缓存通常使用 Redis / Memcached 等高性能内存缓存来实现, 本文以 Redis 为例讨论缓存应用中面临的一些问题。
软件环境：Python 3.7.0b4 一、散列函数 无论你给它什么数据，它都还你一个数字。它必须满足一些要求： 它必须是一致的。例如，假设你输入apple时得到的是4，那么每次输入apple时，得到的都必须为4。 它应将不同的输入映射到不同的数字。例如，如果一个散列函数不管输入是什么都返回1，那它就不是好的散列函数。最理想的情况是 将不同的输入映射到不同的数字。 使用函数dict来创建散列表 >>> book = dict() >>> book["apple"] = 0.67 # 一个苹果的价格是67美
一、缓存设计的核心要素 我们在应用中决定使用缓存时，通常需要进行详细的设计，因为设计缓存架构看似简单，实则不然，里面蕴含了很多深奥的原理，如果使用不当，则会造成很多生产事故甚至是服务雪崩之类的严重问题。 1、容量规划 缓存内容的大小 缓存内容的数量 淘汰策略 缓存的数据结构 每秒的读峰值 每秒的写峰值 2、性能优化 线程模型 预热方法 缓存分片 冷热数据的比例 3、高可用 复制模型 失效转移 持久策略 缓存重建 4、缓存监控 缓存服务监控 缓存容量监控 缓存请求监控 缓存响应时间监控 5、注意事项 是否有可
超市中用到的条形码，每个码对应一个商品，扫一下马上就能知道商品的价格，查询速度O（1）。哪种数据结构能做到这样？那只有散列表了。
缓存 对于中等流量的网站来说，尽可能地减少开销是必要的。缓存数据就是为了保存那些需要很多计算资源的结果，这样的话就不必在下次重复消耗计算资源 Django自带了一个健壮的缓存系统来保存动态页面，避免对于每次请求都重新计算 Django提供了不同级别的缓存粒度：可以缓存特定视图的输出、可以仅仅缓存那些很难生产出来的部分、或者可以缓存整个网站 设置缓存 通过设置决定把数据缓存在哪里，是数据库中、文件系统还是在内存中 通过setting文件的CACHES配置来实现 参数TIMEOUT：缓存的默认过期时间，以秒为单
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
使用localStorage可以在浏览器中存储键值对的数据。经常被和localStorage一并提及的是sessionStorage，它们都可以在当浏览器中存储键值对的数据。但是它们之间的区别是：存储在localStorage的数据可以长期保留；而当页面会话结束（也就是当页面被关闭）时，存储在sessionStorage的数据会被清除。
工作流程运行通常在不同运行之间重新使用相同的输出或下载的依赖项。 例如，Maven、Gradle、npm 和 Yarn 等软件包和依赖项管理工具都会对下载的依赖项保留本地缓存。
在C#中，Dictionary<TKey, TValue>是一种非常常用的泛型集合类，用于存储键值对（Key-Value Pair）的数据结构。Dictionary<TKey, TValue>可以根据键快速查找对应的值，因此在需要快速查找和检索数据的场景下，特别是在涉及大量数据时，使用字典是非常高效的选择。本文将详细介绍Dictionary<TKey, TValue>的应用，包括创建字典、添加元素、访问元素、删除元素、遍历字典、常用的方法等内容。
本篇博客是我的github上项目our-task：一个完整的清单管理系统的配套教程文档，大家感兴趣的话，可以去看看
这是 Web 性能优化的第 5 篇，上一篇在下面看点击查看： Web 性能优化：使用 Webpack 分离数据的正确方法 Web 性能优化：图片优化让网站大小减少 62% Web 性能优化：缓存 Re
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。
平时开发项目的时候，你是否遇到这样的困惑，用户不停的点击按钮向后端提交数据，而你却束手无策！
redis 作为我们最常用的内存数据库，很多地方你都能够发现它的身影，比如说登录信息的存储，分布式锁的使用，其经常被我们当做缓存去使用。
String 是最基本的 key-value 结构，key 是唯一标识，value 是具体的值，value其实不仅是字符串， 也可以是数字（整数或浮点数），value 最多可以容纳的数据长度是 512M。
原文链接：https://javadoop.com/post/url-shortener
Guava是一个Google开源的Java核心库，它提供了许多实用的工具和辅助类，使Java开发更加简洁、高效、可靠。目前和hutool一起，是业界常用的工具类库。shigen也比较喜欢使用，在这里列举一下常用的工具类库和使用的案例。
在分布式系统中，缓存是提高系统性能的一种有效方式。Hystrix框架提供了缓存机制，可以缓存一些常用的命令结果，从而避免重复执行命令。在本文中，我们将介绍如何使用Hystrix缓存，并给出示例。
如果创建的数据大小小于我们要存储的数据量，那么会导致每个数据不能对应唯一到数组上的位置。例如我们创建一个长度为 26 的数组（英文字母的个数），用它来存储所有的英文单词，明显他并不符合我们创建散列函数的要求。这就形成了冲突：冲突很糟糕，必须要避免。
历史指令保存在用户目录下的.bash_history文件(历史记录文件)中，并且每条指令都用时间戳的形式记录了执行时刻
本博客旨在深入探讨 Redis 的基础知识和核心概念，重点解析其数据结构和存储方式。Redis是一个开源的高性能键值存储数据库，其将数据存储在内存中，因而具有出色的读写性能。通过本文，读者将全面了解 Redis 支持的各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并理解它们的特点、用途以及适用场景。此外，本文还介绍了 Redis 的键值操作，包括添加、获取、更新和删除键值对等基本操作，并讨论了键的命名规则和最佳实践，以及防止键名冲突的方法。我们将深入研究 Redis 的过期策略，探讨如何通过设置过期时间实现数据的自动过期，以及过期策略对内存使用和数据淘汰的影响，以避免内存泄漏和数据丢失。此外，我们还将介绍 Redis 的持久化机制，包括 RDB（Redis Database Dump）和 AOF（Append-Only File）两种方式，并对比它们的优缺点，以帮助读者选择合适的持久化方式。最后，通过实例演示，我们将展示如何使用 Redis 的不同数据结构来实现常见功能，如缓存、计数器和会话管理等，同时展示 Redis 的过期策略和持久化机制在实际项目中的应用。本文将总结 Redis 的基础知识和核心概念，强调数据结构和存储方式在 Redis 中的重要性，并强调深入理解 Redis 的数据结构和存储方式对于合理使用 Redis 数据库的必要性。
缓存系统，一般流程都是按照key去查询缓存，如果不存在对应的value，就去后端系统（例如：持久层数据库）查找。如果key对应的value是一定不存在的，并且对该key并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力，这就叫做缓存穿透。
redis: redis 即 Remote Dictionary Server，用中文翻译过来可以理解为远程数据服务或远程字典服务。其是使用 C 语言的编写的 key-value 存储系统。
总之，使用缓存可以优化系统的性能、提高响应速度、降低数据库负载、节省网络传输和服务器资源，从而提升用户体验和系统的可靠性。
第5章 散列表 散列函数 散列函数：你给它什么数据，它都还你一个数字。散列函数将输入映射到数字 散列函数必须满足一些要求 它必须是一致的。例如，假设你输入apple时得到的是3，那么每次输入apple
参考资料:https://mp.weixin.qq.com/s/bjKSM7l8upeFcaxNlYmSyA
当 Redis 作为缓存使用时（此时缓存仅作为热点数据提高服务的访问性能），需要考虑内存的限制，以及如何随着业务的增长，仅保留热点数据。
groupcache 是使用 Go 语言编写的缓存及缓存过滤库，作为 memcached 许多场景下的替代版本。 对比原始 memcached 首先，groupcache 与 memcached 的
Redis高可用高性能缓存的应用系列的第3篇，主要介绍Redis缓存过期淘汰策略的知识点。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
在我的开发经历中，我曾经面对过一个常见的问题：应用程序的性能问题。当时，我开发的系统面临着大量的数据库查询操作，每次请求都需要执行耗时的数据库查询，导致系统响应变慢。为了解决这个问题，我开始研究缓存的重要性和在应用程序中的作用。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
好的上一篇刚发两个小时，咱就不讨论了，这一篇主要是讲下载中的缓存，既然大家都喜欢用爬虫去批量下载图片、音频、视频之类的，那么我自然也喜欢呐。
让我们设计一个像TinyURL这样的URL缩短服务。此服务将提供短别名重定向到长URL。类似服务：bit.ly、goo.gl、qlink.me等。难度等级：轻松
怎么进入mysql命令行呢？ mysql的安装目录下面有个bin目录，先用命令行进入该目录，然后用 mysql -uroot -p123456 来登录（注意：用户名和密码不用包含“”） 命令： show processlist; 如果是root帐号，你能看到所有用户的当前连接。如果是其它普通帐号，只能看到自己占用的连接。 show processlist;只列出前100条，如果想全列出请使用show full processlist; mysql> show processlist; 命令： show status; 命令：show status like '%下面变量%';
这段时间阿秀也是一直在忙自己毕业的事，研究生大论文搞得我脑壳都要大了，艾玛昨天好不容易写完提交外审了。
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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。
数据库事务transanction正确执行的四个基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
这篇文章我们看一下 TiDB 是插入数据是如何封装的，索引是如何维护的，如果插入的数据发生了冲突会如何处理，类似INSERT IGNORE 与 INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE插入语句是如何处理。
show variables like '%max_connections%'; 查看最大连接数 set global max_connections=1000 重新设置，重启失效 打开my.ini，修改max_connections=1000(默认为100)，永久生效 show status like 'Threads%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | Threads_cached | 58 | | Threads_connected | 57 | ###这个数值指的是打开的连接数 | Threads_created | 3676 | | Threads_running | 4 | ###这个数值指的是激活的连接数，这个数值一般远低于connected数值 +-------------------+-------+ Threads_connected 跟show processlist结果相同，表示当前连接数。准确的来说，Threads_running是代表当前并发数 show full processlist 如果是root帐号，你能看到所有用户的当前连接。如果是其它普通帐号，只能看到自己占用的连接 命令：show status like '%下面变量%'; Aborted_clients 由于客户没有正确关闭连接已经死掉，已经放弃的连接数量。 Aborted_connects 尝试已经失败的MySQL服务器的连接的次数。 Connections 试图连接MySQL服务器的次数。 Created_tmp_tables 当执行语句时，已经被创造了的隐含临时表的数量。 Delayed_insert_threads 正在使用的延迟插入处理器线程的数量。 Delayed_writes 用INSERT DELAYED写入的行数。 Delayed_errors 用INSERT DELAYED写入的发生某些错误(可能重复键值)的行数。 Flush_commands 执行FLUSH命令的次数。 Handler_delete 请求从一张表中删除行的次数。 Handler_read_first 请求读入表中第一行的次数。 Handler_read_key 请求数字基于键读行。 Handler_read_next 请求读入基于一个键的一行的次数。 Handler_read_rnd 请求读入基于一个固定位置的一行的次数。 Handler_update 请求更新表中一行的次数。 Handler_write 请求向表中插入一行的次数。 Key_blocks_used 用于关键字缓存的块的数量。 Key_read_requests 请求从缓存读入一个键值的次数。 Key_reads 从磁盘物理读入一个键值的次数。 Key_write_requests 请求将一个关键字块写入缓存次数。 Key_writes 将一个键值块物理写入磁盘的次数。 Max_used_connections 同时使用的连接的最大数目。 Not_flushed_key_blocks 在键缓存中已经改变但是还没被清空到磁盘上的键块。 Not_flushed_delayed_rows 在INSERT DELAY队列中等待写入的行的数量。 Open_tables 打开表的数量。 Open_files 打开文件的数量。 Open_streams 打开流的数量(主要用于日志记载） Opened_tables 已经打开的表的数量。 Questions 发往服务器的查询的数量。 Slow_queries 要花超过long_query_time时间的查询数量。 Threads_connected 当前打开的连接的数量。 Threads_running 不在睡眠的线程数量。 Uptime 服务器工作了多少秒。
一、什么是history 在bash功能中，它能记忆使用过的命令，这个功能最大的好处就是可以查询曾经做过的举动！ 从而可以知道你的运行步骤，那么就可以追踪你曾下达过的命令，以作为除错的工具！
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