之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒，今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情，但是缓存机制却有一个核心的难点，就是——缓存清理。我们所说的缓存，都是保存一些数据，但是这些数据往往是会变化的，我们要针对这些变化，清理掉保存的“脏”数据，却可能不是那么容易。
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
先判断 Etag, 再判断 last-modified. 但是结果会由服务器决策.
不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）、（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）、数据分布式分片方法和数据复制技术（分布式数据复制技术，今天就教你真正分身术），其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
随着云计算、移动通信、IoT的发展，传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限，对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次，由于对象存储的分布式存储的特点，天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景，如备份、归档、文件共享等。
在服务器端程序开发领域，性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而，服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路，这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践，并分为几个部分来说明：
首先必须明确，Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，其他模块仍用了多个线程，并不是一个线程完成了所有功能。 原理上，其采用了利用epoll的多路复用特性，因此可以采用单线程处理其网络请求。
毕竟对于前端来说，优化是躲不开的主题。在看200（cache）和304区别的时候，翻到了雅虎这边归纳出来的准则，虽然是十多年前的东西了吧，但是还是具有参考价值的，因此在原文基础上我进行了一些归纳翻译。
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
服务器CPU，就是在服务器上使用的CPU。目前，服务器CPU按CPU的指令系统来区分，通常分为CISC型CPU和RISC型CPU两类，后来又出现了一种64位的VLIM（Very Long Instruction Word超长指令集架构）指令系统的CPU,而Intel选择称呼他们的新方法为EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computer，精确并行指令计算机）。
假设服务器宕机了，用户就无法访问 我们就必须保证网站稳定的向用户提供7*24小时不间断的服务 哪怕有服务器节点宕机了，依然用备用集确保服务正常访问
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践： 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。
现代电子游戏，基本上都会使用一定的网络功能。从验证正版，到多人交互等等，都需要架设一些专用的服务器，以及编写在服务器上的程序。因此，游戏服务器端软件的架构，本质上也是游戏服务器这个特定领域的软件架构。 软件架构的分析，可以通过不同的层面入手。比较经典的软件架构描述，包含了以下几种架构： 1.运行时架构——这种架构关心如何解决运行效率问题，通常以程序进程图、数据流图为表达方式。在大多数开发团队的架构设计文档中，都会包含运行时架构，说明这是一种非常重要的设计方面。这种架构也会显著的影响软件代码的开发效率和部署效率。本文主要讨论的是这种架构。 2.逻辑架构——这种架构关心软件代码之间的关系，主要目的是为了提高软件应对需求变更的便利性。人们往往会以类图、模块图来表达这种架构。这种架构设计在需要长期运营和重用性高的项目中，有至关重要的作用。因为软件的可扩展性和可重用度基本是由这个方面的设计决定的。特别是在游戏领域，需求变更的频繁程度，在多个互联网产业领域里可以说是最高的。本文会涉及一部分这种架构的内容，但不是本文的讨论重点。 3.物理架构——关心软件如何部署，以机房、服务器、网络设备为主要描述对象。 4.数据架构——关心软件涉及的数据结构的设计，对于数据分析挖掘，多系统协作有较大的意义。 5.开发架构——关心软件开发库之间的关系，以及版本管理、开发工具、编译构建的设计，主要为了提高多人协作开发，以及复杂软件库引用的开发效率。现在流行的集成构建系统就是一种开发架构的理论。
根据文章内容总结的摘要
经典游戏服务器端架构概述（下） 今天将详细说明全服分线模型和全服全线模型，正文如下： 1全服分线模型 一、模型描述 由于多进程服务器模型的发展，游戏开发者们首先发现，由于游戏业务的特点，那些需要
第八章 优化服务器设置 一.MySQL配置的工作原理 1.查找配置文件 在类 UNIX 系统中，配置文件的位置一般在 /etc/my.conf 或者 /etc/mysql/my.conf 中 2.配置语法 配置项设置都使用小写，单词之间用下划线或横线隔开 3.配置文件示例 [mysqld] #GENERAl datadir=/var/lib/mysql socket=/var/lib/mysql/mysql.sock pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid user=mysq
Varnish是一款高性能的开源HTTP加速器（其实就是带缓存的反向代理服务），可以把http响应内容缓存到内存或文件中，从而提高web服务器响应速度。与传统的 squid 相比，varnish具有性
这两个问题可以从很多方面进行优化，今天我就从前端页面部署阶段来优化一下这两个问题。PS：以下内容都基于vue-cli3+。
Ceph是专为在商品硬件上运行而设计的，这使得构建和维护超大规模的数据集群在经济上是可行的。当规划出你的集群硬件时，你需要平衡一些考虑因素，包括故障域和潜在的性能问题。硬件规划应该包括将Ceph守护进程和其他使用Ceph的进程分布在许多主机上。一般来说，我们 建议在为该类型的守护进程配置的主机上运行特定的Ceph守护进程。我们建议使用其他主机来处理使用您的数据集群的进程（例如OpenStack、CloudStack）
回顾网站架构演化历程，当网站遇到性能瓶颈时，第一个想到的解决方案就是使用缓存。在整个网站应用中，缓存几乎无处不在，既存在于浏览器，也存在于应用服务器和数据库服务器；即可以对数据缓存，也可以对文件缓存，还可以对页面片段缓存，对网站性能优化意义重大。
购物网站、网页游戏、APP、物联网等在进行搭建的时候都会由云服务支撑系统，但如何才能够将云服务运行起来呢，自然首先需要了解云服务器的相关运作形式。比如云服务器带硬盘分区吗，一般服务器安装之后是有默认的磁盘进行运作，而云服务器只是数据运作的承载形式不同。而一般安装之后默认是所有系统运行都在C盘，比如下载软件、桌面文件的存放等。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
前言 很高兴认识大家，之前做过很多分享，今天这次终于讲到正题了。因为之前一直讲自动化运维，其实做这么多年运维，自动化运维没干多少年。这几年很多公司各方面机器数量多了，规模大了才开始去做自动化运维。 今天的课题是高性能Web架构之缓存体系，之所以讲这个体系是因为作为一名运维工程师，我们经常会遇到Web站点访问很慢的情况。要解决这个问题，直接找开发，问题也不一定能解决。因为这个问题不仅仅是开发的问题， 这个问题涉及到浏览器从发出请求到响应请求的一系列问题，所有地方都需要一点点摸清楚才能最后找到问题所在。 1、认
很高兴认识大家，之前做过很多分享，今天这次终于讲到正题了。因为之前一直讲自动化运维，其实做这么多年运维，自动化运维没干多少年。这几年很多公司各方面机器数量多了，规模大了才开始去做自动化运维。
很多squid 优化只限于在 squid 参数和系统参数上面的调整。但是这个实在只是细枝末节的事情，只要不是太弱智的配置导致无法缓存，squid的性能不会有太大差距，也就提高10%左右，只有实际的业务针对 squid 进行一些调整，squid 才会真正爆发出他的能量，很多时候有 100%-200% 的提升。
若是有对以下的配置命令有不明晰的，有翻译的VCL手册（见http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98011.htm），可以进行查阅！
昨天博客加了WP Super Cache缓存插件，速度提升明显。使用这类插件可以将PHP动态页面在首次访问时生成html静态页面并存储在硬盘中，当其他访客再次访问时直接读取该静态页面，这样不需要再次通过PHP生成动态页面也不需要再从数据库中读取数据，大幅降低系统资源消耗，且大幅提升了页面打开速度。
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。
一般的业务服务系统大体上就是通过网络远程对DB进行读写。如果流量突然飙大，总有一个资源会遇到瓶颈。按照经验大概出问题地方是DB磁盘io、CPU、带宽、连接数、内存其中的一个或几个。不同的业务，不同的系统设计，出问题的地方会有所不同。如果流量增大数倍，势必某个资源会在瞬间被榨干，然后所有的服务都会“开小差”，引起用户的抱怨。而解决问题的关键，是在问题发生时，尽量减少出问题的资源被访问。 对于这个问题，我这里给出两个回答，一个是应付面试的，一个面向实际的。大家各取所需。 面试中怎么回答 面试官其实就想听到几个术
2、https://www.cnblogs.com/enochzzg/p/11294773.html
SQL注入（SQLi）是一种注入攻击，，可以执行恶意SQL语句。它通过将任意SQL代码插入数据库查询，使攻击者能够完全控制Web应用程序后面的数据库服务器。攻击者可以使用SQL注入漏洞绕过应用程序安全措施；可以绕过网页或Web应用程序的身份验证和授权，并检索整个SQL数据库的内容；还可以使用SQL注入来添加，修改和删除数据库中的记录。
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口，一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求，这样会产生大量的RPC请求，性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据，那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存： 1）面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现，不过这个缓存默认是关闭的，要用得打开。在表的层
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
计算机（Computer）：俗称电脑，是一种能接收和存储信息，并按照存储在其内部的程序对海量数据进行自动、高速地处理，然后把处理结果输出的现代化智能电子设备
索引（Index）是帮助DBMS高效获取数据的数据结构。 分类：普通索引/唯一索引/主键索引/全文索引。
在直播带货app源码的搭建中少不了CDN的支持，还有很多人对于CDN的理解不透彻，小编今天在这里跟大家仔细的讲解一番，根据实际使用情况，我们来了解一下关于直播CDN的技术，直播带货app源码搭建用到的cdn是什么？
最近在学习Redis相关知识，看了阿里的redis开发规范，以及Redis开发与运维这本书。分使用规范、有坑的命令、项目实战操作、运维配置四个方向，整理了使用Redis的21个注意点，希望对大家有帮助，一起学习哈
「原理：」 fork和cow。fork 是指 redis间隔一段时间会 「fork」 一个子进程，子线程将数据写到磁盘上一个临时RDB文件中，当子进程写完临时文件后，将原来的RDB替换掉，这样的好处是可以 「cow（copy-on-wirte）」「优点：」
以下内容来自《C++服务器开发精髓》一书的作者张远龙~~ ---- 亲爱的各位读者，我的新书《C++ 服务器开发精髓》终于终于终于与大家见面了，图书如下： 图书的封面设计很精美，当然内容一定不负众望。因出版社老师要求提供一张照片放到封面上，所以今年6 月1日儿童节去拍了一张，照片拍出来放在下面大家自己看吧。 人到中年，生活不易，没有少年时代那种懵懂与青涩，多了一份厚实与坚定了。一些想做的事情却一步步把它做成了，成为现实。昔日戏言身后事，明朝都到眼前来。所以，梦想还是要有的，还是要坚持的，即使这世界有那
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从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码，longRunningOperations是个很耗时的方法（调用一次要几十秒甚至几分钟），比如：
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