自适应自旋锁：（java6引入,jvm对锁的预测会越来越精准，jvm也会越来越聪明）1.自选次数不再固定2.由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁拥有者的状态来决定（如果在同一个锁对象上自旋等待刚刚成功获取过锁并且持有锁的线程正在运行中，jvm会认为该锁自旋获取到锁的可能性很大，会自动增加等待时间，相反jvm如果可能性很小会省掉自旋过程，

一、主从同步/复制　　通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失（或少量丢失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。　　为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出

红黑树，一种平衡二叉树，最为著名的应用就是CSTL中的map，是有序集合最为理想的存储方式之一。除了二叉树所具有的属性之后，红黑树中每个节点多了一个“颜色”属性，可以是红色或者是黑色。一棵红黑树应该满足一下的性质：1.每个节点是红色或者黑色的；2.根节点是黑色的；3.每个叶节点nil是黑色的（使用哨兵节点在删除调整时可以方便不少）；4.如

下面探讨的数据库为MySQL存储引擎为innodb因为这是最常见的，使用最多的数据库和引擎什么是页分裂？这是因为聚簇索引采用的是平衡二叉树算法，而且每个节点都保存了该主键所对应行的数据，假设插入数据的主键是自增长的，那么根据二叉树算法会很快的把该数据添加到某个节点下，而其他的节点不用动；但是如果插入的是不规则的数据，那么每次插入都会改变二叉树之前

系数据库依赖于主键，它是数据库物理模式的基石。主键在物理层面上只有两个用途： 惟一地标识一行。 作为一个可以被外键有效引用的对象。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。下面是主键和索引的一些区别与联系。 1\.主键一定是唯一性索引，唯一性索

(本文由言念小文原创，转载请注明出处)在实际工作中经常遇到某个对象，处于不同的状态有不同行为逻辑、且状态之间可以相互迁移的业务场景，特别是在开发通信协议栈类软件中尤为多见。《设计模式之禅》这本书中对状态模式有着非常详尽的讲解（目前为止我认为讲解得最好的书），但总觉得自己没能够理解透彻、灵活运用。直到今年完成了一个通信协议软件的开发，重新研究了“状态机”，

前面我们介绍了三种数据结构，第一种数组主要用作数据存储，但是后面的两种栈和队列我们说主要作为程序功能实现的辅助工具，其中在介绍栈时我们知道栈可以用来做单词逆序，匹配关键字符等等，那它还有别的什么功能吗？以及数据结构与本篇博客的主题前缀、中缀、后缀表达式有什么关系呢？1、人如何解析算术表达式　　如何解析算术表达式？或者换种说法，遇到某个算术表达

当向存储系统写一个数据元素时，通常是先写入主存或者缓冲，然后再写入磁盘，如果系统在写入磁盘的时候，系统发生故障，当系统恢复后，需要再次从磁盘中读取此数据元素的时候，并不知道此时磁盘上所保存的数据元素是正确的还是错误的，Redo日志是一种应对此种故障的比较常用的故障恢复策略。为了确保一个数据元素的完整性，还需要借助事务这一概念，对于更新数据一个元素的redo日

随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据

什么是走索引？索引是一种利用某种规则的数据结构与实际数据的关系加快数据查找的功能。我们的数据库中存储有大量的内容，而索引能够通过数据节点，根据特定的规则和算法快速查找到节点对应的实际文件的位置。简单来说索引就像书的目录，能够帮助我们准确定位到书籍具体的内容。最近在学习索引的时候遇到了一个问题，下面我们通过重现的方式来看一下。首先建立一个如下测试表：javas