在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
EasyNTS作为视频上云网关，具备视频组网、远程运维等功能，上线前会经过研发部-测试部-项目部多重测试，在这个过程中不断完善产品。虽然EasyNTS目前已经上线，但是我们的测试并没有停止，近期就在测试时发现，在进入EasyNTS视频组网服务一段时间后，切换页面会变得卡顿。
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
有位工作五年的小伙伴面试被问到JVM相关的问题，说请你谈谈你对JVM中主要GC算法的理解，我给大家分享一下我的理解。
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
随着php脚本语言使用的普及，目前webserice服务大部分都在用nginx+(php-fpm)的结构，了解了其工作过程后才可以在各个方面想办法做调整优化和故障排查，从以下几点总结一下这种模型。 一、nginx和php-fpm的关系和分工 nginx是web服务器，php-fpm是一个PHPFastCGI进程管理器，两者遵循fastcgi的协议进行通信，nginx负责静态类似html文件的处理，php-fpm负责php脚本语言的执行，这么设计的目的是为了解耦前端nginx和后端的php，不至于让容易出问题
针对没有实时需求的普通进程，Linux内核使用完全公平调度器（Completely Fair Scheduler，CFS）。普通进程的nice值（相对优先级，基准值是120）的取值范围是-20~19，值越小表示优先级越高，不同优先级的进程应该享受不同的待遇，优先级高的进程应该获得更多的处理器时间。为了兼顾进程优先级和公平性，完全公平调度算法引入了虚拟运行时间，如下。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
我们生活在一个超连接的世界，希望网站能够在任何时候都100％ 的正常运行。我们不能接受任何时间长度的 Web 停机，因为它可能会造成灾难性的连锁反应。
去年5月，EAST以1.2亿摄氏度等离子体维持“燃烧”101秒，一举将1亿摄氏度20秒的原世界纪录延长了5倍。
导语 采用共享托管，组织就可以得到其想要的东西。如果每月的支付金额是每月3美元，那么组织将获得一台拥有数百个网站的服务器，并且具有在其网站上同时使用三个用户的处理能力。共享托管的价格较低，但这是它唯一的优势。 自1991年互联网诞生以来，尽管传统托管模式存在很多弱点，但网络托管却几乎没有变化。调研机构普华永道的Paul Lantsbury概述了掌握决策的方法。 实用主义者表示不需要云计算托管，并引用了“如果没有破坏，就不要修复”这样的格言，但是这个格言并不适用，因为传统的托管模式一直存在问题。 共享托管
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
从里向外分析这些for循环。在一组嵌套for循环内部的一条语句，总的运行时间为该语句的运行时间乘以该组所有的for循环的大小乘积。
电脑系统使用时间长了都会变的卡顿，因为使用过程中产生大量的文件和垃圾，和硬盘读写过程中产生的碎片，一般使用一段时间电脑卡顿我们都会选择重装系统，但是对于某些朋友来说重装系统时一件很麻烦的事，因为许多软件需要重装，打印机之类的驱动也需要重装，需要花费大量的时间，那么电脑卡顿怎么不重装系统让电脑运行流畅呢？下面小编就教大家如何优化电脑系统，一起来学习吧。
仿真时间（simulation time）
介绍：又称为高级调度或长程调度，调度对象是作业。根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列，准备执行。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
无论是个人还是企业，在使用服务器的过程中都会遇到各种问题，在没有专业人员运维的情况下，我们都觉得很难解决。服务器承载了整个公司的数据，对企业信息正常运转来说有着至关重要的作用。但服务器复杂的硬件，繁琐的运维以及使用中遇到的一系列问题确实困扰着我们。服务器使用会遇到哪些问题？遇到这些问题又该如何解决呢？
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
昨天晚上，我终于把 More Joel on Software 翻译完了。 谢天谢地，总算可以摆脱这本书了。 唯一的感觉就是特别倦怠......检查完译稿以后，我一分钟也没等，立刻用Email发给了编辑，然后倒头就睡，直到刚才起床。此书的编辑工作量很大，但愿一切顺利，可以在年底前上市。 下面的文章是此书的第35篇，也就是倒数第2篇。它介绍了一种很好的工作方法，就是说，当你遇到问题的时候，要一连问5个为什么，不停地问，直到找到根本原因为止，我觉得真的很值得借鉴。 ======================
网站托管是许多搜索引擎优化（SEO）公司提供的一项服务！它为个人、企业和组织提供一个在线空间，用于存储网站及其相关数据。
调度算法的评价指标 CPU利用率 指CPU忙碌时间占总时间的比例 利用率=\frac{忙碌的时间}{总时间} Eg:某计算机只支持单道程序，某个作业刚开始需要在CPU上运行5秒，再用打印机打印输出5秒
周期性调度器的工作由scheduler_tick函数完成(定义在kernel/sched/core.c, line 2910), 在scheduler_tick中周期性调度器通过调用curr进程所属调度器类sched_class的task_tick函数完成周期性调度的工作
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook，但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型，而您的计算机却无法胜任。好消息来了，您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手，那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上，Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区，非常愿意帮助您提升数据科学水平。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
本文介绍了Android应用程序的组成部分以及应用程序的Manifest文件，包括Activity、Service、Content Provider、Broadcast Receiver、Widget和Notification等组件。同时，还介绍了Manifest文件中的各种属性，包括应用程序的基本结构、权限、组件交互、广播消息等。
很多初学C语言的小伙伴，在学习之初并没有一个大概的概念，学习这门语言需要掌握多少知识点，怎么才算学的差不多？
服务器性能监控是监控系统资源的过程，例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如，不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数，在业务其他服务可以支撑的情况下，您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理，例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景，由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
进程（Process）是 Unix/Linux 系统下编程的核心知识。无论是小 Script 还是大 Daemon，启动后都是以进程的形势在 OS 中存在和执行。 进程的启动 启动进程其实最简单，假如我们有一段 Python Script (hello.py): print “hello world” 运行它非常容易： python hello.py 然后一个新的进程就产生了，由于代码很短，输出 “hello world” 之后进程就结束了。 启动进程的核心其实就是构建一个合法的命令行，通过 CLI /
大家好，我是猫哥。今天分享一篇文章，讨论了拖慢 Python 整体性能的三大原因。在开始正文之前，需要说明一下（免得有人误以为 Python 慢就不值得使用）：性能很关键，但并不总是决定因素，语言的选择是系统性的问题，需要多方考虑。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
作为后端程序员日常工作中难免会遇到要跟消息队列打交道的时候，而且在当下微服务的场景下，很多服务的性能不是我们自己能控制的。
正如新兴技术及其使用正在以惊人的速度发展一样，支持IT设备的物理基础设施也正在转变以支持这些进步。有一些重要的趋势推动了新的技术部署方法，但也有一些重要的影响，因为必须提供和管理电源、冷却、空间等基础设施。
文中的很多图片来源我考研时看的网课，B 站上应该还能找到，王道考研出品的操作系统系列，各位可以去看看，适用于考试，不太适用于春招秋招，因为知识点讲的太细，边边角角都会讲到，各位可以挑几个章节去看。全文脉络思维导图如下：
高可用性架构可确保系统的运行性能并避免计划外停机和中断，在本文中，我们将讨论高可用性为何如此重要、如何衡量它以及最佳实践。
1.年轻代： Serial PartNew Parallel Scavenge
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数，通常存在一些点，在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值，因此，像 这样的声明是没有什么意义的。于是，比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时，1000N要比 大，但 以更快的的速度增长，因此
很多初学C语言的小伙伴，在学习之初并没有一个大概的概念，学习这门语言需要掌握多少知识点。 怎么才算学的差不多？ C语言的精髓点在哪？ 学到多少东西才能够达到做项目的标准？ 学习的时候需要注意哪些细节点？ 疑问太多以至于压得自己喘不过气来。 小编从项目的角度分析C语言到底需要掌握哪些知识，为什么要去掌握这些点，怎么去掌握，在此尝试着总结以下几点，未必都是对的，起码可以做到亲身经历。 (一) 基本的数据操作，运算规则，常见程序结构设计 很多人觉得这么几点我都看了多少遍了，早就烂熟于心了。举个简单的例子，pr
计算机科学领域过度痴迷于排序算法。根据 CS 学生在这个主题上花费的时间，你会认为排序算法的选择是现代软件工程的基石。当然，现实是，软件开发人员可以在很多年中，或者整个职业生涯中，不必考虑排序如何工作。对于几乎所有的应用程序，它们都使用它们使用的语言或库提供的通用算法。通常这样就行了。
这个测试工具的开发已有一段时间了，由于数据量过大，写入数据较慢，导致工具执行耗时较长，所以再次优化了实现方案，进行二阶段的程序开发。
我这里按公司实际场景，规定了，每次操作/获取数据量应该少于5000条，结果集应该小于2M
在数据量不大时，我们的程序只需要考虑能否实现功能。但随着用户量的增长以及随之而来的用户行为数据和各种业务数据的急剧增加，那些仅仅能满足功能的代码，就不得不再考虑它的运行效率。如果运行过于漫长，就算实现了功能，这样的程序在实际生产中也是不能用的，必须对程序算法进行分析，给出时间复杂度更低的改进算法。本文从初学者角度介绍算法分析的数学基础，以及如何使用大 $O$ 法分析程序或算法的时间复杂度和常用的分析法则。
大家好，我来自平台开发，都是多年的老同事了，就不再做自我介绍了~我本次分享的主题是swoft with docker。
几个星期前，Kubernetes开发团队宣布，他们正在弃用docker。这则新闻通过科技界和社交网络广为流传。Kubernetes 群集是否会中断，如果是，我们将如何运行我们的应用程序？我们现在该怎么办？今天，我们将审查所有这些问题和更多。
吐槽下安卓手机 安卓手机的问题： 1、安卓的机子运行时间长了，都需要折腾的，这就跟电脑一样，3-6个月恢复一次系统才快。很少有安卓系统不预装自己的软件的。 2、安卓手机为了炒作，很多配备多核CPU，导致发热量很大，掉电很快，手机发烫厉害影响手感。 3、曲面屏，这是营销炒作出来的卖点，曲面屏由于外框没有保护，很容易摔碎，而且也有误触的问题。 4、有些手机采用了窄边框，而误触处理没有做好，导致用户体验极差，这不过是营销炒作出来的卖点而已。 5、很多手机采用了1920×1080p分辨率的屏幕，这不过是一个炒作的卖点而已，2K屏手机耗电量很大，而且发热也严重，影响了手机续航能力，降低了产品体验。1080×720p分辨率的屏幕足够了。 6、有些手机没有NFC功能，缺少了充值公交、手机刷公交、云闪付的体验。 7、有些手机模仿苹果的造型、屏幕很成功，比如OPPO、VIVO造型很受女性喜爱，5.5英寸屏幕很合适；有些则只是做到了神似，失去了安卓手机的特色，比如前面板只设置一个HOME键，取消了返回键，而且HOME键造型是一个圆圈，模仿苹果，太山寨了，比如魅族和努比亚。
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