看到一篇总结的很好的一篇博文，于是做个小结 redis大多数时候是单线程运行的（同一个时间只占用一个CPU，只有一个指令在运行，即不可能并行读写），但是redis性能还是很好，原因如下： redis使用了 多路I/O复用机制（详看我的另一篇博客多路复用机制），处理客户端请求时，不会阻塞主线程。red ...
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2021-03-18 14:33:32
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运行redis服务，我们来使用熟悉redis的基础命令。 执行命令flushall是清空所有数据库。 记住Redis是单线程的，为什么单线程还这么快。 首先多线程不一定比单线程效率高，redis是将数据存储在内存中，所以说使用单线程操作是效率最高的，多线程（CPU上下文切换是耗时的操作），对于内存来 ...
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2021-03-18 14:17:41
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1. 为什么需要规范的提交信息? 在团队协作中，使用 Git、SVN 等这些版本管理工具。当我们提交代码的时候，往往需要编写提交信息（commit message）。 而提交信息的主要用途是：告诉这个项目的人，这次代码提交里做了些什么。一般来说，建议小步提交，即按自己的任务步骤来的提交，每一小步都有 ...
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2021-03-17 15:07:29
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为什么10.2里面没有pagelayout的代码了。。 原文：https://www.cnblogs.com/ayanmw/archive/2012/06/06/2538783.html ...
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2021-03-17 14:46:16
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分布式缓存在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？ 为啥在项目里要用缓存？用缓存，主要是两个用途：高性能 和 高并发 高性能假设有这么个场景，有一个操作，一个请求过来，然后执行N条SQL语句，然后半天才查询出一个结果，耗时600ms，但是这个结果可能接下来几个小时就不会变了，或者变 ...
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2021-03-17 14:41:59
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1.背景 1.1 移动端跨平台技术的介绍 移动端的跨平台技术不是一个新话题，早在几年前，WebView容器、React Native、Weex、Flutter、小程序等移动端跨平台框架就风起云涌。为什么跨平台这么有吸引力呢？我们设想一下如果可以做到一次开发，多端复用，那么对于公司来说，就可以降低用人 ...
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2021-03-17 14:18:06
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运行环境 代码执行 Python解释器并不将Python编译成机器码运行,而是由Python虚拟机逐条解释,这也是Python为什么被称之为解释行语言,但是Python虚拟机并不会直接执行.py文件,其是由Python虚拟机执行解释之后的字节码 虚拟机运行过程简介 首先创建Python解释器的主线程 ...
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2021-03-16 13:38:41
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1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S ...
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2021-03-16 13:32:12
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-03-16 13:21:18
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1. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 ...
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2021-03-15 11:29:44
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