运行在MK802II迷你PC上的私有云服务器：
MK802II迷你PC系统配置：
xSky实验室
2013-10-23 13:28:02xBlog-C++ 博客程序
2018-04-02 03:57:39欢迎使用xBlog系统
C++打造的简单高速可定制博客
简单 : 设计简单小巧，主程序仅一个可执行文件.无需HTTPD，PHP等环境支持。
高速 : 纯C++开发，支持多线程，支持MYSQL连接池，并支持热点数据缓存。
灵活：丰富的定制特性，灵活的页面模块、基于xhtml+css的模板架构，充分给予用户自定义的权利。.
多平台: C/C++开发，完美支持LINUX，WINDOWS，Raspberry Pi 等平台。.
网络程序设计中的并发复杂性
2018-04-08 07:49:26摘 要: 互联网已成为现代社会的重要信息基础设施,然而网络环境的并发性使得传统程序设计方法在开发高质 量的网络程序时遇到了许多困难,严重影响了开发效率.并发问题对网络程序开发复杂度的影响可以类比多核处理 器带来的“软件并发危机”,然而其中的并发问题却远远没有得到应有的重视.网络并发问题目前并不存在普适的应 对方法,甚至在不同方法之间存在明显的争论.简要介绍了各种基本的并发模型及其常见的实现方法,并在此基础上 着重分析了现有方法的内在复杂性,对比各种方法的优势与劣势,最后展望可能的研究和发展方向.
关键词: 网络;并发;程序设计复杂性;事件驱动;stack-ripping;多线程;期货
中图法分类号: TP393 文献标识码: A
有关xRedis的使用说明
2018-04-08 07:50:21xRedis是我开源的一个redis 的c++ client,主要是对redis官方的hiredis库的C++封装。
对redis提供的命令基于简单易用方面的考虑,封装为C++接口，并提供了连接池，数据多节点分片存储，
主从节点读写分离等功能，也简单封装了一个支持REDIS CLUTSTER的客户端。
目前有以下的功能和特点：
数据可视化平台- xChart
2018-04-08 07:52:13c++/js/html 开发的数据可视化工具，通过SQL语句直接生成数据图表。
1.支持多种常见数据库(MySQL，mssql, ORA等);
2.支持多种图表: 折线图，柱状图，散点图，饼图，平行坐标;
3.支持编辑器换风格，支持图表换风格。
在线测试地址： http://xchart-online.0xsky.com/
[转] 基础软件十年铸一剑，企业级分布式数据库HotDB
2018-04-08 07:55:28HotDB是一款专注MySQL数据库服务的高可靠高吞吐量的分布式数据库产品，能在分布式数据环境下为应用提供集中式数据库的操作体验，为海量数据、海量用户、高可用、高性能和高并发的业务系统提供强有力的支撑，同时具备强分布式透明、易扩展、无学习成本等特点。让技术工程师专注应用程序编码实现，不必知道也不必关心数据的存放和操作位置等细节；让数据库运维人员更轻松地管理海量数据和大规模的数据库集群。
TCP BBR 安装方法 汇总
2018-04-08 07:56:22这是2016年9月份才开源的一个优化网络拥堵的算法。
目前最新版本的Linux内核（4.9-rc8）中已经集成了该算法。
根据目前使用的情况反馈来看，能大幅度提升网速。
开源地址
https://github.com/google/bbr
QUIC协议规范
2018-04-15 13:04:03介绍
QUIC (Quick UDP Internet Connection，快速UDP互联网连接) 是一个新的基于UDP的多路复用且安全的传输协议，它从头开始设计，且为 HTTP/2 语义做了优化。尽管以 HTTP/2 作为主要的应用协议而构建，然而 QUIC 的构建是基于传输和安全领域数十年的经验的，且实现了使它成为有吸引力的现代通用传输协议的机制。QUIC提供了等价于 HTTP/2 的多路复用和流控，等价于 TLS 的安全机制，及等价于 TCP 的连接语义、可靠性和拥塞控制。
<!--more-->
QUIC完全运行于用户空间，它当前作为 Chromium 浏览器的一部分发布给用户，以便于快速的部署和实验。作为基于 UDP 的用户空间传输协议，QUIC 可以做一些由于遗留的客户端和中间设备，或旷日持久的操作系统开发和部署周期的阻碍，而被证明很难在现有的协议中部署的创新。
QUIC 的一个重要目标是通过快速的实验获得更好的传输设计相关的知识。作为结果，我们希望将其中的一些精华的改动迁移进 TCP 和 TLS，后者通常有着长得多的迭代周期。
这份文档描述标准化前 QUIC 协议的概念设计和协议规范。补充资料描述了加密和传输握手 [QUIC-CRYPTO]，及丢失恢复和拥塞控制 [draft-iyengar-quic-loss-recovery]。其它资源，包括一份更详细的相关文档，可以在 Chromium 的 QUIC 主页 找到。
基于早期的部署的 QUIC 标准化建议为 [draft-hamilton-quic-transport-protocol]，[draft-shade-quic-http2-mapping]，[draft-iyengar-quic-loss-recovery]，和 [draft-thomson-quic-tls]。
xcache系统 操作命令记录
2018-05-24 10:49:51以前写的一个NOSQL服务系统的操作日志记录. 由于上个月VPS被重置，导致部署的文件都没有了，把相关的操作日志放在这里，备忘。
xRedisCluster集群设计分享
2018-05-05 12:59:33几年前redis官方的集群还没有成熟前，自己也尝试设计了一个REDIS集群方案，主要思想是通过添加代理层，对redis数据节点进行管理，并初步的实现了下相关的代码。
不过后来官方的集群出来以后，基于proxy的方案就没有太大优势了，所以就没有继续开发了。
刚好看到以前的文档，就贴出来跟大家分享下。
R语言-RMySQL的安装问题
2018-04-11 04:22:24最近想通过R语言做一些数据统计分析的事情，数据主要在MYSQL里，因些需要使用RMySQL， 在安装RMySQL时遇到些问题，
通过网上搜索很多解决方案并不是很有用，很多只说明了操作，并没有说明原因。我最终在WIN7上安装好了RMySQL, 在此把过程记录下来.
首先，一般安装R语言包，都是通过命令 ：
install.packages('RMySQL')
但是看网上说的，在WIN下现在好像没有编译好的包了; 因此, 需要通过源码编译安装了。
mysql存储过程使用心得
2018-04-11 04:23:40确保搞砸人工智能项目的十种方法
2018-08-05 11:33:27做成一件事儿不容易，而坑恒在。
鲍捷博士于5月10日在将门创投的线上 talk 中盘点了人工智能项目的大坑小坑，选出了看上去非常反常识的十个经典坑。
这是一篇大实话合集，但别绝望，最后将会放出从二十年踩坑经验中总结出的彩蛋，共勉。
作者介绍
鲍捷博士，文因互联 CEO。拥有20年学术界和工业界的相关经验。美国Iowa State University人工智能博士，RPI博士后，MIT访问研究员，W3C OWL(Web本体语言)工作组成员，前三星美国研发中心研究员，三星问答系统SVoice第二代系统核心设计师。主要研究领域涵盖人工智能的诸多分支，包括机器学习、神经网络、数据挖掘、自然语言处理、形式推理、语义网和本体工程等，发表了70多篇领域内相关论文。是中文信息学会语言与知识计算专委会委员，中国计算机协会会刊编委，W3C顾问会员会代表。2010年以来关注金融智能化的研究和应用，成果有XBRL语义模型，基于知识图谱的基本面分析、金融问答引擎、财务报告自动化提取、自动化监管等。
以下为演讲原文：
数据的未来：SQL正在击败NoSQL？
2018-08-11 23:35:37随着计算机的日益普及，各种应用每天产生的数据量呈指数级增长。如何存储这些数据，有效处理分析这些数据,并从中提取有价值的信息,是当下迫切需要解决的问题。在过去的十年里，NoSQL在软件工程师阵营里越来越受欢迎，其中最重要的实现是MapReduce ，Bigtable,Cassandra，MongoDB,等产品。 它主要用于解决SQL的可扩展性问题。
linux 下使用 tc 模拟网络延迟和丢包
2018-09-12 08:06:50超高性能键值存储数据库 Anna
2018-09-17 09:17:38更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front）
题外话：RISE 实验室的前身是赫赫有名的伯克利 AMP 实验室，该实验室曾开发出了一大批大获成功的分布式技术，这些技术对高性能计算产生了深远的影响，包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。如今，原 AMP 实验室博士生，同时也是 Spark 和 Mesos 核心作者之一的 Matei 已经转身去了斯坦福，并于去年年底推出了以普及机器学习实践为目的的开源项目 DAWN（详见 AI 前线报道 )，而 RISE 实验室也在没多久后推出了志在取代 Spark 的新型分布式执行框架 Ray（详见 AI 前线报道）。
GIT 学习手册简介
2018-09-27 14:28:54
本文为 Git 学习参考手册。目的是为学习与记忆 Git 使用中最重要、最普遍的命令提供快速翻阅。 这些命令以你可能需要的操作类型划分，并且将提供日常使用中需要的一些常用的命令以及参数。
本手册将从入门到精通指导大家。 首先，我们要从如何以 Git 的思维方式管理源代码开始。
如何以 GIT 的方式思考（这节可以不用看懂，接着看下面的内容，看完就全懂了。）
懂得 Git，第一件重要的事情就是要知道它与 Subversion、Perforce 或者任何你用过的版本控制工具都有着很大的差别。 通常，忘掉你预想的版本控制方式，改以 Git 的方式思考，能够帮助你更好地学习 Git。
让我们从头开始。假设你正在设计一个新的源代码管理系统。在你使用某个工具之前，是如何完成基本的源码版本控制工作的呢？ 十有八九，你只是在项目到达某些阶段的时候，对项目做一份拷贝。
$ cp -R project project.bak
这样，你就可以在事情变得一团糟的时候很方便的返回到之前的状态，或者通过对比当前的项目与之前的拷贝，看看自己在之后的工作中，都做了哪些修改。
如果你有点偏执，你可能会经常作上面说的事情，或许还会给项目拷贝加个日期：
$ cp -R project project.2010-06-01.bak
如此，你就有了一堆项目在各个阶段的快照，来作比较、查看。使用这种模式，你还可以有效地与人分享项目变更。 如果你会在项目到达一定阶段的时候给它打个包，丢到自己的网站上，那其他的开发者们，就能很方便地下载它，做点改动，并给你补丁回馈。
$ wget http://example.com/project.2010-06-01.zip
$ unzip project.2010-06-01.zip
$ cp -R project.2010-06-01 project-my-copy
$ cd project-my-copy
$ (做了某些修改)
$ diff project-my-copy project.2010-06-01 > change.patch
$ (通过E-mail发送修改补丁)
以此方式，原先的开发者就能将其他人的改动应用到他的项目中去，其他开发者也能了解你做的变更。其实这便是许多开源项目采用过多年的协作方式。
这办法其实很好使，所以假设我们现在想要写个工具，让这个办法更快、更简单。 我们与其实现一个工具以记录每个文件的版本，可能不如去实现个工具以使创建、储存项目的快照更加方便，不用每次都去人肉作整个项目的拷贝。
这就是 Git 的精要所在。你通过 git commit告诉 Git 你想保存一份项目快照， Git 就会为你的项目中的各个文件的当前状态存一份记录。之后，绝大部分的 Git 命令都围绕这些记录展开。 比如查看它们的区别（diff），提取它们的内容，等等。
CentOS 二进制安装MySQL8.0.12
2018-10-17 08:46:01运行环境：centos+mysql8.0.12
1.下载官方打包好的二进制安装包：
#wget https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.12-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz
可以看到这个版本采用了tar.xz的打包压缩方式，文件只有350M左右，下载还是满方便的。
Matrix：Mozilla中心化实时互操作通信标准
2018-10-18 13:15:24矩阵规范
Matrix定义了一组用于分散通信的开放API，适用于通过全局开放式服务器联合安全发布，持久化和订阅数据，而无需单一控制点。用途包括即时消息（IM），IP语音（VoIP）信令，物联网（IoT）通信以及将现有通信孤岛联系在一起 - 为新的开放式实时通信生态系统提供基础。
使用MySQL进行数据统计
2019-01-14 07:42:50mysql是常用数据库，这篇文章主要给大家介绍了关于mysql中数据统计技巧，对MySQL数据统计相关使用技巧进行归纳总结。
xChart数据可视化工具使用说明
2019-01-17 00:33:13一. xChart说明
xChart 是一个 c++/js/html 开发的数据可视化工具，通过SQL语句直接生成数据图表。xChart 通过对数据与图表间的关系建立相应的模型，
以求通过SQL直接查询数据并以图表形式展示，提供一个简单的方便的数据可视化平台。
xChart 在线测试地址:http://xchart-online.0xsky.com/
CentOS6 在线安装PostgreSQL10
2019-01-26 01:13:40本文主要通过实际案例介绍如何在CentOS6环境中在线安装PostgreSQL10，安装环境需具备能够使用yum在线安装功能。具体安装步骤如下，
1 下载对应版本的PGDG文件
从https://yum.postgresql.org/repopackages.php页面找到对应的版本，
这里使用https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/10/redhat/rhel-6-x86_64/pgdg-centos10-10-2.noarch.rpm
2 安装上述PGDG文件
yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/10/redhat/rhel-6-x86_64/pgdg-centos10-10-2.noarch.rpm
最适合数据分析师的数据库
2019-01-26 01:54:33数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？
虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Redshift中如何获取当前时间，是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。
在Mode公司，分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询，运行在Mode编辑器里的查询超过百万个，而Benn Stancil就是从这些数据出发，对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。
1.查询错误是否容易解决
首先，Benn Stancil认为查询错误是否容易解决是衡量数据库的一个最基本指标。数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。通过对8种数据库查询错误频率的比较，Benn Stancil发现Vertica和SQL Server错误率最高，MySQL和Impala最低，如图所示：
但是，对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业，其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言“更难用”。
Linux/Unix下ODBC的安装、配置与编程
2019-03-27 00:04:12ODBC 是Open Database Connect 即开放数据库互连的简称，它是由Microsoft 公司于1991 年提出的一个用于访问数据库的统一界面标准，是应用程序和数据库系统之间的中间件。它通过使用相应应用平台上和所需数据库对应的驱动程序与应用程序的交互来实现对数据库的操作，避免了在应用程序中直接调用与数据库相关的操作，从而提供了数据库的独立性。
ODBC 主要由驱动程序和驱动程序管理器组成。驱动程序是一个用以支持ODBC 函数调用的模块，每个驱动程序对应于相应的数据库，当应用程序从基于一个数据库系统移植到另一个时，只需更改应用程序中由ODBC 管理程序设定的与相应数据库系统对应的别名即可。驱动程序管理器可链接到所有ODBC 应用程序中，它负责管理应用程序中ODBC 函数与DLL 中函数的绑定。
ODBC 使用层次的方法来管理数据库，在数据库通信结构的每一层，对可能出现依赖数据库产品自身特性的地方，ODBC 都引入一个公共接口以解决潜在的不一致性，从而很好地解决了基于数据库系统应用程序的相对独立性，这也是ODBC 一经推出就获得巨大成功的重要原因之一。
从结构上分，ODBC 分为单束式和多束式两类。
- 单束式驱动程序
单束式驱动程序介于应用程序和数据库之间，像中介驱动程序一样数据提供一个统一的数据访问方式。 当用户进行数据库操作时，应用程序传递一个ODBC 函数调用给ODBC 驱动程序管理器，由ODBC API 判断该调用是由它直接处理并将结果返回还是送交驱动程序执行并将结果返回。 由上可见，单束式驱动程序本身是一个数据库引擎，由它直接可完成对数据库的操作，尽管该数据库可能位于网络的任何地方。 - 多束式驱动程序
多束式驱动程序负责在数据库引擎和客户应用程序之间传送命令和数据，它本身并不执行数据处理操作而用于远程操作的网络通信协议的一个界面。 前端应用程序提出对数据库处理的请求，该请求转给ODBC 驱动程序管理器，驱动程序管理器依据请求的情况，就地完成或传给多束驱动程序，多束式驱动程序将请求翻译为特定厂家的数据库通信接口（如Oracle 的SQLNet）所能理解的形式并交于接口去处理，接口把请求经网络传送给服务器上的数据引擎，服务器处理完后把结果发回给数据库通信接口，数据库接口将结果传给多束式ODBC 驱动程序，再由驱动程序将结果传给应用程序。
很多程序员已经体会到了在Windows平台下的ODBC的益处，而在Linux/Unix下进行数据库编程的时候却不得不根据不同的数据库来选择特有的API进行编程，一旦数据库发生了改变，所有与这些API相关的程序都必须进行修改。其实在Linux/Unix下现在也有了自己的ODBC，可以使我们的数据库编程就像在Windows平台下一样简单。
ZooKeeper 一致性协议 ZAB 原理
2019-03-27 12:58:35致性协议中生产环境中应用最多的了。为什么呢？因为他是为 Zookeeper 设计的分布式一致性协议！
一、什么是 ZAB 协议？ ZAB 协议介绍
1、ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）。
2、Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务。在解决分布式一致性方面，Zookeeper 并没有使用 Paxos ，而是采用了 ZAB 协议。
3、ZAB 协议定义：ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持 崩溃恢复 和 原子广播 协议。下面我们会重点讲这两个东西。
4、基于该协议，Zookeeper 实现了一种 主备模式 的系统架构来保持集群中各个副本之间 数据一致性。具体如下图所示：
百度App网络深度优化系列《一》DNS优化
2019-03-31 13:53:53网络优化是客户端几大技术方向中公认的一个深度领域，所以百度App给大家带来网络深度优化系列文章，其中包含系列《一》DNS优化，系列《二》连接优化，系列《三》弱网优化，希望对大家在网络方向的学习和实践有所帮助。
百度起家于搜索，整个公司的网络架构和部署都是基于标准的internet协议，目前已经是全栈HTTPS，来到移动互联网时代后，总的基础架构不变，但在客户端上需要做很多优化工作。
DNS（Domain Name System），它的作用是根据域名查出IP地址，它是HTTP协议的前提，只有将域名正确的解析成IP地址后，后面的HTTP流程才能进行，所以一般做网络优化会首选优化DNS。
二、背景
DNS优化核心需要解决的问题有两点：
1.由于DNS劫持或故障造成的服务不可用，进而影响用户体验，影响公司的收入。
2.由于DNS调度不准确导致的性能退化，进而影响用户体验。
百度App承载着亿级流量，每年都会遇到运营商DNS劫持或运营商DNS故障，整体影响非常不好，所以DNS优化刻不容缓，通过下图会更直观的了解运营商劫持或故障的原理。
百度App网络深度优化系列《二》连接优化
2019-03-31 13:56:32连接优化需要解决两个核心问题
1. 连接建立耗时较长，导致请求的总时长变长，进而影响用户体验。
2. 在多变的网络环境下，连接建立的过程可能会失败，导致成功率下降，进而影响用户体验。
百度App承载着亿级流量，对于每一个请求都需要追求耗时短，成功率高的体验。从协议角度出发，如何才能做到这一点呢？首先我们来看下建立连接耗时的原理。
一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践
2019-04-02 01:59:06要实现一整套能用于大用户量、高并发场景下的IM群聊，技术难度远超IM系统中的其它功能，原因在于：IM群聊消息的实时写扩散特性带来了一系列技术难题。
举个例子：如一个2000人群里，一条普通消息的发出问题，将瞬间写扩散为2000条消息的接收问题，如何保证这些消息的及时、有序、高效地送达，涉及到的技术问题点实在太多，更别说个别场景下万人大群里的炸群消息难题了更别说个别场景下万人大群里的炸群消息难题了。
这也是为什么一般中大型IM系统中，都会将群聊单独拎出来考虑架构的设计，单独有针对性地进行架构优化，从而降低整个系统的设计难度。
本文将分享的是一套生产环境下的IM群聊消息系统的高可用、易伸缩、高并发架构设计实践，属于原创第一手资料，内容较专业，适合有一定IM架构经验的后端程序员阅读。
推荐：如有兴趣，本文作者的另一篇《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》，也适合正在进行IM系统架构设计研究的同学阅读。
一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案
2019-04-02 02:02:03无论是IM消息通信系统还是客户消息系统，其本质都是一套消息发送与投递系统，或者说是一套网络通信系统，其本质两个词：存储与转发。
推荐：如有兴趣，本文作者的另一篇《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊架构方案设计实践》，适合进行IM群聊架构设计的参考。
消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？
2019-04-02 02:08:15在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止于此，它的价值不仅仅存在于技术上，更重要的是改变了以往同步处理消息的思路（比如进行IM消息历史存储时，传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库，这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作，但互联网大并发环境下就是灾难）。
MQ消息中间件可以理解一个水池，水池的这头是消息生产者，水池的那头是消息消费者，生产者和消息者无需直接对接，这将带来很多好处：业务解耦、架构分布式化等，生产者和消费者互相完全透明。
但市面上的MQ消息中间件产品很多，作为IM系统中必不可少的一环，我们该如何选型？那么请继续阅读本文。
使用R数据进行数据分析
2019-04-23 23:15:134.安装R
step1：登录R的官方网站
https://www.r-project.org/
5.安装RStudio
step1：打开RStudio官方网站 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ 点击Free下的Download
千万并发不是梦：TCPBurn并发测试
2019-05-17 01:49:43如何构造出成千上百万的攻城士兵，是高并发测试的关键。而传统压力测试工具设计的时候并不是针对高并发测试设计的。针对高并发场景，传统压力测试工具往往自身是性能瓶颈。为适应高并发趋势，我们设计了TCPBurn，用于无状态协议的高并发压力测试，瞬间可以创造出任意多的攻城的精兵猛将。
我们以消息推送服务为例，来模拟海量用户并发场景。千万并发连接测试相关的公开资料很少，据说要达到C10M（千万连接）并发，需要从根本上解决内核自身的问题。我们的实验希望验证linux服务器环境下Nginx能否承受千万连接的考验。
epoll 的本质是什么？
2019-05-27 08:48:53从事服务端开发，少不了要接触网络编程。epoll 作为 Linux 下高性能网络服务器的必备技术至关重要，nginx、Redis、Skynet 和大部分游戏服务器都使用到这一多路复用技术。
epoll 很重要，但是 epoll 与 select 的区别是什么呢？epoll 高效的原因是什么？
多队列网卡及网卡中断绑定阐述
2019-05-29 05:02:19多队列网卡顾名思义就是由原来的单网卡单队列变成了现在的单网卡多队列。多队列网卡是一种技术，最初是用来解决网络IO QoS （quality of service）问题的，后来随着网络IO的带宽的不断提升，单核CPU不能完全处满足网卡的需求，体现最为明显的就是单核CPU处理不了网卡大量的数据包请求（软中断）而造成大量丢包，其实当网卡收到数据包时会产生中断，通知内核有新数据包，然后内核调用中断处理程序进行响应，把数据包从网卡缓存拷贝到内存，因为网卡缓存大小有限，如果不及时拷出数据，后续数据包将会因为缓存溢出被丢弃，因此这一工作需要立即完成。剩下的处理和操作数据包的工作就会交给软中断，高负载的网卡是软中断产生的大户，很容易形成瓶颈。但通过多队列网卡驱动的支持，将各个队列通过中断绑定到不同的CPU核上，以满足网卡的需求，这就是多队列网卡的应用。
常见的有Intel的82575、82576，Boardcom的57711等，下面以公司的服务器使用较多的Intel 82575网卡为例，分析一下多队列网卡的硬件的实现以及Linux内核软件的支持。
一、多队列网卡硬件实现
图1.1是Intel 82575硬件逻辑图，有四个硬件队列。当收到报文时，通过hash包头的SIP、Sport、DIP、Dport四元组，将一条流总是收到相同的队列。同时触发与该队列绑定的中断。
微服务：分布式事务
2019-09-05 12:11:55这篇文章将介绍什么是分布式事务，分布式事务解决什么问题，对分布式事务实现的难点，解决思路，不同场景下方案的选择，通过图解的方式进行梳理、总结和比较。
相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这些知识碎片，而是能够将知识连成一片，形成知识体系。
1 什么是事务
介绍分布式事务之前，先介绍什么是事务。
事务的具体定义
事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。
简单地说，事务提供一种“ 要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）”机制。
MySQL 数据库铁律
2019-09-05 12:14:15好的数据库规范有助于减少软件实现的复杂度，降低沟通成本，本铁律主要涵盖了建库建表、建索引、写 SQL、ORM 映射等方面的处理约定。
想要搞懂数据可视化，看这篇就够了！
2019-09-05 12:36:25最近很多朋友跟我抱怨：为了公司数据好看，老板一个劲地想要数据可视化，以为可视化就是画画图表这么简单，可苦了自己天天加班做数据，但其实老板根本不懂可视化！
确实，数据可视化无疑是当今最火热的词，不管是做什么数据，似乎都要拿来做一下可视化才行，但很多人都对数据可视化没有一个具体的概念，也不知道该如何实现可视化。所以，话不多说，下面就带大家由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。
一、什么是数据可视化
科学可视化、 信息可视化和可视分析学三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。
广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。
安装VMware没有虚拟网卡出现解决方法
2019-09-11 05:54:46使用Sysdig监视您的Ubuntu
2019-10-10 15:06:06介绍
Sysdig是一个全面的开源系统活动监控，捕获和分析应用程序。它具有强大的过滤语言和可自定义的输出，以及可以使用称为chisels 的Lua脚本扩展的核心功能。
应用程序通过访问内核来工作， 内核允许它查看每个系统调用以及通过内核传递的所有信息。这也使其成为监视和分析系统上运行的应用程序容器生成的系统活动和事件的出色工具。
核心Sysdig应用程序监视其安装的服务器。但是，该项目背后的公司提供了一个名为Sysdig Cloud的托管版本，可以远程监控任意数量的服务器。
独立应用程序可在大多数Linux发行版上使用，但在Windows和macOS上也可用，功能更为有限。除了sysdig命令行工具，Sysdig还带有一个csysdig带有类似选项的交互式UI 。
在本教程中，您将安装并使用Sysdig来监视Ubuntu 16.04服务器。您将流式传输实时事件，将事件保存到文件，过滤结果以及浏览csysdig交互式UI。
Redis 6 新功能提前看！
2019-10-10 15:09:06作者先简单介绍 Redis 6 会给大家提供的新功能，包括：
一、对用户使用有直接影响的功能
- ACL用户权限控制功能
- RESP3：新的 Redis 通信协议
- Cluster 管理工具
- SSL 支持
二、Redis 内部的优化
- IO多线程支持
- 新的Module API
- 新的 Expire 算法
三、外部工具
- Redis Cluster Proxy
- Disque
海量数据,海明距离高效检索(smlar)
2020-05-25 11:32:53收集部分资料
MySQL 的 crash-safe 原理解析
2020-06-05 01:11:41MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库，有一个很关键和基本的能力，就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后，MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间崩溃，恢复后都能保证数据不会丢呢？有哪些关键技术支撑了这个能力？本文将为我们一一揭晓。
一、前言
MySQL 保证数据不会丢的能力主要体现在两方面：
- 能够恢复到任何时间点的状态；
- 能够保证MySQL在任何时间段突然奔溃，重启后之前提交的记录都不会丢失；
对于第一点将MySQL恢复到任何时间点的状态，相信很多人都知道，只要保留有足够的binlog，就能通过重跑binlog来实现。
对于第二点的能力，也就是本文标题所讲的crash-safe。即在 InnoDB 存储引擎中，事务提交过程中任何阶段，MySQL突然奔溃，重启后都能保证事务的完整性，已提交的数据不会丢失，未提交完整的数据会自动进行回滚。这个能力依赖的就是redo log和unod log两个日志。
爱奇艺网络协程编写高并发应用实践
2020-06-23 14:11:06早年间， ⽀持多个⽤户并发访问的服务应⽤，往往采⽤多进程⽅式，即针对每⼀个 TCP ⽹络连接创建⼀个服务进程。在 2000 年左右，⽐较流⾏使⽤ CGI ⽅式编写 Web 服务，当时⼈们⽤的⽐较多的 Web 服务器是基于多进程模式开发的 Apache1.3.x 系列，因为进程占⽤系统资源较多，所以⼈们开始使⽤多线程⽅式编写 Web 应用服务，线程占⽤的资源更少，这使单台服务器⽀撑的⽤户并发度提⾼了，但依然存在资源浪费的问题。因为在多进程或多线程编程⽅式下，均采⽤了阻塞通信⽅式，对于慢连接请求，会使服务端的进程或线程因『等待』客户端的请求数据⽽不能做别的事情，⽩⽩浪费了操作系统的调度时间和系统资源。这种⼀对⼀的服务⽅式在⼴域⽹的环境下显示变得不够廉价，于是⼈们开始采⽤⾮阻塞⽹络编程⽅式来提升服务端网络并发度，⽐较著名的 Web 服务器 Nginx 就是⾮阻塞通信服务的典型代表，另外还有象 Java Netty 这样的⾮阻塞⽹络开发库。
⾮阻塞⽹络编程⼀直以⾼并发和⾼难度⽽著称，这种编程⽅式虽然有效的提升了服务器的利⽤率和处理能力，但却对⼴⼤程序员提出了较⼤挑战，因为⾮阻塞 IO 的编程⽅式往往会把业务逻辑分隔的⽀离破碎，需要在通信过程中记录⼤量的中间状态，⽽且还需要处理各种异常情况，最终带来的后果就是开发周期⻓、复杂度⾼，⽽且难于维护。
阻塞式⽹络编程实现容易但并发度不⾼，⾮阻塞⽹络编程并发度⾼但编写难，针对这两种⽹络编程⽅式的优缺点，⼈们提出了使⽤协程⽅式编写⽹络程序的思想。其实协程本身并不是⼀个新概念，早在2000年前Windows NT 上就出现了『纤程』的 API，号称可以创建成千上万个纤程来处理业务，在 BSD Unix 上可以⽤来实现协程切换的 API <ucontext.h> 在 2002 年就已经存在了，当然另外⽤于上下⽂跳转的 API<setjmp.h> 出现的更早（1993年）。虽然协程的概念出现的较早，但⼈们终不能发现其广泛的应⽤场景，象『longjmp』这些 API 多⽤在⼀些异常跳转上，如 Postfix（著名的邮件MTA）在处理⽹络异常时⽤其实现程序跳转。直到 Russ Cox 在 Go 语⾔中加⼊了协程（Goroutine）的功能，使⽤协程进⾏⾼并发⽹络编程才变得的简单易⾏。
Russ Cox 早在 2002 年就编写了⼀个简单的⽹络协程库 libtask（https://swtch.com/libtask/ ），代码量不多，却可以使我们⽐较清晰地看到『通过使⽹络 IO 协程化，使编写⾼并发⽹络程序变得如此简单』。