事件单在无法分派（事件单在无法分派或者涉及多个小组需要协调需要升级）

本篇文章给大家谈谈事件单在无法分派，以及事件单在无法分派或者涉及多个小组需要协调需要升级对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享事件单在无法分派的知识，其中也会对事件单在无法分派或者涉及多个小组需要协调需要升级进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、派出所事件单是啥意思
• 2、事件管理流程的管理步骤
• 3、护理部如何处理护理人员分流问题
• 4、event.preventDefault()的用法
• 5、浅谈多核心CPU和SoC芯片及其工作原理
• 6、京东面试官：Redis 这些我必问

派出所事件单是啥意思

派出所事件单意思是：派出所事件单是公安机关发给前来报警的群众，表示已受理该人报警的一种凭据。公安机关接受案件时，应当制作受案登记表和受案回执。所以派出所事件单意思是：派出所事件单是公安机关发给前来报警的群众，表示已受理该人报警的一种凭据。公

事件管理流程的管理步骤

事件管理流程大概如下:当一个事件输入的时候，首先要对事件进行检查、定位。检查事件的时候要与它不断交互，明确它的影响范围和紧急程度，还要进行初步的归类评估。服务台(ServiceDesk)是事件的唯一入口，它接收事件后，操作人员通过查阅CMDB〔配置管理数据库)进行处理。
1.事件的查明和记录
服务台记录一些标识客户的基本信息，如姓名、工作地点、电话号码等，而事件管理记录详细的事件信息，如事件发生的时间、受事件影响的服务等。这样做的目的是便于确认事件的影响，问题管理可以根据这些信息查找事件原因，密切跟踪事件进展。
首先，当用户、服务台工作人员或其他IT部门人员发现或系统检测到某系统发生事件时，就将其报告给服务台，服务台将基本信息输入事件数据库并报告给事件管理人员。通常所有的事件都是先报告给服务台，再由服务台工作人员将其输入事件数据库，服务支持小组是不允许直接记录事件的。
其次，事件管理人员给事件一个唯一的编号(事件单号)，记录一些基本的事件分析信息(时间、症状、位置、用户、受影响服务、硬件等)，并补充其他的事件信息(与用户的交互信息和配置管理数据库等。
再次，事件管理人员根据服务台提供的信息和事件数据库信息判断此类事件是否与已有的事件相同或类似，如果有就更新事件信息或建立原事件的从属记录，并在必要时修改原事件的影响度和优先级，如果没有则创建新事件记录。最后，事件管理需要判断事件是否严重，如果严重就先向管理层报告并告知用户有关情况，再采取进一步行动，如果不严重就直接进入下一步的事件初步归类和支持。
2.初步归类和初步支持
经过第一步的事件查明和记录，可从用户处获取的事件信息基本上已得到，事件管理数据库已经根据这些信息进行更新，接下来就是事件的初步归类和初步支持。这里强调初步，就是为了能够尽可能快地恢复用户的正常工作，尽量避免或者减少事件对IT服务质量的影响。
归类的目的是发现事件原因以便采取相应行动。一般来说，许多事件是重复出现的，因此，当某个事件再次出现时，只需要根据已有的经验和措施采取行动即可:，当新的事件出现时，就有一个与其问题和知名错误(知识库)相匹配的过程，如果匹配成功就可直接用已有的方案将其解决，而不需要进一步调查，否则就要继续进行下面提到的其他几个步骤。
服务台如果没有成功解决事件，就将事件转交给二线、三线支持处理，然后负责记录事件并联系各支持小组，采取必要的措施以确保用户满意。如果碰到未出现过的事件或事件解决过程非常复杂，就必须对事件进行调查和分析。
3.事件调查和分析
事件在第一阶段和第二阶段没有圆满解决时，专家支持小组应介入处理过程，对其进行调查和分析。
一旦事件被分派给某个支持小组，他们应当完成以下工作:确认接收事件处理任务，同时指定有关日期和时间以保障正常更新事件状态和历史信息，经过服务台及时通知客户事件最新进展，说明事件当前所处的状态;尽可能快地把发现的权宜措施提供给服务台和客户;参考知名错误、问题、解决方案、计划的变更和知识库等对事件进行评审;必要时要求服务台根据协议的服务级别，重新评价事件影响度和优先级，并在必要时对其进行调整;记录所有相关信息，包括解决方案、新增的或修改的分类;将所有相关事件的更新、花费的时间以及处理结果反馈给服务台以让其终止此类事件。
4.解决事件和恢复服务
在分析和调查事件后，支持小组根据更新的事件信息，提议的权益措施和解决方案以及有关的变更请求，解决事件并恢复服务，同时更新有关事件信息
5.事件终止
解决事件和恢复服务后，事件到达终止阶段。这个阶段输入的是上一阶段更新后的事件记录和已解决的事件，采取的行动主要是和客户一起确认事件解决是否成功，输出的结果为更新的事件信息和事件记录。在事件解决后，服务台应该确保以下内容:有关用于解决事件的行动的信息是准确的、易懂的;根据事件产生的根本原因对其归类;客户同意事件解决方案和方案的执行及最终结果;详细记录事件控制阶段的所有相关信息，如客户是否满意和满意度如何，处理事件所花费的时间，事件终止的日期和时间。

护理部如何处理护理人员分流问题

紧迫情况下护理人员分派方案为保证病人安全，紧迫情况下迅速分派护理人员到位，保证护理工作高效、安全、有序的张开，特拟定紧迫情况下护理人力资源调配方案，对全院护理人员进行动向的分派。－. 组织管理1.建立以分管院长领导，以护理部主任为组长、护士长成员的护理人力应急分派领导小组。2.护理部贮备必然数目的护理人员， 构成应急贮备队和人力资源库。护理部有计划、有组织、系统的对护理应急分派小构成员进行院内院外的业务培训，提升小构成员专科理论知识、实践技术及应急反应能力。3.凡遇到突发公共卫惹祸件、成批伤员、特别极危病人大病人护理、病房紧迫缺编等突发事件，各科应及时向护理部报告。4.护理部接到报告后，应马上启动紧迫情况下护理人员资源分派方案，由护理人力应急分派领导小组一致指挥，协调各方面的工作。二. 应急分派方案：（一）突发事件护理人员分派方案：1.凡遇重要、复杂、批量、紧迫的突发事件，护理部接到后，马上像分管院长报告，并踊跃组织人力实行护救。2.护理部依据情况紧迫调动增援人员及物质：（1）增援人员：①在各大科内调动人员参加救护，优先安排护理应急贮备人员。
②大科内没法调剂时， 在全院内调动护士参加急救， 优先安排护理应急贮备人员。③紧迫调动时期增援人员的岗位工作由各科护士长另行安排。④突发事件护理应急救护小构成员必然保持通信畅达、 随时授命，一旦接到救护通知，要求以最快的速度赶到指定地点。（2）增援物质：各科接到增援通知后，马上安排增援人员携带本科室轮椅或平车及棉被等马上奔赴指定地点待命（3）手术室、各科病房、重症监护室及相关功能科室，踊跃做好应对救护措施，做到绿色通道畅达、 科室配合协调、全体成员团结协作。（二）全院护理人员弹性分派1.护理部每日上午依据晚班护士长供给的全院病人日报表及时掌握各护理单元最新动向。2.对当天床位使用率 <80%的护理单元，科护士长及时深入病房， 认识该护理单元现住院病人情况， 听取护士长建议，及时将护理人员分流，以最大限度的发挥护理人力资源会合分派的优势。（三）病区节假日应急分派方案：1.节假日各护理单元每日安排 1-2 名本科护士备班，备班人员电话保持畅达。2.工作量超出值班负荷时直接报告本科室护士长， 由护士长通知各班护士。3.遇有重要急救或突发事件发生时， 及时报科护士长和护理部分派应急护士。
（四）输液室输液巅峰期护理人员分派方案：1.白日：如遇白日输液巅峰期，护士长先通知科内备班人员增援，如没法缓解，可报告科护士长协调人员。2,. 晚间：夜查房护士长参加输液室护理人力的分派、增援工作。如遇输液巅峰期，可逐个通知本科室备班、 上大晚班在值班室休息护士、住医院集体宿舍护士。3.繁忙季节各科室护士长应保持通信畅达， 被调人员应依照分派， 及时见告联系方式，任何人不得延缓。4.遇到紧迫任务、 发生重要问题及某些特别情况， 应及时上报护理部主任，视情节向医院总值班报告，并做好详细记录。护理部
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紧急情况下护理人员调配预案
紧迫情况下护理人员分派方案
为保证病人安全，紧迫情况下迅速分派护理人员到位，保证护
理工作高效、安全、有序的张开，特拟定紧迫情况下护理人力资源调
配方案，对全院护理人员进行动向的分派。
－. 组织管理
1.建立以分管院长领导，以护理部主任为组长、护士长成员的护理人力应急分派领导小组。
2.护理部贮备必然数目的护理人员， 构成应急贮备队和人力资源库。护理部有计划、有组织、系统的对护理应急分派小构成员进行院
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内院外的业务培训，提升小构成员专科理论知识、实践技术及应急反应能力。
3.凡遇到突发公共卫惹祸件、成批伤员、特别极危病人大病人护理、病房紧迫缺编等突发事件，各科应及时向护理部报告。

event.preventDefault()的用法

event.preventDefault()用法介绍
该方法将通知 Web 浏览器不要执行与事件关联事件单在无法分派的默认动作（如果存在这样事件单在无法分派的动作）。例如事件单在无法分派，如果 type 属性是 "submit"，在事件传播事件单在无法分派的任意阶段可以调用任意的事件句柄，通过调用该方法，可以阻止提交表单。注意，如果 Event 对象的 cancelable 属性是 fasle，那么就没有默认动作，或者不能阻止默认动作。无论哪种情况，调用该方法都没有作用。

该方法将通知 Web 浏览器不要执行与事件关联的默认动作（如果存在这样的动作）。

例如，如果 type 属性是 "submit"，在事件传播的任意阶段可以调用任意的事件句柄，通过调用该方法，可以阻止提交表单。

注意，如果 Event 对象的 cancelable 属性是 fasle，那么就没有默认动作，或者不能阻止默认动作。无论哪种情况，调用该方法都没有作用。

event.preventDefault()用法介绍

该方法将停止事件的传播，阻止它被分派到其事件单在无法分派他 Document 节点。在事件传播的任何阶段都可以调用它。注意，虽然该方法不能阻止同一个 Document 节点上的其他事件句柄被调用，但是它可以阻止把事件分派到其他节点

该方法将停止事件的传播，阻止它被分派到其他 Document 节点。在事件传播的任何阶段都可以调用它。

注意:虽然该方法不能阻止同一个 Document 节点上的其他事件句柄被调用，但是它可以阻止把事件分派到其他节点。

event是DOM的事件方法，所以不是单独使用，比如指定DOM

浅谈多核心CPU和SoC芯片及其工作原理

姓名：吕红霞；学号：20011210203；学院：通信工程学院

转自https://mp.weixin.qq.com/s/rULXlihPLhZCjnGhbMbCMg

【嵌牛导读】 本文讲解了多核心CPU和SoC芯片及其工作原理

【嵌牛鼻子】 多核CPU，进程，线程

【嵌牛提问】 现在的CPU或SoC基本都是在单芯片中集成多个CPU核心，形成通常所说的4核、8核或更多核的CPU或SoC芯片。为什么要采用这种方式？多个CPU 核心在一起是如何工作的？CPU核心越多就一定越好吗？

【嵌牛正文】

要说明什么是多核心CPU或SoC芯片，首先要从CPU核心(Core)说起。我们知道，CPU是中央处理器(Central Processing Unit)的英文简称，它具有控制和信息处理的能力，是电脑和智能设备的控制中枢。如果把传统CPU芯片中的封装和辅助电路(例如引脚的接口电路、电源电路和时钟电路等)排除在外，只保留完成控制和信息处理功能的核心电路，这部分电路就是 CPU核心 ，也简称CPU核。一个CPU核心基本上是一个完全独立的处理器，它可以从内部存储器中读取指令，并执行指令指定的控制和计算任务。

如果把 一个 CPU核心和相关辅助电路封装在一个芯片中，这个芯片就是传统的 单核心CPU芯片 ，简称单核CPU。如果把 多个 CPU核心和相关辅助电路封装在一个芯片中，这个芯片就是 多核心CPU芯片 ，简称多核CPU。当然，多核心CPU芯片会包含更多的辅助电路，以解决多个CPU核心之间的通信和协调问题。

如果在多核心CPU芯片中再集成一些其它功能部件和接口电路，就形成了完整的系统，那么这个芯片就变成了 多核心SoC芯片 了，简称多核SoC。在不严格区分的情况下，SoC也可以称为CPU。
发展多核心CPU的初心源于“人多力量大”的简单道理。从这个意义上来看，当初芯片集成度不高的时候，Inteli8086 CPU和i8087协处理器应该算是多核心CPU的雏形，是 多芯片协作形成了一个处理核心 ，需要采取许多技术来解决CPU和协处理器之间的合作、协作问题。

今天芯片的集成度很高，单芯片中集成几个甚至几十个CPU核心已不在话下，但还是不能满足超级计算的需要，需要在超级计算机中使用成千上万块高性能CPU芯片一起合作、协作，这可以看作 芯片内 多核心、 芯片外 多芯片的多核心CPU集群。

CPU芯片从外观上看是一块芯片，但打开封装来看，内部可能只有一块裸片(die),也可能是多块裸片封装在一起，称为 多芯片模组 (Multichip Module，简称 MCM )，如图2b所示。但从软件角度来看，封装形式无关紧要，无论是芯片内还是芯片外，CPU核心多少才是最重要的,它们决定着系统的并行运算和处理能力，它们的主频频率和核心之间通信方式决定了系统的处理速度。

另外，今天的桌面计算机CPU、手机SoC中还集成了许多图形处理器(GPU)核心、人工智能处理器(APU)核心等，这些是否也应该算作多核心CPU和SoC中的“核心”呢？我觉得从广义角度上应该算吧。

因此，要回顾多核心CPU的发展，大致可以分为 1 .雏形期； 2 . 单芯片单核心； 3 .单芯片多核心； 4 .单核心多芯片； 5 .多核心多芯片几种情形。这些发展阶段不一定按照这个前后顺序，可能有交叉时期，也可能有前后颠倒的情形。第2和第3种情形一般是应用在桌面计算机、智能手机等移动终端上的CPU芯片，第4和第5种是应用在服务器和超级计算机上的CPU芯片。本文限于篇幅和主题集中的需要，主要探讨第3种 单芯片多核心 的情况，这种情况下的CPU是 单芯片多处理器 (Chip Multi Processors，简称 CMP )模式。

1971 ～2004年，单核心CPU一路独行 。Intel公司1971年推出全球首款CPU芯片i4004，直到2004年推出超线程的Pentium 4 CPU系列，期间共33年时间。在这期间，CPU芯片很好地沿着摩尔定律预示的规律发展，沿着集成度不断翻倍、主频不断提升、晶体管数量快速增加的道路前进，这是一条单核心CPU不断迭代升级的发展之路。

但是，当晶体管数量大幅增加导致功耗急剧增长，CPU芯片发热让人难以接受，CPU芯片可靠性也受到很大影响的时候，单核心CPU发展似乎到了穷途末路。摩尔定律的提出者 戈登.摩尔 也依稀觉得“尺寸不断缩小”、“主频为王”这条路子即将走到尽头。2005年4月他曾公开表示，引领芯片行业接近40年的摩尔定律将在10～20年内失效。

其实，早在上世纪90年代末，就有许多业界人士呼吁用CMP技术实现的多核心CPU替代单线程单核心CPU。IBM、惠普、Sun等高端服务器厂商，更是相继推出了多核心服务器CPU。但是，由于服务器CPU芯片价格太高、应用面较窄，并未引起大众广泛关注。

2005年初AMD抢先推出了64位CPU芯片，并率先Intel发表声明保证其64位CPU的稳定性和兼容性，Intel才想起了利用“多核心”这一武器进行“帝国反击战”。2005年4月，Intel仓促推出简单封装的2核心Pentium D和Pentium4至尊版840。之后不久，AMD也发布了双核心皓龙(Opteron)和速龙(Athlon)CPU芯片[9]。

2006 年被认为是多核心CPU的元年 。这年7月23日，Intel基于酷睿(Core)架构的CPU发布。11月，Intel又推出了面向服务器、工作站和高端PC机的至强(Xeon)5300和酷睿2双核心和4核心至尊版系列CPU。与上一代台式机CPU相比，酷睿2双核心CPU在性能方面提高40%，功耗反而降低40%。

作为对Intel的回应，7月24日，AMD宣布对双核Athlon64 X2处理器进行大降价。两大CPU巨头在宣传多核心CPU时，都会强调其节能效果。Intel发布的低电压版4核心至强CPU功耗仅为50瓦。而AMD的“Barcelona”4核心CPU的功耗也没超过95瓦。在Intel高级副总裁Pat Gelsinger看来，摩尔定律还是有生命力的，因为“CPU从单核心到双核心，再到多核心的发展，可能是摩尔定律问世以来，CPU芯片性能提升最快的时期” [9]。

CPU 技术发展要比软件技术发展更快 ，软件对多核心CPU的支持相对滞后。如果没有操作系统的支持，多核心CPU的性能提升优势不能发挥出来。同样运行Win7的情况下，4核心CPU和8核心CPU所带来的差异化体验并不明显，导致这种情况的原因是Win7根本没有对8核心CPU进行相应的优化。而在Win10出来后，8核心CPU所带来的体验速度就明显要比4核心处理器快很多，这源于微软在Win10上对多核心CPU的支持做了优化。而且微软还将在Win10上针对多核心CPU做进一步适配优化。

目前 核心最多的服务器CPU 有Intel至强铂金9282，56核心112线程，引线焊球多达5903个，估计售价约4万美元；AMD霄龙 7H12，64核心128线程，散热设计功耗280W。这两款CPU都需要采用液冷散热。 核心最多的台式机CPU 有Intel酷睿i97980XE至尊版，18核心36线程，散热设计功耗165W，售价1999美元；AMD的Ryzen9 5950X，16核心32线程，散热设计功耗105W，售价6049元。 核心最多的手机SoC 有Apple M1、麒麟9000、高通骁龙 888等。多核心CPU或者多核心SoC似乎成为一种潮流，但是不是核心越多CPU就越好呢？在不考虑其它因素影响，单从技术和集成度考虑的话，有人甚至预测到2050年，人们可能会用上1024个核心的CPU芯片。

我们先从任务处理的角度来看这个问题。如果把CPU处理的事情叫做任务的话，以前的CPU只有一个核心，CPU只会“一心一用”地处理一个任务，干完一件事再接着干下一件事。专业上称之为 串行单任务处理 。这在DOS操作系统的时代是合适的，这个时期对CPU的追求只有一条，那就是处理速度要尽可能地快。在Windows操作系统出现后，出现了多任务的处理需求，要求CPU可以“一心多用”，同时干多件事情。专业上称之为 分时多任务处理 。这个时期对CPU的追求 一是 处理速度要尽可能地快， 二是 同时可处理的任务尽可能地多。其实这种“一心多用”的处理方法是把时间分配给了多个任务，从宏观上看CPU处理的任务多了，但从某项任务来看CPU对该项任务的处理速度变慢了。

要实现CPU处理的任务更多、处理速度更快，人们自然想到了在芯片中集成多个CPU核心，采用“多心多用”的方式处理事务，因而就出现了多核心CPU的需求，而这种需求在服务器CPU应用方面显得尤为迫切。

我们再从提高CPU时钟频率，加快处理速度的角度来看这个问题。无论是“一心一用”、“一心多用”、还是“多心多用”，只要提高了CPU的时钟频率，CPU的处理速度都会加快。如论是单任务还是多任务，就会在更短时间完成任务。因此，CPU发展的历史就是随着芯片技术的进步，CPU的时钟频率不断提升的历史，从早期的MHz级别不断提升到目前的GHz级别，大约提升了1000倍左右。无论是单核心还是多核心，CPU时钟频率是人们选用CPU芯片的重要指标。

过去很长一段时间里，随着Intel和AMD CPU速度越来越快，x86操作系统上的软件的性能和速度自然会不断提高，系统整机厂家只要对现有软件作轻微设置就能坐享电脑系统整体性能提升的好处。

但是随着芯片工艺沿着摩尔定律发展，CPU集成度提高、晶体管密度加大，时钟频率提升，直接导致CPU芯片的功率不断增大，散热问题成为一个无法逾越的障碍。据测算，CPU主频每增加1GHz，功耗将上升25瓦，而在芯片功耗超过150瓦后，现有的风冷散热将无法满足要求。2003年前后Intel推出的主频为3.4GHz的Pentium4至尊版CPU芯片，最高功耗已达135瓦，有人给它送了一个“电炉”的绰号，更有好事者用它来玩煎蛋的游戏。现在的服务器CPU芯片Xeon W-3175标称功耗为255W，默认频率实测能达到380W，超频的话甚至会突破500W，必须采用高端水冷系统来降温。

所以，功耗极限制约着CPU频率的提升。下图是CPU功率密度随时间的变化趋势图，IntelPentium之后的CPU芯片，由于晶体管密度和时钟频率提升，CPU芯片的功率密度陡然上升，CPU产生的热量将会超过太阳表面。

综上所述，追求多任务处理功能，追求处理速度提升是CPU芯片设计的两大目标。以提升CPU时钟频率而加快处理速度又受到CPU功耗极限的制约，多核心CPU芯片成为解决上述矛盾的必由之路。目前，多核心CPU和SoC已成为处理器芯片发展的主流。

与单核心CPU相比，多核心CPU在体系结构、软件、功耗和安全性设计等方面面临着巨大的挑战，但也蕴含着巨大的潜能。本文参考了后附的参考资料1,对多核心CPU用到的技术作如下简单介绍。

1. 超线程技术

一个传统CPU核心只有一个运算处理单元(Processing Unit，简称PU)和一个架构状态单元(Architectual State，简称AS)，在同一时间只能处理一个软件线程（Thread）。采用了 超线程 （Hyper-Threading，简称 HT ）技术的CPU核心中包含一个PU和两个AS，两个AS共用这个PU。软件在CPU核心上运行时，AS与软件线程对接，并把线程的任务分配到PU中的相关单元中。所以，两个AS就可以处理两个软件线程。

用生产车间打个比方，PU是生产部门，有几台机床用于生产；AS是跟单员，他同时只能跟一个任务订单；软件线程好比是任务订单。如果生产车间只有一个AS时，这个车间同时只能处理一个任务订单，PU的有些机床有事干，有些机床可能无事干而闲置。如果有两个AS时，就能处理两个任务订单，并把任务分配到不同的机床上去完成。

所以，具有超线程的CPU核心的集成度增加量不大，但有两个AS后使它看起来像两个逻辑的CPU核心，就可以同时处理两个软件线程，大约可以提高40%的处理能力。所以，我们经常可以看到CPU芯片广告，说某多核心CPU芯片是N个核心，2×N个线程，就是采用了超线程带来的好处。否则，如果没有采用超线程技术的话，多核心CPU芯片参数就只能写成N个核心，N个线程。下图给出了2核心CPU无超线程和有超线程的示意图。

2. 核心结构研究

多核心CPU的结构分成 同构 （homogeneous）多核和 异构 （heterogeneous）多核两类，同构多核是指芯片内多个CPU核心的结构是相同的，而异构多核是指芯片内多个CPU核心的结构各不相同。面对不同的应用场景，研究核心结构的实现方式对CPU整体性能至关重要。核心本身的结构，关系到整个芯片的面积、功耗和性能。怎样继承和发展传统CPU的成果，也直接影响多核的性能和实现周期。同时，核心所用的指令系统对系统的实现也是很重要的，多核心采用相同的指令系统还是不同的指令系统，能否运行操作系统等，也是设计者要研究的重要问题。

3.Cache 设计技术

CPU和主存储器之间的速度差距对多核心CPU来说是个突出的矛盾，因此必须使用多级Cache来缓解。可分为共享一级Cache、共享二级Cache和共享主存三种方式。多核心CPU一般采用共享二级Cache的结构，即每个CPU核心拥有私有的一级Cache，并且所有CPU核心共享二级Cache。

Cache本身的体系结构设计直接关系到系统整体性能。但是在多核心CPU中，共享Cache或独有Cache孰优孰劣、是否在片上建立多级Cache、以及建立几级Cache等，对整个芯片尺寸、功耗、布局、性能以及运行效率等都有很大的影响，需要认真研究和慎重对待。同时还要考虑多级Cache引发的一致性问题。

4. 核心间通信技术

多核心CPU的各核心同时执行程序，有时需要在核心之间进行数据共享与同步，因此硬件结构必须支持CPU核心间的通信。高效通信机制是多核心CPU高性能的重要保障，比较主流的片上高效通信机制有两种， 一种 是基于总线共享的Cache结构，另 一种 是基于片上的互连结构。

总线共享Cache结构 是指每个CPU核心拥有共享的二级或三级Cache，用于保存比较常用的数据，并通过核心间的连接总线进行通信。它的优点是结构简单，通信速度高，缺点是基于总线的结构可扩展性较差。

片上互连的结构 是指每个CPU核心具有独立的处理单元和Cache，各个CPU核心通过交叉开关电路或片上网络等方式连接在一起。各个CPU核心间通过消息进行通信。这种结构的优点是可扩展性好，数据带宽有保证，缺点是硬件结构复杂，且软件改动较大。

5. 总线设计技术

传统CPU中，Cache不命中或访问存储器事件都会对CPU的执行效率产生负面影响，而总线接口单元（BIU）的工作效率会决定此影响的程度。在多核心CPU中，当多个CPU核心同时要求访问内存，或多个CPU核心内私有Cache同时出现Cache不命中事件时，BIU对这些访问请求的仲裁机制效率，以及对外存储访问的转换机制的效率决定了多核心CPU系统的整体性能。

6. 针对多核心的操作系统

对于多核心CPU，优化操作系统的 任务调度 是提升执行效率的关键。任务调度算法有 全局 队列调度和 局部 队列调度之分。前者是指操作系统维护一个全局的任务等待队列，当系统中有一个CPU核心空闲时，操作系统就从全局任务等待队列中选取就绪任务开始在此核心上执行。其优点是CPU核心利用率较高。后者是指操作系统为每个CPU核心维持一个局部的任务等待队列，当系统中有一个CPU核心空闲时，便从该核心的任务等待队列中选取就绪任务来执行。其优点是有利于提高CPU核心局部Cache命中率。大多数的多核心CPU操作系统采用的是基于全局队列的任务调度算法。

多核心CPU的中断处理和单核CPU有很大不同。CPU核心之间需要通过中断方式进行通信和协调，所以，CPU核心的本地中断控制器和仲裁各CPU核心之间中断的全局中断控制器需要封装在芯片内部。

另外,多核心CPU操作系统是一个多任务系统。由于不同任务会竞争共享资源，因此需要系统提供同步与互斥机制。而传统的用于单核心CPU的解决机制并不能满足多核心的情况，需要利用硬件提供的“读－修改－写”的原始操作或其他同步互斥机制来进行保证。

7. 低功耗设计技术

每两三年CPU晶体管密度和功耗密度都会翻倍。低功耗和热优化设计已经成为多核心CPU设计的重点。需要同时在操作系统级、算法级、结构级、电路级等多个层次上考虑。每个层次上实现的效果不同，抽象层次越高，功耗和温度降低的效果越明显。

8. 可靠性及安全性设计技术

在今天的信息社会，CPU的应用无处不在，对CPU的可靠性和安全性提出了更高要求。一方面多核心CPU复杂性提高，低电压、高主频、高温度对维持芯片安全运行带来挑战。另一方面，来自外界恶意攻击越来越多，手段越来越先进，高可靠、安全性设计技术越来越受到重视。

要弄明白多核心CPU是如何工作，要从应用程序、操作系统和CPU核心一起来分析。Windows操作系统作为任务调度者，按照 进程 (Process)和 线程 (Thread)为应用程序(Program)分配程序执行的硬件资源——CPU核心。一个进程对应一个应用程序,但是一个应用程序可以同时对应多个进程,通过多个进程来完成这个程序的执行。

应用程序未执行的时候是“静态”的，程序一旦被用户启动执行，就被操作系统接管变成“动态”的了。操作系统按照一个一个的 进程 管理着一批被用户启动了的程序。所以一个 进程 可以看作是一个“执行中的程序”，进程中包括了由操作系统分配给这个程序的基本资源。

一个进程又被细分为多个 线程 ，只有 线程 才能通过操作系统获得CPU核心的使用权限来让自己运行。只包含一个线程的进程可以叫做 单线程 程序，如果包含多个线程的进程，就可以叫做 多线程 程序了。

程序的线程要想获得CPU时间，必须进入操作系统的线程队列排队，经过操作系统调度之后，获得某个CPU核心的执行时间。操作系统对CPU核心的分派是非常复杂的过程，谁也无法用简短的文字说清楚具体详细的过程。以下按单核心CPU和4核心CPU两种情况来示意说明，程序进程的一个个线程，是如何分派到CPU核心上进行执行的[7]。

如果CPU是单核心的话，而且没有采取超线程技术，线程队列就只有1个，线程的选择也只有1个。如果采取了超线程技术，单核心就扩展成2个逻辑核心，线程队列就有2个，线程的选择就有2个。

如果站在多核心CPU角度看，每个CPU核心不断从操作系统收到要执行的软件线程，按照程序指令去完成规定任务，它可能要使用存储器、运算器、输入输出等部件，还要与其它CPU核心进行通信和传递数据，完成任务后还要报告。这些过程可看成一个一个的事件，都要通过事件中断处理部件来协调。多核心CPU的硬件调度处理模式大致有三种[8][18]。

1. 对称多处理 (Symmetric Multi-Processing，简称 SMP )是目前使用最多的模式。在SMP模式下，一个操作系统同等地管理着各个CPU核心，并为各个核心分配工作负载。目前，大多数的操作系统都支持SMP模式，例如Linux，Windows，Vxworks等。另外，这种模式通常用在同构多核CPU上，因为异构多核CPU的结构不同，实现SMP比较复杂。

2. 非对称多处理 (Asymmetric Multi-Processing，简称 AMP )是指多个核心相对独立地运行着不同的任务，每个核心可能运行不同的操作系统或裸机程序，或者不同版本的操作系统，但是有一个 主导 的CPU核心，用来控制其它 从属 的CPU核心以及整个系统。这种模式大多情况是异构多核心CPU。例如MCU + DSP，MCU +FPGA等。当然，同构多核心CPU也可以用。

3. 边界多处理 (Bound Multi-processing，简称 BMP )与SMP基本相同，唯一区别是开发者可以定义某个任务仅在某个CPU核心上执行。

以上只是原理性的简单介绍，如果要了解多核心CPU的硬件调度原理和实现细节，恐怕只能打进Intel或AMD公司内部，才能了解更多技术详情。

多核心CPU中的核心是否越多越好,多CPU系统中的CPU芯片是否也越多越好？同样条件下是否具有超线程就比不具有超线程的好？回答是仁者见仁，智者见智。主要是要分清用在哪些场合，不能一概而论。

首先，多核心CPU或者多CPU之间需要同步和调度，这是以时间开销和算力损耗为代价的。如果CPU核心数或者CPU芯片数增加对系统处理能力提升是加分项的话，同步和调度带来的时间开销和算力损耗就是减分项。如果加分大于减分，而且成本增加可接受的话，则方案是可行的，否则就是不值当的方案。系统方案的评判除了要考虑CPU核心数量以外，还要考虑操作系统的差异、调度算法的不同，应用和驱动程序特点等因素，它们共同影响着系统的处理速度。以下是一些文章的讨论观点。

1 . CPU核心越多，执行速度不一定越快。这里说的是“不一定”，因为一个线程可能要等待其它线程或进程完成后，才能轮到它继续执行。在它等待别的线程或进程的时候，即便排队队列轮到了它，它也只能放弃运行权利而继续等待，让队列后续线程超过它在CPU上执行。对它这个线程的程序来说是变慢了，但对系统来说，它起码它让开了位置让其它线程继续运行。多核心CPU肯定可以加速批量进程的执行，但对某个进程或者某类型的程序来说，未必是最快的。

2 .智能手机要向用户提供优秀的使用体验，不仅仅是靠CPU性能一个方面。除了CPU核心数这个因素以外，还应包括决定通信质量的基带芯片的性能，再加上GPU的性能、游戏和VR应用性能等。系统综合性能好才是真的好。

3 .联发科2015年推出10核心、3重架构等手机SoC芯片技术，后来又开发了10核心、4重架构helio X30，通过多重架构的方式来降低功耗。虽然联发科在多核心SoC方面的技术优势是毋庸置疑，但是高通在2015年底推出了仅有四个核心的骁龙820芯片，苹果手机较早使用的SoC芯片也不过是双核心而已。这些都表明，对于智能手机而言，多核心CPU或SoC的意义到底大不大，不可绝对断言，需要从系统角度分析才能得出正确结论。
结语 ：多核心CPU和SoC是为了满足整机系统对处理能力和处理速度不断提升的需求，在单核心CPU沿着摩尔定律向前发展，受到了芯片功率极限阻碍时，人们不得不选择的一种突破路线。多核心CPU推动着操作系统的更新和升级，操作系统又决定了多核心CPU效能的发挥。多核心CPU技术的难点是多核心之间的信息传递、数据同步和任务调度等。系统性能优劣不能只考虑CPU核心数量，还要考虑操作系统、调度算法、应用和驱动程序等。多核心CPU技术和FinFET等3D芯片技术可以看作是延续摩尔定律生命的两大关键技术。

京东面试官：Redis 这些我必问

缓存好处：高性能 + 高并发

数据库查询耗费事件单在无法分派了800ms，其事件单在无法分派他用户对同一个数据再次查询 ，假设该数据在10分钟以内没有变化过，并且 10 分钟之内有 1000 个用户 都查询了同一数据，10 分钟之内，那 1000 每个用户，每个人查询这个数据都感觉很慢 800ms
比如 ：某个商品信息，在 一天之内都不会改变，但是这个商品每次查询一次都要耗费2s，一天之内被浏览 100W次
mysql 单机也就 2000qps,缓存单机轻松几万几十万qps,单机 承载并发量是 mysql 单机的几十倍。

在中午高峰期，有 100W 个用户访问系统 A，每秒有 4000 个请求去查询数据库，数据库承载每秒 4000 个请求会宕机，加上缓存后，可以 3000 个请求走缓存 ，1000 个请求走数据库。
缓存是走内存的，内存天然可以支撑4w/s的请求，数据库（基于磁盘）一般建议并发请求不要超过 2000/s

redis 单线程 ，memcached 多线程
redis 是单线程 nio 异步线程模型

一个线程+一个队列

redis 基于 reactor 模式开发了网络事件处理器，这个处理器叫做文件事件处理器，file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以redis 是单线程的模型，采用 io多路复用机制同时监听多个 socket,根据socket上的事件来选择对应的事件处理器来处理这个事件。
文件事件处理器包含：多个 socket,io多路复用程序，文件事件分派器，事件处理器（命令请求处理器、命令恢复处理器、连接应答处理器）
文件事件处理器是单线程的，通过 io 多路复用机制监听多个 socket，实现高性能和线程模型简单性
被监听的 socket 准备好执行 accept,read,write,close等操作的时候，会产生对应的文件事件，调用之前关联好的时间处理器处理
多个 socket并发操作，产生不同的文件事件，i/o多路复用会监听多个socket，将这些 socket放入一个队列中排队。事件分派器从队列中取出socket给对应事件处理器。
一个socket时间处理完后，事件分派器才能从队列中拿到下一个socket，给对应事件处理器来处理。

文件事件：
AE_READABLE 对应 socket变得可读（客户端对redis执行 write操作）
AE_WRITABLE 对应 socket 变得可写（客户端对 redis执行 read操作）
I/O 多路复用可以同时监听AE_REABLE和 AE_WRITABLE ，如果同时达到则优先处理 AE_REABLE 时间
文件事件处理器：
连接应答处理器 对应 客户端要连接 redis
命令请求处理器 对应 客户端写数据到 redis
命令回复处理器 对应 客户端从 redis 读数据

流程：

一秒钟可以处理几万个请求

普通的 set,get kv缓存

类型 map结构，比如一个对象（没有嵌套对象）缓存到 redis里面，然后读写缓存的时候，可以直接操作hash的字段（比如把 age 改成 21，其他的不变）
key=150
value = {

}

有序列表 ，元素可以重复
可以通过 list 存储一些列表型数据结构，类似粉丝列表，文章评论列表。
例如：微信大 V的粉丝，可以以 list 的格式放在 redis 里去缓存
key=某大 V value=[zhangsan,lisi,wangwu]
比如 lrange 可以从某个元素开始读取多少个元素，可以基于 list 实现分页查询功能，基于 redis实现高性能分页，类似微博下来不断分页东西。
可以搞个简单的消息队列，从 list头怼进去（lpush），list尾巴出来 (brpop)

无序集合，自动去重
需要对一些数据快速全局去重，（当然也可以基于 HashSet，但是单机）
基于 set 玩差集、并集、交集的操作。比如：2 个人的粉丝列表整一个交集，看看 2 个人的共同好友是谁？
把 2 个大 V 的粉丝都放在 2 个 set中，对 2 个 set做交集（sinter）

排序的 set，去重但是可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序

排行榜：

zadd board score username

例如：
zadd board 85 zhangsan
zadd board 72 wangwu
zadd board 96 lis
zadd board 62 zhaoliu

自动排序为：
96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu
62 zhaoliu

获取排名前 3 的用户 ： zrevrange board 0 3
96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu

查看zhaoliu的排行 ：zrank board zhaoliu 返回 4

内存是宝贵的，磁盘是廉价的
给key设置过期时间后，redis对这批key是定期删除+惰性删除
定期删除：
redis 默认每隔 100ms随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期了，如果过期就删除。
注意：redis是每隔100ms随机抽取一些 key来检查和删除，而不是遍历所有的设置过期时间的key（否则CPU 负载会很高，消耗在检查过期 key 上）
惰性删除：
获取某个key的时候， redis 会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期，如果过期了则删除。
如果定期删除漏掉了许多过期key，然后事件单在无法分派你也没及时去查，也没走惰性删除，如果大量过期的key堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽，则走内存淘汰机制。

内存淘汰策略：

LRU 算法：

缓存架构（多级缓存架构、热点缓存）
redis 高并发瓶颈在单机，读写分离，一般是支撑读高并发，写请求少，也就 一秒一两千，大量请求读，一秒钟二十万次。

一主多从，主负责写，将数据同步复制到其他 slave节点，从节点负责读，所有读的请求全部走从节点。主要是解决读高并发。、
主从架构-读写分离-支撑10W+读QPS架构

master-slave 复制，是异步的
核心机制：

master持久化对主从架构的意义：
如果开启了主从架构，一定要开启 master node的持久化，不然 master宕机重启数据是空的，一经复制，slave的数据也丢了

主从复制原理：

第一次启动或者断开重连情况：

正常情况下：
master 来一条数据，就异步给 slave

全年 99.99%的时间，都是出于可用的状态，那么就可以称为高可用性
redis 高可用架构叫故障转移，failover，也可以叫做主备切换，切换的时间不可用，但是整体高可用。
sentinal node(哨兵)

作用：

quorum = 1 （代表哨兵最低个数可以尝试故障转移，选举执行的哨兵）
master 宕机，只有 S2 存活，因为 quorum =1 可以尝试故障转移，但是没达到 majority =2 （最低允许执行故障转移的哨兵存活数）的标准，无法执行故障转移

如果 M1 宕机了，S2,S3 认为 master宕机，选举一个执行故障转移，因为 3 个哨兵的 majority = 2，所以可以执行故障转移

丢数据：

解决方案：

sdown 主观宕机，哨兵觉得一个 master 宕机（ping 超过了 is-master-down-after-milliseconds毫秒数）
odown 客观宕机，quorum数量的哨兵都觉得 master宕机
哨兵互相感知通过 redis的 pub/sub系统，每隔 2 秒往同一个 channel里发消息（自己的 host,ip,runid），其他哨兵可以消费这个消息
以及同步交换master的监控信息。
哨兵确保其他slave修改master信息为新选举的master
当一个 master被认为 odown marjority哨兵都同意，那么某个哨兵会执行主备切换，选举一个slave成为master（考虑 1. 跟master断开连接的时长 2. slave 优先级 3.复制 offset 4. runid）
选举算法：

quorum 数量哨兵认为odown-选举一个哨兵切换-获得 majority哨兵的授权（quorum majority 需要 majority个哨兵授权，quorum = majority 需要 quorum 哨兵授权）
第一个选举出来的哨兵切换失败了，其他哨兵等待 failover-time之后，重新拿confiuration epoch做为新的version 切换，保证拿到最新配置，用于 configuration传播（通过 pu/sub消息机制，其他哨兵对比 version 新旧更新 master配置）

高并发：主从架构
高容量：Redis集群，支持每秒几十万的读写并发
高可用：主从+哨兵

持久化的意义在于故障恢复数据备份（到其他服务器）+故障恢复（遇到灾难，机房断电，电缆被切）

AOF 只有一个，Redis 中的数据是有一定限量的，内存大小是一定的,AOF 是存放写命令的，当大到一定的时候，AOF 做 rewrite 操作，就会基于当时 redis 内存中的数据，来重新构造一个更小的 AOF 文件，然后将旧的膨胀很大的文件给删掉，AOF 文件一直会被限制在和Redis内存中一样的数据。AOF同步间隔比 RDB 小，数据更完整

优点：

缺点：

AOF 存放的指令日志，数据恢复的时候，需要回放执行所有指令日志，RDB 就是一份数据文件，直接加载到内存中。

优点：

缺点：

AOF 来保证数据不丢失，RDB 做不同时间的冷备

支持 N 个 Redis master node,每个 master node挂载多个 slave node
多master + 读写分离 + 高可用

数据量很少，高并发 - replication + sentinal 集群
海量数据 + 高并发 + 高可用 - redis cluster

hash算法-一致性 hash 算法- redis cluster-hash slot算法

redis cluster :自动对数据进行分片，每个 master 上放一部分数据，提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作
cluster bus 通过 16379进行通信，故障检测，配置更新，故障转移授权，另外一种二进制协议，主要用于节点间进行高效数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间

key进行hash，然后对节点数量取模，最大问题只有任意一个 master 宕机，大量数据就要根据新的节点数取模，会导致大量缓存失效。

key进行hash，对应圆环上一个点，顺时针寻找距离最近的一个点。保证任何一个 master 宕机，只受 master 宕机那台影响，其他节点不受影响，此时会瞬间去查数据库。
缓存热点问题：
可能集中在某个 hash区间内的值特别多，那么会导致大量的数据都涌入同一个 master 内，造成 master的热点问题，性能出现瓶颈。
解决方法：
给每个 master 都做了均匀分布的虚拟节点，这样每个区间内大量数据都会均匀的分布到不同节点内，而不是顺时针全部涌入到同一个节点中。

redis cluster 有固定 16384 个 hash slot,对每个key计算 CRC16 值，然后对16384取模，可以获取 key对应的 hash slot
redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot ,当一台 master 宕机时候，会最快速度迁移 hash slot到可用的机器上（只会短暂的访问不到）
走同一个 hash slot 通过 hash tag实现

集群元数据：包括 hashslot-node之间的映射表关系，master-slave之间的关系，故障的信息
集群元数据集中式存储（storm），底层基于zookeeper（分布式协调中间件）集群所有元数据的维护。好处：元数据的更新和读取，时效性好，一旦变更，其他节点立刻可以感知。缺点：所有元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力。
goosip: 好处：元数据的更新比较分散，有一定的延时，降低了压力。缺点：更新有延时，集群的一些操作会滞后。（reshared操作时configuration error）

自己提供服务的端口号+ 10000 ，每隔一段时间就会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong

故障信息，节点的增加和移除， hash slot 信息

meet:某个节点发送 meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始于其他节点进行通信
ping:每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据
ping:返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息
fail:某个节点判断另一个节点fail之后，就发送 fail 给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了

ping 很频繁，且携带元数据，会加重网络负担
每个节点每秒会执行 10 次 ping，每次选择 5 个最久没有通信的其他节点
当如果发现某个节点通信延迟达到了 cluster_node_timeout /2 ，那么立即发送 ping， 避免数据交换延迟过长，落后时间太长（2 个节点之间 10 分钟没有交换数据，整个集群处于严重的元数据不一致的情况）。
每次ping，一个是带上自己的节点信息，还有就是带上1/10其他节点的信息，发送出去，进行数据交换
至少包含 3 个其他节点信息，最多包含总节点-2 个其他节点的信息

客户端发送到任意一个redis实例发送命令，每个redis实例接受到命令后，都会计算key对应的hash slot，如果在本地就本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向 （redis-cli -c）

通过tag指定key对应的slot,同一个 tag 下的 key，都会在一个 hash slot中，比如 set key1:{100} 和 set key2:{100}

本地维护一份hashslot-node的映射表。
JedisCluster 初始化的时候，随机选择一个 node，初始化 hashslot-node 映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池，每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后再本地映射表中找到对应的节点，如果发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新 hashslot-node映射表（重试超过 5 次报错）

hash slot正在迁移，那么会返回ask 重定向给jedis,jedis 接受到ask重定向之后，，会重定向到目标节点去执行

判断节点宕机：
如果一个节点认为另外一个节点宕机了， 就是pfail,主观宕机
如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机（跟哨兵原理一样）
在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回 pong,那么就被认为是 pfail
如果一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip消息中，ping给其他节点，如果超过半数的节点认为pfail了，那么就会变成fail。
从节点过滤：
对宕机的 mster node ，从其所有的 slave node中，选择一个切换成 master node
检查每个 slave node与master node断开连接的时间，如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没资格切换成 master（和哨兵一致）
从节点选举：
每个从节点，根据自己对 master 复制数据的 offset，设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，所有的 master node 开始投票，给要进行选举的 slave进行投票，如果大部分 master node(N/2 +1) 都投票给某个从节点，那么选举通过，从节点执行主备切换，从节点切换成主节点
总结：和哨兵很像，直接集成了 replication 和 sentinal

方案：
事前：保证 redis 集群高可用性 （主从+哨兵或 redis cluster），避免全盘崩溃
事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流（保护数据库） 降级，避免 MySQL被打死
事后： redis持久化，快速恢复缓存数据，继续分流高并发请求

限制组件每秒就 2000 个请求通过限流组件进入数据库，剩余的 3000 个请求走降级，返回一些默认 的值，或者友情提示
好处 ：

4000 个请求黑客攻击请求数据库里没有的数据
解决方案：把黑客查数据库中不存在的数据的值，写到缓存中，比如： set -999 UNKNOWN

读的时候，先读缓存，缓存没有，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应
更新的时候，删除缓存，更新数据库
为什么不更新缓存：
更新缓存代价太高（更新 20 次，只读 1 次），lazy思想，需要的时候再计算，不需要的时候不计算

方案：先删除缓存，再修改数据库

方案：写，读路由到相同的一个内存队列（唯一标识，hash，取模）里，更新和读操作进行串行化（后台线程异步执行队列串行化操作），（队列里只放一个更新查询操作即可，多余的过滤掉，内存队列里没有该数据更新操作，直接返回 ）有该数据更新操作则轮询取缓存值，超时取不到缓存值，直接取一次数据库的旧值

TP 99 意思是99%的请求可以在200ms内返回
注意点：多个商品的更新操作都积压在一个队列里面（太多操作积压只能增加机器），导致读请求发生大量的超时，导致大量的读请求走数据库
一秒 500 写操作，每200ms，100 个写操作，20 个内存队列，每个队列积压 5 个写操作，一般在20ms完成

方案：分布式锁 + 时间戳比较

10台机器，5 主 5 从，每个节点QPS 5W ，一共 25W QPS（Redis cluster 32G + 8 核 ，Redis 进程不超过 10G）总内存 50g，每条数据10kb，10W 条数据1g，200W 条数据 20G，占用总内存不到50%，目前高峰期 3500 QPS

作者： mousycoder

关于事件单在无法分派和事件单在无法分派或者涉及多个小组需要协调需要升级的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 事件单在无法分派的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于事件单在无法分派或者涉及多个小组需要协调需要升级、事件单在无法分派的信息别忘了在本站进行查找喔。