有了 InfluxDB 环境，接下来就是往里面写数据了。InfluxDB 使用一种叫 Line Protocol 的格式来接收数据，这个协议设计得很巧妙，既简洁又功能强大。

掌握 Line Protocol 是使用 InfluxDB 的基础技能，就像学 SQL 一样重要。

上一篇我们了解了 InfluxDB 的基础概念，现在该动手搭建一个真正能用的 InfluxDB 环境了。别担心，整个过程比你想象的要简单得多。

在数字化浪潮席卷能源行业的今天，一座中型光伏电站每天产生着怎样的数据洪流？想象一下：数十万台逆变器如同数字神经末梢，每5分钟传递一次发电"心跳"，一日便产生千万条数据记录。

当业务要求的复杂聚合查询需要跨越 320 张物理表进行分布式 JOIN —— 我们不禁要问：传统关系型数据库就算是分库分表，在处理光伏逆变器产生的海量时序数据时，是否已经触及了架构的天花板？

这正是无数新能源企业正在面对的真实困境。当发电数据从简单的记录存储升级为驱动决策的核心资产，传统数据库在时序数据处理的天然短板暴露无遗。区域发电效率对比、设备性能退化分析、发电量预测优化——这些关乎运营效率的关键分析，在现有架构下竟成了技术团队的噩梦。

但曙光已然显现。一种专为时序数据而生的新型数据库正在颠覆传统，它能否在百万级数据写入压力的同时，实现毫秒级的多维度复杂查询？当分库分表的桎梏被打破，我们是否终于可以任意穿梭于时间与维度之间，自由探索发电数据的每一个角落？本文将带你踏上一场存储架构的重构之旅，揭秘如何让海量光伏发电数据真正"发光发电"。

TCP三次握手和四次挥手的问题在面试中是最为常见的考点之一。很多读者都知道三次和四次，但是如果问深入一点，他们往往都无法作出准确回答。

本篇尝试使用动画来对这个知识点进行讲解，期望读者们可以更加简单地地理解TCP交互的本质。

日常开发中使用Map时经常会遇到很多复杂的处理场景，例如：多个键的Map、不仅可以根据键获取值也可以根据值获取键且不用遍历、重复键的Map、数字等范围内映射相同的值、内存中缓存对象等，Guava提供了以上场景的解决方案。