使用较为成熟的第三方解决方案最大的优势就在于在节省自身研发成本的同时，还能够在互联网上面找到较多的文档信息，帮助我们解决一些日常遇到的问题还是非常有帮助的。目前比较流行的第三方Cache解决方案主要有基于对象的分布式内存Cache软件Memcached和嵌入式数据库编程库BerkeleyDB这两种。下面我将分别针对这

资源限制时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述　　给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列。1<n<200输入格式　　第一行为一个整数n。　　第二行包含n个整数，为待排序的数，每个整数的绝对值小于10000。输出格式　　输出一行，按从小到大的顺序输出排序后的数列。样例输入583649样例输出34689···

需求：支持大文件批量上传（20G）和下载，同时需要保证上传期间用户电脑不出现卡死等体验；内网百兆网络上传速度为12MB/S服务器内存占用低支持文件夹上传，文件夹中的文件数量达到1万个以上，且包含层级结构。支持PC端全平台操作系统，Windows,Linux,Mac支持文件和文件夹的批量下载，断点续传。刷新页面后继续传输。关闭浏览器后保

列表的局限前面我们说通过队列的rpush和lpop可以实现消息队列（队尾进队头出），但是消费者需要不停地调用lpop查看List中是否有等待处理的消息（比如写一个while循环）。为了减少通信的消耗，可以sleep()一段时间再消费，但是会有两个问题：1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度，List会占用大量的内存。2、

CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有2级Cache的CPU中，读取L1Cache的命中率为80%。也就是说CPU从L1Cache中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从L2Cache读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取L2的命中率也

最近在运行Informatica全量抽取时候，系统报了很多莫名的错误，日志也没有显示警告信息。按有限的日志信息查询，可能的原因一般是磁盘空间不够，内存不够，或者是数据量量太大，缓存爆了。经排查，是加载的数据量过大，导致了数据加载的失败。只好通过限制每次的加载数量，分批多次进行跑数据了。业务系统使用的是Mysql数据库，因此在ODS层抽数时候，使用

1原本以为自己对redis命令还蛮熟悉的，各种数据模型各种基于redis的骚操作。但是最近在使用redis的scan的命令式却踩了一个坑，顿时发觉自己原来对redis的游标理解的很有限。所以记录下这个踩坑的过程，背景如下：公司因为redis服务器内存吃紧，需要删除一些无用的没有设置过期时间的key。大概有500多w的key。虽然key的数目听起来

本文从计算机模型开始，以及CPU与内存、IO总线之间的交互关系到CPU缓存一致性协议的逻辑进行了阐述，并对JMM的思想与作用进行了详细的说明。针对volatile关键字从字节码以及汇编指令层面解释了它是如何保证可见性与有序性的，最后对volatile进行了拓展，从实战的角度更了解关键字的运用。一、现代计算机理论模型与工作原理

起源想学一下UNIX系统编程，所以把C重学一遍，C中指针关联甚多，是重点也是难点。下面是自己做的一个总结，希望对你有所帮助！一、何为指针1、C的特殊性C是一门很特殊的语言，特殊的地方在于它可能对计算机是友好的，对程序员并不太友好。常识上来说，我们是不需要知道一个变量在内存中的实际地址的，对于我们实现业

什么是持久化？简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中，也就是我们通常理解的硬盘上。Blog：博客园个人什么是持久化？简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中，也就是我们通常理解的硬盘上。首先我们来看一下数据库在进行写操作时到底做了哪些事，主要有下面五个过程：客户端向服务端发送写操作（数据在客户端的内存中）;