`
uule
  • 浏览: 6354392 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 一片神奇的土地
社区版块
存档分类
最新评论
文章列表
  安装pip pip下载地址 https://pypi.python.org/pypi/pip   安装pip [root@localhost mnt]# tar -xvzf pip-7.1.0.tar.gz [root@localhost mnt]# cd pip-7.1.0 [root@localhost pip-7.1.0]# ls AUTHORS.txt? docs???????? MANIFEST.in? pip.egg-info? README.rst? setup.py CHANGES.txt? LICENSE.txt? pip? ????????PKG- ...
IO多路复用之select、poll、epoll详解   I/O多路复用机制(Epoll)  多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉。当有一个或多个流有 I/O事件时,就从阻塞态中唤醒,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。    这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 IO 的时间消 ...
为什么说Redis是单线程的并且这么快   其它开源软件采用的模型   Nginx:多进程单线程模型  Memcached:单进程多线程模型 Redis:单进程单线程     单线程的redis为什么这么快 主要是以下三点 (一)纯内存操作 数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1);   (二)单线程操作,避免了频繁的上下文切换 避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;   多 ...
Redis的Cluster集群搭建   是否使用过Redis集群,集群的原理是什么? Redis Sentinal着眼于高可用,在master宕机时会自动将slave提升为master,继续提供服务。 Redis Cluster着眼于扩展性,在单个redis内存不足时,使用Cluster进行分片存储 ...
Redis的分片机制 Redis集群分片原理 Redis集群方案总结   Redis Cluster搭建高可用Redis服务器集群 Redis Cluster 搭建高可用Redis服务器集群2   为什么Redis集群有16384个槽  CRC16算法产生的hash值有16bit,该算法可以产生2^16-=65536个值。 ...

Redis持久化

redis学习笔记——RDB和AOF持久化一   因为AOF文件的更新频率通常比RDB文件的更新频率高,所以如果服务器开启了AOF持久化功能,那么服务器会优先使用AOF文件来还原数据库状态。只有在AOF持久化功能处于关闭状态时,服务器才 ...

windows kill pid

查看被占用端口对应的PID,输入命令:netstat -aon|findstr "49157",回车,记下最后一位数字,即PID,这里是2720 杀掉进程的命令:taskkill /pid 4 /f 其中 /f 表示强制关闭该进程 tasklist|findstr "2720",回车,查看是哪个进程或者程序占用了2720端口
redis sentinel 哨兵原理,配置和使用 Redis主从复制哨兵模式 Redis进阶实践之十 Redis哨兵集群模式 深入浅出Redis-redis哨兵集群   如果redis哨兵宕机了怎么办   redis 的默认端口是6379 sentinel监听端口,默认是26379   Redis Ping 命令 ...
Redis学习笔记之主从同步(重要) Redis进阶实践之十 Redis主从复制的集群模式 主从两种配置方式的区别   Redis主从复制 1.Master可以拥有多个slave 2.多个slave可以连接同一个Master外,还可以连接到其他的slave 3.主从复制不会阻塞Master,在主从复制时,Master可以处理client请求。 4.提供系统的伸缩性。       在Redis中,用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项,让一个服务器去复制(replicate)另一个服务器,我们称呼被复制的服务器为主服务器(master),而对主服务 ...
布隆过滤器(后面) BloomFilter(大数据去重)   BloomFilter的关键在于hash算法的设定和bit数组的大小确定,通过权衡得到一个错误概率可以接受的结果。 算法比较复杂,也不是我们研究的范畴,我们直接使用已有的实现。 google的guava包中提供了BloomFilter类   1、原理 布隆过滤器的巨大用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景:   网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信) 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆过滤 ...

缓存总结(一)

如何优雅的设计和使用缓存? 缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩 分布式之缓存击穿 阿里P8技术专家细究分布式缓存问题   一、缓存更新 一般来说缓存的更新有两种情况:   先删除缓存,再更新数据库。 先更新数据库,再删除缓存。 这两种情况在业界,大家对其都有自己的看
SQL与NoSQL(关系型与非关系型)数据库的区别 Nosql简介 Redis,Memchche,MongoDb的区别  
总结: Redis相比memcached有哪些优势?   (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型 (2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化数据 (4)Redis支持数据的备份,即master-slave模式的 ...
CAP原则 - 百度百科 分布式CAP定理,为什么不能同时满足三个特性? CAP理论中的P理解   CAP原则指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼。   一、理论 分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 即更新操作成功并返回客户端后,所有节点在同一时间的数据完全一致,这就是分布式的一致性。一致性的问题在并 ...
分布式常见问题   表关联问题 在单库单表的情况下,联合查询是非常容易的。但是,随着分库与分表的演变,联合查询就遇到跨库关联和跨表关系问题。 在设计之初就应该尽量避免联合查询,可以通过程序中进行拼装,或者通过反范式化设计进行规避。   分页与排序问题 一般情况下,列表分页时需要按照指定字段进行排序。在单库单表的情况下,分页和排序也是非常容易的。但是,随着分库与分表的演变,也会遇到跨库排序和跨表排序问题。为了最终结果的准确性,需要在不同的分表中将数据进行排序并返回,并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序,最后再返回给用户。   分布式事务问题 随着分库与分表的演变,一定会 ...
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics