微科技
2017-07-10 10:11 1.3海量数据解决方案1.使用缓存：使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。2，使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2.数据库优
这是读取的文件0,联想(Lenovo)拯救者Y7000P英特尔酷睿i7 15.6英寸游戏笔记本电脑(8核i7-10875H 16G 512G RTX2060 144Hz)灰,,7299.0,联想京东自营旗舰店,200000,电脑,10000,联想ThinkPad E15 2021款 酷睿版 英特尔酷睿i5/i7 轻薄笔记本电脑 人脸识别 i5-1135G7 16G 512G 1SCD,,5399.
原创
2023-02-02 10:26:18
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ACE_Malloc类的使用很简单。首先，用你选择的内存池和锁定机制实例化ACE_Malloc，以创建分配器类。随后用该分配器类实例化一个对象，这也就是你的应用将要使用的分配器。当你实例化分配器对象时，传给构造器的第一个参数是一个字符串，它是你想要分配器对象使用的底层内存池的“名字”。将正确的名字传递给构造器
非常
重要，特别是如果你在使用共享内存的话。否则，分配器将会为你创建一个新的内存池。
正文！！！！！！！！！！！！！！！！！！在做项目统计公告的浏览量功能时，对数据库采用了version字段，也就是乐观锁来保证数据的一致与正确性。但也导致了新的问题，当A在修改数据库数据的代码执行过程中，此时数据库的这条数据已经被B用户正好修改了，此时A用户在执行update数据时，就无法匹配条件where version = version，这样就导致这条数据无法更新到数据库中去。这就引出了重试机
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2024-05-21 21:03:42
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继上篇《HBase源码分析之HRegion上MemStore的flsuh流程（一）》之后，我们继续分析下HRegion上MemStore flush的核心方法internalFlushcache()，它的主要流程如图所示： 其中，internalFlushcache()
BurpLoader抓包工具的简单使用——手机APP抓包第一次写博客，虽然毫无头绪，但还是想把自己知道的一些记录下来，指不定以后再开发中遇到了省得还的去问度娘和Google；16年在开发手机app过程中接触了测试抓包工具（BurpLoader），最近又有机会做类似的工作，回想起了这款工具，拿出来复习一下。很多东西长时间不使用就会忘记，所以有了以下工作。BurpLoader的介绍就不多讲了，网上一搜
异常：System.ObjectDisposedException: Cannot access a closed file.错误指向：读取流的内容语句 stream.Read(byteArr, 0, byteArr.Length);当然，这里没有使用流来操作上传文件的，使用HttpContext.Request.Files[i].SaveAs()，也会出现这个问题。解决方案同下。/// <
Linux进程级的内存管理 首先，我们可以了解一下一个进程的内核空间：可以看到一个进程地址空间的主要成分为：正文：这是整个用户空间的最低地址部分，存放的是指令（也就是程序所编译成的可执行机器码）初始化数据段：这里存放的是初始化过的全局变量未初始化数据段：这里存放的是未初始化的全局变量Heap：堆，这是我们本文重点关注的地方，堆自低地址向高地址增长，后
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2024-10-28 08:07:46
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hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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在临近上线之前，我们系统做了一次压力测试，发现有一个接口在高并发情况下会出现一个死锁的情况。。首先申明…不是我写的，我只是帮忙排查下。随着对Mysql锁的深入了解，于是就准备写几篇文章来记录下Mysql各种事物和索引的情况下出现死锁的情况。今天就介绍下在并发插入的情况下，哪几种情况会出现死锁：INNODB下的各种锁在介绍锁的时候只会介绍跟本节相关的锁，而且只会讲述大概是什么，至于锁的更加详细的讲解
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2023-08-08 14:36:47
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# 使用 Java 实现 BulkProcessor 的指南
在现代应用程序中，数据处理是一个不可或缺的环节。当需要处理大量数据时，批量处理（Bulk Processing）就显得尤为重要。本文将通过一个具体的例子介绍如何使用 Java 实现 BulkProcessor，以提高数据处理的效率和性能。
## 什么是 BulkProcessor？
BulkProcessor 是一种用于批量处理数
Mysql有很多坑，对Mysql多线程支持这块不是很熟的话就会莫名其妙地发生一些诡异的问题。多线程线程并发操作时最容易产生死锁问题。所以很多大数据的操作一般都采用NoSQL数据库方案来处理，或者读写分离，只需要做好幂等设计即可。如何避免数据库并发1.通过数据库连接池做分发处理：设置何时的数据库连接池参数。如配置：线程池大小，空闲时间，超时时间等。2.永远不要手动开启线程插入数据：不要手动开启线程去
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2023-08-02 16:30:36
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管理并发写入操作目录：事务隔离说明写入和读写操作 并发写入事务的潜在锁死情况并发写入实例一、事务隔离说明openGauss基于MVCC（多版本并发控制）并结合两阶段锁的方式进行事务管理，其特点是读写之间不阻塞。SELECT是纯读操作，UPDATE和DELETE是读写操作。读写操作和纯读操作之间并不会发生冲突，读写操作之间也不会发生冲突。每个并发事务在事务开始时创建事务快照，并发事务之间不能检测到对
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2023-09-17 00:43:50
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在BulkLoader 的 add方法中，有下面这些参数：url:* — 加载对象（String 或者 URLRequest 类型）props:Object (default = null) — 一些加载对象的属性，有下面这些preventCache：Boolean — 是否防止缓存id：String — 添加加载对象时候，也可以给它添加一个id，方便以后调用priority：int — 还可以通
避免 static Activity activity; 这样的代码，或在销毁时置为null单例模式中Singleton的getInstance()方法时传入的context尽量传入context.getApplication（因为单例的生命周期为应用生命周期）避免 static Views ;这样的代码，或在销毁时，置为null内部类解决内存泄漏方式：1.内部类改为静态内
Kafka作为一个优秀的高性能消息中间件，广泛用于各种大数据高并发场景下，常常听一些技术大牛讲起kafka滔滔不绝，赞不绝口，但是它是如何保证数据的高并发写入，可靠性以及流数据处理中常见的EOS语义的呢？本篇文章让我们来一起深入探究其内部原理。一、 高并发写入作为一个消息队列，我们首先需要考虑消息如何传递，如何存储。在高并发场景下，我们常常会想到如何提高系统的吞吐量，Kafka在生产者写入消息的时
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2024-02-26 16:49:45
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BULK INSERT 实现批量数据导入BULK, INSERT, 批量, 数据BULK INSERT 将数据从数据文件加载到表中。此功能类似于 bcp 命令的 in 选项，但是数据文件是由 SQL Server 进程读取的。
BULK INSERT 语句能在用户定义事务中执行。对于一个用 BULK INSERT 语句和 BATCHSIZE 子句将数据加载到使用多个批处理的表或视图中的用户定义事务
async / await：更好的异步解决方案 在实际开发中总会遇到许多异步的问题，最常见的场景接口请求之后一定要等一段时间才能得到结果，如果遇到多个接口前后依赖，那么问题就变得复杂。大家都一直在尝试使用更好的方案来解决这些问题。 在实际开发中总会遇到许多异步的问题，最常见的场景接口请求之后一定要等一段时间才能得到结果，如果遇到多个接口前后依赖，那么问题就变得复杂。大家都一直在尝试使用更好的方
# Redis 写入并发：有效利用内存数据库
Redis 是一个高性能的键值数据库，用于缓存、实时数据分析和消息队列等场景。其在处理高并发写入时表现尤为突出，性能远超传统关系型数据库。这篇文章将探讨 Redis 的写入并发机制，并提供简要的代码示例。
## Redis 写入并发的工作原理
Redis 通过异步 I/O 和单线程的事件驱动架构来实现高性能的写入操作。尽管 Redis 是单线程的
坚持思考，就会很酷今天聊一个存储的实现细节，数据副本的并发写入。存储的高可靠性和高可用，必须依赖于数据的冗余机制。比如 3 副本就是把用户数据复制成 3 份。然后把 3 份数据分发到不同的地方。这个写下去的动作是有讲究的，因为肯定不希望时延线性增加，你肯定希望的是虽然多写 2 份数据，但还只耗费 1 份时间。换句话说，原则上数据虽然变多了，但是时间开销不能增加。那就只能并发写入喽！那这个动作怎么实
