可以用原子方式更新int值。类 AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong 和 AtomicReference 的实例各自提供对相应类型单个变量的访问和更新。基本的原理都是使用CAS操作：
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
info: S. Liu, T. A. Benson, and M. K. Reiter, “Efficient and Safe Network Updates with Suffix Causal Consistency,” in Proceedings of the Fourteenth EuroSys Conference 2019, Dresden Germany: ACM, Mar. 2019, pp. 1–15. doi: 10.1145/3302424.3303965.
在项目开发过程中，相信大家都遇到过这样的场景——一个书籍表，一个书籍标签表，然后一本书可以有多个标签，这个场景就和CSDN发布文章时的文章标签差不多。
redis 是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务器。
ubuntu有个系统命令apt-get十分好用，很多插件和依赖用这个命令都可以一步到位安装。 先安装apache，输入如下命令： sudo apt-get install apache2 上面是ap
通过前面几篇的学习，相信你已经对 Swoole 的进程有了一定的了解。不管是单进程还是进程池，我们都着重讲了进程间的通讯问题。毕竟对于进程来说，它们是内存隔离的，通讯相对来说就是一个很大的问题。而我们之前讲的内容其实都是不使用第三方工具来进行通信的，但其实更方便的方式是直接使用一些第三方工具做为中间的存储媒介，让不同的进程直接去读取这里的内容就可以实现通信的能力了。比如说我们最常见的就是使用 Redis ，不过即使是 Redis ，甚至是使用了连接池，也会有连接建立的过程，所以也并不是最高效的。今天，我们要学习的一个共享内存表格，是 Swoole 提供的一种更高效的数据同步方式。除此之外，我们还要学习另外两个非常常用的进程间同步功能，一个是无锁计数器，另一个就是进程锁。
最近帮同学做一个网站，同学买的是阿里云服务器，Linux发行版是Ubuntu12.04。我在本地把程序写好，都调试好了。然后他让我自己发布和部署。之前在大学里上操作系统课程时，也用过一段时间的Ubuntu，那个时候应该是10.04。并且是虚拟机，有界面的。现在是服务器版本，只有命令行，而且自己要使用终端模拟器链接。 所以就搜索资料，看哪些工具好用，而已方便。找了一圈，发现下面2个工具结合起来蛮好的。文件上传和权限改变工具：WinSCP，另外一个就是命令行终端模拟器：Xshell。这2个工具顺利帮我解决了这次
基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。
算法题：在1个10G大小的文件中，存储的都是int型的数据，如何在内存使用小于8M的情况下进行排序 设计题：以微博为例，有1个亿的用户，同时用户之间有关注和粉丝，用户的关注和取关操作比较频繁，如何设计架构和API接口
三面与二面的内容差不多，没有更深的问题，但是，需要注重细节，同时三面面试官有时间会放烟雾弹，坚定自己的立场就好
我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。 那么，mongodb 是如何做的呢？这么做有什么好处，又有什么不足呢？本文我们就来介绍一下。
首先我在这里声明：不是本人亲自经历，是本人一个非常好的朋友亲身经历分享的 ，这些干货有一定的参考价值，在这里本人以文章的方式分享给大家，希望对需要往大型互联网公司发展的年轻人以及程序员有所帮助，话不多说：
方法一：mysql扩展【这种方式php7已经淘汰】 方法二：mysqli扩展 方法三：PDO扩展
大家也许开发过高并发的系统或者秒杀程序，但肯定都有接触过，像电商平台的秒杀、抢购等活动，还有12306春运抢票。
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
上个月有个需求，用PHP写了一个接口给SDK使用，原始数据使用MySQL进行记录。热数据用Redis进行+1的原子操作。每隔一定时间，由一个PHP脚本（姑且就命名为cron.php）把Redis中的数据取出，放入MySQL中，并销毁Redis中的数据。
星际的兵种属性随着对平衡性的调节，会进行修改。如果这样的话，我们就要考虑减少一个事件和具体处理的关联性。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | 浪漫先生 来源 | juejin.im/post/5f159cd8f265da22e425f71d 前言 基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。 背景：我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。 有一次，运营做了一个飞天茅台的抢购活动，库存100瓶，但是却超卖了！要知道，这个地球上飞天茅台的稀缺性啊！！！事故定为
sql 结构化查询语言 通用的功能极强的关系数据库标准语言 功能包括查询、操纵、定义和控制四个方面 不需要告诉SQL如何访问数据库，只要告诉SQL需要数据库做什么
对于第一个问题，函数 $\lceil \lg n \rceil !$ 是阶乘的形式，可以证明它是超多项式增长的，因此不是多项式有界的。
有界数据集对开发者来说都很熟悉，在常规的处理中我们都会从Mysql，文本等获取数据进行计算分析。我们在处理此类数据时，特点就是数据是静止不动的。也就是说，没有再进行追加。又或者说再处理的当时时刻不考虑追加写入操作。所以有界数据集又或者说是有时间边界。在某个时间内的结果进行计算。那么这种计算称之为批计算，批处理。Batch Processing
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
栈和队列，可以说是除了数组和链表之外最基础的数据结构了，在很多场景中都有用到，后面我们也会陆陆续续的看到。
不过同步容器有个最大的问题，那就是性能差，所有方法都用 synchronized 来保证互斥，串行度太高了。
互联网特别是电商平台，阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等，都是典型的高并发场景。
#装好后，配置文件都在/etc/nginx/目录下面，网站目录在/usr/share/nginx/www/下面
以前看过不少JDK源码，最近回顾了一下笔记，所以在这里对几个很常见到的线程类做个记录。
1，作用 主要用户操作处理量大，复杂度高的数据。要保证sql语句，要么全执行，要么全不执行，但它必须要满足四个条件：原子性，一致性，隔离性，持久性。 2，方法 事务有两种处理方法 【用 BEGIN, ROLLBACK, COMMIT来实现】 BEGIN 开始一个事务 ROLLBACK 事务回滚 COMMIT 事务确认 【直接用 SET 来改变 MySQL 的自动提交模式】 SET AUTOCOMMIT=0 禁止自动提交 SET AUTOCOMMIT=1 开启自动提交
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
phpStudy Linux 版和 Win 版同步上线 支持 Apache/Nginx/Tengine/Lighttpd/IIS7/8/6
最近博主也是历尽千辛万苦换了份工作，每次换之前不找点面试题看似乎就没自信一样。。奈何网上有些面试题是比较老套的，所以这里重新总结一份2020年的，题目是有些是博主自己不熟悉的点，有些是boss直聘论坛找到的，有的是朋友的面试经历，仅作为记录。
本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：
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FastDb 是高效的内存数据库系统，具备实时能力及便利的 C++ 接口。FastDB 不支持 client-server 架构因而所有使用 FastDB 的应 用程序必须运行在同一主机上。FastDB 针对应用程序通过控制读访问模式作了优化。通过降低数据传输的开销和非常有效的锁机制提供了高速的查询。对每一 个使用数据库的应用数据库文件被影射到虚拟内存空间中。因此查询在应用的上下文中执行而不需要切换上下文以及数据传输。fastdb 中并发访问数据库的同 步机制通过原子指令实现，几乎不增加查询的开销。fastdb 假定整个数据库存在于 RAM 中，并且依据这个假定优化了查询算法和接口。此外，fastdb 没有数据库缓冲管理开销，不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。这就是 fastdb 运行速度明显快于把数据放在缓冲池中的传统数据库的原因。
微信分享里总是有一些亲子活动，或者参加某些大赛需要进行投票，而面向的是所有人都可以参与，或者有限制一个人每天能投票同一个参与者3票之类的。。。这些应用场景有很多。假如一个投票系统做一次投票活动1小时之内预计有100万用户进行投票，而且用户投票完成后就能查看到投票的实时情况，这个场景这个问题我们使用redis+mysql冷热数据交换来解决就好了。
新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户（MAU）已经达到1.43亿，2014年新年第一分钟发送的微博达808298条，如此巨大的用户规模和业务量，需要高可用（HA）、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑。
结合过去几天我自己的采访，我列出了一些php面试题，并根据我自己的意见基本上回答了这些问题。 请指出错误的地方，与您讨论和分析，并希望在面试过程中能帮助到你
【1】LinkedBlockingQueue是一个基于链表实现的阻塞队列，默认情况下，该阻塞队列的大小为Integer.MAX_VALUE，由于这个数值特别大，所以 LinkedBlockingQueue 也被称作无界队列，代表它几乎没有界限，队列可以随着元素的添加而动态增长，但是如果没有剩余内存，则队列将抛出OOM错误。所以为了避免队列过大造成机器负载或者内存爆满的情况出现，我们在使用的时候建议手动传一个队列的大小。
MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 的 SQL “结构化查询语言”，是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了 GPL（GNU 通用公共许可证），由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本，而选择 MySQL 作为其网站数据库。 综上所述，MySQL 的优势如下： ・MySQL 是开源的，无需支付额外费用； ・MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式； ・MySQL 可以运行于多个系统上，并且支持多种语言，包括 C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby 和 Tcl 等； ・MySQL 对 PHP 有很好的支持，PHP 是目前最流行的 Web 开发语言； ・MySQL 可以定制， 采用 GPL 协议，可修改源码来开发自己的 MySQL 系统。 从 MySQL 作为最流行的关系型数据库管理系统，以及在众多数据库中的明显优势来讲，可想而知，企业对 MySQL 的相关人才需求量是非常大的。那要怎么去学习 MySQL 呢？有很多人觉得学习 MySQL 只要学会怎么写 SQL 语句就行，这种观点其实是片面的。很多时候，等正式业务的数据量和 QPS 上来后，可能会由于部分低效率的 SQL 而拖慢整个数据库，也有可能由于事务设计不合理导致死锁，甚至可能有被 SQL 注入的风险等，所以表设计、SQL 优化、事务、锁等也必须要引起我们的重视。 本专栏的目的不仅是一起讨论如何高效、安全地使用 MySQL，更希望大家通过专栏内容的学习，成为能够对数据库或者 SQL 语句进行优化的综合型数据库使用者，进阶自己在数据库领域的相关技能。 本专栏分为 5 个模块，共 32 小节，课程结构与知识脉络如下：
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
本文实例讲述了PHP使用Redis实现防止大并发下二次写入的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： PHP调用redis进行读写操作，大并发下会出现：读取key1，没有内容则写入内容，但是大并发下会出现同时多个php进程写入的情况，这个时候需要加一个锁，即获取锁的php进程有权限写。
Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp），是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始到现在所经过的秒数（格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒、北京时间1970年01月01日08时00分00秒)，不考虑闰秒。
Redis专题（二）——Redis数据类型（1） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 Redis是一种Key-Value类型的数据库，属于非关系型数据库，NoSQL的一种
分布式锁,主要考察使用者对原子性的理解,原子性可以保证程序从异常中恢复后,redis中的数据是正确的，程序依然正常运行。分布式锁是实现线程同步手段之一。
MySQL 是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一，而其中的存储引擎则是其关键组成部分之一。InnoDB 存储引擎在 MySQL 中扮演了重要角色，提供了许多高级功能和性能优化，适用于各种应用程序和工作负载。本文将深入介绍 InnoDB 存储引擎的各个方面，以帮助您更好地理解它的特性和优势。
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