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sql server 表变量存储临时查询数据
对于使用sql server 编写存储过程或者类似的sql 查询的时候我们使用表变量进行临时数据的存储，可以方便我们进行下来的数据处理
Confluence 6 附件存储配置
在默认的情况下 Confluence 的附件存储在 home 目录中（例如，在文件系统）。
静态变量数组实现LRU算法
静态变量数组实现LRU算法
CAS知道么？底层实现？ 会引发什么问题？如何解决ABA问题？
CAS 底层实现主要依靠的cmpxchg是 CPU 指令级的操作，只有一步原子操作，所以非常快。
getaccesstoken方法
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linux下文件夹文件名称最大长度
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给你一个链表的头节点 head ，旋转链表，将链表每个节点向右移动 k 个位置。输入：head = 1→2→3→4→5, k = 2，输出：4→5→1→2→3。
给你一个链表的头节点 head ，旋转链表，将链表每个节点向右移动 k 个位置。输入：head = 1→2→3→4→5, k = 2，输出：4→5→1→2→3。
redis内存突然暴增，排查思路是什么
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vmagent 方便的prometheus存储兼容的agent
vmagent 只是一个agent ，实现了prometheus 的remote_write 协议，同时强大的地方是支持influx ，opentsdb，graphite 。。。协议 基于此以及VictoriaMetrics可以灵活的扩展监控的处理
变量创建过程
首先，当我们定义了一个变量name = ‘oldboy’的时候，在内存中其实是做了这样一件事：程序开辟了一块内存空间，将‘oldboy’存储进去，再让变量名name指向‘oldboy’所在的内存地址。
linux中，如何看内存的使用情况呢？
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MYSQL为什么用B+树做索引结构？平时过程中怎么加的索引？
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位集 Bitset 是一种能以紧凑形式存储位的数据结构。
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在浏览器输入一个url后按回车，会发生什么？
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缓存一致性设计思路
Redis 是现在互联网中使用最广泛的分布式缓存系统，几乎每家公司都在用。它的 qps 可以达到10万每秒，吞吐量还是非常可观的，对于一般体量的互联网公司，一台机器就够了。但不论是什么业务，都不得不面对一个棘手的问题：那就是Redis和源数据的一致性问题。
数据量大读写缓慢如何优化（5）【读缓存】
在前面的四篇文章中，我们从数据持久化层来聊了一些架构设计方案，来处理数据量大读写缓慢的问题。但是架构设计并不是只有这一方面的设计思路，本篇开始我们来从缓存层面来一起看看如何设计。
数据量大导致写效率低如何优化（6）【写缓存】
我们在上一篇文章里面详细讨论了缓存的架构方案，它可以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足。比如写操作并发量大时，这个方案并不奏效，那该怎么办呢？我们先来看一个具体的业务场景。
Xenserver 彻底删除控制台残留的本地存储
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存储压缩技术和去重技术概述
存储技术领域有许多与数据去重类似的技术，这些技术旨在优化存储效率、提高数据访问速度，以及确保数据的安全性和可靠性。
搭建Redis主从集群和哨兵
单机的Redis存在许多的问题，如数据丢失问题、高并发问题、故障恢复问题、海量数据的存储能力问题
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Redis持久化存储策略（RDB、AOF）
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Docker容器中数据两种持久化存储方式：卷和挂载宿主目录
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恢复误删除的ESXi服务器存储VMFS卷
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linux的存储管理
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