本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
1、Nodejs 1) 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。 2) Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。 3) Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。 4) 我们写下的js代码，是在单线程的环境中执行，但nodejs本身不是单线程的。如果我们在代码中调用了nodejs提供的异步api（如IO等），它们可能是通过底层的
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/community
连接者：不同语言的代码程序和mysql的交互（SQL交互） 1、连接池 管理、缓冲用户的连接，线程处理等需要缓存的需求 2、管理服务和工具组件 系统管理和控制工具，例如备份恢复、Mysql复制、集群等 3、sql接口 接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果 4、查询解析器 SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析(权限、语法结构) 5、查询优化器 SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化 select id,name from user where age = 40; a、这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行age过滤 b、这个select查询先根据id和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤 c、将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果 6、缓存 如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据 7、插入式存储引擎 存储引擎说白了就是如何管理操作数据（存储数据、如何更新、查询数据等）的一种方法。因为在关系数据库 中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）
Python是一门高级编程语言。它用于通用编程。Python语言由Guido van Rossum创建，并于1991年首次发布。Python的设计哲学着重于代码的可读性。因此空白在Python中具有重要的意义。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
支持FUSE，相对比较轻量级，对master服务器有单点依赖，用perl编写，性能相对较差，国内用的人比较多，易用，稳定，对小文件很高效。 + 支持文件元信息 + mfsmount 很好用 + 编译依赖少，文档全，默认配置很好 + mfshdd.cfg 加 * 的条目会被转移到其它 chunk server，以便此 chunk server 安全退出 + 不要求 chunk server 使用的文件系统格式以及容量一致 + 开发很活跃 + 可以以非 root 用户身份运行 + 可以在线扩容 + 支持回收站 + 支持快照 - master server 存在单点故障 - master server 很耗内存 测试性能还不错。吞吐量在15MB/秒以上
引用来自官网的图，MySQL Server架构从上到下依次为网络连接层(Connectors)、服务层（MySQL Server）、存储引擎层(Plugable Storage Engines)、系统文件层(File System)
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
MongoDB是一个文档型数据库，它将数据存储在类似json的文档中。这是一种处理数据的最自然的方式，比传统的行/列模型的数据库更有表现力和更强大。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
《手写“SpringBoot”：几十行代码基于Netty搭建一个 HTTP Server》这篇原创好文是国庆期间写的，内容通俗易懂，还有我的手绘图，花了两天才写完（其他的时间都出去嗨皮了）。还是想让更多人看到，这里就再推荐一遍。
Python是一种高级编程语言，它用于通用编程，由Guido van Rossum 在1991年首次发布。Python 的设计着重于代码的可读性。
Log日志，不论对开发者自身，还是对软件系统乃至产品服务都是非常重要的事情。每个开发者都接触过日志，以至于每个人对日志的了解都会有所不同。
数据库监控,其实是一个收集指标,分析指标,最终得出系统当前状态数据的结果.同时对于关键指标正常的情况和非正常的情况,进行分析最终得出阈值,在触发阈值后开始进行报警. 另外监控还有两个用途:一是用于历史数据分析和展示，帮助我们确定系统的中长期趋势，从而帮助我们计划升级;二是在出现问题时立即采取行动.
作为一名测试工程师，我们首先要学会并理解测试工程师的基本技能是什么，相信很多入坑的朋友要么是报班学习了一套软件测试技能，要么是自我或在有人帮助下学习了一系列的软件测试技能，学习的技能大都包含以下内容：
C/CPP的日志工具也很多，在之前的项目中用过的有以下几个：zlog、spdlog、log4cpp等。
在《快速上手 ClickHouse》一文中，我们介绍了 ClickHouse 的基础使用。本篇文章里，将介绍如何使用 Clickhouse 快速处理诸如 Nginx 运行日志等半结构化的离线数据，让这些静态数据能够被快速的查询分析。
很多人会说，Windows不适合写代码？各种各样类似于visual studio的IDE那么牛逼，还不适合写代码？
MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。具体特点总结如下：
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
安装 [url]http://sourceforge.net/projects/awstats/[/url] 下载安装包后： GNU/Linux：tar zxf awstats-version.tgz awstats的脚本和静态文件缺省都在wwwroot目录下：将cgi-bin目录下的文件都部署到 cgi-bin/目录下：/home/apache/cgi-bin/awstats/ mv awstats-version/wwwroot/cgi-bin /path/to/apache/cgi-bin/awstats 把图标等文件目录复制到WEB的HTML文件发布目录下，例如：/home/apache/htdocs/ 下发布 更多的批量更新脚本等在tools 目录下，可以一并放到cgi-bin/awstats/ 目录下 升级国内主要 搜索引擎和蜘蛛定义，安装GeoIP的应用库：C [url]http://www.maxmind.com/download/geoip/api/c/[/url] 解包，编译安装 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP”‘ 或者使用纯Perl包 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP::PurePerl”‘ 下载GeoIP/GeoIPCityLite包：解包并部署到awstats目录下:
本文主要演示通过 Tapdata Cloud 来进行 Oracle 数据同步。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
ACE是一个很成熟的中间件产品，为自适应通讯环境，但它过于宏大，一堆的设计模式，架构是一层又一层，对初学者来说，有点困难。
名称：CentOS 官网：https://www.centos.org/ 简介：CentOS（Community Enterprise Operating System，中文意思是：社区企业操作系统）是Linux发行版之一，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用。两者的不同，在于CentOS并不包含封闭源代码软件。
近日，由 TiDB 社区主办，专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办，参赛队伍规模创历届之最，共有 45 支来自全球各地的队伍报名，首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战， 大赛涌现出不少令人激动的项目。
很多时候服务产生的日志需要进行汇总，这种统一日志处理的方式有elb，而且很多日志组件也支持日志转出的能力。但是从广义上来说是定制化的，我们需要一个小工具实现tail -f的能力，将增量日志转到udp，然后通过logstash进行集中汇总进行外发。
在去年结束的秋季招聘中，后台开发或服务器开发的岗位需求一度火热，甚至超过了算法岗。不少同学从诸神黄昏的算法岗战场上退下，转向更偏向工程能力的后台开发岗，从而造成后台开发岗位竞争的大爆发。
数据库审计功能主要将用户对数据库的各类操作行为记录审计日志，以便日后进行跟踪、查询、分析，以实现对用户操作的监控和审计。审计是一项非常重要的工作，也是企业数据安全体系的重要组成部分，等保测评中也要求有审计日志。对于 DBA 而言，数据库审计也极其重要，特别是发生人为事故后，审计日志便于进行责任追溯，问题查找。
无论是apache还是nginx,php.ini都是适合的。而php-fpm.conf适合nginx+fcgi的配置
学习初期最难找的就是找学习资料了，本贴精心汇总了一些嵌入式相关资源，包括但不限于编程语言、单片机、开源项目、物联网、操作系统、Linux等资源，并且在不断地更新中，致力于打造全网最全的嵌入式资料库。
因业务需要，过去一年从熟悉的Android开发开始涉及嵌入式Linux开发，编程语言也从Java/Kotlin变成难上手的C++，这里面其实有很多差异点，特此整理本文来详细对比这两者开发的异同，便于对嵌入式Linux开发感兴趣的同学一些参考。
项目Github地址：https://github.com/gabime/spdlog
在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。
作为计算机类毕业生，刚毕业才意识到在学校中没学到什么在工作中能用上的，别担心，其实你已经在学校打好基础了，（如编程，测试，数据库，网络，其他专业知识）把自身在学校积累的东西表现出来在加上自己在工作上的努力，我想问题不大。 1.测试 首先要耐性 细心 然后要懂一些测试的基本知识 然后就是业务理解能力了 建议先去做接口测试 2.(必须)基础知识(入门)可以看看这篇文章：测试基础知识加油站 3. (可选)用例、Linux命令、网络都稍微了解点 >>> 查日志 查问题这些 linux上下传、查看查找这类
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。随着互联网 web 2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
2020年新版，对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作，或者想了解一些现在正在流行的技术，那么这篇文章正好适合你。有什么疑问，可以加我好友 （微信号：xjjdog0），进群讨论。
//在Centos7之前，bin目录和sbin目录直接存放于根目录中，Centos7就移动到了usr目录中了，同样tmp目录也从usr移动到了var目录中去。
开发语言 JAVA 主流编程语言，适合构建大型后台服务 Golang Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程。Google对Go寄予厚望。其设计是让软件充分发挥多核心处理器同步多工的优点，并可解决面向对象程序设计的麻烦。目前作为云计算领域的不二之选！ 开发工具 IntelliJ IDEA jetbrains公司旗下产品，智能代码助手、J2EE支持、各类版本工具(git、svn、g
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。
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