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【Java问答学堂】13期 redis 和 memcached 有什么区别?

【Java问答学堂】13期 redis 和 memcached 有什么区别?redis 的线程模型是什么?为什么 redis 单线程却能支撑高并发? 面试官心理分析 这个是问 redis 的时候...
剑曼红尘 2020-05-06 14:37:41 0 浏览量 回答数 1

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【Java问答学堂】13期 redis 和 memcached 有什么区别?redis 的线程模型是什么?为什么 redis 单线程却能支撑高并发? 面试官心理分析 这个是问 redis 的时候,最基本的问题吧,redis 最基本的一个内部原理和特点,就是 redis 实际上是个单线程工作模型,你要是这个都不知道,那后面玩儿 redis 的时候,出了问题岂不是什么都不知道? 还有可能面试官会问问你 redis 和 memcached 的区别,但是 memcached 是早些年各大互联网公司常用的缓存方案,但是现在近几年基本都是 redis,没什么公司用 memcached 了。 面试题剖析 redis 和 memcached 有啥区别? redis 支持复杂的数据结构 redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择。 redis 原生支持集群模式 在 redis3.x 版本中,便能支持 cluster 模式,而 memcached 没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。 性能对比 由于 redis 只使用单核,而 memcached 可以使用多核,所以平均每一个核上 redis 在存储小数据时比 memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中,memcached 性能要高于 redis。虽然 redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 memcached,还是稍有逊色。 redis 的线程模型 redis 内部使用文件事件处理器 file event handler,这个文件事件处理器是单线程的,所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket,将产生事件的 socket 压入内存队列中,事件分派器根据 socket 上的事件类型来选择对应的事件处理器进行处理。 文件事件处理器的结构包含 4 个部分: 多个 socketIO 多路复用程序文件事件分派器事件处理器(连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器) 多个 socket 可能会并发产生不同的操作,每个操作对应不同的文件事件,但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket,会将产生事件的 socket 放入队列中排队,事件分派器每次从队列中取出一个 socket,根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。 来看客户端与 redis 的一次通信过程: 要明白,通信是通过 socket 来完成的,不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程。 首先,redis 服务端进程初始化的时候,会将 server socket 的 AE_READABLE 事件与连接应答处理器关联。 客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接,此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件,IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后,将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket,交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01,并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。 假设此时客户端发送了一个 set key value 请求,此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件,IO 多路复用程序将 socket01 压入队列,此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 AE_READABLE 事件,由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联,因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后,它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。 如果此时客户端准备好接收返回结果了,那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件,同样压入队列中,事件分派器找到相关联的命令回复处理器,由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果,比如 ok,之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。 这样便完成了一次通信。关于 Redis 的一次通信过程,推荐读者阅读《Redis 设计与实现——黄健宏》进行系统学习。 为啥 redis 单线程模型也能效率这么高? 纯内存操作。核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制。C 语言实现,一般来说,C 语言实现的程序“距离”操作系统更近,执行速度相对会更快。单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题,预防了多线程可能产生的竞争问题。 往期回顾: 【Java问答学堂】1期 为什么使用消息队列?消息队列有什么优点和缺点?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 【Java问答学堂】2期 如何保证消息队列的高可用? 【Java问答学堂】3期 如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费的幂等性? 【Java问答学堂】4期 如何保证消息的可靠性传输?(如何处理消息丢失的问题?) 【Java问答学堂】5期 如何保证消息的顺序性? 【Java问答学堂】6期 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题? 【Java问答学堂】7期 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计? 【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)? 【Java问答学堂】9期 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊? 【Java问答学堂】10期 es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊? 【Java问答学堂】11期 es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少? 【Java问答学堂】12期 项目中缓存是如何使用的?为什么要用缓存?缓存使用不当会造成什么后果?
剑曼红尘 2020-05-06 14:37:53 0 浏览量 回答数 0

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Redis 和 Memcached 的区别?Redis 的线程模型是什么?【Java问答学堂】31期

面试官心理分析 这个是问 Redis 的时候,最基本的问题吧,Redis 最基本的一个内部原理和特点,就是 Redis 实际上是个单线程工作模型,你要是这个都不知道,那...
剑曼红尘 2020-06-03 20:28:14 28 浏览量 回答数 1

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必须了解的五个服务器基础问题

今天我们来说说服务器基础知识方面的几个问题,也是困惑初涉服务器领域众“菜鸟”们的几个常见问题: 1 双路等于双核么? 问题:常听说双路至强XX式服务器,最近又出现了双核至强,都是两个CPUÿ...
杨经理 2019-12-01 21:43:28 6744 浏览量 回答数 0

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在线程中使用 System.Windows.Forms.Timer 是不能触发 Tick 事件的,为什么?如何在线程中使用定时器呢?就看本文介绍。 一. System.Windows.Forms.Timer System.Windows.Forms.Timer 要求要有UI 消息泵, 所以通常只在主线程上使用. System.Windows.Forms.Timer 用于以用户定义的事件间隔触发事件。 Windows 计时器是为单线程环境设计的,其中,UI 线程用于执行处理。 它要求用户代码有一个可用的 UI 消息泵,而且总是在同一个线程中操作,或者将调用封送到另一个线程. 且看MSDN的用法解释: 实现在用户定义的时间间隔引发事件的计时器。此计时器最宜用于 Windows 窗体应用程序中,并且必须在窗口中使用。 二. System.Timers.Timer System.Timers.Timer 组件是基于服务器的计时器,它使您能够指定在应用程序中引发 Elapsed 事件的周期性间隔。 然后可以操控此事件以提供定期处理。例如,假设您有一台关键性服务器,必须每周 7 天、每天 24 小时都保持运行。 可以创建一个使用 Timer 的服务,以定期检查服务器并确保系统开启并在运行。如果系统不响应,则该服务可以尝试重新启动服务器或通知管理员。 基于服务器的 Timer 是为在多线程环境中用于辅助线程而设计的。 服务器计时器可以在线程间移动来处理引发的 Elapsed 事件,这样就可以比 Windows 计时器更精确地按时引发事件。 有关基于服务器的计时器的更多信息,请参见“基于服务器的计时器介绍”。 在 Visual Studio 和 .NET Framework 中有三种计时器控件:基于服务器的计时器(可以在“工具箱”的“组件”选项卡上看到)、基于 Windows 的标准计时器(可以在“工具箱”的“Windows 窗体”选项卡上看到)和线程计时器(只能以编程方式使用)。 基于 Windows 的计时器从 Visual Basic 1.0 版起就存在于该产品中,并且基本上未做改动。该计时器针对在 Windows 窗体应用程序中使用而进行了优化。 基于服务器的计时器是传统的计时器为了在服务器环境上运行而优化后的更新版本。 线程计时器是一种简单的、轻量级计时器,它使用回调方法而不是使用事件,并由线程池线程提供支持。 在 Win32 体系结构中有两种类型的线程:UI 线程和辅助线程。UI 线程绝大多数时间处于空闲状态,等待消息循环中的消息到来。 一旦接收到消息,它们就进行处理并等待下一个消息到来。另外,辅助线程用来执行后台处理而且不使用消息循环。 Windows 计时器和基于服务器的计时器在运行时都使用 Interval 属性。线程计时器的时间间隔在 Timer 构造函数中设置。 计时器的设计目的各不相同,它们的线程处理明确地指出了这一点: 1.Windows 计时器是为单线程环境设计的,其中,UI 线程用于执行处理。Windows 计时器的精度限定为 55 毫秒。 这些传统计时器要求用户代码有一个可用的 UI 消息泵,而且总是在同一个线程中操作,或者将调用封送到另一个线程。对于 COM 组件来说,这样会降低性能。 2.基于服务器的计时器是为在多线程环境下与辅助线程一起使用而设计的。由于它们使用不同的体系结构,因此基于服务器的计时器可能比 Windows 计时器精确得多。 服务器计时器可以在线程之间移动来处理引发的事件。 3.对消息不在线程上发送的方案中,线程计时器是非常有用的。例如,基于 Windows 的计时器依赖于操作系统计时器的支持,如果不在线程上发送消息,与计时器相关的事件将不会发生。 在这种情况下,线程计时器就非常有用。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!
牧明 2019-12-02 02:17:14 0 浏览量 回答数 0

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请教各位web 开发中如何处理用户输入的html 代码?

若想保留用户输入的html 代码,下面是html 代码:` a b`这是如何做到的抱歉,我讲得不够清楚,我想说的是:<p style="color:green">b</p> 这两行是用户提交的数据,也许是通过编辑器...
落地花开啦 2019-12-01 20:04:28 923 浏览量 回答数 1

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他们是 CSS 预处理器。他是 CSS 上的一种抽象层。他们是一种特殊的语法/语言编译成 CSS。 例如 Less 是一种动态样式语言. 将 CSS 赋予了动态语言的特性,如变量,继承,运算, 函数. LESS 既可以在客户端上运行 (支持 IE 6+, Webkit, Firefox),也可一在服务端运行 (借助 Node.js)。 为什么要使用它们? 结构清晰,便于扩展。 可以方便地屏蔽浏览器私有语法差异。这个不用多说,封装对浏览器语法差异的重复处理,减少无意义的机械劳动。 可以轻松实现多重继承。 完全兼容 CSS 代码,可以方便地应用到老项目中。LESS 只是在 CSS 语法上做了扩展,所以老的 CSS 代码也可以与 LESS 代码一同编译。
茶什i 2019-12-02 03:16:42 0 浏览量 回答数 0

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人脸大数据系统发展的趋势是什么?

  随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此未来人脸大数据...
dlieng 2019-12-01 19:36:27 998 浏览量 回答数 4

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一个页面布局方面遇到的问题,想请教各位高手该如何实现

如题,我想制作一个页面,大致结构是这样的.问题:1.因为本人布局方面经验比较少,所以我首先想到了使用绝对定位来处理中间和页脚这两个大的div,而且这样做貌似也能做到相应屏幕尺寸变化。不过不知道这样的做法可取吗?是不是一般都是采用这种方法去对...
a123456678 2019-12-01 19:31:44 705 浏览量 回答数 1

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为什么说 SAX 比 DOM4J 解析 xml 性能低?:报错

目前公认的XML解析器性能最好的是 DOM4J 我的疑问: DOM4J 是基于DOM文档树结构来进行解析的,来解析xml文件之前,会将整个 XML文档装载入内存形成完整的 DOM数结构ÿ...
kun坤 2020-06-06 15:28:11 3 浏览量 回答数 1

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【精品问答】大数据面试合集五十问-第二期

学而时习之,不亦说乎。 关于大数据我们似乎生活都有接触,但是却不能讲清楚,究竟什么是大数据。 关于大数据的那些事儿,我们进行了汇总,敬请期待…… 基于大数据已从业者的面...
问问小秘 2019-12-01 21:55:01 56 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】OpenACC并行编程实战

前  言        2010年以来,中国超级计算机建设突飞猛进,欣欣向荣。一个原因是国力强盛,大力投资高新科技;另一个原因是整体科技水平提高,需求旺盛。天气...
玄学酱 2019-12-01 22:07:41 1149 浏览量 回答数 0

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Nginx性能为什么如此吊

Nginx性能为什么如此吊,Nginx性能为什么如此吊,Nginx性能为什么如此吊 (重要的事情说三遍)的性能为什么如此吊!!!         最近几年,web架构拥抱解耦的...
小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3

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【百问百答】《零基础入门:从0到1学会Apache Flink》

Flink是如何部署的Flink 和Spark、Storm区别Flink特点Flink Runtime 层的主要架构是什么Flink Runtime Master 组件有哪些?分别有什么作用Flink 资源有哪些模式Flink...
一人吃饱,全家不饿 2021-01-08 15:32:13 1190 浏览量 回答数 1

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楼主这是节点遍历时,通过函数指针动态加载节点处理函数的设计方法。这个几年前写过,后来不这么写了。主要有以下几个问题。 1、每个节点被访问时,操作可能不一样,通用的函数指针的入口参数,要么可变参,要么多套,入口指针,都是很繁琐的事情,把代码逻辑结构搞的会更复杂。 2、操作函数和操作对象没有绑定,这个在规模开发时,很容易引起混乱。这样设计的代码,我自己到后面都觉得混乱,更别说基于我的架子让别人开发,楼主你的例子不够复杂可能感觉不到。 3、上面两个问题,也导致,代码复用率不高。 现在我的设计思想,如果是基础的数据结构,如同你这个例子中就是个线形表,我都全部独立成模版,在头文件中。 特定数据的处理不会和处理方法绑定,而是调用不同通用模块来处理,这样是尽可能的让数据和处理松耦合。而关联数据再怎么关联,处理时,也是一类整体处理的,同时一批数据再怎么复合,总可以拆成不同大部分串联处理(例如,读取、处理、写出,通过增加cache的方式可以分批分步骤完成,而不是读、处理、写 、一个完整操作周期,仅针对一个单元)。所以这类数据的整体处理落在通用模块里,通过数据和处理的紧耦合的提升效率。 ###### 另外,补充说一下,楼主的函数式风格,和我的函数式风格理解相差颇大。我的理解如下,所谓函数式风格,是将一批数据的若干处理,分解为正交串接的多个子步骤,每个步骤都是对整体数据的某个操作的实现。楼主的方案实质是对一个处理,可以挂接不同的操作方法。 我的理解函数式的风格在于每个独立模块处理极少的有逻辑关联的操作,可以看作针对一个数据池的原子操作。依次将数据池的数据灌入不同的独立模块,实现数据处理。当然差异的模块调用顺序和不同处理模块的组合,可以有不同的效果。 但无论如何,都是函数与数据松耦合的设计。这个和面向对象是反过来的。 ######相互嵌套耦合,牵一发动全身######楼主的代码有很浓重的其他语言的味道######楼主文章不错,我看现在的C模块基本就是你所说的面向对象风格,其实就是用数据结构组织起来。###### 引用来自“中山野鬼”的答案 楼主这是节点遍历时,通过函数指针动态加载节点处理函数的设计方法。这个几年前写过,后来不这么写了。主要有以下几个问题。 1、每个节点被访问时,操作可能不一样,通用的函数指针的入口参数,要么可变参,要么多套,入口指针,都是很繁琐的事情,把代码逻辑结构搞的会更复杂。 2、操作函数和操作对象没有绑定,这个在规模开发时,很容易引起混乱。这样设计的代码,我自己到后面都觉得混乱,更别说基于我的架子让别人开发,楼主你的例子不够复杂可能感觉不到。 3、上面两个问题,也导致,代码复用率不高。 现在我的设计思想,如果是基础的数据结构,如同你这个例子中就是个线形表,我都全部独立成模版,在头文件中。 特定数据的处理不会和处理方法绑定,而是调用不同通用模块来处理,这样是尽可能的让数据和处理松耦合。而关联数据再怎么关联,处理时,也是一类整体处理的,同时一批数据再怎么复合,总可以拆成不同大部分串联处理(例如,读取、处理、写出,通过增加cache的方式可以分批分步骤完成,而不是读、处理、写 、一个完整操作周期,仅针对一个单元)。所以这类数据的整体处理落在通用模块里,通过数据和处理的紧耦合的提升效率。 你说的问题#1和文章中函数式风格一节抱怨employee_read无法和Callback兼容的问题是类似的,说到底就是因为C语言静态类型等语法特性导致了对函数式风格支持不好;同时也反向说明了为什么大多数支持函数式风格的语言会选择“动态类型”,并且支持灵活的可变个数参数等特性,都是为了辅助函数式风格的编码。 #2这一点我不太同意。C语言里虽然没有类的概念把数据和函数在语法层次上绑定在一起,但通过规范地命令提供隐喻,比如代码中,所有操作Employee对象的函数都以employee_前缀开头。而且,这些接口之间也有层级关系,符合下表描述的抽象屏障。如果你把Employee相关的声明、操作独立出来放在一个文件里,然后头文件里只放置公开的接口信息,这样就变得简洁多了。 最高层:使用API的程序 main 基于Employee的接口实现的高级操作 employee_print, employee_adjust_salary 基于最底层的C,对象Employee的最基础的操作,包括读入、释放、遍历等 employee_read, employee_free, foreach, with_open_file C语言本身提供的最底层的工具 struct Empoloyee, for, free, calloc... 例如C语言自带的操作文件的接口同样符合这样的抽象屏障:我们只需要使用fopen、fclose、fread、fwrite等一系列操作FILE对象的接口,无需关心FILE结构体里有些什么内容,表示什么意思,以及各个接口是怎么实现的。 #3的确是一个问题,而且我在文章里也可以没有提及,因为这不是这篇文章要表达的重点。它最本质的问题在于将集合的数据结构和单个对象的信息保存在同一个地方。其他语言,例如Java的java.util.*容器、C++的STL容器,都符合你的设计,将容器这个单一职责抽象出来。当然,我自己实际的工作也是这样做的。 ###### 引用来自“中山野鬼”的答案 另外,补充说一下,楼主的函数式风格,和我的函数式风格理解相差颇大。我的理解如下,所谓函数式风格,是将一批数据的若干处理,分解为正交串接的多个子步骤,每个步骤都是对整体数据的某个操作的实现。楼主的方案实质是对一个处理,可以挂接不同的操作方法。 我的理解函数式的风格在于每个独立模块处理极少的有逻辑关联的操作,可以看作针对一个数据池的原子操作。依次将数据池的数据灌入不同的独立模块,实现数据处理。当然差异的模块调用顺序和不同处理模块的组合,可以有不同的效果。 但无论如何,都是函数与数据松耦合的设计。这个和面向对象是反过来的。 我认为你说的是“责任单一原则”,让每个函数、每个模块责任都尽可能地单一,然后通过类似搭积木一样的灵活组合,完成不同的任务。就像UNIX下的命令,每个单独命令都只完成一件事情,通过管道等把这些功能单一的命令组织在一起,协作完成一个复杂的任务! 我个人认为这是一种设计思想,和源自Lambda演算的函数式风格并没有太大关系。 ###### 引用来自“杨同学”的答案 楼主的代码有很浓重的其他语言的味道 因为其他语言也能写“面向对象风格”和“函数式风格”的代码,并且看起来比C更“专业”。 ###### 引用来自“优游幻世”的答案 楼主文章不错,我看现在的C模块基本就是你所说的面向对象风格,其实就是用数据结构组织起来。 嗯,将数据和操作数据的方法集中在一起会让代码更容易维护。 就像我在六楼回复里提到的,很多C模块往往还会更进一步,把容器和对象也分离开来。这样容器能容纳各种不同的对象,对象则只保留数据本身,不关心和其他对象是以什么形式组织在一起的。 ###### 引用来自“redraiment”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 楼主这是节点遍历时,通过函数指针动态加载节点处理函数的设计方法。这个几年前写过,后来不这么写了。主要有以下几个问题。 1、每个节点被访问时,操作可能不一样,通用的函数指针的入口参数,要么可变参,要么多套,入口指针,都是很繁琐的事情,把代码逻辑结构搞的会更复杂。 2、操作函数和操作对象没有绑定,这个在规模开发时,很容易引起混乱。这样设计的代码,我自己到后面都觉得混乱,更别说基于我的架子让别人开发,楼主你的例子不够复杂可能感觉不到。 3、上面两个问题,也导致,代码复用率不高。 现在我的设计思想,如果是基础的数据结构,如同你这个例子中就是个线形表,我都全部独立成模版,在头文件中。 特定数据的处理不会和处理方法绑定,而是调用不同通用模块来处理,这样是尽可能的让数据和处理松耦合。而关联数据再怎么关联,处理时,也是一类整体处理的,同时一批数据再怎么复合,总可以拆成不同大部分串联处理(例如,读取、处理、写出,通过增加cache的方式可以分批分步骤完成,而不是读、处理、写 、一个完整操作周期,仅针对一个单元)。所以这类数据的整体处理落在通用模块里,通过数据和处理的紧耦合的提升效率。 你说的问题#1和文章中函数式风格一节抱怨employee_read无法和Callback兼容的问题是类似的,说到底就是因为C语言静态类型等语法特性导致了对函数式风格支持不好;同时也反向说明了为什么大多数支持函数式风格的语言会选择“动态类型”,并且支持灵活的可变个数参数等特性,都是为了辅助函数式风格的编码。 #2这一点我不太同意。C语言里虽然没有类的概念把数据和函数在语法层次上绑定在一起,但通过规范地命令提供隐喻,比如代码中,所有操作Employee对象的函数都以employee_前缀开头。而且,这些接口之间也有层级关系,符合下表描述的抽象屏障。如果你把Employee相关的声明、操作独立出来放在一个文件里,然后头文件里只放置公开的接口信息,这样就变得简洁多了。 最高层:使用API的程序 main 基于Employee的接口实现的高级操作 employee_print, employee_adjust_salary 基于最底层的C,对象Employee的最基础的操作,包括读入、释放、遍历等 employee_read, employee_free, foreach, with_open_file C语言本身提供的最底层的工具 struct Empoloyee, for, free, calloc... 例如C语言自带的操作文件的接口同样符合这样的抽象屏障:我们只需要使用fopen、fclose、fread、fwrite等一系列操作FILE对象的接口,无需关心FILE结构体里有些什么内容,表示什么意思,以及各个接口是怎么实现的。 #3的确是一个问题,而且我在文章里也可以没有提及,因为这不是这篇文章要表达的重点。它最本质的问题在于将集合的数据结构和单个对象的信息保存在同一个地方。其他语言,例如Java的java.util.*容器、C++的STL容器,都符合你的设计,将容器这个单一职责抽象出来。当然,我自己实际的工作也是这样做的。 第二个问题其实是不同设计思想的核心问题。你举的例子只能说是些简单的系统中的模块。如果是个大系统中的底层模块特别是引擎方面(会产生数据加工的),这种方法最终组合出来的系统,会比面向对象出来的类套类更复杂。说实话,还不如用面相对象实现。 面向对象,是将数据和操作,进行耦合,并且封装在类里面。这种做法是有它的好处的。这样不会导致数据和操作之间出现问题。而c如果这么写,说实话还不如用c++的类进行实现,因为类描述这些逻辑更为清晰,而且语法和编译器可以帮你做大量的事情。 而相反面向数据,是一批数据(不是一个具体数据单元),存在一批不同操作。如何分析数据之间的无关性和前后操作的无关性是重点,这两个分析清楚,那么并发计算,和分步骤计算就得以实现。并发计算不谈,分步骤计算的思想就是原子操作,或者微指令集管道设计思想。这样设计,可以令复杂的数据处理,根据流程细分到步骤,每个步骤细分到子步骤单元,而每个子步骤单元只负责处理,不负责数据的格式问题。 上面这段的设计思想和面向对象是反过来的,数据和操作松耦合。数据的特殊性导致的操作,是通过各种操作模块组合调用实现(这些操作模块可以看作上面独立的子步骤单元和外部特定数据结构无关的)。 这样做的好处是,模块的设计,可以独立进行,让外部数据格式依赖自身,而不是操作对应数据格式(面向对象是后者,成员变量类型决定了成员函数的实际操作),模块复用率高,同时是整批数据处理,只要数据流程(调用不同模块的系统设计良好),运行效率会很高。而且便于并发操作。 并发操作并不单单是一批数据,分层几组让同一个操作的多个进程处理。流水线技术的使用,一样可以实现。 这里顺带喷下hadoop。貌似hadoop的map reduce并没有在流水线方面有什么突破的思路,这块需要考虑到不同计算单元之间数据流动的费用, hadoop整天扯分布计算,根本不考虑数据整体计算周期内的相关性的问题,基本上都是推给用户自己处理,而用户应该无法控制具体计算硬件设备,最后能有好效果就扯淡了。
kun坤 2020-06-09 22:08:58 0 浏览量 回答数 0

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楼主这是节点遍历时,通过函数指针动态加载节点处理函数的设计方法。这个几年前写过,后来不这么写了。主要有以下几个问题。 1、每个节点被访问时,操作可能不一样,通用的函数指针的入口参数,要么可变参,要么多套,入口指针,都是很繁琐的事情,把代码逻辑结构搞的会更复杂。 2、操作函数和操作对象没有绑定,这个在规模开发时,很容易引起混乱。这样设计的代码,我自己到后面都觉得混乱,更别说基于我的架子让别人开发,楼主你的例子不够复杂可能感觉不到。 3、上面两个问题,也导致,代码复用率不高。 现在我的设计思想,如果是基础的数据结构,如同你这个例子中就是个线形表,我都全部独立成模版,在头文件中。 特定数据的处理不会和处理方法绑定,而是调用不同通用模块来处理,这样是尽可能的让数据和处理松耦合。而关联数据再怎么关联,处理时,也是一类整体处理的,同时一批数据再怎么复合,总可以拆成不同大部分串联处理(例如,读取、处理、写出,通过增加cache的方式可以分批分步骤完成,而不是读、处理、写 、一个完整操作周期,仅针对一个单元)。所以这类数据的整体处理落在通用模块里,通过数据和处理的紧耦合的提升效率。 ###### 另外,补充说一下,楼主的函数式风格,和我的函数式风格理解相差颇大。我的理解如下,所谓函数式风格,是将一批数据的若干处理,分解为正交串接的多个子步骤,每个步骤都是对整体数据的某个操作的实现。楼主的方案实质是对一个处理,可以挂接不同的操作方法。 我的理解函数式的风格在于每个独立模块处理极少的有逻辑关联的操作,可以看作针对一个数据池的原子操作。依次将数据池的数据灌入不同的独立模块,实现数据处理。当然差异的模块调用顺序和不同处理模块的组合,可以有不同的效果。 但无论如何,都是函数与数据松耦合的设计。这个和面向对象是反过来的。 ######相互嵌套耦合,牵一发动全身######楼主的代码有很浓重的其他语言的味道######楼主文章不错,我看现在的C模块基本就是你所说的面向对象风格,其实就是用数据结构组织起来。###### 引用来自“中山野鬼”的答案 楼主这是节点遍历时,通过函数指针动态加载节点处理函数的设计方法。这个几年前写过,后来不这么写了。主要有以下几个问题。 1、每个节点被访问时,操作可能不一样,通用的函数指针的入口参数,要么可变参,要么多套,入口指针,都是很繁琐的事情,把代码逻辑结构搞的会更复杂。 2、操作函数和操作对象没有绑定,这个在规模开发时,很容易引起混乱。这样设计的代码,我自己到后面都觉得混乱,更别说基于我的架子让别人开发,楼主你的例子不够复杂可能感觉不到。 3、上面两个问题,也导致,代码复用率不高。 现在我的设计思想,如果是基础的数据结构,如同你这个例子中就是个线形表,我都全部独立成模版,在头文件中。 特定数据的处理不会和处理方法绑定,而是调用不同通用模块来处理,这样是尽可能的让数据和处理松耦合。而关联数据再怎么关联,处理时,也是一类整体处理的,同时一批数据再怎么复合,总可以拆成不同大部分串联处理(例如,读取、处理、写出,通过增加cache的方式可以分批分步骤完成,而不是读、处理、写 、一个完整操作周期,仅针对一个单元)。所以这类数据的整体处理落在通用模块里,通过数据和处理的紧耦合的提升效率。 你说的问题#1和文章中函数式风格一节抱怨employee_read无法和Callback兼容的问题是类似的,说到底就是因为C语言静态类型等语法特性导致了对函数式风格支持不好;同时也反向说明了为什么大多数支持函数式风格的语言会选择“动态类型”,并且支持灵活的可变个数参数等特性,都是为了辅助函数式风格的编码。 #2这一点我不太同意。C语言里虽然没有类的概念把数据和函数在语法层次上绑定在一起,但通过规范地命令提供隐喻,比如代码中,所有操作Employee对象的函数都以employee_前缀开头。而且,这些接口之间也有层级关系,符合下表描述的抽象屏障。如果你把Employee相关的声明、操作独立出来放在一个文件里,然后头文件里只放置公开的接口信息,这样就变得简洁多了。 最高层:使用API的程序 main 基于Employee的接口实现的高级操作 employee_print, employee_adjust_salary 基于最底层的C,对象Employee的最基础的操作,包括读入、释放、遍历等 employee_read, employee_free, foreach, with_open_file C语言本身提供的最底层的工具 struct Empoloyee, for, free, calloc... 例如C语言自带的操作文件的接口同样符合这样的抽象屏障:我们只需要使用fopen、fclose、fread、fwrite等一系列操作FILE对象的接口,无需关心FILE结构体里有些什么内容,表示什么意思,以及各个接口是怎么实现的。 #3的确是一个问题,而且我在文章里也可以没有提及,因为这不是这篇文章要表达的重点。它最本质的问题在于将集合的数据结构和单个对象的信息保存在同一个地方。其他语言,例如Java的java.util.*容器、C++的STL容器,都符合你的设计,将容器这个单一职责抽象出来。当然,我自己实际的工作也是这样做的。 ###### 引用来自“中山野鬼”的答案 另外,补充说一下,楼主的函数式风格,和我的函数式风格理解相差颇大。我的理解如下,所谓函数式风格,是将一批数据的若干处理,分解为正交串接的多个子步骤,每个步骤都是对整体数据的某个操作的实现。楼主的方案实质是对一个处理,可以挂接不同的操作方法。 我的理解函数式的风格在于每个独立模块处理极少的有逻辑关联的操作,可以看作针对一个数据池的原子操作。依次将数据池的数据灌入不同的独立模块,实现数据处理。当然差异的模块调用顺序和不同处理模块的组合,可以有不同的效果。 但无论如何,都是函数与数据松耦合的设计。这个和面向对象是反过来的。 我认为你说的是“责任单一原则”,让每个函数、每个模块责任都尽可能地单一,然后通过类似搭积木一样的灵活组合,完成不同的任务。就像UNIX下的命令,每个单独命令都只完成一件事情,通过管道等把这些功能单一的命令组织在一起,协作完成一个复杂的任务! 我个人认为这是一种设计思想,和源自Lambda演算的函数式风格并没有太大关系。 ###### 引用来自“杨同学”的答案 楼主的代码有很浓重的其他语言的味道 因为其他语言也能写“面向对象风格”和“函数式风格”的代码,并且看起来比C更“专业”。 ###### 引用来自“优游幻世”的答案 楼主文章不错,我看现在的C模块基本就是你所说的面向对象风格,其实就是用数据结构组织起来。 嗯,将数据和操作数据的方法集中在一起会让代码更容易维护。 就像我在六楼回复里提到的,很多C模块往往还会更进一步,把容器和对象也分离开来。这样容器能容纳各种不同的对象,对象则只保留数据本身,不关心和其他对象是以什么形式组织在一起的。 ###### 引用来自“redraiment”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 楼主这是节点遍历时,通过函数指针动态加载节点处理函数的设计方法。这个几年前写过,后来不这么写了。主要有以下几个问题。 1、每个节点被访问时,操作可能不一样,通用的函数指针的入口参数,要么可变参,要么多套,入口指针,都是很繁琐的事情,把代码逻辑结构搞的会更复杂。 2、操作函数和操作对象没有绑定,这个在规模开发时,很容易引起混乱。这样设计的代码,我自己到后面都觉得混乱,更别说基于我的架子让别人开发,楼主你的例子不够复杂可能感觉不到。 3、上面两个问题,也导致,代码复用率不高。 现在我的设计思想,如果是基础的数据结构,如同你这个例子中就是个线形表,我都全部独立成模版,在头文件中。 特定数据的处理不会和处理方法绑定,而是调用不同通用模块来处理,这样是尽可能的让数据和处理松耦合。而关联数据再怎么关联,处理时,也是一类整体处理的,同时一批数据再怎么复合,总可以拆成不同大部分串联处理(例如,读取、处理、写出,通过增加cache的方式可以分批分步骤完成,而不是读、处理、写 、一个完整操作周期,仅针对一个单元)。所以这类数据的整体处理落在通用模块里,通过数据和处理的紧耦合的提升效率。 你说的问题#1和文章中函数式风格一节抱怨employee_read无法和Callback兼容的问题是类似的,说到底就是因为C语言静态类型等语法特性导致了对函数式风格支持不好;同时也反向说明了为什么大多数支持函数式风格的语言会选择“动态类型”,并且支持灵活的可变个数参数等特性,都是为了辅助函数式风格的编码。 #2这一点我不太同意。C语言里虽然没有类的概念把数据和函数在语法层次上绑定在一起,但通过规范地命令提供隐喻,比如代码中,所有操作Employee对象的函数都以employee_前缀开头。而且,这些接口之间也有层级关系,符合下表描述的抽象屏障。如果你把Employee相关的声明、操作独立出来放在一个文件里,然后头文件里只放置公开的接口信息,这样就变得简洁多了。 最高层:使用API的程序 main 基于Employee的接口实现的高级操作 employee_print, employee_adjust_salary 基于最底层的C,对象Employee的最基础的操作,包括读入、释放、遍历等 employee_read, employee_free, foreach, with_open_file C语言本身提供的最底层的工具 struct Empoloyee, for, free, calloc... 例如C语言自带的操作文件的接口同样符合这样的抽象屏障:我们只需要使用fopen、fclose、fread、fwrite等一系列操作FILE对象的接口,无需关心FILE结构体里有些什么内容,表示什么意思,以及各个接口是怎么实现的。 #3的确是一个问题,而且我在文章里也可以没有提及,因为这不是这篇文章要表达的重点。它最本质的问题在于将集合的数据结构和单个对象的信息保存在同一个地方。其他语言,例如Java的java.util.*容器、C++的STL容器,都符合你的设计,将容器这个单一职责抽象出来。当然,我自己实际的工作也是这样做的。 第二个问题其实是不同设计思想的核心问题。你举的例子只能说是些简单的系统中的模块。如果是个大系统中的底层模块特别是引擎方面(会产生数据加工的),这种方法最终组合出来的系统,会比面向对象出来的类套类更复杂。说实话,还不如用面相对象实现。 面向对象,是将数据和操作,进行耦合,并且封装在类里面。这种做法是有它的好处的。这样不会导致数据和操作之间出现问题。而c如果这么写,说实话还不如用c++的类进行实现,因为类描述这些逻辑更为清晰,而且语法和编译器可以帮你做大量的事情。 而相反面向数据,是一批数据(不是一个具体数据单元),存在一批不同操作。如何分析数据之间的无关性和前后操作的无关性是重点,这两个分析清楚,那么并发计算,和分步骤计算就得以实现。并发计算不谈,分步骤计算的思想就是原子操作,或者微指令集管道设计思想。这样设计,可以令复杂的数据处理,根据流程细分到步骤,每个步骤细分到子步骤单元,而每个子步骤单元只负责处理,不负责数据的格式问题。 上面这段的设计思想和面向对象是反过来的,数据和操作松耦合。数据的特殊性导致的操作,是通过各种操作模块组合调用实现(这些操作模块可以看作上面独立的子步骤单元和外部特定数据结构无关的)。 这样做的好处是,模块的设计,可以独立进行,让外部数据格式依赖自身,而不是操作对应数据格式(面向对象是后者,成员变量类型决定了成员函数的实际操作),模块复用率高,同时是整批数据处理,只要数据流程(调用不同模块的系统设计良好),运行效率会很高。而且便于并发操作。 并发操作并不单单是一批数据,分层几组让同一个操作的多个进程处理。流水线技术的使用,一样可以实现。 这里顺带喷下hadoop。貌似hadoop的map reduce并没有在流水线方面有什么突破的思路,这块需要考虑到不同计算单元之间数据流动的费用, hadoop整天扯分布计算,根本不考虑数据整体计算周期内的相关性的问题,基本上都是推给用户自己处理,而用户应该无法控制具体计算硬件设备,最后能有好效果就扯淡了。
kun坤 2020-06-10 09:29:21 0 浏览量 回答数 0

问题

有使用协议缓冲区的经验吗?

我只是在浏览有关Google 协议缓冲区数据交换格式的一些信息。有没有人玩过代码,甚至围绕它创建了一个项目? 我目前正在Python项目中使用XML来通过文本编辑器手动创建结构化内容,并且我想知道...
游客ufivfoddcd53c 2020-01-03 18:20:44 0 浏览量 回答数 1

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要有足够的内存空间,因为运行时内核是被搬到内存中的,另外需要有内存管理单元MMU,因为linux内核是以虚拟地址为基础,所以必须要有将物理地址转虚拟地址的能力嵌入式系统,由于你系统可定制,所以需要什么条件不好说,要看你的功能要求。基本的:Linux能够支持x86、ARM、MIPS、ALPHA、PowerPC等多种体系结构,目前已经成功移植到数十种硬件平台,几乎能够运行在所有流行的CPU上。Linux有着异常丰富的驱动程序资源,支持各种主流硬件设备和最新硬件技术,甚至可以在没有存储管理单元(MMU)的处理器上运行,这些都进一步促进了Linux在嵌入式系统中的应用。
杨冬芳 2019-12-02 03:07:13 0 浏览量 回答数 0

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我们先通过一个简单的代码来了解该问题。同步问题我们使用一个简单的结构体 Counter,该结构体包含一个值以及一个方法用来改变这个值: 1 struct Counter { 2 int value; 3 4 void increment(){ 5 ++value; 6 } 7}; 然后启动多个线程来修改结构体的值: 1 int main(){ 2 Counter counter; 3 4 std::vector<std::thread> threads; 5 for(int i = 0; i < 5; ++i){ 6 threads.push_back(std::thread([&counter](){ 7 for(int i = 0; i < 100; ++i){ 8 counter.increment(); 9 } 10 })); 11 } 12 13 for(auto& thread : threads){ 14 thread.join(); 15 } 16 17 std::cout << counter.value << std::endl; 18 19 return 0; 20} 我们启动了5个线程来增加计数器的值,每个线程增加了100次,然后在线程结束时打印计数器的值。但我们运行这个程序的时候,我们是希望它会答应500,但事实不是如此,没人能确切知道程序将打印什么结果,下面是在我机器上运行后打印的数据,而且每次都不同: 442 500 477 400 422 487 问题的原因在于改变计数器值并不是一个原子操作,需要经过下面三个操作才能完成一次计数器的增加:首先读取 value 的值然后将 value 值加1将新的值赋值给 value但你使用单线程来运行这个程序的时候当然没有任何问题,因此程序是顺序执行的,但在多线程环境中就有麻烦了,想象下下面这个执行顺序:Thread 1 : 读取 value, 得到 0, 加 1, 因此 value = 1Thread 2 : 读取 value, 得到 0, 加 1, 因此 value = 1Thread 1 : 将 1 赋值给 value,然后返回 1Thread 2 : 将 1 赋值给 value,然后返回 1这种情况我们称之为多线程的交错执行,也就是说多线程可能在同一个时间点执行相同的语句,尽管只有两个线程,交错的现象也很明显。如果你有更多的线程、更多的操作需要执行,那么这个交错是必然发生的。有很多方法来解决线程交错的问题:信号量 Semaphores原子引用 Atomic referencesMonitorsCondition codesCompare and swap在这篇文章中我们将学习如何使用信号量来解决这个问题。信号量也有很多人称之为互斥量(Mutex),同一个时间只允许一个线程获取一个互斥对象的锁,通过 Mutex 的简单属性就可以用来解决交错的问题。使用 Mutex 让计数器程序是线程安全的 在 C++11 线程库中,互斥量包含在 mutex 头文件中,对应的类是 std::mutex,有两个重要的方法 mutex:lock() 和 unlock() ,从名字上可得知是用来锁对象以及释放锁对象。一旦某个互斥量被锁,那么再次调用 lock() 返回堵塞值得该对象被释放。为了让我们刚才的计数器结构体是线程安全的,我们添加一个 set:mutext 成员,并在每个方法中通过 lock()/unlock() 方法来进行保护: struct Counter { std::mutex mutex; int value; Counter() : value(0) {} void increment(){ mutex.lock(); ++value; mutex.unlock(); } }; 然后我们再次测试这个程序,打印的结果就是 500 了,而且每次都一样。异常和锁 现在让我们来看另外一种情况,想象我们的的计数器有一个减操作,并在值为0的时候抛出异常: struct Counter { int value; Counter() : value(0) {} void increment(){ ++value; } void decrement(){ if(value == 0){ throw "Value cannot be less than 0"; } --value; } }; 然后我们不需要修改类来访问这个结构体,我们创建一个封装器: struct ConcurrentCounter { std::mutex mutex; Counter counter; void increment(){ mutex.lock(); counter.increment(); mutex.unlock(); } void decrement(){ mutex.lock(); counter.decrement(); mutex.unlock(); } }; 大部分时候该封装器运行挺好,但是使用 decrement 方法的时候就会有异常发生。这是一个大问题,一旦异常发生后,unlock 方法就没被调用,导致互斥量一直被占用,然后整个程序就一直处于堵塞状态(死锁),为了解决这个问题我们需要用 try/catch 结构来处理异常情况: void decrement(){ mutex.lock(); try { counter.decrement(); } catch (std::string e){ mutex.unlock(); throw e; } mutex.unlock(); } 这个代码并不难,但看起来很丑,如果你一个函数有 10 个退出点,你就必须为每个退出点调用一次 unlock 方法,或许你可能在某个地方忘掉了 unlock ,那么各种悲剧即将发生,悲剧发生将直接导致程序死锁。接下来我们看如何解决这个问题。自动锁管理 当你需要包含整段的代码(在我们这里是一个方法,也可能是一个循环体或者其他的控制结构),有这么一种好的解决方法可以避免忘记释放锁,那就是 std::lock_guard.这个类是一个简单的智能锁管理器,但创建 std::lock_guard 时,会自动调用互斥量对象的 lock() 方法,当 lock_guard 析构时会自动释放锁,请看下面代码: struct ConcurrentSafeCounter { std::mutex mutex; Counter counter; void increment(){ std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex); counter.increment(); } void decrement(){ std::lock_guard<std::mutex> guar(mutex); mutex.unlock(); } };
a123456678 2019-12-02 01:56:44 0 浏览量 回答数 0

问题

Netty实现原理浅析 1、总体结构 2、网络模型 3、 buffer 4、Ch?400报错

Netty实现原理浅析 1、总体结构 2、网络模型 3、 buffer 4、Channel 5、ChannelEvent 6、ChannelPipeline 7、codec framework 8、小结? 400 报错 Netty是JBo...
爱吃鱼的程序员 2020-06-04 11:53:36 3 浏览量 回答数 1

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java飘过,用过JNA,int 和指针都是32位的。SO......######指针里面存的就是一个内存地址,内存地址就可以用一个整数来表示。so……c忘光了######指针是一个地址,而且是32位,和int类型一样,在机器中表现的就是一个“数字”而已######太官方啦,有木有别的解释, return (void* )1 是什么意思,这个1代表什么?内存?######(void ) -1 代表什么意思?  ######(void)-1 表示把-1转换为一个无类型指针,这个指针存储的值就是-1. 看看关于C和指针方面的书,这都是比较基础的######void代表的是void type而不是void value######都是void了怎么还能存-1呢?######哈。首先要明确,机器处理的对象就是数字。当然不同位宽的数字有不同的辅助操作。而核心操作基本上就是加(减),乘,位操作,和取址操作。比较操作其实可以等同为减操作。 除非有硬件除法器,否则是没有除的概念。除法是调用系统库运算的结果。 由于核心操作都一样,所以不同类型,无非是位宽和核心操作前辅助操作的差异而已。 高级语言是为了方便你,帮你约束各个位宽,而落在机器上没有本质差异。 指针类型,无论指向的地址类型是什么 ,都是一个类型,就是“指针”类型。这个和机器的地址宽度有关。有时不和总线地址宽度有关,主要看CPU内部怎么处理了。但对于一个具体平台和OS,指针类型的位宽都是一致的。 需要注意的是,只有int和指针类型的位宽相同时,强制的转换才没有问题。否则还是会报错。int不等于指针类型的位宽。只是碰巧32位如此。###### 引用来自“中山野鬼”的答案 哈。首先要明确,机器处理的对象就是数字。当然不同位宽的数字有不同的辅助操作。而核心操作基本上就是加(减),乘,位操作,和取址操作。比较操作其实可以等同为减操作。 除非有硬件除法器,否则是没有除的概念。除法是调用系统库运算的结果。 由于核心操作都一样,所以不同类型,无非是位宽和核心操作前辅助操作的差异而已。 高级语言是为了方便你,帮你约束各个位宽,而落在机器上没有本质差异。 指针类型,无论指向的地址类型是什么 ,都是一个类型,就是“指针”类型。这个和机器的地址宽度有关。有时不和总线地址宽度有关,主要看CPU内部怎么处理了。但对于一个具体平台和OS,指针类型的位宽都是一致的。 需要注意的是,只有int和指针类型的位宽相同时,强制的转换才没有问题。否则还是会报错。int不等于指针类型的位宽。只是碰巧32位如此。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <unistd.h> #include <string.h> struct stu                            //我自己定义的学生结构 { char name[20]; int age; }; void* thr_fn1(void* arg)                //线程thr_fn1 {    printf("thread 1 exiting\n");     printf("%d\n", ((struct stu*)arg)->age);        //把void* arg准换为结构体的指针,取出age成员    //((char*)arg)[20], ((int*)arg)[5] 用这样也可以读name , age return (void* )1; }     int main(void) 42 { 43 struct stu ones; 44 struct stu* pones = &ones; 45 memcpy(ones.name, "sgc", 4); 46 ones.age =10; 47 48 pthread_t tid; 49 void* tret; 50 pthread_create(&tid, NULL, thr_fn1, (void*)pones);    //创建线程1,传入结构体的指针并转换为void* 51 pthread_join(tid, &tret);                             //等待线程1结束        return 0;   } 我又不懂, void* 的一般用法有哪些,都在什么地方用? ###### 引用来自“gcshang”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 哈。首先要明确,机器处理的对象就是数字。当然不同位宽的数字有不同的辅助操作。而核心操作基本上就是加(减),乘,位操作,和取址操作。比较操作其实可以等同为减操作。 除非有硬件除法器,否则是没有除的概念。除法是调用系统库运算的结果。 由于核心操作都一样,所以不同类型,无非是位宽和核心操作前辅助操作的差异而已。 高级语言是为了方便你,帮你约束各个位宽,而落在机器上没有本质差异。 指针类型,无论指向的地址类型是什么 ,都是一个类型,就是“指针”类型。这个和机器的地址宽度有关。有时不和总线地址宽度有关,主要看CPU内部怎么处理了。但对于一个具体平台和OS,指针类型的位宽都是一致的。 需要注意的是,只有int和指针类型的位宽相同时,强制的转换才没有问题。否则还是会报错。int不等于指针类型的位宽。只是碰巧32位如此。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <unistd.h> #include <string.h> struct stu                            //我自己定义的学生结构 { char name[20]; int age; }; void* thr_fn1(void* arg)                //线程thr_fn1 {    printf("thread 1 exiting\n");     printf("%d\n", ((struct stu*)arg)->age);        //把void* arg准换为结构体的指针,取出age成员    //((char*)arg)[20], ((int*)arg)[5] 用这样也可以读name , age return (void* )1; }     int main(void) 42 { 43 struct stu ones; 44 struct stu* pones = &ones; 45 memcpy(ones.name, "sgc", 4); 46 ones.age =10; 47 48 pthread_t tid; 49 void* tret; 50 pthread_create(&tid, NULL, thr_fn1, (void*)pones);    //创建线程1,传入结构体的指针并转换为void* 51 pthread_join(tid, &tret);                             //等待线程1结束        return 0;   } 我又不懂, void* 的一般用法有哪些,都在什么地方用? void 只要你觉得这个不知道啥类型 你就可以用void ###### 引用来自“小耶果”的答案 (void*)-1 表示把-1转换为一个无类型指针,这个指针存储的值就是-1. 看看关于C和指针方面的书,这都是比较基础的  #include <stdio.h> 02    #include <stdlib.h> 03    #include <pthread.h> 04    #include <unistd.h> 05    #include <string.h> 06      07    struct stu                            //我自己定义的学生结构 08    { 09        char name[20]; 10        int age; 11    }; 12    void* thr_fn1(void* arg)                //线程thr_fn1 13    { 14      15        printf("thread 1 exiting\n"); 16        printf("%d\n", ((struct stu*)arg)->age);        //把void* arg准换为结构体的指针,取出age成员 17      18       //((char*)arg)[20], ((int*)arg)[5]  用这样也可以读name , age 19       return (void* )1; 20      21    } 22        int main(void) 23     { 24         struct stu ones; 25         struct stu* pones = &ones; 26         memcpy(ones.name, "sgc", 4); 27         ones.age =10; 28      29         pthread_t tid; 30         void* tret; 31         pthread_create(&tid, NULL, thr_fn1, (void*)pones);    //创建线程1,传入结构体的指针并转换为void* 32         pthread_join(tid, &tret);                             //等待线程1结束 33     } 你看我把指向结构体的指针pones转换为void*传入到线程thr_fn1的函数中,然后再函数中把void* 的指针转换为 结构体指针,然后访问结构体成员是否有问题?void*的典型用法是怎样的 ?
kun坤 2020-05-29 11:40:27 0 浏览量 回答数 0

问题

编辑器测试

PHP常见面试题50问 1.什么是面向对象? 2.面向对象主要特征是什么? 3.SESSION 与 COOKIE的区别是什么,从协议,产生的原因与作用说明? 4.HTTP 状态中302...
养狐狸的猫 2019-12-01 22:01:10 72 浏览量 回答数 0

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没有简易算法,只有坐着慢慢算,算不死你。。。。。。哈哈哈1.除锈工程定额适用于什么工程。定额适用于金属表面的手工、动力工具、干喷射除锈及化学除锈工程。 手工除锈指操作人员利用钢丝刷、铁砂布、破布等对锈蚀的构件进行除锈处理。动力工具除锈指操作人员利用电动工具、钢丝刷、砂轮片、破布进行除锈处理。喷射除锈指操作人员利用鼓风机、除锈喷砂机、空气压缩机、轴流风机对锈蚀器具进行除锈处理。化学除锈指操作人员利用化学反应原理对锈蚀构件进行除锈处理。 2.哪些除锈已综合考虑在定额内?各种管件、阀件及设备上人孔、管口凸凹部分的除锈已综合考虑在定额内。 3.喷射除锈按Sa2.5级标准确定,当变更级别标准时,其人工、材料和机械应如何计算?喷射除锈按Sa2.5级标准确定。若变更级别标准,如按Sa3级则人工、材料、机械乘以系数1.1,按Sa2级或Sal级则人工、材料、机械乘以系数0.9。 4.手工、动力工具除锈可分为哪几种?区分标准是什么?手工、动力工具除锈分轻、中、重三种,区分标准为: 轻锈:部分氧化皮开始破裂脱落,红锈开始发生。 中锈:部分氧化皮破裂脱落,呈堆粉状,除锈后用肉眼能见到腐蚀小凹点。 重锈:大部分氧化皮脱落,呈片状锈层或凸起的锈斑,除锈后出现麻点或麻坑。 5.喷射除锈标准有哪几级?喷射除锈标准: Sa3级:除净金属表面上油脂、氧化皮、锈蚀产物等一切杂物,呈现均一的金属本色,并有一定的粗糙度。 Sa2.5级:完全除去金属表面的油脂、氧化皮、锈蚀产物等一切杂物,可见阴影条纹、斑痕等残留物不得超过单位面积的5%。 Sa2级:除去金属表面上的油脂、锈皮、松疏氧化皮、浮锈等杂物,允许有紧附的氧化皮。 6.什么是微锈?发生微锈时执行什么定额?定额不包括除微锈(标准:氧化皮完全紧附,仅有少量锈点),发生时执行轻锈定额乘以系数0.2。 7.因施工需要发生的二次除锈,应如何处理?因施工需要发生的二次除锈,应另行计算。 8.各种除锈有何优缺点?各种除锈的优缺点分别为: (1)手工除锈施工方法简单,可以在小构件和复杂外形构件上处理,比较经济,但工作效率低,大面积施工困难,除锈不彻底,氧化皮不易去除。 (2)风动工具除锈工作效率和质量均高于手工除锈,而且施工费用不太高,但劳动条件差,不适用于大面积除锈。 (3)干法喷砂除锈工作效率高,除锈效果好,比较彻底,但劳动条件差,粉尘量大,施工费用较高。 (4)湿法喷涂除锈粉尘少,工作条件比干法喷砂好,但工作效率比干喷砂低,处理后表面容易出现红锈,施工费用较高。 9.如何计算设备、管道除锈、刷油工程量?(1)设备简体、管道表面积计算公式:。 S=πDL (1—1) 式中 π——圆周率; D——设备或管道直径; L——设备筒体高或管道延长米。 (2)计算设备筒体、管道表面积时已包括各种管件、阀门、人孔、管口凹凸部分,不再另外计算。 10.如何计算设备、管道防腐蚀工程量?(I)设备筒体、管道表面积计算公式为: S=πDL (1—2) 式中 π——圆周率,取3.14; D——设备简体、管道直径(m); L——设备筒体、管道高或延长米(m)。 (2)设备上的人孔、管口所占面积不另计算,同时在计算设备表面积时也不扣除。其工程量计算方法见下例。 11.什么是阀们、弯头和法兰。如何计算其防腐蚀工程量。 阀们指在工艺管道上,能够灵活控制管内介质流量的装置,统称阀们或阀件。 弯头是用来改变管道的走向。常用弯头的弯曲角度为90°、45°和180°, 180°弯头也称为U形弯管,也有用特殊角度的,但为数极少。 法兰是工艺管道上起连接作用的一种部件。这种连接形式的应用范围非常广泛,如管道与工艺设备连接,管道上法兰阀门及附件的连接。采用法兰连接既有安装拆卸的灵活性,又有可靠的密封性。 阀门、弯头、法兰表面积计算式如下。 (1)阀门表面积: S=πD×2.5DKN (1-3) 式中 D——直径; K一一系数,取1.05; N——阀门个数。 (2)弯头表面积: S=πD×1.5DK×2π/B×N (1-4) 式中 D——直径; K——系数,取1.05 N——弯头个数; B值取定为:90°弯头.B=4;45°弯头B=8 (3)法兰表面积: S=πD×1.5DKN (1-5) 式中 D——直径; K——系数,取1.05; N——法兰个数。 (4)设备和管道法兰翻边防腐蚀工程量计算式。 S=π(D+A)A (1-6) 式中D——直径; A——法兰翻边宽。 12.如何计算绝热工程的工程量?(1)设备简体或管道绝热、防潮和保护层计算公式: V=π(D+1.033δ)X1.033δL (1-7) S=π(D+2.18δ+0.0082)L (1-8) 式中 V——绝热层体积; S——绝热层面积; D——直径; 1.033、2.1——调整系数; d——绝热层厚度; L——设备筒体或管道长; 0.0082——捆扎线直径或钢带厚。 (2)伴热管道绝热工程量计算式: 1)单管伴热或双管伴热(管径相同,夹角小于900时): D`=D1+D2+(10~20mm) 式中 D`——伴热管道综合值; D1——主管道直径; D2——伴热管道直径; (10~20mm)——主管道与伴热管道之间的间隙。 2) 双管伴热(管径相同,夹角大于90°时): D`=D1+1.5D2+(10~20mm) (1-10) 3) 双管伴热(管径不同,夹角小于90°时): D`=D1+1.5D2+(10~20mm) (1—1) 式中 D`——伴热管道综合值; D1——主管道直径。 将上述D`计算结果分别代人公式(1—7)、(1—8)计算出伴热管道的绝热层、防潮层和保护层工程量。 (3)设备封头绝热、防潮和保护层工程量计算式: V=[(D+1.033δ)/2]2π×1.033δ×1.6N (1-12) S=[(D+2.1δ)/2] 2π×1.6N (1-13) 13.什么是绝热工程?绝热工程是将绝热材料用人工或机械方法捆绑、缠绕或浇注、喷镀在设备、管道、金属结构或其他物体表面上以达到绝热效果的施工全过程。 14.刷油工程和防腐蚀工程中设备、管道,一般金属结构、管廊钢和H型钢分别以什么为计量单位?刷油工程和防腐蚀工程中设备、管道以“m2”为计量单位。一般金属结构和管廊钢结构以“kg”为计量单位;H型钢制结构(包括大于400mm以上的型钢)以“10 m2”为计量单位。 15.如何计算设备、管道内壁防腐蚀工程量?计算设备、管道内壁防腐蚀工程量时,当壁厚大于等于10mm时,按其内径计算;当壁厚小于10mm时,按其外径计算。 16.为什么喷射除锈在变更级别标准时,其人工、材料和机械应乘以相关系数?一般除锈的下一步就是涂层,涂层的基层处理要求与涂料的品种、建筑构件的材料和重要性有关。例如,富锌类涂料对金属基层除锈的要求比较高,带锈底漆可以在不彻底除锈的基层上涂装,湿固化型涂料对基层或环境要求一定的湿度,重要的、高耸的钢结构或处于严重腐蚀条件下的钢结构的基层除锈要求较高等。在确定涂料方案时,应包括对基层处理的要求。实际问题实际分析,尽量减少不必要的浪费,当除锈级别较高时,人工、材料、机械费用为了定量处理乘以一个系数1.1,反之,当除锈级别不够高时,可乘以系数0.9。 17.如何计算人工除锈工程量? 人工除锈时,管道和金属结构应区分锈蚀不同等级;设备区分锈蚀不同等级和直径大小;管道和设备均以“10 m2”为单位计算;金属结构以质量“100kg”为单位计算。 18.如何计算砂轮机除锈工程量?砂轮机除锈,即半机械化除锈。金属面区分锈蚀等级以“10 m2”计算。 19.如何计算喷砂除锈工程量?工程量计算: (1)设备区分直径大小,按内壁,外壁划分子项目,以“10 m2”为单位计算。 (2)管道按内、外壁划分子项目,以“10 m2”为单位计算。 (3)金属结构按其质量,以“100kg”为单位计算。 (4)气柜有分喷石英砂和喷河砂之分,分别按水槽壁板、水槽底板、中罩板、金属结构划分子目,除金属结构按质量以“100kg”为单位计算外,其余均按面积以“10m2”为单位计算。 20.如何计算化学除锈工程量?化学除锈,又称酸洗除锈。金属表面分为一般和特殊两种,分别以10m2为单位计算。 21.钢筋除锈有哪些方法?什么情况下应降级使用或剔除不用?钢筋的表面应洁净。油渍、漆污和用锤敲击时能剥落的浮皮、铁锈等应在使用前清除干净。在焊接前,焊点处的水锈应清除干净。 钢筋的除锈,一般可通过以下两种方法:一是在钢筋冷拉或钢丝调直过程中除锈,对大量钢筋的除锈较为经济省力;二是用机械方法除锈,如采用电动除锈机除锈,对钢筋的局部除锈较为方便。此外,还可采用手工除锈(用钢丝刷、砂盘)、喷砂和酸洗除锈等。 电动除锈机,如图1—3所示。该机的圆盘钢丝刷有成品供应,也可用废钢丝蝇头拆开编成,其直径为20~30cm、厚度为5~ 15cm、转速为1000r/min左右,电动机功率为1.0~1.5kw。为了减少除锈时灰尘飞扬,应装设排尘罩和排尘管道。
游客886 2019-12-02 01:21:41 0 浏览量 回答数 0

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1 js 的基本数据类型? 2 JavaScript 有几种类型的值? 3 什么是堆?什么是栈?它们之间有什么区别和联系? 4 内部属性 [Class] 是什么? 5 介绍 js 有哪些内置对象? 6 undefined 与 undeclared 的区别? 7 null 和 undefined 的区别? 8 如何获取安全的 undefined 值? 9 说几条写 JavaScript 的基本规范? 10 JavaScript 原型,原型链? 有什么特点? 11 js 获取原型的方法? 12 在 js 中不同进制数字的表示方式? 13 js 中整数的安全范围是多少? 14 typeof NaN 的结果是什么? 15 isNaN 和 Number.isNaN 函数的区别? 16 Array 构造函数只有一个参数值时的表现? 17 其他值到字符串的转换规则? 18 其他值到数字值的转换规则? 19 其他值到布尔类型的值的转换规则? 20 {} 和 [] 的 valueOf 和 toString 的结果是什么? 21 什么是假值对象? 22 ~ 操作符的作用? 23 解析字符串中的数字和将字符串强制类型转换为数字的返回结果都是数字,它们之间的区别是什么? 24 + 操作符什么时候用于字符串的拼接? 25 什么情况下会发生布尔值的隐式强制类型转换? 26 || 和 && 操作符的返回值? 27 Symbol 值的强制类型转换? 28 == 操作符的强制类型转换规则? 29 如何将字符串转化为数字,例如 '12.3b'? 30 如何将浮点数点左边的数每三位添加一个逗号,如 12000000.11 转化为『12,000,000.11』? 31 常用正则表达式? 32 生成随机数的各种方法? 33 如何实现数组的随机排序? 34 javascript 创建对象的几种方式? 35 JavaScript 继承的几种实现方式? 36 寄生式组合继承的实现? 37 Javascript 的作用域链? 38 谈谈 This 对象的理解。 39 eval 是做什么的? 40 什么是 DOM 和 BOM? 41 写一个通用的事件侦听器函数。 42 事件是什么?IE 与火狐的事件机制有什么区别? 如何阻止冒泡? 43 三种事件模型是什么? 44 事件委托是什么? 45 ['1', '2', '3'].map(parseInt) 答案是多少? 46 什么是闭包,为什么要用它? 47 javascript 代码中的 'use strict'; 是什么意思 ? 使用它区别是什么? 48 如何判断一个对象是否属于某个类? 49 instanceof 的作用? 50 new 操作符具体干了什么呢?如何实现? 51 Javascript 中,有一个函数,执行时对象查找时,永远不会去查找原型,这个函数是? 52 对于 JSON 的了解? 53 [].forEach.call($$(''),function(a){a.style.outline='1px solid #'+(~~(Math.random()(1<<24))).toString(16)}) 能解释一下这段代码的意思吗? 54 js 延迟加载的方式有哪些? 55 Ajax 是什么? 如何创建一个 Ajax? 56 谈一谈浏览器的缓存机制? 57 Ajax 解决浏览器缓存问题? 58 同步和异步的区别? 59 什么是浏览器的同源政策? 60 如何解决跨域问题? 61 服务器代理转发时,该如何处理 cookie? 62 简单谈一下 cookie ? 63 模块化开发怎么做? 64 js 的几种模块规范? 65 AMD 和 CMD 规范的区别? 66 ES6 模块与 CommonJS 模块、AMD、CMD 的差异。 67 requireJS 的核心原理是什么?(如何动态加载的?如何避免多次加载的?如何 缓存的?) 68 JS 模块加载器的轮子怎么造,也就是如何实现一个模块加载器? 69 ECMAScript6 怎么写 class,为什么会出现 class 这种东西? 70 documen.write 和 innerHTML 的区别? 71 DOM 操作——怎样添加、移除、移动、复制、创建和查找节点? 72 innerHTML 与 outerHTML 的区别? 73 .call() 和 .apply() 的区别? 74 JavaScript 类数组对象的定义? 75 数组和对象有哪些原生方法,列举一下? 76 数组的 fill 方法? 77 [,,,] 的长度? 78 JavaScript 中的作用域与变量声明提升? 79 如何编写高性能的 Javascript ? 80 简单介绍一下 V8 引擎的垃圾回收机制 81 哪些操作会造成内存泄漏? 82 需求:实现一个页面操作不会整页刷新的网站,并且能在浏览器前进、后退时正确响应。给出你的技术实现方案? 83 如何判断当前脚本运行在浏览器还是 node 环境中?(阿里) 84 把 script 标签放在页面的最底部的 body 封闭之前和封闭之后有什么区别?浏览器会如何解析它们? 85 移动端的点击事件的有延迟,时间是多久,为什么会有? 怎么解决这个延时? 86 什么是“前端路由”?什么时候适合使用“前端路由”?“前端路由”有哪些优点和缺点? 87 如何测试前端代码么? 知道 BDD, TDD, Unit Test 么? 知道怎么测试你的前端工程么(mocha, sinon, jasmin, qUnit..)? 88 检测浏览器版本版本有哪些方式? 89 什么是 Polyfill ? 90 使用 JS 实现获取文件扩展名? 91 介绍一下 js 的节流与防抖? 92 Object.is() 与原来的比较操作符 '==='、'==' 的区别? 93 escape,encodeURI,encodeURIComponent 有什么区别? 94 Unicode 和 UTF-8 之间的关系? 95 js 的事件循环是什么? 96 js 中的深浅拷贝实现? 97 手写 call、apply 及 bind 函数 98 函数柯里化的实现 99 99. 为什么 0.1 + 0.2 != 0.3?如何解决这个问题? 100 原码、反码和补码的介绍 101 toPrecision 和 toFixed 和 Math.round 的区别? 102 什么是 XSS 攻击?如何防范 XSS 攻击? 103 什么是 CSP? 104 什么是 CSRF 攻击?如何防范 CSRF 攻击? 105 什么是 Samesite Cookie 属性? 106 什么是点击劫持?如何防范点击劫持? 107 SQL 注入攻击? 108 什么是 MVVM?比之 MVC 有什么区别?什么又是 MVP ? 109 vue 双向数据绑定原理? 110 Object.defineProperty 介绍? 111 使用 Object.defineProperty() 来进行数据劫持有什么缺点? 112 什么是 Virtual DOM?为什么 Virtual DOM 比原生 DOM 快? 113 如何比较两个 DOM 树的差异? 114 什么是 requestAnimationFrame ? 115 谈谈你对 webpack 的看法 116 offsetWidth/offsetHeight,clientWidth/clientHeight 与 scrollWidth/scrollHeight 的区别? 117 谈一谈你理解的函数式编程? 118 异步编程的实现方式? 119 Js 动画与 CSS 动画区别及相应实现 120 get 请求传参长度的误区 121 URL 和 URI 的区别? 122 get 和 post 请求在缓存方面的区别 123 图片的懒加载和预加载 124 mouseover 和 mouseenter 的区别? 125 js 拖拽功能的实现 126 为什么使用 setTimeout 实现 setInterval?怎么模拟? 127 let 和 const 的注意点? 128 什么是 rest 参数? 129 什么是尾调用,使用尾调用有什么好处? 130 Symbol 类型的注意点? 131 Set 和 WeakSet 结构? 132 Map 和 WeakMap 结构? 133 什么是 Proxy ? 134 Reflect 对象创建目的? 135 require 模块引入的查找方式? 136 什么是 Promise 对象,什么是 Promises/A+ 规范? 137 手写一个 Promise 138 如何检测浏览器所支持的最小字体大小? 139 怎么做 JS 代码 Error 统计? 140 单例模式模式是什么? 141 策略模式是什么? 142 代理模式是什么? 143 中介者模式是什么? 144 适配器模式是什么? 145 观察者模式和发布订阅模式有什么不同? 146 Vue 的生命周期是什么? 147 Vue 的各个生命阶段是什么? 148 Vue 组件间的参数传递方式? 149 computed 和 watch 的差异? 150 vue-router 中的导航钩子函数 151 两个router 的区别? 152 vue 常用的修饰符? 153 computed 和 watch 区别? 154 keep-alive 组件有什么作用? 155 vue 中 mixin 和 mixins 区别? 156 开发中常用的几种 Content-Type ? 157 如何封装一个 javascript 的类型判断函数? 158 如何判断一个对象是否为空对象? 159 使用闭包实现每隔一秒打印 1,2,3,4 160 手写一个 jsonp 161 手写一个观察者模式? 162 EventEmitter 实现 163 一道常被人轻视的前端 JS 面试题 164 如何确定页面的可用性时间,什么是 Performance API? 165 js 中的命名规则 166 js 语句末尾分号是否可以省略? 167 Object.assign() 168 Math.ceil 和 Math.floor 169 js for 循环注意点 170 一个列表,假设有 100000 个数据,这个该怎么办? 171 js 中倒计时的纠偏实现? 172 进程间通信的方式? 173 如何查找一篇英文文章中出现频率最高的单词? 174 174道 JavaScript 面试题,合集
剑曼红尘 2020-04-02 14:05:35 0 浏览量 回答数 0

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Java之JVM垃圾回收 内存结构以及垃圾回收算法前言:由于小组技术分享的需要,懂的不是很多所以我就找了这个我自己感兴趣的知识点给大家做个简单的介绍。由于是新人,算不了很懂,只是总结性的讲了些概念性的东西。给大家分享的同时,算是给自己做个笔记吧。作为Java语言的核心之一,JVM垃圾回收帮我们解决了让我们很头疼的垃圾回收问题。我们不需要像VC++一样,作为内存管理的统治者需要我们对我们分配的每一块内存进行回收,否则就会造成内存泄露问题。是不是只要有JVM存在我们就不会出现内存泄露问题,出现内存泄露问题我们又该怎么办,如果我们想提高我们程序的稳定性和其他性能我们能从什么地方下手!!!相信这些问题是我们程序过程中不可逾越的。了解JVM的内存分配及其相应的垃圾回收机制,不仅仅是可以了解底层的JVM运行机制,而且对于程序性能的优化和提升还是很有必要的。一、JVM内存分配区域结构图一从图一可以看出JVM中的内存分配包括PC Register(PC寄存器) JVM栈 堆(Heap) 方法区域(MethodArea)运行时常量池(RuntimeConstant Pool) 本地方法堆栈(NativeMethod Stacks),这几部分区域但是从程序员的角度来看我们只关注JVM Heap和JVM Stack,因为这两部分是直接关系程序运行期间的内存状态,所以我会主要介绍这两部分内存,其他的我只是给出了简单的一些概念性解释:PC Register(Program Counter 寄存器):主要作用是记录当前线程所执行的字节码的行号。方法区域(MethodArea):方法区域存放了所加载的类的信息(名称、修饰符等)、类中的静态变量、类中定义为final类型的常量、类中的Field信息、类中的方法信息,法区域也是全局共享的,它在虚拟机启动时在一定的条件下它也会被GC,当方法区域需要使用的内存超过其允许的大小时,会抛出OutOfMemory的错误信息。运行时常量池(RuntimeConstant Pool):存放的为类中的固定的常量信息、方法和Field的引用信息等,其空间从方法区域中分配。本地方法堆栈(NativeMethod Stacks):JVM采用本地方法堆栈来支持native方法的执行,此区域用于存储每个native方法调用的状态。JVM栈:主要存放一些基本类型的变量和对象的引用变量。JVM堆:用来存放由 new 创建的对象和数组Java 虚拟机的自动垃圾回收器来管理(注意数组也是对象,所以说数组也是存放在JVM堆中)。由于栈中存放的是主要存放一些基本类型的变量和对象的引用变量,所以当过了变量的作用区域或者是当程序运行结束后它所占用的内存会自动的释放掉,所以不用来关心,下面我们主要来说的是堆内存的分配以及回收的算法。二、JVM堆内存介绍工欲善其事,必先利其器。所以了解堆内存的内部结构是很必要的。在Jvm中堆空间划分为三个代:年轻代(Young Generation)、年老代(Old Generation)和永久代(Permanent Generation)。年轻带主要是动态的存储,年轻带主要储存新产生的对象,年老代储存年龄大些的对象,永久带主要是存储的是java的类信息,包括解析得到的方法、属性、字段等。永久带基本不参与垃圾回收。所以说我们说的垃圾回收主要是针对年轻代和年老代。图二年轻代又分成3个部分,一个eden区和两个相同的survior区。刚开始创建的对象都是放置在eden区的。分成这样3个部分,主要是为了生命周期短的对象尽量留在年轻带。当eden区申请不到空间的时候,进行minorGC,把存活的对象拷贝到survior。年老代主要存放生命周期比较长的对象,比如缓存对象。(经过IBM的一个研究机构研究数据表明,基本上80%-98%的对象都会在年轻代的Eden区死掉从而本回收掉,所以说真正进入到老年代的对象很少,这也是为什么MinorGC比MajorGC更加频繁的原因)具体JVM内存垃圾回收过程描述如下 :1、对象在Eden区完成内存分配2、当Eden区满了,再创建对象,会因为申请不到空间,触发minorGC,进行young(eden+1survivor)区的垃圾回收3、minorGC时,Eden不能被回收的对象被放入到空的survivor(Eden肯定会被清空),另一个survivor里不能被GC回收的对象也会被放入这个survivor,始终保证一个survivor是空的4、当做第3步的时候,如果发现survivor满了,则这些对象被copy到old区,或者survivor并没有满,但是有些对象已经足够Old,也被放入Old区 XX:MaxTenuringThreshold5、当Old区被放满的之后,进行fullGC补充: MinorGC:年轻代所进行的垃圾回收,非常频繁,一般回收速度也比较快。 MajorGC:老年代进行的垃圾回收,发生一次MajorGC至少伴随一次MinorGC,一般比MinorGC速度慢十倍以上。 FullGC:整个堆内存进行的垃圾回收,很多时候是MajorGC 以后就是堆内存结构已经大致的垃圾回收过程。三、对象分配原则1.对象优先分配在Eden区,如果Eden区没有足够的空间时,虚拟机执行一次Minor GC。2.大对象直接进入老年代(大对象是指需要大量连续内存空间的对象)。这样做的目的是避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝(新生代采用复制算法收集内存)。3.长期存活的对象进入老年代。虚拟机为每个对象定义了一个年龄计数器,如果对象经过了1次Minor GC那么对象会进入Survivor区,之后每经过一次Minor GC那么对象的年龄加1,知道达到阀值对象进入老年区。4.动态判断对象的年龄。如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代。5.空间分配担保。每次进行Minor GC时,JVM会计算Survivor区移至老年区的对象的平均大小,如果这个值大于老年区的剩余值大小则进行一次Full GC,如果小于检查HandlePromotionFailure设置,如果true则只进行Monitor GC,如果false则进行Full GC。四、垃圾收集器作为JVM中的核心之一垃圾收集器,主要完成的功能包括:(1)发现无用信息对象;(2)回收被无用对象占用的内存空间,使该空间可被程序再次使用。所以说我们在实现垃圾收集器的同时就要实现两个算法一个是发现无用的对象第二就是回收该对象的内存。收集器主要分为引用计数器和跟踪收集器两种,Sun JDK中采用跟踪收集器作为GC实现策略。发现无用对象只要的实现算法包括引用计数法和根搜索算法,引用计数法主要是JVM的早期实现方法,因为引用计数无法解决循环引用的问题,所以现在JVM实现的主要是根搜索算法,引用计数法:堆中的每个对象对应一个引用计数器。当每一次创建一个对象并赋给一个变量时,引用计数器置为1。当对象被赋给任意变量时,引用计数器每次加1当对象出了作用域后(该对象丢弃不再使用),引用计数器减1,一旦引用计数器为0,对象就不可用从而可以被回收。 根搜索算法:通过一系列的名为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。目前的收集器主要有三种:串行收集器:使用单线程处理所有垃圾回收工作,因为无需多线程交互,所以效率比较高并行收集器:对年轻代进行并行垃圾回收,因此可以减少垃圾回收时间。一般在多线程多处理器机器上使用并发收集器:可以保证大部分工作都并发进行(应用不停止),垃圾回收只暂停很少的时间,此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用五、垃圾收集器的回收算法Copying算法:算法:复制采用的方式为从根集合扫描出存活的对象,并将找到的存活对象复制到一块新的完全未使用的空间中。 过程: 此算法把内存空间划为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域。垃圾回收时,遍历当前使用区域,把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象,因此复制成本比较小,同时复制过去以后还能进行相应的内存整理,不过出现“碎片”问题。当然,此算法的缺点也是很明显的,就是需要两倍内存空间。Mark-Sweep算法: 算法:标记-清除采用的方式为从根集合开始扫描,对存活的对象进行标记,标记完毕后,再扫描整个空间中未标记的对象,并进行回收。 过程: 第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象,第二阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除。它停止所有工作,收集器从根开始访问每一个活跃的节点,标记它所访问的每一个节点。走过所有引用后,收集就完成了,然后就对堆进行清除(即对堆中的每一个对象进行检查),所有没有标记的对象都作为垃圾回收并返回空闲列表。Mark-Compact算法: 算法:标记阶段与“Mark-Sweep”算法相同,但在清除阶段有所不同。在回收不存活对象所占用的内存空间后,会将其他所有存活对象都往左端空闲的空间进行移动,并更新引用其对象指针。过程:此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段,第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象,第二阶段遍历整个堆,把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块,按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题,同时也避免了“复制”算法的空间问题。Sun JDK GC策略:新生代算法实现:Copying,Copying,Copying旧生代算发实现:Mark-Sweep-Compact,Mark –Compact,Mark –Sweep!!六、JvisuaVM 工具如果我们想优化自己的程序,那么我们就必须清楚的了解不同代码程序所消耗的性能多少,作为JDK的一部分,这个工具给我们提供了很大的帮助。这个工具可以在JDK的bin目录下找到,功能很强大,可以注意利用
auto_answer 2019-12-02 01:56:35 0 浏览量 回答数 0

问题

【教程免费下载】深入理解计算机系统(英文版第3版)

前言 本书(简称CS:APP)的主要读者是计算机科学家、计算机工程师,以及那些想通过学习计算机系统的内在运作而能够写出更好程序的人。 我们的目的是解释所有计算机系统的本质概念,...
玄学酱 2019-12-01 22:08:27 3332 浏览量 回答数 1

问题

是否存在用于共享列表或地图的一部分的YAML语法?

所以,我知道我可以做这样的事情: sitelist: &sites - www.foo.com - www.bar.com anotherlist: *sites 并且具有sitelist和anoth...
保持可爱mmm 2020-02-08 14:27:42 18 浏览量 回答数 1

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X-Engine是阿里云数据库产品事业部自研的联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)数据库存储引擎。作为自研数据库POLARDB的存储引擎之一,已经广泛应用在阿里集团内部诸多业务系统中,包括交易历史库、钉钉历史库等核心应用,大幅缩减了业务成本,同时也作为双十一大促的关键数据库技术,挺过了数百倍平时流量的冲击。 为什么设计一个新的存储引擎 X-Engine的诞生是为了应对阿里内部业务的挑战,早在2010年,阿里内部就大规模部署了MySQL数据库,但是业务量的逐年爆炸式增长,数据库面临着极大的挑战: 极高的并发事务处理能力(尤其是双十一的流量突发式暴增)。 超大规模的数据存储。 这两个问题虽然可以通过扩展数据库节点的分布式方案解决,但是堆机器不是一个高效的手段,我们更想用技术的手段将数据库性价比提升到极致,实现以少量资源换取性能大幅提高的目的。 传统数据库架构的性能已经被仔细的研究过,数据库领域的泰斗,图灵奖得主Michael Stonebreaker就此写过一篇论文 《OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There》 ,指出传统关系型数据库,仅有不到10%的时间是在做真正有效的数据处理工作,剩下的时间都浪费在其它工作上,例如加锁等待、缓冲管理、日志同步等。 造成这种现象的原因是因为近年来我们所依赖的硬件体系发生了巨大的变化,例如多核(众核)CPU、新的处理器架构(Cache/NUMA)、各种异构计算设备(GPU/FPGA)等,而架构在这些硬件之上的数据库软件却没有太大的改变,例如使用B-Tree索引的固定大小的数据页(Page)、使用ARIES算法的事务处理与数据恢复机制、基于独立锁管理器的并发控制等,这些都是为了慢速磁盘而设计,很难发挥出现有硬件体系应有的性能。 基于以上原因,阿里开发了适合当前硬件体系的存储引擎,即X-Engine。 X-Engine架构 全新架构的X-Engine存储引擎不仅可以无缝对接兼容MySQL(得益于MySQL Pluginable Storage Engine特性),同时X-Engine使用分层存储架构。 因为目标是面向大规模的海量数据存储,提供高并发事务处理能力和降低存储成本,在大部分大数据量场景下,数据被访问的机会是不均等的,访问频繁的热数据实际上占比很少,X-Engine根据数据访问频度的不同将数据划分为多个层次,针对每个层次数据的访问特点,设计对应的存储结构,写入合适的存储设备。 X-Engine使用了LSM-Tree作为分层存储的架构基础,并进行了重新设计: 热数据层和数据更新使用内存存储,通过内存数据库技术(Lock-Free index structure/append only)提高事务处理的性能。 流水线事务处理机制,把事务处理的几个阶段并行起来,极大提升了吞吐。 访问频度低的数据逐渐淘汰或是合并到持久化的存储层次中,并结合多层次的存储设备(NVM/SSD/HDD)进行存储。 对性能影响比较大的Compaction过程做了大量优化: 拆分数据存储粒度,利用数据更新热点较为集中的特征,尽可能的在合并过程中复用数据。 精细化控制LSM的形状,减少I/O和计算代价,有效缓解了合并过程中的空间增大。 同时使用更细粒度的访问控制和缓存机制,优化读的性能。 技术特点 利用FPGA硬件加速Compaction过程,使得系统上限进一步提升。这个技术属首次将硬件加速技术应用到在线事务处理数据库存储引擎中,相关论文 《FPGA-Accelerated Compactions for LSM-based Key Value Store》 已经被2020年的顶级会议FAST'20接收。 通过数据复用技术减少数据合并代价,同时减少缓存淘汰带来的性能抖动。 使用多事务处理队列和流水线处理技术,减少线程上下文切换代价,并计算每个阶段任务量配比,使整个流水线充分流转,极大提升事务处理性能。相对于其他类似架构的存储引擎(例如RocksDB),X-Engine的事务处理性能有10倍以上提升。 X-Engine使用的Copy-on-write技术,避免原地更新数据页,从而对只读数据页面进行编码压缩,相对于传统存储引擎(例如InnoDB),使用X-Engine可以将存储空间降低至10%~50%。 Bloom Filter快速判定数据是否存在,Surf Filter判断范围数据是否存在,Row Cache缓存热点行,加速读取性能。 LSM基本逻辑 LSM的本质是所有写入操作直接以追加的方式写入内存。每次写到一定程度,即冻结为一层(Level),并写入持久化存储。所有写入的行,都以主键(Key)排序好后存放,无论是在内存中,还是持久化存储中。在内存中即为一个排序的内存数据结构(Skiplist、B-Tree、etc),在持久化存储也作为一个只读的全排序持久化存储结构。 普通的存储系统若要支持事务处理,需要加入一个时间维度,为每个事务构造出一个不受并发干扰的独立视域。例如存储引擎会对每个事务定序并赋予一个全局单调递增的事务版本号(SN),每个事务中的记录会存储这个SN以判断独立事务之间的可见性,从而实现事务的隔离机制。 如果LSM存储结构持续写入,不做其他的动作,那么最终会成为如下结构。 这种结构对于写入是非常友好的,只要追加到最新的内存表中即完成,为实现故障恢复,只需记录Redo Log,因为新数据不会覆盖旧版本,追加记录会形成天然的多版本结构。 但是如此累积,冻结的持久化层次越来越多,会对查询会产生不利的影响。例如对同一个key,不同事务提交产生的多版本记录会散落在各个层次中;不同的key也会散落在不同层次中。读操作需要查找各个层并合并才能得到最终结果。 因此LSM引入了Compaction操作解决这个问题,Compaction操作有2种作用: 控制LSM层次形状 一般的LSM形状都是层次越低,数据量越大(倍数关系),目的是为了提升读性能。 通常存储系统的数据访问都有局部性,大量的访问都集中在少部分数据上,这也是缓存系统能有效工作的基本前提。在LSM存储结构中,如果把访问频率高的数据尽可能放在较高的层次上,存放在快速存储设备中(例如NVM、DRAM),而把访问频率低的数据放在较低层次中,存放在廉价慢速存储设备中。这就是X-Engine的冷热分层概念。 合并数据 Compaction操作不断的把相邻层次的数据合并,并写入更低层次。合并的过程实际上是把要合并的相邻两层或多层的数据读出来,按key排序,相同的key如果有多个版本,只保留新的版本(比当前正在执行的活跃事务中最小版本号新),丢掉旧版本数据,然后写入新的层,这个操作非常耗费资源。 合并数据除了考虑冷热分层以外,还需要考虑其他维度,例如数据的更新频率,大量的多版本数据在查询的时候会浪费更多的I/O和CPU,因此需要优先进行合并以减少记录的版本数量。X-Engine综合考虑了各种策略形成自己的Compaction调度机制。 高度优化的LSM X-Engine的memory tables使用了无锁跳表(Locked-free SkipList),并发读写的性能较高。在持久化层如何实现高效,就需要讨论每层的细微结构。 数据组织 X-Engine的每层都划分成固定大小的Extent,存放每个层次中的数据的一个连续片段(Key Range)。为了快速定位Extent,为每层Extents建立了一套索引(Meta Index),所有这些索引,加上所有的memory tables(active/immutable)一起组成了一个元数据树(Metadata Tree),root节点为Metadata Snapshot,这个树结构类似于B-Tree。 X-Engine中除了当前的正在写入的active memory tables以外,其他结构都是只读的,不会被修改。给定某个时间点,例如LSN=1000,上图中的Metadata Snapshot 1引用到的结构即包含了LSN=1000时的所有的数据的快照,因此这个结构被称为Snapshot。 即便是Metadata结构本身,也是一旦生成就不会被修改。所有的读请求都是以Snapshot为入口,这是X-Engine实现Snapshot级别隔离的基础。前文说过随着数据写入,累积数据越多,会执行Compaction操作、冻结memory tables等,这些操作都是用Copy-on-write实现,即每次都将修改产生的结果写入新的Extent,然后生成新的Meta Index结构,最终生成新的Metadata Snapshot。 例如执行一次Compaction操作会生成新的Metadata Snapshot,如下图所示。 可以看到Metadata Snapshot 2相对于Metadata Snapshot 1并没有太多的变化,仅仅修改了发生变更的一些叶子节点和索引节点。 事务处理 得益于LSM的轻量化写机制,写入操作固然是其明显的优势,但是事务处理不只是把更新的数据写入系统那么简单,还要保证ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性),涉及到一整套复杂的流程。X-Engine将整个事务处理过程分为两个阶段: 读写阶段 校验事务的冲突(写写冲突、读写冲突),判断事务是否可以执行、回滚重试或者等锁。如果事务冲突校验通过,则把修改的所有数据写入Transaction Buffer。 提交阶段 写WAL、写内存表,以及提交并返回用户结果,这里面既有I/O操作(写日志、返回消息),也有CPU操作(拷贝日志、写内存表)。 为了提高事务处理吞吐,系统内会有大量事务并发执行,单个I/O操作比较昂贵,大部分存储引擎会倾向于聚集一批事务一起提交,称为Group Commit,能够合并I/O操作。但是一组事务提交的过程中,还是有大量等待过程的,例如写入日志到磁盘过程中,除了等待落盘无所事事。 X-Engine为了进一步提升事务处理的吞吐,使用流水线技术,把提交阶段分为4个独立的更精细的阶段: 拷贝日志到缓冲区(Log Buffer) 日志落盘(Log Flush) 写内存表(Write memory table) 提交返回(Commit) 事务到了提交阶段,可以自由选择执行流水线中任意一个阶段,只要流水线任务的大小划分得当,就能充分并行起来,流水线处于接近满载状态。另外这里利用的是事务处理的线程,而非后台线程,每个线程在执行的时候,选择流水线中的一个阶段执行任务,或者空闲后处理其他请求,没有等待,也无需切换,充分利用了每个线程的能力。 读操作 LSM处理多版本数据的方式是新版本数据记录会追加在老版本数据后面,从物理上看,一条记录不同的版本可能存放在不同的层,在查询的时候需要找到合适的版本(根据事务隔离级别定义的可见性规则),一般查询都是查找最新的数据,总是由最高的层次往低层次找。 对于单条记录的查找而言,一旦找到便可以终止,如果记录在比较高的层次,例如memory tables,很快便可以返回;如果记录已经落入了很低的层次,那就得逐层查找,也许Bloom Filter可以跳过某些层次加快这个旅程,但毕竟还是有很多的I/O操作。X-Engine针对单记录查询引入了Row Cache,在所有持久化的层次的数据之上做了一个缓存,在memory tables中没有命中的单行查询,在Row Cache之中也会被捕获。Row Cache需要保证缓存了所有持久化层次中最新版本的记录,而这个记录是可能发生变化的,例如每次flush将只读的memory tables写入持久化层次时,就需要恰当的更新Row Cache中的缓存记录,这个操作比较微妙,需要精心的设计。 对于范围扫描而言,因为没法确定一个范围的key在哪个层次中有数据,只能扫描所有的层次做合并之后才能返回最终的结果。X-Engine采用了一系列的手段,例如SuRF(SIGMOD'18 best paper)提供range scan filter减少扫描层数、异步I/O与预取。 读操作中最核心的是缓存设计,Row Cache负责单行查询,Block Cache负责Row Cache的漏网之鱼,也用来进行范围扫描。由于LSM的Compaction操作会一次更新大量的Data Block,导致Block Cache中大量数据短时间内失效,导致性能的急剧抖动,因此X-Engine做了很多的优化: 减少Compaction的粒度。 减少Compaction过程中改动的数据。 Compaction过程中针对已有的缓存数据做定点更新。 Compaction Compaction操作是比较重要的,需要把相邻层次交叉的Key Range数据读取合并,然后写到新的位置。这是为前面简单的写入操作付出的代价。X-Engine为优化这个操作重新设计了存储结构。 如前文所述,X-Engine将每一层的数据划分为固定大小的Extent,一个Extent相当于一个小而完整的排序字符串表(SSTable),存储了一个层次中的一个连续片段,连续片段又进一步划分为一个个连续的更小的片段Data Block,相当于传统数据库中的Page,只不过Data Block是只读而且不定长的。 回看并对比Metadata Snapshot 1和Metadata Snapshot 2,可以发现Extent的设计意图。每次修改只需要修改少部分有交叠的数据,以及涉及到的Meta Index节点。两个Metadata Snapshot结构实际上共用了大量的数据结构,这被称为数据复用技术(Data Reuse),而Extent大小正是影响数据复用率的关键,Extent作为一个完整的被复用的物理结构,需要尽可能的小,这样与其他Extent数据交叉点会变少,但又不能非常小,否则需要索引过多,管理成本太大。 X-Engine中Compaction的数据复用是非常彻底的,假设选取两个相邻层次(Level1, Level2)中的交叉的Key Range所涵盖的Extents进行合并,合并算法会逐行进行扫描,只要发现任意的物理结构(包括Data Block和Extent)与其他层中的数据没有交叠,则可以进行复用。只不过Extent的复用可以修改Meta Index,而Data Block的复用只能拷贝,即便如此也可以节省大量的CPU。 一个典型的数据复用在Compaction中的过程可以参考下图。 可以看出数据复用的过程是在逐行迭代的过程中完成的,不过这种精细的数据复用带来另一个副作用,即数据的碎片化,所以在实际操作的过程中也需要根据实际情况进行分析。 数据复用不仅给Compaction操作本身带来好处,降低操作过程中的I/O与CPU消耗,更对系统的综合性能产生一系列的影响。例如c、Compaction过程中数据不用完全重写,大大降低了写入时空间的增大;大部分数据保持原样,数据缓存不会因为数据更新而失效,减少合并过程中因缓存失效带来的读性能抖动。 实际上,优化Compaction的过程只是X-Engine工作的一部分,更重要的是优化Compaction调度的策略,选什么样的Extent、定义compaction任务的粒度、执行的优先级等,都会对整个系统性能产生影响,可惜并不存在什么完美的策略,X-Engine积累了一些经验,定义了很多规则,而探索更合理的调度策略是未来一个重要方向。 适用场景 请参见X-Engine最佳实践。 如何使用X-Engine 请参见使用X-Engine引擎。 后续发展 作为MySQL的存储引擎,持续地提升MySQL系统的兼容能力是一个重要目标,后续会根据需求的迫切程度逐步加强原本取消的一些功能,例如外键,以及对一些数据结构、索引类型的支持。 X-Engine作为存储引擎,核心的价值还在于性价比,持续提升性能降低成本,是一个长期的根本目标,X-Engine还在Compaction调度、缓存管理与优化、数据压缩、事务处理等方向上进行深层次的探索。 X-Engine不仅仅局限为一个单机的数据库存储引擎,未来还将作为自研分布式数据库POLARDB分布式版本的核心,提供企业级数据库服务。
游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-08 13:24:40 0 浏览量 回答数 0

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