使用Memory Analyzer tool(MAT)分析内存泄漏（一）
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Jack of all trades, master of none
閱讀本文約花費: 1 (分鐘)“Jack of all trades, master of none” is a figure of speech used in reference to a person that is competent with many skills, but no particular one. An alternate phrasing says “Jack of all trades, master of none is oftentimes better than master of one.” The earliest recorded versions of the phrase do not contain the second clause. Indeed, they are broadly positive in tone. Such a Jack of all trades may be a master of integration, as such an individual knows enough from many learned trades and skills to be able to bring the individual’s disciplines to…
redis tech issue & solution in production
閱讀本文約花費: 1 (分鐘)最近碰到产线问题，记录一下发现原因、解决办法、问题思考。 问题表现 redis交换区 redis内存占用过大无法备份 分析定位 redis单机server运行，主备模式；但是备机出现无法备份成功，error日志频出。 机器配置内存32G，当前已使用26G。 bgsave运行失败。 解决办法 Sharding算法引入，进行分布式管理； 解决 1- redis单机模式；2-redis水平扩展性。 -end- No tags for this post.
redis配置读写分离以及利用哨兵sentinel进行自动主从切换
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LesterChan WP Plugins
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对 程 序 员 说 点 实 在 话
閱讀本文約花費: 9 (分鐘) 我个人是一个程序员，关注web、分布式和数据处理。 我将web看做最流行的、天然跨平台的展现和可视化技术，将分布式看做程序协作、协作程序的最适架构，将数据处理看作需要基础、技巧、认知、视野以及领域知识兼而有之的事，所以做数据处理，会提升基础、技巧、认知、视野以及领域知识。 这些都是废话，还挺绕，但理解废话，对我来说，不是那么简单的事。 我认为能力的提升来自厚积，所以对于基础的东西，应该保持持续的热情。 认为基础应该包括但远不限于： 数据结构和算法、 算法、 网络（tcp/ip、p2p、http等等）、 计算机体系和操作系统（内存管理、高速缓冲与缓存、线程与并发、资源与争用、CPU周期、局部性原理等等）。 认为以上基础永远没有精通一说，至少在我这个智力层次看来。比如你看到严蔚敏数据结构了，挺好，你又看了算法导论了，更好，能看看普林斯顿的算法，你挺不错，你又看了些论文，而你确实又用vim、emacs、vs、eclipse或者sublime敲了，那你应该可以一眼就看出满世界的博客的算法文章中的纰漏和层次，那你还是有点功力了。 知识结构的重要性与项目经验会相互影响。同样的项目，类似的角色，因为知识结构的不同，带来的提升和总结也会不同，这种提升对于下一个项目或者更复杂的项目带来的裨益也会有所差别，更长的时间之下，这种差别巨大到值10W还是100W。…
NoSQL 简 介
閱讀本文約花費: 12 (分鐘) NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即”不仅仅是SQL”。 在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。 这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDMBSs）来处理。 1970年 E.F.Codd’s提出的关系模型的论文 “A relational model of data for large shared data banks”，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。 通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。 NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 关系型数据库遵循ACID规则 事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性： 1、A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。 比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个…
网络超级链接-杂
閱讀本文約花費: 1 (分鐘)友情链接 酷壳 酸菜鱼 私塾在线学习网 煮酒品茶 点滴技术博客 思考者日记网·束洋洋 开源视窗 小弟子的网络之路 寄存心–移动开发 Ticmy’s Blog 中国程序员人才网 图表秀-在线图表制作 struts教程网 IT面试 IT热血青年 android开发网 360root 半步多 Solidot 七牛云 华章图书 人民邮电出版社 图灵社区 文泉驿 OpenStack中国社区 薄荷开源网 红联linux 运维生存时间 Linux公社 Philo Locez Linux Story 码农网 imcn.me SecYe安全 《Linux就该这么学》 数据库安全 DBAplus社群 kubernetes中文社区 监控宝 马哥linux培训 实验楼 听云性能管理 51CTO学院 UDN技术社区 安全狗 阿里云 OneAlert 云路课堂 又拍云 景安vps https://www.roytanck.com/ Björn Wijers Geerdes Ontwerpen Snoep Games Suzanne Vos Suzero Moving Images 80Sec cc0cc CFC4N Demon Errorrik glemir’s Iterse’s BLOG Jessica moxie Pange…
国 外 大 型 网 站 使 用 到 编 程 语 言
閱讀本文約花費: 1 (分鐘)下图展示了大型网站使用到的后端编程语言： 1、Google.com 前端：JavaScript 后端：C, C++, Go, Java, Python 数据库：BigTable, MariaDB 2、YouTube.com 前端：JavaScript 后端：C/C++, Python, Java, Go 数据库：BigTable, MariaDB 3、Facebook.com 前端：JavaScript 后端：Hack, PHP (HHVM), Python, C++, Java, Erlang, D, Xhp, Haskell 数据库：MySQL, HBase Cassandra 4、Yahoo 前端：JavaScript 后端：JavaScript, PHP 数据库：MySQL, PostgreSQL 5、Amazon.com（亚马逊） 前端：JavaScript 后端：Java, C++, Perl 数据库：Oracle 6、Wikipedia.org（维基） 前端：JavaScript 后端：PHP, Hack 数据库：MySQL, MariaDB 7、Twitter.com 前端：JavaScript 后端：C++, Java, Scala, Ruby on Rails 数据库：MySQL 8、Bing（必应） 前端：JavaS…
wp-postratings plugin
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GitHub 上 整 理 的 一 些 工 具
閱讀本文約花費: 19 (分鐘) 技术站点 Hacker News：非常棒的针对编程的链接聚合网站 Programming reddit：同上 MSDN：微软相关的官方技术集中地，主要是文档类 infoq：企业级应用，关注软件开发领域 OSChina：开源技术社区，开源方面做的不错哦 cnblogs，51cto，csdn：常见的技术社区，各有专长 stackoverflow：IT技术问答网站 GitHub：全球最大的源代码管理平台，很多知名开源项目都在上面，如Linux内核， OpenStack等免费的it电子书：http://it-ebooks.info/ DevStore:开发者服务商店 不错的书籍 人件 人月神话 代码大全2 计算机程序设计艺术 程序员的自我修养 程序员修炼之道 高效能程序员的修炼（成为一名杰出的程序员其实跟写代码没有太大关系） 深入理解计算机系统 软件随想录 算法导论（麻省理工学院出版社） 离线数学及其应用 设计模式 编程之美 黑客与画家 编程珠玑 C++ Prime Effective C++ TCP/IP详解 Unix 编程艺术 《精神分析引论》弗洛伊德 搞定：无压力工作的艺术 平台工具（都是开源的好东东哦） Redmine/Trac：项目管理平台 Jenkins/Jira(非开源)：持续集成系统（Apache Continuum，这个是Apache下的…
2016成人片數據調查 這系列最多人看
閱讀本文約花費: 1 (分鐘) 美國最大色情網站「Pornhub」日前公布2016年網站統計數據，像是網站總傳輸量為31億1040萬GB，總觀看數為919億8022萬5000片，換句話說，每人一年平均看了12.5片。網站統計出，每秒有729人在線上。 最愛觀看的國家分別是美國、英國、加拿大、印度、日本，熱搜關鍵字第一名為女女愛系列，其次為繼母系列、熟女人妻系列、少男少女系列、繼兄妹／姊弟系列。網站上男性觀看者比女性多上許多，女性只占26%。 網站觀看年齡最多落在18至24歲（31%）、25至34歲（29%）、35至44歲（17%）、45至54歲（11%）、55至64歲（7%），65歲以上僅占4%。觀看工具以智慧型手機占最大宗，其次為電腦，再來是平板。 ▲每秒有729人看。（圖／翻攝自Pornhub） No tags for this post.
浏览量大的个人独立博客 Alexa 排名
閱讀本文約花費: 2 (分鐘) worldRank host country countryRank 1 youtube.com US 2 2 news.google.com US 1 10 reddit.com US 4 18 blog.sina.com.cn CN 7 66 blog.csdn.net CN 15 96 cn.nytimes.com US 30 99 bbc.co.uk GB 7 155 washingtonpost.com US 47 228 kb.cnblogs.com CN 40 517 lifehacker.com US 204 1171 51cto.com CN 127 1192 sky.com GB 59 1206 news.ycombinator.com US 569 1749 cn.rfi.fr CN 298 2564 thenextweb.com US 2065 3080 cdc.tencent.com CN 196 4670 ruanyifeng.com CN 577 4925 my.mtime.com CN 393 5606 liaoxuefeng.com CN 384 6391 letscorp.net CN 645 6618 iteye.com CN 676 8020 juejin.im CN 823 10312 g-cores.com…
Mac安装MongoDB
閱讀本文約花費: 3 (分鐘)这两天在新电脑上安装MongoDB，竟然忘了是怎么安装的了，以下是按照这一篇文章的安装教程，简单的翻译了一下。翻译原文 Installing MongoDB on a Mac 什么是MongoDB MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。属于NoSQL数据库系列，NoSQL指的是不仅仅是SQL. 前期准备 Mac 终端（Terminal比较推荐使用iTem2，将使用这个终端安装MongoDB Homebrew。安装MongoDB的时候有一种方式会使用到。Homebrew是Mac电脑包管理工具， 安装概览 有两种方式在Mac上安装MongoDB，最好的一种方式是使用Homebrew进行安装，另一种方式是到MongoDB官网上下载安装包，以下就介绍两种安装方式 使用Homebrew安装MongoDB 打开Terminal(控制台)输入brew update，首先更新homebrew 待homebrew更新完成后，输入brew install mongodb 等到Mongo下载完成。创建一个“db”的文件夹，是用来存放Mongo 数据，可以在默认路径进行安装，直接输入mkdir -p /data/db，可能会遇到权限的问题提示没有权限执行，那直接在这个命令前加上sudo，如sudo mkdir -p /data/db …
LEETCODE 编 程 训 练
閱讀本文約花費: 6 (分鐘)Leetcode这个网站上的题都是一些经典的公司用来面试应聘者的面试题，很多人通过刷这些题来应聘一些喜欢面试算法的公司，比如：Google、微软、Facebook、Amazon之类的这些公司，基本上是应试教育的功利主义。 我做这些题目的不是为了要去应聘这些公司，而是为了锻炼一下自己的算法和编程能力。因为我开始工作的时候基本没有这样的训练算法和编程的网站，除了大学里的“算法和数据结构”里的好些最基础最基础的知识，基本上没有什么训练。所以，当我看到有人在做这些题的时候，我也蠢蠢欲动地想去刷一下。 于是，我花了3-4个月的业余时间，我把Leetcode的154道题全部做完了。（这也是最近我没有太多的时间来写博客的原因，你可以看到我之前做的那个活动中有几个算法题来自于Leetcode）有人说我时间太多了，这里声明一下，我基本上都是利用了晚上10点以后的时间来做这些题的。 LeetCode的题大致分成两类： 1）基础算法的知识。这些题里面有大量的算法题，解这些题都是有套路的，不是用递归（深度优先DFS，广度优先BFS），就是要用动态规划（Dynamic Programming），或是拆半查找（Binary Search），或是回溯（Back tracing），或是分治法（Divide and Conquer），还有大量的对树，数组、链表、字符串和hash表的操作…