针对找工作这件事情来讲，很多人都讲"金三银四"，其实我对这个说法并不以为然，但是处于种种原因吧，今年3月份我还是加入求职大军。下面总结一下作为一名Linux系统运维工程师遇到的形形色色的面试题。
分布式系统中全局唯一id是我们经常用到的，生成全局id方法由很多，我们选择的时候也比较纠结。每种方式都有各自的使用场景，如果我们熟悉各种方式及优缺点，结合自身的业务，使用的时候才能更好的选择。
腾讯公司TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，在相同的测试环境下对目前主流的并发控制算法进行公平的性能比较，选择一种最佳的并发控制算法。目前，验证系统已集成13种主流的并发控制算法，提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。3TS还进一步提供了一致性级别的测试基准，针对现阶段分布式数据库系统的井喷式发展而造成的系统“选择困难症”问题，提供一致性级别判别与性能测试比较。
1、web服务器的系统调优： SYN排列：echo 30000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog Time-way排列：echo 2000000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_tw_buckets 可以排列的报文数：echo 50000>/proc/sys/net/core/netdev_max_backlog 文件打开数：ulimit -n 35000 最大连接数：echo 20000>/proc/sys/net/tux/max_connect tux队列中等待数：echo 8192>/proc/sys/net/tux/max_backlog 禁止请求日志保存：echo 0>/proc/sys/net/tux/logging 2、apache调优：
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更95天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述了SQL tuning的过程。
从新闻 Twitter用户暴增20倍 计划弃用MySQL中看到了Cassandra数据库，网上查了一下这个Cassandra的资料，找到一篇较详细的中文资料： Cassandra数据模型 下面一段引自这篇文章： 各种NoSQL数据库有很多，我最关注的还是BigTable类型，因为它是一个高可用可扩展的分布式计算平台，用来处理海量的结构化数据，而数据库同样也是处理结构化数据，所以除了没有SQL，在数据模型方面有相似之处。Cassandra是facebook开源出来的一个版本，可以认为是BigTable的一个开
在上一篇中我们介绍说客户端建立一次连接耗时太长(建立连接，设置字符集，autocommit等)，如果在每个sql操作都需要经历建立连接，关闭连接。不仅应用程序响应慢，而且会产生很多临时对象，应用服务器GC压力大。另外数据库server端对连接也有限制，比如MySQL默认151个连接(实际环境中一般会调大这个值，尤其是多个服务时)
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
文章目录常用日志框架Log4jLogbackLog4j2Log4j1/Logback/Log4j2Java
原文地址：https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
— 点击▲关注 腾讯云数据库 — 腾讯数据库与华中科技大学合作发布了最新研究论文 《An End-to-End Automatic Cloud Database Tuning System Using Deep Reinforcement Learning》，该论文首次提出了云数据库自动性能优化系统 CDBTune，该系统可以在缺少相关经验数据训练的情况下建立优化模型，为用户提供在线自动优化数据库性能的服务，性能调优结果首次全面超越数据库专家，将大幅提高数据库运维效率。该论文已经被国际数据库
出自 Grails 团队的 Java 框架新贵 Micronaut 刚发版就加入了 TechEmpower Framework Benchmark. 最近出炉的 2a8f2912-c4a2-4c32-a576-b1e2e932a906 中已经能看到 Micronaut 的身影了. 下面我们把结果稍微过滤一下, 看看 Micronaut 和一些常见 Java 框架的性能比较:
TechEmpower Web Framework Benchmarks 是许多Web应用程序框架执行基本任务（如JSON序列化、数据库访问和服务器端模板组合）的性能比较的专业网站。每个框架都在实际的生产配置中运行。结果在云实例和物理硬件上捕获。测试实现主要是由社区贡献的，所有源都可以在GitHub存储库中使用。
这是常用的方法，通过Lua对字符串进行解析，从而完成JSON的编码及解码。网络上有许多现成的Lua JSON库可以使用。
关系型数据库 优点 1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解； 2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便； 3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率； 4、支持SQL，可用于复杂的查询。 5.支持事务 缺点 1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差； 2、固定的表结构； 3、不支持高并发读写需求； 4、不支持海量数据的高效率读写
在 5.1 版本之前，MyISAM 是 MySQL 的默认存储引擎，MyISAM 并发性比较差，使用的场景比较少，主要特点是
uptrace是一体化工具，优化性能并监视错误和日志的开源监控系统。Uptrace是一个经济高效的跟踪解决方案，可帮助您监控、了解和优化复杂的分布式系统。对您的产品充满信心，并比以往更快地交付更好的代码。根据官网介绍，具备如下的几个功能。
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行
首先我们来了解一下Oracle： Oracle是一个数据库管理系统，类似于MySql和Sql Server,它是Oracle公司的核心产品。因为该公司在信息管理系统、企业数据处理、Internet及电子商务等领域使用非常广泛，其在数据安全性与完整性控制方面的优越性能比较好，所以Oracle占据的市场份额最大，可为大型数据库提供提供更好的支持。 Oracle数据库的特点如下： 1.支持多用户、大事务量的处理。 2.在保持数据安全性和完整性方面性能优良。 3.支持分布式数据处理。（分布式是将分布在不同物理位置的数据库用通信网络连接起来，在分布式数据库管理系统的控制下，组成一个逻辑上统一的数据库，从而完成数据处理任务）。 4.具有可移植性。Oracle可以在多系统上运行如Windows、Linux等操作系统上运行使用，而SQL Server只能在Windows平台上运行。 讲完什么是Oracle以及它的好处后，接下来我来讲讲如何在Windows操作系统上安装Oracle。 Oracle的安装步骤如下： 第一步解压下载好的JAR包（一般有三个JAR包） 如图所示：
| 导语ACM SIGMOD/PODS 2019 数据管理国际会议于6月30日到7月5日在荷兰首都阿姆斯特丹召开。腾讯技术团队直击现场第一时间带回大会盛况。
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
导致数据库运行很慢的原因非常多，例如可能是开发人员SQL语句写的不好导致执行性能比较差。所以，碰到这类问题，不能给出一个非常精确的答案，但是可以按照如下的步骤去检测：
白话Elasticsearch58-数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于Redis 缓存，面试官一般喜欢问哪些问题？
持久性内存（PMEM）具有快速、非易失和可字节访问的特性，能够通过load/store指令被CPU直接访问。现在已有供应商提供这种产品。相对于HSS或者SSD，数据库管理系统跑在PMEM上性能更好。借助PMDK(Persistent Memory Development Kit),将数据库修改成适配PMEM的产品，可以进一步提高其性能。本次演讲的话题围绕如何修改Postgresql使之适配PMEM，以及修改后的效果如何。我们第一步将围绕WAL日志以及表来提升OLTP性能和checkpoint时间。
比较PHP和JSP这两个Web开发技术，在目前的情况是其实是比较PHP和Java的Web开发。以下是我就几个主要方面进行的比较： 一、 语言比较 PHP是解释执行的服务器脚本语言，首先php有简单容易上手的特点。语法和c语言比较象，所以学过c语言的程序员可以很快的熟悉php的开发。而java需要先学好java的语法和熟悉一些核心的类库，懂得面向对象的程序设计方法。所以java不如php好学。 Java首先要编译成字节码.class文件，然后在java虚拟机上解释执行。Java的Web开发首先最容易
Postgresql 的监控其实有很多即时的软件可以进行监控，今天会介绍PG_TOP 和PG_Activity 即时监控和处理部分操作的工具。
MySQL Shell 8.0.21 包含了一些令人兴奋的新实用程序，它们可以创建逻辑转储并进行逻辑还原，重点是易用性，性能和集成。在MySQL Shell 8.0.17中，我们已经引入了多线程CSV导入实用程序 util.importTable()，我们在此基础上进行了构建，以使其易于转储和加载整个数据库实例或一组模式。
在没有业务实例运行的情况下，在服务器上通过测试Redis 实例的基准性能来对比有实例运行情况下的redis性能。通过以下步骤来判断Redis实例是否变慢：
今天 Review 了一下同事的代码， 发现其代码中有非常多的 mapPartitions, 问其原因，他说性能比 map 更好。 我说为什么性能好呢？ 于是就有了这篇文章
在web开发过程中，经常会遇到接口RT高的情况，除了通过监控事后优化的方式，我们还需要掌握一些常用的手段，避免写出慢的接口。从前端发起调用到后端一般经过网关层、应用层、存储层。每一层都可以优化，本篇文章主要是应用层优化。
本文对多目标跟踪问题进行了分析，提出了一个评估指标，并研究了目前最先进的跟踪算法的性能。实验结果表明，目前最先进的跟踪算法在大多数情况下表现相似，而一些基于外观的跟踪算法在处理遮挡和相似目标时表现较好。然而，跟踪算法仍存在一些不足之处，如目标遮挡、姿态变化和运动背景干扰等。未来，跟踪算法的研究方向应该集中在应对目标遮挡、姿态变化和运动背景干扰等方面，以进一步提高跟踪算法的性能。
关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 优点： 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致； 2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询； 3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。 缺点： 1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、固定的表结构，灵活度稍欠； 3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
在选择一个适合你项目的Web开发框架时，常常会遇到 Flask 和 Django 这两个流行的选择。两者都有其优势和适用场景，本文将探讨它们的特点，并通过代码实例和解析来帮助你更好地做出选择。
1、环境申请搭建，压测机器的申请； 2、压测场景设计和思考； 3、压测脚本的编写和修改； 4、压测开始，调试，开始正式压测； 5、压测结果分析，定位问题，重新压测； 环境： 应用机器，mock机器，memcache机器，数据库服务器，客户端机器（由于公司有性能平台这里就没考虑），涉及到软件的安装，注意环境变量！！ 涉及到的修改 应用的需要的环境变量，/etc/hosts文件， -XX:PermSize=512m 持久代 -Djava.rmi.server.hostname=111.111.111.111 j
最开始的项目是一个单体结构的，使用一个tomcat部署，如图，有一个订单编码生成器类，每次订单服务调用编号生成器类获取唯一的订单id序号，这种在没有并发情况是可以正常运行的，但是如果出现并发是不支持的
在上一篇我们详细介绍了Redis哈希类型的使用命令及内部编码，那么在这一篇中，我们将了解了解Redis哈希类型的实际使用场景。大家都知道Redis最核心功能就是性能比较高，因为是它是将数据存储到内存中的，而这是传统的关系型数据库所不具备的。用一句通俗的话来形容关系型数据库和Redis哈希类型的关系就是关系型数据库中一条记录相当于Redis哈希类型一个key。
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7，8.0基准性能比较，Mysql8.0主主配置
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
今天和大家分享一个很有意思的例子，关于索引列的顺序导致的性能问题。 发现数据库的性能比较差,CPU消耗很高,抓了一个awr,发现瓶颈在sql上,top 1的sql是一个很简单的update语句，没有复杂的条件和表关联。 竟然导致CPU 99% 抓了一个explain plan 的report和自己的理解，先简单说明一下表的情况。 表，TEST_NOTIF_REQ_LOG, 主键基于两个列(partition_key,NOTIFICATION_SEQ_NO)，执行计划,update语句,还有数据分布大体如下,
最近工作中碰到了将数据库表中数据导出csv文件时，对字段数据含有特殊字符导出时清洗点，使得导出的csv文件所有字段都更加干净，比如在数据库中存的一个字段为下面这样的。
未来的数据库发展一定是往云上发展的，倒不是云有什么好，主要还是成本的因素，成本因素比较复杂，这里不探讨，如果你单单认为只是一些机房等基础那就大大的错误了，有机会在探讨为什么以后DBA 大多都不会触及一些基础的数据库架构，要在云上去进行新一代的DBA 生涯了。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351965263
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而提升了基于 Transformer 的视觉类算法的精度。该论文已被计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2023 接收。 近期，基于 Transformer 的算法被广泛应用于计算机视觉的各类
今天给大家介绍Monash大学， Fuyi Li等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“DeepTorrent: a deep learning-based approach for predicting DNA N4-methylcytosine sites”。DNA N4-methylcytosine(DNA N4-甲基化)是在调节DNA复制和表达中发挥重要作用的一种重要的表观遗传修饰。但是通过实验方法检测4mC位点耗时并且昂贵，而现有的一些基于机器学习的4mC预测器，性能不令人满意。所以作者提出了一种基于深度学习的方法DeepTorrent，以改进预测DNA序列的4mC位点的预测。它结合了四种不同的特征编码方案来编码原始的DNA序列，并采用多层卷积神经网络和初始模块，随后融合了BLSTM，来学习高阶特征表示。其中，不同大小的过滤器映射得到的降维和特征融合结果被应用到inception模块。此外，还采用了注意机制和迁移学习技术来训练更加鲁棒的预测器。通过实验表明，DeepTorrent与几种`最先进的预测方法相比，4mC达到最优的位点预测性能。
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