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分散式資料一致性理解

點選藍色“喬志勇筆記”關注我喲 加個“星標”,第一時間獲取推送的文章哦! 一、基本概念: 1、關聯資料之間的邏輯關係是否正確 (資料約束一致). 理解為垂直方

獨角獸原形畢露

“DAU超1億”、“準備IPO”、“正在大規模擴張”……看了這些報道,你興沖沖往某獨角獸公司投簡歷,卻在入職不久就收到裁員通知。 “XX行業第一股”、“公司單KOL單日營收破億”……你興奮了,重倉這支股票,

Kubernetes原始碼分析之Pod的刪除

我們通常使用kubectl命令刪除Pod,或者通過http協議直接呼叫apiserver暴露的介面去刪除Pod。所以,刪除Pod的起源肯定在apiserver這兒。 在之前分析kube-apiserver

Python 標準庫原始碼分析 namedtuple

namedtuple 是一個簡化 tuple 操作的工廠函式,對於普通元組我們在訪問上只能通過遊標的訪問,在表現力上有時候比不上物件。 命名的元組例項沒有每個例項的字典,因此它們是輕量級的,並且不需要比

分散式資料快取中的一致性雜湊演算法

一致性雜湊演算法在分散式快取領域的 MemCache,負載均衡領域的 Nginx 以及各類 RPC 框架中都有廣泛的應用,它主要是為了解決傳統雜湊函式新增雜湊表槽位數後要將關鍵字重新對映的問題。 本文會介紹

ipcs命令詳解

ipcs是Linux下顯示程序間通訊設施狀態的工具。可以顯示訊息佇列、共享記憶體和訊號量的資訊。對於程式設計師非常有用,普通的系統管理員一般用不到此指令。 ipcs shows in

Java設計模式11——享元模式

一、適用場景 記憶體屬於稀缺資源,不能隨意浪費。如果在一個系統中有很多個完全相同或相似的物件,我們就可以使用享元模式,讓他們共享一份記憶體即可,不必每個都去例項化物件,從而節省記憶體空間。 二、模式核心

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