和b，a>n/ 3,b>n/3，这两个数为众数，设其他数字的出现次数为c，那么a+b+c=n，有a+b>2n/3，c<n/3，因此最多只能有两个众数。
这种方式一般会将主键设置为bitint类型，自增的。但是会存在一个问题，多张分表保证主键不冲突，因为在业务上来说，多张分表的数据组成某个业务，因此主键是不允许冲突的。 当采用自动生成主键ID的方案时，可以设置固定的几张分表，每个分表的起点不一样，每次新增的步长一样，这样就可以保证每张分表的主键不冲突。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
采用RDB持久化方式，redis会定期把数据快照保存到一个rdb文件中，并在启动时加载rdb文件，恢复之前保存的数据，可以在配置文件中设置保存数据的时间：
分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可，现在因为是各自独立的库表，数据库之间的主键自增无法进行交互，比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001，数据库2的订单明细表主键现在是1000，如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据，这个时候获取到的主键ID会是1001，这样就会造成业务上的主键冲突。
其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
所谓金九银十，金三银四，眼看十月份最后一天已经快要结束了，当初那个充满斗志，充满梦想的你在哪里？
这是疯狂的水流。就像您的应用程序处理疯狂的数据流一样。如果您独自完成所有工作，那么很难将数据从一个存储路由到另一个存储，应用验证规则并解决数据治理，大数据生态系统中的可靠性问题。
本篇，我们介绍一个对于大型或高并发数据库影响非常有大的知识 —— 索引。了解它是如何工作的以及它为何能提升性能。 点击下载创建本章所用数据库脚本。
本篇紧接上文，主要讲解垃圾回收算法的实现细节以及对目前最前沿的低延迟GC（Shenandoah、ZGC）做个介绍。
我们知道，自上个世纪90年代以来，WDM波分复用技术已被用于数百甚至数千公里的长距离光纤链路。对大多数国家地区而言，光纤基础设施是其最昂贵的资产，而收发器组件的成本则相对较低。
第一种！！！ “类A是公共的,应在名为A.java的文件中声明”这句话需要分两步来理解： 1、如果类A被声明为公共的（public），那么必须将类A保存在名为A.java的文件中； 2、反之，在一个文件中最多包含一个顶级的公共类，并且该公共类的名字与文件名相同。比如文件A.java中，允许定义一个或多个类，但最多允许一个顶级的公共类，此类名为A。此处强调的顶级的意思是，允许非顶级的公共类存在，如内部公共类等。 第二种 这是你的命名错误 把文件名改为 A.java 因为你里面的类是 pub
InnoDB 索引页的大小默认为 16K，然而，varchar、text、blob 类型的单个字段内容长度就有可能超过 16K，这种情况下，整个索引页都存不下一个字段的内容了。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
