今天看到一个博客园的一篇关于MySQL的IN子查询优化的案例，一开始感觉有点半信半疑（如果是换做在SQL Server中，这种情况是绝对不可能的，后面会做一个简单的测试。）随后动手按照他说的做了一个表来测试验证，发现MySQL的IN子查询做的不好，确实会导致无法使用索引的情况（IN子查询无法使用所以，场景是MySQL，截止的版本是5.7.18） MySQL的测试环境 测试表如下 create table test_table2 ( id int auto_increment primary key, pay_id int, pay_time datetime, other_col varchar(100) ) 建一个存储过程插入测试数据，测试数据的特点是pay_id可重复，这里在存储过程处理...阅读全文
如果一个select语句能够返回单个值或者一列值，且该select语句嵌套在另一个SQL语句（例如select语句、insert语句、update语句或者delete语句）中，那么该select语句成为“子查询”（也叫内层查询），包含子查询的SQL语句称为“主查询”（也叫外层查询）。为了标记子查询与主查询之间的关系，通常将子查询写在小括号内。子查询一般用在主查询的where子句或having子句中，与比较运算符或者逻辑运算符一起构成where筛选条件或having筛选条件。子查询分为“相关子查询”（Dependent Subquery）与“非相关子查询”。 非相关子查询如果子查询返回单个值，则可以讲一个表达式的值与子查询的结果进行比较。 例如，检索成绩比学生张三平均分高的所有学生及课程的信息...阅读全文
1.关于MTU MTU最大传输单元，这个最大传输单元实际上和链路层协议有着密切的关系，EthernetII帧的结构DMAC+SMAC+Type+Data+CRC由于以太网传输电气方面的限制，每个以太网帧都有最小的大小64Bytes最大不能超过1518Bytes，对于小于或者大于这个限制的以太网帧我们都可以视之为错误的数据帧，一般的以太网转发设备会丢弃这些数据帧。 由于以太网EthernetII最大的数据帧是1518Bytes这样，刨去以太网帧的帧头（DMAC目的MAC地址48bits=6Bytes + SMAC源MAC地址48bits=6Bytes + Type域2Bytes）14Bytes和帧尾CRC校验部分4Bytes那么剩下承载上层协议的地方也就是Data域最大就只能有1500Byte...阅读全文
前言在接触到MQTT之后，总是会有疑问，为什么用MQTT不用TCP长连接透传？看起来【TCP长连接+私有协议透传】和【MQTT+业务主题】似乎都能达到同样的目的，甚至用MQTT会使得设备端逻辑实现、APP端逻辑实现、云端架构实现更加复杂。那么为什么物联网还要使用MQTT协议呢？一、MQTT相比于TCP长连接的优势1、协议更标准MQTT是标准的RFC协议，相比于私有协议而言更加标准。好处在于：（1）协议非常完整，能够马上用于生产。各端实现同一套协议之后，就能进行通信；私有协议还需要进行大量的验证，看有无缺陷或欠考虑的地方等。（2）协议的标准化带来大量的开源组件，降低开发难度。随着物联网+5G生态越来越好，开源组件越来越多，可以减少重复编码量。（3）标准协议利于第三方接入。当第三方设备、平台想要...阅读全文
1.DDL（Data Definition Language）数据库定义语言statements are used to define the database structure or schema. DDL是SQL语言的四大功能之一。用于定义数据库的三级结构，包括外模式、概念模式、内模式及其相互之间的映像，定义数据的完整性、安全控制等约束DDL不需要commit.CREATEALTERDROPTRUNCATECOMMENTRENAME2.DML（Data Manipulation Language）数据操纵语言statements are used for managing data within schema objects. 由DBMS提供，用于让用户或程序员使用，实现对数据库中数据...阅读全文
本节主要介绍explode和posexplode函数的使用。1、数据介绍 主要包括三列，分别是班级、姓名以及成绩，数据表名是default.classinfo。2、单列Explode 首先来看下最基本的，我们如何把student这一列中的数据由一行变成多行。这里需要使用split和explode，并结合lateral view实现。代码如下：select class,student_name from default.classinfo lateral view explode(split(student,',')) t as student_name 结果如下：3、单列Posexplode 接下来，我们想要给每个同学来一个编号，假设编号就按姓名的顺序，此时我们要用到另一个hive函数，叫做...阅读全文
X-server管理鼠标、键盘、显卡、显示器 X-client处理程序的运行 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- WM管理窗口：移动、变型、关闭、装饰...... ---------------------------------------------------------------------------------------------------- DE桌面环境：窗口管理器+面板+文件管理器+配套软件...... ---------------------------------------------------...阅读全文
前言MyBatis是常见的Java数据库访问层框架。在日常工作中，开发人员多数情况下是使用MyBatis的默认缓存配置，但是MyBatis缓存机制有一些不足之处，在使用中容易引起脏数据，形成一些潜在的隐患。个人在业务开发中也处理过一些由于MyBatis缓存引发的开发问题，带着个人的兴趣，希望从应用及源码的角度为读者梳理MyBatis缓存机制。本次分析中涉及到的代码和数据库表均放在GitHub上，地址： mybatis-cache-demo 。目录本文按照以下顺序展开。一级缓存介绍及相关配置。一级缓存工作流程及源码分析。一级缓存总结。二级缓存介绍及相关配置。二级缓存源码分析。二级缓存总结。全文总结。一级缓存一级缓存介绍在应用运行过程中，我们有可能在一次数据库会话中，执行多次查询条件完全相同的S...阅读全文
按时间统计 如果搜索是在 Elasticsearch 中使用频率最高的，那么构建按时间统计的 date_histogram 紧随其后。 为什么你会想用 date_histogram 呢？ 假设你的数据带时间戳。 无论是什么数据（Apache 事件日志、股票买卖交易时间、棒球运动时间）只要带有时间戳都可以进行 date_histogram 分析。当你的数据有时间戳，你总是想在 时间 维度上构建指标分析： 今年每月销售多少台汽车？这只股票最近 12 小时的价格是多少？我们网站上周每小时的平均响应延迟时间是多少？ 虽然通常的 histogram 都是条形图，但 date_histogram 倾向于转换成线状图以展示时间序列。 许多公司用 Elasticsearch _仅仅_ 只是为了分析时间序列数...阅读全文
使用UDP协议进行信息的传输之前不需要建议连接。换句话说就是客户端向服务器发送信息，客户端只需要给出服务器的ip地址和端口号，然后将信息封装到一个待发送的报文中并且发送出去。至于服务器端是否存在，或者能否收到该报文，客户端根本不用管。 单播用于两个主机之间的端对端通信，广播用于一个主机对整个局域网上所有主机上的数据通信。单播和广播是两个极端，要么对一个主机进行通信，要么对整个局域网上的主机进行通信。实际情况下，经常需要对一组特定的主机进行通信，而不是整个局域网上的所有主机，这就是多播的用途。 通常我们讨论的udp的程序都是一对一的单播程序。本章将讨论一对多的服务：广播（broadcast）、多播（multicast）。对于广播，网络中的所有主机都会接收一份数据副本。对于多播，消息只是发送到一...阅读全文
 一、大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。 二、这个大语言模型到底有多大？ 拿 GPT 来说， GPT 其实出现了好几代，GPT 3 它有 45 个 t b 的训练数据，那么整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6%。我们在这个训练的时候把这个东西称作语料，就语言材料，这个语料的量是可以说是集中到我们人类所有语言文明的精华在里面，这是一个非常非常庞大的一个数据库。 三、大模型的能力 2.1 涌...阅读全文
在使用Hive处理数据时，经常遇到行列转换的场景，本文将对Hive的行列转换操作做详细的说明。 行转列## 1）多行转多列 假设数据表 row2col： col1 col2 col3 a c 1 a d 2 a e 3 b c 4 b d 5 b e 6 现在要将其转化为： col1 c d e a 1 2 3 b 4 5 6 此时需要使用到max(case … when … then … else 0 end)，仅限于转化的字段为数值类型，且为正值的情况。 HQL语句为： select col1, max(case col2 when 'c' then col3 else 0 end) as c, max(case col2 when 'd' then col3 else 0 end) a...阅读全文
目录1.retries参数说明 2.retries使用建议 3.retries后续发展复制1.retries参数说明参数的设置通常是一种取舍，看下retries参数在版本0.11.3说明：Setting a value greater than zero will cause the client to resend any record whose send fails with a potentially transient error. Note that this retry is no different than if the client resent the record upon receiving the error. Allowing retries without s...阅读全文
我们来比较Java的class和interface的区别： 可以实例化class（非abstract）； 不能实例化interface。 所有interface类型的变量总是通过向上转型并指向某个实例的： CharSequence cs = new StringBuilder(); 有没有可能不编写实现类，直接在运行期创建某个interface的实例呢？ 这是可能的，因为Java标准库提供了一种动态代理（Dynamic Proxy）的机制：可以在运行期动态创建某个interface的实例。 什么叫运行期动态创建？听起来好像很复杂。所谓动态代理，是和静态相对应的。我们来看静态代码怎么写： 定义接口： public interface Hello { void morning(String na...阅读全文
时序数据库技术体系中一个非常重要的技术点是时序数据模型设计，不同的时序系统有不同的设计模式，不同的设计模式对时序数据的读写性能、数据压缩效率等各个方面都有不同程度的影响。这篇文章笔者将会分别针对OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四个时序系统中的时序数据模型设计进行介绍。 在详细介绍时序数据模型之前，还是有必要简单回顾一下时序数据的几个基本概念，如下图所示： 上图是一个典型的时序数据示意图，由图中可以看出，时序数据由两个维度坐标来表示，横坐标表示时间轴，随着时间的不断流逝，数据也会源源不断地吐出来；和横坐标不同，纵坐标由两种元素构成，分别是数据源和metric，数据源由一系列的标签（tag，也称为维度）唯一表示，图中数据源是一个广告数据源，这个数据源由publ...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。 为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。 认识 Kafka 看一下维基百科的定义 Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka 架构 Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。 Kafka架构（精简版） Pr...阅读全文
今天给大家分享一下关于SpringBoot开发双11商品服务系统的整个流程，我将深度还原大厂实习期技术成长全流程，让你收获大厂项目开发全流程与实战经验，具备应对大流量场景问题的解决能力，全面助力提升实习/转正/跳槽表现力与成功率。 以下是参考资料下载： 网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1QNf3FbzlswJd_DU3FC64nw 提取码：q61x 腾讯微云下载地址：https://share.weiyun.com/o6TKslZV 密码：qn8bim Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spr...阅读全文
学习地址1：https://pan.baidu.com/s/1OWDu5fNq_BXRUbLGrxzpJw 提取码：tjty 学习地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 今天跟大家交流一下关于开发一款数据库系统的相关事宜，从零开始，手把手带着大家一步步去实现这个功能，希望对大家有所帮助。 数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。 数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识 Kafka看一下维基百科的定义Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka 架构Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。Kafka架构（精简版）Producer（生...阅读全文
系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效 视频课程分享——系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效，附源码。大家下载学习。 OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。这个接口由近350个不同的函数调用组成，用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。而另一种程序接口系统是仅用于Microsoft Windows上的Direct3D。OpenGL常用于CAD、虚拟实境、科学可视化程序和电子游戏开发。 作为独立于操作系统的开放的三维图形的软件开发包，在其基础上开发的应用程序能够简单方便的移植于各种平台。其具有七大功能： 1. 建立3D模型：OpenGL...阅读全文
Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放 #1、reindex的速率极慢，是否有办法改善？ 以下问题来自社区：https://elasticsearch.cn/question/3782 问题1：reindex和snapshot的速率极慢，是否有办法改善？ reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？ reindex不管是跨集群还是同集群上都很慢，大约3~5M/s的索引速率，会是什么原因导致的？ 问题2：数据量几十个G的场景下，elasticsearch rei...阅读全文
Seata 分布式事务 XA 与 AT 全面解析 2021-04-23 FUNKYE Seata Seata 目录 1.XA模式是什么？ 1.1什么是XA 1.2什么是Seata的事务模式？ 2那么什么是Seata XA 模式？ 2.1什么是Seata AT(TXC) 模式？ 2.2AT 模式如何做到对业务的无侵入 ？ AT模式一阶段 2.3 AT 模式如何保证隔离性 AT 模式二阶段提交 AT 模式二阶段回滚 3.为什么支持XA？ 4.为什么Seata要支持XA模式？ AT与XA的关系 Seata AT与XA的优劣 总结 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，star高达17300+，社区活跃度极高，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 注：本期分享借鉴于Sea...阅读全文
在Hbase中split是一个很重要的功能，Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中，这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动split策略中，当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。table在region中是按照row key来排序的，并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中，这一点保证了Hbase的强一致性 。 在一个region中有一个或多个stroe，每个stroe对应一个column families(列族)。一个store中包含一个memstore 和 0 或 多个store files。每个column family 是...阅读全文
ElasticSearch学习笔记之九 复杂数据类型和嵌套对象 复杂数据类型空域数组域多层级对象内部对象的映射内部对象的索引内部对象数组 嵌套对象嵌套对象映射 复杂数据类型 除了前面说到的简单数据类型，Elasticsearch还支持JSON 的null ，数组，和对象. 空域 字段取值可以为空，当然，数组也可以为空。 然而，在 Lucene 中是不能存储 null 值的，所以我们认为存在 null 值的域为空域。 下面三种域被认为是空的，它们将不会被索引： "null_value": null, "empty_array": [], "array_with_null_value": [ null ] 数组域 很多时候，我们希望 tag 域 包含多个标签。我们可以以数组的形式索引标签： { ...阅读全文
前面我们有讲过如何进行API的安全控制，其中包括数据加密，接口签名等内容。详细可以参考我下面两篇文章：-《前后端API交互如何保证数据安全性》请添加链接描述-《再谈前后端API签名安全？》请添加链接描述在签名部分，通过时间戳的方式来判断当前请求是否有效，目的是为了防止接口被多次使用。但是这样并不能保证每次请求都是一次性的，今天给大家介绍下如何保证请求一次性？首先我们来回顾一些时间戳判断的原理：客户端每次请求时，都需要进行签名操作，签名中会加上signTime参数(当前请求时间戳)。HTTP请求从发出到达服务器的正常时间不会很长，当服务器收到HTTP请求之后，首先进行签名检查，通过之后判断时间戳与当前时间相比较，是否超过了一定的时间，这个时间我们可以自行决定要多长，比如1分钟，2分钟都可以，时...阅读全文
综述字节跳动在发展过程中，逐渐形成了十分复杂的超大规模微服务体系，对后端整体的可观测性解决方案提出了极高的要求。为了解决这个问题，基础架构智能运维团队自研链路追踪系统，将海量 Metrics/Trace/Log 数据进行整合与统一，并在此基础上实现了新一代的一站式全链路观测诊断平台，帮助业务解决监控排障、链路梳理、性能分析等问题。本文将会介绍字节跳动链路追踪系统的整体功能和技术架构，以及实践过程中我们的思考与总结。什么是分布式链路追踪(Trace) ？M T L 的关系可观测性的三大基础数据是 Metrics / Log / Trace。说到这三大件，可能大家会想到当需要监控变化趋势和配置告警时就去用 Metrics；当需要细查问题时去查 log；对于微服务数量较多的系统，还得有 Trace...阅读全文
 今天跟大家讲一个关于体检+健康双系统的项目，这个项目用到SpringBoot+Vue3+MySQL的技术，我会带着大家一步步去实现这样的项目，希望对大家的技术有所提升。本项目包含MIS系统、体检人系统在内的前后端分离式全栈双系统作品，主流框架+最新技术，界面美观、体系完整。 首先，我们先来搭建环境： 大家创建轻量云主机的时候，一定要选择CentOS 7.X镜像，这个版本的Linux兼容性和安全性很好，很多企业级项目都是部署在这个版本的CentOS上面。因为CentOS 8.0的兼容性极差，所以强烈反对同学们使用这个版本。另...阅读全文
1、实战开发遇到聚合问题 请教一个问题，ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致，这个size不就是返回的条数吗？会影响统计结果吗？dsl语句摘要（手机敲不方便，双引号就不写了）： aggs:{topcount:{terms:{field:xx,size:10}}} 就是这个size，设置10和大于10将会导致聚合结果不一样，难道是es5.x的bug吗？ 以上是实战中的真实问题，基于这个问题，有了本篇文章。 本文探讨的聚合主要指：terms 分桶聚合。下图为分桶 terms 聚合示意图。 从一堆多分类的产品中聚合出 TOP 3 的产品分类和数量。TOP3 结果： 产品 Y：4 产品 X：3 产品 Z：2 2、前提认知：Elastic...阅读全文
参考地址1：https://pan.baidu.com/s/1N-x48vz9Z0peZdjOU5Gh-g 提取码: nxts 参考地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 关于数据库系统的开发一直以来都是一个难点，它的流程复杂，涉及到的技术点众多，特别在部署这块尤为重要，今天就带着大家手把手去实现这样一个数据库系统项目。 我将从理论结合实际场景综合性落地，让大家轻松吃透核心技术底层原理。 首先是应用场景这块：复用到日常开发场景中，如何运用高级数据结构、算法和设计模式，如何正确面对高并发进行编程，如何进行数据库的优化，如何理解数据库的执行计划分析慢SQL的原因等； 其次是原理剖析： 深度剖析数据库系统原理，将数据库几十年发展精髓拆解并呈现...阅读全文
[完结14章]Flink 从0到1实战实时风控系统 网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1gHz7xsniPotnoL6oVFyGmA 提取码：hf2e 腾讯微云下载地址：https://share.weiyun.com/zUoCBRio 密码：dc5hxc 对于程序化交易用户而言，无论是证券还是期货市场，每一个交易指令都需要进行充分的业务检查，通过后才能进入交易所的订单队列进行匹配成交。 在程序化交易中，除了验资、验持仓等基础的风控检查外，符合交易所异常交易管理办法规定的监管标准，杜绝和防范异常交易行为也是程序化交易风控的重中之重，比如是否存在自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单、报单流速控制等情况。 事前风控是指在交易指令发送到交易所前，对交易指令进行风险检...阅读全文
 一、什么是实时数仓 实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）是指能够实时地处理和分析数据，使得数据仓库中的数据是最新的、最准确的，并且可以实时响应用户的查询和分析需求的一种数据仓库系统。 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力。传统数据仓库通常是每日、每周或每月定期进行数据的抽取、转换和加载（ETL），更新的速度较慢，一般不支持实时查询和分析。而实时数据仓库则更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力，能够在数据发生变化时及时响应用户的查询和分析需求。 二、安装...阅读全文
 给大家整理了一些关于C++大厂面试2024最新真题，希望能够帮助到大家的面试： 1、synchronized 关键字和 volatile 关键字的区别 synchronized 关键字和 volatile 关键字是两个互补的存在，而不是对立的存在！ volatile 关键字是线程同步的轻量级实现，所以volatile 性能肯定比synchronized关键字要好。但是volatile 关键字只能用于变量而 synchronized 关键字可以修饰方法以及代码块 volatile 关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原...阅读全文
【完结23章+电子书】SpringBoot+Vue3+MySQL集群 开发大健康体检双系统  分享课程——SpringBoot+Vue3+MySQL集群 开发健康体检双系统，已完结23章，附电子书。 Spring框架是Java平台上的一种开源应用框架，提供具有控制反转特性的容器。尽管Spring框架自身对编程模型没有限制，但其在Java应用中的频繁使用让它备受青睐，以至于后来让它作为EJB（EnterpriseJavaBeans）模型的补充，甚至是替补。Spring框架为开发提供了一系列的解决方案，比如利用控制反转的...阅读全文
 一、Prometheus的概念和发展史 Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对Prometheus做一个基本的认识。 Prometheus发展速度很快，12年开发完成，16年加入CNCF，成为继K8s之后第二个CNCF托管的项目，目前Github 42k的 ，而且社区很活跃，维护频率很高，基本稳定在 1个月1个小版本的迭代速度。 二、Prometheus的特点 多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据 时序数据，是在一段时间内通过重复测量（me...阅读全文
RocksDB概述LSM 类存储引擎、数据库之一。所谓LSM，一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree（日志结构合并树），来源于分布式数据库领域，也是BigTable 的论文中所使用的文件组织方式。它的特点在于写入的时候是append only的形式，就像名字所显示的那样，跟日志一样只在文件后面追加。LSM 树结构的问题: 写入速度快，读取速度慢，写放大和读放大都较高。Rocksdb本身支持单个kv的读写和批量kv值的读写。由于LSM的出身，它专注于利用LSM树的特性，适应有序、层次化的磁盘读写。在LSM树之上构建了Rocksdb，而在RocksDB之上同样有一些更面向应用层的数据库，包括分布式数据库、查询引擎、大数据存储引擎、图数据库如Janusgraph等。1. ...阅读全文
【完结11章】技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统 给大家分享一套数据库课程——技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统，课程已完结，共11章，附源码。 数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。 如果分片数据损坏，无法修复，比如某个磁盘坏了，这时候数据无法修复，为了恢复索引状态，可以允许分片的数据丢失，后续通过上层数据来重建索引，这时候我们可以增加 accept_data_loss参数来允许分片数据丢失 POST /_cluster/reroute { "commands": [ { "move": { "index": "test_inde...阅读全文
HBase 参数设置参考 前言HBase 配置参数极其繁多，参数配置可能会影响到 HBase 性能问题，因此得好好总结下。 HBase 调优是个技术活。得结合多年生产经验加测试环境下性能测试得出。 JVM垃圾回收优化 本地 memstore 分配缓存优化 Region 拆分优化 Region 合并优化 Region 预先加载优化 负载均衡优化 启用压缩，推荐snappy 进行预分区，从而避免自动 split，提高 HBase 响应速度 避免出现 region 热点现象，启动按照 table 级别进行 balance GCHBase CMS GC 配置参考 RS 参数hbase.server.thread.wakefrequency 该值默认是 10 秒，它影响着 Flush 和 Compac...阅读全文
## download：[Netty+Nacos+Disruptor自研企业级API网关](https://www.51xuebc.com/thread-566-1-1.html) 数据类型、变量和常量的使用 在计算机编程中，数据类型、变量和常量是非常重要的概念。它们可以帮助程序员更好地理解和处理数据，从而实现更加复杂的功能。本文将详细介绍这些概念及其使用。 数据类型 数据类型是指计算机中可用的不同种类的数据。在编程语言中，通常有多种基本数据类型，如整数、浮点数、布尔值、字符等。每种数据类型都有其自己的特定格式和范围。 例如，在Python编程语言中，有以下常见的数据类型： 整数（int）：表示整数，如1、2、3等。 浮点数（float）：表示小数，如1.5、3.14等。 布尔值（bool）...阅读全文
生xhr对象 现代浏览器，最开始与服务器交换数据，都是通过XMLHttpRequest对象。它可以使用JSON、XML、HTML和text文本等格式发送和接收数据。 好处： 不重新加载页面的情况下更新网页 在页面已加载后从服务器请求/接收数据 在后台向服务器发送数据。 缺点： 使用起来也比较繁琐，需要设置很多值。 早期的IE浏览器有自己的内置对象，这样需要写兼容代码判断是否为XMLHttpRequest对象。 if (window.XMLHttpRequest) { // model browser xhr = new XMLHttpRequest() } else if (window.ActiveXObject) { // IE 6 and older xhr = new ActiveX...阅读全文
Kafka对于producer发来的消息怎么保证可靠性？ 每个partition都给配上副本，做数据同步，保证数据不丢失。 副本数据同步策略 和zookeeper不同的是，Kafka选择的是全部完成同步，才发送ack。但是又有所区别。 所以，你们才会在各种博客看到这句话【kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制】 这句话对也不对，不对也对（谜语人......） 首先笔者认为：Kafka使用的就是完全同步方案。 完全同步的优点 同样为了容忍 n 台节点的故障，过半机制需要 2n+1 个副本，而全部同步方案只需要 n+1 个副本， 而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，过半机制方案会造成大量数据的冗余。（这就是和zookeeper的不同） 完全同步会有什么问题？ 假设就有这么...阅读全文
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。1.两种合并HBase中Compaction分为两种。Minor Compaction称为小合并，主要是选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成较大的HFile，并删除HFile中的过期数据。Major Compaction称为大合并，会将一个列族下的所有HFile合并成一个大的HFile，同时删除过期数据、已删除数据（打了Delete标记的）、版本过大的数据等三类无效数据。2. 参数调优1).hba...阅读全文
引言在 Java 编程中，理解类加载器的机制对开发复杂的应用和工具非常重要，尤其是在涉及 Java Agent 这样高级技术时更是如此。在本文中，我们将深入探讨 Java 类加载器的工作机制，并通过一个实际的 Java Agent 示例来展现如何解决类加载的问题。类加载器概述Java 的类加载器是负责将类文件加载到 JVM 中的组件。类加载器的工作分为三个主要的过程：加载、链接和初始化。类加载器通常按以下层次结构工作：引导类加载器（Bootstrap ClassLoader）：JVM 自带的类加载器，用于加载核心类库如 java.lang.*。扩展类加载器（Extension ClassLoader）：加载扩展目录中的类库应用类加载器（App ClassLoader）：加载应用的类路径中的类...阅读全文
在日常开发中我们经常会遇到需要同时处理多个操作的情况，比如在购物时，我们需要同时完成支付和更新库存两个操作。这时，如果其中一个操作失败了，我们就需要进行回滚，以保证数据的一致性。 那么，如何在MySQL中实现这样的功能呢？答案就是——事务。下面我们就来介绍一下MySQL事务是什么？它是如何使用的？ ## 一、什么是事务？ ### 事务定义 - 事务是一个最小的不可再分的工作单元；通常一个事务对应一个完整的业务(例如银行账户转账业务，该业务是一个最小的工作单元)。 - 一个完整的业务需要批量的DML(insert、update、delete)语句共同联合完成。 - 事务只和DML语句有关，或者说DML语句才有事务。这个和业务逻辑有关，业务逻辑不同，DML语句的个数不同。 ### 事务是什么？ ...阅读全文
文章目录 简介初始化向ByteBuffer写数据手动写入数据从SocketChannel中读入数据至ByteBuffer 从ByteBuffer中读数据复位position读取数据确保数据长度字节序处理 继续写入数据总结 简介 在Java的Socket编程中，若使用阻塞式（BIO），则往往通过ServerSocket的accept()方法获取到客户端Socket之后，再使用客户端Socket的InputStream和OutputStream进行读写。Socket.getInputstream.read(byte[] b)和Socket.getOutputStream.write(byte[] b)的方法中的参数都是字节数组。这种阻塞式的Socket编程显然已经远远不能满足目前的并发式访问需求...阅读全文
学习地址1：https://pan.baidu.com/s/1t7YzuC7b3g2Nsm9frtGJZA 提取码: ughc 学习地址2：https://share.weiyun.com/zUoCBRio 密码：dc5hxc 什么是风控系统？ 风控系统是指一系列的完整的风险控制，以保证事情向好的方向发展，而免受不可预估的经济和财产损失而措手不及。 风控类型 风控类型一般分为事前、事中、事后三种。 事前风控是指在交易指令发送到交易所前，对交易指令进行风险检测，通过检测的交易指令则提交到交易模块进行报单，未通过检测的交易指令将直接予以拒绝。对于追求低延时的交易策略，事前风控需要在极短的时间内完成。 事中风控主要是指在交易过程中，交易团队对策略的信号生成、执行情况进行监控以及盘中对策略的风险度进...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《全栈混合云综合架构方案研究和落地》，作者: y****n 链接： https://www.ctyun.cn/developer/article/354717063266373 (一)业务背景 随着云服务的便利性日益被市场接受，企业客户越来越倾向采用公有云服务补充其现有的企业内部部署的数据中心和私有云基础架构的不足。因此，混合云成为云服务市场的重要发展趋势。广义上讲，混合云的形态可以包括云与云的组合、云与传统IT系统的组合、云与虚拟化技术的组合等，它们可根据具体业务场景需求使用混合IT方式解决具体问题；狭义上讲，混合云指的是至少使用了两种不同部署模式（公有云、私有云、社区云）的云服务。当前，应用较多的混合云形式为公有云+私有云的组合。 现有混合云管理方法主要解决以下...阅读全文
 今天给大家讲讲关于OpenGL的知识，以及结合OpenGL自主高性能三维GIS平台架构与实现的全流程。我将从2D->2.5D->3D立体球,全程零代码到完全实现，带着大家一步步学习。 首先，我们先来看看什么是OpenGL？ OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。 OpenGL ES（OpenGL for Embedded Systems）是 OpenGL 三维图形 API 的子集，针对手...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《HPC云化部署的优势和挑战》 作者:土豆炒肉丝HPC云化部署指的是将高性能计算（HPC）工作负载部署在云计算平台上，这种方式带来了一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。以下是HPC云化部署的主要优势和挑战： 优势：1.灵活性和弹性：云计算平台提供灵活的资源调度和弹性伸缩功能，可以根据需要动态分配计算资源。这使得HPC应用能够更加高效地利用计算资源，根据实际需求进行资源扩展或收缩，从而降低成本。2.成本效益：传统HPC集群的建设和维护需要昂贵的硬件设备和专业技术团队。通过在云平台上进行部署，用户无需投资大量资金购买硬件设备，而是按需付费，只支付实际使用的资源，节省了大量成本。3.全球可访问性：云计算平台的服务通常分布在多个地理位置，用户可以从世界各地的终端设备访问这...阅读全文
一、概述HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。本文从 HBase 写链路开始分析，然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手，全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点：在给定业务量级的情况下，预先评估好集群的合理规模在 HBase 的众多参数中，选择合理的配置组合二、HBase 写链路简要分析HBase 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入：Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入，待 memstore 达到一定量的...阅读全文
download：https://caodada.com/8103.html【资源目录】:├──第1章 课程介绍| ├──1-1导学_ev.mp4 98.00M| ├──1-2学习方法注意事项_ev.mp4 35.09M| ├──1-3如何用Git客户端下载课程代码_ev.mp4 15.34M| └──1-4 本章总结_ev.mp4 2.74M├──第2章 大健康体检项目全栈环境搭建| ├──2-10使用MyCat管理MySQL集群（一）_ev.mp4 48.72M| ├──2-11使用MyCat管理MySQL集群（二）_ev.mp4 48.18M| ├──2-12使用MyCat管理MySQL集群（三）_ev.mp4 58.73M| ├──2-13搭建其余后端中间件（一）_ev.mp4 56...阅读全文
