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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
目前android手机开发app都是使用usb数据线连接电脑进行调试,这样很容易受usb数据线的限制,不能灵活的移动手机。后来,因为项目的需求,开发平台移到了机顶盒上,自己发现使用usb数据线更加繁琐了。
缓存是现代应用服务器中非常常用的组件。除了第三方缓存以外,我们通常也需要在java中构建内部使用的缓存。那么怎么才能构建一个高效的缓存呢? 本文将会一步步的进行揭秘。
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?
MYSQL为什么用B+树做索引结构?平时过程中怎么加的索引?
位集 Bitset 是一种能以紧凑形式存储位的数据结构。
在浏览器输入一个url后按回车,会发生什么?
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。
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。
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。
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。
Xenserver 彻底删除控制台残留的本地存储
Caffeine是本地缓存方案,在所有本地缓存中命中率最佳,参考下图,本文介绍Caffeine在SpringBoot项目中的应用。
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
Redis数据是存储在内存中的,Redis服务被关闭,数据是会被清除的。但Redis有数据持久化机制,在默认情况下,停止Redis服务会触发数据持久化机制,将数据保存下来,在下次启动时再读取出来。
记录一次JVM内存溢出的排查过程;
记录一次使用Redis的错误;
好多人都说存储过程很难?认真看这篇文章就够了
设计模式【10】-- 顺便看看享元模式
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