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阿里云学生服务器怎么续费啊?

1110289041602186 2019-12-01 20:03:07 4040 浏览量 回答数 14

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深圳节点四川访问怎么样

张全川 2019-12-01 21:59:12 3530 浏览量 回答数 2

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引用来自“patrick=pk”的答案 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 这个需要你去改变一下思路了,因为zTree 使用了延迟加载的技术,并不是所有的 节点都在初始化时立刻生成 DOM 的,如果你的需求特殊,建议你不适用 url +target 的方法,而直接利用 onClick 来进行灵活的控制,这样可就容易多了 ###### 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 ######是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。###### 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 ######@zTree OK,我试试,多谢。

kun坤 2020-05-31 21:46:32 0 浏览量 回答数 0

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引用来自“patrick=pk”的答案 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 这个需要你去改变一下思路了,因为zTree 使用了延迟加载的技术,并不是所有的 节点都在初始化时立刻生成 DOM 的,如果你的需求特殊,建议你不适用 url +target 的方法,而直接利用 onClick 来进行灵活的控制,这样可就容易多了 ###### 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 ######是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。###### 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 ###### @zTree OK,我试试,多谢。

kun坤 2020-06-14 06:29:17 0 浏览量 回答数 0

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引用来自“patrick=pk”的答案 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 这个需要你去改变一下思路了,因为zTree 使用了延迟加载的技术,并不是所有的 节点都在初始化时立刻生成 DOM 的,如果你的需求特殊,建议你不适用 url +target 的方法,而直接利用 onClick 来进行灵活的控制,这样可就容易多了 ###### 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 ######是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。###### 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 ###### @zTree OK,我试试,多谢。

montos 2020-06-02 12:17:35 0 浏览量 回答数 0

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"<div class=""ref""> 引用来自“patrick=pk”的答案 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 这个需要你去改变一下思路了,因为zTree 使用了延迟加载的技术,并不是所有的 节点都在初始化时立刻生成 DOM 的,如果你的需求特殊,建议你不适用 url +target 的方法,而直接利用 onClick 来进行灵活的控制,这样可就容易多了 ###### 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 ######是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。###### 引用来自“zTree”的答案 首先很抱歉,我自己并没有在 dwz 中与 ztree 结合做过测试,但是已经有不少朋友问过类似在 dwz 中使用 ztree 的问题,的确还木有看过你这种问题,之前的大部分是用户不熟悉 dwz 的原因导致。 按照你说的情况,我觉得比较奇怪,如果一级节点已经搞定,按道理应该是可以正常结合工作了。 为何二级节点 的target 就无效了呢??对于一级节点/二级节点来说,zTree 本身并没有什么特殊的不同之处。  建议你用 chrome 的调试工具看看,生成的一级节点和二级节点的target 以及 rel 是否都正确? 再就是跟踪一下代码的执行情况。。。  另外,有几个提示之处:是否你的一级节点是初始化后就直接显示了的? 而二级节点要展开后才会显示? 这样的话,一旦你在init 后利用绑定 DOM 的方法控制弹窗,那么肯定是不会影响二级节点的,因为那时候二级节点的 DOM 还木有生成。 @zTree 是的。我默认是只显示了第一级节点,后面的是在调用addDiyDom方法,利用$("#" + treeNode.tId + "_a").attr("target","ajax");去绑定DOM的。怎么样才能在初始化时,就绑定所有的节点呢。 ###### @zTree OK,我试试,多谢。"

montos 2020-05-31 12:04:55 0 浏览量 回答数 0

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nginx负载均衡ip_hase策略下用户会不会永远锁定到一个节点了??报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-22 14:22:28 0 浏览量 回答数 1

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来做个调查,大家用青岛节点,最低配置,北京的速度怎么样?

k664746558 2019-12-01 21:15:17 5721 浏览量 回答数 4

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[已结贴][美西 节点的 网速  到底怎么回事?

sgf 2019-12-01 21:46:07 2283 浏览量 回答数 3

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你之前的那个问题我看过,但当时我没有回答。既然你又问了一次,那我这次就来说说吧,如果有错误请多多包涵。最重要的一点:分布式是逻辑上的,集群是物理上的。怎么理解这句话?分布式:把一个程序或系统拆分开来,分别跑在不同的计算机上,然后这些部分的结果汇总起来就是整个程序的目标结果时,这种方式就是分布式了。例如分布式存储、分布式计算。集群:按照某种方式将一批计算机以某种“紧密”的方式连接在一起,使得它们可以对外表现的像一个功能更强的计算机一样,那么这种方式就是计算机集群了。比如云计算机房、数据中心机房、超级计算机中心等等,这些地方的计算机都可以看作是一个集群。主从数据库是不是集群?当然不是。主从数据库是一种逻辑结构,和服务器的物理布局无关:你可以用集群搭建,也能用几台独立的计算机搭建,甚至可以在一台计算机上跑几个虚拟机搭建,甚至可以在同一台计算机中通过多进程来搭建。那它是不是分布式的?我的观点是不是。因为主从数据库两者是备份关系,一般不同时工作,只有当一个坏了另一个才会顶上。为什么分布式存储算分布式的,而主从数据库却不算呢?因为分布式存储(例如CDN)各个节点的地位是平等的,而且同时工作。整个CDN中的节点将所有用户的请求分散开来了,所有CDN节点提供的服务构成了该CDN网络所提供服务的总和。比如某个CDN网络在北京、广州、上海和青海共有4个节点,那么全国用户对该CDN网络的请求将分散到这4个节点上去完成,这4个节点所提供的服务合起来就是该CDN网络所提供的服务。而主从数据库则不是这样,假如某一个时间点上有N个数据库请求发到该网站上,那么在同一时间,这N个请求要么全是主数据库处理,要么全是某个从数据库处理,这些主从数据库并没有分散这些请求。再来说说LVS,我的理解是它是一个采用分布式方式实现的集群。从名字里的Virtual也能看出来,它并不是传统的集群,传统意义上的集群是一群物理上紧密联系的计算机系统,通常位于同一个机房中,通过机架和复杂的布线连接。而LVS则更强调的是逻辑上的:这些服务器物理上不需要放在一起,甚至可以间隔任意远(比如一部分在北京一部分在广州),然后通过网络将它们连接起来,连接后的效果与集群一样——在逻辑上,它们是一个真正的集群,具有集群的一切性质。仅仅有一点,那就是效率可能不如真正的物理集群那么高。最后,通过上面LVS的分析可以看出来,分布式和集群是不同的两个概念,而且相互之间并不冲突。你可以用集群来搭载分布式系统,也可以用分布式技术来实现一个集群(比如LVS)。

我的中国 2019-12-02 01:33:58 0 浏览量 回答数 0

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Re最近杭州节点怎么回事儿? 引用第2楼cn0555于2014-07-01 21:05发表的  : 其实这个数值也是正常的。我ping你的IP也就39-40 就算正常,好吧 为什么网速不流畅,打开网页最少要等几秒钟,这是为什么? ping值10上下,很快,很流畅,这是为什么? ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实ping值就是代表网速快与慢,流畅与否 数据证明一切,空口无凭,对不对? 可是阿里云暂时处理不了这些问题,就说ping值不能代表什么?是不是? ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 总得一句话,就是不稳定 阿里云为什么不处理,不解决问题?是不是真是用户多了,导致拥挤? ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 引用第7楼cn0555于2014-07-01 21:19发表的  : 还有一点忘了说了,ping值和自己网络也有一定的关系。可以用ping.chinaz.com看看。 我的网络没问题,我这里是100M光纤 ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实对于我们来说,天天玩网站,就凭点击鼠标的手感就能觉得网速流畅与否 快就是快,慢就是慢,没说的 ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实我的阿里云配置也不算低 单核,2G内存,4M带宽 ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实江苏这里还是有问题的,不稳定 ------------------------- 大家再看看把,ping值16,就非常很快了,昨天接近50就不行一句话,还是阿里云不稳定造成了希望阿里云努力,不然这样下去,会渐渐淘汰的 ------------------------- ------------------------- Re:回 楼主(jiaodian) 的帖子 引用第18楼asky8于2014-07-02 12:08发表的 回 楼主(jiaodian) 的帖子 : 亲 不要太在意这些ping值的 小事情 这是小事情?如果我是免费用阿里云的产品,我无话可说,我只能说一句阿里云的产品不怎么样。 可是我是付费用户,最起码要符合基本的运行参数吧?一会儿流畅一会儿不流畅,给任何人来说不会不问里面的问题? 实话说,阿里云原来俩月确实不错,很流畅,没有任何故障,为什么用着用着就这样呢?阿里云不应该检讨一下?不应该去查一下哪里的问题? ------------------------- Re:回 楼主(jiaodian) 的帖子 引用第20楼寂寞猫于2014-07-02 12:26发表的 回 楼主(jiaodian) 的帖子 : 挺正常的啊 我ping我的也是一样的 比你的还要高点 哪怕ping值是500也没关系 可是ping值数据越高,我站打开越慢,打开网页出现空白,最少要等5-10秒才能打开,这又是如何解释呢? ------------------------- 同时我也通过工单,提交问题给阿里云客服说2小时就能解决问题?真的2小时就能解决问题?

jiaodian 2019-12-01 23:33:05 0 浏览量 回答数 0

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我想用阿里云

mod 2019-12-01 21:47:31 4260 浏览量 回答数 5

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什么是B+树 6月1日【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-01 14:50:52 1 浏览量 回答数 1

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【我与阿里云的故事】从陌生到熟悉写给新用户

大脸猫 2019-12-01 21:09:59 14961 浏览量 回答数 6

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青岛节点的出故障了.阿里云怎么看?

鹏凯科技 2019-12-01 21:40:01 5560 浏览量 回答数 6

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MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

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OSS存储利用内网CDN叠加多台5MECS网宽

betterhomechina 2019-12-01 21:04:17 14039 浏览量 回答数 5

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Re【质疑】RDS有什么好,理论上只会降低访问速度 另外,购买云服务器ECS后为什么不能申请更换节点? 目前阿里云只有2个节点可选(青岛、杭州),本来可选范围就够小的了,购买后还不能更改节点。 比如我是在成都,而成都到青岛和杭州的地理距离差不多,作为普通客户不可能清楚哪条网络线路更适合成都用户。而且被告知购买后就不能更换节点。 当然,阿里云总体体验是非常非常非常好的,只是提出个别不满意的地方。 ------------------------- 回2楼林林林的帖子 我上面已经分析了,用rds会占用ecs的带宽,ecs需要不停地通过网络从rds读取和写入数据。 如果sql在esc本机,仅仅需要本机硬盘读取和写入,就算ecs的io速度再怎么差,本机硬盘读取速度还是比通过网络读取速度快吧。 ------------------------- 回3楼南极的风的帖子 首先,我只放个博客,兴趣爱好而已,不需要什么业务。 其次,发此贴的目的只是想讨论rds是如何提高性能的。 所以,如果你真的明白其中关键就直接解答了,而不是在这里回复些屁话,说什么业务上去就如何如何,关键的是rds如何突破你所谓业务发展受到的技术限制。 ------------------------- 回4楼dns2008的帖子 就算有大量的SQL读写操作,在本地磁盘操作速度也比通过网络连接到RDS的操作速度快吧?

imdupeng 2019-12-02 03:00:21 0 浏览量 回答数 0

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Blink计算引擎 【精品问答集锦】

管理贝贝 2019-12-01 20:28:13 18841 浏览量 回答数 2

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【精品问答】大数据常见技术问题100问

珍宝珠 2020-02-17 13:02:59 19 浏览量 回答数 1

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关于OSS用CDN分流,计费需注意的问题点

熊熊君 2019-12-01 21:36:09 8511 浏览量 回答数 4

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所谓的云数据库,那看它的关键词“云”和“数据库”。 “云”带来的挑战就是资源池化,以及海量的资源的智能化的应用和调度,这是两个最核心的逻辑。做了IaaS(Infrastructure as a Service)以后该资源进行了池化,如果用虚拟化的技术将原来的、割裂的应用资源变成一个很大的池子,怎么样更好的发挥池化资源的优势来做到弹性高可用,我觉得这就是云原生数据库最大的核心价值。所以,像PolarDB它们最核心的设计理念就是存储计算分离,存储计算分离以后,不像传统的数据库存储引擎和计算引擎都bundle在一起的,那在云原生的里面做一个解耦把存储和计算分离,这样可以很好地做到弹性的SQL,而且存储和计算是分开进行弹性收扩容的,最大化利用池化云资源。另外一个就是之前讲到了如何做云原生的管控,像利用K8s这种技术能够做到多元异构的统一管理,同时又用机器学习AI的技术能够尽可能地简化运维的成本,来支持我们资源的调度,这是我觉得云原生数据库最核心的技术和趋势。 “难点”和“痛点”是这个弹性做到弹性高可用里面有很多技术难点。当存储计算分离以后,所有的计算节点都看到的是从逻辑上来讲是一份数据。在写和读的时候还要保证他们看到的数据是一致的,这是一个挑战。还有一个分布式共享存储下存储计算分离以后,用分布式共享存储RDMA,怎么做到高可用?另外一个如果再想水平拓展,光存储阶段分离这里可能做到十几个节点、二十几个节点就差不多了。再往外肯定要将分布式和云原生的技术结合起来。 最后一点就是安全的问题,这里不做展开说明。首先要支持标准的安全协议,比如像BYOK、传输加密,除此之外甚至要考虑在内核处理的时候也要数据全能加密,像我们今天讲到的全加密数据库,还有和区块链的技术相结合。这样我的日志和进库的数据如果用户需要的话,我是可以去验证的,验证它是没有被恶意篡改过的。以上是这些趋势和发展。

问问小秘 2020-05-22 11:52:59 0 浏览量 回答数 0

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回1楼woaj01的帖子 貌似现在都是走外网流量的,因为CDN分发节点应该是全国各地的。 不过好在现在CDN到OSS的回源费用降低到0.25元/GB(除香港区以外),所以杭州区的OSS,还是可以建议用OSS+CDN。 因为CDN回源费用+CDN外网流量 < OSS外网流量费用。 至于小站单独用CDN得看是什么情况。 如果单纯减小带宽压力,缓存网页图片什么的都是不错的选择。 对于大附件下载的网站来说貌似不怎么方便。 ------------------------- 回4楼看见如果的帖子 1. 你用免费产品和付费产品比较没有意义 2. 360CDN有BUG,举例:山东部分铁通用户访问的话,会出现网页空白也不回源访问的问题

熊熊君 2019-12-02 01:42:02 0 浏览量 回答数 0

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MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全提交一个SQL语句,发送 RESTful 请求给HTTP服务器HTTP 服务器做用户认证。认证通过后,请求就会以 Kuafu通信协议方式发送给 Worker。Worker判断该请求作业是否需要启动Fuxi Job。如果不需要,本地执行并返回结果。如果需要,则生成一个 instance, 发送给 Scheduler。Scheduler把instance信息注册到 OTS,将其状态置成 Running。Scheduler 把 instance 添加到 instance 队列。Worker把 Instance ID返回给客户端。倾斜问题则一般是数据本身的问题,常见的数据倾斜是怎么造成的?Shuffle的时候,将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作,如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。触发shuffle的常见算子:distinct、groupBy、join等。要解决数据倾斜的问题,首先要定位数据倾斜发生在什么地方,首先是哪个stage,直接在D2 UI上看就可以,查看数据是否倾斜了logview--odps task--detail--stage--longtail根据stage日志,判断出数据倾斜发生在哪个算子上。根据倾斜发生的阶段,我们又可以把它们分为map倾斜,reduce倾斜,join倾斜通常来说,对于倾斜现象,我们首先查看导致数据倾斜的key的数据分布情况,接下来大概有几种处理方案:1:过滤数据过滤掉某些脏数据,比如说是否可以去掉null,去掉某些条件对应的值2:加大并行度给任务添加处理资源,加大instance的数量,暴力3:对数据进行拆分,分而治之如果大表join小表,我们可以用mapjoin,将小表cache进内存二次分发,加上随机前缀(数据膨胀),拆分数据集为热点+非热点再进一步处理大表join超大表,还可以考虑bloomfilter4:组合使用上述方法,组合使用5:修改业务实在没有进步空间,从业务上过滤数据

萧宇@52 2019-12-01 23:54:35 0 浏览量 回答数 0

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建议考虑下NoSql数据库和Map/Reduce架构(如Hadoop)######放在数据库里面###### 一个用户有上亿条数据? 还是在上亿条里面有所有用户。 ######就是解决大数据在java中的计算,及内存开销问题######分布式集群、搜索引擎和nosql ###### 对于这种上网日志行为的数据。如果把所有用户的数据放到同一个表格同一个数据库里面,说明设计上就有问题。 这种历史数据,完全可以采用分库分表策略(按用户的ID进行分库分表) ######换php######你确定 这样可以?######他说有1一条日志,不是1亿访问量,用个算法处理一下,再分文件存储 [0]###### 应该分层处理以及避免过早优化, 程序该怎么写就怎么写。 数据库自动cache或者加面对开发透明的cache,诸如mc/redis,适当修改逻辑,提高命中率就好。 不过要考虑网络传输成本,或者多几个节点来分流预热数据,尽量减少网络和磁盘开销。Java数据读取:http://edu.51cto.com/course/course_id-3283.html

kun坤 2020-06-06 23:14:47 0 浏览量 回答数 0

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搜索引擎背后的经典数据结构和算法 6月10日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 07:32:11 0 浏览量 回答数 0

问题

应该如何使用阿里云?高级篇

rippletek 2019-12-01 21:14:53 20970 浏览量 回答数 18

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所谓区块链,即为一个个用这样的计算力保障的数据块链条。从第一块开始,每一个区块依照一定规则收集数据,然后将这些数据附上一个值,使得形成的数据块经过类似的单向函数计算后的结果落到一定范围内。通过估算全网的算力以及控制结果范围的大小,来保障符合要求数据块在足够长的时间内才能被找到。这个计算结果会被下一个区块包含,而这样形成的链式数据结构则称为区块链。 每一个小账本被称为区块,每一个不同的区块链协议(产生不同的加密货币)都会规定每一个区块的大小(最初比特币为1M)账本组成区块,区块构成链表,区块的头包含前一块的哈希值,这就是区块链。如此一来,任何人就不能随意修改其中的内容,或者交换顺序。如果你这么做,意味着你需要重新计算所有的特殊数字。 规定,允许世界上的每一个人建造区块。每一个新建区块的人(找到了这个特殊数字 - SHA256值有30个零)都能获得奖励,对于新建区块的这部分人(矿工)来说: 没有发送者信息,不需要签名 每一个新区块都会给整个币种增加新的虚拟(加密)货币 新建区块的过程又被称为"挖矿":需要大量工作量并且可以向整个经济体注入新的货币 挖矿的工作是:接受交易信息,建造区块,把区块广播出去,然后得到新的钱作为奖励 对每个矿工来说,每个区块就像一个小彩票,所有人都在拼命快速猜数字,直到有一个幸运儿找到了一个特殊数字,使得整个区块的哈希值开头有许多个零,就能得到奖励。我记得有一个知乎答主给了一个形象的比喻,区块链就像一个拥有貌美如花女儿(区块)的国王,有很多的青年翘首以盼,而国王的方法是出了一道很难得题目让所有的青年计算(学习改变人生),谁算的快(在计算哈希值过程也可能是运气好)就能抱得美人归 对于想用这个系统来收付款的用户来说,他们不需要收听所有的交易,而只要收听矿工们广播出来的区块,然后更新到自己保存的区块链中就可以了 "区块"也可以想象为一个盒子,区块里放着一些数字货币以及一张小纸条,小纸条上记录了这十分钟内产生的那唯一一笔交易信息, 比如说--"小A转账给了小B100元";当然,这段信息肯定是被加密处理过的,为的就是保证只有小A和小B(通过他们手上的钥匙)才有能力解读里面真正的内容。 这个神奇的区块被创造出来之后,很快被埋在了地底下,至于埋在哪里?没有一个人不知道,需要所有计算机节点一起参与进来掘地三尺后才有可能找到(找到一个有效的工作量证明)。显然,这是一件工作量巨大、成果随机的事件。但是呢,对于计算机节点来说,一旦从地底下挖出这个区块,他将获得区块内价值不菲的数字货币,以及"小A转账给了小B100元"过程中小A所支付的小费。同时,对于这个节点来说,也只有他才有权利真正记录小纸条里的内容,这是一份荣耀,而其他节点相当于只能使用它的复制品,一个已经没有数字货币加持的副本。当然这个神奇的区块还有一些其他很特别的地方, 可以将计算机节点从地底下挖出区块的过程叫做「挖矿」,刚才说了,这是一件工作量巨大、运气成分较多、但收益丰厚的事儿。来自中国上海浦东新区张衡路上的一个节点突然跳出来很兴奋的说:" 我挖到区块了!里面的小纸条都是有效的!奖励归我!" .虽然此刻张衡路节点已经拿到了数字货币,但对于其他计算机节点来说,因为这里面还涉及到其他一些利益瓜葛,他们不会选择默认相信张衡路节点所说的话;基于陌生节点彼此不信任的原则,他们拿过张衡路节点所谓挖到的区块(副本),开始校验区块内的小纸条信息是否真实有效等等。在区块链世界里,节点们正是通过校验小纸条信息的准确性,或间接或直接判断成功挖出区块的节点是否撒谎。(如何定义小纸条信息真实有效,后面会讲解,这里暂不做赘述)。在校验过程中,各个节点们会直接通过下面两个行为表达自己对张衡路节点的认同(准确无误)和态度:停止已经进行了一半甚至80%的挖矿进程;将张衡路节点成功挖出的区块(副本)追加到自己区块链的末尾。你可以稍微有点困惑:停止可能已经执行了80%的挖矿行为,那之前80%的工作不是就白做了嘛?!然后,区块链的末尾又是个什么鬼东西?对于第一个困惑。 我想说,你说的一点没错,但是没办法,现实就是这么残酷,即便工作做了80%,那也得放弃,这80%的工作劳苦几乎可以视为无用功,绝对的伤财劳众。第二个困惑,区块链和区块链的末尾是什么鬼?这里因为事先并没有讲清楚,但是你可以简单想象一下:区块是周期性不断的产生和不断的被挖出来,一个计算机节点可能事先已经执行了N次"从别人手上拿过区块 -> 校验小纸条有效性"的流程,肯定在自己的节点上早已经存放了N个区块,这些区块会按照时间顺序整齐的一字排列成为一个链状。没错,这个链条,就是你一直以来认为的那个区块链。如果你还是不能够理解,没关系,文章后面还会有很多次机会深入研究。 进入到区块内更微观的世界里一探究竟,看看小纸条到底是怎么一回事,它的产生以及它终其一生的使命:发起交易的时候,发起人会收到一张小纸条,他需要将交易记录比如说"盗盗转账给张三40元"写在纸上。说来也神奇,当写完的那一刹那,在小纸条的背面会自动将这段交易记录格式化成至少包含了"输入值"和"输出值"这两个重要字段;"输入值"用于记录数字货币的有效来源,"输出值"记录着数字货币发往的对象。刚刚创建的小纸条立马被标记成为"未确认"的小纸条。从地下成功挖出区块并最终连接到区块链里的小纸条一开始会被标记为"有效". 若这条有效的小纸条作为其他交易的输入值被使用,那么,这个有效的小纸条很快会被标记为"无效".因为各种原因,区块从链上断开、丢弃,曾经这个区块内被标记为"有效"的小纸条会被重新标记为"未确认".区块链里面没有账户余额的概念,你真正拥有的数字资产实际上是一段交易信息;通过简单的加减法运算获知你数字钱包里的余额。上面的1、2、3仅仅作为结论一开始强行灌输给你的知识点,其中有几个描述可能会有点绕,让你觉得云里雾里,只有了解整体区块链你才能更全面认知其中奥妙。 区块容量,比特币从被创建时,或者说源代码中规定了,区块容量是1M.最初设计成1M的原因一方面,防止DOS攻击。另一方面,当年中本聪在创建区块链的时候的容量是32M,但是他通过一个说明为"Clear up"这样毫不起眼的Commit把区块容量改成了1M,为防止区块链体积增长过快,为区块容量这个问题添加了些神秘色彩。1M的容量意味着比特币最大的处理交易数量在约2400(486882区块1034.39的大小很接近了)。

问问小秘 2019-12-02 03:07:11 0 浏览量 回答数 0

问题

阿里云服务器 如何处理网站高并发流量问题?(含教程)

元芳啊 2019-12-01 21:54:35 1511 浏览量 回答数 1

问题

经验分享有关备案的一些小技巧

q43950 2019-12-01 21:35:52 4570 浏览量 回答数 0
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