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一、B树和B+树的区别

很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。

1、B树

B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：

简介

MQ全称为Message Queue，消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序或者模块对模块的通信方法。MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取队列中的消息。

可以简单理解为：将要传输的数据放在队列中。

• 把数据放在消息队列的称为生产者。
• 从消息队列中取数据的称为消费者。

目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ。

作者开发中常用的Celery，会选择 RabbitMQ 和Redis作为消息队列 ，蓝鲸平台上也是将kafka作为分布式流处理平台。

摘要

VMware vSphere 是 VMware 的虚拟化平台，可将数据中心转换为包括 CPU、存储和网络资源的聚合计算基础架构。vSphere 将这些基础架构作为一个统一的运行环境进行管理，并提供工具来管理加入该环境的数据中心。

在对接或采集VMware vSphere虚拟化平台的场景中，比如配置八爪鱼，需要对其中的虚拟化数据中心、虚拟化集群、物理机、虚拟机、存储等指标进行多方位的采集，我们根据VMware提供的相应sdk接口，对接到蓝鲸的SaaS中。

一、索引

B+ Tree 原理

1. 数据结构

B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。

B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有 B Tree 的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。

在 B+ Tree 中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。

二叉搜索树的后序遍历序列

题干：
输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。
如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。

排序算法分类

• 内部排序：指在排序期间，元素全部存放在内存中的排序，常见的内部排序算法有：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
• 外部排序：指在排序期间，元素无法完全全部同时存放在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序；
• 比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。
• 非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 常见的非比较类排序算法有：基数排序、计数排序、桶排序等

前言

之前学了Go语言网络编程，包括HTTP编程、Socket编程，现在我们使用Go实现蓝鲸API接口调用。

总所周知，Python的requests、urllib2都是http请求、爬虫的利器，那么Go语言该怎样做？

话不多说，直接上示例代码。

windows版本的企业（政务）微信浏览器基于Chromium 53版本，对ES7某些新特性不兼容

简介

• Celery 是一款非常简单、灵活、可靠的分布式系统，可用于处理大量消息，并且提供了一整套操作此系统的一系列工具。
• Celery 是一款专注于实时处理的异步任务队列，可用于处理实时数据以及任务调度。

Celery架构

Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

前言

接着Redis数据类型来说，来谈谈Redis的具体使用场景，首先回顾一下：

Redis是一种基于键值对的NoSQL数据库，它的值主要由string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合）五种基本数据结构构成。那么这些数据结构的使用场景有哪些？以下将用内部编码及使用场景的方式浅析Redis的五种数据类型。