Java字节缓冲流（BufferedInputStream和BufferedOutputStream）是Java IO库中的一种输入输出流，它们提供了对字节数据进行高效读写的功能。这两个类都是装饰器模式的典型应用，通过在底层的输入输出流上添加缓冲区来提高读写性能。
Redis的IO多路复用机制采用了基于事件驱动的非阻塞式IO模型，在一个事件循环中处理所有的文件事件。
JVM 直接内存（Direct Memory）是 JVM 运行时使用的一种特殊内存区域，它是 JVM 堆外的一块内存空间。在 Java 中，我们使用java.nio 包和java.lang.System类中的arraycopy()方法等来操作直接内存。
Redis使用事件驱动的方式来处理文件事件和时间事件。它通过epoll、kqueue、select等IO复用技术来监听网络和文件描述符的事件，以实现高性能的异步IO操作。
专为OpenJDK HotSpot和GraalVM量身定制的Kubernetes本机Java堆栈，采用最佳Java库和标准精制而成。
在过去的20年里，存储硬件的性能提高了两个数量级，首先固态存储系统 SSD 的引入，同时SATA导向了PCIE 的接口方式，最终非易失性的技术以及制造工艺的创新。2019年4月，Intel 发布了首款商用存储SCM，它基于傲腾基础上的持久性内存，基于3D XPOINT 技术，建立在内存总线上降低了I/O方面的延迟。
在Java中，字节缓冲流是一种用于提高字节流读写效率的流。它们通过在内存中创建缓冲区，减少了与底层设备的直接交互次数，从而提高了读写的速度。本文将详细介绍Java字节缓冲流的原理、使用场景和常用类，并提供一些示例代码。
Phar 是 PHP 的一种打包格式，它将整个 PHP 应用程序及其依赖打包为一个单独的可执行文件。Composer 是 PHP 的一个依赖管理工具，它可以自动下载和管理 PHP 项目的依赖。
http://blog.csdn.net/watermusicyes/article/details/50526814
摘要：从人类反馈中强化学习（RLHF）已被证明是将预训练的大型语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的有效方法。但是，使用 RLHF 训练模型的计算成本很高，而且整个过程也很复杂。在这项工作中，我们研究的 RLHF 是使用 Hu 等人[2021]提出的参数高效的低库自适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）方法来训练底层模型的。我们研究了 "参数高效强化学习"（PERL）的设置，其中我们使用 LoRA 进行奖励模型训练和强化学习。我们比较了 PERL 和传统微调（完全微调）在 7 个基准（包括 2 个奖励建模和强化学习的新数据集）中的不同配置。我们发现，PERL 的性能与传统的 RLHF 设置相当，同时训练速度更快，占用内存更少。这使得 RLHF 的高性能得以实现，同时减少了限制其作为大型语言模型对齐技术的采用的计算负担。我们还发布了两个新颖的向上/向下偏好数据集："Taskmaster Coffee "和 "Taskmaster Ticketing"，以促进围绕 RLHF 的研究。
Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势，但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
Ceph客户端的异步IO机制使用了多个线程来执行IO操作并提高存储性能。下面是它的工作流程和如何提高性能的几个方面：
redis是单线程的（不严谨的讲法的哈），为什么还这么快，很多人相信会回答因为redis是基于内存操作的, 内存的读写速度是非常快的。答到这，逼格还是不够高的，基于内存是一方面，但还有一个关键点是：redis采用了多路复用技术，今天我们就来聊聊这个点。
我们知道,在Android的最初的几个版本,Android的app 运行在Dalvik中,完全是解释性执行.在Android2.2中,Google把JVM中常用的技术JIT带进了Dalvik,并且增加了多线程的处理能力.在L 中,正式推出ART.
首先Go语言诞生于2007年由谷歌公司研发，2009年开源，2012年推出1.0版本，Go是一种语言层面支持并发（Go最大的特色、天生支持并发）、内置runtime，支持垃圾回收（GC）、静态强类型，快速编译的语言（编译型语言）。
在ClickHouse的MergeTree引擎中，数据标记（标记列）主要用于跟踪数据的状态和版本。它可以用来表示数据的插入、删除、修改等操作的元数据信息。标记列通常是一个无符号整数，其值递增且不可变。
Native镜像技术是一种将Java应用程序编译成本地可执行文件的技术。它的原理是通过静态编译将整个Java应用程序及其依赖项转换为本地机器代码，从而实现更快的启动时间和较小的内存占用。
大家好呀！今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼，今天就给大家分享一些实用的工具，可能能够帮到你哦！
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
我的理解：go是擅长高并发编程 开源的，具备高效的性能，比较容易理解的简洁的写法的语言，它是一种静态类型、编译型的语言 什么是编译型语言？ 它是一种静态类型、编译型的语言是指一种编程语言具有以下特点：
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，上一篇博客我们主要了解了Java网络编程的相关内容，通过对网络编程的一些了解，有助于我们学习接下来的知识点。在此之前，这一篇我想讲讲关于Java整个IO的演变历程，Java到底是怎样一步一步从基础IO操作到最后的AIO演变。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。
Booking.com 金融科技业务部门的团队对其平台的前后端进行了一系列改进，使交付能力提高了一倍（根据 DORA 指标）。此外，他们使用微前端（MFE）模式将单体 FE 应用程序分解为多个可单独部署的应用。
本节讨论了一些提高应用程序性能的常用技术:选择UO大小、缓存、缓冲区、轮询、并发和并行、非阻塞 JO 和处理器绑定。参考应用程序文档看看这些技术哪些在应用，看看有没有应用程序其他的独有特性。
一位工作5年的小伙伴面试时被问到IO相关的问题，说，谈谈你对IO多路复用机制的理解。当时他说只是听过多路复用，具体细节没有了解过。今天，我给大家分享一下我的理解。
虚拟线程在资源敏感、任务轻量、短周期的应用场景中具有明显的优势，而传统线程仍然适用于一些需要长期稳定运行、对启动时间和内存消耗要求相对宽松的场景。开发者应根据具体应用需求选择合适的线程模型。
分布式文件系统 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多，如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
MyIASM基于了IASM代码，应该可以说是IASM的衍生品，不过增加了不少有用的扩展。它是MySQL的默认数据表类型，基于了传统的ISAM类型，ISAM是Indexed Sequential Access Method（有索引的顺序访问方法）的缩写，一般来说，它是存储记录和文件的标准方法。与其他存储引擎比较，MyISAM具有检查和修复表格的大多数工具。ISAM表格可以被压缩，而且它们支持全文搜索，不过它们是事务不安全的，而且也不支持外键。如果事务回滚将会造成不完全回滚，从而不具备原子性。所以假如忽略事务以及访问并发性的话，并且需要执行大量的SELECT检索语句的话，MyISAM将是最好的选择。
上篇文章通过 Java NIO 的处理流程与 Netty 的总体流程比较，并结合 Netty 的源码，可以更加清晰地理解Netty。本文将结合源码详细解析Netty的高效和强大功能的设计原理，学习 Netty 是如何实现其卓越的性能和功能特性，也希望可以在日后工作中利用到 Netty 的设计思想。
零拷贝（Zero-copy）技术是一种计算机操作系统中用于提高数据传输效率的优化策略。在传统的数据传输过程中，需要将数据从一个缓冲区拷贝到另一个缓冲区，然后再传输给目标。这涉及到多次的 CPU 和内存之间的数据拷贝操作，会消耗 CPU 的时间和内存带宽。而零拷贝技术通过直接共享数据的内存地址，避免了中间的拷贝过程，从而提高了数据传输的效率。
C++使用new分配内存后，应该使用delete释放内存。在C中，使用malloc分配内存后，应该使用free释放内存。
springboot3.0发布了，其中有一个新特性是NativeExecutables。这个功能可以说是非常之秀。它支持你直接把你Java代码编译成机器码，也就是所谓的AOT技术。
集群巡检是对集群系统进行定期检查和评估的过程，其主要目的是确保集群的稳定性、性能和安全性。以下是集群巡检的几个主要用途：
本文对目前数种分布式文件系统进行简单的介绍。当前比较流行的分布式文件系统包括：Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS、FastDFS、NFS、OpenAFS、MooseFS、pNFS、以及GoogleFS。 ---- Lustre（www.lustre.org） lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数量存储系统。 lustre是
Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，本身都是各自独立的程序，但是因为常被放在一起使用，拥有了越来越高的兼容度，共同组成了一个强大的Web应用程序平台。随着开源潮流的蓬勃发展，开放源代码的LAMP已经与J2EE和.Net商业软件形成三足鼎立之势，并且该软件开发的项目在软件方面的投资成本较低，因此受到整个IT界的关注。从网站的流量上来说，70%以上的访问流量是LAMP来提供的，LAMP是最强大的网站解决方案．
实时通信已经成为了移动应用程序不可或缺的一部分。无论是聊天应用、实时地图、在线游戏还是IoT（物联网）设备的远程控制，都依赖于高性能的网络连接来提供流畅的用户体验。而正是在这个背景下，我们有多个框架可供选择WebSocket，MQTT，Netty等**，而Netty靠着高性能**、可定制、可扩展、多协议等优势崭露头角，成为Android实时通信首选工具之一。
1、WAL预写日志系统。数据库中的高效日志算法，对于非内存数据库来说，磁盘I/O操作是数据库效率的一个重要瓶颈。
数据分片是ClickHouse实现分布式存储和处理的重要机制。ClickHouse将数据分为多个分片，每个分片包含一部分数据，并且分片可以分布在不同的节点上。数据分片的原理如下：
就像不同地区有不同方言一样，不同的Linux/Unix系统使用着不同类型的shell
HPC已经超越了运行计算密集型应用的超级计算机，如天气预报、油气勘探和金融建模。今天，数以百万计的NVIDIA GPU正在加速运行在云数据中心、服务器、边缘系统甚至桌面工作站中的许多类型的HPC应用程序，为数百个行业和科学领域服务。
Apache Hive是Hadoop之上最流行的数据仓库引擎。提升Hive性能的功能可以显著提高集群资源的整体利用率。Hive使用一连串的运算符来执行查询。这些运算符包括MapTask，ReduceTask或SparkTask，它们在查询执行计划中进行调度。以前这些运算符被设计为每次处理一行数据。一次处理一行导致运算符效率不高，因为需要许多虚函数调用来处理扫描的每一行。另外，如果运算符一次只处理一行，不能利用CPU的SIMD指令集（例如SSE或AVX）进行加速。本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。
1. foreach 效率更高，尽量用 foreach 代替 while 和 for 循环。
AutoCAD是由美国Autodesk公司开发的一种计算机辅助设计软件，是目前全球使用最广泛的计算机辅助设计软件之一。AutoCAD具有强大的绘图能力、灵活的设计工具、丰富的图形库和高效的文件处理能力，被广泛应用于建筑、土木工程、机械制造、电气设计、地理信息系统等领域。
Verilog语言与软件语言最大的区别就是，因为它是用于描述电路的，因此它的写法是非常固定的，因为电路的变化是非常有限的。学习Verilog的时候，很多时候我们并不是在学习这门语言本身，而是学习其对应的电路特征，以及如何对这个电路进行描述。如果心中没有电路，那么你是不可能写好Verilog的。
Figma是一款流行的云端设计工具，它提供了一系列设计功能，使得用户能够更加高效地进行所需的设计操作和编辑，从而更好地完成设计任务。本文旨在探究Figma软件的特点、应用场景以及对设计领域的优势和不足。
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LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
1.缓冲 I/O，是指利用标准库缓存来加速文件的访问，而标准库内部再通过系统调度访问文件。
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术，它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因：
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