前言文章标题一開始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些非常"大"的词,限流.事实上这个词语在非常多行业都能够用到,比方近期春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量限流,同理也能够用在车流量上.假设基于这个背景,把这里的人群和车辆抽象为数据,对数
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2017-08-11 08:49:00
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前言文章标题一开始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些很"大"的词,限流.其实这个词语在很多行业都可以用到,比如最近春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量...
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2020-01-12 19:09:00
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前言文章标题一开始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些很"大"的词,限流.其实这个词语在很多行业都可以用到,比如最近春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量...
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2020-01-12 19:09:00
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在数据处理方面，我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多，这种现象在大多数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀，相应的响应时间自然要有所增加，数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者，我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域，一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说，如何提升它的速度呢？来看看下文。Hadoop是用以下的方式来解决速度问题：1 使用分布式文件系
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2024-05-15 13:05:09
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文章主要内容MapReduce速度慢的原因MapReduce优化方法（各个阶段的优化和参数调优）HDFS小文件优化方法Hadoop之优化策略1.MapReduce速度慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：计算机性能IO操作优化 a. 数据倾斜 b. Map和Reduce数设置不合理 c. Map运行时间太长，导致Reduce等待过久 d. 小文件过多 e. 大量的不可分块的超大文件 f
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2023-07-14 15:25:40
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2018-07-17 18:56:00
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在前面的章节中，我们已经学习了 R 语言的基础功能，并且了解了如何运用向量、矩阵、列表和数据框表示不同形式的数据，以及用内置函数解决简单的问题。但是仅仅了解这些功能并不能解决所有问题。现实中的数据分析通常需要对数据进行仔细的转换和聚合，而这些操作则需要各种各样内置的或是由扩展包提供的函数。为了避免对
原创
2019-02-11 10:22:00
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一。MySQL体系结构1，Client Connectors 接入方 支持协议很多，比如Java的接入协议是JDBC，ODBC 2.Management Serveices & Utilities： 系统管理和控制工具 例如：备份恢复，mysql复制集群等 3，Connection Pool 连接池：管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求，接收来自客户端的协议，
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2024-01-02 11:14:47
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继上篇文章验证Cloudera RM HA功能后，现在开始分析Cloudera RM HA的原理。 设计目标主要目的是为了解决两种问题 计划外的机器挂掉 计划内的如软件和硬件升级等. 架构流程：两个RM, 启动的时候都是standby, 进程启动以后状态未被加载, 转换为active后才会加载相应的状态并启动服务. RM的状态通过配置可以存储在zookeeper, HDFS上。Standby转换到
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2023-07-31 17:30:53
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概述 虽然现在关系型数据库越来越相似，但其背后的实现机制可能大相径庭。实际使用方面，因为SQL语法规范的存在使得我们熟悉多种关系型数据库并非难事，但是有多少种数据库可能就有多少种锁的实现方法。 Microsoft Sql Server2005之前只提供页锁，直
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2023-08-10 11:09:31
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流量限制(rate-limiting)，是Nginx中一个非常实用，却经常被错误理解和错误配置的功能。我们可以用来限制用户在给定时间内HTTP请求的数量。请求，可以是一个简单网站首页的GET请求，也可以是登录表单的POST请求。流量限制可以用作安全目的，比如可以减慢暴力密码破解的速率。通过将传入请求的速率限制为真实用户的典型值，并标识目标URL地址(通过日志)，还可以用来抵御DDOS攻击。更常见的
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2024-03-20 10:05:44
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如果对Nacos感兴趣的同学可以看Nacos源码下载地址:github.com/alibaba/nacos补充内容:开始在CSND上写的时候忘记上下文连接.SpringBoot和SpringCloud:简单理解:SpringBoot是单体架构,产生的原因是以前老项目的配置过于繁琐,SpringBoot的核心思想就是约定大于配置.而理解掌握SpringBoot则是为了学习SpringCl
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2024-08-14 16:25:32
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数据从起点数据库【上游】，经过数据处理层、数据传递层、数据应用层到终端【下游】用户。RPC 请求的结果有三种状态：成功、失败、超时。数据库超时数据库超时的情况：业务模块在某些时间段可能会出现对数据库的请求量过多的情况，数据库机器会因为CPU打满而无法提供服务，大量请求都超时了，此时最大的问题往往是慢SQL，分析慢SQL日志可以找出问题并且解决。我们平时写访问数据库的代码时，可以考虑优化：评估SQL
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2024-04-07 08:43:59
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Hadoop之MapTask工作机制目录并行度决定机制MapTask工作机制1. 并行度决定机制问题引出 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度。那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？MapTask并行度决定机制一个job的map阶段MapTask并行度（个数），由客户端提交job时的切片个数决定，如下图所示。2. MapTask工作机制MapT
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2023-11-03 07:21:20
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1.种子都从1开始
#include<stdio.h> extern int rand0(void); int main(void){ int count;
原创
2012-04-07 13:43:28
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Docker镜像的内部机制 镜像就是一个打包文件，里面包含了应用程序还有它运行
原创
2023-04-02 10:58:58
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多数情况下，MongoDB用户将其看做一个黑盒子。当试图理解性能特征或想对其系统有更深理解时，对MongoDB内部了解一些还是有
原创
2024-07-22 15:17:15
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背景在HMaster、RegionServer内部，创建了RpcServer实例，并与Client三者之间实现了Rpc调用，HBase0.95内部引入了Google-Protobuf作为中间数据组织方式，并在Protobuf提供的Rpc接口之上，实现了基于服务的Rpc实现，本文详细阐述了HBase-Rpc实现细节。HBase的RPC Protocol 在HMaster、RegionSer
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2015-06-10 10:57:02
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function instance_of(L, R) {//L 表示左表达式，R 表示右表达式 var O = R.prototype;// 取 R 的显示原型 L = L.__proto__;// 取 L 的隐式原型 while (true) { if (L === null) &n
原创
2015-01-28 16:33:09
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RPC面临高并发场景，提供服务的每个节点就都可能由于访问量过大而异常，如业务处理耗时过长、CPU飘高、频繁Full GC以及服务进程直接宕机。要保证服务稳定性和高可用性，就要业务自我保护。使用RPC时，业务如何自我保护？最常见的限流。RPC调用包括服务端和调用端，调用端向服务端发起调用。服务端与调用端分别是如何进行自我保护的。1 服务端自保要发布一个RPC服务，作为服务端接收调用端发过来的请求，这
原创
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2023-02-25 22:38:58
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