互联网时代各种存储框架层出不穷，眼花缭乱，比如传统的关系型数据库：Oracle、MySQL；新兴的NoSQL：HBase、Cassandra、Redis；全文检索框架：ES、Solr等。如何为自己的业务选取合适的存储方案，相信大家都思考过这个问题，本文简单聊聊我对Mysql、HBase、ES的理解，希望能和大家一起探讨进步，有不对的地方还请指出。MySQL：

tbox之前提供的stackfull协程库，虽然切换效率已经非常高了，但是由于每个协程都需要维护一个独立的堆栈，内存空间利用率不是很高，在并发量非常大的时候，内存使用量会相当大。之前考虑过采用stacksegment方式进行内存优化，实现动态增涨，但是这样对性能还是有一定的影响，暂时不去考虑了。最近参考了下boost和protothreads的st

以下内容大部分摘自许世伟的《GO语言核心编程》最近面试，在自己的简历上写了简单会一些GO语言。结果被面试官问了GO语言goroutine的原理。自己看倒是看过，时间长了又给忘了。特此写下此文以长记性。协程：协程本质上是一种用户态线程，不需要操作系统来进行抢占式调度，并且在真正的实现中寄存于线程中，因此系统开销极小，可以有效的提高线程任务的并发性，而避

并发编程的意义是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能，可以让程序运行的更快。而处理器也为了提高计算速率，作出了一系列优化

问题：最近在用三星的一款i5处理器的Windows平板，和iPad，以及其他使用ARM处理器的手机相比，发热量大很多，甚至需要借助风扇来散热，耗电量也大了不少。那么就很奇怪，在主频相差不大，并且实际执行效果差不多的情况下，x86架构的处理器的发热量和功耗为什么会那么大?这种差异到底是硬件以及处理器的指令集本身的问题，还是软件层面的问题?回答1：

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/dfb0ab2b2caa297182037c5a3f91f27ded5.gif)HBase作为一个分布式存储的数据库，它是如何保证可用性的呢？对于分布式系统的CAP问题，它是如何权衡的呢？最重要的是，我们在生产实践中，又应该如何保证HBase服务的高可用呢？下面我

socket多并发socket可以实现单个客户端进行请求访问，它可以通过socketserver来实现并发功能呢，socketserver是通过启用多线程实现并发，在这里我们也可以通过gevent协程来实现单个线程下的多并发。socketserver:importgeventfromgeventi

!file(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upc56c6ed5eae550cace667fa53a9810d4db5.png)本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读

系统信息arch显示机器的处理器架构(1)unamem显示机器的处理器架构(2)unamer显示正在使用的内核版本dmidecodeq显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparmi/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparmtT/dev/sda在磁盘上

简介HBase的全称是HadoopDatabase，是一个分布式的，可扩展，面向列簇的数据库，是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样，层层剥开她的心，直到一丝不挂。特点首先我们看一下hbase有哪些特