JavaScript 中的“定义对象”指的是创建一个包含属性（键值对）的复杂数据结构。对象用于组织和存储相关数据，使其易于访问和处理。
说起来，可能有些小伙伴会不相信，我是第一次用 Redis，真的。因为公司小，业务量小，Redis 根本派不上用场。不过，最近打算把系统升级一下，顺带把当下时髦的技术入个门，“与时俱进”嘛，虽然进的有“一点点”晚（注意双引号）。
上一篇我们一篇搞定了字典，这篇呢我们学习一个与字典非常相似的数据结构 —— 散列表。散列表与字典基本一致，区别是字典存储的 key 是字符串，而散列表是一个数值（哈希值）。
字典（Dict）是一种可变、无序的数据类型；那等等...我们回忆一下，字符串列表元祖是什么样的？
将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。这是对 Python 内置对象归类的一种方式。在有的资料中，还提出了“基础对象类型”的类别，包括整数类型、浮点数类型、字符串类型和布尔类型。所以，根据对象的不同特点，可以有不同的聚类结果。本章中的“容器”，也是一种归类方式，一般认为包括列表、元组和字典、集合（含可变集合和不变集合），前两种对象已经在第4章学习过，这里将开始学习后两种。诚然，读者也可以创造其他的归类方式。
之前我们介绍了Map接口的两个实现类HashMap和TreeMap，本节来介绍另一个实现类LinkedHashMap。它是HashMap的子类，但可以保持元素按插入或访问有序，这与TreeMap按键排序不同。 按插入有序容易理解，按访问有序是什么意思呢？这两个有序有什么用呢？内部是怎么实现的呢？本节就来探讨这些问题。从用法开始。 用法 基本概念 LinkedHashMap是HashMap的子类，但内部还有一个双向链表维护键值对的顺序，每个键值对既位于哈希表中，也位于这个双向链表中。 LinkedHashM
在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。
本文讲解了 Java 中集合类 HashTable 的语法、使用说明和应用场景，并给出了样例代码。
Redis Hash（散列表）是一种 field-value pairs（键值对）集合类型，类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value，你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field，也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
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
之前的7000 字说清楚 HashMap已经详细介绍了 HashMap 的原理和实现，本次再来说说他的同胞兄弟 HashSet，这两兄弟经常被拿出来一起说，面试的时候，也经常是两者结合着考察。难道它们两个的实现方式很类似吗，不然为什么总是放在一起比较。
之所以在这里写下python爬虫常见面试题及解答，一是用作笔记，方便日后回忆；二是给自己一个和大家交流的机会，互相学习、进步，希望不正之处大家能给予指正；三是我也是互联网寒潮下岗的那批人之一，为了找工作而做准备。
一、我们要解决什么问题 二、排序，排序，排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
TreeMap是不是没用过？是的，我也没用过，但是我还是来进行分析它的方法了，因为我要了解一下这个键值对集合的方法有哪些？顺便思考一下它，因为我已经分析过TreeSet这种集合的源码了，如果TreeMap这种键值对集合不分析也不符合我的思考方式，其实对于键值对这种集合的使用场景还是蛮多的这里自己不会说具体的业务是如何做的，但是你可以自己思考思考，所以这里就说到这里，接下来的内容就是TreeMap源码的分析了。
这种方法要求对象及其所有引用类型字段都实现 Cloneable 接口，并且重写 clone() 方法。在 clone() 方法中，通过递归克隆引用类型字段来实现深拷贝。
灰度发布、蓝绿发布、金丝雀发布各是什么意思，可以看这篇http://www.appadhoc.com/blog/product-release-strategy/。
希望这一篇文章能让你对 Map 有更好的理解，或者能够帮你理解 Map 和 WeakMap
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
键值对数据库是数据库形式之中最简单的一种模式，我们可以把它简化的实现为下面两个函数：
键：只能是不可变数据类型，一般是唯一的，如果重复最后的一个键值对会替换前面的，值不需要唯一
当我们在www.a.com这个域下用ajax提交一个请求到www.b.com这个域的时候，默认情况下，浏览器是不允许的，因为违反了浏览器的同源策略。解决方案可以参考笔者的这篇博文：http://www.cnblogs.com/anai/p/4227157.html
上篇文章介绍了 HashMap 在多线程并发情况下是不安全的，多线程并发推荐使用 ConcurrentHashMap ，那么 ConcurrentHashMap 是什么？它的设计思想是什么，源码是怎么实现的？
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mongodb 面试题总结[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
查看历史文章，请点击上方链接关注公众号。 前面两节介绍了ArrayList和LinkedList，它们的一个共同特点是，查找元素的效率都比较低，都需要逐个进行比较，本节介绍HashMap，它的查找效率则要高的多，HashMap是什么？怎么用？是如何实现的？本节详细介绍。 字面上看，HashMap由两个单词组成，Hash和Map，这里Map不是地图的意思，而是表示映射关系，是一个接口，实现Map接口有多种方式，HashMap实现的方式利用了Hash。 下面，我们先来看Map接口，接着看如何使用HashMap，
MapReduce是一种编程模型，其理论来自Google公司发表的三篇论文（MapReduce，BigTable，GFS）之一，主要应用于海量数据的并行计算。
无耻的接受了p猫的py交易，自己也想实验下memcached这个放大攻击 0x01 前言 近日，一种利用Memcached缓存服务器来作为放大器的DRDOS攻击来势汹汹，多家安全机构检测到了这种反射放大攻击，其利用memcached协议，发送大量带有被害者IP地址的UDP数据包给放大器主机，然后放大器主机对伪造的IP地址源做出大量回应，形成分布式拒绝服务攻击，从而形成DRDoS反射。这里利用大佬们的文章，简单实验下攻击过程，因本人能力有限，望各位表哥勿喷。 参考5t4rk大佬的文章： http://blo
"At the end of the day, we can endure much more than we think we can.—— Frida Kahlo"
Kubernetes的名字来自希腊语，意思是“舵手” 或 “领航员”。K8s是将8个字母“ubernete”替换为“8”的缩写。
python中pop()将列表指定位置的元素移除，同时可以将移除的元素赋值给某个变量，不填写位置参数则默认删除最后一位
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
前两篇我们了解到MySQL的整体架构，其分为了四层，包括网络连接层，核心层，存储引擎层，物理层，以及各层的作用。另外还知道了InnoDB存储引擎层的架构，包括缓存池和线程。
很多同学在群里和我抱怨，面试的时候准备的不充分，导致面试结果不理想，也有很多同学苦于没有一份合适的面试指导。
对于Redis，我们业务开发一般都只关心Redis键值对的查询、修改操作，可能因为懒或者只想能用就行，呵呵。很少关心键值对存储在什么地方、键值对过期了会怎么样、Redis有没什么策略处理过期的键、Redis处理过期键又有什么作用？但这些问题却是Java程序员在Redis上进阶的必备知识，不要埋怨Java要学习的系统知识为什么这么多，因为这些确确实实是程序员进阶所必须掌握的。我们往下看看~
在找工作时，匹配度是一个比较关键的指标，就像一个文科生在大学期间没学过任何计算机相关知识，而投了一个计算机相关岗位，那失败的概率很大，也就是匹配度很低。
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写完第一篇，有朋友给我发邮件，说想让我配合实例写会不会更好一些，可是呢，我觉得这就相当于那些北大的什么鸟给无辜的孩子们吃快餐一样，我是坚决反对那样的，知其然不知其所以然，可能你当下可以从那里学点东西然后找到个工作，但是那样的知识体系是不适合我们发展的，当然了，这也是小白的个人观点，毕竟人那什么鸟比我飞的漂亮的多，至于iBatis这东西，说简单不简单，说难不难，很多基础的概念配置的东西，还是很有必要研究一下的，至于他的使用倒是很简单，所以也希望朋友们能真正吃透他，您的功力如何，并不在于您有多么锋利的武器，而在
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一般在面试的时候，经常会被问到关于什么是cookies、session、token，大多数面试官可以通过这几个概念基本上了解到你对接口请求方面是否了解或者工作中掌握的熟练程度。
HashMap是日常开发中经常会用到的一种数据结构，在介绍HashMap的时候会涉及到很多术语，比如时间复杂度O、散列(也叫哈希)、散列算法等，这些在大学课程里都有教过，但是由于某种不可抗力又还给老师了，在深入学习HashMap之前先了解HashMap设计的思路以及以及一些重要概念，在后续分析源码的时候就能够有比较清晰的认识。
最顶级是InputFormat抽象类 ，该类定义了两个方法，方法getSplits是负责切分输入文件(们)的，把很多的输入文件(们)切分成很多的输入分片，切分规则就是在这里定义的，每个InputSplit对应一个Mapper任务。方法createRecordReader是负责把getSplits生成的很多InputSplit解析成键值对的。InputFormat中的方法getSplits负责拆分输入文件的，方法createRecordReader负责把拆分的数据解析成键值对。这是从两个不同的角度设定的方法，职责不同，功能不同。方法getSplits的返回值是InputSplit的集合。抽象类InputSplit表示每个Mapper任务将要处理的数据，是二进制的，
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：Redis的基本数据类型有：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 哈希表是个啥？ 小白： 庆哥，什么是哈希表？这个哈希好熟悉，记得好像有HashMap和HashTable之类的吧，这是一样的嘛？😊 庆哥： 这个哈希确实经常见😂，足以说明它是个使用非常频繁的玩意儿，而且像你说的HashMap和HashTable之类的与哈希这个词肯定是有关系的，那哈希是个啥玩意啊，这个咱们还是得先来搞明白啥是个哈希表。😎 我们看看百科解释吧： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说
MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本 关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库)就为此而生 ---- 与Mysql相比,Mongodb简单极
查看历史文章，请点击上方链接关注公众号。 57节介绍了字节流， 58节介绍了字符流，它们都是以流的方式读写文件，流的方式有几个限制： 要么读，要么写，不能同时读和写 不能随机读写，只能从头读到尾，且不能重复读，虽然通过缓冲可以实现部分重读，但是有限制 Java中还有一个类RandomAccessFile，它没有这两个限制，既可以读，也可以写，还可以随机读写，它是一个更接近于操作系统API的封装类。 本节，我们介绍就来介绍这个类，同时，我们介绍它的一个应用，实现一个简单的键值对数据库，怎么实现数据库呢？我们先
etcd 是一个分布式键值存储系统，常用于配置管理和服务发现。以下是一些常用的 etcd 命令和简要总结：
NoSQL 数据库和关系型数据库在数据存储、处理方式上有显著的区别，主要体现在数据模型、扩展性、数据存储方式、事务支持、查询能力等方面。NoSQL数据库主要适用于大数据和实时的网络应用，而关系型数据库适用于需要复杂事务支持的应用系统。
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