文章标签
差异
-
Node.js 性能优化秘籍：setImmediate() 与 process.nextTick() 的实战指南
嘿，老铁们，我是老码农，今天咱们来聊聊 Node.js 性能优化的一个重要话题： setImmediate() 和 process.nextTick() 这两个看起来有点“神秘”的 API。 它们就像 Node.js 的“秘密武器”...
-
Redis主从同步那些事儿：故障排查、性能优化与最佳实践
Redis主从同步：问题诊断、解决方案与进阶优化 嘿，老伙计们，我是老码农。今天咱们聊聊Redis主从同步这个话题。在实际的生产环境中，Redis的主从同步是保证数据安全和提升读取性能的关键。但是，主从同步也常常伴随着各种问题，例如延...
-
生产事故！Redis 集群数据迁移踩坑实录与避坑指南
生产事故！Redis 集群数据迁移踩坑实录与避坑指南 大家好，我是老王，一个常年混迹于各种线上事故的运维老兵。 今天跟大家聊聊 Redis 集群数据迁移这个老生常谈，但又事故频发的话题。别看网上教程一大堆，真到生产环境，各种幺蛾子...
-
Node.js 异步编程：深入剖析 setImmediate() 与 process.nextTick() 的执行机制
Node.js 的异步编程模型是其高性能的关键所在，而 setImmediate() 和 process.nextTick() 则是其中两个容易混淆但至关重要的概念。很多开发者只知道它们“异步执行”，却不清楚它们在事件循环中的具体...
-
Node.js 并发模型大比拼：Worker Threads、Cluster、子进程，谁是你的菜？
你好，我是老码农。在 Node.js 的世界里，单线程异步非阻塞的特性是它的灵魂。但当遇到 CPU 密集型任务时，单线程的局限性就暴露无遗了。这时候，并发就成了提升 Node.js 应用性能的关键。今天，我们来聊聊 Node.js 中几种...
-
TimescaleDB 实战：手把手教你用连续聚合构建实时监控系统
TimescaleDB 实战：手把手教你用连续聚合构建实时监控系统 大家好，我是你们的“老码农”朋友。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的一个强大功能——连续聚合（Continuous Aggregates），并结合一个实际案例...
-
PostgreSQL 负载预测：ARIMA、SARIMA、Prophet 与 LSTM 模型优劣大比拼，你选哪个？
你好，老伙计！作为一名在数据库领域摸爬滚打多年的老兵，我经常被问到：“老王啊，我们 PostgreSQL 的负载预测用什么模型好啊？” 这个问题确实挺有挑战性的，因为这涉及到时间序列分析、机器学习，还有你对 PostgreSQL 的深度理...
-
电商订单数据分析：用 Pandas 驯服原始数据的实用指南
“数据分析”这四个字，听起来高大上，但真要上手，第一步往往是跟乱七八糟的原始数据“搏斗”。特别是电商数据，想想那些订单表，里面可能有重复的、缺失的、格式不统一的数据……头都大了，对吧？别慌！今天咱就来聊聊，怎么用 Pandas 这个 Py...
-
深入解析Redis-shake：实现Redis集群间数据迁移的全面指南
Redis-shake 是一个由阿里云开源的高效数据迁移工具，专为 Redis 数据库设计，支持从单机到集群、集群到集群等多种复杂场景下的数据迁移。本文将深入探讨如何使用 Redis-shake 进行不同类型 Redis 集群间的数据迁移...
-
TimescaleDB中的列式存储：如何提升时序数据压缩与查询性能？
时序数据在现代应用程序中越来越常见，尤其是在物联网、金融分析和监控系统等领域。随着时间的推移，这些数据量可能会变得非常大，因此如何高效地存储和查询这些数据成为了一个关键问题。TimescaleDB作为一个专为时序数据优化的数据库，结合了关...
-
TimescaleDB 混合存储：列存、行存的抉择与性能优化指南
你好，我是老码农。今天我们来聊聊 TimescaleDB 中一个比较进阶的话题： 列式存储和行式存储的混合使用 ，以及如何根据你的数据访问模式来优化你的数据库。对于像你这样的 TimescaleDB 用户来说，了解这些底层知识，能让你在性...
-
Python 爬虫实战：BeautifulSoup、lxml 和 pyquery 的灵活运用与解析库选择
Python 爬虫实战：BeautifulSoup、lxml 和 pyquery 的灵活运用与解析库选择 你好，我是老码农。今天我们来聊聊 Python 爬虫中一个非常核心的话题：如何灵活运用 BeautifulSoup、lxml 和...
-
告别 Pandas 数据可视化痛点：自定义函数助力代码复用与图表升级
告别 Pandas 数据可视化痛点：自定义函数助力代码复用与图表升级 作为一名资深程序员，我深知数据可视化在数据分析和业务汇报中的重要性。而 Pandas，作为 Python 中最强大的数据分析库之一，其内置的绘图功能虽然方便，但在处...
-
Fluent Bit 性能优化秘籍：资源受限环境下的终极指南
各位老铁，大家好！我是你们的“码农老司机”。今天咱们来聊聊 Fluent Bit 在资源受限设备上的性能优化。这年头，谁还没几个性能捉襟见肘的设备？IoT 设备、边缘计算节点、老旧服务器……这些设备资源有限，但又承担着日志收集、处理和转发...
-
Redis集群数据分布自动平衡：使用redis-cli --cluster rebalance命令详解
Redis集群数据分布自动平衡概述 在Redis集群中，数据的分布对于性能和稳定性至关重要。随着时间的推移，由于数据写入、删除等操作，集群中不同节点之间的数据分布可能会不平衡。这种不平衡会导致某些节点负载过高，而其他节点负载过低，从而...
-
TimescaleDB 数据压缩深度解析：原理、配置、性能与最佳实践
大家好，我是你们的数据库老朋友，码农老王。 今天咱们聊聊 TimescaleDB 的一个核心特性——数据压缩。对于咱们这些经常和海量时间序列数据打交道的程序员来说，存储成本和查询效率一直是心头大患。TimescaleDB 的压缩功能，...
-
Node.js 中 Atomics 的底层探秘：wait() 与 notify() 的实现原理
你好！咱们今天来聊点硬核的，深入 Node.js 的底层，一起探究 Atomics.wait() 和 Atomics.notify() 这两个原子操作函数的实现原理。相信你对多线程编程、共享内存这些概念并不陌生，那么在 Node....
-
Node.js Worker Threads 进阶：SharedArrayBuffer 与 Atomics 打造高性能多线程应用
你好，我是老码农。今天我们来聊聊 Node.js 中 Worker Threads 的进阶应用，特别是如何在多个 Worker 之间共享数据（SharedArrayBuffer），以及如何避免数据竞争（Atomics）。如果你对多线程编程...
-
告别选择困难症！TimescaleDB、InfluxDB、Prometheus 监控性能大比拼，谁是你的菜？
作为一名资深系统架构师，你是否经常在监控系统的选型上纠结不已？面对市面上琳琅满目的时间序列数据库和监控工具，是不是感觉无从下手？别担心，今天我就来帮你捋一捋，把TimescaleDB、InfluxDB和Prometheus这三位“选手”拉...
-
Node.js Worker Threads 通信机制深度解析：性能、场景与优化
Node.js Worker Threads 通信机制深度解析：性能、场景与优化 嘿，老伙计们！我是老码农，最近在捣鼓 Node.js 的多线程，尤其是 Worker Threads 这玩意儿。说实话，这玩意儿挺好，能让咱们的 Nod...