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前端框架和UI库
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MySQL
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中间件与web容器
Redis
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大数据技术
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Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
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数据可视化与OLAP
Apache Atlas
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系统与容器
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2023-03-06 15:14:00
136
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Tomcat
近期,随着云计算和微服务架构的普及,越来越多的企业开始转向使用云原生技术来优化其应用性能。其中,Kubernetes(K8s)作为云原生领域的重要一环,正逐渐成为企业部署和管理容器化应用的首选平台。Kubernetes不仅简化了容器编排过程,还提供了自动扩展、负载均衡等功能,有助于缓解Tomcat服务器在高并发场景下可能遇到的性能瓶颈问题。 例如,阿里巴巴集团旗下的阿里云,在今年发布了全新的ACK One(Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes)版本,该版本不仅支持多集群统一管理,还增强了安全性和可观测性。对于使用Tomcat的应用开发者来说,迁移到基于Kubernetes的云原生架构,不仅可以提高应用的稳定性和弹性,还能显著降低运维成本。 此外,Spring Boot框架也在不断发展和完善,它与Tomcat紧密结合,提供了一种更加现代化的方式来构建微服务。Spring Boot 3.0版本引入了对Java 17的支持,并改进了内存管理和启动速度,这对于解决Tomcat应用中的内存泄漏和启动缓慢等问题非常有帮助。开发者可以通过升级Spring Boot框架,利用其内置的健康检查、指标收集等功能,更好地监控和调优Tomcat应用的性能。 综上所述,通过结合Kubernetes和Spring Boot等现代技术,可以更全面地解决Tomcat应用面临的性能挑战。这不仅是技术发展的趋势,也是企业提高竞争力的关键所在。未来,随着更多新技术的涌现,我们期待看到更多创新性的解决方案来应对这些挑战。
2025-01-07 16:14:31
35
草原牧歌
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that=this;//1.创建烟花。this.ceratefirework=function(){this.firework=document.createElement('div');//整个构造函数内部都可以使用this.firework.style.cssText=width:5px;height:5px;background:fff;position:absolute;left:${this.x}px;top:${document.documentElement.clientHeight}px;;document.body.appendChild(this.firework);this.fireworkmove();};//2.烟花运动和消失this.fireworkmove=function(){buffermove(this.firework,{top:this.y},function(){document.body.removeChild(that.firework);//烟花消失,碎片产生that.fireworkfragment();});};//3.创建烟花的碎片this.fireworkfragment=function(){for(var i=0;i<this.ranNum(30,60);i++){this.fragment=document.createElement('div');this.fragment.style.cssText=width:5px;height:5px;background:rgb(${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)});position:absolute;left:${this.x}px;top:${this.y}px;;document.body.appendChild(this.fragment);this.fireworkboom(this.fragment);//将当前创建的碎片传过去,方便运动和删除} }//4.碎片运动this.fireworkboom=function(obj){//obj:创建的碎片//设点速度(值不同,正负符号不同)var speedx=parseInt((Math.random()>0.5?'-':'')+this.ranNum(1,15));var speedy=parseInt((Math.random()>0.5?'-':'')+this.ranNum(1,15));//初始速度var initx=this.x;var inity=this.y;obj.timer=setInterval(function(){//一个盒子运动initx+=speedx;inity+=speedy;if(inity>=document.documentElement.clientHeight){clearInterval(obj.timer);document.body.removeChild(obj);}obj.style.left=initx+'px';obj.style.top=inity+'px';},20);}//随机方法this.ranNum=function (min,max){return Math.round(Math.random()(max-min))+min;};}document.onclick=function(ev){var ev=ev||window.event;new Fireworks(ev.clientX,ev.clientY).ceratefirework();}</script> 二、圆形烟花 效果展示 HTML代码 引入js 文件 <script type="text/javascript" src="buffermove1.js"></script> CSS代码 创建一个黑色背景 <style type="text/css">{padding: 0px;margin: 0px;}body{background: 000;width: 100%;height:100%;overflow: hidden;}</style> JS代码 <script type="text/javascript">//this绑定的属性可以在整个构造函数内部都可以使用,而变量只能在函数内部使用。function Fireworks(x,y){//x,y鼠标的位置this.x=x;this.y=y;var that=this;//1.创建烟花。this.ceratefirework=function(){this.firework=document.createElement('div');//整个构造函数内部都可以使用this.firework.style.cssText=width:5px;height:5px;background:fff;position:absolute;left:${this.x}px;top:${document.documentElement.clientHeight}px;;document.body.appendChild(this.firework);this.fireworkmove();};//2.烟花运动和消失this.fireworkmove=function(){var that=this;buffermove(this.firework,{top:this.y},function(){document.body.removeChild(that.firework);//烟花消失,碎片产生that.fireworkfragment();});};//3.创建烟花的碎片this.fireworkfragment=function(){var num=this.ranNum(30,60);//盒子的个数this.perRadio=2Math.PI/num;//弧度for(var i=0;i<num;i++){this.fragment=document.createElement('div');this.fragment.style.cssText=width:5px;height:5px;background:rgb(${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)});position:absolute;left:${this.x}px;top:${this.y}px;;document.body.appendChild(this.fragment);this.fireworkboom(this.fragment,i);//将当前创建的碎片传过去,方便运动和删除} }//4.碎片运动this.fireworkboom=function(obj,i){//obj:创建的碎片var r=10;obj.timer=setInterval(function(){//一个盒子运动r+=4;if(r>=200){clearInterval(obj.timer);document.body.removeChild(obj);}obj.style.left=that.x+Math.sin(that.perRadioi)r+'px';obj.style.top=that.y+Math.cos(that.perRadioi)r+'px';},20);}//随机方法this.ranNum=function (min,max){return Math.round(Math.random()(max-min))+min;};}document.onclick=function(ev){var ev=ev||window.event;new Fireworks(ev.clientX,ev.clientY).ceratefirework();}</script> 三、爱心形烟花 效果展示 HTML代码 引入js 文件 <script type="text/javascript" src="buffermove1.js"></script> CSS代码 创建一个黑色背景 <style type="text/css">{padding: 0px;margin: 0px;}body{background: 000;width: 100%;height:100%;overflow: hidden;}</style> JS代码 <script type="text/javascript">//this绑定的属性可以在整个构造函数内部都可以使用,而变量只能在函数内部使用。function Fireworks(x,y){//x,y鼠标的位置this.x=x;this.y=y;var that=this;//1.创建烟花。this.ceratefirework=function(){this.firework=document.createElement('div');//整个构造函数内部都可以使用this.firework.style.cssText=width:5px;height:5px;background:fff;position:absolute;left:${this.x}px;top:${document.documentElement.clientHeight}px;;document.body.appendChild(this.firework);this.fireworkmove();};//2.烟花运动和消失this.fireworkmove=function(){buffermove(this.firework,{top:this.y},function(){document.body.removeChild(that.firework);//烟花消失,碎片产生that.fireworkfragment();});};//3.创建烟花的碎片this.fireworkfragment=function(){var num=this.ranNum(30,60);//盒子的个数this.perRadio=2Math.PI/num;//弧度for(var i=0;i<num;i++){this.fragment=document.createElement('div');this.fragment.style.cssText=width:5px;height:5px;background:rgb(${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)});position:absolute;left:${this.x}px;top:${this.y}px;;document.body.appendChild(this.fragment);this.fireworkboom(this.fragment,i);//将当前创建的碎片传过去,方便运动和删除} }//x=16Math.pow(sint,3); //Math.sin(perRadioi)//y=13Cost-5Cos2t-2Cos3t-Cos4t//4.碎片运动this.fireworkboom=function(obj,i){//obj:创建的碎片var r=0.1;obj.timer=setInterval(function(){//一个盒子运动r+=0.4;if(r>=10){clearInterval(obj.timer);document.body.removeChild(obj);}obj.style.left=that.x+16Math.pow(Math.sin(that.perRadioi),3)r+'px';obj.style.top=that.y-(13Math.cos(that.perRadioi)-5Math.cos(2that.perRadioi)-2Math.cos(3that.perRadioi)-Math.cos(4that.perRadioi))r+'px';},20);}//随机方法this.ranNum=function (min,max){return Math.round(Math.random()(max-min))+min;};}document.onclick=function(ev){var ev=ev||window.event;new Fireworks(ev.clientX,ev.clientY).ceratefirework();}</script> 四、源码获取 在线下载 资源链接:https://gitee.com/huang_weifu/JavaScript_demo.git 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/huangwfu/article/details/128754023。 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。
2023-02-15 08:02:38
277
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MemCache
...,Memcached服务器内部对过期时间的处理并不保证绝对的精度。这就意味着,就算你把过期时间精细到秒去设置了,但Memcached这家伙由于自身内部的定时任务执行不那么准时,或者其他一些小插曲,可能会让过期时间的判断出现一点小误差。 3.2 LRU缓存淘汰策略 其次,正如前面所述,Memcached基于LRU算法以及缓存项的过期时间进行数据淘汰。只有当缓存满载并且某个缓存项已过期,Memcached才会将其淘汰。所以,就算你设置的缓存时间已经过了保质期,但如果这个缓存项是个“人气王”,被大家频频访问,或者Memcached的空间还绰绰有余,那么这个缓存项就可能还在缓存里赖着不走。 3.3 客户端与服务器时间差 另外,客户端与Memcached服务器之间的时间差异也可能导致过期时间看似未生效的问题。确保客户端和服务器时间同步一致对于正确计算缓存过期至关重要。 4. 解决方案与实践建议 4.1 确保时间同步 为了防止因时间差异导致的问题,我们需要确保所有涉及Memcached操作的服务器和客户端具有准确且一致的时间。 4.2 合理设置缓存有效期 理解并接受Memcached过期机制的非实时性特点,根据业务需求合理设置缓存的有效期,尽量避免依赖于过期时间的精确性来做关键决策。 4.3 使用touch命令更新过期时间 Memcached提供了touch命令用于更新缓存项的过期时间,可以在某些场景下帮助我们更好地控制缓存生命周期。 python mc.touch('key', 60) 更新key的过期时间为60秒后 5. 结语 总的来说,Memcached过期时间未按预期生效并非其本身缺陷,而是其基于LRU策略及自身实现机制的结果。在日常开发过程中,我们需要深入了解并适应这些特性,以便更高效地利用Memcached进行缓存管理。而且,通过灵活巧妙的设置和实际编码操作,我们完全可以成功避开这类问题引发的影响,让Memcached变成我们提升系统性能的好帮手,就像一位随时待命、给力的助手一样。在捣鼓技术的道路上,能够理解、深入思考,并且灵活机动地做出调整,这可是我们不断进步的关键招数,也是编程世界让人欲罢不能的独特趣味所在。
2023-06-17 20:15:55
122
半夏微凉
NodeJS
...e.js是一种运行在服务器端的JavaScript环境,它提供了一种快速的方式来构建高性能网络应用程序。随着Node.js的日益火爆和不断进步,现在市面上涌现出一大批五花八门的web开发框架,真是让人眼花缭乱哪!其中,Express和Koa是最受欢迎的两个框架之一。那么,这两者之间有何不同呢?接下来,我们将深入探讨这个问题。 二、什么是Koa和Express? Koa和Express都是基于Node.js的web开发框架,它们都提供了强大的路由系统、中间件机制和模板引擎等功能。然而,两者的实现方式和设计理念有所不同。 三、Koa的特点 1. 轻量级设计 相比Express,Koa的代码更简洁,没有过多的内置特性,使得开发者能够更好地专注于业务逻辑。 2. 原生异步I/O Koa采用了最新的ES6语法,支持Promise和async/await等特性,这使得Koa具有更好的性能和可读性。 3. 中间件流程控制 Koa使用了柯里化和函数式编程的理念,提供了一种新的中间件处理方式,使得中间件的调用变得更加清晰和易于维护。 四、Express的特点 1. 大而全 Express提供了大量的内置特性,包括模板引擎、静态文件服务器、错误处理等,使得开发者能够更快地搭建出一个完整的web应用。 2. 更丰富的第三方模块支持 由于Express有着广泛的用户群体和社区支持,因此有很多优秀的第三方模块可供选择,如Passport、Body-parser等。 3. 优雅的错误处理 Express提供了优雅的错误处理机制,可以在发生错误时自动捕获并返回一个统一的错误页面,从而提高了用户体验。 五、对比总结 综上所述,Koa和Express各有其特点和优势。如果你追求简洁快速,对高效有着特别的偏爱,那么Koa绝对是个不错的选择;而如果你更倾向于稳扎稳打,喜欢久经沙场、成熟可靠的框架,那Express绝对是你的不二之选。在实际开发中,可以根据项目需求和个人喜好来选择合适的框架。 六、示例代码 为了更好地理解和掌握这两种框架,我们来通过一些代码示例来进行比较。 首先,我们来看一下如何使用Express来创建一个新的web应用: javascript const express = require('express'); const app = express(); const port = 3000; app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); app.listen(port, () => { console.log(Server is listening at http://localhost:${port}); }); 这段代码定义了一个简单的HTTP服务,当访问根路径时,会返回'Hello World!'字符串。如果需要添加更多的路由,就像在地图上画出新路线一样简单,你只需要在对应的位置“挥笔一画”,加个新的app.get()或者app.post()方法就大功告成了。就像是给你的程序扩展新的“小径”一样,轻松便捷。 然后,我们来看一下如何使用Koa来创建一个新的web应用: javascript const Koa = require('koa'); const app = new Koa(); app.use(async ctx => { ctx.body = 'Hello World!'; }); app.listen(3000, () => { console.log('Server is listening at http://localhost:3000'); }); 这段代码也定义了一个简单的HTTP服务,但是使用了Koa的柯里化和async/await特性,使得代码更加简洁和易读。举个例子来说,这次咱们就做了件特简单的事儿,就是把返回的内容设成'Hello World!',别的啥路由规则啊,都没碰,没加。 七、结论 总的来说,Koa和Express都是非常优秀的Node.js web开发框架,它们各有各的优点和适用场景。无论是选择哪一种框架,都需要根据自己的需求和技术水平进行考虑。希望通过这篇文章,能够帮助大家更好地理解和掌握这两种框架,为自己的web开发工作带来更大的便利和效率。
2023-07-31 20:17:23
102
青春印记-t
ClickHouse
...ClickHouse服务器: bash cat /path/to/large_data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO table_name FORMAT CSV" 2.3 使用clickhouse-local进行快速导入 对于超大型数据集,clickhouse-local可以在本地完成数据预处理并一次性导入到数据库,大大减少网络传输带来的延迟: bash clickhouse-local --structure "column1 String, column2 Int32" --input-format "CSV" --output-format "Native" --query "INSERT INTO table_name" < large_data.csv 3. 数据从ClickHouse导出的最佳实践 3.1 使用SELECT INTO OUTFILE导出数据 你可使用SQL查询配合INTO OUTFILE导出数据至本地文件: sql SELECT FROM table_name INTO OUTFILE '/path/to/exported_data.csv' FORMAT CSV 3.2 利用clickhouse-client导出数据 同样,我们可以通过客户端工具将查询结果直接输出到终端或重定向到文件: bash clickhouse-client -q "SELECT FROM table_name" > exported_data.csv 3.3 配合其他工具实现定时增量导出 为了满足持续性监控或ETL需求,我们可以结合cron作业或其他调度工具,定期执行导出操作,确保数据的时效性和完整性。 4. 总结与思考 ClickHouse强大的数据处理能力不仅体现在查询速度上,也体现在灵活且高效的数据导入导出功能。在实际操作中,咱们得瞅准业务的具体需求,挑个最对路的导入导出方法。而且呀,这可不是一劳永逸的事儿,咱还要随时调整、持续优化这个流程,好让数据量越来越大时,也能应对自如,不至于被挑战压垮了阵脚。同时,千万要记住,在这个过程中,摸清楚数据的脾性和应用场景,灵活机动地调整策略,这才是真正让ClickHouse大显身手的秘诀!每一次数据流动的背后,都承载着我们的深度思考和细致打磨,而这正是数据工程师们在实战中磨砺成长的过程。
2023-02-14 13:25:00
491
笑傲江湖
Redis
...要。近期,随着互联网服务规模的不断扩大和技术迭代,Redis在实时分析、社交网络、游戏开发等领域的应用场景愈发广泛。例如,在2022年,某知名社交平台通过优化Redis中的哈希结构存储用户信息,有效提升了用户资料查询速度,降低了数据库读取压力,实现了服务性能的显著提升。 同时,鉴于Redis对多种数据结构的支持,研究人员和开发者正不断探索新的使用方式以适应更复杂的应用场景。例如,在流处理和日志记录方面,有序集合因其排序和范围查询特性被创新性地用于实现高效的实时排行榜功能。此外,结合Redis Cluster的分片技术,可以进一步提高系统的水平扩展能力,满足大数据时代海量数据的存储与检索需求。 另外,值得注意的是,Redis Labs公司于近期发布的最新版本中,对集合操作的性能进行了深度优化,并引入了更多高级数据结构,旨在为开发者提供更强大的工具集,解决实际业务中的复杂问题。因此,紧跟Redis官方更新动态,深入研究并灵活运用其提供的数据结构,是提升系统性能和扩展性的关键所在。 综上所述,在实践中,不仅要理解Redis各种数据结构的基本原理与操作方法,还需结合具体业务场景进行有针对性的选择和设计,才能最大化发挥Redis的优势,应对瞬息万变的技术挑战。
2023-06-18 19:56:23
274
幽谷听泉-t
Spark
...spark-sql实现SQL查询等。为了应对各种业务需求,Spark往往需要和其他好伙伴——第三方库一起携手工作。比如,如果你想和数据库打交道,就可能得请出JDBC驱动这位“翻译官”。再比如,当你需要进行机器学习这类高大上的任务时,MLlib或者其他的深度学习库就成了你必不可少的得力助手啦。这些“依赖库”,你就想象成是Spark引擎运行必需的“小帮手”或者说是“关键零部件”。没有它们,就好比一辆汽车缺了心脏般的重要零件,哪怕引擎再猛如虎,也只能干瞪眼没法跑起来。 (2) 依赖传递性 在构建Spark应用时,我们需要通过构建工具(如Maven、Sbt)明确指定项目的依赖关系。这里说的依赖,可不是仅仅局限在Spark自己的核心组件里,还包括咱们应用“嗷嗷待哺”的其他第三方库。这些库之间,就好比是一群互相帮忙的朋友,关系错综复杂。如果其中任何一个朋友缺席了,那整个团队的工作可能就要乱套,咱们的应用也就没法正常运转啦。 2. 缺少依赖库引发的问题实例 假设我们要用Spark读取MySQL数据库中的数据,首先需要引入JDBC驱动依赖: scala // 在build.sbt文件中添加依赖 libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "8.0.23" // 或在pom.xml文件中添加依赖 mysql mysql-connector-java 8.0.23 然后在代码中尝试连接MySQL: scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("mysqlExample").getOrCreate() val jdbcDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "mytable") .load() jdbcDF.show() 如果此时没有正确引入并配置MySQL JDBC驱动,上述代码在运行时就会抛出类似于NoClassDefFoundError: com/mysql/jdbc/Driver的异常,表明Spark找不到相应的类定义,这就是典型的因缺少依赖库而导致的运行错误。 3. 如何避免和解决依赖库缺失问题 (1) 全面且精确地声明依赖 在项目初始化阶段,务必详细列出所有必需的依赖库及其版本信息,确保它们能在构建过程中被正确下载和打包。 (2) 利用构建工具管理依赖 利用Maven、Gradle或Sbt等构建工具,可以自动解析和管理项目依赖关系,减少手动管理带来的疏漏。 (3) 检查和更新依赖 定期检查和更新项目依赖库,以适应新版本API的变化以及修复潜在的安全漏洞。 (4) 理解依赖传递性 深入理解各个库之间的依赖关系,防止因间接依赖导致的问题。当遇到问题时,可通过查看构建日志或使用mvn dependency:tree命令来排查依赖树结构。 总结来说,依赖库对于Spark这类复杂的应用框架而言至关重要。只有妥善管理和维护好这些“零部件”,才能保证Spark引擎稳定高效地运转。所以,开发者们在尽情享受Spark带来的各种便捷时,也千万不能忽视对依赖库的管理和配置这项重要任务。只有这样,咱们的大数据探索之路才能走得更顺溜,一路绿灯,畅通无阻。
2023-04-22 20:19:25
96
灵动之光
JSON
...如此,这家伙在Web服务、前后端交流这些场合里,可以说是如鱼得水,大展身手,甚至在配置文件这块地盘上,也玩得风生水起,可厉害啦!嘿,伙计们,这次咱们要一起捣鼓点新鲜玩意儿——“JSON线段格式”,一种特别的JSON用法。我将通过一些实实在在的代码实例和咱们的热烈讨论,让你对它有更接地气、更深刻的领悟,保证你掌握起来得心应手! 1. JSON线段格式简介 "JSON线段格式"这一概念并非JSON标准规范的一部分,但实际开发中,我们常会遇到需要按行分割JSON对象的情况,这种处理方式通常被开发者称为“JSON线段格式”。比如,一个日志文件就像一本日记本,每行记录就是一个独立的小故事,而且这个小故事是用JSON格式编写的。这样一来,我们就能像翻书一样,快速地找到并处理每一条单独的记录,完全没必要把整本日记本一次性全部塞进大脑里解析! json {"time": "2022-01-01T00:00:00Z", "level": "info", "message": "Application started."} {"time": "2022-01-01T00:01:00Z", "level": "debug", "message": "Loaded configuration."} 2. 解析JSON线段格式的思考过程 当面对这样的JSON线段格式时,我们的首要任务是设计合理的解析策略。想象一下,你正在编写一个日志分析工具,需要逐行读取并解析这些JSON对象。首先,你会如何模拟人类理解这个过程呢? python import json def parse_json_lines(file): with open(file, 'r') as f: for line in f: 去除末尾换行符,并尝试解析为JSON对象 parsed_line = json.loads(line.strip()) 对每个解析出的JSON对象进行操作,如打印或进一步处理 print(parsed_line) 调用函数解析JSON线段格式的日志文件 parse_json_lines('log.json') 在这个例子中,我们逐行读取文件内容,然后对每一行进行JSON解析。这就像是在模仿人的大脑逻辑:一次只聚焦一行文本,然后像变魔术一样把它变成一个富含意义的数据结构(就像JSON对象那样)。 3. 实战应用场景及优化探讨 在实际项目中,尤其是大数据处理场景下,处理JSON线段格式的数据可能会涉及到性能优化问题。例如,我们可以利用Python的ijson库实现流式解析,避免一次性加载大量数据导致的内存压力: python import ijson def stream_parse_json_lines(file): with open(file, 'r') as f: 使用ijson库的items方法按行解析JSON对象 parser = ijson.items(f, '') for item in parser: process_item(item) 定义一个函数来处理解析出的每个JSON对象 定义处理单个JSON对象的函数 def process_item(item): print(item) 调用函数流式解析JSON线段格式的日志文件 stream_parse_json_lines('log.json') 这样,我们就实现了更加高效且灵活的JSON线段格式处理方式,不仅节约了内存资源,还能实时处理海量数据。 4. 结语 JSON线段格式的魅力所在 总结起来,“JSON线段格式”以其独特的方式满足了大规模数据分块处理的需求,它打破了传统单一JSON文档的概念,赋予了数据以更高的灵活性和可扩展性。当你掌握了JSON线段格式的运用和理解,就像解锁了一项超能力,在解决实际问题时能够更加得心应手,让数据像流水一样顺畅流淌。这样一来,咱们的整体系统就能跑得更欢畅,效率和性能蹭蹭往上涨! 所以,下次当你面临大量的JSON数据需要处理时,不妨考虑采用“JSON线段格式”,它或许就是你寻找的那个既方便又高效的解决方案。毕竟,技术的魅力就在于不断发掘和创新,而每一次新的尝试都可能带来意想不到的收获。
2023-03-08 13:55:38
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断桥残雪
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sslinp/article/details/84787843。 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。 本系列文章,主要是总结我对Android开发过程中内存优化的理解,很多东西都是平常的习惯和一些细节问题,重在剖析优化的原理,养成一种良好的代码习惯。 概述 既然谈优化,就绕不开Android三个内存相关的经典问题: OOM 内存泄漏 频繁GC卡顿 导致这三个问题的原因: OOM App在启动时会从系统分配一个默认的堆内存,同时拥有一个堆内存最大值(可以动态申请这个大小),这个Max Heap Size的大小,决定了软件运行时可以申请的最大运行内存。App软件内存分配是个不断创建和GC回收的过程,就像一个水池拥有注入和排出水的通道,当注入过快,排出不足时,水池满了溢出,Out of Memory,即我们常说的OOM。 内存泄漏 当我们在代码中创建对象,会申请内存空间,同时包含一个对象的引用,当我们长时间不使用该引用时,JVM GC操作时会根据这个引用去释放内存。但是,对象的回收可能有点差错,如果这个对象A被另一个线程B所引用,当我们不再使用A,可A却处于B的hold状态,那么我们每次创建的A都得不到回收,这个时候就会发生内存泄漏了。 频繁GC卡顿 上面说了,App的堆内存有最大值,是有限的,那么如果我们频繁的创建,当运行内存不断上升,为了维持App的运行,GC回收也会频繁操作,软件运行资源有些,必然导致卡顿问题。 JAVA的GC机制,非常的复杂和精辟,不可一言概论之,在看过许多blog之后,给出一点自己的总结。 简述JVM GC 我们都知道Java语言非常的方便,不像C语言,申请和释放内存都是自己操作,java有虚拟机帮忙。Android 的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来运行,即使内存泄漏也只是kill当前App. Java虚拟机有一套完整的GC方案,只是简单理解的话就是,它维持着一个对象关系树,当开始GC操作时,它会从GC Roots开始扫描整个Object Tree,当发现某个无法从Tree中引用到的对象时,便将其回收。 GC Roots分类举例: Class类 Alive Thread 线程stack上的对象,如方法或者局部变量 JNI活动对象 System Class Loader Java中的引用关系 java中有四种对象引用关系,分别是:强引用StrongRefernce、软引用SoftReference、弱引用WeakReference、虚引用PhantomReference,这四种引用关系分别对应的效果: StrongRefernce 通过new创建的对象,如Object obj = new Object();,强引用不会被垃圾回收器回收和销毁,即是OOM,所以这也容易造成我们接下来会分析的《非静态内部类持有对象导致的内存泄漏问题》 SoftReference 软引用可以被垃圾回收器回收,但它的生命周期要强于弱引用,但GC回收发生时,只有在内存空间不足时才会回收它 WeakReference 弱引用的生命周期短,可以被GC回收,但GC回收发生时,扫描到弱引用便会被垃圾回收和销毁掉 PhantomReference 虚引用任何时候都可以被GC回收,它不会影响对象的垃圾回收机制,它只有一个构造函数,因此只能配合ReferenceQueue一起使用,用于记录对象回收的过程 PhantomReference(T referent, ReferenceQueue<? super T> q) 关于ReferenceQueue 他的作用主要用于记录引用是否被回收,除了强引用其他的引用方式得构造函数中都包含了ReferenceQueue参数。当调用引用的get()方法返回null时,我们的对象不一定已经回收掉了,可能正在进入回收流程中,而当对象被确认回收后,它的引用会被添加到ReferenceQueue中。 Felix obj = new Felix();ReferenceQueue<Felix> rQueue = new ReferenceQueue<Felix>();WeakReference<Felix> weakR = new WeakReference<Felix>(obj,rQueue); 总结 看完Android引用和回收机制,我们对于代码中内存问题的原因也有一定认识,当时现实中内存泄漏或者溢出的问题,总是不经意间,在我之后一些列的文章中,会对不同场景的代码问题进行分析和解决,一起来关注吧! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sslinp/article/details/84787843。 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。
2023-10-10 11:39:05
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Apache Solr
...松就把地理搜索功能给实现了。这样一来,开发者们就能随心所欲地定制出专属于自己的地理位置索引和检索服务,就像给自己家的地图装上了精准定位器一样方便。本篇文章将带你深入了解Solr如何在地理空间上施展它的魔力。 2. Apache Solr基础 Solr的核心在于它的强大查询解析能力,特别是利用Lucene的底层技术。它是一个基于Java的框架,允许我们扩展和优化搜索性能。首先,让我们看看如何在Solr中设置一个基本的地理搜索环境: java // 创建一个SolrServer实例 SolrServer server = new HttpSolrServer("http://localhost:8983/solr/mycore"); // 定义一个包含地理位置字段的Document对象 Document doc = new Document(); doc.addField("location", "40.7128,-74.0060"); // 纽约市坐标 3. 地理坐标编码 地理搜索的关键在于正确地编码和存储经纬度。Solr这家伙可灵活了,它能支持好几种地理编码格式,比如那个GeoJSON啦,还有WKT(别名Well-Known Text),这些它都玩得转。例如,我们可以使用Solr Spatial Component(SPT)来处理这些数据: java // 在schema.xml中添加地理位置字段 // 在添加文档时,使用GeoTools或类似库进行坐标编码 Coordinate coord = new Coordinate(40.7128, -74.0060); Point point = new Point(coord); String encodedLocation = SpatialUtil.encodePoint(point, "4326"); // WGS84坐标系 doc.addField("location", encodedLocation); 4. 地理范围查询(BoundingBox) Solr的Spatial Query模块允许我们执行基于地理位置的范围查询。例如,查找所有在纽约市方圆10公里内的文档: java // 构造一个查询参数 SolrQuery query = new SolrQuery(":"); query.setParam("fl", ",_geo_distance"); // 返回地理位置距离信息 query.setParam("q", "geodist(location,40.7128,-74.0060,10km)"); server.query(query); 5. 地理聚合(Geohash或Quadtree) Solr还支持地理空间聚合,如将文档分组到特定的地理区域(如GeoHash或Quadtree)。这有助于区域划分和统计分析: java // 使用Geohash进行区域划分 query.setParam("geohash", "radius(40.7128,-74.0060,10km)"); List geohashes = server.query(query).get("geohash"); 6. 神经网络搜索与地理距离排序 Solr 8.x及以上版本引入了神经网络搜索功能,允许使用深度学习模型优化地理位置相关查询。虽然具体实现依赖于Sease项目,但大致思路是将用户输入转换为潜在的地理坐标,然后进行精确匹配: java // 假设有一个预训练模型 NeuralSearchService neuralService = ...; double[] neuralCoordinates = neuralService.transform("New York City"); query.setParam("nn", "location:" + Arrays.toString(neuralCoordinates)); 7. 结论与展望 Apache Solr的地理搜索功能使得地理位置信息的索引和检索变得易如反掌。开发者们可以灵活运用各种Solr组件和拓展功能,像搭积木一样拼接出适应于五花八门场景的智能搜索引擎,让搜索变得更聪明、更给力。不过呢,随着科技的不断进步,Solr这个家伙肯定还会持续进化升级,没准儿哪天它就给我们带来更牛掰的功能,比如实时地理定位分析啊、预测功能啥的。这可绝对能让我们的搜索体验蹭蹭往上涨,变得越来越溜! 记住,Solr的强大之处在于它的可扩展性和社区支持,因此在实际应用中,持续学习和探索新特性是保持竞争力的关键。现在,你已经掌握了Solr地理搜索的基本原理,剩下的就是去实践中发现更多的可能性吧!
2024-03-06 11:31:08
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红尘漫步-t
Mahout
...模型构建失败时的应对策略 3.1 数据清洗与预处理 在我们开始构建推荐模型之前,我们需要对原始数据进行一些基本的清理和预处理操作。这些操作包括去除重复记录、填充缺失值、处理异常值等。下面是一个简单的例子,展示了如何使用Mahout进行数据清洗: java // 创建一个MapReduce任务来读取数据 Job job = new Job(); job.setJarByClass(Mahout.class); job.setMapperClass(CSVInputFormat.class); job.setReducerClass(CSVOutputFormat.class); // 设置输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output.csv")); // 运行任务 boolean success = job.waitForCompletion(true); if (success) { System.out.println("Data cleaning and preprocessing complete!"); } else { System.out.println("Data cleaning and preprocessing failed."); } 在这个例子中,我们使用了CSVInputFormat和CSVOutputFormat这两个类来进行数据清洗和预处理。说得更直白点,CSVInputFormat就像是个数据搬运工,它的任务是从CSV文件里把我们需要的数据给拽出来;而CSVOutputFormat呢,则是个贴心的数据管家,它负责把我们已经清洗干净的数据,整整齐齐地打包好,再存进一个新的CSV文件里。 3.2 模型选择和参数调优 选择合适的推荐算法和参数设置是构建成功推荐模型的关键。Mahout提供了许多常用的推荐算法,如协同过滤、基于内容的推荐等。同时呢,它还带来了一整套给力的工具,专门帮我们微调模型的参数,让模型的表现力更上一层楼。 以下是一个简单的例子,展示了如何使用Mahout的ALS(Alternating Least Squares)算法来构建推荐模型: java // 创建一个新的推荐器 RecommenderSystem recommenderSystem = new RecommenderSystem(); // 使用 ALS 算法来构建推荐模型 Recommender alsRecommender = new MatrixFactorizationRecommender(new ItemBasedUserCF(alternatingLeastSquares(10), userItemRatings)); recommenderSystem.addRecommender(alsRecommender); // 进行参数调优 alsRecommender.setParameter(alsRecommender.getParameter(ALS.RANK), 50); // 尝试增加隐藏层维度 在这个例子中,我们首先创建了一个新的推荐器,并使用了ALS算法来构建推荐模型。然后,我们对模型的参数进行了调优,尝试增加了隐藏层的维度。 3.3 数据监控与故障恢复 最后,我们需要建立一套完善的数据监控体系,以便及时发现并修复数据模型构建失败的问题。Mahout这玩意儿,它帮我们找到了一个超简单的方法,就是利用Hadoop的Streaming API,能够实时地、像看直播一样掌握推荐系统的运行情况。 以下是一个简单的例子,展示了如何使用Mahout和Hadoop的Streaming API来实现实时监控: java // 创建一个MapReduce任务来监控数据 Job job = new Job(); job.setJarByClass(Mahout.class); job.setMapperClass(StreamingInputFormat.class); job.setReducerClass(StreamingOutputFormat.class); // 设置输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output.csv")); // 运行任务 boolean success = job.waitForCompletion(true); if (success) { System.out.println("Data monitoring and fault recovery complete!"); } else { System.out.println("Data monitoring and fault recovery failed."); } 在这个例子中,我们使用了StreamingInputFormat和StreamingOutputFormat这两个类来进行数据监控。换句话说,StreamingInputFormat这小家伙就像是个专门从CSV文件里搬运数据的勤快小工,而它的搭档StreamingOutputFormat呢,则负责把我们监控后的结果打包整理好,再稳稳当当地存放到新的CSV文件中去。 四、结论 本文介绍了推荐系统中最常见的问题之一——数据模型构建失败的原因,并提供了解决这个问题的一些策略,包括数据清洗与预处理、模型选择和参数调优以及数据监控与故障恢复。虽然这些问题确实让人头疼,不过别担心,只要我们巧妙地运用那个超给力的开源神器Mahout,就能让推荐系统的运行既稳如磐石又准得惊人,妥妥提升它的稳定性和准确性。
2023-01-30 16:29:18
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风轻云淡-t
MemCache
...请求精准地送到对应的服务器上。这样一来,找数据的时间就大大缩短了,效率嗖嗖的!当数据量蹭蹭往上涨,单机的Memcached可能就有点力不从心了,这时候咱们就得想办法搭建一个集群。这个集群就像是个团队,能够实现工作负载的平均分配,谁忙不过来,其他的就能顶上,而且还能防止某个成员“生病”时,整个系统垮掉的情况,保证服务稳稳当当的运行。 三、搭建Memcached集群的基本步骤 1. 选择合适的节点 集群中的每个节点都应是独立且可靠的,通常我们会选择多台服务器作为集群成员。 bash 安装Memcached sudo apt-get install memcached 2. 配置文件设置 每个节点的/etc/memcached.conf都需要配置,确保端口、最大内存限制等参数一致。 conf /etc/memcached.conf port 11211 max_memory 256MB 3. 启动服务 在每台服务器上启动Memcached服务。 bash sudo service memcached start 4. 实现集群 我们需要一个工具来管理集群,如Consistent Hashing Load Balancer(CHLB)或者使用像memcached-tribool这样的工具。 bash 使用memcached-tribool sudo memcached-tribool add server1.example.com:11211 sudo memcached-tribool add server2.example.com:11211 5. 数据同步 为了保证数据的一致性,我们需要一种策略来同步各个节点的数据。这可以通过定期轮询(ping)或使用像Redis的PUBLISH/SUBSCRIBE机制来实现。 四、集群优化与故障处理 1. 负载均衡 使用一致性哈希算法,新加入或离开的节点不会导致大量数据迁移,从而保持性能稳定。 2. 监控与报警 使用像stats命令获取节点状态,监控内存使用情况,当达到预设阈值时发送警报。 3. 故障转移 当某个节点出现问题时,自动将连接转移到其他节点,保证服务不中断。 五、实战示例 python import memcache mc = memcache.Client(['server1.example.com:11211', 'server2.example.com:11211'], debug=0) 插入数据 mc.set('key', 'value') 获取数据 value = mc.get('key') if value: print(f"Value for key 'key': {value}") 删除数据 mc.delete('key') 清除所有数据 mc.flush_all() 六、总结 Memcached集群搭建并非易事,它涉及到网络、性能、数据一致性等多个方面。但只要咱们搞懂了它的运作机理,并且合理地给它安排布置,就能在实际项目里让它发挥出超乎想象的大能量。记住这句话,亲身下河知深浅,只有不断摸爬滚打、尝试调整,你的Memcached集群才能像勇士一样越战越勇,越来越强大。
2024-02-28 11:08:19
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彩虹之上-t
Sqoop
...进行数据传输时,如何实现敏感信息脱敏、加密传输成为新的挑战和关注焦点。为此,一些第三方厂商推出了基于Sqoop的数据安全插件,以满足日益严格的数据保护需求。 此外,随着云原生架构的普及,Kubernetes等容器编排系统的应用,使得Sqoop等大数据工具在云环境下的部署和管理更为便捷。部分云服务提供商已经提供预配置的Sqoop服务,用户无需关心底层基础设施细节,即可轻松实现数据的云端导入导出操作。 总之,对于持续关注数据集成领域发展的专业人士而言,除了掌握 Sqoop 的基础用法之外,还需紧跟行业发展趋势,了解最新的数据安全策略和技术动向,以应对复杂多变的业务场景需求。同时,通过深入了解并实践诸如Sqoop 2新特性、云环境部署策略以及数据安全方案等内容,将有力提升自身的数据处理能力与技术水平。
2023-05-30 23:50:33
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幽谷听泉-t
Apache Solr
...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。
2023-12-03 12:39:15
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岁月静好
ClickHouse
... - 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!
2024-02-21 10:37:14
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秋水共长天一色
DorisDB
...健全的数据备份与恢复策略同样至关重要。某知名互联网公司在实际应用中分享了他们如何通过结合DorisDB的内置备份功能以及外部存储解决方案,构建了一套完善的数据安全防护体系,确保即使在极端情况下也能快速恢复服务,保障业务连续性。 总之,在应对DorisDB或其他数据库系统的运维挑战时,紧跟技术发展步伐,借鉴行业最佳实践,并结合自身业务特点,建立全方位、多层次的运维保障机制,方能在瞬息万变的大数据时代立于不败之地。
2023-10-20 16:26:47
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星辰大海
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/93423515。 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。 一、dvajs 开源地址:https://dvajs.com/ 1.dva dva 首先是一个基于 redux 和 redux-saga 的数据流方案,然后为了简化开发体验,dva 还额外内置了 react-router 和 fetch,所以也可以理解为一个轻量级的应用框架。 2.特性 易学易用,仅有 6 个 api,对 redux 用户尤其友好,配合 umi 使用后更是降低为 0 API elm 概念,通过 reducers, effects 和 subscriptions 组织 model 插件机制,比如 dva-loading 可以自动处理 loading 状态,不用一遍遍地写 showLoading 和 hideLoading 支持 HMR,基于 babel-plugin-dva-hmr 实现 components、routes 和 models 的 HMR 二、umijs 开源地址:https://umijs.org/ 1.umi umi是一个基于路由的框架,支持next.js类似的传统路由和各种高级路由功能,例如路由级按需加载。凭借涵盖从源代码到构建产品的每个生命周期的完整插件系统,umi能够支持各种功能扩展和业务需求。目前,umi在社区和公司内部拥有近50多个插件。 umi是Ant Financial的基本前端框架,直接或间接地为600多个应用程序提供服务,包括Java,节点,移动应用程序,混合应用程序,纯前端资产应用程序,CMS应用程序等。umi为我们的内部用户提供了很好的服务,我们希望它能够很好地为外部用户服务。 2.功能 ? 开箱即用,内置支持反应,反应路由器等。 ?Next.js 喜欢和全功能的路由约定,它也支持配置的路由 ? 完整的插件系统,涵盖从源代码到生产的每个生命周期 ? 高性能,通过插件支持PWA,路由级代码分割等 ? 支持静态导出,适应各种环境,如控制台应用程序,移动应用程序,鸡蛋,支付宝钱包等 ? 快速启动启动,支持使用config 启用dll和hard-source-webpack-plugin ? 与IE9兼容,基于umi-plugin-polyfills ? 支持TypeScript,包括d.ts定义和umi test ? 与深度集成DVA,支持鸭子目录,模型的自动加载,代码分裂等 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/93423515。 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。
2023-11-06 14:19:32
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MemCache
... Memcached服务器负载过高,响应延迟问题深度探讨与解决方案 0. 引言 当我们谈论Memcached——这个广泛应用于Web开发中的分布式内存对象缓存系统时,其高效性与易用性无疑是我们首要赞许的特性。不过在实际操作中,咱们可能经常会碰上个让人脑壳疼的状况:那就是Memcached服务器压力山大,负载过高,结果响应速度慢得像蜗牛,真能把人气得跳脚。这就像是一个快递小哥,当手头的包裹多到堆成山时,他再怎么努力也难以保证每个包裹都能准时准点地送到大伙儿手上。这篇东西,咱们要大刀阔斧地深挖这个问题是怎么冒出来的、它捣了什么乱,还有我们该怎么收拾这摊子事。而且啊,为了让你们看得更明白,我还特意准备了实例代码,手把手教你们怎么优化和调试,包你看完就能上手实操! 1. 问题分析 为何Memcached会负载过高? (1) 数据量过大:当我们的业务增长,缓存的数据量也随之暴增,Memcached的内存空间可能达到极限,频繁的读写操作使CPU负载升高,从而引发响应延迟。 python import memcache mc = memcache.Client(['localhost:11211'], debug=0) 假设大量并发请求都在向Memcached写入或获取数据 for i in range(500000): mc.set('key_%s' % i, 'a_large_value') (2) 键值过期策略不当:如果大量的键在同一时刻过期,Memcached需要同时处理这些键的删除和新数据的写入,可能导致瞬时负载激增。 (3) 网络带宽限制:数据传输过程中,若网络带宽成为瓶颈,也会使得Memcached响应变慢。 2. 影响与后果 高负载下的Memcached响应延迟不仅会影响用户体验,如页面加载速度变慢,也可能进一步拖垮整个系统的性能,甚至引发雪崩效应,让整个服务瘫痪。如同多米诺骨牌效应,一环出错,全链受阻。 3. 解决方案与优化策略 (1)扩容与分片:根据业务需求合理分配和扩展Memcached服务器数量,进行数据分片存储,分散单个节点压力。 bash 配置多个Memcached服务器地址 memcached -p 11211 -d -m 64 -u root localhost server1 memcached -p 11212 -d -m 64 -u root localhost server2 在客户端代码中配置多个服务器 mc = memcache.Client(['localhost:11211', 'localhost:11212'], debug=0) (2)调整键值过期策略:避免大量键值在同一时间点过期,采用分散式的过期策略,比如使用随机过期时间。 (3)增大内存与优化网络:提升Memcached服务器硬件配置,增加内存容量以应对更大规模的数据缓存;同时优化网络设备,提高带宽以减少数据传输延迟。 (4)监控与报警:建立完善的监控机制,对Memcached的各项指标(如命中率、内存使用率等)进行实时监控,并设置合理的阈值进行预警,确保能及时发现并解决问题。 4. 结语 面对Memcached服务器负载过高、响应延迟的情况,我们需要像侦探一样细致观察、精准定位问题所在,然后采取针对性的优化措施。每一个技术难题,对我们来说,都是在打造那个既快又稳的系统的旅程中的一次实实在在的锻炼和成长机会,就像升级打怪一样,让我们不断强大。要真正玩转这个超牛的缓存神器Memcached,让它为咱们的应用程序提供更稳、更快的服务,就得先彻底搞明白它的运行机制和可能遇到的各种潜在问题。只有这样,才能称得上是真正把Memcached给“驯服”了,让其在提升应用性能的道路上发挥出最大的能量。
2023-03-25 19:11:18
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柳暗花明又一村
PostgreSQL
...并应用这些日志,从而实现数据的实时同步。 3. 物理复制实践 3.1 配置主从复制 让我们首先通过一段示例配置开启主从复制: postgresql -- 在主库上创建复制用户并赋予权限 CREATE ROLE replication_user WITH REPLICATION LOGIN ENCRYPTED PASSWORD 'your_password'; GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE your_database TO replication_user; -- 查看主库的当前WAL位置 SELECT pg_current_wal_lsn(); -- 在从库上设置主库信息 RECOVERY.conf 文件内容如下: standby_mode = 'on' primary_conninfo = 'host=master_host port=5432 user=replication_user password=your_password' -- 刷新从库并启动复制进程 pg_ctl restart -D /path/to/your_slave_node_data_directory 3.2 监控与故障切换 当主库出现故障时,可以手动提升从库为新的主库。但为了实现自动化,通常会借助 Patroni 或者其它集群管理工具来管理和监控整个复制过程。 4. 逻辑复制实践 4.1 创建发布与订阅 逻辑复制需在主库上创建发布(publication),并在从库上创建订阅(subscription): postgresql -- 在主库上创建发布 CREATE PUBLICATION my_pub FOR TABLE table1, table2; -- 在从库上创建订阅 CREATE SUBSCRIPTION my_sub CONNECTION 'dbname=your_dbname host=master_host user=replication_user password=your_password' PUBLICATION my_pub; 4.2 实时同步与冲突解决 逻辑复制虽然提供更灵活的数据分发方式,但也可能引入数据冲突的问题。所以在规划逻辑复制方案的时候,咱们得充分琢磨一下冲突检测和解决的策略,就像是可以通过触发器或者应用程序自身的逻辑巧妙地进行管控那样。 5. 结论与思考 PostgreSQL的数据复制机制为我们提供了可靠的数据冗余和扩展能力,但同时也带来了一系列运维挑战,如复制延迟、数据冲突等问题。在实际操作的时候,我们得瞅准业务的特性跟需求,像挑衣服那样选出最合身的复制策略。而且呢,咱们还得像个操心的老妈子一样,时刻盯着系统的状态,随时给它调校调校,确保一切运转正常。甭管是在追求数据完美同步这条道上,还是在捣鼓系统性能提升的过程中,每一次对PostgreSQL数据复制技术的深入理解和动手实践,都像是一场充满挑战又收获满满的探险之旅。 记住,每个数据库背后都是鲜活的业务需求和海量的数据故事,我们在理解PostgreSQL数据复制的同时,也在理解着这个世界的数据流动与变迁,这正是我们热衷于此的原因所在!
2023-03-15 11:06:28
344
人生如戏
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2023-12-25 22:28:14
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MyBatis
.... MyBatis中实现全文搜索的基本思路 在MyBatis中实现全文搜索并不是直接由框架提供的功能,而是需要结合数据库本身的全文索引功能来实现。不同的数据库在全文搜索这块各有各的招数。比如说,MySQL里的InnoDB引擎就支持全文索引,而PostgreSQL更是自带强大的全文搜索功能,用起来特别方便。这里我们以MySQL为例进行讲解。 2.1 数据库配置 首先,你需要确保你的数据库支持全文索引,并且已经为相关字段启用了全文索引。比如,在MySQL中,你可以这样创建一个带有全文索引的表: sql CREATE TABLE product ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), description TEXT, FULLTEXT(description) ); 这里,我们为description字段添加了一个全文索引,这意味着我们可以在这个字段上执行全文搜索。 2.2 MyBatis映射文件配置 接下来,在MyBatis的映射文件(Mapper XML)中定义相应的SQL查询语句。这里的关键在于正确地构建全文搜索的SQL语句。比如,假设我们要实现根据商品描述搜索商品的功能,可以这样编写: xml SELECT FROM product WHERE MATCH(description) AGAINST ({keyword} IN NATURAL LANGUAGE MODE) 这里的MATCH(description) AGAINST ({keyword})就是全文搜索的核心部分。“IN NATURAL LANGUAGE MODE”就是用大白话来搜东西,这种方式更直接、更接地气。搜出来的结果也会按照跟你要找的东西的相关程度来排个序。 3. 实际应用中的常见问题及解决方案 在实际开发过程中,可能会遇到一些配置不当导致全文搜索功能失效的情况。这里,我将分享几个常见的问题及其解决方案。 3.1 搜索结果不符合预期 问题描述:当你执行全文搜索时,发现搜索结果并不是你期望的那样,可能是因为搜索关键词太短或者太常见,导致匹配度不高。 解决方法:尝试调整全文搜索的模式,比如使用BOOLEAN MODE来提高搜索精度。此外,确保搜索关键词足够长且具有一定的独特性,可以显著提高搜索效果。 xml SELECT FROM product WHERE MATCH(description) AGAINST ({keyword} IN BOOLEAN MODE) 3.2 性能瓶颈 问题描述:随着数据量的增加,全文搜索可能会变得非常慢,影响用户体验。 解决方法:优化索引设计,比如适当减少索引字段的数量,或者对索引进行分区。另外,也可以考虑在应用层缓存搜索结果,减少数据库负担。 4. 总结与展望 通过上述内容,我们了解了如何在MyBatis项目中正确配置全文搜索功能,并探讨了一些实际操作中可能遇到的问题及解决策略。全文搜索这东西挺强大的,但你得小心翼翼地设置才行。要是设置得好,不仅能让人用起来更爽,还能让整个应用变得更全能、更灵活。 当然,这只是全文搜索配置的一个起点。随着业务越做越大,技术也越来越先进,我们可以试试更多高大上的功能,比如支持多种语言,还能处理同义词啥的。希望本文能对你有所帮助,如果有任何疑问或想法,欢迎随时交流讨论! --- 希望这篇文章能够帮助到你,如果有任何具体的需求或者想了解更多细节,随时告诉我!
2024-11-06 15:45:32
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岁月如歌
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