一、什么是中文分词器 学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。而中文则以字为单位，字又组成词，字和词再组成句子。所以对于英文，我们可以简单以空格判断某个字符串是否为一个单词，比如I love China，love 和 China很容易被程序区分开来；但中文“我爱中国”就不一样了，电脑不知道“中国”是一个词语还
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2024-01-31 23:51:04
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测试用例是测试工作的核心。测试工作是讲究投入产出比的工作，这也是测试用例设计的指导思想。测试用例有度的概念，正如亚里士多德在《伦理学》中讨论道德为例：道德意味着过与不及之间的状态。面向测试用例，网上流传着这么一句话：“不同的机构会有不同的测试目的；相同的机构也可能有不同测试目的，可能是测试不同区域或是对同一区域的不同层次的测试”下面就列举测试用例设计的方方面面，看不同的团队，不同的测试目的，如何把
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2023-07-31 21:25:38
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一、查看、创建索引创建一个名字为user索引：curl -X PUT 'localhost:9200/stu'{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"stu"}
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"stu"}二、查看索引：http://192.16
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2024-04-26 17:59:17
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前言 我们知道微服务是一种理念，没有确切的定义和边界，好比设计原则，是属于抽象的概念。在定义不明确的情况下谈划分也是一种各说各话，具体问题需要具体分析，所以这篇文章谈到的划分也不是绝对标准，仅供参考。有人说微服不难，难的是服务的划分，虽然我持保留意见。但是从侧面也反应了划分具有一定的困难。这里的矛盾在于粒度。如果粒度太大了，分和不分似乎都差不多；如果粒度太小了，聚合、发布、调用链、调试等
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2024-03-28 09:54:14
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2024-06-13 18:49:35
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cws_evaluation 是一个Java开源项目，用于对Java中文分词器分词效果进行评估。 cws_evaluation是通过对前文《word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器分词效果评估》中写的评估程序进行重构改进后形成的。 支持的分词器有：word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器、jcs
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2024-04-16 09:14:08
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ES优化 开篇之作，由于时间紧张和能力有限，时间没来得及详细整理，望不要吐槽1. 【 ES分词 空闲的时候整理一波 】 相关性算分是指文档与查询语句间的相关度，英文为relevanceQ： 通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表，那么 如何将最符合用户查询需求的文档放在前列呢 ？A： 本质是一个排序问题，排序是依据是相关性算分。实例倒排索引单词
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2024-09-11 19:46:49
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什么是服务的颗粒度？一般的说法，服务颗粒度（service granularity）就是指一个服务包含的功能大小。举个例子，对于电信九七系统中的营业受理来说，提交客户订单就是一个典型的粗粒度的服务，而实现这个提交订单服务的一系列内部操作，比如说创建客户资料，生成客户订单，记录产品属性，更新帐务关系等等就可能成为一系列细粒度的服务。细粒度的服务（fine-grained）提供相对较小的功能单元，
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2024-08-19 14:41:19
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在数据管理与应用中，MySQL的“颗粒度”问题指的是在设计和实施数据库时数据细节与层级的控制力度。合理的颗粒度可以提高数据库的查询效率与灵活性，而不当的颗粒度选择则可能导致性能瓶颈和维护难度上升。因此，本文将详细记录解决MySQL颗粒度问题的过程。
### 环境预检
为确保成功实施MySQL颗粒度方案，首先需要进行环境预检。以下是四象限图和兼容性分析，确保不同配置的兼容性。
```merma
1.1什么是锁？在计算机科学中，锁(lock)或互斥(mutex)是一种同步机制，用于在有许多执行线程的环境中强制对资源的访问限制。锁旨在强制实施互斥排他、并发控制策略。锁通常需要硬件支持才能有效实施。这种支持通常采取一个或多个原子指令的形式，如"test-and-set", "fetch-and-add" or "compare-and-swap"”。这些指令允许单个进程测试锁是否空闲，如果空闲
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2023-09-07 21:25:10
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1.概述中文分词指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这是中文信息处理的第一站，中文分词备受关注。中文分词大致分为以下两类：基于词典规则基于机器学习这里我们主要介绍词典分词 2.词典分词词典分词是最简单，最常见的分词算法，需要的材料为：一部词典一套查词典的规则简单来说，词典分词就是一个确定的查词与输出的规则系统。词典分词的重点不在于分词本身，而在于支撑词典的数据结构。 3.词典分类及加载互联网上
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2024-10-21 19:06:13
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PBC架构颗粒度的描述
在开发复杂系统时，PBC（Process Based Component）架构的颗粒度问题经常会引起讨论。合理的颗粒度设计可以提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性。本文将详细介绍如何解决这一问题，从背景描述、技术原理到性能优化和案例分析，全面解析PBC架构的颗粒度问题。
```mermaid
flowchart TD
A[背景描述] --> B[技术原理]
# Redis分片颗粒度
## 什么是Redis分片颗粒度?
在Redis中，分片是一种将数据分散存储在多个Redis实例中的方法，以提高性能和扩展性。在分片中，数据根据某种规则被分散到不同的节点中存储，从而形成一个整体的数据存储结构。而分片颗粒度则是指数据被分片的粒度大小，即将数据分片存储到多个节点的单位大小。
## 为什么要关注Redis分片颗粒度?
正确选择和配置分片颗粒度对于Red
原创
2024-07-10 05:35:56
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最近经常与人探讨服务颗粒度的问题，大家总是觉得这个问题难以捉摸，各种各样的方法论、模型让人困惑。那么从S++的方法来看，服务的颗粒度是怎么确定的呢？让我们先从服务治理开始，从几个典型的例子来看如何梳理服务。服务治理的目标是建立理想的业务模型，其方法就是通过理解业务、划分业务、定义业务最终完成业务模型的建立。在治理之前，你可以对业务有所了解，也可以完全不懂，但治理之后你一定是个业务专家。S++治理的
事情是这样的，最近实验室在搞一个Java Web的项目，用的Spring MVC的框架。项目组有很多没做过Spring的学弟学妹，为了提高效率，我让大家自己先抛开Spring来写自己负责的模块，我来把各个模块在Spring里集成。 项目里有一个文本分析的模块是一个学妹负责的，里面用到了HanLP，我在集成的时候直接用maven添加的依赖，等集成好了测试的时候发现怎么也测不过，问了学妹才发现为了做实
InnoDB支持行级锁和表级锁（默认行级锁），支持事务，外部键等；大量的insert和update更快等。只有通过索引条件检索数据，InnoDB 才使用行级锁，否则，InnoDB 将使用表锁。MyISAM是表级锁，不支持事务，大量的SELECT查询更快等BDB引擎支持页级锁和表级锁（默认页级锁） 行级锁行级锁是 MySQL 中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加
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2024-06-05 19:09:04
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通过调用方式示例，我们可以发现悲观锁基本都是在显式的锁定之后再操作同步资源，而乐观锁则直接去操作同步资源。那么，为何乐观锁能够做到不锁定同步资源也可以正确的实现线程同步呢？我们通过介绍乐观锁的主要实现方式 “CAS” 的技术原理来为大家解惑。CAS全称 Compare And Swap（比较与交换），是一种无锁算法。在不使用锁（没有线程被阻塞）的情况下实现多线程之间的变量同步。java.util.
前面我们学习了微服务的全景架构，了解到相对于传统单体架构，微服务的优势，以及系统服务化的发展趋势。对于新启动的项目，我们在权衡之后可以大方的使用微服务架构。但其实大部分情况下，我们还要去维护一些以前研发的单体系统，这些系统可能因为访问流量的膨胀、功能的扩张而显得非常臃肿不堪，急需要向微服务架构迁移。1 微服务迁移准备1、需对业务充分了解，这是服务拆分，通信设计，资源整合的必要前提。2、适应微服务架
微服务的粒度 我们如何在服务化系统或者微服务架构中，做合理的拆分服务，服务拆分到什么粒度才算合适？ 依照微服务的初衷，服务要按照业务的功能进行拆分，直到每个服务的功能和职责单一，甚至不可再拆分为止，以至于每个服务都能独立部署，扩容和缩容方便，能够有效地提高利用率。拆得越细，服务的耦合度越小，内聚性越好，越适合敏捷发布和上线。 然而，拆得太细会导致系统的服务数量较多，相互依赖的关系较复杂，更重
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2023-11-02 00:37:02
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在进行数据库应用开发时，许多开发者和DBA会遇到“SQL Server 锁颗粒度”的问题。锁颗粒度是指在事务处理过程中，数据库为保护数据完整性而施加的锁的范围。锁的颗粒度越细，锁定的数据就越少，但带来的开销也相对较大；反之，锁颗粒度越粗，锁定的数据就越多，但带来的开销较小。
$$
\text{锁颗粒度} = \frac{\text{锁定数据的数量}}{\text{事务并发度}}
$$
这个公式
