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MySQL那些常见的错误设计规范依托于互联网的发达，我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识，与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。但是过于方便的分享也让知识变得五花八门，很容易让人接收到错误的信息。这些错误最多的都是因为技术发展迅速，而且没有空闲时间去及时更新已经发布的内容所导致。为

CAS(CompareandSwap)CAS字面意思为比较并交换.CAS有3个操作数，分别是：内存值M，期望值E，更新值U。当且仅当内存值M和期望值E相等时，将内存值M修改为U，否则什么都不做。1.CAS的应用场景CAS只适用于线程冲突较少的情况。CAS的典型应用场景是：

Redis最为常用的是拿来做缓存，而Redis之所以这么快的原因之一是搭上了内存那纳秒级别的处理速度来存储数据，极大提升了应用服务的性能。（从用户角度翻译过来就是这玩意反应快了）但是，但凡技术总有它的局限性，例如在计算机中内存空间远比磁盘空间要小得多，而且内存比磁盘贵。所以我们要是把数据都放内存，显然是一件成本高，性价很低的事情。所以更多的是采取让Redis

Redis持久化RDB和AOF为什么Redis需要持久化？因为Redis属于内存型数据库，数据是储存在内存当中的，当遇到不可抗力因素，比如断电，那么储存在内存中的数据就会丢失。所以为了保证数据的完整性，我们需要做持久化操作，来保证数据的完整性。Redis中都有哪些持久化机制？Redis早

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堆内存设置?原理?JVM堆内存分为2块：PermanentSpace和HeapSpace。?Permanent即持久代（PermanentGeneration），主要存放的是Java类定义信息，与垃圾收集器要收集的Java对象关系不大。?Heap{OldNEW{Eden,from,to}}，Old即

1. Flink的引入这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flin