--- ### **分析与结论** #### **1. 准确性评估** **核心点**： 1. RocketMQ 使用 **mmap + write**，适用于**小块文件**（业务消息）。 2. Kafka 使用 **sendfile**，适用于**高吞吐大块文件**（系统日志）。 3. Kafka 的**索引文件使用 mmap + write**，**数据文件使用 sendfile**。 **结论**： **基本正确，但需补充细节**。以下分点分析： --- #### **2. RocketMQ 的 mmap + write** ##### **技术细节** - **实现方式**： RocketMQ 的存储层（CommitLog、ConsumeQueue、IndexFile）通过 `mm...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/14247/ 一、课程定位与设计理念 1. C++特性与算法融合创新 本课程突破传统数据结构教学的通用语言模式，聚焦C++语言在算法实现中的性能优势与工程实践价值，通过以下维度构建独特课程体系： 内存管理深度控制：结合RAII机制、智能指针（unique_ptr/shared_ptr）实现动态结构的自动资源回收，避免内存泄漏风险； 模板元编程进阶：利用C++模板特化、可变参数模板（Variadic Templates）构建泛型容器（如自定义Vector/Map），超越STL基础功能； 现代标准特性应用：引入C++11/14/17的移动语义（Move Semantics）、constexpr编译期计算优化算法时间复杂度； 多范式编程实践：融合面向对象（封装...阅读全文
https://97it.top/13840/ 摘要 在现代数据库管理系统和软件应用中，UNDO数据管理是实现事务回滚、版本控制和数据恢复的关键技术。通过合理管理UNDO数据，系统能够在发生错误或用户请求撤销操作时，快速恢复到一致的状态。本文从理论角度探讨了UNDO数据管理的基本原理、技术框架以及在不同应用场景中的重要性，旨在为数据库设计者和软件开发者提供一个系统的理论指导。 1. 引言 在数据库管理和软件开发中，数据的一致性和完整性是至关重要的。UNDO数据管理作为一种支持事务回滚、错误恢复和版本控制的技术，广泛应用于数据库管理系统（DBMS）、事务处理系统和复杂的软件应用中。UNDO数据记录了事务操作前的数据状态，使得系统能够在需要时撤销事务的影响，恢复到操作前的状态。本文将深入探讨UN...阅读全文
AI全流程落地实战：从设计-开发-测试到运营一站式搞定(完结) 获课♥》789it.top/5285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI落地攻略：一站式掌握设计、开发、测试与运营的高级实战技巧一、设计阶段1. 明确目标与需求目标定义：首先，确定AI应用的核心目标，如提升客户满意度、优化运营效率、降低成本或提升产品个性化推荐服务等。需求分析：深入分析业务需求，包括当前痛点、市场趋势、竞争对手等，确保AI设计能解决实际问题并具备商业价值。2. 选择合适的AI技术根据需求选择适合的AI技术，如图像识别、自然语言处理、机器学习或深度学习等。考虑技术的成熟度、成本、维护难度等因素。3. 数据准备与标注收集并准备大量高质量的数据，确保数据的多样性与代表性。对数据进行清洗、去重、标注等预处理工作。二、开发...阅读全文
获课♥》jzit.top/3564/从基础到进阶：使用Selenium 3.0构建稳定可靠的平台级自动化测试环境引言随着软件开发的日益复杂，自动化测试成为保障软件质量不可或缺的一环。Selenium，作为一款开源的自动化测试工具，凭借其强大的功能和广泛的兼容性，在自动化测试领域占据了一席之地。本文将带领读者从基础到进阶，逐步掌握如何使用Selenium 3.0构建稳定可靠的平台级自动化测试环境。一、Selenium 3.0基础入门Selenium简介：了解Selenium的历史、架构及核心组件（WebDriver、IDE、Grid）。环境搭建：安装Java、Selenium WebDriver及浏览器驱动，配置测试环境。编写第一个测试脚本：使用Selenium WebDriver编写简单的网...阅读全文
「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战// 下 栽 の 地 止 ：789it.top/14286/Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，专为可靠性和高效性设计。它广泛应用于企业级系统的监控，尤其适合云原生环境和微服务架构。通过对系统性能、应用程序和基础设施的实时数据采集、存储、查询以及报警功能，Prometheus 帮助企业管理和优化其服务的可用性和性能。以下是一个 Prometheus监控系统入门指南，帮助您构建高效的企业级监控系统：1.Prometheus基础概述Prometheus 的核心功能可以分为以下几部分：数据采集：通过 HTTP 拉取（pull）或者推送（push）数据。数据存储：所有的数据都存储在时序数据库中。查询语言：Prometh...阅读全文
Three.js可视化企业实战WEBGL课 | 完结Three.js 可视化企业实战 WebGL 课程深度解析：打造企业级 3D 可视化解决方案随着 Web 技术的不断进步，前端开发已经不再仅限于传统的 2D 界面展示，3D 可视化逐渐成为了企业级应用的重要组成部分。无论是数据可视化、产品展示、互动体验还是虚拟现实，WebGL 和 Three.js 为开发者提供了强大的工具来创建高效且富有互动性的 3D 内容。而在企业应用中，如何将这项技术应用到实际项目中，成为了开发者和企业工程师们关注的重点。本文将深入解析 Three.js 的应用，并结合企业实战案例，探讨如何将 Three.js 和 WebGL 技术应用于实际的企业级 Web 项目中，实现 3D 数据可视化、交互体验和产品展示等目标。一...阅读全文
获课♥》789it.top/14147/C++与数据结构：构建高性能应用程序的基础C++作为高性能编程语言的优势C++因其独特的特性成为构建高性能应用程序的首选语言：零成本抽象：高级特性如类、模板几乎不带来运行时开销内存控制：直接内存访问和精细的内存管理能力多范式支持：支持面向对象、泛型和过程式编程硬件访问：内联汇编和与C的兼容性允许底层硬件操作标准库丰富：提供STL等高效的数据结构和算法实现基础数据结构及其C++实现数组与向量cpp复制下载// 原始数组 int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; // std::array (C++11) std::array
```java import org.apache.rocketmq.client.producer.*; import org.apache.rocketmq.common.message.*; import java.util.concurrent.*; public class TransactionProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1. 创建事务消息生产者（注意与普通生产者的区别） TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("Transaction_Producer_Group"); producer...阅读全文
--- ### **1. `scroll` API** - **设计目的**： 用于**长时间遍历大量数据**（如全量数据导出），生成数据快照（Snapshot），保证遍历期间数据一致性。 - **核心机制**： - **快照上下文**：首次请求创建 `scroll_id`，Elasticsearch 在内存/磁盘中维护数据快照（默认存活时间 `5m`）。 - **顺序遍历**：每次使用 `scroll_id` 获取下一批数据，直到数据遍历完成。 - **资源开销**：快照会占用资源（内存和文件句柄），长时间未释放可能导致集群压力。 - **示例**： ```bash # 初始化 Scroll GET /index/_search?scroll=5m { "size": 100, "quer...阅读全文
本项目旨在开发一个企业级出行全栈应用，实现用户行程管理、车辆预订、路线规划等功能。前端使用 Taro3 框架构建跨平台应用，后端采用 Express 搭建服务器，MySQL 数据库存储数据。获课：keyouit.xyz/2850/获取ZY↑↑方打开链接↑↑bash复制代码bash复制代码bash复制代码bash复制代码使用 MySQL 客户端（如 MySQL Workbench 或命令行工具）创建数据库 enterprise_travel，并执行以下 SQL 语句创建表：sql复制代码在 enterprise - travel - back 目录下创建 db.js 文件，用于连接 MySQL 数据库：javascript复制代码在 enterprise - travel - back 目录下...阅读全文
Kafka 中 **Producer Epoch（生产者版本号）** 是保障分布式系统一致性的关键机制，它与 Producer ID（PID）共同作用，解决了生产者实例生命周期中的多个核心问题。 --- ### **1. 防止“僵尸生产者”干扰（实例隔离）** • **场景**：生产者因网络闪断或宕机后快速重启，旧实例可能仍在发送未完成的消息（如重试中的请求）。若新旧实例同时存在，会导致消息重复或乱序。 • **Epoch 的作用**： • 每次生产者**初始化**（如重启、新建会话）时，Epoch 会**单调递增**。 • Broker 会记录当前活跃生产者实例的 PID + Epoch 组合。若收到旧 Epoch 实例的消息，直接拒绝处理。 • **示例**：若旧实例 Epoch=2 发...阅读全文
https://97it.top/13584/ 摘要 在机器学习和数据科学领域，测试和训练数据集的生成是模型开发过程中的关键步骤。高质量的训练数据集能够提高模型的性能和泛化能力，而合理的测试数据集则能够有效评估模型的准确性和稳定性。本文从测试和训练数据集的理论基础出发，详细探讨了其生成方法、重要性及其在实际应用中的最佳实践。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据科学家和机器学习工程师提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用测试和训练数据集的生成。 1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据集的质量和结构对模型的性能有着决定性的影响。训练数据集用于训练模型，而测试数据集用于评估模型的性能。合理生成和划分测试和训练数据集是确保模型有效性和可靠性的关键。本文将从理论层面探讨测试和训练数据集的生成...阅读全文
--- ### **一、一级缓存的核心特性** 1. **作用范围** 一级缓存是 **SqlSession 级别**的缓存，仅在同一个数据库会话（SqlSession）内部有效。 • **示例**： ```java SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession(); User user1 = session1.selectOne("getUserById", 1); // 首次查询，写入缓存 User user2 = session1.selectOne("getUserById", 1); // 命中缓存 ``` 此时 `user1` 和 `user2` 是同一个对象，说明缓存生效。 2. **生命周期** 缓存数据在以下情况会被...阅读全文
本文讲述，如何理解Elasticsearch的分片、副本和路由策略。 1、预备知识 1）分片（shard） Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量，实现这一目标引入分片策略shard。在一个索引index中，数据（document）被分片处理（sharding）到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性，使得多个分片呈现出一个大索引的样子。 2）副本（replica） 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题，Elasticsearch集群引入了副本策略replica。副本策略对index中的每个分片创建冗余的副本，处理查询时可以把这些副本当做主分片来对待（primary shard），此外副本策略提供了高可用和数据安全的保障，当分片所在的...阅读全文
获课♥》789it.top/2543/在C语言中，结构体（struct）、联合体（union）、枚举（enum）和位域（bit-field）是四种重要的数据类型，它们提供了丰富的数据组织和表示能力。以下是对这四种数据类型的详细介绍：1. 结构体（struct）结构体是一种用户自定义的数据类型，它允许将不同类型的数据项组合成一个单一的类型。结构体中的每个数据项称为成员，可以是基本数据类型（如int、float等），也可以是其他结构体类型。Cstruct Person { char name[50]; int age; float height;};在上面的例子中，struct Person定义了一个包含三个成员的结构体类型：一个字符数组name用于存储人的名字，一个整型age用于存储年龄，一...阅读全文
开发服务器端程序时，一种常见的需求是，通过向另一个http服务器发送请求，获得数据。最常规的作法是使用同步http请求的方式，过程如下 这种方式简单好用，但是在高并发场景下有缺陷。在单线程环境下，程序发送http请求是串行的，也就是第一个请求未完成的情况下，第二个请求发不出去，就像一条单行车道，车子只能一辆一辆的过。 为此我们会引入多线程提高并发性，然而多线程对并发发送http请求的提升也是有限的，比如8个线程同时只能发送8个请求，假如每个请求从发送到得到结果的时间是1秒，那么8个线程每秒钟也只能发送8个请求，而线程不能无线多开，因此多线程并不能很好的解决客户端高并发发送请求的问题。 这听起来很扯淡，我们使用的服务器配置动不动就8核16G，为什么发送http请求的能力如此弱鸡，实际上这并不是...阅读全文
【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）全栈技术是一种结合检索和生成的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。RAG通过在生成内容之前先从知识库中检索相关信息，从而提升生成内容的准确性和相关性。 一、RAG的工作原理 RAG的工作可以分为三个阶段： 1、检索（Retrieval）：用户提出问题后，RAG会将问题转换成一个“向量”，然后在知识库中查找最相关的向量。知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在向量数据库中。数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。 2、增强（Augmented）：找到相关资料后，R...阅读全文
开课吧-数据分析高薪培养计划35期｜2022年｜重磅首发｜完结无秘获课♥》jzit.top/2574/获取ZY↑↑方打开链接↑↑《边缘计算与深度学习结合的实时视频分析架构设计》这一主题涉及多个关键方面，以下是一个基于这些方面的实时视频分析架构设计概述：一、架构设计概述该架构设计旨在利用边缘计算的低延迟和高带宽优势，结合深度学习的强大处理能力，实现实时视频分析。整体架构可以分为以下几个层次：视频采集层：负责捕获原始视频数据，通常通过摄像头等视频采集设备完成。流媒体服务层：对采集到的视频数据进行编码、压缩和传输，确保视频数据能够在网络中高效传输。边缘计算层：部署在靠近数据源的边缘设备上，负责执行视频分析任务。这一层利用深度学习模型对视频数据进行实时处理和分析。控制编排层：负责管理和...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云备份技术解析：云备份 CT-CBR 关键技术介绍》，作者：沈****军1、增量备份备份策略可以分为全量备份、差异备份、增量备份。（1）全量备份(Full Backup)，备份所有指定的文件夹和文件，不做文件筛选，对某个时间点上的所有数据进行完全拷贝。好处是每次备份数据相对独立，不依赖历史备份数据，恢复时无需查找和计算历史数据的引用关系；缺点是每次备份的数据量较大，历史备份数据之间可能有一定的重复数据量。（2）差异备份(Differential Backup)，在一次全量备份后到进行差异备份的这段时间内，备份增加或修改的数据。数据恢复只需对第一次全量备份和最后一次差异备份进行恢复，兼顾另两种备份策略的特点。（3）增量备份 (Incremental Backup ...阅读全文
高并发和负载均衡是构建可扩展、高性能Web应用的关键技术。以下是对这两个概念的精讲，包括它们的重要性、实现策略以及一些常用的技术工具。获课：keyouit.xyz/13983/获取ZY↑↑方打开链接↑↑高并发高并发指的是系统能够同时处理大量请求的能力。随着用户数量的增长和业务复杂度的增加，如何有效地管理并发访问成为了一个关键问题。实现策略优化代码和数据库查询：通过索引优化、避免N+1查询问题等方式提高数据检索效率。缓存机制：使用Redis或Memcached等内存数据库来缓存频繁访问的数据，减少数据库压力。异步处理：利用消息队列（如RabbitMQ, Kafka）进行任务解耦，将耗时操作异步执行，提高响应速度。数据库读写分离：主数据库负责写操作，从数据库负责读操作，减轻单个数据库的压力。负...阅读全文
根据您提供的信息，“完结12章”的“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战”课程似乎是一个结构化的学习路径，专门针对希望深入理解和应用Prometheus进行监控的运维人员。虽然没有具体的章节标题和详细内容，但基于课程名称及常见的教学大纲，以下是对这12章可能涵盖内容的一个推测性概述： 获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑推测性课程大纲Prometheus简介Prometheus监控系统的基本概念、历史背景及其在现代运维中的重要性。安装与配置如何安装Prometheus及其核心组件，并介绍基本配置方法。服务发现使用Prometheus的服务发现机制自动检测需要监控的目标。数据模型与PromQL深入讲解Prometheus的数据模型以及如何使用Pro...阅读全文
获课♥》789it.top/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑通过PEFT技术微调大模型，企业可在20GB显存设备实现512序列金融文本分类，医学问答准确率跃升9%，硬件成本直降87%。方案支持10亿级文档秒级响应，已助制造业年度运维成本缩减650万，客服人力成本砍半，智能文档生成提速研发周期15%，构建安全合规的垂直领域知识壁垒。内容由DeepSeek-R1模型生成以下是关于如何通过 PEFT 技术微调大模型构建企业级知识库问答系统的完整方案：一、PEFT 技术选型与实施方法选择：对于文本分类 / 情感分析场景，推荐使用 Adapter（仅需新增 2-4 层网络参数）对话生成场景优先选择 LoRA（冻结预训练模型，仅训练低秩矩阵）多模态任务可采用 Prefix Tuning（生成连续提...阅读全文
https://97it.top/13837/ 摘要 随着信息技术的快速发展，网络安全的重要性日益凸显。三级等保标准作为我国网络安全等级保护制度中的重要组成部分，对网络安全产品提出了明确的要求。本文对三级等保标准下的网络安全产品清单进行了详细分析，探讨了各类产品的功能、技术规格及应用场景，旨在为网络安全建设提供参考依据。 1. 引言 网络安全等级保护制度是我国信息安全保障的基本制度之一，三级等保标准适用于涉及国家安全、社会秩序和公共利益的重要信息系统。为满足三级等保要求，需部署一系列网络安全产品，以保障信息系统的安全性和稳定性。 2. 三级等保标准网络安全产品清单 2.1 物理安全 电子门禁系统：用于控制、鉴别和记录进入重要区域的人员。 机房防盗报警系统：利用光电技术设置防盗报警系统。 火灾...阅读全文
RAG（Retrieval Augmented Generation）全栈技术是一种结合了信息检索与生成模型的技术，旨在通过整合外部知识源，提高大语言模型（LLM）生成的答案的准确性和可信度。以下是对RAG全栈技术从基础到精通的详细介绍，以及打造高精准AI应用的相关内容。一、RAG技术基础获课：keyouit.xyz/14241/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 技术概述定义：RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型的能力，使AI的回应更加真实、个性化和可靠。核心：RAG技术的核心在于结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两大核心技术。2. 工作原理检索模块：负责从外部知识库中检索与输入查询最相关的文档。这一过程主要涉及向量搜索技术，即将文档和查...阅读全文
Android面试超级攻略，全面攻破技术疑难及面试痛点（完结）获课♥》789it.top/1285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在Android面试中，理解和掌握**AMS（Activity Manager Service）**以及其他关键组件是非常重要的，因为它们在系统架构中扮演着至关重要的角色。以下是对AMS和其他关键组件的详细解析。1. AMS（Activity Manager Service）AMS是Android系统中的一个核心服务，负责管理应用程序的Activity。它通过调度、启动和停止Activity以及处理与其他组件的交互来管理应用的生命周期和状态。AMS不仅处理UI线程，还负责管理Android设备上所有应用程序的Activity栈。关键职责：启动Activity：AM...阅读全文
--- ### **一、MySQL 的 LATERAL 派生表（横向关联）** 1. **功能支持** • **版本要求**：从 **MySQL 8.0.14** 开始支持 `LATERAL` 关键字。 • **核心作用**：在 `FROM` 子句中的派生表（子查询）中，允许直接引用外层表的字段，实现类似“逐行关联”的效果。例如： ```sql SELECT t1.id, t2.* FROM t1, LATERAL (SELECT * FROM t2 WHERE t2.col = t1.col) AS t2; ``` 此查询会为 `t1` 的每一行执行一次子查询 `t2`，并将结果关联。 2. **与 Hive LATERAL VIEW 的区别** • **应用场景差异**： ◦ **Hiv...阅读全文
--- ### **一、无索引场景下 Nested Loop Join 的局限性** 1. **无索引时的全表扫描问题** 当两张表均无索引时，Nested Loop Join 的内层循环需要对大表进行全表扫描，导致时间复杂度为 **O(n × m)**（n 和 m 分别为两表的行数）。此时，无论小表驱动大表还是大表驱动小表，总扫描行数均为两表行数的乘积，性能提升确实微乎其微。 • **示例**：若小表 1 万行、大表 100 万行，总扫描行数为 1 万 × 100 万 = 100 亿次，驱动表的选择对计算量无实质影响。 2. **笛卡尔积的代价** 无索引时，每次外层循环都需要对内层表执行全表扫描，等同于笛卡尔积操作。此时，小表驱动大表仅能减少外层循环次数（如 1 万次循环 vs 100 ...阅读全文
获课：weiranit.fun/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从0到1训练私有大模型是企业抢占AI市场先机的关键战略，但需系统性解决技术、资源和商业化问题。以下为实战指南：一、需求验证阶段（1-2周）商业价值审计对标行业案例：金融领域JP Morgan的LLM应用降低40%合规成本ROI测算：200亿参数模型训练成本约$2.5M（AWS p4d实例）数据资产盘点最小可行数据量：领域专用模型需至少50GB高质量文本合规快检：建立数据血缘图谱，识别GDPR/CCPA敏感字段二、敏捷启动方案（4-6周）硬件选型策略性价比方案：8台A100 80GB（约$15万）支持70亿参数全参数训练混合架构：核心层自建计算节点+预处理用公有云spot实例模型选型矩阵| 规模 | 架构选择 | 训练时长 |...阅读全文
https://97it.top/2859/ 摘要 MongoDB是一种流行的面向文档的NoSQL数据库，它以其灵活的数据模型、高性能和可扩展性而被广泛应用于现代软件开发中。本文从MongoDB的定义、技术特点、架构设计、应用场景以及与其他数据库的比较等方面进行深入探讨，旨在为读者提供一个全面而系统的理解框架。通过分析MongoDB的核心概念和优势，本文揭示了其在大数据时代的重要地位和广泛应用前景。 关键词 MongoDB；NoSQL；面向文档数据库；大数据；数据库架构 一、引言 随着互联网技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的关系型数据库（RDBMS）在处理大规模、高并发数据时逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性不足的问题。为了满足现代应用对数据存储和处理的需求，NoSQL数据库应运而生。Mon...阅读全文
获课：weiranit.fun/14039/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目将结合 YOLO 系列目标检测算法和 Transformer 模型的优势，构建一个适用于多场景的目标检测系统。该系统能够高效准确地检测图像或视频中的目标物体，并应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域。二、 技术栈YOLO 系列: YOLOv5、YOLOv7 等，用于目标检测的 backbone 和 neck 部分。Transformer: Vision Transformer (ViT)、Swin Transformer 等，用于目标检测的 head 部分，提升模型对全局信息的捕捉能力。深度学习框架: PyTorch、TensorFlow 等。数据集: COCO、Pascal VOC 等公开数据...阅读全文
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）和Transformer架构的结合代表了当前最先进的目标检测技术之一。这种组合能够利用YOLO的速度优势以及Transformer的强大特征表达能力，适用于多种场景下的目标检测任务。以下是一个关于如何将这两种技术结合起来进行多场景目标检测的实战指南。获课：keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择适合你应用场景的数据集，比如COCO、Pascal VOC或自定义数据集。确保数据集包含足够的标注信息来训练模型。安装必要的依赖库：深色版本目前直接结合YOLO和Transformer的方式可能需要自行定制模型结构，因为官方实现通常不直接支持这种混合模式。但是，可以考虑如下几种方法：假设你已经决定采用哪种方式结...阅读全文
Prometheus监控系统作为一款开源的监控和告警工具，在现代企业IT基础设施中扮演着至关重要的角色。一、Prometheus监控系统简介Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库，提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。其核心组件Prometheus Server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的目标中进行数据拉取，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑二、Prometheus企业级实战要点1. 架构设计核心组件：Prometheus Server负责数据采集、存储和查询；Exporters用于从各种系统和服务中暴露监控数据；Pushgatewa...阅读全文
获课♥》789it.top/1869/业界大数据分布式计算框架主要包括以下几种：一、Apache Hadoop简介：Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算框架，以其强大的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型而著名。核心组件：HDFS：提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务。MapReduce：一个编程模型和运行时环境，用于处理大规模数据集。优势：适用于大规模数据处理和批处理作业，生态系统丰富，有众多相关工具和库。二、Apache Spark简介：Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理任务。核心组件：Spark Core：提供基本的分布式计算功能。Spark SQL：支持结构化数据的处理。Spark...阅读全文
慕ke技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统拼课》》》❤ jzit.top/5271/数据库系统是一个复杂的软件系统，由多个协同工作的模块组成，共同实现数据的高效存储、管理和访问。以下是数据库系统核心模块的详细解析，涵盖其功能、交互关系及关键技术：一、数据库系统架构概览mermaid复制graph TD A[用户/应用] -->|SQL| B[查询处理器] B --> C[存储引擎] C --> D[磁盘存储] D --> C C --> B B --> A E[事务管理器] --> C F[缓冲区管理器] --> C G[索引管理器] --> C二、核心模块功能详解1. 查询处理器（Query Processor）功能：将用户请求转换为高效执行计划子模块：解析器（Parser）语法...阅读全文
获课♥》jzit.top/14529/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus与Grafana强强联合，为Golang云原生应用打造无代码监控体系。通过高效数据采集、灵活可视化配置，5分钟部署即可实现性能指标全掌控，让系统稳定性与运维效率成为开发者的核心竞争力。内容由DeepSeek-R1模型生成Golang云原生开发指南：利用Prometheus和Grafana监控应用性能在云原生开发环境中，监控应用性能是确保系统稳定运行和高效运维的关键环节。Prometheus和Grafana作为开源监控解决方案的佼佼者，提供了强大的数据采集、处理和可视化能力，特别适用于Golang云原生应用的性能监控。以下是从概念到实践的全面指南，帮助你在不编写代码的情况下，有效利用Prometheus和Gr...阅读全文
高可用MySQL 实战，从数据库原理到高性能实战一次性掌握（完结）拼课》》》❤ 789it.top/892/数据库软件的典型架构可以归纳为以下几个核心组成部分，它们共同协作以实现高效的数据存储、管理和查询：1. 数据存储层功能：数据的物理存储，包括表、索引、日志文件等。数据以结构化或非结构化形式存储在磁盘上。关键组件：数据文件：存储实际数据（如表记录）。索引文件：加速数据检索（如B-Tree索引）。日志文件：记录事务操作，用于崩溃恢复（如Redo Log）。类比：数据文件相当于“仓库”，存储所有商品；索引文件是“导航图”，快速定位商品位置。2. 查询处理层功能：解析用户查询（如SQL语句），生成执行计划，并返回结果。包括查询优化器、执行引擎等模块。关键组件：查询解析器：将SQL...阅读全文
获课：666it.top/14731/ 在嵌入式系统中，不同任务之间经常需要进行数据交换和同步，FreeRTOS作为实时操作系统（RTOS）提供了多种任务通信机制，以满足这些需求。本文将深度解析FreeRTOS中的队列（Queue）、信号量（Semaphore）和事件组（Event Group）的应用场景，帮助开发者更好地理解和应用这些机制。 一、队列（Queue） 队列是FreeRTOS中最基础也是最常用的任务间通信机制。它允许任务或中断程序通过先进先出（FIFO）的方式传递数据，典型地用于任务间或中断与任务之间的数据通信。 1. 队列的特点 固定长度和大小：队列在创建时指定最大存储的数据项数量和每个数据项的大小。 多发送者和接收者：支持多个任务或中断发送和接收数据。 中断中使用：队列可以...阅读全文
获课：666it.top/14693/ 在BI（商业智能）项目中，构建一个高扩展性的数据可视化平台是一个复杂但至关重要的任务。Python和Vue的结合为这一任务提供了强大的技术支持。以下是一个基于Python和Vue的BI数据可视化平台底层架构设计的详细方案： 一、整体架构设计 该数据可视化平台采用前后端分离的设计模式，后端主要负责数据处理和业务逻辑的实现，前端则负责数据的可视化展示和用户交互。Python和Vue分别作为后端和前端的核心技术，共同支撑起整个系统的运行。 二、后端设计（Python） 数据源：支持多种数据源，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB）、大数据平台（如Hadoop、Spark）等。这些数据源是BI系统的基础，包...阅读全文
jk MySQL 进阶训练营（完结） 获课：yinheit.xyz/15066/ 慢查询优化与SQL调优实战指南 在数据库管理和应用开发中，SQL查询的性能优化至关重要。慢查询不仅会降低应用的响应速度，增加服务器负载，还会影响用户体验。本文将详细介绍针对SQL慢查询的优化策略，从索引优化、查询语句优化、数据库设计优化等多个维度，帮助您提升数据库性能，减少查询响应时间。 一、慢查询优化的基本概念 慢查询是指执行时间过长、消耗资源过多的数据库查询。识别和优化慢查询是提升数据库性能的关键环节。根据搜索结果，我们可以通过开启慢查询日志来识别慢查询：通过设置slow_query_log = ON来开启慢查询日志，同时可以通过long_query_time参数来设置慢查询的时间阈值，比如将其设置为2秒，...阅读全文
在linux中查看或监控磁盘的读写性能，可以用到iostat命令，本节介绍下其具体用法。 1，硬盘读写性能， #查看TPS和吞吐量信息 iostat -d -k 1 10 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 14.54 417.21 368.06 15719357562 13867444535 dm-0 104.60 415.64 366.87 15660312829 13822621684 dm-1 0.69 1.57 1.19 59041280 44822840 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 0.00 0.00 0.00 0 0 dm-0 0.00...阅读全文
