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。
HashMap 的遍历方法有很多种，不同的 JDK 版本有不同的写法，其中 JDK 8 就提供了 3 种 HashMap 的遍历方法，并且一举打破了之前遍历方法“很臃肿”的尴尬。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
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。
对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。
监测内存回收情况；同时监控各涉及系统的处理能力, 判断tomcat8的性能是否优于tomcat7，是否满足现网实际业务需求.
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？
Redis 是一个key-value存储系统。和Memcached类似，但是解决了断电后数据完全丢失的情况，而且她支持更多无化的value类型，除了和string外，还支持lists（链表）、sets（集合）和zsets（有序集合）几种数据类型。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
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。
前几日，Redis 创始人 Antirez 在他的个人博客上宣布将结束自己的 Redis 之旅！
原文地址：https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk
如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言，
那结合到我们编程中来道理也是一样的,在一些特定场景，一些特定的资源是有限的。（比如库存等）这个时候我们要加上锁，其实可以理解成钥匙,有锁钥匙的人才能走下面的流程
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。
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
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7，8.0基准性能比较，Mysql8.0主主配置
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括Ha
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
是指查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据，也不会直接写入缓存，每次请求都要去查数据库。可能导致数据库挂掉，这种情况大概率是遭到了攻击。
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。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
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)
keys：全量遍历键，用来列出所有满足特定正则字符串规则的key，当redis数据量比较大时，性能比较差，要避免使用 scan：渐进式遍历键 SCAN cursor [MATCH pattern]
最近好多小伙伴问我，说：有没有什么好基础开发平台用于后端管理的开发和应用于，比如可以做小程序的服务端来使用啊，或者是做基础的应用服务来提供一些简单的服务。问我能不能从开发的角度给他们推荐一些框架或者给他们一些相关的建议。其实想学学这些服务端框架的开发，或者想从这些框架的基础上开发自己的应用和服务。其实确实是现在用springboot做服务端的项目越来越多，springboot确实比较稳定、性能比较好，开发出来的工程可以部署到比较通用的系统中。大家可以下载源码进行学习和参考使用。但现在市面上的基础开发框架确实很多，开发者做的也是五花八门、各种各样的基础开发框架都有。让我们初学者在选择的时候非常感觉困难。
综合所述：我们需要构建 L1 Caffeine JVM 级别缓存 ， L2 Redis 缓存。
redis持久有两种形式，RDB，AOF俩种，RDB是一种快照的方式来存储的，这也是redis的默认的持久化方式，每隔一段对数据进行一次存储，默认是15S。
先通过统计网站访问数量得场景来理解基数得概念。例如，在10分钟内，user1点击了3次某网站得页面，user2点击了4次，user3点击了2次，user4点击了5次。虽然油多次点击事件，但是访问者的基数是4，也就是说基数集合里面不包含重复的元素。 通过Redis的HyperLogLog对象能高效地统计基数。在其他统计基数地场景里，元素地数量和内存地消耗量是成正比地，但在redis里每个HyperLogLog对象大概只需要用12KB地内存就能计算
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
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。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351965263
腾讯云玩转Stable Diffusion 模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
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
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：
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。
为此我做了非常多的准备，最终顺利拿到offer，特分享一下这次的5轮技术面真题，以及一份阿里P7师兄整理的4月份各部门面试题，希望能够给一些正在面试阿里或计划面试大厂的朋友提供帮助。
技术干货 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 2、使用 Vue2 和 Yii2 进行前后端分离开发 3、 SSM (十一) 基于 dubbo 的分布式架构 4、五大理由从 Python 转到 Go 语言 5、软件的复杂性: 命名的艺术 技术分享 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 在SpringMVC中主要是围绕着DispatcherServlet来设计，可以把它当做指挥中心。这里先说明一下SpringMVC文档给出的执行流程，然后是我们稍微具体的执行流程，最后是流程大致的源码跟踪。 2、使
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
日常开发中，我们在创建mysql索引的时候经常有两种选择，BTREE和HASH,但其实很多同学不清楚到底BTREE和HASH有什么区别，当然如果不深入去了解很多觉得差不多，其实这个差别还是挺大的。如下表格。
Redis 是完全开源的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 数据库。
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。
不同的Nosql，其实应用的场景各有不同，所以我们应该先了解不同Nosql之间的差别，然后分析什么才是最适合我使用的Nosql。 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，sqlserver一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这
Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，ora
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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。
List转成字符串的总结的应用场景非常广泛，可以用于字符串拼接、数据处理和存储、显示等方面。它还可以用于格式化输出，以及将列表数据导出到文本文件等。
优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
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