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- 8月4日打卡，今日学习《字节跳动10万节点HDFS集群多机房架构演进之路》：本文主要从如何在容量上满足业务的发展需求、如何满足近线场景对低延迟的需求、如何满足关键业务的机房级别容灾需求、如何高效运维如此超大规模的集群等角度介绍了hdfs的许多实践问题。评论点赞
- 8月2日打卡，今日学习《稍微整理了几个经常在H5移动端开发遇到的东西
》：本文主要从用户点击反馈来进行了H5移动端的一些技术介绍，具体包括弹出数字键盘、调用系统的某些功能、打开原生应用、解决active伪类失效等问题。 评论点赞 - 8月1日打卡，今日学习《K8s 长什么样子，一文道清它的整体架构》：Kubernetes（单词太长，后面用 K8s 代替 ）是一个基于容器技术的分布式架构方案，本文从理论和实战两个角度为读者介绍了k8s的相关基本概念，聚焦K8s的整体架构，给大家描绘出K8s的大致模样。评论点赞
- 7月31日打卡，今日学习《我们为什么放弃 MongoDB 和 MySQL，选择 TiDB
》：本文由技术方向和业务场景 trade-off 决定为什么使用TiDB，TiDB 是通过 raft 协议来保证多副本数据的一致性（ ACID 中的 C ），通过 2PC 协议来保证事务的原子性（ ACID 的 A ），通过乐观锁加 MVCC 来实现可重复读的事务隔离级别（ ACID 中 I ），这意味着 TiDB 每一次事务的成本是比 MySQL 要高很多的，特别是有事务冲突的时候。展开评论点赞 - 7月30日打卡，今日学习《百度BaikalDB在同程艺龙的成功应用实践剖析》：本文调研开源NewSQL数据库BaikalDB，尝试解决工作中遇到的一些实际问题，使用BaikalDB分别部署了基于列存的OLAP类业务，基于行存的OLTP类业务，及基于双中心的高可用部署方案。评论点赞
- 7月29日打卡，今日学习《基于代价的慢查询优化建议》：本文从SQL执行与优化器角度，从底层介绍了查询操作的优化策略，而对于优化器来说，执行一条SQL有各种各样的方案可供选择，如表是否用索引、选择哪个索引、是否使用范围扫描、多表Join的连接顺序和子查询的执行方式等。如何从这些可选方案中选出耗时最短的方案呢？这就需要定义一个量化数值指标，这个指标就是代价(Cost)，我们分别计算出可选方案的操作耗时，从中选出最小值。展开评论点赞
- 7月28日打卡，今日学习《从零开始的高并发（五）--- Zookeeper的配置中心应用》：本文介绍了Zookeeper在配置中心的应用，配置中心的知识总结其实就是4个知识点：持久节点+watch机制+分布式锁+事件合并。评论点赞
- 7月27日打卡，今日学习《从零开始的高并发（四）--- Zookeeper的分布式队列》：本文介绍了Zookeeper如何如何保证集群数据的一致性，并且介绍了Zookeeper的典型应用场景，并给了实际的应用例子，可以对分布式操作有一个很好的学习。评论点赞
- 7月26日打卡，今日学习《从零开始的高并发（三）--- Zookeeper集群的搭建和leader选举》：本文介绍了Zookeeper集群的简单搭建和配置参数，介绍了Zookeeper的集群监控，紧接着介绍了其核心集群leader选举机制的内容及概念。评论点赞
- 7月25日打卡，今日学习《从零开始的高并发（二）--- Zookeeper实现分布式锁》：本文介绍了Zookeeper如何实现分布式锁的过程，给出了具体的样例。第一个方式原理其实就是节点不可重名+watch机制。第二个方式原理是取号 + 最小号取lock + watch。赞过
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