简述Node.js的适用场景？
IIO 密集而非计算密集的情景；高并发微数据（比如账号系统）的情景。特别是高并发，Node.js 的性能随并发数量的提高而衰减的现象相比其他 server 都有很明显的优势。
Bad Use Cases 1．CPU heavy apps （高CPU消耗的app） 2．Simple CRUD / HTML apps （简单的CRUD / HTML apps） 3．NoSQL + Node.js + Buzzword Bullshit （NoSQL + Node.js + 各种扯淡的时髦词汇）
Good Use Cases 1．JSON API 2．Single page apps （单页面app） 3．Shelling out to unix tools （对unix工具的脚本化调用） 4．Streaming data （流数据） 5．Soft Realtime Applications （软件实时程序）
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—- 动态扩容能力 系统复杂度 开发复杂度 运维复杂度 主从复制+Sentinel No 简单 简单 简单 Twemproxy No 简单 简单 稍微复杂 3.0 Cluster Yes 简单 简单 复杂 Codis Yes 复杂 简单 复杂 应用层面presharding Yes 复杂 复杂 视开发的水平而定
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本文档所描述的 API 接口，仅限用于数据的查询，适用于 百度移动统计 站点的用户使用，适用场景有如下： 获取 百度移动统计 站点的报告数据，用于邮件发送 获取 百度移动统计 站点的报告数据，用于二次开发 查询 百度移动统计 站点中用户或应用相关的配置信息 其余需要基于百度移动统计的报表数据的业务场景
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MIP 适用于所有需要加速的站点。 如果您的站点响应速度慢，如果您的 CDN 速度慢，如果您希望广告有更高的 ROI，那 MIP 就非常适合您的站点。 MIP 最核心，也是我们一直尽力遵守的原则是：速度最快和体验最好。 截至到目前，有超过 1w 个站点接入 MIP，他们使用 MIP 获得了极致的用户体验并且带来了客观的广告收入。 谁最应该关注 MIP 呢？ 资讯阅读类的站点 电商网站 广告主 其他
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本文向大家介绍请你简述一下数据运营的定义，并阐述一下常用的数据分析方法及适合的应用场景。相关面试题，主要包含被问及请你简述一下数据运营的定义，并阐述一下常用的数据分析方法及适合的应用场景。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1）数据运营：通过数据挖掘、分析来判断分析运营效果、指导运营活动。 2）常见的数据分析方法如下： 1. 杜邦分析法 使用金字塔来层次拆分问题，比如销售额=客单*访客*
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Fescar 0.4.0 版本发布了TCC 模式，由蚂蚁金服团队贡献，欢迎大家试用，文末也提供了项目后续的 Roadmap，欢迎关注。 前言：基于 TCC 模型的应用场景 TCC 分布式事务模型直接作用于服务层。不与具体的服务框架耦合，与底层 RPC 协议无关，与底层存储介质无关，可以灵活选择业务资源的锁定粒度，减少资源锁持有时间，可扩展性好，可以说是为独立部署的 SOA 服务而设计的。 一、TC
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Redis为一个运行在内存中的数据结构服务器（data structures server）。Redis使用的是单进程（除持久化时），所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU。本手册分为三部分，第一部分从开发角度介绍了redis开发中使用API、场景和生产设计规范最佳实践，第二部分从运维角度介绍了如何运维redis，其间的常见操作和最佳实践等,第三部分是从高可用和集群方面介绍了redis相关的集群