随着互联网技术的飞速发展，云技术也已经到了一个火爆阶段。最近几年许多大品牌推出了一些高智能的云产品，包括云服务器，云硬盘等等。这些云产品的出现革新了传统的服务器和硬盘市场，给互联网以及网站建设系统带来更大的便利。云服务器硬盘和内存有什么区别呢？
当今互联网时代，用户对网站性能和加载速度的要求越来越高。作为前端开发人员，了解和实施适当的缓存策略是确保优质用户体验的重要一环。想象一下，您正在访问一个网站，页面加载缓慢，图片无法显示，样式丢失，这种情况不仅影响了您的心情，也可能让您转而寻找其它更快速稳定的同类型网站。
4.1 缓存与速度 这里所说的动态内容缓存是自行实现的缓存机制，包括整页缓存、局部缓存、数据缓存等。 缓存的目的是把花费昂贵开销的计算结果保存起来，以后需要的时候直接取出，避免重复的计算，一切缓存的本质都是如此。 CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器，它的容量不大，但交换速度高于内存，CPU把频繁交换的数据放在缓存中，以后需要的时候直接从缓存中读出，从而避免访问速度较慢的内存。 缓冲(Buffer)的目的在于改善各部件速度不匹配的问题。例如：用户态空间的数据写入磁盘时
一般大家说到购买工作站或服务器时，都一致强调购买ECC内存。那么它和普通内存有什么区别，有必要购买ECC内存吗，今天小编给大家介绍一下有关ECC内存的知识，希望对大家能有所帮助！
https://www.cnblogs.com/lingyejun/p/7898873.html
单核时代只有一个CPU，多线程嗷来回的进行上下文切换，损耗很大，计算机的性能提升不起来。后来有了多核时代，终于可以实现并行运行。如果在这里更好的应用线程压榨CPU的性能，成为了我们挑战的目标。
原文链接：http://www.cun-xu.cn/index.php/2018/12/26/浏览器缓存/
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了，然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况，也就是
由于Redis主线程是单线程的，所以会存在慢查询会导致redis请求延时，可以参考：
今天我们来聊聊缓存这个话题，看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容：
答：分布式的核心就一个字：拆。只要是将一个项目拆分成了多个模块，并将这些模块分开部署，那就算是分布式。
通过三地址代码序列生成计算机的目标代码,在生成算法中,对寄存器的使用顺序为:寄存器中存有 > 空寄存器 > 内存中存有 > 以后不再使用 > 最远距离使用
这几天给客户写一个辰龙棋牌的抢座挂，客户要求抢座位时需要给桌子设置密码。本来觉得是个比较简单的时，可能改改内存就可以了。经过分析，找到了保存桌子密码的内存地址。开始查看“什么代码访问了该地址”，奇怪的发现：进入桌子时，游戏并不会读这处内存，而只有在游戏房间里设置这个密码时才会读写。本人第一次做这种东西，没有经验，所以开始胡乱想象：难道是把密码保存在硬盘文件或者注册表了？经过各种分析、查找、监控，发现密码既没有写入文件，也没有写入注册表。最后经过各种折腾，发现这个棋牌游戏的房间设置是保存在游戏服务器的（真是坑
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用，然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后，总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法，并提供了一些最佳实践。
不管在什么编程语言里面，读取和写入都是我们程序最普遍的操作，在单线程的程序里面我们可能不关注线程的读写问题，但是一旦到多线程的环境下，读和写就会变得非常敏感。Java内存模型实际上是定义了在多线程环境下使用读和写操作结果一致性的问题。这个模型在JDK5中通过JSR-133议案进行了修订。
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式，开源的，分布式协调服务，他提供了一组简单的原生接口，分布式应用可以基于它实现，高水准的同步，集群，配置管理和命名服务。它基于开发，使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现，可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此，它是使用的是一种
当某一个硬件要读取数据时候，会首先从缓存中查找数据，如果有，直接将数据返回，如果没有再从内存中获取数据。缓存获取数据的速度远比内存快。所以HTTP请求都采用缓存的策略，避免重复请求服务器，增加服务器压力。
什么是反向代理？ 在介绍“反向代理”之前，首先要介绍一下“正向代理”的概念。 1.什么是正向代理？ 在NAT技术(Network Address Translation)出现之前，所有主机无法直接与外网相连，要想上网，需要连接到一台能够访问外网的Web服务器，再通过这台服务器访问外网。而这台Web服务器就叫做“正向代理服务器”。 现在的“翻墙”技术也是如何，我们把请求发给一台可以连接外面世界的Web服务器，由它转发我们的请求，再将结果返回给我们。这台Web服务器就是“正向代理服务器”。 综上所述：正向代理服
3计帐(Accounting)：记录用户对各种网络服务的用量，并提供给计费系统。整个系统在网络管理与安全问题中十分有效。
强缓存是指在缓存期间，请求不会发送到服务器，浏览器直接返回缓存结果，需要设置 Header：
在前面解决了人工服务网站渗透测试的缺点，工作效率、多次重复、忽略等难题后，也使我们能从原先对1个APP的安全系数提升到接口技术参数级別。这里边简单化了原先人工服务网站渗透测试时搜集资产和寻找疑是安全风险两一部分工作任务，另外一部分漏洞立即依据数据流量就可以立即明确掉。但因为漏洞的不同形状，依然会存有许多安全风险需要更进一步明确是不是真正存有，这方面的工作效率也需要再次提高。
http://mertensming.github.io/2016/10/19/cookie-session/
关于云桌面服务器的配置要求的问题，相信很多人都是第一次知道或者是接触，今天就让我们来聊聊云桌面服务器的配置要求。
进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存，通常部署在不同服务器上。
官方简介解释到：Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。
最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。
从前有个机构，机构的主人叫做 CPU，这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。
Squid、Varinsh和Nginx都是代理服务器 什么是代理服务器： 能当替用户去访问公网，并且能把访问到的数据缓存到服务器本地，等用户下次再访问相同的资 源的时候，代理服务器直接从本地回应给用户，当本地没有的时候，我代替你去访问公网，我接 收你的请求，我先在我自已的本地缓存找，如果我本地缓存有，我直接从我本地的缓存里回复你 如果我在我本地没有找到你要访问的缓存的数据，那么代理服务器就会代替你去访问公网。 区别： 1）Nginx本来是反向代理/web服务器，用了插件可以做做这个副业
什么是Netty？ Netty 是一个利用 Java 的高级网络的能力，隐藏其背后的复杂性而提供一个易于使用的 API 的客户端/服务器框架。 Netty 是一个广泛使用的 Java 网络编程框架。 Netty is a NIO client server framework which enables quick and easy development of network applications such as protocol servers and clients. It greatly simplifies and streamlines network programming such as TCP and UDP socket server. 'Quick and easy' doesn't mean that a resulting application will suffer from a maintainability or a performance issue. Netty has been designed carefully with the experiences earned from the implementation of a lot of protocols such as FTP, SMTP, HTTP, and various binary and text-based legacy protocols. As a result, Netty has succeeded to find a way to achieve ease of development, performance, stability, and flexibility without a compromise. Netty是一个NIO客户机-服务器框架，它支持快速而容易地开发网络应用程序，如协议服务器和客户机。它大大简化和简化了网络编程，如TCP和UDP套接字服务器。
综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。
最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的API：http://api.xxx.com/hot-news，API 的消费者抱怨说每次请求都要 2 秒左右才能返回结果。
Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。
通常需要有一个可操作的串行控制台，并能将其输出存储到一个文件中。文本格式比图像更受欢迎。如果图像是唯一的方式，如果可能的话，请使用OCR软件将其内容转换为文本。只有在内核日志信息没有被存储到磁盘的情况下才需要串行控制台，例如由于rsyslogd没有运行，或者journald只是将日志记录到内存而不是磁盘上。
导言：运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外，还得对服务器的性能进行优化，让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟（simon）在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
写在前面：大名鼎鼎的Paxos算法我们在前一节已经说过了，有不清楚的可以再度一些其他网页理解一下。Paxos算法是一种没有实现的理论，且太难以理解了，而且难以实现。因此斯坦福大学的两位教授Diego Ongaro和John Ousterhout决定设计一种更容易理解的一致性算法，最终在论文"In search of an Understandable Consensus Algorithm"中提出了Raft算法！
在服务器硬件中，内存是一种至关重要的组件，它对服务器的性能和稳定性起着决定性的作用。特别是在处理大量数据和复杂任务时，高质量的内存可以带来显著的性能提升。然而，在选择内存时，有两种主要类型的内存需要考虑：ECC 内存和非 ECC 内存。这两种内存类型有各自的优点和缺点，选择哪种类型的内存取决于特定的应用需求。
map-reduce 原文：http://blademaster.ixiezi.com/2010/03/27/google-mapreduce%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88/ 问题： 由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成原本简单的运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理。 map-reduce 方案模型 MapReduce编程模型的原理是
我们都希望有人访问自己的 WordPress 网站的时候，可以飞快的看到文章，但是没有下面的这几个基本优化技巧，怎么能实现？
对企业来说，服务器上的数据是非常宝贵，如果数据库丢失了，损失是非常巨大的，因此，企业需对数据进行定期维护服务器安全，以防万一。一般企业都需要每天对服务器上的数据进行备份，而且要将备份数据放置在不同服务器上，数据需要备份，同样需要防盗。可以通过密码保护好磁带并且如果你的备份程序支持加密功能，你还可以加密这些数据。同时，要定好备份时间，通常备份的过程会选择在晚上10点以后进行，到半夜结束。
既然本地缓存有这么多的不足，那能不能把缓存独立出来呢？统一化管理。分布式缓存借助分布式的理念，采用集群化部署，突破单机的容量限制，理论上支持无限扩容。如果数据更新了，只需要调整对应的数据节点分片，不像本地缓存那样，要同时维护很多套副本数据，数据的一致性维护成本比较低。并且容易配备很多服务治理工具，提升系统的高可用、稳定性。支持独立运维。做到专业的人做专业的事。
先看一下Redis是一个什么东西。官方简介解释到：Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订
Kafka的consumer是以pull的形式获取消息数据的。不同于队列和发布-订阅模式，kafka采用了consumer group的模式。通常的，一般采用一个consumer中的一个group对应
我们存入缓存的数据，往往是经过一系列的计算才放如缓存的，而不是从数据库直接读取出来，放入缓存；所以更新缓存的代价往往会比较大。 例如：一分钟内可能修改一个字段100次，然后要将相关缓存的数据计算出来，还要查询其他的字段进行计算，然而这个缓存在1分钟内只被读一次，所以如果这时候更新缓存代价就会比较大，而删除删除的代价就小很多。 业界上大部分是删除缓存，而不是更新缓存
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