• 关于 字符函数如何玩 的搜索结果

回答

不良的编程习惯TOP1:粘贴复制 在学生时代,我们都知道抄袭是不对的。但在工作中,这方面的规则还很模糊。虽然有些代码块是不能盗用的——不要把专有代码拷贝到你的堆栈中,尤其是这些代码有标记版权信息。这种时候你应该编写自己的版本,老板付你薪水就是要做正事的。 但是当原始创作者想要共享代码时,问题就变得复杂了。这些共享代码也许放到了某个在线编程论坛上,也许它们是带有许可证(BSD,MIT)的开放源代码,允许使用一到三个函数。你使用这些共享代码是没有问题的,而且你上班是为了解决问题,而不是重新发明轮子。 大多数情况下,复制代码的优势非常明显,小心对待的话问题也不大。至少那些从靠谱的来源获得的代码已经被大致“检查“过了。 问题的复杂之处在于,这些共享代码是否存在一些未发现的错误,代码的用途或底层数据是否存在一些特别的假设。也许你的代码混入了空指针,而原始代码从未检查过。如果你能解决这些问题,那么就可以理解为你的老板得到了两位程序员共同努力的成果。这就是某种形式的结对编程,而且用不着什么高大上的办公桌。 不良的编程习惯TOP2:非函数式代码 在过去十年间,函数范式愈加流行。喜欢用嵌套函数调用来构建程序的人们引用了很多研究成果。这些研究表明,与旧式的变量和循环相比,函数式编程代码更安全,错误更少,而且可以随程序员的喜好任意组合在一起。粉丝们十分追捧函数式编程,还会在代码审查和拉取请求中诋毁非函数式方法。关于这种方法的优势,他们的观点其实并没有错。 但有时你需要的仅仅是一卷胶带而已。精心设计并细心计划的代码需要花费很多时间,不仅需要花费时间想象,还需要构建和之后导航的时间。这些都增加了复杂性,并且会花费很多的时间与精力。开发漂亮的函数式代码需要提前做计划,还要确保所有数据都通过正确的途径传递。有时找出并更改变量会简单得多,可能再加个注释说明一下就够了。就算要在注释中为之后的程序员致以冗长而难懂的歉意,也比重新设计整个系统,把它扳回正轨上要省事得多。 不良的编程习惯第 3 位:非标准间距 软件中的大多数空格都不会影响程序的性能。除少数使用间距指示代码块的语言(如 Python)外,大多数空格对程序行为的影响为零。尽管如此,仍然有一些得了强迫症的程序员会数空格,并坚持认为它们很重要。曾有这样一位程序员以最严肃的口吻告诉我的老板,说我正在写“非标准代码”,还说他一眼就看出来了。我的错咯?因为我没在等号的两侧放置空格,违反了 ESLint space-infix-ops 规则[1]。 有时候你只要操心那些更深层的内容就行了,谁管什么空格的位置。也许你担心数据库过载,也许你担心空指针可能会让你的代码崩溃。一套代码中,几乎所有的部分都比空格更重要,就算那些喜欢走形式的标准委员会写出来一大堆规则来限制这些空格或制表符的位置,那又如何呢。 令人欣喜的是,网上可以找到一些很好用的工具来自动重新格式化你的代码,让你的代码遵守所有精心定义的 linting 规则。人类不应该在这种事情上浪费时间和脑细胞。如果这些规则这么重要,我们就应该用工具来解决这些问题。 不良的编程习惯第 4 位:使用 goto 禁止使用 goto 的规则可以追溯到许多结构化编程工具还没有出现的时代。如果程序员想创建一个循环或跳转到另一个例程,则需要键入 goto,后跟一个行号。多年之后,编译器团队开始允许程序员使用字符串标签来代替行号。这在当时被认为是一项热门的新特性。 有的人把这样做法的结果称为“意大利面条式代码”。因为以后没人能读懂你的代码,没人搞得清楚执行路径。成为一团混乱的线程,缠结在一起。Edsger Dijkstra 写过一篇题为“我们认为 goto 声明是有害的”的一篇文章[2],号召大家拒绝使用这个命令。 但是绝对分支并不是问题所在,问题在于它产生的那堆纠缠的结果。一般来说,精心设计的 break 或 return 能提供有关该位置的代码执行情况的非常清晰的陈述。有时,将 goto 添加到一个 case 语句中所生成的东西与联 if-then-else 块的相比,结构更正确的列表理解起来更容易。 也有反例。苹果 SSL 堆栈中的“goto fail”安全漏洞[3]就是一个很好的例子。但是,如果我们谨慎地避免 case 语句和循环中出现的一些问题,我们就可以插入很好用的绝对跳转,使代码读者更容易理解正在发生的事情。有时我们可以放一个 break 或 return,不仅更简洁,而且大家读起来更愉快,除了那些讨厌 goto 的人们。 不良的编程习惯第 5 位:不声明类型 热爱类型化语言的人们有他们的理由。当我们为每个变量的数据类型添加清晰的声明时,我们会编写更好,错误更少的代码。花点时间来阐明类型,就可以帮助编译器在代码开始运行之前标记出愚蠢的错误。这可能会很痛苦,但也会有回报。这是一种编程的笨办法,就是为了避免错误。 时代变了。许多较新的编译器已经足够聪明了,它们可以在查看代码时推断出类型。它们可以在代码中前后移动,最后确认变量应该是 string 或 int,抑或是其他类型。而且,如果推断出来的这些类型没法对齐,则编译器会给出错误标志。它们不需要我们再类型化变量了。 换句话说,我们可以省略一些最简单的声明,然后就能轻松节省一些时间了。代码变得更简洁,代码读者也往往能猜出 for 循环中名为 i 的变量是一个整数。 不良的编程习惯第 6 位:溜溜球代码 程序员喜欢将其称为“yo-yo 代码”。首先,这些值将存储为字符串,然后将它们解析为整数,接下来将它们转换回字符串。这种方法效率极低。你几乎能感受到一大堆额外负载让 CPU 不堪重负的样子。能快速编写代码的聪明程序员会调整自己的代码架构,以最大程度地减少转换。因为他们安排好了计划,他们的代码也能跑得更快。 但不管你信不信,有时溜溜球代码也是有意义的。有的时候,你需要用一个可以在自己的黑匣子里搞定一大堆智能操作的库。有的老板花了很多钱,请好多天才做出来这么一个库。如果这个库需要字符串形式的数据,那么你就得给它字符串,就算你最近刚把数据转换为整数也得再转回去。 当然,你可以重写所有代码以最大程度地减少转换,但这会花费一些时间。有时,代码多运行一分钟、一小时、一天甚至一周也是可以接受的,因为重写代码会花费更多时间。有时候,增加技术债务要比重新建立一笔技术债的成本更低些。 有时这种库里面不是专有代码,而是你很久以前编写的代码。有时,转换一次数据要比重写该库中的所有内容更省事。这种时候你就可以编写悠悠球代码了,不要怕,我们都遇到过这种事情。 不良的编程习惯第7位:编写自己的数据结构 有一条标准规则是,程序员在大二学完数据结构课程后,再也不要编写用于存储数据的代码了。已经有人编写过了我们所需要的所有数据结构,并且他们的代码经过了多年的测试和重新测试。这些结构与语言打包在一起,还可能是免费的。你自己写的代码只会是一堆错误。 但有的时候数据结构库的速度有点缓慢。有时候我们被迫使用的标准结构并不适合我们自己的代码。有时,库会要求我们在使用它的结构之前重新配置数据。有时,这些库带有笨重的保护,还有一些诸如线程锁定之类的特性,而我们的代码并不需要它们。 发生这种情况时就该编写我们自己的数据结构了。有时我们自己的结构会快很多,还可能让我们的代码更整洁,因为我们不需要一大堆额外的代码来重新精确地格式化数据。 不良的编程习惯第 8 位:老式循环 很久以前,创建 C 语言的某人想将所有抽象可能性封装在一个简单的构造中。这个构造开始时要做一些事情,每次循环都要做一些事情,所有事情都完成时还有一些方法来提示我们。当时,这似乎是一种拥有无限可能性的完美语法。 此一时彼一时,如今一些现代评论者只看到了其中的麻烦,发生的事情太多了,所有这些可能性既可能向善也可能作恶。这种构造让阅读和理解代码变得非常困难。他们喜欢更加函数式的的范式,其中没有循环,只有应用到列表的函数,还有映射到某些数据的计算模板。 有时无循环方法更简洁,尤其是当我们只有一个简单的函数和一个数组的时候。但还有些时候,老式的循环要简单得多,因为它可以做更多事情。例如,当你找到第一个匹配项后就立刻停止搜索,这样的代码就简单得多。 此外,要对数据执行多项操作时,映射函数会要求更严格的编码。假设你要对每个数字取绝对值,然后取平方根,最快的方案是先映射第一个函数,然后映射第二个函数,将数据循环两次。 不良的编程习惯第 9 位:在中间打破循环 从有一天开始,一个规则制定小组宣布每个循环都应该有一个“不变项”,就是一个在整个循环中都为真的逻辑语句。当不变量不再为真时,循环就结束了。这是处理复杂循环的好方法,但会带来一些令人抓狂的约束,例如禁止我们在循环中间使用 return 或 break。这条规则是禁止 goto 语句规则的子集。 这个理论很不错,但它通常会导致代码变得更复杂。考虑以下这种简单的情况,其中会扫描一个数组,找出通过测试的一个条目: while (i<a.length){ ... if (test(a[i]) then return a[i]; ... } 喜欢循环不变项的人们宁愿我们添加另一个布尔变量,将其称为 notFound,然后这样用它: while ((notFound) && (i<a.length){ ... if (test(a[i])) then notFound=false; ... } 如果这个布尔名称取得很合适,那就会是一段自我注释得很好的代码。它可以让大家理解起来更容易。但这也增加了复杂性。这还意味着要分配另一个局部变量并阻塞一个寄存器,编译器可能没那么聪明,没法修复这个错误。 有时使用 goto 或 jump 会更简洁。 不良的编程习惯第10位:重载运算符和函数 一些有趣的语言会让你绕一些大弯子,比如说重新定义看起来应该是常量的元素值。拿 Python 来说,至少在 2.7 版及更低版本中,它允许你键入 TRUE=FALSE。这不会引发某种逻辑崩溃,也不会导致宇宙的终结;它只是交换了 TRUE 和 FALSE 的含义。你还可以使用 C 预处理器和其他一些语言来玩这种危险的游戏。还有一些语言允许你重新定义加号之类的运算符。 有时候,在一大段代码中重新定义一个或一些所谓常量,结果效率会更高。有时,老板会希望代码执行完全不同的操作。当然,你可以检查代码,逐一更改对应的部分,也可以干脆重新定义现实来节省时间。别人会觉得你是天才。用不着重写庞大的库,只需翻转一下即可。 这里也许应该划一条底线。无论这种做法多有意思,看起来多聪明,你都不应该在家里做实验。这太危险了——我是认真的。

茶什i 2019-12-30 11:01:01 0 浏览量 回答数 0

回答

关于二十四点游戏的编程思路与基本算法 漫长的假期对于我来说总是枯燥无味的,闲来无聊便和同学玩起童年时经常玩的二十四点牌游戏来。此游戏说来简单,就是利用加减乘除以及括号将给出的四张牌组成一个值为24的表达式。但是其中却不乏一些有趣的题目,这不,我们刚玩了一会儿,便遇到了一个难题——3、6、6、10(其实后来想想,这也不算是个太难的题,只是当时我们的脑筋都没有转弯而已,呵呵)。 问题既然出现了,我们当然要解决。冥思苦想之际,我的脑中掠过一丝念头——何不编个程序来解决这个问题呢。文曲星中不就有这样的程序吗。所以这个想法应该是可行。想到这里我立刻开始思索这个程序的算法,最先想到的自然是穷举法(后来发现我再也想不到更好的方法了,悲哀呀,呵呵),因为在这学期我曾经写过一个小程序——计算有括号的简单表达式。只要我能编程实现四个数加上运算符号所构成的表达式的穷举,不就可以利用这个计算程序来完成这个计算二十四点的程序吗。确定了这个思路之后,我开始想这个问题的细节。 首先穷举的可行性问题。我把表达式如下分成三类—— 1、 无括号的简单表达式。 2、 有一个括号的简单表达式。 3、 有两个括号的较复4、 杂表达式。 穷举的开始我对给出的四个数进行排列,其可能的种数为4*3*2*1=24。我利用一个嵌套函数实现四个数的排列,算法如下: /* ans[] 用来存放各种排列组合的数组 */ /* c[] 存放四张牌的数组 */ /* k[] c[]种四张牌的代号,其中k[I]=I+1。 用它来代替c[]做处理,考虑到c[]中有可能出现相同数的情况 */ /* kans[] 暂存生成的排列组合 */ /* j 嵌套循环的次数 */ int fans(c,k,ans,kans,j) int j,k[],c[];char ans[],kans[]; { int i,p,q,r,h,flag,s[4],t[4][4]; for(p=0,q=0;p<4;p++) { for(r=0,flag=0;r if(k[p]!=kans[r]) flag++; if(flag==j) t[j][q++]=k[p]; } for(s[j]=0;s[j]<4-j;s[j]++) { kans[j]=t[j][s[j>; if(j==3) { for(h=0;h<4;h++) ans[2*h]=c[kans[h]-1]; /* 调整生成的排列组合在最终的表 达式中的位置 */ for(h=0;h<3;h++) symbol(ans,h); /* 在表达式中添加运算符号 */ } else { j++; fans(c,k,ans,kans,j); j--; } } } 正如上面函数中提到的,在完成四张牌的排列之后,在表达式中添加运算符号。由于只有四张牌,所以只要添加三个运算符号就可以了。由于每一个运算符号可重复,所以计算出其可能的种数为4*4*4=64种。仍然利用嵌套函数实现添加运算符号的穷举,算法如下: /* ans[],j同上。sy[]存放四个运算符号。h为表达式形式。*/ int sans(ans,sy,j,h) char ans[],sy[];int j,h; { int i,p,k[3],m,n; char ktans[20]; for(k[j]=0;k[j]<4;k[j]++) { ans[2*j+1]=sy[k[j>; /* 刚才的四个数分别存放在0、2、4、6位 这里的三个运算符号分别存放在1、3、5位*/ if(j==2) { ans[5]=sy[k[j>; /* 此处根据不同的表达式形式再进行相应的处理 */ } else } } 好了,接下来我再考虑不同表达式的处理。刚才我已经将表达式分为三类,是因为添加三个括号对于四张牌来说肯定是重复的。对于第一种,无括号自然不用另行处理;而第二种情况由以下代码可以得出其可能性有六种,其中还有一种是多余的。 for(m=0;m<=4;m+=2) for(n=m+4;n<=8;n+=2) 这个for循环给出了添加一个括号的可能性的种数,其中m、n分别为添加在表达式中的左右括号的位置。我所说的多余的是指m=0,n=8,也就是放在表达式的两端。这真是多此一举,呵呵。最后一种情况是添加两个括号,我分析了一下,发现只可能是这种形式才不会是重复的——(a b)(c d)。为什么不会出现嵌套括号的情况呢。因为如果是嵌套括号,那么外面的括号肯定是包含三个数字的(四个没有必要),也就是说这个括号里面包含了两个运算符号,而这两个运算符号是被另外一个括号隔开的。那么如果这两个运算符号是同一优先级的,则肯定可以通过一些转换去掉括号(你不妨举一些例子来试试),也就是说这一个括号没有必要;如果这两个运算符号不是同一优先级,也必然是这种形式((a+-b)*/c)。而*和/在这几个运算符号中优先级最高,自然就没有必要在它的外面添加括号了。 综上所述,所有可能的表达式的种数为24*64*(1+6+1)=12288种。哈哈,只有一万多种可能性(这其中还有重复),这对于电脑来说可是小case哟。所以,对于穷举的可行性分析和实现也就完成了。 接下来的问题就是如何对有符号的简单表达式进行处理。这是栈的一个著名应用,那么什么是栈呢。栈的概念是从日常生活中货物在货栈种的存取过程抽象出来的,即最后存放入栈的货物(堆在靠出口处)先被提取出去,符合“先进后出,后进先出”的原则。这种结构犹如子弹夹。 在栈中,元素的插入称为压入(push)或入栈,元素的删除称为弹出(pop)或退栈。 栈的基本运算有三种,其中包括入栈运算、退栈运算以及读栈顶元素,这些请参考相关数据结构资料。根据这些基本运算就可以用数组模拟出栈来。 那么作为栈的著名应用,表达式的计算可以有两种方法。 第一种方法—— 首先建立两个栈,操作数栈OVS和运算符栈OPS。其中,操作数栈用来记忆表达式中的操作数,其栈顶指针为topv,初始时为空,即topv=0;运算符栈用来记忆表达式中的运算符,其栈顶指针为topp,初始时,栈中只有一个表达式结束符,即topp=1,且OPS(1)=‘;’。此处的‘;’即表达式结束符。 然后自左至右的扫描待处理的表达式,并假设当前扫描到的符号为W,根据不同的符号W做如下不同的处理: 1、 若W为操作数 2、 则将W压入操作数栈OVS 3、 且继续扫描下一个字符 4、 若W为运算符 5、 则根据运算符的性质做相应的处理: (1)、若运算符为左括号或者运算符的优先级大于运算符栈栈顶的运算符(即OPS(top)),则将运算符W压入运算符栈OPS,并继续扫描下一个字符。 (2)、若运算符W为表达式结束符‘;’且运算符栈栈顶的运算符也为表达式结束符(即OPS(topp)=’;’),则处理过程结束,此时,操作数栈栈顶元素(即OVS(topv))即为表达式的值。 (3)、若运算符W为右括号且运算符栈栈顶的运算符为左括号(即OPS(topp)=’(‘),则将左括号从运算符栈谈出,且继续扫描下一个符号。 (4)、若运算符的右不大于运算符栈栈顶的运算符(即OPS(topp)),则从操作数栈OVS中弹出两个操作数,设先后弹出的操作数为a、b,再从运算符栈OPS中弹出一个运算符,设为+,然后作运算a+b,并将运算结果压入操作数栈OVS。本次的运算符下次将重新考虑。 第二种方法—— 首先对表达式进行线性化,然后将线性表达式转换成机器指令序列以便进行求值。 那么什么是表达式的线性化呢。人们所习惯的表达式的表达方法称为中缀表示。中缀表示的特点是运算符位于运算对象的中间。但这种表示方式,有时必须借助括号才能将运算顺序表达清楚,而且处理也比较复杂。 1929年,波兰逻辑学家Lukasiewicz提出一种不用括号的逻辑符号体系,后来人们称之为波兰表示法(Polish notation)。波兰表达式的特点是运算符位于运算对象的后面,因此称为后缀表示。在对波兰表达式进行运算,严格按照自左至右的顺序进行。下面给出一些表达式及其相应的波兰表达式。 表达式 波兰表达式 A-B AB- (A-B)*C+D AB-C*D+ A*(B+C/D)-E*F ABCD/+*EF*- (B+C)/(A-D) BC+AD-/ OK,所谓表达式的线性化是指将中缀表达的表达式转化为波兰表达式。对于每一个表达式,利用栈可以把表达式变换成波兰表达式,也可以利用栈来计算波兰表达式的值。 至于转换和计算的过程和第一种方法大同小异,这里就不再赘述了。 下面给出转换和计算的具体实现程序—— /* first函数给出各个运算符的优先级,其中=为表达式结束符 */ int first(char c) { int p; switch(c) { case '*': p=2; break; case '/': p=2; break; case '+': p=1; break; case '-': p=1; break; case '(': p=0; break; case '=': p=-1; break; } return(p); } /* 此函数实现中缀到后缀的转换 */ /* M的值宏定义为20 */ /* sp[]为表达式数组 */ int mid_last() { int i=0,j=0; char c,sm[M]; c=s[0]; sm[0]='='; top=0; while(c!='\0') { if(islower(c)) sp[j++]=c; else switch(c) { case '+': case '-': case '*': case '/': while(first(c)<=first(sm[top])) sp[j++]=sm[top--]; sm[++top]=c; break; case '(': sm[++top]=c; break; case ')': while(sm[top]!='(') sp[j++]=sm[top--]; top--; break; default :return(1); } c=s[++i]; } while(top>0) sp[j++]=sm[top--]; sp[j]='\0'; return(0); } /* 由后缀表达式来计算表达式的值 */ int calc() { int i=0,sm[M],tr; char c; c=sp[0]; top=-1; while(c!='\0') { if(islower(c)) sm[++top]=ver[c-'a'];/*在转换过程中用abcd等来代替数, 这样才可以更方便的处理非一位数, ver数组中存放着这些字母所代替的数*/ else switch(c) { case '+': tr=sm[top--]; sm[top]+=tr; break; case '-': tr=sm[top--]; sm[top]-=tr; break; case '*': tr=sm[top--]; sm[top]*=tr; break; case '/': tr=sm[top--];sm[top]/=tr;break; default : return(1); } c=sp[++i]; } if(top>0) return(1); else } 这样这个程序基本上就算解决了,回过头来拿这个程序来算一算文章开始的那个问题。哈哈,算出来了,原来如此简单——(6-3)*10-6=24。 最后我总结了一下这其中容易出错的地方—— 1、 排列的时候由于一个数只能出现一次, 所以必然有一个判断语句。但是用什么来判断,用大小显然不行,因为有可能这四个数中有两个或者以上的数是相同的。我的方法是给每一个数设置一个代号,在排列结束时,通过这个代号找到这个数。 2、在应用嵌套函数时,需仔细分析程序的执行过程,并对个别变量进行适当的调整(如j的值),程序才能正确的执行。 3、在分析括号问题的时候要认真仔细,不要错过任何一个可能的机会,也要尽量使程序变得简单一些。不过我的分析可能也有问题,还请高手指点。 4、在用函数对一个数组进行处理的时候,一定要注意如果这个数组还需要再应用,就必须将它先保存起来,否则会出错,而且是很严重的错误。 5、在处理用户输入的表达式时,由于一个十位数或者更高位数是被分解成各位数存放在数组中,所以需对它们进行处理,将它们转化成实际的整型变量。另外,在转化过程中,用一个字母来代替这个数,并将这个数存在一个数组中,且它在数组中的位置和代替它的这个字母有一定的联系,这样才能取回这个数。 6、由于在穷举过程难免会出现计算过程中有除以0的计算,所以我们必须对calc函数种对于除的运算加以处理,否则程序会因为出错而退出(Divide by 0)。 7、最后一个问题,本程序尚未解决。对于一些比较著名的题目,本程序无法解答。比如说5、5、5、1或者8、8、3、3。这是由于这些题目在计算的过程用到了小数,而本程序并没有考虑到小数。

知与谁同 2019-12-02 01:22:19 0 浏览量 回答数 0

问题

【iOS学习全家桶】190道iOS热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:23 5197 浏览量 回答数 1

海外云虚拟主机包年25元/月起

海外独享虚拟主机全面上线,助力构建海外网站,提升公司国际形象;全球有效覆盖,超高性价比;建站入门首选,助力出口,适合跨境贸易企业。

回答

1,架构师是什么?要想往架构师的方向发展首先要知道架构师是什么?架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展,为目标客户提供更为全面的需求清单。架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。说的详细一些,架构师就是确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。2,架构师的任务架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写,而是从事更高层次的开发构架工作。他必须对开发技术非常了解,并且需要有良好的组织管理能力。可以这样说,一个架构师工作的好坏决定了整个软件开发项目的成败。在成为Java架构师之前,应当先成为Java工程师。熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……Java反射技术,写框架必备的技术,遇到有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是"直接内存"的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话,越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。如果你立志做架构,首先打好基础,从最底层开始。然后发展到各种技术和语言,什么都要懂两点,要全面且不肤浅。为什么不是懂一点?你要看得透彻,必须尽量深入一些。别人懂一点,你要做架构师,必须再多懂一点。比如你发现golang很流行,别人可能写一个helloworld就说自己玩过golang,但你至少要尝试写一个完整的应用。不肯下苦功,如何高人一头?另外你要非常深入地了解至少一门语言,如果你的目标是java,就学到极致,作为敲门砖,先吃饱了才能谈理想。3,架构师都是从码农过来的而Java学到极致势必涉及到设计模式,算法和数据结构,多线程,文件及网络IO,数据库及ORM,不一而足。这些概念放之一切语言都适用。先精一门,为全面且不肤浅打基础。另外就是向有经验的架构师学习,和小伙伴们讨论辩论争论。其实最重要的能力就是不断学习。在思考新的技术是否能更好地解决你们遇到的问题之前,你首先得知道并了解新的技术。架构师都是从码农过来的,媳妇熬成婆。千万不要成为不写代码的架构师,有些公司专门产不写技术的架构师。所谓架构师,只是功底深厚的程序员而已。个人认为应该扎扎实实学习基础知识,学习各种规范,架构,需要广泛的知识面,懂的东西越多视野越开阔,设计的东西当然会越好越全面。成为架构师需要时间的积累的,不但要知其然还要知其所以然。平时的一点一滴你感觉不到特别用处,但某天你会发现所有东西都没有白学的。4,架构师知识体系下面是我总结多年经验开发的架构师知识体系一、分布式架构架构分布式的英文( Distributed computing 分布式计算技术)的应用和工具,成熟目前的技术包括 J2EE,CORBA 和 .NET(DCOM),这些技术牵扯的内容非常广,相关的书籍也非常多。本文不介绍这些技术的内容,也没有涉及这些技术的细节,只是从各种分布式系统平台产生的背景和在软件开发中应用的情况来探讨它们的主要异同。分布式系统是一个古老而宽泛的话题,而近几年因为“大数据”概念的兴起,又焕发出了新的青春与活力。除此之外,分布式系统也是一门理论模型与工程技法。并重的学科内容相比于机器学习这样的研究方向,学习分布式系统的同学往往会感觉:“入门容易,深入难”的确,学习分布式系统几乎不需要太多数学知识。分布式系统是一个复杂且宽泛的研究领域,学习一两门在线课程,看一两本书可能都是不能完全覆盖其所有内容的。总的来说,分布式系统要做的任务就是把多台机器有机的组合,连接起来,让其协同完成一件任务,可以是计算任务,也可以是存储任务。如果一定要给近些年的分布式系统研究做一个分类的话,我个人认为大概可以包括三大部分:分布式存储系统分布式计算系统分布式管理系统二、微服务当前微服务很热,大家都号称在使用微服务架构,但究竟什么是微服务架构?微服务架构是不是发展趋势?对于这些问题,我们都缺乏清楚的认识。为解决单体架构下的各种问题,微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大,难以驯服的怪兽,还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦,降低复杂性。微服务强调将功能合理拆解,尽可能保证每个服务的功能单一,按照单一责任原则(Single Responsibility Principle)明确角色。将各个服务做轻,从而做到灵活,可复用,亦可根据各个服务自身资源需求,单独布署,单独作横向扩展。微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多 SOLID 原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等级协议。定义:围绕业务领域组件来创建应用,这些应用可独立地进行开发,管理和迭代在分散的组件中使用云架构和平台式部署,管理和服务功能,使产品交付变得更加简单。本质:用一些功能比较明确,业务比较精练的服务去解决更大,更实际的问题。三、源码分析从字面意义上来讲,源文件的英文指一个文件,指源代码的集合。源代码则是一组具有特定意义的可以实现特定功能的字符(程序开发代码)。源码分析是一种临界知识,掌握了这种临界知识,能不变应万变,源码分析对于很多人来说很枯燥,生涩难懂。源码阅读,我觉得最核心有三点:技术基础+强烈的求知欲+耐心。我认为是阅读源码的最核心驱动力我见到绝大多数程序员,对学习的态度,基本上就是这几个层次(很偏激哦):1,只关注项目本身,不懂就百度一下。2,除了做好项目,还会阅读和项目有关的技术书籍,看维基百科。3,除了阅读和项目相关的书外,还会阅读IT行业的书,比如学的Java的时,还会去了解函数语言,如LISP。4,找一些开源项目看看,大量试用第三方框架,还会写写演示。5,阅读基础框架,J2EE 规范,调试服务器内核。大多数程序都是第1种,到第5种不光需要浓厚的兴趣,还需要勇气:?我能读懂吗其实,你能够读懂的耐心,真的很重要。因为你极少看到阅读源码的指导性文章或书籍,也没有人要求或建议你读。你读的过程中经常会卡住,而一卡主可能就陷进了迷宫这时,你需要做的,可能是暂时中断一下,再从外围看看它:如API结构,框架的设计图。四、工具使用工欲善其事必先利其器,工具对 Java 的的程序员的重要性不言而喻现在有很多库,实用工具和程序任的 Java 的开发人员选择。下图列出的工具都是程序员必不可少的工具五、性能优化不管是应付前端面试还是改进产品体验,性能优化都是躲不开的话题。优化的目的是让用户有“快”的感受,那如何让用户感受到快呢?加载速度真的很快,用户打开输入网址按下回车立即看到了页面加载速度并没有变快,但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素,包括垃圾收集,虚拟机和底层操作系统(OS)设置。有多个工具可供开发人员进行分析和优化时使用,你可以通过阅读爪哇工具的源代码优化和分析来学习和使用它们。必须要明白的是,没有两个应用程序可以使用相同的优化方式,也没有完美的优化的 Java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。想要达到真正最高的性能优化,你作为一个 Java 的开发人员,需要对 Java 的虚拟机(JVM)和底层操作系统有正确的理解。性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。性能问题永远是永恒的主题之一,而优化则更需要技巧。Java程序员如何学习才能快速入门并精通呢?当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套阿里架构师传授的一套教学资源。帮助大家在成为架构师的道路上披荆斩棘。这套视频课程详细讲解了(Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构)等这些成为架构师必备的内容!而且还把框架需要用到的各种程序进行了打包,根据基础视频可以让你轻松搭建分布式框架环境,像在企业生产环境一样进行学习和实践。

auto_answer 2019-12-02 01:51:27 0 浏览量 回答数 0

回答

怎么einsum办? 假设我们有两个多维数组,A和B。现在假设我们要... 乘 A用B一种特殊的方式来创造新的产品阵列; 然后也许 沿特定轴求和该新数组;然后也许 以特定顺序转置新数组的轴。 有一个很好的机会,einsum可以帮助我们做到这一点更快,内存更是有效的NumPy的功能组合,喜欢multiply,sum和transpose允许。 einsum工作如何? 这是一个简单(但并非完全无关紧要)的示例。取以下两个数组: A = np.array([0, 1, 2]) B = np.array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) 我们将逐个元素相乘A,B然后沿着新数组的行求和。在“普通” NumPy中,我们将编写: (A[:, np.newaxis] * B).sum(axis=1) array([ 0, 22, 76]) 因此,这里的索引操作A将两个数组的第一个轴对齐,以便可以广播乘法。然后将乘积数组中的行相加以返回答案。 现在,如果我们想使用它einsum,我们可以这样写: np.einsum('i,ij->i', A, B) array([ 0, 22, 76]) 该签名字符串'i,ij->i'是这里的关键,需要解释的一点。您可以将其分为两半。在左侧(的左侧->),我们标记了两个输入数组。在的右侧->,我们标记了要结束的数组。 接下来是什么: A有一个轴;我们已经标记了它i。并且B有两个轴;我们将轴0标记为i,将轴1 标记为j。 通过在两个输入数组中重复标签i,我们告诉我们einsum这两个轴应该相乘。换句话说,就像A数组B一样,我们将array 与array 的每一列相乘A[:, np.newaxis] * B。 注意,j在我们期望的输出中,它没有显示为标签;我们刚刚使用过i(我们想以一维数组结尾)。通过省略标签,我们告诉einsum来总结沿着这条轴线。换句话说,我们就像对行进行求和.sum(axis=1)。 基本上,这是您需要了解的所有信息einsum。玩一会会有所帮助;如果我们将两个标签都留在输出中,则会'i,ij->ij'返回2D产品数组(与相同A[:, np.newaxis] * B)。如果我们说没有输出标签,'i,ij->我们将返回一个数字(与相同(A[:, np.newaxis] * B).sum())。 einsum但是,最重要的是,它不会首先构建临时的产品阵列;它只是对产品进行累加。这样可以节省大量内存。 一个更大的例子 为了解释点积,这里有两个新数组: A = array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [5, 5, 5]]) B = array([[0, 1, 0], [1, 1, 0], [1, 1, 1]]) 我们将使用计算点积np.einsum('ij,jk->ik', A, B)。这是一张图片,显示了从函数获得的A和B和输出数组的标签: 在此处输入图片说明 您会看到j重复的标签-这意味着我们会将的行A与的列相乘B。此外,j输出中不包含标签-我们对这些产品求和。标签i和k被保留用于输出,因此我们得到一个2D数组。 这一结果与其中标签阵列比较可能是更加明显j的不求和。在下面的左侧,您可以看到写入产生的3D数组np.einsum('ij,jk->ijk', A, B)(即,我们保留了label j): 在此处输入图片说明 求和轴j给出了预期的点积,如右图所示。 一些练习 为了获得更多的感觉einsum,使用下标符号实现熟悉的NumPy数组操作可能会很有用。任何涉及乘法和求和轴组合的内容都可以使用编写 einsum。 令A和B为两个具有相同长度的一维数组。例如A = np.arange(10)和B = np.arange(5, 15)。 的总和A可以写成: np.einsum('i->', A) 可以将按元素相乘A * B编写为: np.einsum('i,i->i', A, B) 内积或点积np.inner(A, B)或np.dot(A, B)可以写成: np.einsum('i,i->', A, B) # or just use 'i,i' 外部乘积np.outer(A, B)可以写成: np.einsum('i,j->ij', A, B) 对于2D数组,C和D,只要轴是兼容的长度(相同长度或其中一个长度为1),下面是一些示例: C(主对角线总和)的轨迹np.trace(C)可以写成: np.einsum('ii', C) 的元素方式乘法C和转置D,C * D.T可以写成: np.einsum('ij,ji->ij', C, D) 可以将每个元素乘以C该数组D(以构成4D数组)C[:, :, None, None] * D,可以写成: np.einsum('ij,kl->ijkl', C, D) 问题来源于stack overflow

保持可爱mmm 2020-02-06 22:28:40 0 浏览量 回答数 0

回答

回 2楼(zc_0101) 的帖子 您好,       您的问题非常好,SQL SERVER提供了很多关于I/O压力的性能计数器,请选择性能计算器PhysicalDisk(LogicalDisk),根据我们的经验,如下指标的阈值可以帮助你判断IO是否存在压力: 1.  % Disk Time :这个是磁盘时间百分比,这个平均值应该在85%以下 2.  Current Disk Queue Length:未完成磁盘请求数量,这个每个磁盘平均值应该小于2. 3.  Avg. Disk Queue Length:磁盘请求队列的平均长度,这个每个磁盘平均值也应该小于2 4.  Disk Transfers/sec:每次磁盘传输数量,这个每个磁盘的最大值应该小于100 5.  Disk Bytes/sec:每次磁盘传入字节数,这个在普通的磁盘上应该在10M左右 6.  Avg. Disk Sec/Read:从磁盘读取的平均时间,这个平均值应该小于10ms(毫秒) 7.  Avg. Disk Sec/Write:磁盘写入的平均时间,这个平均值也应该小于10ms(毫秒) 以上,请根据自己的磁盘系统判断,比如传统的机械臂磁盘和SSD有所不同。 一般磁盘的优化方向是: 1. 硬件优化:比如使用更合理的RAID阵列,使用更快的磁盘驱动器,添加更多的内存 2. 数据库设置优化:比如创建多个文件和文件组,表的INDEX和数据放到不同的DISK上,将数据库的日志放到单独的物理驱动器,使用分区表 3. 数据库应用优化:包括应用程序的设计,SQL语句的调整,表的设计的合理性,INDEX创建的合理性,涉及的范围很广 希望对您有所帮助,谢谢! ------------------------- 回 3楼(鹰舞) 的帖子 您好,      根据您的描述,由于查询产生了副本REDO LOG延迟,出现了架构锁。我们知道SQL SERVER 2012 AlwaysOn在某些数据库行为上有较多变化。我们先看看架构锁: 架构锁分成两类: 1. SCH-M:架构更改锁,主要发生在数据库SCHEMA的修改上,从你的描述看,没有更改SCHEMA,那么可以排除这个因素 2. SCH-S:架构稳定锁,主要发生在数据库的查询编译等活动 根据你的情况,应该属于SCH-S导致的。查询编译活动主要发生有新增加了INDEX, 更新了统计信息,未参数化的SQL语句等等 对于INDEX和SQL语句方面应,我想应该不会有太多问题。 我们重点关注一下统计信息:SQL SERVER 2012 AG副本的统计信息维护有两种: 1. 主体下发到副本 2. 临时统计信息存储在TEMPDB 对于主体下发的,我们可以设置统计信息的更新行为,自动更新时,可以设置为异步的(自动更新统计信息必须首先打开): USE [master] GO ALTER DATABASE [Test_01]     SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC ON WITH NO_WAIT GO 这样的话查询优化器不等待统计信息更新完成即编译查询。可以优化一下你的BLOCK。 对于临时统计信息存储在TEMPDB里面也是很重要的,再加上ALWAYSON的副本数据库默认是快照隔离,优化TEMPDB也是必要的,关于优化TEPDB这个我想大部分都知道,这里只是提醒一下。 除了从统计信息本身来解决,在查询过程中,可以降低查询的时间,以尽量减少LOCK的时间和范围,这需要优化你的SQL语句或者应用程序。 以上,希望对您有所帮助。谢谢! ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 这是一个关于死锁的问题,为了能够提供帮助一些。请根据下列建议进行: 1.    跟踪死锁 2.    分析死锁链和原因 3.    一些解决办法 关于跟踪死锁,我们首先需要打开1222标记,例如DBCC TRACEON(1222,-1), 他将收集的信息写入到死锁事件发生的服务器上的日志文件中。同时建议打开Profiler的跟踪信息: 如果发生了死锁,需要分析死锁发生的根源在哪里?我们不是很清楚你的具体发生死锁的形态是怎么样的。 关于死锁的实例也多,这里不再举例。 这里只是提出一些可以解决的思路: 1.    减少锁的争用 2.    减少资源的访问数 3.    按照相同的时间顺序访问资源 减少锁的争用,可以从几个方面入手 1.    使用锁提示,比如为查询语句添加WITH (NOLOCK), 但这还取决于你的应用是否允许,大部分分布式的系统都是可以加WITH (NOLOCK), 金融行业可能需要慎重。 2.    调整隔离级别,使用MVCC,我们的数据库默认级别是READ COMMITED. 建议修改为读提交快照隔离级别,这样的话可以尽量读写不阻塞,只不过MVCC的ROW VERSION保存到TEMPDB下面,需要维护好TEMPDB。当然如果你的整个数据库隔离级别可以设置为READUNCOMMINTED,这些就不必了。 减少资源的访问数,可以从如下几个方面入手: 1.    使用聚集索引,非聚集INDEX的叶子页面与堆或者聚集INDEX的数据页面分离。因此,如果对非聚集INDEX 操作的话,会产生两个锁,一个是基本表,一个是非聚集INDEX。而聚集INDEX就不一样,聚集INDEX的叶子页面和表的数据页面相同,他只需要一个LOCK。 2.    查询语句尽量使用覆盖INDEX, 使用全覆盖INDEX,就不需要访问基本表。如果没有全覆盖,还会通过RID或者CLUSTER INDEX访问基本表,这样产生的LOCK可能会与其他SESSION争用。 按照相同的时间顺序访问资源: 确保每个事务按照相同的物理顺序访问资源。两个事务按照相同的物理顺序访问,第一个事务会获得资源上的锁而不会被第二个事务阻塞。第二个事务想获得第一个事务上的LOCK,但被第一个事务阻塞。这样的话就不会导致循环阻塞的情况。 ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 两种方式看你的业务怎么应用。这里不仅是分表的问题,还可能存在分库,分服务器的问题。取决与你的架构方案。 物理分表+视图,这是一种典型的冷热数据分离的方案,大致的做法如下: 1.    保留最近3个月的数据为当前表,也即就是我们说的热数据 2.    将其他数据按照某种规则分表,比如按照年或者季度或者月,这部分是相对冷的数据 分表后,涉及到几个问题: 第一问题是,转移数据的过程,一般是晚上业务比较闲来转移,转移按照一定的规则来做,始终保持3个月,这个定时任务本身也很消耗时间 再者,关于查询部分,我想你们的数据库服务器应该通过REPLICATION做了读写分离的吧,主库我觉得压力不会太大,主要是插入或者更新,只读需要做视图来包含全部的数据,但通过UNION ALL所有分表的数据,最后可能还是非常大,在某些情况下,性能不一定好。这个是不是业务上可以解决。比如,对于1年前的历史数据,放在单独的只读上,相对热的数据放在一起,这样压力也会减少。 分区表的话,因为涉及到10亿数据,要有好的分区方案,相对比较简单一点。但对于10亿的大表,始终是个棘手的问题,无论分多少个分区,单个服务器的资源也是有限的。可扩展性方面也存在问题,比如在只读上你没有办法做服务器级别的拆分了。这可能也会造成瓶颈。 现在很多企业都在做分库分表,这些的要解决一些高并发,数据量大的问题。不知是否考虑过类似于中间件的方案,比如阿里巴巴的TDDL类似的方案,如果你有兴趣,可以查询相关资料。 ------------------------- 回 9楼(jiangnii) 的帖子 阿里云数据库不仅提供一个数据库,还提供数据库一种服务。阿里云数据库不仅简化了基础架构的部署,还提供了数据库高可用性架构,备份服务,性能诊断服务,监控服务,专家服务等等,保证用户放心、方便、省心地使用数据库,就像水电一样。以前的运维繁琐的事,全部由阿里云接管,用户只需要关注数据库的使用和具体的业务就好。 关于优化和在云数据库上处理大数据量或复杂的数据操作方面,在云数据库上是一样的,没有什么特别的地方,不过我们的云数据库是使用SSD磁盘,这个比普通的磁盘要快很多,IO上有很大的优势。目前单个实例支持1T的数据量大小。陆续我们会推出更多的服务,比如索引诊断,连接诊断,容量分析,空间诊断等等,这些工作可能是专业的DBA才能完成的,以后我们会提供自动化的服务来为客户创造价值,希望能帮助到客户。 谢谢! ------------------------- 回 12楼(daniellin17) 的帖子 这个问题我不知道是否是两个问题,一个是并行度,另一个是并发,我更多理解是吞吐量,单就并行度而言。 提高并行度需要考虑的因素有: 1.    可用于SQL SERVER的CPU数量 2.    SQL SERVER的版本(32位/64位) 3.    可用内存 4.    执行的查询类型 5.    给定的流中处理的行数 6.    活动的并发连接数量 7.    sys.configurations参数:affinity mask/max server memory (MB)/ max degree of parallelism/ cost threshold for parallelism 以DOP的参数控制并行度为例,设置如下: SELECT * FROM sys.configurations WITH (NOLOCK) WHERE name = 'max degree of parallelism' EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2 RECONFIGURE WITH OVERRIDE 经过测试,DOP设置为2是一个比较适中的状态,特别是OLTP应用。如果设置高了,会产生较多的SUSPEND进程。我们可以观察到资源等待资源类型是:CXPACKET 你可以用下列语句去测试: DBCC SQLPERF('sys.dm_os_wait_stats',CLEAR) SELECT * FROM sys.dm_os_wait_stats WITH (NOLOCK) ORDER BY 2 DESC ,3 DESC 如果是吞吐量的话。优化的范围就很广了。优化是系统性的。硬件配置我们选择的话,大多根据业务量来预估,然后考虑以下: 1.    RAID的划分,RAID1适合存放事务日志文件(顺序写),RAID10/RAID5适合做数据盘,RAID10是条带化并镜像,RAID5条带化并奇偶校验 2.    数据库设置,比如并行度,连接数,BUFFER POOL 3.    数据库文件和日志文件的存放规则,数据库文件的多文件设置规则 4.    TEMPDB的优化原则,这个很重要的 5.    表的设计方面根据业务类型而定 6.    CLUSTERED INDEX和NONCLUSTERED INDEX的设计 7.    阻塞分析 8.    锁和死锁分析 9.    执行计划缓冲分析 10.    存储过程重编译 11.    碎片分析 12.    查询性能分析,这个有很多可以优化的方式,比如OR/UNION/类型转换/列上使用函数等等 我这里列举一个高并发的场景: 比如,我们的订单,比如搞活动的时候,订单刷刷刷地增长,单个实例可能每秒达到很高很高,我们分析到最后最常见的问题是HOT PAGE问题,其等待类型是PAGE LATCH竞争。这个过程可以这么来处理,简单列几点,可以参考很多涉及高并发的案例: 1.    数据库文件和日志文件分开,存放在不同的物理驱动器磁盘上 2.    数据库文件需要与CPU个数形成一定的比例 3.    表设计可以使用HASH来作为表分区 4.    表可以设置无序的KEY/INDEX,比如使用GUID/HASH VALUE来定义PRIMARY KEY CLUSTER INDEX 5.    我们不能将自增列设计为聚集INDEX 这个场景只是针对高并发的插入。对于查询而言,是不适合的。但这些也可能导致大量的页拆分。只是在不同的场景有不同的设计思路。这里抛砖引玉。 ------------------------- 回 13楼(zuijh) 的帖子 ECS上现在有两种磁盘,一种是传统的机械臂磁盘,另一种是SSD,请先诊断你的IO是否出现了问题,本帖中有提到如何判断磁盘出现问题的相关话题,请参考。如果确定IO出现问题,可以尝试使用ECS LOCAL SSD。当然,我们欢迎你使用云数据库的产品,云数据库提供了很多有用的功能,比如高可用性,灵活的备份方案,灵活的弹性方案,实用的监控报警等等。 ------------------------- 回 17楼(豪杰本疯子) 的帖子 我们单个主机或者单个实例的资源总是有限的,因为涉及到很大的数据量,对于存储而言是个瓶颈,我曾使用过SAN和SAS存储,SAN存储的优势确实可以解决数据的灵活扩展,但是SAN也分IPSAN和FIBER SAN,如果IPSAN的话,性能会差一些。即使是FIBER SAN,也不是很好解决性能问题,这不是它的优势,同时,我们所有DB SERVER都连接到SAN上,如果SAN有问题,问题涉及的面就很广。但是SAS毕竟空间也是有限的。最终也会到瓶颈。数据量大,是造成性能问题的直接原因,因为我们不管怎么优化,一旦数据量太大,优化的能力总是有限的,所以这个时候更多从架构上考虑。单个主机单个实例肯定是抗不过来的。 所以现在很多企业在向分布式系统发展,对于数据库而言,其实有很多形式。我们最常见的是读写分离,比如SQL SERVER而言,我们可以通过复制来完成读写分离,SQL SERVER 2012及以后的版本,我们可以使用ALWAYSON来实现读写分离,但这只能解决性能问题,那空间问题怎么解决。我们就涉及到分库分表,这个分库分表跟应用结合得紧密,现在很多公司通过中间件来实现,比如TDDL。但是中间件不是每个公司都可以玩得转的。因此可以将业务垂直拆分,那么DB也可以由此拆分开来。举个简单例子,我们一个典型的电子商务系统,有订单,有促销,有仓库,有配送,有财务,有秒杀,有商品等等,很多公司在初期,都是将这些放在一个主机一个实例上。但是这些到了一定规模或者一定数据量后,就会出现性能和硬件资源问题,这时我们可以将它们独立一部分获完全独立出来。这些都是一些好的方向。希望对你有所帮助。 ------------------------- 回 21楼(dt) 的帖子 问: 求大数据量下mysql存储,优化方案 分区好还是分表好,分的过程中需要考虑事项 mysql高并发读写的一些解决办法 答: 分区:对于应用来说比较简单,改造较少 分表: 应用需较多改造,优点是数据量太大的情况下,分表可以拆分到多个实例上,而分区不可以。 高并发优化,有两个建议: 1.    优化事务逻辑 2.    解决mysql高并发热点,这个可以看看阿里的一个热点补丁: http://www.open-open.com/doc/view/d58cadb4fb68429587634a77f93aa13f ------------------------- 回 23楼(aelven) 的帖子 对于第一个问题.需要看看你的数据库架构是什么样的?比如你的架构具有高可用行?具有读写分离的架构?具有群集的架构.数据库应用是否有较冷门的功能。高并发应该不是什么问题。可扩展性方面需要考虑。阿里云数据库提供了很多优势,比如磁盘是性能超好的SSD,自动转移的高可用性,没有任何单点,自动灵活的备份方案,实用的监控报警,性能监控服务等等,省去DBA很多基础性工作。 你第二个问题,看起来是一个高并发的场景,这种高并发的场景容易出现大量的LOCK甚至死锁,我不是很清楚你的业务,但可以建议一下,首先可以考虑快照隔离级别,实现行多版本控制,让读写不要阻塞。至于写写过程,需要加锁的粒度降低最低,同时这种高并发也容易出现死锁,关于死锁的分析,本帖有提到,请关注。 第三个问题,你用ECS搭建自己的应用也是可以的,RDS数据库提供了很多功能,上面已经讲到了。安全问题一直是我们最看重的问题,肯定有超好的防护的。 ------------------------- 回 26楼(板砖大叔) 的帖子 我曾经整理的关于索引的设计与规范,可以供你参考: ----------------------------------------------------------------------- 索引设计与规范 1.1    使用索引 SQL SERVER没有索引也可以检索数据,只不过检索数据时扫描这个表而异。存储数据的目的,绝大多数都是为了再次使用,而一般数据检索都是带条件的检索,数据查询在数据库操作中会占用较大的比例,提高查询的效率往往意味着整个数据库性能的提升。索引是特定列的有序集合。索引使用B-树结构,最小优化了定位所需要的键值的访问页面量,包含聚集索引和非聚集索引两大类。聚集索引与数据存放在一起,它决定表中数据存储的物理顺序,其叶子节点为数据行。 1.2    聚集索引 1.2.1    关于聚集索引 没聚集索引的表叫堆。堆是一种没有加工的数据,以行标示符作为指向数据存储位置的指针,数据没有顺序。聚集索引的叶子页面和表的数据页面相同,因此表行物理上按照聚集索引列排序,表数据的物理顺序只有一种,所以一个表只有一个聚集索引。 1.2.2    与非聚集索引关系 非聚集索引的一个索引行包含指向表对应行的指针,这个指针称为行定位器,行定位器的值取决于数据页保存为堆还是被聚集。若是堆,行定位器指向的堆中数据行的行号指针,若是聚集索引表,行定位器是聚集索引键值。 1.2.3    设计聚集索引注意事项     首先创建聚集索引     聚集索引上的列需要足够短     一步重建索引,不要使用先DROP再CREATE,可使用DROP_EXISTING     检索一定范围和预先排序数据时使用,因为聚集索引的叶子与数据页面相同,索引顺序也是数据物理顺序,读取数据时,磁头是按照顺序读取,而不是随机定位读取数据。     在频繁更新的列上不要设计聚集索引,他将导致所有的非聚集所有的更新,阻塞非聚集索引的查询     不要使用太长的关键字,因为非聚集索引实际包含了聚集索引值     不要在太多并发度高的顺序插入,这将导致页面分割,设置合理的填充因子是个不错的选择 1.3    非聚集索引 1.3.1    关于非聚集索引 非聚集索引不影响表页面中数据的顺序,其叶子页面和表的数据页面时分离的,需要一个行定位器来导航数据,在将聚集索引时已经有说明,非聚集索引在读取少量数据行时特别有效。非聚集索引所有可以有多个。同时非聚集有很多其他衍生出来的索引类型,比如覆盖索引,过滤索引等。 1.3.2    设计非聚集索引     频繁更新的列,不适合做聚集索引,但可以做非聚集索引     宽关键字,例如很宽的一列或者一组列,不适合做聚集索引的列可作非聚集索引列     检索大量的行不宜做非聚集索引,但是可以使用覆盖索引来消除这种影响 1.3.3    优化书签查找 书签会访问索引之外的数据,在堆表,书签查找会根据RID号去访问数据,若是聚集索引表,一般根据聚集索引去查找。在查询数据时,要分两个部分来完成,增加了读取数据的开销,增加了CPU的压力。在大表中,索引页面和数据页面一般不会临近,若数据只存在磁盘,产生直接随机从磁盘读取,这导致更多的消耗。因此,根据实际需要优化书签查找。解决书签查找有如下方法:     使用聚集索引避免书签查找     使用覆盖索引避免书签查找     使用索引连接避免数据查找 1.4    聚集与非聚集之比较 1.4.1    检索的数据行 一般地,检索数据量大的一般使用聚集索引,因为聚集索引的叶子页面与数据页面在相同。相反,检索少量的数据可能非聚集索引更有利,但注意书签查找消耗资源的力度,不过可考虑覆盖索引解决这个问题。 1.4.2    数据是否排序 如果数据需要预先排序,需要使用聚集索引,若不需要预先排序就那就选择聚集索引。 1.4.3    索引键的宽度 索引键如果太宽,不仅会影响数据查询性能,还影响非聚集索引,因此,若索引键比较小,可以作为聚集索引,如果索引键够大,考虑非聚集索引,如果很大的话,可以用INCLUDE创建覆盖索引。 1.4.4    列更新的频度 列更新频率高的话,应该避免考虑所用非聚集索引,否则可考虑聚集索引。 1.4.5    书签查找开销 如果书签查找开销较大,应该考虑聚集索引,否则可使用非聚集索引,更佳是使用覆盖索引,不过得根据具体的查询语句而看。 1.5    覆盖索引 覆盖索引可显著减少查询的逻辑读次数,使用INCLUDE语句添加列的方式更容易实现,他不仅减小索引中索引列的数据,还可以减少索引键的大小,原因是包含列只保存在索引的叶子级别上,而不是索引的叶子页面。覆盖索引充当一个伪的聚集索引。覆盖索引还能够有效的减少阻塞和死锁的发生,与聚集索引类似,因为聚集索引值发生一次锁,非覆盖索引可能发生两次,一次锁数据,一次锁索引,以确保数据的一致性。覆盖索引相当于数据的一个拷贝,与数据页面隔离,因此也只发生一次锁。 1.6    索引交叉 如果一个表有多个索引,那么可以拥有多个索引来执行一个查询,根据每个索引检索小的结果集,然后就将子结果集做一个交叉,得到满足条件的那些数据行。这种技术可以解决覆盖索引中没有包含的数据。 1.7    索引连接 几乎是跟索引交叉类似,是一个衍生品种。他将覆盖索引应用到交叉索引。如果没有单个覆盖索引查询的索引而多个索引一起覆盖查询,SQL SERVER可以使用索引连接来完全满足查询而不需要查询基础表。 1.8    过滤索引 用来在可能没有好的选择性的一个或者多个列上创建一个高选择性的关键字组。例如在处理NULL问题比较有效,创建索引时,可以像写T-SQL语句一样加个WHERE条件,以排除某部分数据而检索。 1.9    索引视图 索引视图在OLAP系统上可能有胜算,在OLTP会产生过大的开销和不可操作性,比如索引视图要求引用当前数据库的表。索引视图需要绑定基础表的架构,索引视图要求企业版,这些限制导致不可操作性。 1.10    索引设计建议 1.10.1    检查WHERE字句和连接条件列 检查WHERE条件列的可选择性和数据密度,根据条件创建索引。一般地,连接条件上应当考虑创建索引,这个涉及到连接技术,暂时不说明。 1.10.2    使用窄的索引 窄的索引有可减少IO开销,读取更少量的数据页。并且缓存更少的索引页面,减少内存中索引页面的逻辑读取大小。当然,磁盘空间也会相应地减少。 1.10.3    检查列的唯一性 数据分布比较集中的列,种类比较少的列上创建索引的有效性比较差,如果性别只有男女之分,最多还有个UNKNOWN,单独在上面创建索引可能效果不好,但是他们可以为覆盖索引做出贡献。 1.10.4    检查列的数据类型 索引的数据类型是很重要的,在整数类型上创建的索引比在字符类型上创建索引更有效。同一类型,在数据长度较小的类型上创建又比在长度较长的类型上更有效。 1.10.5    考虑列的顺序 对于包含多个列的索引,列顺序很重要。索引键值在索引上的第一上排序,然后在前一列的每个值的下一列做子排序,符合索引的第一列通常为该索引的前沿。同时要考虑列的唯一性,列宽度,列的数据类型来做权衡。 1.10.6    考虑索引的类型 使用索引类型前面已经有较多的介绍,怎么选择已经给出。不再累述。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这两种都可以吧。看个人的喜好,不过微软现在的统一风格是下划线,比如表sys.all_columns/sys.tables,然后你再看他的列全是下划线连接,name     /object_id    /principal_id    /schema_id    /parent_object_id      /type    /type_desc    /create_date    /modify_date 我个人的喜好也是喜欢下划线。    

石沫 2019-12-02 01:34:30 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 云栖号物联网 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站 云栖号弹性计算 阿里云云栖号 云栖号案例 云栖号直播