缓存数据一致性问题(转载)
1. 缓存数据不一致 数据库的瓶颈是大家有目共睹的，高并发的环境下，很容易 I/O 锁死。当务之急，就是把常用的数据，给捞到速度更快的存储里去。 这个更快的存储，就有可能是分布式的，比如 Redis，也有可能是单机的，比如 Caffeine。 但一旦加入缓存，就不得不面对一个蛋疼的问题：数据的一致性。 数据不一致的问题，人世间多… 阅读更多 »缓存数据一致性问题(转载)
系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式(转载)
1. 系统吞度量要素 1.1. 基本概念 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request… 阅读更多 »系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式(转载)
Redis、Memcache和MongoDB的区别(转载)
1. Memcached 1.1. Memcached的优点 Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key. value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。 支持直接配置为session handle。 1.2. Memcache… 阅读更多 »Redis、Memcache和MongoDB的区别(转载)
github下载慢或报错“The-remote-end-hung-up-unexpectedly”解决办法
github下载慢或报错“The-remote-end-hung-up-unexpectedly”解决办法：该问题往往因为内部网络限制等因素导致。 因细节更新，欢迎访问本文源站链接：https://turbock79.cn/?p=173。 1.方法一 解决gitbub下载慢问题，可… 阅读更多 »github下载慢或报错“The-remote-end-hung-up-unexpectedly”解决办法
LRU Cache原理与实现(转载)
1. LRU原理 LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 1.1. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下： 1. 新数据插入到链表头部； 2. 每当缓存命中（即缓存数据被访… 阅读更多 »LRU Cache原理与实现(转载)
Golang单元测试gomock
1. go mock单元测试 搞单元测试，如果碰到这些情况： 一个函数，内部包含了很多并且很深的调用，但是如果单单测这个函数，其实实现的功能很简单。 一个函数，包含了其他还未实现的调用。 函数内部对数据的要求极为苛刻。 那么这时候就可以考虑使用mock来处理。 mock，简而言之就是可以通过注入我们所期望返回的数据，或者我们所期… 阅读更多 »Golang单元测试gomock
深入理解Golang之context(转载)
context是Go并发编程中常用到一种编程模式。本文将从为什么需要context，深入了解context的实现原理，以了解如何使用context。 1. 前言 这篇文章将介绍Golang并发编程中常用到一种编程模式：context。本文将从为什么需要context出发，深入了解context的实现原理，以及了解如何使用cont… 阅读更多 »深入理解Golang之context(转载)