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
--- ### **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
--- ### **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
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
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
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
--- ### MySQL与Direct I/O：绕过内核缓存的设计与性能优化 --- #### 引言 在数据库系统中，I/O性能是影响整体效率的核心因素之一。MySQL（尤其是InnoDB存储引擎）通过**Direct I/O**（直接I/O）和**用户态缓存管理**的设计，在提升性能的同时确保数据一致性。本文将深入探讨这一机制的原理、实现及其背后的权衡。 --- ### 一、Direct I/O的基本原理 #### 1. 什么是Direct I/O？ Direct I/O是一种文件访问模式，通过`O_DIRECT`标志（Linux）或`FILE_FLAG_NO_BUFFERING`（Windows）实现。其核心特点是**绕过内核的页缓存（Page Cache）**，直接将数据从用户空间写...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
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
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
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
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/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
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
--- ### **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
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
本文分享自天翼云开发者社区《用户标签属性流程处理方法》，作者：石泽涛用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，目前用户画像算法普遍存在的问题是数据源较少、数据特征不明显、处理效率低下、分析维度单薄。在分布式计算的架构基础上，我们搭载主框架程序，打造5维8类DPI过滤、打标签算法，攻克处理效率低下、耗费资源大的难题，高效、准确的实现用户上网行为进行深度解析，实现每天百TB数据量级处理入库解析，同时大大加强了用户特征的提取与归类，体现数据价值，依靠精细化运营实现对用户的覆盖，以更好的服务好各类用户群体，带来商业价值。用户标签属性流程处理：主框架程序加载通过读取DPI数据并对数据进行过滤、去噪音处理，再把数据依次传给A、B、C标签程序， A、B、C标签程序通过对传进来的DPI数...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《在使用Flink CDC时，源表没有主键如何处理》，作者：5****m在Flink CDC中，当源表没有主键时，需要设置scan.incremental.snapshot.chunk.key-column参数来指定一个或多个列作为切分数据流的关键列。这些列用于在获取增量快照时切割数据流，帮助Flink CDC高效并行处理数据。如果没有自然主键，通常会选择一个或几个具有高基数且经常更新的列作为替代，以便更均匀地分布数据和有效地捕捉变更。如果表确实没有合适的列可以用作切分键，可能会遇到一些挑战，因为这可能影响到数据处理的效率和准确性。在这种情况下，Flink CDC要求必须设置scan.incremental.snapshot.chunk.key-column，即使表...阅读全文
黑马JavaSe就业385期线下面授 获课：yinheit.xyz/5146/ JavaSE核心语法精讲：黑马程序员带你7天突破语法壁垒 在编程语言的浩瀚宇宙中，JavaSE 宛如一颗璀璨的恒星，以其跨平台性、面向对象等特性，在软件开发领域占据着举足轻重的地位。对于初学者而言，掌握 JavaSE 核心语法是开启编程之旅的关键一步。黑马程序员凭借丰富的教学经验和专业的教学体系，精心规划了 7 天的学习路径，助力学习者快速突破 JavaSE 语法壁垒。 第一天：Java基础入门与环境搭建 Java语言概述与特点 Java 诞生于 1995 年，由 Sun Microsystems 公司推出。它具有“一次编写，到处运行”的跨平台特性，这得益于 Java 虚拟机（JVM）。无论是在 Windows、...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
51CTO-c 21天从入门到精通 获课：yinheit.xyz/6070/ C# 快速上手：语法基础、数据类型与流程控制详解 一、C# 语言概述与开发环境 C# 是由微软开发的面向对象编程语言，广泛应用于 Windows 应用程序开发、Web 开发（如 ASP.NET Core）、游戏开发（Unity 引擎常用语言）等领域。其设计目标是结合 C 和 C++ 的强大功能，同时简化语法、增强安全性与开发效率。学习 C# 前，需安装 .NET SDK，它包含运行和开发 C# 程序所需的工具与库。开发工具推荐使用 Visual Studio，它提供了集成开发环境（IDE），支持代码编辑、调试、项目管理等一站式操作；轻量级的 Visual Studio Code 搭配 C# 插件，也能满足灵活开发需...阅读全文
B站-好奇代码的三木-Javascript+Nodejs全栈前端全能课 获课：yinheit.xyz/14417/ Node.js 后端架构实战：从 Express 到 NestJS 的企业级演进之路 架构演进：Node.js 后端的技术升级路径 1.1 Express 时代的轻量级架构 中间件(Middleware)为核心的处理流程 路由(Router)的模块化组织方式 缺乏标准化架构规范的困境 1.2 Koa 的中间件革新 基于洋葱模型的中间件执行机制 更优雅的异步流程控制 仍然面临的架构规范缺失问题 1.3 NestJS 的企业级解决方案 依赖注入(DI)和模块化设计 面向切面编程(AOP)支持 TypeScript 的深度整合 核心架构：企业级 API 的关键设计要素 2.1 分层架...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
