数据吞吐量

分析了802.11协议的吞吐量，通过仿真计算系统在不同节点数量下的性能，遵循Bianchi在《IEEE通信简报》中的分析方法。

Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，主要采用 Scala 和 Java 编写。Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，能够处理大规模消费者的网站中的所有动作流数据。这些动作流数据（如网页浏览、搜索和用户行为）是现代网络中社交功能的关键因素之一。这类数据通常通过日志处理和日志聚合的方式实现高吞吐量需求。Kafka 为需要实时处理的系统提供了理想的解决方案，并可在 Hadoop 系统中并行加载。Kafka 的主要目标是统一线上和离线的消息处理，并通过集群架构实现实时消息传递。

KeyDB 是 Redis 的一个分支，专注于提升性能，特别是多线程、内存效率和高吞吐量方面。除了多线程，KeyDB 还提供了一些在 Redis 社区版中没有的功能，如 Active Replication、FLASH 存储支持以及直接备份到 AWS S3 等。KeyDB 与 Redis 协议、模块和脚本完全兼容，包括脚本和事务的原子性保证。由于 KeyDB 与 Redis 开发保持同步，它可以被视为 Redis 功能的超集，可以直接替换现有的 Redis 部署。

检查当天每小时的归档量，浏览最近一周每天的归档日志生成情况。

零配置的 SQLite 数据库，挺适合做本地存储的那种项目。SQLite 的设计思路就一个字：轻。没有后台服务，没有一堆配置文件，一个文件搞定所有数据存储，随拷随走，迁移也方便得。适合拿来做原型、桌面小工具或者嵌入式开发，简单、实用，还挺稳定的。 SQLite 的数据库文件就是个普通磁盘文件，备份、恢复都超方便。你完全可以在不用搭建数据库服务器的情况下，直接开始写逻辑。比如你要缓存一些网络数据，或者把用户设置存到本地，就合适。嗯，对新手也友好，上手快，学 SQL 语法的时候直接套进去用就行。 它还挺适合那种边开发边试的节奏。比如做个小型数据工具，或者做个 Electron 应用，本地数据一把抓

轻量级项目的本地数据库，用 SQLite 真挺省事儿的。它不用装服务器，直接一个文件搞定，读取快、配置少，适合懒人也适合高手。你只要能写点 SQL，基本上就能跑起来。SQLite 的无服务器模式方便，开发测试阶段直接开干，不用折腾数据库连接配置。你做移动 App？嵌入式系统？桌面小工具？都能用，真的百搭。事务支持也不含糊，ACID全套都有，出故障也不怕数据乱套。再加上MVCC 并发控制和行级锁，性能上也能打，几个进程一起读写也 OK。支持的 SQL 语法也蛮全，常见的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE都不在话下，甚至视图、触发器这些高级货也能整。跨平台特性也香，Win、Ma

精致小巧的截图神器，随时捕捉精彩瞬间。

SQLite 的免费数据库工具，轻量、方便，适合前端搞点小数据存储测试。UI 比较简洁，操作逻辑也不绕，连接数据库之后直接就能跑 SQL，响应还挺快的。如果你平时不怎么碰后端，只是想做个本地数据实验，那这个工具真挺合适。 SQL 语句的支持也比较完善，常用的增删改查都能愉快搞定。更棒的是，它不臃肿，基本没学习成本，下载解压就能用，连安装都省了，省心省力。 你如果手上还有其它数据库需求，也可以顺手看看这些：像 SQL 智能提示工具，输入 SQL 的时候补全效果蛮不错的；或者 ToadforMySQL 也挺好用，尤其管理 MySQL 时候用着顺手；还有支持 Mongo 的 MongoVUE，UI

这是一个内存占用极小的SQL客户端工具，由日本开发人员设计。

Flink 的实时能力加上 Pravega 的高吞吐存储，组合起来可以说是流式数据的一对黄金搭档。架构设计上也挺清晰，从数据采集、缓存、计算、存储到，全流程都考虑到了，而且每一块都有比较成熟的组件支持。数据 Sources 那块支持挺多，像Kafka、Kinesis、Pub/Sub这些主流流源都能对接，比较灵活。你如果项目上已经用了这些，接入 Pravega 也不麻烦。Ingest Buffer是个亮点，用 Pravega 来当缓存区，性能还不错。是在数据量大的场景下，不容易丢数据，吞吐量也跟得上。适合做日志收集、IoT 设备上报这类高频写入。是Streaming Engine，Flink 在