当我们首次运行 Vite 的时候，Vite 会执行依赖预构建，目的是为了兼容 CommonJS 和 UMD，以及提升性能。
在开发过程中，会经常用到 Node.js (https://nodejs.org/dist/latest-v16.x/docs/api) ，它利用 V8 提供的能力，拓展了 JS 的能力。而在 Node.js 中，我们可以使用 JS 中本来不存在的 path (https://github.com/nodejs/node/blob/v16.14.0/lib/path.js) 模块，为了我们更加熟悉的运用，让我们一起来了解一下吧~
在本系列的第一部分中，我们找到了一些加速JavaScript工具中使用的各种库的方法。虽然这些低级别的补丁将总构建时间数字移动了很大一部分，但我想知道我们的工具中是否有更基本的东西可以改进。像捆绑、测试和linting这样的常见JavaScript任务的总时间影响更大的东西。
JSP 一.入门 1.概念 Java Server Pages,Java 服务端页面 一种动态的网页技术，其中既可以定义 HTML、JS、CSS 等静态内容，还可以定义 Java 代码的动态内容 JSP = HTML+Java 📷 2.快速入门 导入 JSP 坐标 <dependency> <groupld>javax.servlet.jsp</groupld> <artifactld>jsp-api</artifactld> <version>2.2</versi
本周精读的文章是 V8 引擎 Lazy Parsing，看看 V8 引擎为了优化性能，做了怎样的尝试吧！
RDD是Spark的核心抽象，全称弹性分布式数据集（就是分布式的元素集合）。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。它是被分为多个分区，每个分区分布在集群的不同节点（自动分发）
在前面一篇文章中《模块化系列》彻底理清 AMD,CommonJS,CDM,UMD,ES6 我们可以学到了各种模块化的机制。那么接下里我们就来分析一下 webpack 的模块化机制。（主要讲 JS 部分）
近日国外某独立安全研究员(专门从事恶意样本分析工作)，发现了一款新型的勒索病毒，这款勒索病毒使用了高强度代码混淆手段，会修改桌面背景，这种手法与之前的GandCrab和Sodinokibi两款勒索病毒非常类似，这款勒索病毒的勒索提示信息使用了德语，这种使用德语提示信息的勒索病毒在之前发现的勒索病毒家族中是比较少见的，之前报告我就说过，GandCrab勒索病毒的故事虽然结束了，但后面会有越来越多的像GandCrab的黑产团伙出现，因为只要有利益的地方，就会有黑产。
前端的包管理工具相信大家一定不会陌生，因为每天都需要跟他打交道，新项目或者刚拉下来的前端项目都需要去 install 依赖进行包的依赖安装，大家最熟悉的应该就是 npm 了，或者国内的 npm 镜像包 cnpm ，大家熟称为淘宝镜像
通过一个demo带你深入进入webpack@4.46.0源码的世界，分析构建原理，专栏地址，共有十篇。
Node.js 提供了 File System 的 api，可以读写文件、目录、修改权限、创建软链等。
一年之前的做的小项目，过了许久，翻出当时的PPT文档总结一下。源码下载：https://github.com/CreekLou/chatRoom
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
I/O 是 Input/Ouput 的缩写，即输入输出端口，是信息处理系统（例如计算机）与外部世界（可能是人类或另一信息处理系统）之间的通信。输入是系统接收的信号或数据，输出则是从其发送的信号或数据。
XML解析 什么是DOM 使用DOM的解析步骤 什么是dom4j 使用dom4的解析步骤 什么是DOM DOM全称Document Object Model文档对象模型，将文档中的元素或者其他节点转换成一个一个的对象使用java代码操作XML或者js代码操作HTML DOM解析的特点 在加载的时候一次性把整个的XML文档载入内存，在内存中形成一颗树(Document对象) 之后使用代码去操作Document对象，其实是操作的是内存当中的DOM树，和本地磁盘中的XML文件没有直接关系 由于操作的是内存
我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
数组操作的时间复杂度Access：O(1)Search：O(n)Insert： 平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部插入O(1)，最坏的情况下O(n)Delete；平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部删除O(1)，最坏的情况下O(n)图片167. 两数之和 II - 输入有序数组 (easy)给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ，该数组已按 非递减顺序排列 ，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers
以上程序使用 fs.readFileSync 从源路径读取文件内容，并使用 fs.writeFileSync 将文件内容写入目标路径。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍，这点我在总结的数据库文章里面也提过了，然后我发现我对索引的介绍不全，所以整理了一下自己的笔记，决定来个索引完整版，老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳，但是干货一定也能让你有所收获。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
Web 浏览器简称为浏览器，是一种用于访问互联网上信息的应用软件。浏览器的主要功能是从服务器检索 Web 资源并将其显示在 Web 浏览器窗口中。
我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的，读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作，磁盘中有两个机械运动的部分，分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟，而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后，移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程，而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块，毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候，显然定位是一个非常花费时间的过程，但是我们可以通过B树进行优化，提高磁盘读取时定位的效率。
webpack 在前端工程领域起到了中流砥柱的作用，理解它的内部实现机制会对你的工程建设提供很大的帮助（不论是定制功能还是优化打包）。
近日，小编看到“勒索病毒”入选了国家语言资源监测与研究中心发布的“2017年度中国媒体十大新词语”，想必很多毒迷们一定特别感兴趣想了解更多关于此毒的内幕。 📷 勒索病毒，是一种新型电脑病毒，主要以邮件，程序木马，网页挂马的形式进行传播。该病毒性质恶劣、危害极大，一旦感染将给用户带来无法估量的损失。这种病毒利用各种加密算法对文件进行加密，被感染者一般无法解密，必须拿到解密的私钥才有可能破解。 勒索病毒文件一旦进入本地，就会自动运行，同时删除勒索软件样本，以躲避查杀和分析。接下来，勒索病毒利用本地的互联网访问权
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题，当时也不大清楚里面的原理，硬着头皮回答的，当然，最终面试也没过，哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西，就有种恍然大悟的感觉，这里分享给大家，欢迎拍砖~
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
本节我们将全面了解一下 LevelDB 的各种特性。LevelDB 的开发语言是 C++，考虑到会使用 C++ 语言的同学不是很多，在本节我们将使用 Java 语言来描述 LevelDB 的特性。其它语言栈的同学也不必担心，因为不同语言操纵 LevelDB 的接口 API 都是一样的，使用起来大同小异。
B + 树是在二叉查找树的基础上进行了改造：树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引。每个叶子节点串在一条链表上，链表中的数据是从小到大有序的。
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谈到索引，大家并不陌生。索引本身是一种数据结构，存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间，最大程度减少磁盘 IO。
No.30期 前序计数 Mr. 王：我们再来说说父子关系判定的应用。前序计数是一种非常常用的对树进行处理的方法。前序计数实现的就是对各个节点按照其前序遍历的序列进行标号，第一个访问的记为1，第二个访问
在测试过程中，发现一个问题：单个dn在配置一块磁盘，存储900w+的block的情况下，重启dn后等待2个多小时才正常提供服务。
No.25期 二叉搜索树回顾（二） Mr. 王：既然提到了有序的状态，那么我们就来谈谈有根树的遍历问题。 小可：我知道，遍历就是访问一个数据集合中的所有数据节点。对树进行访问时，有什么特殊的地方吗？ Mr. 王：有根树和线性的数据结构不一样，遍历线性表只要按照线性表的顺序逐个去访问所有数据就可以了，访问到最后一个数据或者发现后面没有数据之后停止；但有根树是一个多叉的结构，为了能够有效地不漏掉访问每一个节点，我们必须给这种访问指定一个顺序。 在经典的树的遍历算法中，定义了三种顺序——先序、中序和后序
本文主要介绍了FIS(File Index System)的源码，分析了FIS的整体架构和核心模块，以及FIS的编译、部署和运行流程。同时，还详细阐述了FIS的配置文件、命令行参数、命令行工具、异常处理、日志输出、代码覆盖率、构建、依赖管理、模块导出、代码规范等内容。通过本文，读者可以了解到FIS的整体设计和实现细节，为FIS的使用和开发提供了参考。
索引 ：好比书的目录，是为了加快查找的效率，如果数据库中没有索引，此时查找的时候就需要把整个表都遍历一遍，就有点像“顺序表查找”，针对数据库进行查找，数据库在磁盘上，磁盘访问速度很慢，并且数据量也可能非常多，那么这个查找速度就很慢。索引就是为了避免数据库进行顺序查找，提高查找效率。
大家都说简历没项目写，我就帮大家找了一个项目，还附赠【搭建教程】。 在编程中，如果你想继续深入，数据结构是我们必须要懂的一块， 学习/理解数据结构的动机可能会有所不同，一方面可能是为了面试，一方面可能
LSM 树的这些特点，使得它相对于 B+ 树，在写入性能上有大幅提升。所以，许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎，而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。
前面已经已fis server open为例，讲解了FIS的整体架构设计，以及命令解析&执行的过程。下面就进入FIS最核心的部分，看看执行fis release这个命令时，FIS内部的代码逻辑。
对于一个大型网站，用户访问量尝尝高达数十亿。对于数十亿是一个什么样的概念，我们这里可以简单的计算一下。对于一个用户，单次访问，我们通常会记录下哪些数据呢？
索引可以说是每个工程师的必备技能点，明白索引的原理对于写出高质量的 SQL 至关重要，今天我们就从 0 到 1 来理解下索引的原理，相信大家看完不光对索引还会对 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的最小存储单位「页」会有更深刻的认识
MySQL 的存储引擎除了最常用的是 InnoDB 引擎之外还有一个 MyRocks 引擎也经常会用到，它是基于 RocksDB 开发的一套存储引擎，比 InnoDB 性能要高出 N 倍。
随着电脑系统使用的时间越来越长，电脑磁盘空间也越用越小，很多时候，我们不知道自己电脑磁盘到底有些什么文件，究竟哪个文件占用了一大把的空间。下面给大家带来三款软件，来为我们分析磁盘。
言归正传，上周更新了 cim 第一版：为自己搭建一个分布式的 IM 系统。没想到反响热烈，最高时上了 GitHubTrendingJava 版块的首位，一天收到了 300+ 的 star。
在本文中，我将展示如何使用 Node.js、Puppeteer、headless Chrome 和 Docker 从样式复杂的 React 页面生成 PDF 文档。
在上一篇漫画中，我们介绍了B-树的原理和应用，没看过的小伙伴们可以点击下面的链接：
作者：腾讯电脑管家 来源： http://www.freebuf.com/articles/system/134578.html 背景： 2017年5月12日，WannaCry蠕虫通过MS17-01
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