一面（一个半小时）1.首先自我介绍2.了解Web层开发？数据库索引了解么？聚簇索引，非聚簇索引？索引分类？3.了解数据库都由哪些引擎？分别有什么区别和使用场景？4.了解分布式？高可用？如何保证节点集群的同步？Nginx了解过么？5.什么是事务，数据库的隔离级别，Mysql默认的隔离级别。6.JVM的内存模型，GC算法7.非递归实现

本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在多线程下的生产者消费者模型中，需求满足如下情况：对生产者生产投递数据的性能要求非常高多个生产者，单个（多个也可以，本文只介绍单个的情况）消费者当消费者跟不上生产者速度时，可容忍少部分数据丢失生产者是单条单条地生产数据举个日志采集的例子，日志在不同的

前言为什么会突然写这个blog呢？因为之前有只青蛙小姐姐问我，能不能教她join，当时上大学老师怎么教她也不会。然后本来想面对面交流给她说明，后面阴错阳差，就延误到了现在。所以我想，我可以提前准备好我想说的东西，记录下来，顺便自己也回忆下join(ps:为什么我需要回忆？因为之前的公司都是面向互联网的、高并发的业务，用join的话，很容易导致数

一、redis分布式锁的简易实现用redis实现分布式锁是一个老生常谈的问题了。因为redis单条命令执行的原子性和高性能，当多个客户端执行setnx(相同key)时，最多只有一个获得成功。因此在对可用性要求不是特别高的场景下，redis分布式锁方案不失为一个性价比高的实现。1.多个客户端执行setnxlock

在C中，库的地位是非常高的。C之父BjarneStroustrup先生多次表示了设计库来扩充功能要好过设计更多的语法的言论。现实中，C的库门类繁多，解决的问题也是极其广泛，库从轻量级到重量级的都有。不少都是让人眼界大开，亦或是望而生叹的思维杰作。由于库的数量非常庞大，而且限于笔者水平，其中很多并不了解。所以文中所提的一些库都是比较著名的大型

前言不管是PC还是移动端，图片一直是流量大头，以苹果公司Retina产品为代表的高PPI屏对图片的质量提出了更高的要求，如何保证在图片的精细度不降低的前提下缩小图片体积，成为了一个有价值且值得探索的事情。但如今对于JPEG、PNG和GIF这些图片格式的优化几乎已经达到了极致，若想改变现状开辟新局面，便要有釜底抽薪的胆量

欢迎关注”生信修炼手册”!HiC技术的出现和发展掀起了三维基因组学研究的浪潮，该技术通量高，一次建库即可在全基因组范围内研究染色质三维空间结构，已经染色体空间互作关系，有助于更深层次地挖掘和了解基因的调控关系，本文整理了HiC数据分析相关的资料。首先是该领域的一些基本概念chromosometerr

第一优化你的sql和索引；第二加缓存，memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代

并发（并行），一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一，也是被开发者关注最多的话题；Go语言作为一个出道以来就自带『高并发』光环的富二代编程语言，它的并发（并行）编程肯定是值得开发者去探究的，而Go语言中的并发（并行）编程是经由goroutine实现的，goroutine是golang最重要的特性之一，具有使用成本低、消耗资源低、能效高等特点，官方宣称

虽然以AirPods为代表的无线耳机已经提供了相对舒适的佩戴感受，但其在嘈杂环境中的降噪体验仍不尽如人意，此外不是所有用户都喜欢那种纯粹的开放式、或完全与环境声隔绝的降噪效果。好消息是，得益于高通为QCC514X蓝牙音频片上系统引入的“自适应主动降噪”技术，不久后的入耳式无线耳机或可带来媲美开放式耳机的智能降噪体验。!(https://im