【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 字符串的内部表示？ 字符串在java中统一用unicode表示( 即utf-16 LE) , 对于 String s = "你好哦!"; 如果源码文件是GBK编码, 操作系统（windows）默认的环境编码为GBK，那么编译时, JVM将 按照GBK编码将字节数组解析成字符，然后将字符转换为unicode格式的字节数组，作为内部存储。 当打印这个字符串时，JVM 根据操作系统本地的语言环境，将unicode转换为GBK，然后操作系统将GBK格式的内容显示出来。 当源码文件是UTF-8, 我们需要通知编译器源码的格式，javac -encoding utf-8 ... , 编译时，JVM按照utf-8 解析成字符，然后转换为unicode格式的字节数组， ...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
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
你真的会用Gson吗?Gson使用指南（四）本文为作者根据日常使用结合Gson源码注释及wiki所作的原创内容，转载请注明出处。 该系列其它文章 你真的会用G...怪盗kidou阅读 60,081评论 134赞 19...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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
线程池的getActiveCount（）不准确问题 getActiveCount （） 按照 javadocs 的说法是 “Returns the approximate number of threads that are actively executing tasks.” 也就是“返回正在执行任务的大致线程数”，请注意用词 approximate 。 查看一下源码： public int getActiveCount() { final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock(); try { int n = 0; for (Worker w : workers) if (w.isLocked()) ++n; retu...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
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
Counter采集过来的整数数据increase后出现小数点的数据 情况如下图所示： increase(jvm_gc_pause_seconds_count[5m])在Grafana Explore中查询出来的数据存在小数点，什么鬼，increase难道不是两个数据的差值吗，两个整数相减为什么会有小数点呢？？？这你让我怎么跟leader交代。。。 查询SQL： increase(jvm_gc_pause_seconds_count{instance="$instance", application="$application"}[5m]) increase()函数实现的源代码分析： 在源码里就找到了一个extrapolatedRate()的函数 源码中的注释 extrapolatedRate...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
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
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
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
 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
### download：[React18内核探秘：手写React高质量源码迈向高阶开发](https://www.zxit666.com/6529/) React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它提供了一种声明式的方式来创建组件，管理状态和处理数据。React的内部机制是如何实现的呢？本文将从以下几个方面来深入理解React的内部机制： JSX和元素 JSX是一种类似于XML的语法，可以在JavaScript中编写HTML标签，使得代码更直观和表达力强。JSX不是必须的，但是推荐使用，因为它可以提高开发效率和可读性。JSX需要通过Babel等工具进行转换，才能被浏览器识别和执行。 JSX的转换结果是一个React元素，它是一个用JavaScript对象来表示UI的结构和属性...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
Three.js可视化企业实战WEBGL课（源码+课件+素材+2023年12月升级版47章全） 给大家分享一套Three.js课程——Three.js可视化企业实战WEBGL课，全网最全，源码+课件+素材+2023年12月升级版47章。大家下载学习。 OpenGL它是最常用的跨平台图形库。 WebGL是基于OpenGL设计的面向web的图形标准，提供了一系列JavaScript API，通过这些API进行图形渲染将得以利用图形硬件从而获得较高性能。 而Three.js是通过对WebGL接口的封装与简化而形成的一个易用的图形库。 简单点的说法threejs=three + js，three表示3D的意思，js表示javascript的意思。那么合起来，three.js就是使用javascrip...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
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
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
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
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
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、什么是Doris Doris 是一个 MPP 的 OLAP 系统，主要整合了 Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式，编码和压缩) 的技术。 二、Doris得作用 1、对数据分析、统计 2、报表 3、多维分析 4、Doris 是从百度内部自主研发并贡献到 Apache 开源社区的 ROLAP 数据库。 5、Doris 整合了 Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Eng...阅读全文
Flink1.19源码剖析【完结】 Flink是一个复杂的分布式计算框架，通过对其源代码进行分析，可以深入了解Flink的内部实现原理，包括任务调度、数据流处理、状态管理等方面。而从源代码目录入手，进行Flink源代码分析是非常必要的。因为Flink是一个开源的项目，其源代码是公开的，其组织结构非常清晰，不同模块的代码都被分别放置在不同的目录中，因此从源代码目录入手可以更加方便地找到需要分析的代码，而且可以更加系统地了解Flink的整体架构和设计思路。 一、时间类型解析 1、处理时间(Processing Time)：处理时间是指数据被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。 2、事件事件(Event Time)：事件时间是指数据发生的时间，通常产生于数据采集设备中，与Flink计...阅读全文
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的？这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么？Region切分的切分点在哪里？如何切分才能最大的保证Region的可用性？如何做好切分过程中的异常处理？切分过程中要不要将数据移动？等等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBase的实现方案。 Region切分触发策略 在最新稳定版（1.2.6）中，HBase已经有多达6种切分触发策略。当然，每种触发策略都有各自的适用场景，用户可以根据业务在表级别选择不同的...阅读全文
一、HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题： 1) scan缓存是否设置合理？ 优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成多次RPC请求进行加载，这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务，另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会首先加载一部分数据到本地，然后遍历处理，再加载下一部分数据到本地处理，如此往复，直至所有数据都加载完成。数据加载...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://www.daxiacode.com/7446.html【资源目录】:| ├──1–django 简介.mp4 1.65G| ├──10–权限分配.mp4 637.10M| ├──11–批量操作.mp4 1011.98M| ├──12–权限分配实现.mp4 696.79M| ├──13–rbac组件.mp4 804.36M| ├──14–stark组件(上).mp4 699.82M| ├──15–stark组件(下).mp4 635.81M| ├──16–CRM项目开发(上).mp4 362.90M| ├──2–路由匹配与函数视图.mp4 1.36G| ├──3–数据模型.mp4 1.56G| ├──4–数据查询与网络请求.mp4 1.22G| ├──5–网络...阅读全文
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号链接： https://mp.weixin.qq.com/s/qayKiwk5QAIWI7-nyD3FVA作者：DuZhimin随着互联网、尤其是物联网的发展，我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来，在有时间的坐标中将这些数据连点成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。这些数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。基于时间序列数据的特点，关系型数据库无法满足对时...阅读全文
目前，前端领域中 React 势头正盛，使用者众多却少有能够深入剖析内部实现机制和原理。本系列文章希望通过剖析 React 源码，理解其内部的实现原理，知其然更要知其所以然。React diff 作为 Virtual DOM 的加速器，其算法上的改进优化是 React 整个界面渲染的基础，以及性能提高的保障，同时也是 React 源码中最神秘、最不可思议的部分，本文从源码入手，深入剖析 React diff 的不可思议之处。阅读本文需要对 React 有一定的了解，如果你不知何为 React，请详读 React 官方文档。如果你对 React diff 存在些许疑惑，或者你对算法优化感兴趣，那么本文值得阅读和讨论。前言React 中最值得称道的部分莫过于 Virtual DOM 与 diff...阅读全文
首个基于Transformer的分割检测+视觉大模型视频课程（23年新课+源码+课件） 分享一套视觉大模型课程——首个基于Transformer的分割检测+视觉大模型视频课程，2023年新课，附源码+课件。 视觉分割旨在将图像、视频帧或点云分割为多个片段或组。这种技术具有许多现实世界的应用，如自动驾驶、图像编辑、机器人感知和医学分析。 最近，Transformer成为一种基于自注意力机制的神经网络，最初设计用于自然语言处理，在各种视觉处理任务中明显超越了以往的卷积或循环方法。 具体而言，视觉Transformer为各种分割任务提供了强大、统一甚至更简单的解决方案。本综述全面概述了基于Transformer的视觉分割，总结了最近的进展。 图像分割作为计算机视觉的三大任务之一，是智慧城市、工业制...阅读全文
