The Graph Foundation网站 Enterprise (AGPLv3)打包文件下载
因此，业界也出现了一系列其他分布式存储系统，最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。
在传统的 Java Web 项目中， 使用数据库进行存储数据，弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘，而磁盘的读／写比较慢.
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcache nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身
作者：高级架构师 文章来自：https://my.oschina.net/u/3772106/blog/1616343 nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的
今天遇到一个需求：将某个xml中的节点属性提取出来，然后更新数据库某一表中的字段。
本节主要从snova基础环境构建入手，为snova用户提供直观操作感受。 目录： 腾讯云平台snova集群创建 控制台使用指南 snova数据库访问方式 内表-外表创建，cos对象存储数据交互 ---- 基本概念： 名词 释义 集群 集群是Snova 的基本使用单位，一个集群通常由 2 个 master 节点和多个计算节点组成。 每个用户根据业务需求可在多地建立多个集群。 计算节点 集群的基本存储和计算单元，每个集群计算节点个数不少于 2 个，随着计算节点增加，可线性提升集群容量和性能。 节点规格 计算节点
好处：实现跨团队的解藕，实现更高的并发（目前单机只能实现c10k）不用在拷贝代码，基础服务可以公用，更好的支持服务治理，能够更好的兼容云计算平台。
Grafana 是一个监控仪表系统，它是由 Grafana Labs 公司开源的的一个系统监测工具，它可以大大帮助我们简化监控的复杂度，我们只需要提供需要监控的数据，它就可以帮助生成各种可视化仪表，同时它还有报警功能，可以在系统出现问题时发出通知。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
原文链接：https://url.cn/5vUhnKI
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MySQL主从复制、分库分表以及读写分离是在数据库领域中常用的一些技术手段，它们可以帮助我们提高数据库的性能、可用性和扩展性。
ZooKeeper 是一种分布式，开源的协同服务。分布式应用可以基于其所提供的一些特性来实现服务同步，配置维护，服务分组及命名等。zookeeper是比较简单易用的，并且使用类文件系统树状结构组织数据结构。
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
官方给出的读写速度可以达到10W/s，以下是我本机双核四线程低压i7上测试的对字符串的读写速度。
1.Redis的持久化： RDB（默认） 二进制存储持久化数据，速度相对较快 持久化时机：save second keys RDB无法保证数据的安全 2.AOF AOF是一日志的形式持久化，用户的写操作，速度慢 AOF持久化时机：always ，everysec，no AOF相对RDB更加安全 3.官方推荐同时开启RDB和AOF两种持久化机制 在恢复数据时，AOF的持久化优先级更高 同时开启AOF和RDB ，在RDB执行持久化时，RDB数据会被AOF覆盖 4.AOF重写 自动重写：指定AOF的文件超过技术的
随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用，互联网上的流量急剧增加，并且每年以超过100％的速度增长。服务器上的工作负载正在迅速增加，因此服务器很容易在短时间内过载，尤其是对于流行的网站。为了克服服务器的过载问题，有两种解决方案。一种是单服务器解决方案，即将服务器升级到性能更高的服务器，但是当请求增加时很快就会超载，因此我们必须再次升级，升级过程复杂且成本高。另一种是多服务器解决方案，即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统。当负载增加时，我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群中以满足不断增长的请求，而商用服务器具有最高的性能/成本比。因此，为网络服务构建服务器集群系统更具可扩展性和成本效益。
08 年的时候有一个意大利西西里岛的小伙子，笔名 antirez，创建了一个访客信息网站 LLOOGG.COM。有的时候我们需要知道网站的访问情况，比如访客的 IP、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等等。在国内，有很多网站提供了这个功能，比如 CNZZ，百度统计，国外也有谷歌的 Google Analytics。我们不用自己写代码去实现这个功能，只需要在全局的 footer 里面嵌入一段JS 代码就行了，当页面被访问的时候，就会自动把访客的信息发送到这些网站统计的服务器，然后我们登录后台就可以查看数据了。
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。然而，在使用Redis缓存时，您可能会遇到一些常见的问题，例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案，并提供相应的Java代码示例。
Redis 单节点虽然有通过 RDB 和 AOF 持久化机制能将数据持久化到硬盘上，但数据是存储在一台服务器上的，如果服务器出现硬盘故障等问题，会导致数据不可用，而且读写无法分离，读写都在同一台服务器上，请求量大时会出现 I/O 瓶颈。
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
1）MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 2）MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3）MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 4）2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5）MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6）在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，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。是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
1、事务日志log，对应代码类：org.apache.zookeeper.server.persistence.FileTxnLog 2、快照日志snapshot，对应代码类：org.apache.zookeeper.server.persistence.FileTxnSnapLog
elastica search elasticsearch的概念： 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。
Java面试总结汇总，整理了包括Java基础知识，集合容器，并发编程，JVM，常用开源框架Spring，MyBatis，数据库，中间件等，包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读，本人见识有限，写的博客难免有错误或者疏忽的地方，还望各位大佬指点，在此表示感激不尽。文章持续更新中…
MGR是以Plugin（插件）的方式集成到MySQL中，可以简单灵活部署，它在MySQL进行事务处理、Binlog传输和持久化等逻辑处理时，预埋了一些（Hook）钩子，在钩子上注册函数处理MGR相关逻辑。
首先必须明确，Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，其他模块仍用了多个线程，并不是一个线程完成了所有功能。 原理上，其采用了利用epoll的多路复用特性，因此可以采用单线程处理其网络请求。
Redis默认使用的是“惰性删除”（Lazy deletion）策略，即当一个键过期时，不会立即从内存中删除，而是在下次访问该键时检查是否过期，如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销，提高性能。但是，如果过期键一直没有被访问，那么就会一直占用内存，造成内存浪费。为了避免这种情况，Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
Oracle集群软件让服务器可以互相通信，以使他们可以以一个集合单元向外提供服务，这种形式的结合我们称之为集群(Cluster)
由于工作慢慢从原来的少量用户的企业内部应用慢慢转化为了大量用户的企业内部应用或者直接转为了线上高并发应用,因而也渐渐的开始使用memcached、Redis等缓存服务器，为了便于自身的学习和记忆，特此成文。本文以window下的redis使用为例，实际中redis服务器会搭建在Linux服务器上。 Redis核心特性简洁 借鉴知乎大牛的评价，Redis的快是因为：单进程单线程的避免了不必要的上下文切换和竞争条件；其绝大多数操作都是内存操作，虽然也支持虚拟内存；非阻塞IO。、 需要理解的几个知识
Redis作者antirez，2008年做网站访问记录，统计每天的用户量，页面浏览数，访客的IP，访客使用的操作系统等等。最开始用的是MySQL，实在太慢了，自己就写了基于内存的List，就是Redis。
大家好，我是小卷聊开发。春暖花开即将到来，整理了13道Redis高频面试题，有些不全面还请谅解，感谢观看！！！
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是与缓存相关的常见问题，它们有一些共同点，并可以采用类似的解决方法：
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 （1） 将数据写入/读取速度更快的存储（设备）； （2） 将数据缓存到离应用最近的位置； （3） 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
在视频监控系统中，对摄像机进行时间设置也是很有必要的，这样就和服务器或者软件这边统一了时间，一般在摄像机的画面上可以设置OSD标识当前时间，这样存储到视频文件中回放的时候，也能和本地的时间一致，一般的视频监控系统默认都会开启ONVIF校时，通过标准的公开的onvif协议来对前端摄像机设备进行时间设置，当然也可以获取时间。前端摄像机设备和后端管理软件或者服务器时间统一是非常重要的一个因素，本人经历过很多视频监控系统相关的项目，很多时候的报修情况就是因为前端设备时间和服务器端不一致的情况，导致的各种奇奇怪怪的问题。
9.5–11.13，经过了长达70天的面试，终于有了结果。期间崩溃过无数次，很多次面试都被虐到怀疑人生，也有三面被刷掉无奈，一次次整装重新出发，一次次从头再来。今天有时间整理最近面试过程中涉及到的问题和经验，希望可以帮助到正在面试中或即将面试的同行们。
1、项目复习 1.1、项目第一天 1、项目概述 2、搭建开发环境（数据库、web项目、svn） 3、jQuery EasyUI 详解如下： 1、layout 页面布局 2、accordion 折叠面板 test1 test202
简单地说就是管理员。有什么事它就会通知到所有被它管理的人。就比如宿舍管理员，宿舍要停电他就会发通知，然后所有住这栋楼的都会知道。说专业一点，它是由文件系统和通知机制组成的。
近似LRU：Redis会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（LRU）。Redis执行写入操作时，若发现内存超出maxmemory，就会执行一次近似LRU淘汰算法。近似LRU会随机采样N个key，然后淘汰掉最旧的key，若淘汰后内存依然超出限制，则继续采样淘汰。可以通过maxmemory_samples配置项，设置近似LRU每次采样的数据个数，该配置项的默认值为5。
分片的优势在于提供类似线性增长的架构，提高数据可用性，提高大型数据库查询服务器的性能。当MongoDB单点数据库服务器存储成为瓶颈、单点数据库服务器的性能成为瓶颈或需要部署大型应用以充分利用内存时，可以使用分片技术。
作为要了解etcd这个数据库，那么第一步就是要知道从哪里去访问官网，再下一步就是如何从官网中获取自己需要的文档资料。
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