本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在多线程下的生产者消费者模型中，需求满足如下情况：对生产者生产投递数据的性能要求非常高多个生产者，单个（多个也可以，本文只介绍单个的情况）消费者当消费者跟不上生产者速度时，可容忍少部分数据丢失生产者是单条单条地生产数据举个日志采集的例子，日志在不同的

Redis集群一般有四种方式，分别为：主从复制、哨兵模式、Cluster以及各大厂的集群方案。在3.0版本之前只支持单实例模式，3.0之后支持了集群方式。在3.0之前各大厂为了解决单实例Redis的存储瓶颈问题各自推出了自己的集群方案，其核心思想就是数据分片，主要有客户端分片、代理分片、服务端分片。这里咱们只介绍前三种方式：主从、哨兵、Cluster。

java中的单例设计模式关于设计模式，这其实是单独存在的东西，它不属于java，但是在java中使用较多，所以今天我就给大家介绍下单例设计模式中的饿汉和懒汉这俩朴素的打工人。首先我先说明下单例设计模式是啥（如果不想了解，可以直接划下去看饿汉和懒汉）：类的单例设计模式就是采用一定的方法保证在整个软件系统中，对某个类只能存在一

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了，但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署，如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢？提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群，solr官方提供了cloud的集群方式附上:喵了个咪

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Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到100000的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差。Redis快的主要原因是：1.完全基于内存2.数据结构简单，对数据操作也简单3.使用多路I/O复用模型第一、二点不细讲，主要

分库分表数据切分　　通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还能够提高系统的总体可用性，由于单台设备Crash之后，仅仅有总体数据的某一部分不可用，而不是全部的数据。切分模式　　数据的切分（Sharding）依据其切分规则的类

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Omil是什么？Omil是一个webpack的loader，它允许你以一种名为单文件组件(SFCs)的格式撰写Omi组件：<templatelang"html"name"componentname"<headeronClick"${this.test}"${this.da

简介CLS衡量的是页面的整个生命周期内发生的每次意外布局偏移的最大突发性布局偏移分数。布局变化的发生是因为浏览器倾向于异步加载页面元素。更重要的是，您的页面上可能存在一些初始尺寸未知的媒体元素。这种组合意味着浏览器在加载完成之前无法确定单个元素将占用多少空