编程开发

GNU Wget 是一个强大的命令行工具，用于从网络上下载文件。通过 Wget，你可以使用 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议进行文件下载。它支持多种功能，例如：下载多个文件、断点续传、限制带宽、递归下载、后台下载，甚至可以镜像整个网站。

本文将通过实际示例和详细解释，向大家展示如何使用 wget 命令及其常用选项。

在日常的数据库管理和开发工作中，定时执行任务是一项非常常见的需求。例如，定期清理过期数据、更新统计信息或进行数据库的自动维护。这时，MySQL 的 Event Scheduler（事件调度器） 功能可以为你提供一个简便、高效的解决方案，它允许我们在指定的时间自动执行 SQL 语句，而无需借助外部调度工具。

现在的 web 开发中，越来越多的网站选择基于 Jamstack 架构的静态站点生成器（SSG）来提升性能、安全性和扩展性。Jamstack 架构通过将请求处理和构建过程分开，让网站的构建和加载速度显著提升。然而，面对市场上众多的静态站点生成器，如何选择最适合的工具成为一个重要问题。

对于使用 Ubuntu 的用户来说，磁盘空间的管理是日常维护系统的一个重要部分。随着时间的推移，系统会积累大量不必要的文件，导致磁盘空间不足。那么，如何查看磁盘使用情况以及如何清理磁盘空间呢？这篇文章将为你详细介绍。

在现代互联网环境中，域名安全已经成为站长和企业非常关心的问题。对于一个网站而言，域名就像是它的门牌号，如果被恶意篡改，后果将不堪设想。本文将介绍“禁止更新锁”这一重要的域名安全设置，了解它如何保护您的域名不被恶意修改。

在 Web 开发中，API 是连接前端与后端、不同服务之间通信的桥梁。特别是对于一些提供 API 服务的在线平台，开放 API 以支持第三方开发者接入成为一种趋势。然而，在实现收费 API 服务时，安全性、性能以及易用性等问题往往让开发者头疼。本篇文章将详细介绍如何使用 Golang 设计和开发一个安全高效的 API 系统，在设计和开发 API 系统的过程中，许多开发者可能会想了解类似于 “Golang 实现 API 鉴权”、“如何防止 API 被破解”、“Golang API 签名验证”、“API 计费系统设计”等问题。因此，本文将着重解决这些问题，带您深入理解如何在 Golang 中实现这些功能，并分享一些实践中的技巧和示例代码。

在 Go 语言中，fmt包用于实现格式化的输入输出，其功能类似于 C 语言中的printf和scanf。格式化动词（format verbs）提供了多种方式来控制数据的输出格式。本文将详细讲解 Go 语言中常用的格式化动词及其用法。

在 Golang 中，错误处理是确保程序健壮性的关键。Go 语言的errors包提供了多种工具来创建、包裹、组合和检查错误。本文将深入探讨 Golang 中的错误处理机制，包括errors包的使用、错误包裹（fmt.Errorf + %w）、错误组合（errors.Join）、错误匹配（errors.Is）和类型断言（errors.As）等内容，并提供最佳实践建议。

在上一篇文章中，我们解释了 Redis 中 Cuckoo Filter 操作用法。在这篇文章中，我们将深入了解 Redis 的 Stream 数据类型及其操作方法。Stream 是 Redis 在 5.0 版本引入的一种强大的数据结构，用于实现消息队列、事件日志等实时数据流处理场景。在这篇文章中，我们将学习如何使用 go-redis 操作 Redis Stream，并通过一个完整的生产者和消费者的示例来演示各个方法的具体用法。

在 Go 语言中，单元测试是确保代码质量和稳定性的重要工具。Go 提供了一个强大的 testing 包，使得编写和运行测试变得高效而简便。在这篇文章中，我们将深入探讨 Go 的单元测试功能，包括如何编写测试函数、测试文件的组织方式，以及如何运行测试。我们还将介绍更高级的测试用法，如基准测试（Benchmarks）、示例测试（Examples）、模糊测试（Fuzzing）、跳过测试（Skipping）、子测试（Subtests）及主测试（Main）等。

在 Go 语言的开发过程中，单元测试是确保代码质量的重要环节。Go 语言有一套独特的单元测试规则和方法，使得开发者能够方便地对代码进行测试。本文将介绍 Go 语言单元测试中的包命名策略，特别是在同一目录下使用不同包名的情况，并深入分析这种策略的优势和适用场景。

在之前的文章中，我们探讨了 Redis 中的 Bloom Filter。在本篇文章中，我们将重点介绍 Redis 中的 Cuckoo Filter 以及如何在 Golang 中使用 go-redis 库进行操作。Cuckoo Filter 是一种基于 Cuckoo Hashing 的概率数据结构，相比于 Bloom Filter，它在某些场景下具有更好的性能。我们将通过介绍 Cuckoo Filter 的基本概念、常见使用场景以及 go-redis 中的操作方法，帮助你更好地理解和使用这一强大的数据结构。

RedisBloom 为 Redis 添加了一套概率数据结构，包括布隆过滤器（Bloom filter）、库克过滤器（Cuckoo filter）、计数最小草图（Count-min sketch）、Top-K 和 t-digest。

在处理大规模数据时，如何高效地判断元素是否存在于集合中而不浪费大量内存，是许多开发者关心的问题。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种在 Redis Stack 中实现的概率性数据结构，提供了一种空间效率极高的方法来检查元素是否存在于集合中。本文将介绍 Redis 布隆过滤器的基本概念、常见使用场景以及在 go-redis 中如何操作布隆过滤器。

在处理大规模数据集时，如何有效地判断元素是否存在于集合中且不浪费大量内存，这是很多开发者关心的问题。Bloom Filter 是一种在 Redis Stack 中实现的概率性数据结构，它提供了一种空间效率极高的方法来检查元素是否存在于集合中。本文将详细介绍 Bloom Filter 的工作原理、使用场景以及如何在实际项目中使用 Redis Stack 中的 Bloom Filter。