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文件系统实例列表 单击控制台左侧导航栏的 [backcolor=transparent]文件系统列表 即可进入文件系统实例列表页面,如下图。 您可以在文件系统实例列表上对单个实例进行 [backcolor=...
云栖大讲堂 2019-12-01 22:10:18 1113 浏览量 回答数 0

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存储配额是指一个照片库可用的最大存储空间。智能云相册支持灵活的存储配额设置。本文将详细介绍存储配额的相关概念和常见问题。 存储空间的分类 逻辑上,智能云相册中的照片库有两个存储空间。为了便于理解,我们把它们称为用户空间和回收站空间: 用户空间是指处于active和staging状态的照片所占用的空间, 回收站空间是指处于inactvie状态的照片所占用的空间。 存储空间的配额模式 智能云相册支持两种配额设置方式:共享配额和独立配额: 共享配额(默认为该模式)是指用户空间和回收站空间共享同一存储配额。假设初始设置照片库的配额为5GB,那么用户空间和回收站空间总共的存储占有量不能超过5GB。逻辑删除照片不会增加用户空间的可用大小。这和Windows系统中的回收站空间的模式是一致,只有物理删除照片或者清理回收站才能释放存储空间。 独立配额是指用户空间和回收站空间有独立的存储配额。逻辑删除照片将增加用户可用空间大小,但是会减少回收站的可用空间。如果拿Windows系统做类比,逻辑删除照片相当于是把C盘的文件移动到了D盘,C盘空间将增加,同时D盘空间将减少。 如何开启独立配额模式 通过EditPhotoStore设置DefaultTrashQuota为一个大于0的值即可开启独立配额模式。 设置存储空间的配额 创建PhotoStore时可指定该PhotoStore中照片库默认的存储配额。如果想单独设置某个照片库的配额,可以使用SetQuota进行调整。系统将取二者中较大者为该照片的存储配额。 注:目前不支持设置单个照片库的回收站存储配额,照片库的回收站存储配额与PhotoStore的回收站存储配额一致。
1934890530796658 2020-03-31 13:20:38 0 浏览量 回答数 0

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怎样实现数据存储的管理维护

    如何确保所有数据能够得到可靠备份,及时进行灾难恢复是存储管理软件的核心任务。此外数据存储的管理维护软件还存在以下一些基本功能,诸如改进系统和应用I/O性能及存储管理能力,提高数据和应用系统的...
elinks 2019-12-01 21:14:17 9098 浏览量 回答数 0

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给云监控的建议。

阿里云的服务器有云监控,这是好事,可以给站长们省不少心,值得肯定。不过在使用中,我也发现了一些问题,如下描述: 1. 分类较乱,什么监控项...
donald 2019-12-01 20:58:50 5053 浏览量 回答数 2

问题

给云监控的建议。

阿里云的服务器有云监控,这是好事,可以给站长们省不少心,值得肯定。不过在使用中,我也发现了一些问题,如下描述: 1. 分类较乱,什么监控...
donald 2019-12-01 20:58:50 5691 浏览量 回答数 1

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详细解答可以参考官方帮助文档 在使用负载均衡前,您需要根据您的业务确定负载均衡的监听类型、网络类型等。 规划负载均衡实例的地域 阿里云提供包括华北、华东、华南、亚太东南、亚太东北、欧洲中部、美国东部、美国西部、香港、中东东部在内的不同地域的负载均衡服务。 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务,阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域下的跨机房容灾。此外,您也可以在不同地域创建多个负载均衡实例,通过DNS轮询的方式对外提供服务,从而提高跨地域的可用性。 在选择地域时,请注意: 为了减少延迟并提高下载速度,建议选择离您客户最近的地域。 由于负载均衡不支持跨地域部署,因此应选择与后端ECS实例相同的地域。 选择负载均衡实例的类型(公网或私网) 根据您的业务类型,确定负载均衡的实例类型。负载均衡实例创建后,系统会根据实例类型分配一个公网服务地址或私网服务地址。 公网负载均衡实例仅提供公网IP,可以通过Internet访问负载均衡服务。 如果您要创建公网类型的负载均衡实例,还需根据具体业务特点确定计费方式: 按流量计费:适用于波峰波谷效应明显的业务。 按带宽计费:适用于带宽较为平稳的业务。 私网负载均衡实例仅提供阿里云私网IP,只能通过阿里云内部网络访问该负载均衡服务,无法从Internet访问。私网类型的负载均衡实例不收取费用。 选择监听协议 负载均衡提供四层(TCP协议和UDP协议)和七层(HTTP协议和HTTPS协议)监听。 四层监听将请求直接转发给后端服务器,不会修改标头。客户端请求到达负载均衡监听后,负载均衡服务器会使用监听中配置的后端端口与后端ECS建立TCP连接。 七层监听原理上是反向代理的一种实现。客户端请求到达负载均衡监听后,负载均衡服务器会通过与后端ECS建立TCP连接,即再次通过新TCP连接HTTP协议访问后端,而不是直接转发报文到后端ECS。 由于七层监听比四层监听在底层实现上多了一个Tengine处理环节,因此,七层监听性能没有四层好。此外,客户端端口不足、后端服务器连接过多等场景也可能导致七层服务性能不高,如果您对性能有很高的要求,建议您使用四层监听。 准备后端服务器 您需要在负载均衡实例中添加ECS来处理前端监听转发的请求。在创建负载均衡前,需要创建好ECS实例并部署相关应用。创建ECS时,请注意: ECS实例的地域和可用区 确保ECS实例的地域和负载均衡实例的地域相同。此外,建议您将ECS部署在不同的可用区内,提高本地可用性。 ECS配置 在ECS上部署好应用后,不需要再进行特别的配置。但如果您要配置一个四层监听(TCP协议或UDP协议),并且ECS使用的是Linux系统,确保 net.ipv4.conf文件中的以下三个参数的值为0: net.ipv4.conf.default.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.all.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.eth0.rp_filter = 0 ECS部署 目前负载均衡实例后端可配置的ECS数量没有限制。但是,为了保证对外服务的稳定与高效,建议您根据业务分类或应用服务的模块划分,将提供不同服务或执行不同任务的应用服务器ECS添加到不同的负载均衡实例中。
2019-12-01 23:10:32 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 在使用负载均衡前,您需要根据您的业务确定负载均衡的监听类型、网络类型等。 规划负载均衡实例的地域 阿里云提供包括华北、华东、华南、亚太东南、亚太东北、欧洲中部、美国东部、美国西部、香港、中东东部在内的不同地域的负载均衡服务。 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务,阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域下的跨机房容灾。此外,您也可以在不同地域创建多个负载均衡实例,通过DNS轮询的方式对外提供服务,从而提高跨地域的可用性。 在选择地域时,请注意: 为了减少延迟并提高下载速度,建议选择离您客户最近的地域。 由于负载均衡不支持跨地域部署,因此应选择与后端ECS实例相同的地域。 选择负载均衡实例的类型(公网或私网) 根据您的业务类型,确定负载均衡的实例类型。负载均衡实例创建后,系统会根据实例类型分配一个公网服务地址或私网服务地址。 公网负载均衡实例仅提供公网IP,可以通过Internet访问负载均衡服务。 如果您要创建公网类型的负载均衡实例,还需根据具体业务特点确定计费方式: 按流量计费:适用于波峰波谷效应明显的业务。 按带宽计费:适用于带宽较为平稳的业务。 私网负载均衡实例仅提供阿里云私网IP,只能通过阿里云内部网络访问该负载均衡服务,无法从Internet访问。私网类型的负载均衡实例不收取费用。 选择监听协议 负载均衡提供四层(TCP协议和UDP协议)和七层(HTTP协议和HTTPS协议)监听。 四层监听将请求直接转发给后端服务器,不会修改标头。客户端请求到达负载均衡监听后,负载均衡服务器会使用监听中配置的后端端口与后端ECS建立TCP连接。 七层监听原理上是反向代理的一种实现。客户端请求到达负载均衡监听后,负载均衡服务器会通过与后端ECS建立TCP连接,即再次通过新TCP连接HTTP协议访问后端,而不是直接转发报文到后端ECS。 由于七层监听比四层监听在底层实现上多了一个Tengine处理环节,因此,七层监听性能没有四层好。此外,客户端端口不足、后端服务器连接过多等场景也可能导致七层服务性能不高,如果您对性能有很高的要求,建议您使用四层监听。 准备后端服务器 您需要在负载均衡实例中添加ECS来处理前端监听转发的请求。在创建负载均衡前,需要创建好ECS实例并部署相关应用。创建ECS时,请注意: ECS实例的地域和可用区 确保ECS实例的地域和负载均衡实例的地域相同。此外,建议您将ECS部署在不同的可用区内,提高本地可用性。 ECS配置 在ECS上部署好应用后,不需要再进行特别的配置。但如果您要配置一个四层监听(TCP协议或UDP协议),并且ECS使用的是Linux系统,确保 net.ipv4.conf文件中的以下三个参数的值为0: net.ipv4.conf.default.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.all.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.eth0.rp_filter = 0 ECS部署 目前负载均衡实例后端可配置的ECS数量没有限制。但是,为了保证对外服务的稳定与高效,建议您根据业务分类或应用服务的模块划分,将提供不同服务或执行不同任务的应用服务器ECS添加到不同的负载均衡实例中。
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详细解答可以参考官方帮助文档 在使用负载均衡前,您需要根据您的业务确定负载均衡的监听类型、网络类型等。 规划负载均衡实例的地域 阿里云提供包括华北、华东、华南、亚太东南、亚太东北、欧洲中部、美国东部、美国西部、香港、中东东部在内的不同地域的负载均衡服务。 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务,阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域下的跨机房容灾。此外,您也可以在不同地域创建多个负载均衡实例,通过DNS轮询的方式对外提供服务,从而提高跨地域的可用性。 在选择地域时,请注意: 为了减少延迟并提高下载速度,建议选择离您客户最近的地域。 由于负载均衡不支持跨地域部署,因此应选择与后端ECS实例相同的地域。 选择负载均衡实例的类型(公网或私网) 根据您的业务类型,确定负载均衡的实例类型。负载均衡实例创建后,系统会根据实例类型分配一个公网服务地址或私网服务地址。 公网负载均衡实例仅提供公网IP,可以通过Internet访问负载均衡服务。 如果您要创建公网类型的负载均衡实例,还需根据具体业务特点确定计费方式: 按流量计费:适用于波峰波谷效应明显的业务。 按带宽计费:适用于带宽较为平稳的业务。 私网负载均衡实例仅提供阿里云私网IP,只能通过阿里云内部网络访问该负载均衡服务,无法从Internet访问。私网类型的负载均衡实例不收取费用。 选择监听协议 负载均衡提供四层(TCP协议和UDP协议)和七层(HTTP协议和HTTPS协议)监听。 四层监听将请求直接转发给后端服务器,不会修改标头。客户端请求到达负载均衡监听后,负载均衡服务器会使用监听中配置的后端端口与后端ECS建立TCP连接。 七层监听原理上是反向代理的一种实现。客户端请求到达负载均衡监听后,负载均衡服务器会通过与后端ECS建立TCP连接,即再次通过新TCP连接HTTP协议访问后端,而不是直接转发报文到后端ECS。 由于七层监听比四层监听在底层实现上多了一个Tengine处理环节,因此,七层监听性能没有四层好。此外,客户端端口不足、后端服务器连接过多等场景也可能导致七层服务性能不高,如果您对性能有很高的要求,建议您使用四层监听。 准备后端服务器 您需要在负载均衡实例中添加ECS来处理前端监听转发的请求。在创建负载均衡前,需要创建好ECS实例并部署相关应用。创建ECS时,请注意: ECS实例的地域和可用区 确保ECS实例的地域和负载均衡实例的地域相同。此外,建议您将ECS部署在不同的可用区内,提高本地可用性。 ECS配置 在ECS上部署好应用后,不需要再进行特别的配置。但如果您要配置一个四层监听(TCP协议或UDP协议),并且ECS使用的是Linux系统,确保 net.ipv4.conf文件中的以下三个参数的值为0: net.ipv4.conf.default.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.all.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.eth0.rp_filter = 0 ECS部署 目前负载均衡实例后端可配置的ECS数量没有限制。但是,为了保证对外服务的稳定与高效,建议您根据业务分类或应用服务的模块划分,将提供不同服务或执行不同任务的应用服务器ECS添加到不同的负载均衡实例中。
2019-12-01 23:10:32 0 浏览量 回答数 0

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用负载均衡实现ECS的可用性有哪些?

负载均衡(Server Load Balancer)是将访问流量根据转发策略分发到后端多台云服务器(Elastic Compute Service,简称 ECS)的流量分...
boxti 2019-12-01 21:37:24 1496 浏览量 回答数 0

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本人学习数据结构时看到的不错的总结,共享一下了 文件有一组记录组成,记录有若干数据项组成,唯一标识记录的数据项称关键字; 排序是将文件按关键字的递增(减)顺序排列; 排序文件中有相同的关键字时,若排序后相对次序保持不变的称稳定排序,否则称不稳定排序; 在排序过程中,文件放在内存中处理不涉及数据的内、外存交换的称内部排序,反之称外部排序; 排序算法的基本操作:1)比较关键字的大小;2)改变指向记录的指针或移动记录本身。 评价排序方法的标准:1)执行时间;2)所需辅助空间,辅助空间为O(1)称就地排序;另要注意算法的复杂程度。 若关键字类型没有比较运算符,可事先定义宏或函数表示比较运算。 8.2插入排序 8.2.1直接插入排序 实现过程: void insertsort(seqlist R) { int i, j; for(i=2;i<=n;i++) if(R[i].key< R[i-1].key{ R[0]=R[i];j=i-1; do{R[j+1]=R[j];j--;} while(R[0].key R[j+1]=R[0]; } } 复制代码 算法中引入监视哨R[0]的作用是:1)保存 R[i] 复制代码 的副本;2)简化边界条件,防止循环下标越界。 关键字比较次数最大为(n+2)(n-1)/2;记录移动次数最大为(n+4)(n-1)/2; 算法的最好时间是O(n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的稳定的排序; 8.2.2希尔排序 实现过程:是将直接插入排序的间隔变为d。d的取值要注意:1)最后一次必为1;2)避免d值互为倍数; 关键字比较次数最大为n^1.25;记录移动次数最大为1.6n^1.25; 算法的平均时间是O(n^1.25);是一种就地的不稳定的排序; 8.3交换排序 8.3.1冒泡排序 实现过程:从下到上相邻两个比较,按小在上原则扫描一次,确定最小值,重复n-1次。 关键字比较次数最小为n-1、最大为n(n-1)/2;记录移动次数最小为0,最大为3n(n-1)/2; 算法的最好时间是O(n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的稳定的排序; 8.3.2快速排序 实现过程:将第一个值作为基准,设置i,j指针交替从两头与基准比较,有交换后,交换j,i。i=j时确定基准,并以其为界限将序列分为两段。重复以上步骤。 关键字比较次数最好为nlog2n+nC(1)、最坏为n(n-1)/2; 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(nlog2n);辅助空间为O(log2n);是一种不稳定排序; 8.4选择排序 8.4.1直接选择排序 实现过程:选择序列中最小的插入第一位,在剩余的序列中重复上一步,共重复n-1次。 关键字比较次数为n(n-1)/2;记录移动次数最小为0,最大为3(n-1); 算法的最好时间是O(n^2);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的不稳定的排序; 8.4.2堆排序 实现过程:把序列按层次填入完全二叉树,调整位置使双亲大于或小于孩子,建立初始大根或小根堆,调整树根与最后一个叶子的位置,排除该叶子重新调整位置。 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(nlog2n);平均时间是O(nlog2n);是一种就地的不稳定排序; 8.5归并排序 实现过程:将初始序列分为2个一组,最后单数轮空,对每一组排序后作为一个单元,对2个单元排序,直到结束。 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(nlog2n);平均时间是O(nlog2n);辅助空间为O(n);是一种稳定排序; 8.6分配排序 8.6.1箱排序 实现过程:按关键字的取值范围确定箱子的个数,将序列按关键字放入箱中,输出非空箱的关键字。 在桶内分配和收集,及对各桶进行插入排序的时间为O(n),算法的期望时间是O(n),最坏时间是O(n^2)。 8.6.2基数排序 实现过程:按基数设置箱子,对关键字从低位到高位依次进行箱排序。 算法的最好时间是O(d*n+d*rd);最坏时间是O(d*n+d*rd);平均时间是O(d*n+d*rd);辅助空间O(n+rd);是一种稳定排序; 8.7各种内部排序方法的比较和选择 按平均时间复杂度分为: 1) 平方阶排序:直接插入、直接选择、冒泡排序; 2) 线性对数阶:快速排序、堆排序、归并排序; 3) 指数阶:希尔排序; 4) 线性阶:箱排序、基数排序。 选择合适排序方法的因素:1)待排序的记录数;2)记录的大小;3)关键字的结构和初始状态;4)对稳定性的要求;5)语言工具的条件;6)存储结构;7)时间和辅助空间复杂度。 结论: 1) 若规模较小可采用直接插入或直接选择排序; 2) 若文件初始状态基本有序可采用直接插入、冒泡或随机快速排序; 3) 若规模较大可采用快速排序、堆排序或归并排序; 4) 任何借助于比较的排序,至少需要O(nlog2n)的时间,箱排序和基数排序只适用于有明显结构特征的关键字; 5) 有的语言没有提供指针及递归,使归并、快速、基数排序算法复杂; 6) 记录规模较大时为避免大量移动记录可用链表作为存储结构,如插入、归并、基数排序,但快速、堆排序在链表上难以实现,可提取关键字建立索引表,然后对索引表排序。 附二: 第八章排序 ************************************************************************************* 记录中可用某一项来标识一个记录,则称为关键字项,该数据项的值称为关键字。 排序是使文件中的记录按关键字递增(或递减)次序排列起来。·基本操作:比较关键字大小;改变指向记录的指针或移动记录。 ·存储结构:顺序结构、链表结构、索引结构。 经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,则称这种排序方法是稳定的,否则排序算法是不稳定的。 排序过程中不涉及数据的内、外存交换则称之为"内部排序"(内排序),反之,若存在数据的内外存交换,则称之为外排序。 内部排序方法可分五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 评价排序算法好坏的标准主要有两条:执行时间和所需的辅助空间,另外算法的复杂程序也是要考虑的一个因素。 ************************************************************************************* 插入排序:·直接插入排序: ·逐个向前插入到合适位置。 ·哨兵(监视哨)有两个作用: ·作为临变量存放 R[i] 复制代码 ·是在查找循环中用来监视下标变量j是否越界。 ·直接插入排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O(n^2),比较次数为(n+2)(n-1)/2;移动次数为(n+4)(n-1)/2; ·希尔排序: ·等间隔的数据比较并按要求顺序排列,最后间隔为1。 ·希尔排序是就地的不稳定排序。时间复杂度为O(n^1.25),比较次数为(n^1.25);移动次数为(1.6n^1.25); 交换排序:·冒泡排序:·自下向上确定最轻的一个。·自上向下确定最重的一个。·自下向上确定最轻的一个,后自上向下确定最重的一个。 ·冒泡排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O(n^2),比较次数为n(n-1)/2;移动次数为3n(n-1)/2; ·快速排序:·以第一个元素为参考基准,设定、动两个指针,发生交换后指针交换位置,直到指针重合。重复直到排序完成。 ·快速排序是非就地的不稳定排序。时间复杂度为O(nlog2n),比较次数为n(n-1)/2; 选择排序:·直接选择排序: ·选择最小的放在比较区前。 ·直接选择排序就地的不稳定排序。时间复杂度为O(n^2)。比较次数为n(n-1)/2; ·堆排序 ·建堆:按层次将数据填入完全二叉树,从int(n/2)处向前逐个调整位置。 ·然后将树根与最后一个叶子交换值并断开与树的连接并重建堆,直到全断开。 ·堆排序是就地不稳定的排序,时间复杂度为O(nlog2n),不适宜于记录数较少的文件。。 归并排序: ·先两个一组排序,形成(n+1)/2组,再将两组并一组,直到剩下一组为止。 ·归并排序是非就地稳定排序,时间复杂度是O(nlog2n), 分配排序:·箱排序: ·按关键字的取值范围确定箱子数,按关键字投入箱子,链接所有非空箱。 ·箱排序的平均时间复杂度是线性的O(n). ·基数排序:·从低位到高位依次对关键字进行箱排序。 ·基数排序是非就稳定的排序,时间复杂度是O(d*n+d*rd)。 各种排序方法的比较和选择: ·.待排序的记录数目n;n较大的要用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法; ·记录的大小(规模);记录大最好用链表作为存储结构,而快速排序和堆排序在链表上难于实现; ·关键字的结构及其初始状态; ·对稳定性的要求; ·语言工具的条件; ·存储结构; ·时间和辅助空间复杂度。 排序(sort)或分类 所谓排序,就是要整理文件中的记录,使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。其确切定义如下: 输入:n个记录R1,R2,…,Rn,其相应的关键字分别为K1,K2,…,Kn。 输出:Ril,Ri2,…,Rin,使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。 1.被排序对象--文件 被排序的对象--文件由一组记录组成。 记录则由若干个数据项(或域)组成。其中有一项可用来标识一个记录,称为关键字项。该数据项的值称为关键字(Key)。 注意: 在不易产生混淆时,将关键字项简称为关键字。 2.排序运算的依据--关键字 用来作排序运算依据的关键字,可以是数字类型,也可以是字符类型。 关键字的选取应根据问题的要求而定。 【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。若要惟一地标识一个考生的记录,则必须用"准考证号"作为关键字。若要按照考生的总分数排名次,则需用"总分数"作为关键字。 排序的稳定性 当待排序记录的关键字均不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不唯一。 在待排序的文件中,若存在多个关键字相同的记录,经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,该排序方法是稳定的;若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化,则称这种排序方法是不稳定的。 注意: 排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。即在所有可能的输入实例中,只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求,则该排序算法就是不稳定的。 排序方法的分类 1.按是否涉及数据的内、外存交换分 在排序过程中,若整个文件都是放在内存中处理,排序时不涉及数据的内、外存交换,则称之为内部排序(简称内排序);反之,若排序过程中要进行数据的内、外存交换,则称之为外部排序。 注意: ① 内排序适用于记录个数不很多的小文件 ② 外排序则适用于记录个数太多,不能一次将其全部记录放人内存的大文件。 2.按策略划分内部排序方法 可以分为五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 排序算法分析 1.排序算法的基本操作 大多数排序算法都有两个基本的操作: (1) 比较两个关键字的大小; (2) 改变指向记录的指针或移动记录本身。 注意: 第(2)种基本操作的实现依赖于待排序记录的存储方式。 2.待排文件的常用存储方式 (1) 以顺序表(或直接用向量)作为存储结构 排序过程:对记录本身进行物理重排(即通过关键字之间的比较判定,将记录移到合适的位置) (2) 以链表作为存储结构 排序过程:无须移动记录,仅需修改指针。通常将这类排序称为链表(或链式)排序; (3) 用顺序的方式存储待排序的记录,但同时建立一个辅助表(如包括关键字和指向记录位置的指针组成的索引表) 排序过程:只需对辅助表的表目进行物理重排(即只移动辅助表的表目,而不移动记录本身)。适用于难于在链表上实现,仍需避免排序过程中移动记录的排序方法。 3.排序算法性能评价 (1) 评价排序算法好坏的标准 评价排序算法好坏的标准主要有两条: ① 执行时间和所需的辅助空间 ② 算法本身的复杂程度 (2) 排序算法的空间复杂度 若排序算法所需的辅助空间并不依赖于问题的规模n,即辅助空间是O(1),则称之为就地排序(In-PlaceSou)。 非就地排序一般要求的辅助空间为O(n)。 (3) 排序算法的时间开销 大多数排序算法的时间开销主要是关键字之间的比较和记录的移动。有的排序算法其执行时间不仅依赖于问题的规模,还取决于输入实例中数据的状态。
马铭芳 2019-12-02 01:19:07 0 浏览量 回答数 0

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Android安全开发之通用签名风险

Android安全开发之通用签名风险 作者:伊樵、舟海、呆狐@阿里聚安全    1 通用签名风险简介 1.1 Android应用签名机制 阿里聚安全漏洞扫描器有一...
移动安全 2019-12-01 21:14:31 4210 浏览量 回答数 1

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我们都知道虚拟机的内存划分了多个区域,并不是一张大饼。那么为什么要划分为多块区域呢,直接搞一块区域,所有用到内存的地方都往这块区域里扔不就行了,岂不痛快。是的,如果不进行区域划分,扔的时候确实痛快,可用的时候再去找怎么办呢,这就引入了第一个问题,分类管理,类似于衣柜,系统磁盘等等,为了方便查找,我们会进行分区分类。另外如果不进行分区,内存用尽了怎么办呢?这里就引入了内存划分的第二个原因,就是为了方便内存的回收。如果不分,回收内存需要全部内存扫描,那就慢死了,内存根据不同的使用功能分成不同的区域,那么内存回收也就可以根据每个区域的特定进行回收,比如像栈内存中的栈帧,随着方法的执行栈帧进栈,方法执行完毕就出栈了,而对于像堆内存的回收就需要使用经典的回收算法来进行回收了,所以看起来分类这么麻烦,其实是大有好处的。 提到虚拟机的内存结构,可能首先想起来的就是堆栈。对象分配到堆上,栈上用来分配对象的引用以及一些基本数据类型相关的值。但是·虚拟机的内存结构远比此要复杂的多。除了我们所认识的(还没有认识完全)的堆栈以外,还有程序计数器,本地方法栈和方法区。我们平时所说的栈内存,一般是指的栈内存中的局部变量表。 从图中可以看到有5大内存区域,按照是否被线程所共享可分为两部分,一部分是线程独占区域,包括Java栈,本地方法栈和程序计数器。还有一部分是被线程所共享的,包括方法区和堆。什么是线程共享和线程独占呢,非常好理解,我们知道每一个Java进行都会有多个线程同时运行,那么线程共享区的这片区域就是被所有线程一起使用的,不管有多少个线程,这片空间始终就这一个。而线程的独占区,是每个线程都有这么一份内存空间,每个线程的这片空间都是独有的,有多少个线程就有多少个这么个空间。上图的区域的大小并不代表实际内存区域的大小,实际运行过程中,内存区域的大小也是可以动态调整的。下面来具体说说每一个区域的主要功能。 程序计数器,我们在写代码的过程中,开发工具一般都会给我们标注行号方便查看和阅读代码。那么在程序在运行过程中也有一个类似的行号方便虚拟机的执行,就是程序计数器,在c语言中,我们知道会有一个goto语句,其实就是跳转到了指定的行,这个行号就是程序计数器。存储的就是程序下一条所执行的指令。这部分区域是线程所独享的区域,我们知道线程是一个顺序执行流,每个线程都有自己的执行顺序,如果所有线程共用一个程序计数器,那么程序执行肯定就会出乱子。为了保证每个线程的执行顺序,所以程序计数器是被单个线程所独显的。程序计数器这块内存区域是唯一一个在jvm规范中没有规定内存溢出的。 java虚拟机栈,java虚拟机栈是程序运行的动态区域,每个方法的执行都伴随着栈帧的入栈和出栈。 栈帧也叫过程活动记录,是编译器用来实现过程/函数调用的一种数据结构。栈帧中包括了局部变量表,操作数栈,方法返回地址以及额外的一些附加信息,在编译过程中,局部变量表的大小已经确定,操作数栈深度也已经确定,因此栈帧在运行的过程中需要分配多大的内存是固定的,不受运行时影响。对于没有逃逸的对象也会在栈上分配内存,对象的大小其实在运行时也是确定的,因此即使出现了栈上内存分配,也不会导致栈帧改变大小。 一个线程中,可能调用链会很长,很多方法都同时处于执行状态。对于执行引擎来讲,活动线程中,只有栈顶的栈帧是最有效的,称为当前栈帧,这个栈帧所关联的方法称为当前方法。执行引擎所运行的字节码指令仅对当前栈帧进行操作。Ft5rk58GfiJxcdcCzGeAt8fjkFPkMRdf 局部变量表:我们平时所说的栈内存一般就是指栈内存中的局部变量表。这里主要是存储变量所用。对于基本数据类型直接存储其值,对于引用数据类型则存储其地址。局部变量表的最小存储单位是Slot,每个Slot都能存放一个boolean、byte、char、short、int、float、reference或returnAddress类型的数据。 既然前面提到了数据类型,在此顺便说一下,一个Slot可以存放一个32位以内的数据类型,Java中占用32位以内的数据类型有boolean、byte、char、short、int、float、reference和returnAddress八种类型。前面六种不需要多解释,大家都认识,而后面的reference是对象的引用。虚拟机规范既没有说明它的长度,也没有明确指出这个引用应有怎样的结构,但是一般来说,虚拟机实现至少都应当能从此引用中直接或间接地查找到对象在Java堆中的起始地址索引和方法区中的对象类型数据。而returnAddress是为字节码指令jsr、jsr_w和ret服务的,它指向了一条字节码指令的地址。 对于64位的数据类型,虚拟机会以高位在前的方式为其分配两个连续的Slot空间。Java语言中明确规定的64位的数据类型只有long和double两种(reference类型则可能是32位也可能是64位)。值得一提的是,这里把long和double数据类型读写分割为两次32读写的做法类似。不过,由于局部变量表建立在线程的堆栈上,是线程私有的数据,无论读写两个连续的Slot是否是原子操作,都不会引起数据安全问题。 操作数栈是一个后入先出(Last In First Out, LIFO)栈。同局部变量表一样,操作数栈的最大深度也在编译的时候被写入到字节码文件中,关于字节码文件,后面我会具体的来描述。操作数栈的每一个元素可以是任意的Java数据类型,包括long和double。32位数据类型所占的栈容量为1,64位数据类型所占的栈容量为2。在方法执行的任何时候,操作数栈的深度都不会超过在max_stacks数据项中设定的最大值。 当一个方法刚刚开始执行的时候,这个方法的操作数栈是空的,在方法的执行过程中,会有各种字节码指令向操作数栈中写入和提取内容,也就是入栈出栈操作。例如,在做算术运算的时候是通过操作数栈来进行的,又或者在调用其他方法的时候是通过操作数栈来进行参数传递的。 举个例子,整数加法的字节码指令iadd在运行的时候要求操作数栈中最接近栈顶的两个元素已经存入了两个int型的数值,当执行这个指令时,会将这两个int值和并相加,然后将相加的结果入栈。 操作数栈中元素的数据类型必须与字节码指令的序列严格匹配,在编译程序代码的时候,编译器要严格保证这一点,在类校验阶段的数据流分析中还要再次验证这一点。再以上面的iadd指令为例,这个指令用于整型数加法,它在执行时,最接近栈顶的两个元素的数据类型必须为int型,不能出现一个long和一个float使用iadd命令相加的情况。 本地方法栈 与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定,因此具体的虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机(譬如Sun HotSpot虚拟机)直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样,本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。 方法区经常会被人称之为永久代,但这俩并不是一个概念。首先永久代的概念仅仅在HotSpot虚拟机中存在,不幸的是,在jdk8中,Hotspot去掉了永久代这一说法,使用了Native Memory,也就是Metaspace空间。那么方法区是干嘛的呢?我们可以这么理解,我们要运行Java代码,首先需要编译,然后才能运行。在运行的过程中,我们知道首先需要加载字节码文件。也就是说要把字节码文件加载到内存中。好了,问题就来了,字节码文件放到内存中的什么地方呢,就是方法区中。当然除了编译后的字节码之外,方法区中还会存放常量,静态变量以及及时编译器编译后的代码等数据。 堆,一般来讲堆内存是Java虚拟机中最大的一块内存区域,同方法区一样,是被所有线程所共享的区域。此区域所存在的唯一目的就存放对象的实例(对象实例并不一定全部在堆中创建)。堆内存是垃圾收集器主要光顾的区域,一般来讲根据使用的垃圾收集器的不同,堆中还会划分为一些区域,比如新生代和老年代。新生代还可以再划分为Eden,Survivor等区域。另外为了性能和安全性的角度,在堆中还会为线程划分单独的区域,称之为线程分配缓冲区。更细致的划分是为了让垃圾收集器能够更高效的工作,提高垃圾收集的效率。 如果想要了解更多的关于虚拟机的内容,可以观看录制的<深入理解Java虚拟机>这套视频教程。
zwt9000 2019-12-02 00:21:07 0 浏览量 回答数 0

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【阿里云产品公测】简单日志服务SLS使用评测含教程

评测介绍 被测产品: 简单日志服务SLS评测环境: 阿里云基础ECS x2(1核, 512M, 1M)操作系统: CentOS 6.5 x64日志环境: Nginx(v1.6.2) HTTP服务器访问日志评测人: mr_wid评测时间...
mr_wid 2019-12-01 21:08:11 36639 浏览量 回答数 20

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spring cloud springboot 框架源码 activiti工作流 前后分离

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:57:42 15 浏览量 回答数 0

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spring cloud springboot 框架源码 activiti工作流 前后分离

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游客q6uipubrszn5g 2019-12-01 19:56:47 21 浏览量 回答数 0

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springcloud vue.js 微服务分布式 前后分离 activiti工作流

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:59:33 11 浏览量 回答数 0

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springcloud 项目源码 Activiti6 工作 微服务 分布式 vue.js html

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游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:54:54 22 浏览量 回答数 0

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spring cloud 微服务 分布式 Activiti6 工作流 vue.js html

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游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 21:49:22 8 浏览量 回答数 0

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springcloud vue activiti工作流 前后分离 集成代码生成器 微服务分布式

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客q6uipubrszn5g 2019-12-01 19:55:22 6917 浏览量 回答数 8

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springcloud 项目源码 微服务 分布式 Activiti6 工作流 vue.js html

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游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:52:32 34 浏览量 回答数 0
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