来源：素文宅博客地址：https://blog.yoodb.com/yoodb/article/detail/1578(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.yoodb.com%2Fyoodb%2Farticle%2Fdetail%2F1578)MongoDB

前言：mongodb因为高性能、高可用性、支持分片等特性，作为非关系型数据库被大家广泛使用。其高可用性主要是体现在mongodb的副本集上面（可以简单理解为一主多从的集群），本篇文章主要从副本集介绍、本地搭建副本集、副本集读写数据这三个方面来带大家认识下mongodb副本集。一、mongodb副本集介绍—

摘要：CPU内置少量的高速缓存的重要性不言而喻，在体积、成本、效率等因素下产生了当今用到的计算机的存储结构。1.介绍2.cpu缓存的结构3.缓存的存取与一致4.代码设计的考量5.最后CPU频率太快，其处理速度远快于存储介质的读写。因此，导致CPU资源的浪费，需要有效解决I

一、为什么要用Hibernate缓存Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。二、Hibernate

ConcurrentHashMap是Java5中支持高并发、高吞吐量的线程安全HashMap实现。在这之前我对ConcurrentHashMap只有一些肤浅的理解，仅知道它采用了多个锁，大概也足够了。但是在经过一次惨痛的面试经历之后，我觉得必须深入研究它的实现。面试中被问到读是否要加锁，因为读写会发生冲突，我说必须要加锁，我和面试官也因此发生了冲突

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c170345b07b2bf0b8c076ee4350fe145ad0.jpg)异步编程适用于那些频繁读写文件和频繁与服务器交互数据的任务，异步程序以非阻塞的方式执行I/O操作。这样意味着程序可以在等待客户机返回数据的同时执行其他任务，而不是无所事事的等待，浪费资源和时间。

在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributeddata（ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplic

Python之文件处理不同模式打开文件的完全列表：模式描述r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。r打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。r

在MySQLCluster集群，应用数据均保存在数据节点。因此不仅MySQL实例可以对其进行访问，通过NDB的API其他应用也可以访问数据。　　利用这个特性，开发者可以实现以下功能：1.进行跨应用的复杂查询2.简单的Key/Value绕过SQL层实现快速读写3.微秒级的实时响应利用以上功能，通过灵活配置应用环境，可提高生产效率和灵活性，在不改动数据库结

1导读数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。2一致性1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。举个例子：某系