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这不是一本教你练出“可爱肌肉”的书,而是一本教你练出能用的力量、极限的力量、生存的力量的书。
作者保罗·威德在美国最严酷的监狱中度过了19年,在其中逐渐挖掘出了一套最古老的健身法,在商业社会中早已失传的力量哲学,并凭此成为了地球上最强壮的人之一。

本文是用于速查囚徒健身”六艺”的手册

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分布式系统中,全局唯一id的生成是个常见的问题。在互联网的业务系统中,涉及到各种各样的ID,如在支付系统中就会有支付ID、退款ID等。

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一致性哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位(slots)数的改变平均只需要对 K/n 个key需要重新映射,其中K是key的数量,n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。

谈到一致性哈希(Consistent hashing),就得先讲一下分布式存储。
比如我们有2000w条数据,一台机器存不下,那么我们可以把分成10份每份200w条存到10台机器上。
这样存储就不成问题,但是查询效率很低,查一条数据要每台机器都查一遍。
如果这些数据能够分类,每一类存到一台机器上,查询前先知道数据的类别,就可以直接定位到某台机器,效率就高了。

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布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。

它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。

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所谓的 Bitmap 其实就是二进制位数组,由于元素是二进制位,每一个元素只占用1个bit,十分节省内存空间。

每一个bit有0、1两种状态,所以 Bitmap 适合应用于判断是否存在、桶排序(不含重复元素),具体来说可以用bitmap记录ip信息,实现布隆过滤器等等。

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后端一个常见且比较让人头疼的问题是服务限流,没有做好限流开始导致单个服务耗时增加,进而影响上下游服务,最终可能导致整个系统被拖垮。

限流的目的是通过对并发请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队 或等待、降级。

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压缩列表(ziplist)是列表和哈希的底层实现之一,是为尽可能地节约内存而设计的特殊编码双端链表。 当一个列表只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。

压缩列表的优点是节省内存,缺点是插入元素的复杂度较高平均O(N)最坏O(N^2), 但是在小数据量的情况下,这种复杂度也是可以接受的。

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Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示,而是自己构建了一种名为简单动态字符串SD S(simple dynamic string)的数据结构 ,并将SDS用作Redis的默认字符串表示。

Redis内部所有字符串都由SDS来表示,其本质就是动态字节数组,和python的bytearray类似。

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跳跃表 (skiplist) 是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的 指针,从而达到快速访问节点的目的。

跳跃表优点

  • 表支持平均O(logN), 最坏O(N)复杂度的节点查找,效率可以和平衡树相当
  • 通过顺序性操作来批量处理节点
  • 实现比平衡树要来得更为简单

因为ziplist内存占用较小,所以Redis使用作为有序集合的初始底层结构。
如果一个有序集合包含的元素数量比较多(大于zset-max-ziplist-entries),又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时(大于zset-max-ziplist-value),Redis就会将其底层结构转换为跳跃表。

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这是Redis源码阅读系列第一篇文章。

dict 是 redis 最重要的数据结构,db、hash、以及服务器内部需要用到hashmap的场景都是用dict来实现的。学习 dict 的源码,我们可以学到hashmap的原理及实现。

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一直在寻找比较好的番茄工作法工具,但是都不那么满意。

物理番茄钟,主要问题是不够灵活,比如调整番茄时长,而且不能和GTD清单同步。

手机app的话,番茄钟结束的提醒声音过于吵闹,特别在公共场合,比如公司或者图书馆;如果静音或者震动的话,又常常感知不到,导致经常关注番茄钟时间,不能集中精力。

也用过安卓智能手表,但目前番茄工作法相关应用还是很少,没有找到合适的,而且手表续航太短,高强度使用基本得每天充电,心智负担大。

之前也用过手机番茄app配合手环,通过手环震动提醒番茄钟结束,方法可行,但是通知经常触达不到,体验不好。

最近小米手环6上市了,经过几天摸索,发现配合滴答清单的专注功能,以及小米穿戴的通知提醒,总体体验挺好,通知也准确,应当是目前最好的番茄工作法方案了。

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话接上文,还是这个 C++ 模型服务,在并发请求的情况下,大概有0.01%的请求部分模型分数不对。定位这种问题,对一个Python程序员来说,真是苦手。还好,经过调整代码不断测试,最终完美解决了问题。

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公司的线上模型服务是基于brpc + xgboost实现的,而xgboost官方是不支持在多线程环境下使用的(1.2.0版本之前)

这个模型服务已经有两年多了,显然当时用的版本是不支持多线程的,有位同事当时修改了xgboost的源码,解决了多线程的问题,在线上也稳定运行到现在。

那么,问题来了。最近有个新需求,用到了xgboost的pred_leaf功能,然后就发现并发请求时0.1%的模型结果不对。

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最近偶然又玩起了GBA游戏,瞬间又像是回到了儿时的时光。也碰到了许久以来的老问题,如何作弊,毕竟游戏里刷资源和练级实在是体力劳动,年龄大了毕竟肝不动了。

先说一下,我现在玩GBA的平台是安卓的Pizza Boy GBA模拟器加游戏手柄,总体游戏体验感觉比GBA真机还好,毕竟现在的设备机能放在这,而且还有倍速播放相关功能。

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NAS的文件系统一直是我比较纠结的一个点。NAS的系统基本上是基于Linux(Unix),文件系统不是ntfs,数据迁移不方便,数据恢复工具也没那么全。

WSL就完美解决了这个问题,用Linux提供服务,数据最终还是落在ntfs上,而且重要的是everything也能用上。

openmediavault(OMV)是一个基于Debian的NAS系统,而且能在原生Debian系统上自行安装,正好能够实现我们的功能。

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