在经过了主机时代，PC时代之后，IT世界正在进入云计算时代。 今天，我们来聊一聊，主流计算机技术是如何进化到云计算时代的。 主机时代，大多数人没有经历过，但PC时代，我们正在经历，所以，我们从PC时代开始讲述，看看技术如何变迁的。 PC刚刚发布的时候，因为其价廉物美。买不起主机，甚至买不起小型主机的企业开始大量采用，开玩笑，就是小型机，当时也要十多万美金呢，加上其他软件和服务成本，换算成人民币不得2-3百万啊，有几个人几个企业用得起啊，所以大小型机都是专门机房
在说分库分表之前,先简单介绍下网站架构,这样有助于理解为何需要分库分表这种技术。因为所有的技术，大多都是因为业务的需要而产生的.
区块链的每个区块，都是用来承载某个时间段内的数据的，每个区块通过时间的先后顺序，使用hash散列值的方式(或者其他方式)将其串连起来，形成了一个完整的分布式数据库，在比特币系统里，这个完整的分布式数据库就是比特币的账本，而里面的每个区块就相当于账本的每一页，hash散列值就相当于账本里的防伪码。 然而，截止目前为止，比特币的区块，仍然还是当初中本聪设计比特币时的区块大小1MB。 这个区块大小1MB看起来好像不大，任何的PC的1MB的空间，几乎可以忽略不计，但你要知道，比特币的每个节点，他都是从比特币第一笔交
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3viafaaaaziahw3c7l5rvbkwdkcvaauaa.f10002.mp4?dis_k=e54fb0f33e4a99b17e5545d
这个系列写到第三期了，实际上POSTGRESQL 的优化和一个核心之一，这就是VACUUM，一个弄不清vacuum，autovacuum的PG 管理员一定是不大合格的PG DBA。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
因为近期互联网直播/点播需求量激增，我们在项目对接时也遇到各种各样关于视频直播和点播的问题。今天就为大家分享一个并发报错的案例。
2019年如果说计算机领域有什么东西很热闹，除了一直都很热闹的人工智能和区块链以外，当属数据库。仿佛一夜之间，数据库领域就遍地开花，各种各样的数据库层出不穷，如同雨后春笋一样冒了出来。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
我是徐杨老师，做数据分析编写SQL是必不可少的一个步骤。所以为了完成理论准备，我们需要学习更多的数据库术语。
在单机的 MYSQL 时代，数据都不会太大，而且网页也是静态网页，一般网站的访问量也小，因此单数据库就完全够用了
给绿皮车换上高铁发动机 火车票订单中心重构 web订单系统，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，高并发从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。 一、高并发的挑战：一定要“快” 在最短的时间里返回用户的请求结果。 建议采用异步写入。 这就是采用“滞后反馈”，就是说当下不用及时处理的事情，一段时间后才需要执行。 过期请求直接丢掉。某个业务请求接口出现问题，响应时间极慢，将整个Web请求响应时间拉得很长，逐渐将W
从事DB 的工作者在工作中，大多都会遇到一些制造数据库的“问题”的开发者，实际上看问题的从多方面来去看，问题的的制造在会加重DBA 的工作，并且添加更多数据库在运行中产生问题的几率与制造数据库运行不稳定的因素，从另一个面来看，如果没有这些“可爱”的问题制造者，DBA 的工作是枯燥和乏味的，没有成就感的。今天就来捋一捋DB 在工作中，会遇到一些有意思的开发者。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
1.先分析用户感觉慢的痛点主要是在哪些场景。 一般表现为某个页面的从点击行为打开，到渲染完毕，用户可以正常操作的时间太长了
作者 ｜ Miloslav Voloskov 译者 ｜ 平川 策划 ｜ 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则：使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置，就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先，要针对工作选择合适
一条SQL语句，正常执行的时候特别快，但是有时变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且支持时间还很短。
随着国外 VPS 越来越便宜，很多站长为了性价比都把网站转移到了大陆以外的地区，比如使用美国 VPS、日本 VPS、韩国 VPS、台湾 VPS。不过考虑到网站主要面向国内访客，就需要提高访问速度，所以今天魏艾斯博客说一下如何使用DNSPOD和腾讯云 CDN加快网站访问速度的教程。
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
我们都知道，IPv4中的IP地址的数量是有限的(所以现在都在搞IPv6)，每次把一部分地址分配出去，那么就意味着能够用来分配的IP地址就更少了，而且随着现在手机，电脑等的快速发展，如果每个手机或者电脑都要求一个IP地址，那么显然IP地址是不够用的。
连接池在编程中并不少见,链接数据库,redis等操作都需要连接池,否则就会出现并发问题,如果每次操作都建立一条新的链接将会大大消耗资源,笔者也是在使用thrift-Clinet链接Service端使用的时候出现了并发问题,然后找到了一个通用的连接池的库在这里分享给大家.
连接池在编程中并不少见,链接数据库,redis等操作都需要连接池,否则就会出现并发问题,如果每次操作都建立一条新的链接将会大大消耗资源,笔者也是在使用thrift-Clinet链接Service端使用的时候出现了并发问题,然后找到了一个通用的连接池的库在这里分享给大家. 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn go-commons-pool-Github地址:github.com/jolestar/go-commons-pool 1.连接池 在使用之前我们需要先了解清楚连接池的概念,总结下来连接池主要解
中国已经开始逐步进入万物互联的社会。在2G时代我们通过电脑和世界相联，在3G和4G时代智能手机成为联接的重要媒介，那么在5G和云的时代，万物互联已经深入了我们的生活、工作中。
效率 一个一个地处理数据，想想都好麻烦~批量处理才能感受到科技的力量~ 处理大样本数据可能遇到的问题 首先，你可以复习下面的教程10元转录组分析：这次真的是干货了~灰常干 这样你会得到一个linux系统的云服务器然后，你搜索文献发现有个大牛发了一篇文章里面有几百里样本的RNA-seq原始数据，这个数据被共享在了SRA数据库中，老板说，去挖一下看看。你的内心世界，可能是"哈哈，刚刚学会下载mapping+分析，正好配上用场，而且按照Chris小站教程才10元还不贵，珂珂，撸起袖子~~~"然后，结果是"你妹啊
作为移动网络运营商，您如何推动您的收入增长？ 服务提供商面临的三个主要挑战包括：留住现有用户，为新用户提供更好的产品以及对网络进行集中监控和故障排除。更好地了解用户网络流量可提高客户满意度。除了为所有客户提供优质服务外，移动网络运营商还希望特别关注为其带来更多收入的顶级客户。这为他们提供了在当今环境中的竞争优势，因为用户有多个选项可供选择。尽管流量、速度和种类不断增加，但您的现有监控系统如何处理全部流量并为您提供用户感知的可视化？
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
我们都知道现行版本的IP协议是IPv4协议，但由于最开始设计的时候没有考虑到互联网发展如此迅速，导致网络IP地址即将枯竭不够用了，于是推出IPv6协议用于代替IPv4协议，IPv6协议号称可以为全世界的每一粒沙子分配一个IP地址，完全不用再担心网络IP地址不够用了。从去年年底，国家也在大力推进IPv6协议，但随着IPv6时代的到来，IPv6网络下的攻击也开始出现。就在今年年初，Neustar宣称受到了IPv6DDoS攻击，这是首个对外公开的IPv6 DDoS攻击事件。
搞网络通信应用开发的程序员，可能会经常听到外网IP（即互联网IP地址）和内网IP（即局域网IP地址），但他们的区别是什么？又有什么关系呢？另外，内行都知道，提到外网IP和内网IP就不得不提NAT路由转换这种东西，那这双是什么鬼？本文就来简单讲讲这些到底都是怎么回事。
由于建立了很多数据库链接，猜想可能是数据库比较慢，查看数据库这段时间的 SQL 统计，发现数据库并不慢：
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：
还没等我反应过来，一个视频会议电话已经打进来了。作为社畜只能默默放下手机，打开电脑接入会议。
1.上线同步程序：主要负责新老数据库之间的实时同步，分批同步，避免对线上数据库（新库）造成压力 ，验证数据一致，再进行下一步，否则（回滚策略是），修复同步程序，使其新旧库的数据一致
但假设有很多台电脑，那每两台电脑间都需要一条网线来连接，随着设备数量上升，需要的接口数量和线材数量也会越来越多，这是十分不合理的
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 来讲个故事： 资深老舔狗小张今天很兴奋，说什么也要请大家喝奶茶。 因为他说他感觉要跟喜欢的女生小吕修成正果了。 一问为什么。 他耳朵都红了，说"我觉得小吕在暗示我了，她说她喜欢看阿凡达，正好我长得就像阿凡达"。 听了让人皱眉。 他继续说："她说她喜欢射手座，正好我就是" 我挠挠头："行，别说了，懂了。她住上海，你也住上海，你两算是同居了" 他愣了一会，看了看我："别说这种舔狗话，但你说的其实有点道理，上次她让我帮她修电脑，我发现她家的ip是192.168
MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，支持多种类型的数据结构，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。 MongoDB和Redis的区别是什么 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。 2、支持的数据结构 Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。 3、数据量和性能： 当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。 但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。 4、性能 mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。 5、可靠性 mongodb从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性； Redis依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能。 可靠性上MongoDB优于Redis。 6、数据分析 mongodb内置数据分析功能（mapreduce）；而Redis不支持。 7、事务支持情况 Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行；mongodb不支持事务。 8、集群 MongoDB 集群技术比较成熟，Redis从3.0开始支持集群。
代理IP又称代理服务器（Proxy Server）。是一种重要的安全功能，能起到防火墙的作用。
什么是NoSQL，什么是Redis，我们在了解这个系列之前，先来看一下Redis是从何而来？Why redis is needed? 1、单机MySQL年代 在最早的单机MySQL年代，存在着访问量小
前同事他们公司考虑上SAP系统，问我关于SAP私有云版本部署的问题。虽然我一直不太建议将企业核心系统SAP部署在云端，但无奈现在云被大量宣传为数字化转型必备武器，上云就跟得上趋势，导致很多企业在上SAP的时候也在考虑云部署的问题。
编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程，也称为计算机编程语言的代码简称编码。用预先规定的方法将文字、数字或其它对象编成数码，或将信息、数据转换成规定的电脉冲信号。编码在电子计算机、电视、遥控和通讯等方面广泛使用。编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程。解码，是编码的逆过程。
如上输出结果，10.100.122.2就是一个IP地址。这个地址被点分隔为四个部分，每个部分8bit，所以ip地址总共是32位。这样产生的ip地址数量很快就不够用了。于是就有了ipv6，也就是上面结果里面的inet6 fe80::f816:3eff:fec7:7975/64
云硬盘其实不是特别新鲜的事物，它出现时间并不算特别短，而数据库的概念大家应该是比较熟悉的了。但朋友一些朋友会弄混淆两者之间的关系，那么今天就为大家解答一下这个问题，数据库与云硬盘的区别是什么？请看下文介绍。
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库，理论上是没有限制的，每一个数据库可以有上亿的对象，但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个， 超过64个会对数据处理速度造成影响，每一张表建议不超过过1亿条数据。
我们在工作中会有各种疑问，刚开始是对 JDK API 的疑问，对 NIO 的疑问，对 JVM 的疑问，当工作几年后，对服务的可用性，可扩展性也有了新的疑问，什么疑问呢？其实是老生常谈的话题：服务的扩容问题。
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
我们在使用管家婆进销存软件的时候，往往一个账套不够用，需要再增加一个账套做账。但是很多朋友不知道怎么新增账套，今天我们就来详细讲解下怎么新增账套。
解决办法：进入weblogic控制台中–>数据源—>选择对应数据源–>连接池—>最大容量 将最大容量调大一点
不过放心，这篇文章不会只告诉你p2p”是什么“，也不会仅仅告诉你”为什么“，而要深刻探讨它的设计”是否合理“。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
