作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
async/await 和 Promise 链都是 JavaScript 中处理异步操作的方法，但它们的编写方式和可读性有所不同。让我们分别了解一下它们的区别和作用。
很多人吐槽 Laravel 框架性能不行，在我看来，除了每次新请求应用启动阶段由于 Laravel 框架本身的设计，导致服务容器加载服务确实增加了一些耗时外（不过这是由于 PHP 作为动态语言不能常驻内存，进而导致每次新请求需要重新初始化服务容器导致的，换做是常驻内存的静态语言，这反而可以是优点），我们是可以通过一些常规的手段将 Laravel 应用的性能优化到一个合理的水平的。况且服务容器并不是什么致命的缺点，相反，它所带来的系统扩展性和可维护性完全可以抵消它所产生的负面作用。
互联网时代，业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下，不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统，即使是一些垂直领域的业务系统（如三甲医院的挂号系统）每天也有不小的访问量。
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。此外，Redis还支持各种操作，如读取和写入数据、删除和更新数据等。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环，使得CPU一直在执行相同的操作，导致CPU利用率达到100%。
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。
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是与缓存相关的常见问题，它们有一些共同点，并可以采用类似的解决方法：
redis 是一个NOSQL类型数据库， 是一个高性能的key-value数据库， 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案， 是一个非关系型的数据库， 但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。
首先，我们需要明白什么是阻塞I/O。在进行I/O操作时，比如读取磁盘文件或者网络数据，如果数据还没有准备好，程序就会停在那里等待，直到数据准备好为止，这就是阻塞I/O。阻塞I/O的问题在于它在等待数据的时候无法做其他事情，从而浪费了宝贵的计算资源。
作者 | Bo Ingram 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Discord 官方博客。 2017 年，我们写了一篇关于我们如何存储数十亿条消息的博文，分享了我们开始时如何使用 MongoDB，但又将数据迁移到 Cassandra 的过程，因为我们正在寻找一个扩展性和容错性比较高而维护成本相对较低的数据库。我们确信自己会发展，而且我们确实做到了！ 我们想要一个能随着我们的发展而演进的数据库，但又不希望它的维护需求会随着我们的存储需求而增长。遗憾的是，我们发现事实并非如此——我们
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每场后端面试，似乎都少不了关于 redis 的话题，比如项目使用过哪些分布式缓存服务，为什么要使用 redis，有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
相信建站的朋友都十分关心网站速度问题了，玖柒的小窝一直在强调极速优化这次词语，同时在之前的很多文章中我也简单的介绍了子比主题的关于速度优化的一些原理。理论上来讲使用子比主题搭配一个不是太差的服务器，那么就已经很快了，如果你想让你的网站变得更快，那么看了这篇文章，我相信完全够了。
是 「山月七八月原创计划」 中的「第五篇」文章，简述了在 Node 服务中的全链路日志如何串起来
在C#中，异步流（Async Streams）是指一种允许你以异步方式生成一系列值的技术。异步流使你能够使用异步方法生成序列，并且能够在序列生成的过程中进行异步操作。异步流通常用于处理大量的数据，例如从数据库或网络中异步读取数据。
在各种语言平台中，python涌现的web框架恐怕是最多的,是一个百花齐放的世界，各种micro-framework、framework不可胜数；猜想原因应该是在python中构造框架十分简单，使得轮子不断被发明。所以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题。下面就给大家介绍一下python的几大框架： Django Django 应该是最出名的py框架，Google App Engine甚至Erlang都有框架受它影响。 Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
每一列属性都是不可再分的，两列的属性相近或相似或一样，应尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。
术语MEAN最初由Valeri Karpov创造，该术语源自每个组件的第一个字母。Valeri在这篇博客文章中定义了MEAN ，其中他给出了选择在MEAN堆栈的帮助下开发JavaScript应用程序的一些动机：
异步编程是一种编程范式，它允许我们同时处理多个任务，而不必等待每个任务完成。在传统的同步编程中，我们通常是按顺序执行代码，一次只处理一个任务，直到完成后才继续执行下一个任务。而在异步编程中，我们可以同时处理多个任务，并在任务完成时处理它们的结果。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
Redis 监听默认 6379 的端口号，可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式，叫做 Redis Serialization Protocol（RESP，Redis 序列化协议），发消息或者响应消息需要按这种格式编码，接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本，其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展，比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
举个栗子：支付宝上A给B转账100元，A账户扣100，B账户增加100，这就是一个事务，这个操作中要么都成功，要么都失败。
随着时间的推移，语言爱好者已经构建和共享了许多 Go 框架和库。这些包执行不同的功能，从开发微服务到制作 discord 机器人，一直到构建 Web 应用程序！在本文中，我将尝试让您熟悉一些有用的方法，这些方法是我在尝试使用这种有趣的新编程语言学习和构建应用程序时发现的。
该对象内只含有only括号所指定的属性（其他属性也可以获取，但是需要重新走数据库查询）
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB，没有使用 MongoDB 的分片，他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用，而且不够稳定（这里就不去深究了）。消息数到达一亿条时，RAM 里已经存不下这么数据和索引，MongoDB 的延时开始变得不可控。
缓存穿透是指当请求的数据既不在缓存中也不存在于数据库中时，请求会直接穿透缓存层，到达数据库层。这通常是由于恶意攻击或者程序错误造成的，比如攻击者故意请求不存在的大量数据，导致缓存不命中，所有的请求都会落到数据库上，从而可能对数据库造成巨大的压力，影响其性能甚至导致崩溃通常是 thread_running 飙高。
协程是一种轻量级的线程，它允许我们在同一个线程内并发地执行多个任务。在协程中，我们可以使用 async/await 语法来定义异步操作。例如，我们可以使用 async def 定义一个异步函数，并在函数中使用 await 关键字来等待异步操作的完成。
缓存异常有四种类型，分别是 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存和数据库的数据不一致。
一般来说，同步是最简单的编程方式，而异步编程虽然需要一定的技术和工作量，但是却能提升系统性能。对于阻塞与非阻塞，阻塞方式的实时响应性更好，但是挂起与唤醒线程的性能损耗更高，而非阻塞方式的性能、吞吐量更高，但是由于其是顺序执行每一个事件，一旦处理某一个事件过久，会直接影响后续事件的处理，因此实时响应性比较差。
Redis内存数据库是一把双刃剑，用得好的话就合家欢喜，否则就是深陷泥潭。所以我今天来谈一谈使用它时容易碰到的坑，帮你探探路。
欢迎来到我们的API设计原则系列。在这个系列中，我们会探讨如何设计出最优性能和高度可扩展的API。接下来，我们将深入学习那些能够最大化提升API性能和扩展性的设计原则。通过运用这些原则，你将能够设计出能够提供卓越用户体验、应对日益增长的工作量，并推动系统成功发展的API。
ASP.NET 2.0 提供了大量新功能，其中包括声明性数据绑定和母版页，成员和角色管理服务等。但我认为最棒的功能是异步页，接下来让我告诉您其中的原因。 当 ASP.NET 接收针对页的请求时，它从线程池中提取一个线程并将请求分配给该线程。一个普通的（或同步的）页在该请求期间保留线程，从而防止该线程用于处理其他请求。如果一个同步请求成为 I/O 绑定（例如，如果它调用一个远程 Web 服务或查询一个远程数据库，并等待调用返回），那么分配给该请求的线程在调用返回之前处于挂起状态。这影响了可伸缩性，原因是线程池
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
在现代软件架构中，缓存的应用已经非常普及。缓存的使用在面试和实践中都是避不开的硬技能、硬知识，如果你说还不太熟悉缓存的使用，可能都不好意思说自己是程序员。
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
当前，随着“东数西算”政策的落地，算力时代正在全面开启。随着机器学习、深度学习的快速发展，人们对高性能服务器这一概念不再陌生。伴随着数据分析、数据挖掘数目的不断增大，传统的风冷散热方式已经不足以满足散热需要，这就需要新兴的液冷散热技术以此满足节能减排、静音高效的需求。
Redis默认使用的是“惰性删除”（Lazy deletion）策略，即当一个键过期时，不会立即从内存中删除，而是在下次访问该键时检查是否过期，如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销，提高性能。但是，如果过期键一直没有被访问，那么就会一直占用内存，造成内存浪费。为了避免这种情况，Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
认识：缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
在若干次前的一场面试，面试官看我做过 python爬虫/后端 的工作，顺带问了我些后端相关的问题：你觉得什么是后端？
摘要总结：本文通过分析PHP和JavaScript两种不同的语言实现聊天室，阐述了使用JavaScript实现聊天室的优势和可行性。同时，本文还通过具体的代码示例，讲解了使用jQuery插件实现聊天室的具体方法，对于从事前端开发的人员具有一定的参考价值。
Memcache 是一个高性能、分布式的内存缓存系统，常用于缓存数据库查询结果、API调用结果、页面内容等，以提升应用程序的性能和响应速度。下面详细介绍一些 Memcache 的特点和使用方式：
Redis可以部署在数据库前端作为旁路缓存使用，业务在访问数据时，可以先访问Redis查询其中是否有自己需要的数据，这时候会有两种情况：
当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。
Node.js 是一个异步的世界，官方 API 支持的都是 callback 形式的异步编程模型，这会带来许多问题，例如callback 的嵌套问题 ，以及异步函数中可能同步调用 callback 返回数据，可能会带来不一致性，为了解决以上问题 Koa 出现了。
因为epoll主要是用来解决网络IO的并发问题，所以Tornado的异步编程也主要体现在网络IO的异步上，即异步Web请求
作者：李艳鹏，阿里资深技术专家！著有《可伸缩服务架构》，《分布式服务架构》等作品，在区块链，聚合支付，电商等领域有一定的积累！
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