Memcached概念： Memcached是一个免费开源的，高性能的，具有分布式对象的缓存系统，它可以用来保存一些经常存取的对象或数据，保存的数据像一张巨大的HASH表，该表以Key-val
记得不久前跟大家大分享了一波个人在平时日常工作、学习、开发、写文字、做视频等过程中，一些好用高效的在线工具和网站，并且把自己的浏览器收藏夹书签离线文件都导出给大家了。
（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应 （2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库
一个HTTP请求的过程 为了简化我们先从一个HTTP请求开始，简要介绍一下一个HTTP求情的网络传输过程，也就是所谓的“从输入 URL 到页面下载完的过程中都发生了什么事情” ●DNS Lookup 先获得URL对应的IP地址 ●Socket Connect 浏览器和服务器建立TCP连接 ●Send Request 发送HTTP请求 ●Content Download 服务器发送响应 如果下到物理层去讲就有点耍流氓了，如果这些你还认可这几个步骤的话，我们就来讲一下这里面存在的性能问题。 ●如果你对DNS
在浏览器里输入网址或者点击链接，网页打开了……这是我们上网时再普通不过的一幕，但是如此简单的表象背后，却隐藏着无比复杂的技术流程。想涨涨知识吗？往下看吧。 一个HTTP请求的过程 为了简化我们先从一个HTTP请求开始，简要介绍一下一个HTTP求情的网络传输过程，也就是所谓的“从输入URL到页面下载完的过程中都发生了什么事情”。 ● DNS Lookup 先获得URL对应的IP地址 ● Socket Connect 浏览器和服务器建立TCP连接 ● Send Request 发送HTT
为了提高系统密集型运算的效率，我们常常会使用到多个进程或者是多个线程，python中的Threading包实现了线程，multiprocessing 包则实现了多进程。而在3.2版本的python中，将进程与线程进一步封装成concurrent.futures 这个包，使用起来更加方便。我们以请求网络服务为例，来实际测试一下加入多线程之后的效果。
Redis是企业级系统高并发、高可用架构中非常重要的一个环节。Redis主要解决了关系型数据库并发量低的问题，有助于缓解关系型数据库在高并发场景下的压力，提高系统的吞吐量（具体Redis是如何提高系统的性能、吞吐量，后面会专门讲）。
一. 为什么会出现docker? 不用说, 肯定是时代进步的产物. 那么, 他为什么能火🔥? 一定是解决了痛点问题. docker也不是一下子就火起来了, 他的火也是有一个过程的, 我们先来看看为什么
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性，缓存可以稍微和数据库偶尔不一致，最好不要做双写。 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后，就会导致系统吞吐量骤降，就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
线上某服务前端负载均衡为Nginx，后端为Java服务，某天突然大量报服务不可用，具体错误如下：
(2) 对于使用like的查询，查询如果是’%xx’不会使用到索引。而’xx%’会使用到索引。
1.为字典的 ht[1] 哈希表分配空间， 这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作， 以及 ht[0] 当前包含的键值对数量 （也即是ht[0].used 属性的值）：
今天测试同学反馈API耗时很长，超过3秒的比例很高。 查看日志发现，小部分请求耗时比较大，约2秒左右，但是比例不高，与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了（进程假死），对请求没有响应，也没有拒绝，重启后问题缓解。 因为第一次出现，没有引起重视。但是过了几个小时候，相同的问题又出现在另外一台服务器上，狗日的墨菲定律。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 （1） 将数据写入/读取速度更快的存储（设备）； （2） 将数据缓存到离应用最近的位置； （3） 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题
项目背景 每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大，一个系统通常
但是看到网络输入和输入流量都不是很高，所以网站被别人攻击的概率不高，后来服务器负荷居高不下，只能保存dump文件进行分析，并一台一台服务器进行重新启动（还好大家周五下班了）
redis适合放一些频繁使用，比较热的数据，因为是放在内存中，读写速度都非常快，一般会应用在下面一些场景，排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
#[ip] #关闭IPV6 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 #[arp系列]，内容太多，详细看http://www.52wiki.cn/docs/jichu/818 #ARP参数，检查一次相邻层记录的有效性的周期。当相邻层记录失效时，将在给它发送数据前，再解析一次。缺省值是60秒。 net.ipv4.neigh.default.gc_stale_time = 120 #定义了对目标地址为本机I
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
来源：https://blog.csdn.net/chang384915878/article/details/86756463
后端们最怕的事情之一就是服务器的负载突然飙升，这可能又意味着一个个夺目Call马上要打过来了。碰到这种情况怎么办，大家第一反应一定是登陆到服务器上，先敲一个top命令看看Load Average吧。今天这篇文章和大家说说怎么看这个“Load Average”。
好久不见阿巩这熟悉的对话框了，作为春节假期的最后一天，一定要上点游戏服务器相关的干货才对得起大家的关注。菜鸟的每日一题系列还会继续不间断更新，新开的游戏服务器相关文章暂定为周更（立个flag）欢迎大家催更。感谢朋友们过去一年的陪伴，新年伊始 It will all be okay，日拱一卒，我们开始吧！
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），只需要从浏览器打开网址即可快速进行开发，还可远程访问云服务器，调用云端资源来进行开发。实际代码都是跑在云服务器中的,对本地资源占用较小。
性能指标有许多项，真正的性能测试也分很多种类，如负载测试，压力测试，稳定性测试等。但对于我们程序员来说，需要清晰无误的理解的指标主要是以下一些指标：
拆分在算法中是一个非常重要的思想，当你的数据集巨大时，你可以按照特定的规则将大数据拆分成小数据集，降低因数据量增长过大带来的问题。
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。
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
昨天和一个前同事聊天，各种吐槽PHP，吐槽Swoole，他认为PHP到处是坑，PHP局限很大。PHP+Swoole不适合做高并发服务器，C+Swoole才是最好的方案。C++有各种数据结构，C++可以开线程，C++可以共享对象。看来有必要好好得说明一下了。
Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
“分段错误可能难以追踪。由于通常没有明确的错误消息，因此可能需要反复试验才能找出问题所在。我试了好久(•́へ•́╬)！大致总结了一下，给大家参考，如果还有其他情况，欢迎大家补充。”
经常收到后台读者发过来同样的问题，看完「开发内功修炼」以后觉得写的不错。问：“飞哥你平时是怎么样磨炼自己的技术能力，并写出这些文章的？另外可否帮推荐几本书更系统地学习一下”。今天干脆就写一篇文章统一回复一下。
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
来源：分布式实验室 译者：黄亮 至今，Java仍旧是用来构建Web应用的最流行编程语言之一 —— 但是它不得不面对诸如Go，Python和TypeScript等新语言的严峻挑战。
前言：近日我司进行云服务商更换，恰逢由我负责新上线的三方调用 api 维护管理，在将服务由阿里云部署到腾讯云过程中，我们压测发现在腾讯云调用京东接口时 TP999 抖动十分剧烈，尽管业务层有重试操作但是超时依然较多，并不满足业务要求…… 接下来针对过程中发现的种种问题我们便踏上了优化之路。
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
伴随着数字化技术的广泛应用，企业业务上云成为大势所趋，企业在服务器等方面的IT成本得以大幅下降。但是追求性价比之路永无止境，企业的长久发展依赖成本的长期优化，对于企业CTO来说，既要潜心提升企业的内功，也要时刻关注业界，尤其是云计算领域的先进技术和模式。
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