最近在学习Gradle，在配置maven仓库时遇到一个很奇怪的问题。因为之前已经在自己机器上下载了一些maven的本地缓存，所有在使用gradle时想优先从本地的仓库中下载jar，查看了官方的userguide文档，发现其中有这么一段：大概意思是说使用mavenLocal()配置maven的本地仓库后，gradle默认会按以下顺序去查找本地的仓库

无论是在工作中，还是在面试中，web前端性能的优化都是很重要的，那么我们进行优化需要从哪些方面入手呢？可以遵循雅虎的前端优化35条军规,这样对于优化有一个比较清晰的方向.35条军规1.尽量减少HTTP请求个数——须权衡2.使用CDN（内容分发网络）3.为文件头指定Expires或CacheControl，使内容具有缓存性。4.避免空的

       nginx是一款非常优秀的反向代理工具，支持请求分发，负载均衡，以及缓存等等非常实用的功能。在请求处理上，nginx采用的是epoll模型，这是一种基于事件监听的模型，因而其具备非常高效的请求处理效率，单机并发能力能够达到上百万。nginx接收到的请求可以通过负载均衡策略分发到其下一级的应用服务器，这些服务器一般是以集群方式部署的，因而在性能不

更多精彩和干货和你分享前言redis可以干很多事情，我们这里的背景是将redis作为缓存服务器还讨论的。如果部署了一个redis，主从也好，cluster也罢，我将一些数据存储在它上面，如果没有持久化的话，redis只会存储到内存中，那如果遇到灾难性故障，就会丢失所有数据。这对企业级的应用来说，是个噩梦。如果我们能将数据持久化

前言Redis用了这么久，一直没有认真的去了解其内部的数据结构和实现原理。从今天开始正式系统性的学习Redis。首先，还是从工作中经常打交道的数据类型开始说起，然后，在说到其内部使用的数据结构。Redis的简介Redis是一个开源的高性能的keyvalue数据库，与其他的keyvalue缓存产品相比有以下三个特点：

一、实现说明OpenSLES的录音要比播放简单一些，在创建好引擎后，再创建好录音接口基本就可以录音了。在这里我们做的是流式录音，所以需要用至少2个buffer来缓存录制好的PCM数据，这里我们可以动态创建一个二维数组，里面有2个buffer，然后每次录音取出一个，录制好后再写入文件就可以了，2个buffer依次来存储PCM数据，这样就可以

接上一章的内容,我们来谈一下MySQL中的查询优化技术。保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数(可以用缓存保存查询结果，减少查询次数)；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多

MyBatis的设计思想很简单，可以看做是对JDBC的一次封装，并提供强大的动态SQL映射功能。但是由于它本身也有一些缓存、事务管理等功能，所以实际使用中还是会碰到一些问题——另外，最近接触了JFinal，其思想和Hibernate类似，但要更简洁，和MyBatis的设计思想不同，但有一点相同：都是想通过简洁的设计最大限度地简化开发和提升性能——说到性能，前

hello，大家好呀，我是小楼。前几天不是写了这篇文章嘛。文章介绍了Sentinl的自适应缓存时间戳算法，从原理到实现都手把手解读了，而且还发现SentinelGo还未实现这个自适应算法，于是我就觉得，这简单啊，把Java代码翻译成Go不就可以混个PR？甚至在文章初稿中把这个描述为：「有手就可以」，感觉不太妥当，后来被我删掉了。过了几天，我想去看看有没有人看

天翼云AccessOne基于覆盖全球的海量边缘节点，能够智能分离动静态内容，通过智能负载均衡技术，让静态内容在边缘节点进行缓存，保障用户就近接入边缘节点获取资源；对于动态内容，可通过智能选路、协议优化等技术，选择最/佳链路回源，同时提供协议优化、链路优化等多项优化技术，大大缩短内容传输距离和时间，加速抢购过程中的数据流转，有效降低延迟和抖动，保障用户交易。