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解决Redis缓存击穿问题的技术方法
Redis缓存是常用的性能优化手段，但在高并发场景下，可能出现缓存击穿问题，导致大量请求直接穿透缓存，直接访问后端数据库，从而造成数据库负载激增。
Nginx入门 -- 基本数据结构中之ngx_list_t，ngx_queue_t
Nginx作为一个高性能的Web服务器，其内部实现了许多高效的数据结构来支持其各种功能。
【缓存技术：内存缓存和数据库缓存】
缓存技术包括内存缓存和数据库缓存。
【Apache POI库读取Excel文件，并使用HashMap来存储和检查重复项】
【Apache POI库读取Excel文件，并使用HashMap来存储和检查重复项】
基于社区电商的Redis缓存架构-写多读多场景下的购物车缓存架构
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redis主从+哨兵搭建
将安装包、配置文件、启动脚本统一放置到redis-m-s工程中。
全面理解JMM模型
Java内存模型(即Java Memory Model，简称JMM)本身是一种抽象的概念，是一种规范，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构成数组对象的元素）的访问方式。
jvm（三）对象结构以及内存分配
jvm（三）对象结构以及内存分配
【Docker】Docker存储卷
存储卷 就是将宿主机的本地文件系统中存在的某个目录直接与容器内部的文件系统上的某一目录建立绑定关系。这就意味着，当我们在容器中的这个目录下写入数据时，容器会将其内容直接写入到宿主机上与此容器建立了绑定关系的目录。
pnpm设置全局存储路径
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K8S系列（八）持久化存储（Pod Volumes，PV和PVC）
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uptrace 基于opentelemetry的开源apm
uptrace 是一个开源的apm 工具，集成了trace，log，以及metrics，核心使用了opentelemetry
使用 victoriametrics vmagent 解决 coroot prometheus 大量存储以及push 问题
日常环境我们经常需要使用push 模式进行metrics 的处理，vmagent 是一个很不错的选择，尽管官方提供了一个promtun 但是很不好使用
为VMware ESXi主机添加本地存储的过程及注意事项-之1
在规划数据中心的时候，除了考虑当前的实际情况下，还要考虑将来二至三年的可能出现的问题。但有的时候，虽然已经做了多种考虑，但在信息化实施的过程中，仍然会碰到问题，这时就需要管理员根据实际情况进行处理。
考研数据结构之线性表（1.7）——练习题之已知L为不带表头结点的单链表的表头指针（L非空），链表中存储的都是整型数据，使用递归算法实现求链表中的最大整数、链表结点个数及所有整数的平均值（C表示）
已知L为不带表头结点的单链表的表头指针（L非空），链表中存储的都是整型数据，写出实现下列运算的递归算法。
CentOS 7 配置163源
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考研数据结构之查找（9.8）——练习题之将关键字序列{7,8,30,11,18,9,14}散列存储到散列表中（C表示）
将关键字序列{7,8,30,11,18,9,14}散列存储到散列表中,散列表的存储空间是一个下标从0开始的一维数组，散列函数为H(key)=(key*3) Mod 7，处理冲突采用线性探测再散列法，要求装填因子为0.7.
考研数据结构之线性表（1.7）——练习题之编写一个算法将m各有序（从小到大）顺序表合并成一个有序顺序表，假设所有顺序表存储在一个m行maxSize列的二维数组中（C表示）
编写一个算法，将m(m≥2)个有序(从小到大)顺序表合并成个有序顺序表， 假设所有顺序表存储在一个m行maxSie (maxSize 足够大)列的二维数组lists[m][maxSize]中，要求把1~m-1行所在的顺序表合并在0行所在的顺序表中，各表的长度存储在数组lens[m]中，合并过程中不另设新的顺序表存储空间。
串练习之Example008-构造串的链表结点数据结构（每个结点内存储一个字符），编写一个函数，找出串 `str1` 中第一个不在串 `str2` 中出现的字符
构造串的链表结点数据结构（每个结点内存储一个字符），编写一个函数，找出串 str1 中第一个不在串 str2 中出现的字符。
Redis缓存雪崩、穿透、击穿
比如在双十一时候，Redis缓存失效时间是3小时，由于在3小时之后缓存全部失效，那么数据请求就会打到数据库上，造成数据库响应不及时。
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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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