U是一种表示服务器外部尺寸的单位，是unit的缩略语，一般只有机架服务器使用该单位。服务器的厚度以4.445cm为基本单位。所谓“1U的PC服务器”，就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。
我们知道redis的键和值都是以redisObject的形式保存的，而键总是一个字符串对象，而值则可以是字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象或者有序集合对象的其中一种。我们执行TYPE指令可以查看键对应的值的属性：
zooKeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。
使用url实现会话跟踪技术 : 在URL中添加用户会话的信息作为请求的参数，或者将唯一的会话ID添加到URL结尾以标识一个会话。
4、查看有多少个php-fpm执行 ps -fe |grep "php-fpm"|grep "pool"|wc -l
Redis是一个非常火的非关系型数据库，火到什么程度呢？只要是一个互联网公司都会使用到。Redis相关的问题可以说是面试必问的,下面我从个人当面试官的经验，总结几个必须要掌握的知识点。
上一篇文章详细讲解了 HTTP 的相关原理，我们已经了解到了 HTTP 具有非常优秀和方便的一面，然而，HTTP 并非一个安全的协议。大家平常浏览网页的时候应该也能注意到，使用 HTTP 协议的网站，浏览器都会认定这是一个不安全的网站，提醒用户注意防范（即便这是我们学校的选课系统）。
随着虚拟化，Redis,BDB内存数据库等应用的普及，现在越来越多的服务器配置了大容量内存，拿DELL的R620来说在配置双路CPU下，其24个内存插槽，支持的内存高达960GB。对于ECC,REG这些带有纠错功能的内存故障检测是一件很头疼的事情，出现故障，还是可以连续运行几个月甚至几年，但如果运气不好，随时都会挂掉，好在linux中提供了一个edac-utils 内存纠错诊断工具，可以用来检查服务器内存潜在的故障。
前几天有一位知识星球中的同学讲了他目前的状况，希望咨询一些未来发展的问题，感觉应该和许多想要去好一点大公司的求职者有一些共性建议：这位同学目前是专升本，专科大三下半年在小公司实习过，从专科大三实习到去年9月入学现在的本科学校，期间一直在兼职接单，做过很多项目，自己也有一直在学习，但是学习的很散（基础的东西很薄弱、知识体系很散东一点、西一点），目前希望能够去一个好点的大公司。对大项目架构、设计模式什么的一窍不通。app 大多数JAVA层的都能解决，so层算法还原不行，只能frida-rpc，web 可以解决少部分加密，风控解决不了只会普通的用iP去怼。
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，通俗的来讲就是基于内存的高性能K/V数据库。 Redis 作为一个key—value储存系统。支持储存的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希散列）。
什么是Redis Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API的非关系型数据库。 传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql（Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称） 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。
任何计算系统都可以被描述为一系列执行动作Action的序列，一个动作有关系统中状态改变。例如，读取一个文件到内存中，修改内存中的文件内容，或者将新的内容写入文件中，这些都是一个文本编辑器软件系统的相关操作。
Copy过来一段介绍Apache Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。官网：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
公司更换了新的服务器,需要把原先的gitlab迁移到新的服务器上. 1.迁移准备工作和思路:从a服务器迁移到b服务器,由于Gitlab自身的兼容性问题，高版本的Gitlab无法恢复低版本备份的数据,需要注意在b服务器部署和a服务器一样版本的gitlab,部署好环境后开始备份和数据迁移.关于gitlab服务器部署请参考我的 另一遍文章:http://www.cnblogs.com/wenwei-blog/p/5861450.html 查看gitlab版本的命令: gitlab-rake gitlab:e
Redis应该算面试中必问的一个知识点，但是发现很多童鞋并不熟悉这块，这篇就常见的一些问题做一些整理，有不对的地方欢迎留言指正！
这是一个常见面试题，值类型(Value Type)和引用类型(Reference Type)有什么区别？他们性能方面有什么区别？
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
这段时间服务器被大量攻击,有sql注入,有暴力破密码,有利用image漏洞的,最严重的导致访问我网站会被重定向,忍无可忍,彻底重做整个站点.本次完成将apache改为nginx,做了各种优化还有服务器迁移的事情,比较复杂.
一致性hash理解 白话概述： 比如说存储图片，有10台服务器用来存储，对图片名进行hash(pic_name)%10得到的值就是图片存放的服务器序号。这是正常的hash算法分散图片存储。但是有一天，你觉得服务器不够了，需要加几台机器扩容存储。这时候，假设加了10台，变成20台，那么原先譬如11%10=1现在11%20=11，则存取图片会跑到11号服务器，如果仍旧用原来的算法，那所有图片几乎都要重新移动位置，这明显非常消耗性能。 一致性hash就是为了解决这一问题，它建立了hash环的概念，2^32个点，
以前我的不喜欢用 Linux 系统，什么目录啊，文件啊，权限啊，都得命令操作，入门难度较大。但是一旦熟练起来，真不想再去用 windows 了。再加上 shell 脚本，那才叫如虎添翼啊，真的是见识到了什么才是性能，什么才是自动化。
过去十多年来，英特尔在服务器市场方面一直处于领先地位，其每年推出的至强处理器几乎已经等于服务器、数据中心的代名词。但是，在英特尔不断延迟其 10 纳米芯片制造工艺之后，外界开始议论纷纷，最终也让其他厂商有机会在数据中心计算市场CPU领域向其发起挑战。 展望 2022 年，数据中心计算领域比十年前要丰富精彩得多。AMD重返市场，创造出具有竞争力的 CPU 和 GPU，并且如果一切顺利，它将在今年第一季度末收购 FPGA 制造商 Xilinx。（2020 年 10 月AMD宣布将以350 亿美元收购 Xilin
流行的大数据技术有Hadoop, Storm, Hive、Spark等，这些都是大集群方案，适合有海量规模数据的巨大企业。实际上，流行的大数据技术通常也源自这类头部互联网企业。很多场景下，数据虽然也很多，但小集群甚至无集群就足够处理，远没多到这些巨大企业的规模，也没有那么多的硬件设备和维护人员。这种情况下，就需要轻量级的大数据技术了。
redis是内存中的数据结构存储系统，一个key-value类型的非关系型数据库，可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型，比较容易解决各种问题，因此redis可以用来作为注册中心，数据库、缓存和消息中间件。Redis的Value支持5种数据类型，string、hash、list、set、zset（sorted set）;
在常见的分布式系统中，总会发生诸如机器宕机或网络异常（包括消息的延迟、丢失、重复、乱序，还有网络分区）等情况。
哈希算法也叫散列算法, 不过英文单词都是 Hash, 简单一句话概括, 就是可以把任意长度的输入信息通过算法变换成固定长度的输出信息, 输出信息也就是哈希值, 通常哈希值的格式是16进制或者是10进制, 比如下面的使用 md5 哈希算法的示例
redis中的五种常用类型分别是string,Hash,List,Set,ZSet。
首先，服务器上用的是私有的操作系统和数据库，所谓私有，并不是完全自己写，而是说，全部都是进行私有化改造过的，一般使用开源的操作系统和数据库进行改造，比如说操作系统使用free bsd的改，数据库使用mysql的改，网站服务器数量上百时开始实施这个工程的网站比较多，费用是很重要的一方面原因，但更重要的是安全因素。防火墙不仅昂贵，而且会严重降低效率，所以他们一般不会考虑。 改造操作系统的时候，除通信所需的一些命令文件保持原名外，很多命令文件连文件名都换掉(有人认为这是小花样，呵呵)，大量功能被重写，黑客即使拿到权限坐在服务器面前，也取不到数据。
来源: https://www.toptal.com/big-data/consistent-hashing
文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档。
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
随着远程协作工具在各行业被广泛应用，并且很多企业都宣布将远程办公作为一种常态化的协作模式，这就意味着如视频会议等远程协作办公产品的普及性已经提升到了企业战略的高度。也令企业对视频会议软件或平台的安全性越发重视。
随着大数据时代的来临，数据量不断增长，传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂，难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线，用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术，由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展，Hadoop 已经被广泛接受，不仅直接应用于数据计算，还发展出很多基于它的新数据库，比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群，为此，开发者实现了很多复杂
VMware中三种网络连接的区别 1、概述 2、bridged（桥接模式） 3、NAT（网络地址转换模式） 4、host-only（主机模式） 5、replicate physical network
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
Ajax的核心是XMLHttpRequest对象(XHR){内置对象},XHR为服务器发送请求和解析服务器响应提供了接口,能够以异步方式从服务器获取新数据
String类型是最简单的类型，一个key对应一个value，项目中主要利用单点登录中的token用string类型来存储；
视图可以是一个有用的方法来隐藏开发人员的复杂性，但可能会导致问题。 使用视图很容易编写明显简单的语句，最终可能导致极其复杂的SQL被发送到服务器。 DBMS_UTILITY.EXPAND_SQL_TEXT过程展开对视图的引用，将它们转换为原始语句中的子查询。 一个简单的例子如下所示。
java.net 包中 J2SE 的 API 包含有类和接口，它们提供低层次的通信细节。你可以直接使用这些类和接口，来专注于解决问题，而不用关注通信细节。
Dridex也称为 Bugat 或 Cridex，可以从失陷主机上窃取敏感信息并执行恶意模块（DLL）的木马。
随着云计算的大力发展。通过结构优化来提高软件性能，在软件研发中受到越来越大的重视。
超详细讲解在Windows Server 2008 R2中安装SQL Server 2012集群过程步骤，图文并茂。
我们使用的计算机的全称叫电子计算机，前面有电子两个字，这说的是整个计算机中的核心元器件基本上都是电子单元组成的。但机械硬盘却是一个特殊的例外，它更多是用机械技术做出来的一个产品。当把带有机械技术基因的磁盘搭到计算机，尤其是再应用到服务器领域的时候，暴露出了机械技术的两个严重问题：
给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构，有白板可以把下面的图画一下，图片来源于网络。
1.单一职责原则规定一个类有且仅有一个理由使其改变。换句话说，一个类的边界和职责应当是十分狭窄且集中的。我很喜欢的一句话"在类的职责问题上，无知是福"。一个类应当做它该做的事，并且不应当被它的任何依赖的变化所影响。
1.单一职责原则规定一个类有且仅有一个理由使其改变。换句话说，一个类的边界和职责应当是十分狭窄且集中的。我很喜欢的一句话”在类的职责问题上，无知是福”。一个类应当做它该做的事，并且不应当被它的任何依赖的变化所影响。
CAP定理又叫布鲁尔定理，这个定理告诉我们在一个分布式系统中，不可能同时满足下面三点：
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
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