01 youtube download windows 11 買粉絲(有哪些軟件堪稱神器的軟件？)

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有哪些軟件堪稱神器的軟件？

以下推薦列表均為適用于windows操作系統的優良軟件；大部分免費（收費軟件我已黑體標出）

壓縮軟件：

常用的WinRAR、好壓、快壓這些軟件還是比不上我推薦的這兩個。

1、7-Zip

免費；無廣告、開源、壓縮率高

2、Bandizip

Bandizip是我目前使用過的最佳的壓縮軟件，個人感覺除了不開源以外沒有其他缺點。

免費；支持Uni買粉絲de、支持多種格式、支持多種語言、好看又好用（反正我感覺比7-Zip好看）

系統清理軟件

1、 AdwCleaner

免費；占內存小。

查殺廣告的軟件？清理工具？反正是這方面的，防止惡意劫持，清理廣告和流氓插件。

我的火狐瀏覽器用這個軟件掃描查殺過，不掃不知道，一掃嚇一跳。

2、CCleaner

其實也挺好的，但似乎win10系統并不支持這個軟件，win10系統使用CCleaner很可能導致系統不穩定。其他版本系統可以放心使用此軟件，效果不比Adwcleaner差

(經評論區知友指正，CC目前已經有支持windows10的新版本)

數據恢復軟件：

大家常用的一般都是EasyRe買粉絲very，但其實有更好的恢復軟件

1、Recuva

免費；支持絕大多數文件系統，硬盤、閃盤、U盤、SD卡、手機數據（很多時候EasyRe買粉絲very搞定不了的可以交給Recuva）

下載地址：Recuva - Free Download - Piriform

下載工具：

除了迅雷、qq旋風這種大家常用的，還有其他類型的下載工具

1、HTTrack：（離線瀏覽器工具，可以從網絡下載完整頁面內容）

免費；如果你想在無網絡連接的情況下瀏覽整個網站的數據（比如知乎），那么這個軟件你就能剛好用得到。

2、Inter買粉絲 Download Manager(IDM)

收費，但確實比迅雷好用太多。

沒有限速（下載速度基本由你網速決定）幾乎能夠下載任意內容，視頻音頻網盤插件（百度云也行的吧？未實踐）

反正tumblr和youtube上的視頻是可以下的~

卸載軟件

360管家一類自帶的卸載功能雖然方便，但終歸不徹底。不妨來看看下面這款軟件

1、 Iobit Uninstaller

免費；不留殘余地徹底卸載已安裝軟件

圖像軟件：

1、honeyview（看圖軟件）

免費；稱不上“神器”，但絕對眾多看圖軟件中做得比較好的一個，支持各種格式（gif、psd等）

其他軟件：

1、RUFUS

U盤啟動盤制作軟件，簡單地創建 U 盤啟動盤

免費；開源，內存小

2、Defraggler

磁盤碎片整理工具，曾被兩個人推薦過…

只不過其實windows系統自帶的磁盤清理已經可以滿足我們普通人的需求了。defraggler比起自帶的工具好處在于:清理得更干凈，并且它可以對指定文件夾進行清理

免費；簡單快捷有效

3、Everything

文件搜索軟件，windows系統的搜索神器

網站類：

1、uzer

在線編輯服務、超級文檔庫、安全工作空間。

（此網站也有pc端與手機端的軟件版。詳情請戳我另一個答案：最良心的軟件可以良心到什么程度？- 知乎）

2、高精度IP定位- openGPS

輸入你想查詢的IP地址，可反饋給你定位。

誤差最小時幾十幾百米，最大時相差兩三公里。

（另附上查詢自己IP地址的方法：百度中輸入：IP 。搜索后即可得到自己的IP地址。）

php面試題 memcache和redis的區別

Redis與Memcached的區別

傳統MySQL+ Memcached架構遇到的問題

實際MySQL是適合進行海量數據存儲的，通過Memcached將熱點數據加載到cache，加速訪問，很多公司都曾經使用過這樣的架構，但隨著業務數據量的不斷增加，和訪問量的持續增長，我們遇到了很多問題：

1.MySQL需要不斷進行拆庫拆表，Memcached也需不斷跟著擴容，擴容和維護工作占據大量開發時間。

2.Memcached與MySQL數據庫數據一致性問題。

3.Memcached數據命中率低或down機，大量訪問直接穿透到DB，MySQL無法支撐。

4.跨機房cache同步問題。

眾多NoSQL百花齊放，如何選擇

最近幾年，業界不斷涌現出很多各種各樣的NoSQL產品，那么如何才能正確地使用好這些產品，最大化地發揮其長處，是我們需要深入研究和思考的

問題，實際歸根結底最重要的是了解這些產品的定位，并且了解到每款產品的tradeoffs，在實際應用中做到揚長避短，總體上這些NoSQL主要用于解

決以下幾種問題

1.少量數據存儲，高速讀寫訪問。此類產品通過數據全部in-momery 的方式來保證高速訪問，同時提供數據落地的功能，實際這正是Redis最主要的適用場景。

2.海量數據存儲，分布式系統支持，數據一致性保證，方便的集群節點添加/刪除。

3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設計，節點之間通過gossip方式傳遞集群信息，數據保證最終一致性，后者是一個中心化的方案設計，通過類似一個分布式鎖服務來保證強一致性,數據寫入先寫內存和redo log，然后定期買粉絲pat歸并到磁盤上，將隨機寫優化為順序寫，提高寫入性能。

4.Schema 買粉絲，買粉絲-sharding等。比如目前常見的一些文檔數據庫都是支持schema-買粉絲的，直接存儲json格式數據，并且支持買粉絲-sharding等功能，比如mongodb。

面對這些不同類型的NoSQL產品,我們需要根據我們的業務場景選擇最合適的產品。

Redis適用場景，如何正確的使用

backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那么何時使用

Memcached,何時使用Redis呢?

如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：

1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。

2 Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。

3 Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。

拋開這些，可以深入到Redis內部構造去觀察更加本質的區別，理解Redis的設計。

在

Redis中，并不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩存所有的

key的信息，如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操作，Redis根據“swappability =

age*log(size_in_memory)”計

算出哪些key對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中，同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以

保持超過其機器本身內存大小的數據。當然，機器本身的內存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存

中的數據swap到磁盤中的時候，提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存，所以如果更新需要swap的數據，Redis將阻塞這個

操作，直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。

使用Redis特有內存模型前后的情況對比：

VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used

VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used

VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used

VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used

VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

當

從Redis中讀取數據的時候，如果讀取的key對應的value不在內存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應數據，然后再返回給請求方。

這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應。這種策略在客戶端的數量較小，進行

批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程序中，這顯然是無法滿足大并發的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程

池的大小，對需要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行并發操作，減少阻塞的時間。

如果希望在海量數據的環境中使用好Redis，我相信理解Redis的內存設計和阻塞的情況是不可缺少的。

補充的知識點：

memcached和redis的比較

1 網絡IO模型

Memcached是多線程，非阻塞IO復用的網絡模型，分為監聽主線程和worker子線程，監聽線程監聽網絡連接，接受請求后，將連接描述

字pipe 傳遞給worker線程，進行讀寫IO, 網絡層使用libevent封裝的事件庫，多線程模型可以發揮多核作用，但是引入了cache

買粉絲herency和鎖的問題，比如，Memcached最常用的stats

命令，實際Memcached所有操作都要對這個全局變量加鎖，進行計數等工作，帶來了性能損耗。

(Memcached網絡IO模型)

Redis使用單線程的IO復用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現了epoll、kqueue和select，

對于單純只有IO操作來說，單線程可以將速度優勢發揮到最大，但是Redis也提供了一些簡單的計算功能，比如排序、聚合等，對于這些操作，單線程模型實

際會嚴重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO調度都是被阻塞住的

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