- Stream弥补了Redis作为MQ（message queue）技术选型上的不足之处；Redis 5.0发布的Stream相比Pub/Sub模块，Stream支持消息持久化，结合sentinel或cluster使其成为了一个比较可靠的消息队列。尽管我认为它很难成为公司MQ的技术选型产品，但是关于Stream的使用和特性（消费组），仍值得一探究竟。 Stream弥补了Redis作为MQ（message queue）技术选型上的不足之处；Redis 5.0发布的Stream相比Pub/Sub模块，Stream支持消息持久化，结合sentinel或cluster使其成为了一个比较可靠的消息队列。尽管我认为它很难成为公司MQ的技术选型产品，但是关于Stream的使用和特性（消费组），仍值得一探究竟。
- Redis是基于内存存储的key-value数据库，我们知道内存虽然快但空间小，当物理内存达到上限时，系统就会跑的很慢，这是因为swap机制会将部分内存的数据转移到swap分区中，通过与swap的交换保证系统继续运行；但是swap属于硬盘存储，速度远远比不上内存，尤其是对于Redis这种QPS非常高的服务，发生这种情况是无法接收的。（注意如果swap分区内存也满了，系统就会发生错误！ Redis是基于内存存储的key-value数据库，我们知道内存虽然快但空间小，当物理内存达到上限时，系统就会跑的很慢，这是因为swap机制会将部分内存的数据转移到swap分区中，通过与swap的交换保证系统继续运行；但是swap属于硬盘存储，速度远远比不上内存，尤其是对于Redis这种QPS非常高的服务，发生这种情况是无法接收的。（注意如果swap分区内存也满了，系统就会发生错误！
- 令牌桶算法比较简单，它就好比摇号买房，拿到号的人才有资格买，没拿到号的就只能等下次了（还好小编不需摇号，因为买不起！）。 令牌桶算法比较简单，它就好比摇号买房，拿到号的人才有资格买，没拿到号的就只能等下次了（还好小编不需摇号，因为买不起！）。
- 限定用户的某个行为在指定时间T内，只允许发生N次。假设T为1秒钟，N为1000次。 限定用户的某个行为在指定时间T内，只允许发生N次。假设T为1秒钟，N为1000次。
- 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
- Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial是Redis的三大特殊数据类型，其中Bitmaps严格来说不能算一种数据类型。Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial能轻松的解决很多问题，也是大厂面试中经常会考究的知识点。下文详细的讲述了Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial的原理、使用等等。有需要的可以一键三连，如果有什么问题欢迎留言交流…… Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial是Redis的三大特殊数据类型，其中Bitmaps严格来说不能算一种数据类型。Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial能轻松的解决很多问题，也是大厂面试中经常会考究的知识点。下文详细的讲述了Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial的原理、使用等等。有需要的可以一键三连，如果有什么问题欢迎留言交流……
- Rook 项目是一个基于 Ceph 的 Kubernetes 存储插件（后期也在加入对更多存储的支持）。不过，不同于对 Ceph 的简单封装，Rook 在自己的实现中加入了水平扩展、迁移、灾难备份、监控等大量的企业级功能，使得这个项目变成了一个高度可扩展的分布式存储解决方案，提供对象、文件和块存储。 Rook 项目是一个基于 Ceph 的 Kubernetes 存储插件（后期也在加入对更多存储的支持）。不过，不同于对 Ceph 的简单封装，Rook 在自己的实现中加入了水平扩展、迁移、灾难备份、监控等大量的企业级功能，使得这个项目变成了一个高度可扩展的分布式存储解决方案，提供对象、文件和块存储。
- 系统定义 系统定位HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏、车机等多种终端设备。对消费者而言，HarmonyOS能够将生活场景中的各类终端进行能力整合，可以实现不同的终端设备之间的... 系统定义 系统定位HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏、车机等多种终端设备。对消费者而言，HarmonyOS能够将生活场景中的各类终端进行能力整合，可以实现不同的终端设备之间的...
- 作者：小傅哥博客：https://bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、咋，撸个项目？总有粉丝伙伴问傅哥，有没有能上手练习技术的项目，现在学了这么多技术知识、看了这么多设计模式、搜了这么多架构设计，但这些内容都是怎么结合在一起使用的呢？互联网中的项目架构设计是什么样的呢？我该怎么开始学到什么样才能进大厂呢？项目学习意见（收集结果）项目学习意见（收集结果）... 作者：小傅哥博客：https://bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、咋，撸个项目？总有粉丝伙伴问傅哥，有没有能上手练习技术的项目，现在学了这么多技术知识、看了这么多设计模式、搜了这么多架构设计，但这些内容都是怎么结合在一起使用的呢？互联网中的项目架构设计是什么样的呢？我该怎么开始学到什么样才能进大厂呢？项目学习意见（收集结果）项目学习意见（收集结果）...
- 在做性能监控需要收集操作系统一些指标方便分析，如果是多台服务器我们怎么用一个命令批量启动 nmon 收集指标，其实有很多方法比如用 Python、Java 等编程方式，也有最原始 ant 部署工具。 在做性能监控需要收集操作系统一些指标方便分析，如果是多台服务器我们怎么用一个命令批量启动 nmon 收集指标，其实有很多方法比如用 Python、Java 等编程方式，也有最原始 ant 部署工具。
- 一个简单的轻量日志解决方案就是使用ElasticSearch+FileBeats+Kibana去收集分析错误响应数据。 一个简单的轻量日志解决方案就是使用ElasticSearch+FileBeats+Kibana去收集分析错误响应数据。
- 本文首先介绍了分布式架构系统中远程RPC调用服务框架Dubbo的应用架构，分析了DUbbo应用架构中各个组件的作用。然后重点介绍了Dubbo中服务治理相关的负载均衡策略，分析了不同的负载均衡策略各自的特点。最后说明了在分布式项目中服务端级别，客户端级别，服务端方法级别和客户端方法级别的具体负载均衡配置。通过这篇文章，可以了解熟悉Dubbo架构的负载均衡策略和使用方式。 本文首先介绍了分布式架构系统中远程RPC调用服务框架Dubbo的应用架构，分析了DUbbo应用架构中各个组件的作用。然后重点介绍了Dubbo中服务治理相关的负载均衡策略，分析了不同的负载均衡策略各自的特点。最后说明了在分布式项目中服务端级别，客户端级别，服务端方法级别和客户端方法级别的具体负载均衡配置。通过这篇文章，可以了解熟悉Dubbo架构的负载均衡策略和使用方式。
- 本文重点讲解了分布式配置中心的设计原理，着重讲解了分布式配置中心框架SpringCloud Config框架的基本配置和使用方式。基本介绍了分布式配置中心的基础组件，包括Web管理系统，存放分布式配置文件的服务器，ConfigServer，ConfigClient组件。最后介绍了SpringCloud Config框架自动刷新的基本配置方式。 本文重点讲解了分布式配置中心的设计原理，着重讲解了分布式配置中心框架SpringCloud Config框架的基本配置和使用方式。基本介绍了分布式配置中心的基础组件，包括Web管理系统，存放分布式配置文件的服务器，ConfigServer，ConfigClient组件。最后介绍了SpringCloud Config框架自动刷新的基本配置方式。
- 正如这篇文章的标题所问，什么是事务数据库？简短的回答是，它是一个支持全有或全无数据操作的存储系统，通常称为事务。这意味着，如果要执行的某些可能很长的数据操作列表（例如，创建、更新或删除信息）的任何子集因任何原因失败，则所有操作都将被放弃，并且数据库将恢复到任何操作之前的状态。的行动开始了。 正如这篇文章的标题所问，什么是事务数据库？简短的回答是，它是一个支持全有或全无数据操作的存储系统，通常称为事务。这意味着，如果要执行的某些可能很长的数据操作列表（例如，创建、更新或删除信息）的任何子集因任何原因失败，则所有操作都将被放弃，并且数据库将恢复到任何操作之前的状态。的行动开始了。
- 一、概述 概念：是一个可靠的、可伸缩的、分布式计算的开源软件。是一个框架，允许跨越计算机集群的大数据及分布式处理，使用简单的编程模型（mapreduce）可从单台服务器扩展至几千台主机，每个节点提供了计算和存储功能。不依赖于硬件处理HA，在应用层面实现 特性4V：volumn 体量大velocity 速度快variaty 样式多value 价值密度低 模块：hadoop common... 一、概述 概念：是一个可靠的、可伸缩的、分布式计算的开源软件。是一个框架，允许跨越计算机集群的大数据及分布式处理，使用简单的编程模型（mapreduce）可从单台服务器扩展至几千台主机，每个节点提供了计算和存储功能。不依赖于硬件处理HA，在应用层面实现 特性4V：volumn 体量大velocity 速度快variaty 样式多value 价值密度低 模块：hadoop common...
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