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BearPiHMNano十分钟上手教程网址：https:gitee.combearpibearpihmnanoblobmasterapplicationsBearPiBearPiHMNanodocsquickstartBearPiHMNano%E5%8D%81%E5%88%86%E9%92%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B.md注意：我在安装官方镜像后，打开虚拟机发现sudoaptgetinstall命令执行不了，类似的下载命令也执行失败。我在下面的网站解决了这个问题https:blog.csdn.netm050848587articledetails108869543opsrequestmisc%257B%2522request%255Fid%25...

海底隧道是为了解决横跨海峡、海湾之间的交通，而又不妨碍船舶航运的条件下，建造在海底之下供人员及车辆通行的海底下的海洋建筑物。海峡像一道天堑将大陆与大陆，大陆与海岛，海岛与海岛之间隔开，这给人们的生活、旅行带来许多不便。于是，人们设计建造接通海峡两岸的海底隧道。海底隧道不占地，不妨碍航行，不影响生态环境，是一种非常安全的全天候的海峡通道。海底隧道对通讯的要求：隧道内没有信号覆盖,对各种安全设备相关...

开发板功能介绍各组分原理图按键原理（按键被按下时，GPIO口的电平被拉低）GPIO02有PWM功能，直连灯NFC电路原理图E53接口原理图引脚

在《Redis缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？》中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。码哥，布隆过滤器还能在哪些场景使用呀？比如我们使用「码哥跳动」开发的「明日头条」APP看新闻，如何做到每次推荐给该用户的内容不会重复，过滤已经看过的内容呢？你会说我们只要记录了每个用户看过的历史记录，每次推荐的时候去查询数据库过滤存在的数据实现去重。实际上，如果历史记录存储在关系数据库里，去重就...

在《Redis核心篇：唯快不破的秘密》中，「码哥」揭秘了Redis五大数据类型底层的数据结构、IO模型、线程模型、渐进式rehash掌握了Redis快的本质原因。接着，在《Redis日志篇：无畏宕机与快速恢复的杀手锏》中揭晓了当Redis发生宕机可以通过重新读取RDB快照和执行AOF日志实现快速恢复的高可用手段。高可用有两个含义：一是数据尽量不丢失，二是服务尽可能提供服务。AOF和RDB保证了数据持久化尽量不丢失，而主从复制就是增加副本，...

大家好，我是「码哥」，码哥出品，必属精品。关注公众号「码哥字节」并加码哥微信（MageByte1024），窥探硬核文章背后的男人的另一面。本文将对集群的节点、槽指派、命令执行、重新分片、转向、故障转移、消息等各个方面进行深入拆解。Redis集群原理总览目的在于掌握什么是Cluster？Cluster分片原理，客户端定位数据原理、故障切换，选主，什么场景使用Cluster，如何部署集群…...◆将数据分成多份存在不同实例上◆哈希槽与Redi...

在上一篇文章中详细介绍AnolisOS是首个原生支持镜像加速Linux内核，Nydus镜像加速服务重新优化了现有的OCIv1容器镜像格式，重新定义镜像的文件系统，数据与元数据分离，实现按需加载，本文作为使用Nydus的教程将详细介绍在AnolisOS上部署Nydus的过程，以帮助用户熟悉Nydus的基本使用方法。一、部署环境本教程中使用的是阿里云上购买的EC2虚拟机，您也可以在本地或其他云环境中部署Nydus。操作系统：AnolisOS8.4（ANCK64位）内核...

在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个key关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。常见的场景如下：●给一个userId，判断用户登陆状态；●两亿用户最近7天的签到情况，统计7天内连续签到的用户总数；●统计每天的新增与第二天的留存用户数；●统计网站的对访客（UniqueVisitor，UV）量●最新评论列表●根据播放量音乐榜单通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千...

在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个key关联了一个数据集合。常见的场景如下：◆给一个userId，判断用户登陆状态；◆显示用户某个月的签到次数和首次签到时间；◆两亿用户最近7天的签到情况，统计7天内连续签到的用户总数；通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以，我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据（例如亿...

码哥带大家完成在CentOS7中安装Redis6.x教程。在学习Redis之前，我们需要先搭建一套哨兵环境。机器有限，实现目标是一台机器上搭建6个节点，构成一主两从三哨兵集群模式。下载解压可直接到Redis官网下载最新稳定包，地址：https:redis.iodownload。或者使用命令：sudowgethttp:download.redis.ioreleasesredis6.0.9.tar.gz下载安装包.。码哥统一把软件包放在optsoft目录下，并创建目录mkdirredisSentinel。在redisSentinel目录...

原始数据存储在DB中（如MySQL、Hbase等），但DB的读写性能低、延迟高。比如MySQL在4核8G上的TPS5000，QPS10000左右，读写平均耗时10100ms。用Redis作为缓存系统正好可以弥补DB的不足，「码哥」在自己的MacBookPro2019上执行Redis性能测试如下：$redisbenchmarktset,getn100000qSET:107758.62requestspersecond,p500.239msecGET:108813.92requestspersecond,p500.239msecTPS和QPS达到10万，于是乎我们就引入缓存架构，在数据库中...

2022年7月25日，龙蜥社区召开了7月技术委员会线下会议，本次技术委员会议由阿里云刘寅主持，来自阿里云、统信软件、飞腾、中科方德、红旗、万里红、Intel、Arm、龙芯、兆芯、海光、联通、天翼云、普华、浪潮、申泰等多家单位共31位技术委员和嘉宾参会。会上就龙蜥社区技术委员会工作、AnolisOS823进展等进行了汇报，对社区技术未来发展规划等进行了热烈讨论，大家都给出了切实建议。此次还邀请到Linux中国开源社区创始人王兴宇...

在面试、并发编程、一些开源框架中总是会遇到volatile与synchronized。synchronized如何保证并发安全？volatile语义的内存可见性指的是什么？这其中又跟JMM有什么关系，在并发编程中JMM的作用是什么，为什么需要JMM？与JVM内存结构有什么区别？「码哥字节」总结出里面的核心知识点以及面试重点，图文并茂无畏面试与并发编程，全面提升并发编程内功！1.JMM与JVM内存结构有什么区别？2.到底什么是JMM(JavaMemoryModel)内存模型，J...

Druid的数据模型本文主要讨论对来自其他类型数据库系统的用户的提示，以及常规提示和通用做法。●Druid数据存储在datasources，datasource类似于传统RDBMS中的table。●Druid在向数据源摄取数据时，可以选择rollup，也可以不rollup。启用rollup功能后，Druid会在摄取期间部分聚合数据，从而有可能减少数据行数，减少存储空间并提高查询性能。禁用rollup功能后，Druid将为输入数据中为每一行存储一行，而不进行任何预聚合。●德...

编程是一门艺术，它的魅力在于创造。65哥已经工作两年了，一直做着简单重复的编程工作，活活熬成了一个只会CRUD的打工boy。65哥：总是听大佬讲分布式分布式，什么才是分布式系统呢？分布式系统是一个硬件或软件系统分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。系统拥有多种通用的物理和逻辑资源，可以...

“特立独行是对的，融入圈子也是对的，重点是要想清楚自己向往怎样的生活，为此愿意付出怎样的代价。”我们通常将Redis作为缓存使用，提高读取响应性能，一旦Redis宕机，内存中的数据全部丢失，假如现在直接访问数据库大量流量打到MySQL可能会带来更加严重的问题。另外慢慢的从数据库读取放到Redis性能必然比不过从Redis获取快，也会导致响应变慢。Redis为了实现无畏宕机快速恢复，设计了两大杀手锏，分别是AOF（AppendOnlyFIle...

“天下武功，无坚不摧，唯快不破！学习一个技术，通常只接触了零散的技术点，没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系，没有系统观。这样会很吃力，而且会出现一看好像自己会，过后就忘记，一脸懵逼。跟着「码哥字节」一起吃透Redis，深层次的掌握Redis核心原理以及实战技巧。一起搭建一套完整的知识框架，学会全局观去整理整个知识体系。系统观其实是至关重要的，从某种程度上说，在解决问题时，拥有了系统观，就意味着...

『码哥』的Redis系列文章有一篇讲透了Redis的性能优化——《Redis核心篇：唯快不破的秘密》。深入地从IO、线程、数据结构、编码等方面剖析了Redis“快”的内部秘密。65哥深受启发，在学习Kafka的过程中，发现Kafka也是一个性能十分优秀的中间件，遂要求『码哥』讲一讲Kafka性能优化方面的知识，所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作为Kafka系列的开篇之作。先预告一下Kafka系列文章，大家敬请期待哦：以讲解性能作为Kafka之...

Kafka是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到Kafka来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天码哥字节就从常见的Kafka面试题入手，和大家聊聊Kafka的那些事儿。思维导图讲一讲分布式消息中间件问题●什么是分布式消息中间件？●消息中间件的作用是什么？●消息中间件的使用场景是什么？●消息中间件选型？消息队列分布式消息是一种通信机制，和RPC、HTTP、RMI等不一样...

前面「码哥字节」介绍了一些经典排序算法，它们的时间复杂度最好是O(nlogn)，那如何把百万级别的订单根据金额排序是不是觉得可以按照之前学的归并排序、快速排序实现？功能是可以完成，但是效率太低了。今天「码哥」带大家一起玩转特殊场景下的排序算法，在O(n)时间复杂度的情况下实现排序。「码哥」带大家学习的算法类比「超跑型赛车」，用于特殊场景能实现飞快速度。快排、归并是经济实用型小轿车。而桶排序、计数排序、基数...