dd 是 Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令，作用是用指定大小的块拷贝一个文件，并在拷贝的同时进行指定的转换。
EasyCVR系统支持多种协议前端设备的接入，包括RTSP、RTMP、GB28181、Ehome及海康/大华SDK协议，其中选择比较多的是GB28181协议和Ehome协议。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹，Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在，给很多在技术选型方面的人造成了误导。
我们之前为大家解答过不少关于流媒体服务器可能出现的问题，比如降低直播延迟、302重定向、播放中断等问题，都为大家提出了适合的解决办法。我们的流媒体服务器一次授权终身使用，是一套实用性强且操作方便的流媒体服务器。
当我们碰到数据库响应慢的时候，除了数据库自己的问题，磁盘读写可能是其中一个值得怀疑的因素，此时就可以用dd来测试磁盘的读写速度。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
转载：http://www.ikende.com/blog/00f2634be4704b79a3e22439edeb1343
测试服务器硬盘的读写能力通常需要使用一些基本的基准测试工具。以下是常用的测试方法之一：
EasyCVR可支持GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、Ehome等协议进行接入，分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流，属于综合性较强的智能视频融合管理平台，在视频能力上，EasyCVR可支持视频监控直播、录像、回看、云存储、视频分发、告警、级联等功能。
对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容。EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容。但是在视频直播的时候，如果并发过大，也会带来磁盘读写能力的压力。
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RTSP/Onvif网络摄像头、GB/T28181国标流媒体服务器、RTMP推流服务器一个优势就是可以随时进行视频调用，错过的视频都可以调取录像来进行回看，所以对我们的研发来说，录像视频回看这种功能是我们的必备功能，并且会有相对应的接口配置可以自由设置。
这是一款能完全解决Mac系统读写NTFS的软件，电脑上的硬盘或U盘默认采用Windows的NTFS读写格式，而这种格式在Mac上是无法写入的，如今只需安装了这款软件，就能轻松读写NTFS格式的磁盘或U盘了。
一，什么是mysql分表，分区 什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例 二，mysql分表和分区有什么区别呢 1，实现方式上 a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。 [root@Black
什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法
IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
1.统招本科及以上学历，有5年(含)以上开发经验，有行业软件、系统平台开发经验优先；
如上图：以id创建索引，索引数据结构里存储了索引键（关键字）以及对应的值（地址值），当搜寻id=101的数据时，直接找到对应的地址0x123456。时间复杂度为O(1)。
前言： 以作者的经验来看，虚拟化的跨度比较大，很多概念比较难以理解，本来以为“硬件行为，就是这样的”好多概念，都变成虚拟的了。 作者对kernel略懂一二，结合过往的很多经验来看，就更加难以理解了～ 所以，作者尝试着把理解的过程描述出来（尽管作者在虚拟化上面，谈不上很专业，这里还是不自量力一下了）。 分析： 硬件概念：在分析虚拟化原理之前，先来看一下“本来就应该这样”的硬件设计图。 从Intel官网（http://download.intel.com/design/chipsets/datashts/2
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统，它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制，这种机制就叫作存储引擎 。
https://blog.csdn.net/qq_28289405/article/details/80576614
1. 为什么要用线程池？ 可以通过复用已创建的线程来降低资源消耗； 需要用线程的时候可以从线程池中取出直接用，而不需要等待线程的创建； 可以对线程统一调度、管理和监控。 2. 线程池有哪些状态？ running，运行状态； shutdown，不接受新任务的提交，但队列中的任务会处理完； stop，不接受新任务的提交，当前执行的任务也会立即终止； tidying，shutdown状态下任务队列为空了就会变成tidying状态，进入此状态后会执行 terminate 方法； terminated，线程池彻底
磁盘性能对数据库的读写能力影响很大，如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要，当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢？
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
思考：Thread类的构造只能接受Runnable接口，并不能接口Callable接口，怎么办？ 解决：找中间人。如果有一个中间人同时实现了Runnable和Callable，那不就行了嘛。这就是适配器模式。这个中间人就是FutureTask实现类。
文章摘要：MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存，本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分，所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发，为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后，本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅（如果有童鞋没有读过之前的文章，建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客，把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白）： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） （6）消息中间件—RocketMQ消息消费（三）（消息消费重试）
近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
许多互联网公司，每天都会产生大量的日志数据，包括用户行为记录、运营指标、系统运行状况的监控数据等。为了分析用户的行为或者监控系统的状态，需要对这些数据进行周期性的分析和统计。
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是，大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中，InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念，并且MySQL服务器甚至在分区引入之前，就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释，请参见7.6.1节，“使用符号链接”)。
eggnog-mapper 是一种用于对未知序列进行快速功能注释的工具。它使用 eggNOG 数据库中预先计算好的直系同源基因组和系统发育树，根据其进化关系推断他们的功能信息。eggnog-mapper 一般用于注释新的基因组，转录组亦或是宏基因组数据。
从2022年1月31开始，官方就发布了 Redis7.0-rc1，至今已经发布到 7.0.5 版本。很多的开发者，还对Redis认识停留在5.x的版本或者6.x的版本，对Redis7.0还缺乏较少的认识。本系列教程，将带领大家完整的学习Redis7.0相关的知识点。从环境的搭建、10大数据类型、事务、发布订阅、主从复制、哨兵、集群等等知识。本教程最大的特点是，不会单纯的总结一些枯燥乏味的理论知识，而是理论知识+基础时间+场景面试题分析，同时也会分享一些Redis相关技术栈等等内容。
Kafka中的消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息都是面向topic。而每个topic里面都是有分区的概念，一个topic有三个分区，而每个分区都是有分区leader（partition leader）和partition follower，注意重点，每个leader和follower对应的在不同的服务器，否则一个服务器挂掉了，则没有任何备份的意义。每个数据都有offset，主要是记录每次消费到哪个位置，方便kafka宕机后从当前位置继续消费。
块是文件系统的抽象，而非磁盘的属性，一般是 Sector Size 的倍数；扇区大小则是磁盘的物理属性，它是磁盘设备寻址的最小单元。另外，内核中要求 Block_Size = Sector_Size * (2的n次方)，且 Block_Size <= 内存的 Page_Size (页大小)。
在单核CPU机器下,也可以支持并发多线程执行代码,这个时候CPU会为每一个线程分配对应的时间片,通过在指定的时间片内执行对应的线程程序代码,时间片一到,线程再继续争抢CPU资源重复上述动作,CPU需要不断地进行来回切换上下文以便能够执行到争抢到资源的线程,开发人员可以在linux系统下通过vmstat查看的context switch,即cs表示上下文
MySQL Galera集群是一种基于同步复制的高可用性和高可靠性数据库解决方案。它是一个多主集群，其中所有节点都是活动的，可以处理读和写操作。在这个集群中，每个节点都是对称的，拥有完全相同的数据副本和相同的读写能力，这使得它具有良好的水平扩展性和负载均衡能力。
在TiDB中（TiDB是一个分布式SQL数据库，其存储引擎TiKV是一个分布式的key-value存储引擎），TiKV使用了RocksDB作为其底层存储引擎，利用RocksDB提供的键值存储与读写功能，以及LSM-tree架构来实现数据的持久化和高效读写。
岗位的破坏和创造通常同时发生，人工智能在改变工作和技能的方式上是否会不同于过去的技术？OECD论坛近期发表文章探讨了这些问题。 岗位的破坏和创造通常相伴而来… 新技术往往会改变工作和技能。新技术带来了新的产品，改变了不同职业的岗位。随着汽车的出现，经济需要更多的装配线工人和更少的铁匠。新技术也带来了新的工作流程，从而改变了工作中的技能。随着复印机的出现，办公室工作人员需要更换墨盒，不再使用复写纸。经济史上有许多新技术引起这种转变的例子。 劳动者们常常担心新技术会破坏旧的工作，而不会创造新的工作。然而，经济
索引能极大的减少 存储引擎需要扫描的数据量 索引 可以把随机IO 变成顺序IO 索引 可以帮助 我们在进行 分组、 排序等操作时，避免使用临时表
大家好，我是二条。一位从事服务端研发的程序猿。 http://mpvideo.qpic.cn/0b2el4aaiaaaleacoqh3grrvax6darpqabaa.f10002.mp4?dis_k
大家好，我是Mandy，现在是一名服务端研发工程师。之前呢，也发过一篇文章关于Redis7系列教程的文章，后来总感觉不太合适。就给删除了。至于为什么呢？
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具，tc命令有三个主要的概念，是qdisc、class和filter，qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc，在控制传输速度的方面大致有两种用法
项目Github地址：https://github.com/redis/redis
作者 | 张甦， 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者，51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验，专注于 MySQL 数据库，对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究，具备非常丰富的理论与实战经验。
摘要：今年除夕当日微信红包的参与人数达到4.2亿人，收发总量达80.8亿个，是羊年除夕10.1亿个的8倍。最高峰发生在00:06:09，每秒钟收发40.9万个红包。但是，红包大战受欢迎的程度和完美支撑
众所周知，EasyNVR可以将局域网/广域网上的海康/大华等网络摄像头由rtsp转换为rtmp、rtsp、hls、flv协议转换，并提供推流服务，可以将拉到的网络摄像头直接转发到流媒体服务器。可以很好的对接对接目前主流的阿里云/百度云/乐视云等等流媒体服务器。
对于稍微数据量大一点的表，如果不适用索引，那么性能效率都会很低；如果绕开了索引，直接进行分区分表，数据库集群读写分离来解决性能问题的话，那么未免也太小题大做了。
本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天 甚至更高后，我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用、高可靠、高性能、高吞吐、安全的运行。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个高性能的键值对存储系统，被广泛用作缓存、消息中间件和数据库。它以其快速的读写能力、支持多种数据结构和丰富的功能而闻名。在这篇博客中，我们将深入了解Redis的概念、安装以及基本使用。
eMCP是相较eMMC更高阶的存储器件，它将eMMC与LPDDR封装为一体，在减小体积的同时还减少了电路链接设计，主要应用于千元以上的智能手机中。
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 – 2010年HBase成为Apache顶级项目 – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
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