Trans_Monica
路虽远，行则将至，事虽难，做则必成。
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#青训营 x 字节后端训练营#
【6.5签到】从复制分了五个步骤进行：
步骤一：主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
步骤二：从库发起连接，连接到主库。
步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread，把binlog的内容发送到从库。
步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log
步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db
【6.5签到】从复制分了五个步骤进行：
步骤一：主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
步骤二：从库发起连接，连接到主库。
步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread，把binlog的内容发送到从库。
步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log
步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db
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#青训营 x 字节后端训练营#
【6.3签到】「记忆化搜索」本质是带“缓存”功能的「暴力递归」：
它只能解决重复计算的问题，而不能确定中间结果的访问时机和访问次数，本质是一种“自顶向下”的解决方式；
「动态规划」是一种“自底向上”的解决方案 ：
能明确访问时机和访问次数，这为降低算法的空间复杂度带来巨大空间，我们可以根据依赖关系来决定保留哪些中间结果，而无须将全部中间结果进行“缓存”。
【6.3签到】「记忆化搜索」本质是带“缓存”功能的「暴力递归」：
它只能解决重复计算的问题，而不能确定中间结果的访问时机和访问次数，本质是一种“自顶向下”的解决方式；
「动态规划」是一种“自底向上”的解决方案 ：
能明确访问时机和访问次数，这为降低算法的空间复杂度带来巨大空间，我们可以根据依赖关系来决定保留哪些中间结果，而无须将全部中间结果进行“缓存”。
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【6.1签到】实现限流的几种方式，主要是窗口算法和桶算法，两者各有优势。窗口算法实现简单，逻辑清晰，可以很直观的得到当前的 QPS 情况，但是会有时间窗口的临界突变问题，而且不像桶一样有队列可以缓冲。桶算法虽然稍微复杂，不好统计 QPS 情况，但是桶算法也有优势所在。漏桶模式消费速率恒定，可以很好的保护自身系统，可以对流量进行整形，但是面对突发流量不能快速响应。令牌桶模式可以面对突发流量，但是启动时会有缓慢加速的过程，不过常见的开源工具中已经对此优化。
【大家六一快乐，我们班发了荔枝、奶茶、棒棒糖，还有谁！】
【6.1签到】实现限流的几种方式，主要是窗口算法和桶算法，两者各有优势。窗口算法实现简单，逻辑清晰，可以很直观的得到当前的 QPS 情况，但是会有时间窗口的临界突变问题，而且不像桶一样有队列可以缓冲。桶算法虽然稍微复杂，不好统计 QPS 情况，但是桶算法也有优势所在。漏桶模式消费速率恒定，可以很好的保护自身系统，可以对流量进行整形，但是面对突发流量不能快速响应。令牌桶模式可以面对突发流量，但是启动时会有缓慢加速的过程，不过常见的开源工具中已经对此优化。
【大家六一快乐，我们班发了荔枝、奶茶、棒棒糖，还有谁！】
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#青训营 x 字节后端训练营#
【5.31签到】大O表示法的时间复杂度大致可以分为以下几个级别：O(1) ：常数级别，无论输入多大，它执行的步数都是恒定的，不会因为输入变大而变大，哈希表的查找就是这个级别。
O(N) ：线性级别，随着输入变大耗费的步数也正向相关，遍历算法就是这个级别。
O(logN) ：对数级别，输入每变大一倍，耗费步骤则增加1，二分查找算法属于这个级别。
O(N²) ：平方级别，随着输入的变大所耗费的步数会成倍增加，一般当你的算法使用双层for循环就是这个级别，比如冒泡排序。
【5.31签到】大O表示法的时间复杂度大致可以分为以下几个级别：O(1) ：常数级别，无论输入多大，它执行的步数都是恒定的，不会因为输入变大而变大，哈希表的查找就是这个级别。
O(N) ：线性级别，随着输入变大耗费的步数也正向相关，遍历算法就是这个级别。
O(logN) ：对数级别，输入每变大一倍，耗费步骤则增加1，二分查找算法属于这个级别。
O(N²) ：平方级别，随着输入的变大所耗费的步数会成倍增加，一般当你的算法使用双层for循环就是这个级别，比如冒泡排序。
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#青训营 x 字节后端训练营# 我是从java转的golang，现在就我的感觉分享一下他们的区别：
编程语言： Go 是由 Google 开发的开源编程语言，而 Java 是由 Sun Microsystems 开发的。Go 是一门相对较新的语言，而 Java 已经存在了几十年，在企业级应用程序中得到广泛应用。
静态类型和动态类型：Java 是一种静态类型语言，所有变量在编译时都需要指定类型。而 Go 是一种动态类型语言，变量可以在运行时根据值来推断类型。
内存管理：Java 使用垃圾回收器（GC）进行内存管理，这意味着程序员不需要手动释放内存。而 Go 通过使用一个称为 "goroutine" 的并发结构来实现内存管理。这使得 Go 在处理高并发任务方面更加高效。
并发性：Go 在设计上具有很强的并发能力，并且具有丰富的原语和库来支持并发编程。Java 也提供了多线程 API 来支持并发编程，但相比之下，Go 的并发支持更加完善和高效。
性能：Go 在处理网络和 I/O 操作时表现非常出色，因为它专门为并发和异步编程而设计。Java 因为是一门成熟的语言，具有丰富的库和框架，因此在处理复杂任务时表现更出色。
总体来说，Go 和 Java 都是非常优秀的编程语言。选择哪种语言取决于具体的需求和场景。如果需要高效地处理并发和网络操作，同时不需要对传统的企业级框架进行依赖，那么 Go 可能是更好的选择；而如果需要开发大型的、复杂的企业级应用程序，那么 Java 可能是更好的选择。
编程语言： Go 是由 Google 开发的开源编程语言，而 Java 是由 Sun Microsystems 开发的。Go 是一门相对较新的语言，而 Java 已经存在了几十年，在企业级应用程序中得到广泛应用。
静态类型和动态类型：Java 是一种静态类型语言，所有变量在编译时都需要指定类型。而 Go 是一种动态类型语言，变量可以在运行时根据值来推断类型。
内存管理：Java 使用垃圾回收器（GC）进行内存管理，这意味着程序员不需要手动释放内存。而 Go 通过使用一个称为 "goroutine" 的并发结构来实现内存管理。这使得 Go 在处理高并发任务方面更加高效。
并发性：Go 在设计上具有很强的并发能力，并且具有丰富的原语和库来支持并发编程。Java 也提供了多线程 API 来支持并发编程，但相比之下，Go 的并发支持更加完善和高效。
性能：Go 在处理网络和 I/O 操作时表现非常出色，因为它专门为并发和异步编程而设计。Java 因为是一门成熟的语言，具有丰富的库和框架，因此在处理复杂任务时表现更出色。
总体来说，Go 和 Java 都是非常优秀的编程语言。选择哪种语言取决于具体的需求和场景。如果需要高效地处理并发和网络操作，同时不需要对传统的企业级框架进行依赖，那么 Go 可能是更好的选择；而如果需要开发大型的、复杂的企业级应用程序，那么 Java 可能是更好的选择。
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#青训营 x 字节后端训练营#
【5.30签到】BFS：广度优先搜索，简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点，如果发现目标，则演算终止。DFS：深度优先搜索。简单来说，从根节点出发，然后依次向下继续搜索，直到遇到叶子节点，此时就会向上回溯，继续向为访问过的点继续深度搜索。
【5.30签到】BFS：广度优先搜索，简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点，如果发现目标，则演算终止。DFS：深度优先搜索。简单来说，从根节点出发，然后依次向下继续搜索，直到遇到叶子节点，此时就会向上回溯，继续向为访问过的点继续深度搜索。
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#青训营 x 字节后端训练营#
【5.29签到】时间复杂度
大O表示法中, 时间复杂度的公式是: T(n) = O(f(n)), 其中f(n)表示每个代码执行次数之和, 而O表示正比例关系, 这个公式的全称是:算法的渐进时间复杂度.
常见的时间复杂度量级从上至下越来越大:
常数阶O(1)
对数阶O(logN)
线性对数阶O(nlogN)
平方阶O(n²)
立方阶O(n³)
K次方阶O(n^k)
指数阶O(2^n)
【5.29签到】时间复杂度
大O表示法中, 时间复杂度的公式是: T(n) = O(f(n)), 其中f(n)表示每个代码执行次数之和, 而O表示正比例关系, 这个公式的全称是:算法的渐进时间复杂度.
常见的时间复杂度量级从上至下越来越大:
常数阶O(1)
对数阶O(logN)
线性对数阶O(nlogN)
平方阶O(n²)
立方阶O(n³)
K次方阶O(n^k)
指数阶O(2^n)
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【5.28签到】
核心
配置svi接口网关，配置svi接口与核心对接，为了svi网关冗余配置vrrp，防止与接入环路配置stp。
核心主要的作用是高速转发，作为汇聚、出口、服务器之间的枢纽；
核心有时候会挂上接入交换接服务器，所以要配置svi、vrrp、stp。
配置svi接口核心、出口、汇聚的对接ip地址，核心主要是用ospf打通汇聚、出口路由。
【5.28签到】
核心
配置svi接口网关，配置svi接口与核心对接，为了svi网关冗余配置vrrp，防止与接入环路配置stp。
核心主要的作用是高速转发，作为汇聚、出口、服务器之间的枢纽；
核心有时候会挂上接入交换接服务器，所以要配置svi、vrrp、stp。
配置svi接口核心、出口、汇聚的对接ip地址，核心主要是用ospf打通汇聚、出口路由。
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【5.27签到】
基础网络的效率就像一辆列车，时延是火车的速度(启动时间)，而带宽就像火车的车厢装载量，整个传输的物理链路就像火车的铁轨。目前现实条件下的移动网络条件非常复杂，我们的目标很简单，就是想让所有用户都能在手机淘宝获得流畅的体验。
【5.27签到】
基础网络的效率就像一辆列车，时延是火车的速度(启动时间)，而带宽就像火车的车厢装载量，整个传输的物理链路就像火车的铁轨。目前现实条件下的移动网络条件非常复杂，我们的目标很简单，就是想让所有用户都能在手机淘宝获得流畅的体验。
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【5.26签到】1、弱联网类游戏：诸如休闲、卡牌类游戏可直接HTTP协议，对安全性有要求的话就使用HTTPS；
2、实时性，交互性要求较高：这类游戏一般需要保持长连接，优先选择标准的ws协议（同时使用二进制序列化方式），如考虑安全性可使用wss协议。而对于提供socket接口的native平台也可使用TCP协议，同时对数据做对称加密增强安全性；
3、实时性要求极高：不仅需要和服务器保持长连接，且延迟和网络抖动都要求极高（如FPS，赛车类游戏），可使用基于UDP的实现流传输协议如QUIC，KCP等。
【5.26签到】1、弱联网类游戏：诸如休闲、卡牌类游戏可直接HTTP协议，对安全性有要求的话就使用HTTPS；
2、实时性，交互性要求较高：这类游戏一般需要保持长连接，优先选择标准的ws协议（同时使用二进制序列化方式），如考虑安全性可使用wss协议。而对于提供socket接口的native平台也可使用TCP协议，同时对数据做对称加密增强安全性；
3、实时性要求极高：不仅需要和服务器保持长连接，且延迟和网络抖动都要求极高（如FPS，赛车类游戏），可使用基于UDP的实现流传输协议如QUIC，KCP等。
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【5.25签到】寒暑假别闲着，报名了赛事可以备赛，没有赛事可以网上参加一些项目，反正就是学东西，积累经验，家庭不是很困难就不要去进厂打工了，作用不大，眼光放长远点。
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#青训营 x 字节后端训练营#
【5.24签到】未来的大前端
目前我们现在用的前后端分离模式属于第一阶段，由于使用到的一些技术jquery等，对于一些页面展示、数据渲染还是比较复杂，不能够很好的达到复用。对于前端还是有很大的工作量。
下一阶段可以在前端工程化方面，对技术框架的选择、前端模块化重用方面，可多做考量。也就是要迎来“==前端为主的 MV* 时代==”。大多数的公司也基本都处于这个分离阶段。
最后阶段就是==Node 带来的全栈时代==，完全有前端来控制页面，URL，Controller，路由等，后端的应用就逐步弱化为真正的数据服务+业务服务，做且仅能做的是提供数据、处理业务逻辑，关注高可用、高并发等。
【5.24签到】未来的大前端
目前我们现在用的前后端分离模式属于第一阶段，由于使用到的一些技术jquery等，对于一些页面展示、数据渲染还是比较复杂，不能够很好的达到复用。对于前端还是有很大的工作量。
下一阶段可以在前端工程化方面，对技术框架的选择、前端模块化重用方面，可多做考量。也就是要迎来“==前端为主的 MV* 时代==”。大多数的公司也基本都处于这个分离阶段。
最后阶段就是==Node 带来的全栈时代==，完全有前端来控制页面，URL，Controller，路由等，后端的应用就逐步弱化为真正的数据服务+业务服务，做且仅能做的是提供数据、处理业务逻辑，关注高可用、高并发等。
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【5.22签到】产品设计，首选需求的来源，针对于自主研发的产品，需求可能来源与市场，或是目标用户以及与组织对于这个产品的对外能力所关系到的涉众对象；而对于一些定制项目，特别是外包项目，需求一般都来源与甲方(准确来说，来源与甲方以及甲方目标系统所涉及到的涉众群体)，甲方作为需求提供方，收集了所有涉众需求。这个过程中有个非常关键的动作就是将用户需求转换为产品需求，我们也可以将这个过程称为需求分析；需求分析：从用户提出的需求出发，挖掘用户内心真正的目标，并转为为产品需求的过程。
【5.22签到】产品设计，首选需求的来源，针对于自主研发的产品，需求可能来源与市场，或是目标用户以及与组织对于这个产品的对外能力所关系到的涉众对象；而对于一些定制项目，特别是外包项目，需求一般都来源与甲方(准确来说，来源与甲方以及甲方目标系统所涉及到的涉众群体)，甲方作为需求提供方，收集了所有涉众需求。这个过程中有个非常关键的动作就是将用户需求转换为产品需求，我们也可以将这个过程称为需求分析；需求分析：从用户提出的需求出发，挖掘用户内心真正的目标，并转为为产品需求的过程。
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