Cash是一种纯粹由ES6（Javascript）实现的跨平台的Unix shell，它可以在windows下使用，曾经受超过200次严格全面的单元测试。

中间拖了蛮长时间了，在上一篇我们介绍了ViewDragHelper，详情：ViewDragHelper完全解析，当然了，上一篇都是小示例的形式去演示代码功能，并不能给人一种实用的感觉。那么，本篇博客就准备实用ViewDragHelper来实现一个DrawerLayout的效果，当然了，大家也可以选择直接去看Drawerlayout的源码。相信侧滑大家肯定不陌生，网络上流传无数个版本，其实利用ViewDragHelper就能方便的写出比较不错的侧滑代码~

之前写过两篇文章，分别是 《前端抢后端饭碗 — Node.js + Socket.io 制作简易聊天室》 和 《koa + socket.io 制作简易聊天室》 ，实质上都是利用了浏览器的websocket属性进去前后端的消息交流。今天我们要介绍另外一种比较新但更为简洁的消息传输方式，eventsource。

趁着放假，重新配置了一下自己的Mac的编程环境，毕竟新年新气象嘛，主要是iTerm2、Zsh、 vi m 优化、Consolas字体、NoisyTyper，这些的相关配置。工欲利其事必先利其器，好的编码环境可以提升我们的打码的幸福感。好的编码环境包括 美观（视觉），声音（听觉），流畅度（触觉），工作环境（嗅觉，味觉）等多个方面。后面有几张配置后的图片感受一下，主要看字体和配色（有些人可能觉得比 较丑，个人喜欢黑紫，配色和字体有很多选择，各有所好，求别喷 XD）。

打造高质效的技术团队李云议程现象挑战三年前我的思考过去一年多的实践分享现象职业化水准偏低服从vs责任勤劳vs效率团伙vs团队技术能力vs专业做事对能力与价值的认知存在偏差能力是什么？能力强等于高价值？如何输出价值？基层技术管理缺失忽视管理的价值和管理官僚化KPI成为了“毒瘤”过度关注“结果”面忽视了“过程”挑战工作质效难以提高可持续发展面临严峻考验三年多前我的思考抽象团队效能模型三年多前我的思考（续）具体团队效能模型三年多前我的思考（续）

服务器端推（push）或者浏览器端拉（pull），无需用户的显示操作 获取实时信息 浏览器端获取信息的成本控制 兼容多浏览器 应用于微博、聊天系统(webIM)

mongoDB 高可用 mongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余。多机器中 同一时刻只有一台是用于写操作。正是由于这个情况，为mongoDB提供了数据 一致性的保障。担当主角色的机器能把读操作分发给slaves/secondaries。

测试方案：用js脚本创建向一个collection里插入一百万个文档，测量mongo占用内存，硬盘数据文件大小（优化数据库设计），插入时间，在一百万条基础上做find操作。内存：启动mongodb后，内存： 插入100w条数据过程： 未导入数据： 导入数据： 做查询：导入数据： 创建100w个文档，时间2分26秒左右（测试5次）Find查询：未建索引情况下，测试5次，击中索引，基本只需要0ms（测试不到），平均3.4秒。

用了一阵子mongodb，作一些小结，作为将来的参考。按照以往的习惯，先作一个总览，然后再挑出一些自己比较关注的几个点，作为珠玑，加以串联阐述。

在大谈特谈大数据与非结构化数据的今天，如果只懂的Oracle、MSSQL、MYSQL等关系型数据库，而对MongoDB等非关系型数据库一窍不通，就未免显得有点与时代格格不入了。鉴于此，本人开始学习研究MongoDB，以求解决非格式化大数据的存储及检索等问题。

MongoDB 分片 ：1.分片简介  分片是指将数据拆分,将其分散存在不同机器上的过程.有时也叫分区.将数据分散在不同的机器上...

mongoDB部署 集群包含一个或者多个shard shard存储数据集合的一部分数据 shard为replica set集群 一个replica set由一个primary和多个secondary和arbiter(可选）组成 如果primary失效，自动选举一个secondary为primary 写入请求只能在primary上做单点写入维持数据一致性 读取请求会发送给primary，最终的读取操作分布在多个secondary上 数据读取和写入请求自动路由到集群的shard 集群包含多个配置服务器 数据分区信息（哪些数据存放在哪些shard上） 集群中包含多个请求路由器 Mongos，接收数据写入读取请求，并将请求路由到目标shard上 一个路由器可以服务多个客户端app App通过程序扩展接口连接mongos

比较全面的介绍mongodb数据的优化；MongoDB高可用架构mongoDB高可用mongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余。多机器中同一时刻只有一台是用于写操作。正是由于这个情况，为mongoDB提供了数据一致性的保障。担当主角色的机器能把读操作分发给slaves/secondaries。mongodb高可用可用分两种

1.首先在mongod安装目录下创建data目录（和bin同级目录）并在该目录下创建db和log目录 2.安装服务

1.官网为：http://www.mongodb.org/；下载安装程序的地址为：http://www.mongodb.org/downloads,选择选择的是Windows 32-bit 1.8.1版本。

MongoDB是一个跨平台的，面向文档的数据库，提供高性能，高可用性和可扩展性方便。MongoDB工作在收集和文件的概念。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。本文是一个MongoDB的入门级教程，手把手的教会读者使用MongoDB，并将学习过程中可能遇到的问题一一列举。本文不是用长篇的文字来理论性描述MongoDB的各方面知识，而是用图文并茂的方法来讨论MongoDB，希望用最短的时间使开发人员熟悉MongoDB。

MongoDB是一个面向文档的数据库系统。使用C++编写，不支持SQL，但有自己功能强大的查询语法。MongoDB使用BSON作为数据存储和传输的格式。BSON是一种类似JSON的二进制序列化文档，支持嵌套对象和数组。MongoDB很像MySQL，document对应MySQL的row，collection对应MySQL的table。Windows下MongoDB操作MongoDB在Windows上的安装运行很方便。