文章目录一.基础逻辑二.DirtyManager1.初始化2.收集脏数据并check3.关闭资源三.DirtyDataCollector1.初始化2.收集脏数据并check3.run：消费脏数据4.释放资源四.LogDirtyDataCollector一.基础逻辑脏数据管理模块的基本逻辑是：当数据消费失败时，将脏数据

sync.Map的实现原理可概括为：通过read和dirty两个字段将读写分离，读取时会先查询read，不存在再查询dirty，写入时则只写入dirty，所以read相当于dirty的缓存。读取read并不需要加锁，而读或写dirty都需要加锁。misses字段统计read被穿透的次数，被穿透指需要读dirty的情

ARM32位系统的内存布局图32位操作系统的内存布局很经典，很多书籍都是以32位系统为例子去讲解的。32位的系统可访问的地址空间为4GB，用户空间为1GB~3GB，内核空间为3GB~4GB。为什么要划分为用户空间和内核空间呢？一般处理器会把运行模式分为好几个，比如x86分为rang0~rang3级别

1、清理Buffer/cache缓存文件https://blog.csdn.net/u011066470/article/details/125510817syncsysctl-wvm.drop_caches=1sysctl-wvm.drop_caches=2sysctl-wvm.drop_caches=3定时脚本清理#!/bin/bashMem=$(free-m|awk'NR==2'|awk'{print$4}')

愉快的五一假期已经结束了,又要投入到学习和工作当中了。今天分享一位同学在阿里的Go后端实习面经详解,希望对你有帮助。Go里有哪些数据结构是并发安全的？并发安全就是程序在并发的情况下执行的结果都是正确的；Go中数据类型分为两大类：基本数据类型：字节型、整型、布尔型、

从这一章开始就和大家一起分享一下CHI协议中具体的一些事务以及场景。今天主要梳理一下Read事务，但是要讲清楚这些乱七八糟的事务，还需要了解其他很多知识点，不然就是云里雾里的，比如cacheline的状态啊，什么是snoop啊，以及一致性节点啊等等。但是这些太多了，如果先要把这些都讲清楚

对computed的处理时，会遍历computed配置中的所有属性，为每一个属性创建一个Watcher对象，并把getter传入，这样一来，getter运行过程中就会收集依赖。但是和render函数不同，为计算属性创建的Watcher不会立即执行，因为要考虑到该计算属性是否会被渲染函数使用，如果没有使用，就不会得到执行。因

Golang:探究sync.map的实现背景探究下载并发模式下,sync.map的实现,以及该实现方式可能引入的问题链接Github基本使用packagemainimport"sync"funcmain(){ m:=sync.Map{} m.Load("key") m.Store("key","value") m.LoadOrStore("key",&q

在golang中，想要并发安全的操作map，可以使用sync.Map结构，sync.Map是一个适合读多写少的数据结构，今天我们来看看它的设计思想，来看看为什么说它适合读多写少的场景。如下，是golang中sync.Map的数据结构，其中属性read是只读的map，dirty是负责写入的map，sync.Map中的键值对value

一：主机发现arp-scan-Ieth010.9.23.0/24二：端口扫描nmap-T4-sV-p--A10.9.23.54内核3.2可能存在脏牛漏洞三：目录探测dirbhttp://10.9.23.54http://10.9.23.54/robots.txt10.9.23.54/textpattern/textpatternadd.zipextensiontoyourdir-brutehttp://10

磁盘被标记VolumeisDirty解决办法不知大家有木有遇到这样的情况：①.无法使用磁盘整理来整理，提示VolumeisDirty②.开机自检："thevolumeisdirty"如果磁盘是FAT32，可以通过转换格式来解决，同时按下Win+R，输入CMD，回车，输入convertX:/FS:NTFS，回车，X为表标记的磁盘～最根本

1.概述-何来此文2.Queue的实现2.1Queue.Add(iteminterface{})方法2.2Queue.Get()方法2.3Queue.Done(iteminterface{})方法3.DelayingQueue的实现4.RateLimitingQueue的实现5.rateLimiter限速器的实现6.控制器里用的默认限速器7.总结1.概述-

§0x01起因开发控制器时，团队内一直在讨论是否需要为单个控制器对象添加并发控制（即加锁），最终把controller-runtime框架中并发数改为1，同时启用了k8s的leaderelection机制保证只有单实例来规避并发的可能。这种做法其实是有问题的，没有搞清楚controller-runtime框架本身是

数据结构go的map采用数组+链表形式存储，数据存放于hmap中：typehmapstruct{countint//哈希表的元素个数，即len()flagsuint8//map状态Buint8//2^B为桶的数量noverflowuint16//溢出桶的数量（预估）hash0uint32//hashs

svelte文件编译为js后的结构源代码：<scriptlang="ts">letfirstName='张'letlastName='三'letage=18functionhandleChangeName(){firstName='王'lastName='二'}fu

定义在runtime的sync.map包中有定义：typeMapstruct{ muMutex//锁 readatomic.Pointer[readOnly]//包含了readOnly类型的一个struct，下方把Pointer也贴了 dirtymap[any]*entry //一个map存储数据 missesint//错过、没有命中}//readOnlyisanim

通关Go语言，从基本原理到项目实战，由浅入深Go的底层原理与核心特性go核心原理本人在一家go技术栈工作2年有余，因此梳理一下我认为比较重要的go语言技术知识，一些基础的概念，比如function,interface这些就忽略了。https://draveness.me/golang/https://www.bookstack.cn/read/qcr

好家伙，  1.Computed实现原理if(opts.computed){initComputed(vm,opts.computed);}functioninitComputed(vm,computed){//存放计算属性的watcherconstwatchers=vm._computedWatchers={};for(constkeyincomputed){constuser

Linux系统调优是一项重要的任务，通过调整系统参数可以提高系统性能和稳定性。下面是一些常见的Linux系统调优参数的详解：vm.swappiness：该参数控制内核对页面交换（Swap）的倾向程度。取值范围为0到100，默认值为60。较低的值（如10）表示内核更倾向于使用物理内存而非Swap空间，而较高的值（如90）则

concurrent-map和sync.Map，我该选择哪个？ 轩脉刃 concurrent-map和sync.Map，我该选择哪个？官方的map并不是线程安全的，如果我们在多线程中并发对一个map进行读写操作，是会引发panic的。解决方案除了使用锁来对map进行保护外，还有两种方式：一，开源项目concurrent-map提供了

最近一直加班，无论工作日还是周末，虽然每天很忙但总感觉空空的，很少有时间停下来思考与总结。项目中各种甩锅，最后最苦逼的还是落到了研发的头上，文档编写、环境部署、问题排查虐得一遍又一遍。事情杂乱，研发效率超级低，不知道何是是个头呀背景在go中，map是最常用的集合之一。其底层key存

要了解bufferpool如何管理page页，首先要了解page页的分类Page页的分类page页根据状态可以分为三种类型，如下图：freepage：空闲page，未被使用过cleanpage：被使用page，数据没有被修改过dirtypage：脏页，被使用的page，数据被修改过。数据和磁盘数据不一致Page页如何管理针对三种不同

该cache映射策略为直接映射，采用写回（writeback）方式。需要注意的细节在于cpu-cache通过mask信号判断访存是读还是写，显然mask全0时为读。下图FSM中省略了dirty会影响状态转移，比如WriteCache到WriteBack，当cache块为dirty时才会触发aw.fire（io.nasti.aw.valid:=is_dirty）。简单解释：

前言：时间2022年5月22日，在B/S架构上通过用户名dus2进行密码爆破后得到了dus2，拿到了普通用户的shell（权限很低），最终目的拿到root的shell来破环整个服务器。linux提权思路归纳   首先开始信息收集，登陆普通用户dsu2       uname-a                    

Task1:LRU-KReplacementPolicyLRU-K算法，用于在Replacer中选择该移除的page。其会选择拥有最大的backwardk-distance的page。backwardk-distance等于第k次访问的时间和当前的时间之差。LRU-K的核心思想就是将K次打包成一次，从而提高了稳定性。对于访问不到K次的page，直接认为