之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒，今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。 各位从事服务器端开发的同学天天都在开发代码，代码都需要内存。确实了解一下服务器内存硬件是挺有有必要的。...所以我特地找来了一个服务器内存条来。下图是一个 32 GB 服务器内存条的正面和反面图。 可见服务器内存上有很多的黑色颗粒，相比下面的台式机内存颗粒要多很多。...今天我们就专门写一篇文章来给大家解释为什么服务器内存中颗粒更多的原因。...因此总的来说，服务器对稳定性的要求极高，不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...这样单条内存的容量可以做到更大一些。 原因3：LRDIMM 数据信号缓存 另外还有就是对于大内存的服务器，可能 RDIMM 提供的单条内存容量还不够，还需要更大。
MySQL的内存消耗，一般来说包含两种内存。...global级共享内存 session级私有内存 下面我们分别探究一下这两种内存： 1. global级共享内存 包括的内容如下图所示 image.png 执行如下命令，即可查询示例的共享内存分配情况：...一般是global共享内存中占用最大的部分。...2. session级私有内存 session级私有内存，主要是数据库连接私有内存使用，查询命令如下： show variables where variable_name in ( 'tmp_table_size...表示的是binlog 能够使用的最大cache 内存大小。
在客户端通过 redis-cli 连接服务器后（后面如无特殊说明，客户端一律使用redis-cli），通过 info 命令可以查看内存使用情况：info memory。 ?...其中，info 命令可以显示 Redis 服务器的许多信息，包括服务器基本信息、CPU、内存、持久化、客户端连接信息等等；Memory 是参数，表示只显示内存相关的信息。...当这种情况出现时，应该及时排查，如果内存不足应该及时处理，如增加 Redis 节点、增加 Redis 服务器的内存、优化应用等。...如果 Redis 服务器中的内存碎片已经很大，可以通过安全重启的方式减小内存碎片：因为重启之后，Redis 重新从备份文件中读取数据，在内存中进行重排，为每个数据重新选择合适的内存单元，减小内存碎片。...因此必须设法增大物理内存（可以增加服务器节点数量，或提高单机内存），或减少 Redis 中的数据。
the throughput of a Redis instance per number of connections； 图4 Redis不通链接数情况下的QPS 04 Redis为什么可以这么快...主要分为以下几个方面： 图5 Redis为什么这么快-思维导图 4.1 基于内存实现 Mysql的数据存储持久化是存储到磁盘上的，读取数据是内存中如果没有的话，就会产生磁盘I/O，先把数据读取到内存中...图10 embstr和raw数据结构 为什么分界线是 44 呢？...基于以上的内容，我们可以了解到Redis为什么可以这么快的原因： - 纯内存操作，内存的访问是非常迅速的； - 多路复用的I/O模型，可以高并发的处理更多的请求； - 精心设计的高效的数据结构； - 合理的内部数据编码...，对内存空间的高效实用。
那么，让我们深入细节，理解 WebAssembly 为什么这么快的原因。 WebAssembly 或者 JavaScript 来编程并不是一个二选一的情况。...那么它为何能这么快呢？ 如今 JavaScript 的性能是什么状况？ 在我们充分理解 JavaScript和 WebAssembly 之间的性能差异之前，我们需要理解 JS 引擎所做的工作。...抓取 这个过程并没有显示在图中，不过从服务器中抓取文件本来就是需要占用一些时间的一件事。 因为 WebAssembly 比 JavaScript 更为压缩，因此抓取速度也更快。...这意味着在客户端和服务器之间传输所花费的时间更少，特别是在缓慢的网络连接的情况下。 2. 解析 一旦数据到达了浏览器，JavaScript 源码开始解析成一个抽象语法树（AST）。...不需要垃圾回收机制，因为内存都是手动管理的。 这就是为什么在很多例子中，对于同样的任务，WebAssembly 的表现要比 JavaScript 更好。
为什么呢？ 学东西比较快的人，他们的记忆力、理解能力、思维速度通常比较出众，将知识转化为联系和应用的速度较快，因此，他们比较容易理解一个概念，并应用这个概念去解决固有的问题。
相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关...，一般常用的缓存服务器有 Redis、Memcached 等，而笔者目前最常用的也只有 Redis 这一种。...接下来就探讨一下 Redis 是什么，Redis 为什么这么快、然后再探讨一下为什么 Redis 是单线程的？...三、Redis 为什么这么快 1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。...但是，我们已经可以很清楚的解释了为什么 Redis 这么快，并且正是由于在单线程模式的情况下已经很快了，就没有必要在使用多线程了！
Kafka 是比较常用的消息队列，我们都知道 Kafka 的吞吐量很大，即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用...为什么 Kafka 这么快？...image.png 我们在 Linux 上查看内存的时候，经常可以看到 buff/cache，两者都是用来加速 IO 读写用的，而 cache 是作用于读。...DMA 简单理解就是，在进行 I/O 设备和内存的数据传输的时候，数据搬运的工作全部交给 DMA 控制器，而 CPU 不再参与任何与数据搬运相关的事情。
算法的问题描述千变万化，逻辑过程百转千回，往往看得人愁肠百结，而相较之下任何菜谱涉及到的基本元素也就那么些（所以程序员肯定都具有成为好厨师的潜力:D）注意，即便你看了算法的证明，某种程度上还是“背”（为什么这么说...这次忘了倒不是忘了要把两个节点的频率加起来算一个，而是忘了为什么要这么做，因为当时没有弄清霍夫曼为什么能够想到为什么应该那样来构造最优编码树。结果只知其一不知其二。...（事实上波利亚在他的著作《How to Solve it》中举的正是这么个例子） 为什么那么多的算法书，就看不到有一本讲得好的？...说了这么多，有没有可能把霍夫曼编码讲的更好呢？...如果你已经工作，苦于时间有限，我建议你这么做。
那么linux为啥这么受到程序员的热捧。...linux安全性 现在很多服务器都是基于linux框架，包括现在大行其道的安卓内核也是定制版的linux内核。...可见linux之流行广度，linux上面的为什么安全性这么好，首先开源性，带来了系统的安全，因为一旦发现重大的漏洞，开源社区的各大英雄豪杰就会快马赶到来迅速解决，这点是windows和mac比不了的，再牛的工程师也敌不过全球的开源豪杰
否则会向本地 DNS 服务器发请求，这个是联通、移动等运营商提供的每个城市都有的 DNS 服务器。由它去域名服务器发送解析域名的请求，然后把结果返给客户端。...域名是分层解析的，有根域名服务器、顶级域名服务器、权威域名服务器三层，比如 image.baidu.com 会先向根域名服务器发请求查询 com 的顶级域名服务器的 ip，然后再向 com 顶级域名服务器查询...查询到权威域名服务器之后，任意层级的域名都会在这里解析（所以叫权威域名服务器）。看到这个权威域名服务器的时候，不知道大家是否就想到怎么实现 CDN 网络了。...当然，也可以再做一层 CNAME 转发，比如 CDN 的 DNS 服务器把域名解析转给城市的 DNS 服务器，然后城市的 DNS 服务器再根据不同机器的负载情况来返回一台离得近而且负载比较小的服务器的...它的原理就是域名的权威 DNS 服务器把请求转给 CND 的负载均衡的 DNS 服务器，然后根据 ip返回不同城市的 DNS 服务器，再根据负载来选择一台就近的服务器 的 ip 返回。
说实话，我个人是用Jupyter Notebook最多，主要是经常做数据可视化，方便些。
我想要回答这样一个问题：当运行同一个程序时，为什么Python会 比其他语言慢2到10倍？为什么我们无法将它变得更快？...区别于单线程进程，你需要确保当内存中的变量被修改时，多线程不会同时试图访问或者改变同一个存储地址。 当CPython创建变量时，它会预先分配存储空间，然后计算当前变量的引用数目。...这就是为什么在CPython中创造“临时”变量不会使应用占用大量的存储空间——尤其是当应用中使用了for循环这一类可能大量创建“临时”变量的结构时。...Jython没有GIL，因为在Jython中Python线程是用Java线程表示的，这得益于JVM内存管理系统。 JavaScript是如何做到这一点的呢？...a = 1 a = "foo" 在上面这个例子中，Python创建第二个变量的时候用了同样的名字，但是变量类型是str（字符型），这样就对先前在内存中给a分配的空间进行了释放和再分配。
Python 有 GIL Python 是一种“解释型”语言 Python 是动态类型的语言 GIL 现代计算机处理器一般都会有多核，甚至有些服务器有多个处理器。...Python 是不需要你手动管理内存的（C 语言就需要手动 malloc/free），它自带垃圾回收程序。...这么说也不完全对。假如你要用多线程利用多核的性能，那 Python 确实不行。但是假如 CPU 并不是瓶颈，网络是瓶颈，多线程依然是有用的。...Jython 是基于 JVM 的，JVM 没有 GIL，所以 Jython 依然 JVM 的内存分配，它也没有 GIL。 其他语言呢？...动态类型为什么慢呢？每次检查类型和改变类型开销太大；如此动态的类型，难以优化。
怎么让我们的系统更快 随着信息技术的迅速发展，单台服务器处理能力越来越强，迫使编程模式由从前的串行模式升级到并发模型。...并发模型包含 IO 多路复用、多进程以及多线程，这几种模型都各有优劣，现代复杂的高并发架构大多是几种模型协同使用，不同场景应用不同模型，扬长避短，发挥服务器的最大性能。...进程、线程、协程 进程：进程是系统进行资源分配的基本单位，有独立的内存空间。 线程：线程是 CPU 调度和分派的基本单位，线程依附于进程存在，每个线程会共享父进程的资源。...：线程栈空间通常是 2M，Goroutine 栈空间最小 2K； Golang 程序中可以轻松支持10w 级别的 Goroutine 运行，而线程数量达到 1k 时，内存占用就已经达到 2G。...对 M 来说，P 提供了相关的执行环境(Context)，如内存分配状态(mcache)，任务队列(G)等。
Python 在网络爬虫、数据挖掘、人工智能、机器学习、Web开发、金融、运维、测试等多个领域都有不俗的表现，从来没有哪一种语言可以同时在这么多领域大显身手。
为什么第二阶段（混沌之崖）相对于第一阶段（手拉手蜜月期）这么烦人？理解这些会帮助你明白，如果你有上述的相似经历，那完全不是你的错。 大体上，在每个阶段有两个关键因素：资源密度和知识体系。...当知识量累积到阶段三的时候，这个问题更加严重，这也是为什么我们称这种情况为“绝望的沙漠”。...但是，一个人不可能在短短一周，一个月或者一门大学课程里去学会这么多东西。所以，不论别人怎么宣传，一定不要再掉入陷阱！ 一个人需要学习的知识会比我们想象的多得多。...整体回顾这四个阶段的情况 现在我们已经知道了步入编程行业的整个历程，并了解到为什么这么难。...尽量去理解作者为什么这么做。就像你若想成为作家，必须要多读书一样。我们将在即将发布的文章中重点介绍这一点，但是现在请关注他人为解决任意一个微小的问题或项目所编写的程序。 3.从小事入手，不断的做下去。
区域负载均衡设备会为用户选择一台合适的缓存服务器提供服务，选择的依据包括：根据用户IP地址，判断哪一台服务器距用户最近；根据用户所请求的URL中携带的内容名称，判断哪一台服务器上有用户所需内容；查询各个服务器当前的负载情况...用户向缓存服务器发起请求，缓存服务器响应用户请求，将用户所需内容传送到用户终端。...如果这台缓存服务器上并没有用户想要的内容，而区域均衡设备依然将它分配给了用户，那么这台服务器就要向它的上一级缓存服务器请求内容，直至追溯到网站的源服务器将内容拉到本地。 ?...而一般的网站如果服务器在网通，电信用户访问很慢，如果服务器在电信，网通用户访问又很慢。 ...带宽优化，自动生成服务器的远程Mirror（镜像）cache服务器，远程用户访问时从cache服务器上读取数据，减少远程访问的带宽、分担网络流量、减轻原站点WEB服务器负载等功能。
消费者优化 Kafka 的消费者是基于拉模式（pull）的，即消费者主动向服务器请求数据，而不是服务器主动推送数据给消费者。...这样做的好处是可以让消费者自己控制消费的速度和时机，也可以减轻服务器的负担，提高整体的吞吐量。...Kafka 的消费者所实现的功能是比较简洁的，即它们不需要维护太多的状态和资源，也不需要和服务器进行复杂的交互。...这些都由服务器端来负责。Kafka 的消费者只需要关注如何从服务器获取数据，并进行业务处理即可。 6....同步模式下，生产者会等待服务器刷新数据后再返回确认；异步模式下，生产者不会等待服务器刷新数据，而是立即返回确认。 7.
需学习者自己甄别 上面的表格中列出了三种选择方案的最直观比较（表中没有比较购买渠道的便利性比较，随着网络购物的普及，这一点已经不再成为爱好者们需要特别关注的问题），看起来似乎Arduino并没有特别的优势，那么为什么...2005年，意大利 Ivrea 一家高科技设计学校的老师Massimo Banzi为了能给学生们提供一种便宜好用的微控制器平台，与当时在这所学校做访问学者的西班牙籍芯片工程师David Cuartielles
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