Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面有多个哈希表节点,而每个哈希表节点保存了字典中的一个键值对（key-value）
公司有一个业务场景，需要利用分布在全国各地的一些手机作为代理服务器，为公司某个产品提供代理ip服务。
我们有个项目部署在政务云上，有一个服务器400GB的数据盘最近经常空间爆满，虽然增加了定时清理缓存的crontab脚本，但是随着空间使用的增长，问题并没有解决。
底层是hashmap和双向链表，每一个entry都有一个前项entry和一个后项entry
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
windows下Oracle必须要启动的服务 Oracle ORCL VSS Writer Service：Oracle卷映射拷贝写入服务，VSS(Volume Shadow Copy Service)能够让存储基础设备(比如磁盘，阵列等)创建高保真的时间点映像，即映射拷贝(shadow copy)。它可以在多卷或者单个卷上创建映射拷贝，同时不会影响到系统的系统能。(非必须启动) OracleDBConsoleorcl：Oracle数据库控制台服务，orcl是Oracle的实例标识，默认的实例为orcl。在
传统数据中心中硬件服务器上运行linux，linux用硬件网卡收发包，硬件网卡有broadcom的有mellanox的有intel的等各式各样的，硬件网卡连接到硬件交换机上，硬件交换机有H3C的有cisco的，交换机进行包转发实现服务器之间互通。在云计算环境下，对计算资源进行了切分，服务器上运行的是一个个虚拟机，虚拟机也要有网卡实现互连互通，但虚拟机的网卡不是物理的，是虚拟的网卡，虚拟的网卡连接到虚拟的交换机上，虚拟的交换机对同一个服务器上的虚拟机之间流量进行转发，如果虚拟交换机再连接到服务器的硬件网卡，那么虚拟机就可以和服务器外面通信了。
网上大部分帖子介绍堡垒机抛出的名词太多了，适合拿来写小作文，不适合用来新手入门了解和学习，本篇旨在用最简单的话来让大家知道堡垒机是什么玩意！
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式，HMaster是主服务器，regionServer是从服务器，在集群中可允许有多个regionserver。
This error usually means that PostgreSQL's request for a shared memory segment exceeded available memory, swap space, or huge pages. To reduce the request size (currently 17667276800 bytes), reduce PostgreSQL's shared memory usage, perhaps by reducing shared_buffers or max_connections.
字典在Redis中的作用是非常巨大的，对Redis数据库的增删改查等操作都构建在对字典的操作之上，因此，了解字典的底层实现能让我们对Redis有更深的理解。下面分4个模块讲解Redis的字典实现（基本所有实现细节和重点都会谈到）：
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
Redis变慢排查的上一篇，我们是基于Redis命令为入口，比如命令使用不得当，bigkey问题，以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的，认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
打出jstack文件，通过IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java工具查看如下：
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
水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。
现在，讲最后一块DNS解析域名的原理！这块是重中之重！先介绍linux下一个dig命令，以显示解析域名的过程。为了便于说明，我们来dig一下天猫的过程 dig www.tmall.com
自动售货机是一种全新的商业零售形式，从自动售货机的发展趋势来看，他的出现是技术科技向人力转变的产物，随着科技的发展及人们的生活水平提高，自动售货机市场越来越呈现出多元化及个性化的需求，人们通过自动售货机自助购物，这是一种简单、快捷的方式正在逐渐成为市民的一种新的消费时尚，并且满足人们当今科技高速发展的现代社会追求高品质生活的需要，自动售货机在城市商业区、写字楼大厅、风景区、车站、街道等公共场所的摆设能够美化城市环境，方便群众生活，依然成为城市角落的一道靓丽风景。
今天同事问了我一个问题，nginx和uWSGI的区别是啥？我当时答出了反向代理和静态文件，后来聊到了负载均衡，所以 好好查了下两者的区别。
Redis一共支持5种数据结构，hash是其中的一种，在hash扩容的时候采用的是渐进式rehash的方式。要想深入理解渐进式rehash，首先要了解以下Redis中hash的数据结构。
现有的互联网是在IPv4协议的基础上运行的。IPv6是下一版本的互联网协议，也可以说是下一代互联网的协议，它的提出最初是因为随着互联网的迅速发展，IPv4定义的有限地址空间将被耗尽，而地址空间的不足必将妨碍互联网的进一步发展。为了扩大地址空间，拟通过IPv6以重新定义地址空间。IPv4采用32位地址长度，只有大约43亿个地址，估计在2005～2010年间将被分配完毕，而IPv6采用128位地址长度，几乎可以不受限制地提供地址。按保守方法估算IPv6实际可分配的地址，整个地球的每平方米面积上仍可分配1000多个地址。在IPv6的设计过程中除解决了地址短缺问题以外，还考虑了在IPv4中解决不好的其它一些问题，主要有端到端IP连接、服务质量（QoS）、安全性、多播、移动性、即插即用等。
大年初五送财神，emmm，希望今年暴富，每年都是这么单纯简单的小愿望，没有一次让我实现的。
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
一、如果知道一个文件名称，怎么查这个文件在 Linux下的哪个目录，如：要查找 tnsnames.ora文件
我们都知道Hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。Hbase主要用于海量数据的结构化存储。
在计算机网络中，IP地址和MAC地址是两个最基本的概念。IP地址在互联网中是用于标识主机的逻辑地址，而MAC地址则是用于标识网卡的物理地址。虽然它们都是用于标识一个设备的地址，但是它们的作用和使用场景是不同的。
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
有赞作为"新零售"的软件服务供应商，随着业务的不断发展，从第一批几十家商户到现在300万商家，涉及零售，美业，餐饮，自媒体等众多商家，业务规模以及访问量爆发式增长。一方面给后端数据库带来的影响是服务器数量和DB实例的数据量出现成倍增加。各种业务需求:快速交付实例，慢查询优化以及备份恢复管理等都给DBA的日常运维支持带来更高的要求。另一方面最开始以excel作为CMDB管理数据库实例的纯人肉运维又给高效的数据库运维带来阻碍。
实际上，微信和腾讯云同是腾讯产品，已经提供了10分钟（根据准备资源情况，已完成小程序申请认证）完成小程序开发、部署、发布的方式。当然，实现的是基础功能。但是，可以给学习者很便捷的体验和很好的启发。
hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储
a. 微博推文, 每次限制只能有140个字,如果连接字符很多, 那么可编辑的文字就少了
周五朋友生日，刚吃完饭准备唱歌，接到消息说业务支付失败，问题是银行前置机无法正常和银行建立连接。
毕竟不是全职写文，工作生活之余，遇到自己想写的，又不想随便水一水、或只做一个搬运工，往往需要查阅大量相关知识来吸收、总结、抽离、创新，时间上太紧，难成好作。
服务器上部署了Java服务，出现了OutOfMemoryError，问题应该如何定位? 解决思路 Java服务OOM，最常见的原因为： 有可能是内存分配确实过小，而正常业务使用了大量内存 某一个对象
（以下内容是我从网上查找整理得到的…红色标注为面试提及的，但不一定是我整理的内容）
常用的为：db_datareader（查权限）db_datawriter（增删改权限）db_owner（完全权限）
广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收同一个Topic的全量消息。即每条消息都会被发送到Consumer Group中的每个Consumer进行消费；
附注： 从上述可知，当前云主机的发行版本为CentOS，当然，若是对于系统访问并发高，业务数据量非常之大的话，除了系统前后台代码本身质量优化之外，服务器配置（物理机or虚拟机or云主机）还可选择更高配些！
监狱会见管理中心，是监狱、看守所、戒毒、劳教等监所的一张名片，联系着在押人员及其家属亲人，会见探访对讲、录音、监听系统是一项十分重要的工作，它对于了解服刑人员的思想、稳定其情绪、监控其改造过程甚至对案件的审理、破获都起到非常重要的作用。由于其环境嘈杂、人员流动性大等因素，加上家属和在押人员的焦虑心情，首要要求监狱会见具备清晰的通话音质，稳定持续的可使用性，方便简洁的操作和管理。
《SFKP • 计算机百科》是 SegmentFault 思否编辑部策划的专题内容，面向在 21 世纪冲浪的每一位网友，进行计算机相关知识点的科普与开放讨论。
《Redis设计与实现》读书笔记（二） ——Redis中的字典（Hash） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 字典，又称符号表、关联数组、映射，是一种保存键值对的抽象数据结构。每个键（key）和唯一的值（value）关联，键是独一无二的，通过对键的操作可以对值进行增删改查。 redis中字典应用广泛，对redis数据库的增删改查就是通过字典实现的。即redis数据库的存储，和大部分关系型数据库不同，不采用B+tree进行处理，而是采用hash的方式进行处理。 另外，毫无疑问，redis的hash
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
①中断源发出中断请求; ②判断当前处理机是否允许中断和该中断源是否被屏蔽; ③优先权排队; ④处理机执行完当前指令或当前指令无法执行完，则立即停止当前程序，保护断点地址和处理机当前状态，转入相应的中断服务程序; ⑤执行中断服务程序; ⑥恢复被保护的状态，执行“中断返回”指令回到被中断的程序或转入其他程序。 上述过程中前四项操作是由硬件完成的，后两项是由软件完成的。
随着公司测试开发的环境数量需求愈来愈大，原本的服务器资源也愈发紧张。在2020年末之际，公司迎来了新的三台华为RH1288 V2服务器；运维小生在这里记录一下此服务器如何配置RAID卡。
俄乌军事冲突恶化后，俄罗斯就受到「金融核弹」的制裁， SWIFT 支付系统将断开与俄罗斯多家银行的连接。
在Intel最新至强Sapphire Rapids处理器中有个新的feature引起了我的注意，它叫SIOV。
我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。
It's up to you how far you go. If you don't try, you'll never know!
前面我们介绍了使用 Memcached 内存缓存来提高 WordPress 站点速度，虽然感觉介绍得非常清楚，但是还是有很多小伙伴还是会碰到问题，今天就把其中的常见的问题整理到一起发布，方便大家查看和 Debug，也欢迎收藏和分享该文，帮到更多的人解决问题。
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