写这篇文章是因为之前有一次删库操作，需要进行批量删除数据，当时没有控制好删除速度，导致产生了主从延迟，出现了一点小事故。今天我们就来看看为什么会产生主从延迟以及主从延迟如何处理等相关问题。坐好了，准备发车！(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/4ed72bf8b1fc67

一、目标有一段时间没有写unidbg相关的文章了，这个样本挺合适，难度适中，还适当给你挖个小坑。所以后面是一个系列文章，包含unidbg补环境，TraceBlock对比流程，TraceCode定位差异。掌握好这一系列套路，Native分析可以算入门了。这次先来把so用unidbg跑通v6.1.0二、步骤DumpsoIDA打开 libencryp

一、前言    在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。可以写一个服务进程作为调度者，将任务分

一、背景社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景，社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断，早期缓存设计时由于流量不是很大，未体现出明显的问题，近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题，因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计，以保障收藏

目的一直想知道当channel.write返回时,到底这个数据是交给操作系统了,还是说已经发出网卡了,还是说已经发出去收到ACK了.(答案：只是说明它写入了内核的send\_queue)javanio是水平触发的,而且缓冲区超过"低水位"就触发读事件,不超过"高水位"就触发写事件,那这个水位到底多高?缓冲

　　目前公司需要对当前的业务进行微服务化改造，经过讨论选择使用用dubbo进行服务治理，并在我的业务功能模块中进行试点，由于之前写过dubbo相关的demo，基础知识就不再重复了，demo地址：https://github.com/liujifei/dubbo.git 工程的基本搭建参照了另一篇博客，写的十分详尽，推荐一下：Maven多

最近在看《深入理解Java虚拟机》，书中给了几个例子，比较好的说明了几种OOM（OutOfMemory）产生的过程，大部分的程序员在写程序时不会太关注Java运行时数据区域的结构：!(http://static.oschina.net/uploads/img/201611/04115646_t6Rm.gif)感觉有必要通过几个实在的例子来加深对这

　　今早起床打开窗，外面冷冷的，看着钱包里的钱，心情凉凉的。开始搬砖ing。　　之前笔记本安装ubuntu和centos，能正常启动，但是可能是硬件问题，体验感不太好。所以嘛，就搞个虚拟机玩玩。写博客记录下，避免以后忘记了。　　 这里我推荐使用VMware安装unbuntu18.04LTS。　　1.下载VMware，unbuntu18.

相信点进来看的朋友们可能是被我的标题吸引的，没错，我就是标题党，本文所实现的并不是真正的网络隔离，只是实在想不出什么好的标题了，才这么写的或许在平时的使用中，(我说的是内网环境下)，可能会看到如下的url地址http://172.16.4.111:8080/xxx(https://www.oschina.net/action/GoTo

1\.CAP理论　　1.1Cosistency(一致性)　　通过某个节点的写操作结果对后面通过其他节点的读操作可见。　　如果更新数据后，并发访问的情况下可立即感知该更新，称为强一致性　　如果允许之后部分或全部感知不到该更新，称为弱一致性。　　若在之后的一段时间（通常该时间