https://cloud.tencent.com/developer/article/1986819 Redis 最为突出的特性就是：执行命令的速度非常快（原因是所有数据都存放在内存中）。但是单机 Redis 总会遇到瓶颈的，比如：并发、流量、内存等。在 Redis 3.0 之前，官方并没有提供集
https://www.cnblogs.com/jmcui/p/11707970.html 阅读目录 一、排序 二、事务 三、流水线（pipeline） 四、发布订阅 回到顶部 一、排序 redis 支持对 list，set 和 zset 元素的排序，排序的时间复杂度是 O(N+M*log(M))。
https://www.cnblogs.com/ivictor/p/9749465.html RDB RDB是将当前数据生成快照保存到硬盘上。 RDB的工作流程： 1. 执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程，如果存在bgsave命令直接返回。
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2928855/ 导读：大数据正在成为经济社会发展的新的驱动力。随着云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。而大数据技术也如雨后春笋般正在蓬勃发展中。Ha
https://www.sohu.com/a/217620611_610671 iptraf是一个基于ncurses开发的IP局域网监控工具，它可以实时地监视网卡流量，可以生成各种网络统计数据，包括TCP信息、UDP统计、ICMP和OSPF信息、以太网负载信息、节点统计、IP校验和错误和其它一些信息
https://cloud.tencent.com/developer/news/276874 文章来源：企鹅号 - 燃照爱宠物 所谓的『JAVA对象序列化』就是指，将一个JAVA对象所描述的所有内容以文件IO的方式写入二进制文件的一个过程。关于序列化，主要涉及两个流，ObjectInputStre
前言 本文将分享从0开始编写自己的bcc程序。那么开始编写bcc之前，自己一定要明确，我们要用bcc提取什么数据。本文的实例是统计内核网络中的流量，我要提取的数据关键字段为进程的PID，进程的名字，进程的收包实时流量、发包实时流量，收包流量总和，发包流量总和，总的收发流量等。 我们知道bcc是eBP
https://www.oschina.net/translate/some-notes-about-http3?print HTTP/3 协议即将标准化。作为一个老协议使用者，我想我该写一些看法了。 Google(pbuh) 公司拥有最流行的 web 浏览器(Chrome)和两个最流行的网站（#1
https://www.jianshu.com/p/9d61aa5c16c1 建议阅读方式 可前往语雀阅读，体验更好：微服务基础设施搭建必做的 4 件事 背景介绍 随着流量与业务复杂度的日益增加，包括敏捷研发理论的普及，大型网站往往采用分治的方式，将整个系统划分为若干个内部相对自治的子模块 比如电商
https://my.oschina.net/lenve/blog/5952439 我们应该都知道 socket（套接字），你可以认为我们的通信都要基于这个玩意，而常说的网络通信又分为 TCP 与 UDP 两种，下面我会以 TCP 通信为例来阐述下 socket 的通信流程。 不过在此之前，我先来说
https://cdn.modb.pro/db/179816 openGauss数据库是一款标准的基于客户端/服务端（C/S）模式工作的数据库系统，每一个完整的会话连接都由后台服务进程和客户端进程组成。一个完整的客户端认证过程如图所示。 openGauss认证详细流程 (1) 客户端依据用户需求配置
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/15822238.html 本文经验更适用于混合云场景，公有云一般直接使用供应商提供的LB即可。 简介 当在多云(可能是混合云)中使用Kubernetes或Openshift部署应用时，需要考虑到如何跨集群分发应用流量。为了
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/14047183.html 感觉自己见识短浅了.. 来自Linux内核文档。之前看过这篇文章，一直好奇，问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理，本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能，将这篇文章穿插入内。
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/14096252.html 提高UDP交互性能 这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作
众所周知，网络分层有传统的OSI七层模型和后来的基于TCP/IP的四层模型： 那么在一次网络的传输过程中具体的流程是怎么样的，我们先从一个数据包的传输说起（以TCP为例）： TCP协议根据上层应用提供的信息生成TCP报文 TCP报文在交由下面的IP层（网络层）进行处理，委托IP模块将TCP报文封装成
Worker 相关worker设置比较简单，只需要设置正确的数量。 Worker Processes 如果您的站点流量不大，Nginx，数据库和Web应用程序都运行在同一台服务器上。则在/etc/nginx/nginx.conf中，设置worker_processes 1; 如果您的站点流量比较大或
TCP与UDP基本区别 基于连接与无连接TCP要求系统资源较多，UDP较少；UDP程序结构较简单流模式（TCP）与数据报模式(UDP);TCP保证数据正确性，UDP可能丢包TCP保证数据顺序，UDP不保证 UDP应用场景： 面向数据报方式网络数据大多为短消息拥有大量Client对数据安全性无特殊要求
负载均衡是一种优化资源利用率、提升最大吞吐量、减少延迟、提高系统容错率的常用技术。 要使用Nginx对一组服务器的HTTP流量进行负载均衡，首先需要使用upstream定义一组后端服务器（配置于http字段中），然后使用server对upstream组中的服务进行配置（同样配置于http字段中，注意
时间复杂度 (1)select==>时间复杂度O(n) 它仅仅知道了，有I/O事件发生了，却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，无差别轮询时间
