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这篇讲的是 Redis 内存占用分析的一个轻量级自定义方案。作者从一个常见的痛点出发：Redis 内存变大后，不像 MySQL 能轻易定位到具体是哪些“大表”，很难快速找出到底是哪些键占用了主要空间。 现有的分析工具如 redis-rdb-tools 可能无法满足所有定制化需求。为此，作者展示了如何仅用 SCAN 和 DEBUG 这类 Redis 原生命令，编写一个简短的脚本，就能实现按自定义模式统计键大小的功能。其核心思路是通过 SCAN 遍历所有键，利用 DEBUG OBJECT 获取每个键的序列化长度，再按照预定义的正则表达式模式进行分类和累加。这种方法非常灵活，你可以轻松定义比如“用户Session”、“缓存数据”等业务维度来查看各类数据的内存占比。 文章也补充了两个实用要点：一是可以通过 MONITOR 命令配合分析，来初步总结出可能的键命名模式；二是需要明白 DEBUG 返回的序列化长度（serializedlength）会比实际内存占用小，但作为相对大小的参考指标依然有效。
这篇讲的是作者团队在实际项目中使用HBase作为数据统计存储系统后的经验沉淀。他们从项目对高性能写入和灵活查询的具体需求出发，选择HBase作为底层引擎，但在落地过程中遇到了不少挑战。 文章重点分享了针对统计应用特点的关键实践。例如，如何设计RowKey和预分区策略来避免热点，提升写入吞吐量；针对高频的聚合查询，如何权衡使用协处理器与客户端扫描来优化性能；以及在面对海量数据持续写入时，如何通过调整Compaction策略来平衡读写压力，保障服务稳定性。作者没有泛泛而谈，而是结合真实场景中的数据量和业务模式，给出了具体的配置思路和参数调整案例。 这些心得和解决问题的路径，对于同样面临海量数据统计存储与快速查询挑战的团队，提供了可参考的踩坑记录和调优方向。
这篇讲的是在awk缺乏原生二维数组支持的情况下，如何巧妙地模拟出多维数据处理能力。 作者从实际数据处理中的痛点出发——当需要按行和列两个维度（比如按部门和月份）对数据进行聚合统计时，awk的一维数组会显得捉襟见肘。文章给出的核心方案是利用awk的字符串键特性，通过自定义分隔符（比如使用OFS）将两个维度的键“拼接”成一个复合键来实现模拟。例如，用 `dept SUBSEP month` 的形式来创建一个虚拟的二维键。 在实现上，文章通过处理CSV格式的销售数据，具体展示了如何按“部门”和“月份”两个维度统计销售总额。示例清晰地呈现了从逐行读取、构建复合键到最终输出汇总结果的全过程，让读者能直观看到模拟二维数组的工作效果。 除了基本实现，作者还进一步讨论了这种模拟方法在性能上的考量与潜在陷阱，比如键字符串拼接的开销以及内存占用问题，并对比了其与通过外部工具（如sort+awk管道）处理大型数据集时的取舍。这不仅提供了一个实用技巧，也引导读者思考在awk的脚本世界里，如何灵活运用基础特性来突破功能限制，完成更复杂的任务。
