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升级新增了一个磁盘扩展磁盘提示将转为动态磁盘

guweiming 2019-12-01 21:07:50 6857 浏览量 回答数 3

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引用来自“李崇”的答案 分开两个类来处理。 Entity:和数据库中字段一一对应,比如你的员工和部门,是多对一关系, 所以员工类里面有一个deptId即可。如果是多对多关系那就建立一个中间表的类。 操作Entity中的字段就相当于操作数据库的字段。 VO:用来做显示,和界面上的元素一一对应。 UserVO{   privateintid;     privateStringdeptId;        privateStringdeptName; } 差不多是这样,传入到Dao层的是Entity,传出的是VO,通过关联查询的SQL语句为VO赋值,传递回界面。 你那种做法可能是用惯了hibernate的做法,不知道能不能理解。 明白了!嗯,这样扩展性大大提高了!多谢啊! 最好的设计--去掉pojo和DAO 现在可能无法理解 慢慢就理解了您的意思是不要考虑这些东西,直接考虑代码与数据库的关系是吗?拼接SQL,然后直接使用DBHelper执行?如果使用pojo与Dao,就要使用Hibernate是吗?最纯粹的才是最简便的,可惜我的场景就是这样的,头疼! 分开两个类来处理。 Entity:和数据库中字段一一对应,比如你的员工和部门,是多对一关系, 所以员工类里面有一个deptId即可。如果是多对多关系那就建立一个中间表的类。 操作Entity中的字段就相当于操作数据库的字段。 VO:用来做显示,和界面上的元素一一对应。 UserVO{   privateintid;     privateStringdeptId;        privateStringdeptName; } 差不多是这样,传入到Dao层的是Entity,传出的是VO,通过关联查询的SQL语句为VO赋值,传递回界面。 你那种做法可能是用惯了hibernate的做法,不知道能不能理解。 谢谢你耐心的回答,我明白你的意思了,一个对应数据库,一个对应需求,不过我有个疑问。如果针对UserVO的业务比较复杂,也就是外键跨表字段比较多,是不是要在UserVO里面定义很多跨表的属性,有没有基于对象设计思想的解决方案啊!这样是不是扩展性有所欠缺,VO与页面绑死了!不知我说的对否! 看了看楼主的设计,感觉挺合理的啊-。-有一个问题,不知楼主能否帮忙解答 为什么 executeUpdate(StringBuildersql,Object...params)没有传入Connection对象,而 executeQuery(Connectionconn,StringBuildersql,Object...params)传入了呢? 这样设计的道理是什么? 这个很简单,1对多在多的一方设置一个外键字段,为了实现实体查询方便、添加一个List临时字段,查询的时候多的可以查询放入该List即可同理其他1对1多对多也一样,hibernate也是这样思想的嗯,你说的思路我明白,如果这样做,就要自己写一个类似Hibernate的懒加载机制,不然会死循环的 引用来自“Timco”的答案 看了看楼主的设计,感觉挺合理的啊-。-有一个问题,不知楼主能否帮忙解答 为什么 executeUpdate(StringBuildersql,Object...params)没有传入Connection对象,而 executeQuery(Connectionconn,StringBuildersql,Object...params)传入了呢? 这样设计的道理是什么? 明白,我现在数据库的dao设计都是采用了楼主这样的设计。不过executeUpdate也传人了,因为这样可以在dao层同一connection进行事物控制,禁用autoCommit,等事物完成再提交。是啊,你说的很对,所以后续扩展了这个DBHelper类,重载了几个方法,也加入了执行事务的方法,执行存储过程的方法等等。

爱吃鱼的程序员 2020-06-22 14:20:35 0 浏览量 回答数 0

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dubbo 的 spi 思想是什么?【Java问答学堂】50期

剑曼红尘 2020-07-07 09:48:29 25 浏览量 回答数 1

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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ReDiscuz实现oss云存储 这个插件很多BUG的~, 1.推送模块数据不能剪裁图片,需要自己修改DZ文件。 2.扩展里缺少ftp_size方法 导致DIY数据模块更新时候无限覆盖OSS上的缩率图, 暂时就发现这些,因为已经在正常用。 ------------------------- 回 143楼matrix1的帖子 缩率图问题很好解决的哈, 在插件的discuz_ftp_ext.php里加一段这个,就不会无限覆盖缩率图 ------------------------- ReDiscuz实现oss云存储 DZ 文件下 /source/module/misc/misc_imgcropper.php 增加一段这个,就可以成功剪裁图片 并且发送到OSS上 注意我的版本是X3.2 ------------------------- 回 129楼sa谦的帖子 哈哈  兄弟,你在逗我么, 把配置信息放到$_config = array();前, $_config = array() 知道什么意思么, 创建一个变量_config 变量的值是array()空数组, 也就是说你前面的配置信息就拜拜了。

喜剧之王。 2019-12-02 02:08:05 0 浏览量 回答数 0

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构建一个高效无单点故障的分布式session服务:报错

kun坤 2020-06-08 11:02:41 4 浏览量 回答数 1

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如何保证消息队列的高可用?【Java问答学堂】20期

剑曼红尘 2020-05-18 11:21:10 2 浏览量 回答数 1

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深入剖析IPv4和IPv6 深入剖析IP协议,大部分时间就是深入剖析IP头部协议,随着现在的IPv6马上的普及,我们今天就来详细分析一下IPv4和IPv6的头部。 IPv4 1.版本号:占四位,就是IP协议的版本,通信双方的IP协议必须要达到一致,IPv4的版本就是4. 2.首部长度:占四位,因为长度为四比特,所以首部长度的最大值为1111,15,又因为首部长度代表的单位长度为32个字(也就是4个字节),所以首部长度的最小值就是0101,当然,也确实如此,大部分的ip头部中首部字节都是0101.也就是5*4=20个字节,如果是最大值15的话,ip首部的最大值就是60个字节,所以记好了,ipv4首部长度的最大值就是60,当然当中我们又能发现,IPv4的首段长度一定是4字节的整数倍,要是不是怎么办呢?别急,后面的填充字段会自动填充补齐到4字节的整数倍的。 3.区分服务:这个没有什么用处,也没有什么好讲的了,只要自动这玩意占八位,一个字节就可以了。 4.总长度:占16位,这个的意思就是ip数据报中首部和数据的总和的长度,因为占16位,所以很好理解,总长度的最大值就是2的16次方减一,65535,这玩意也对应着还有一个很简单的概念,最大传输单元mtu,意味着一个IP数据报的最大长度就只能装下65535个字节,要是传输的长度超过这个怎么办,很简单,分片。 对于最大传输单元,我们可以调用netstat -in来进行查看:  对于分片我们放在片偏移里面进行详细分析。 5.标识:占16位,标识这玩意很好理解,IP在存储器中维持一个计数器,每产生一个 数据报,计数器就加1,并将此值赋给标识字段。但这个标识并不是平常的序号,因为IP是 无连接服务,数据报不存在按序接收的问题。当数据报由于长度超过网络的MTU而必须分 片时,这个标识字段的值就被复制到所有的数据报片的标识字段中,等到重组的时候,相同标识符的值的数据报就会被重新组装成一个数据报。 6.标志:占三位,一般有用的是前两位, 最低位叫做MF,MF=1表示后面还有若干个数据报,MF=0表示这已经是最后一个数据报了。 中间位叫做DF,DF表示不能进行分片,DF=0才可以进行分片操作。 7.片偏移:占13位,片偏移就是,在原来的数据报分片以后,该片在原分组中的相对位置,片偏移中的基本单位是8字节,所以,也就是说,只要是分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍,最后一个分片不够八字节的一样是填充。 8.生存时间ttl:占8位,(time to live),表明数据报在网络中的寿命,这个值被设定成跳数,顾名思义,就是这个数据报可以经过多少个路由器的数量,每经过一个路由器,该值就减一,减到为零的时候就被抛弃,显而易见,这个跳数的最大值就是2的8次方减一,255. 9.协议:就是用来指明数据报携带了哪种协议,占8位。 10.首部效验和:占16位,这个字段用来效验数据报首段,下面给出简单的计算方法:  首先在发送端的时候,将效验和全部置为0,然后把数据报首段数据全部进行反码相加,得到的值为效验和,放入首段效验和里面,然后接收端将数据报首段数据和效验和一起全部反码相加,最后若是得到零,则保留,若是不为零,则说明数据报在传输的过程中发生了改变,则丢弃该数据报。 11.IP源地址:占32位,将IP地址看作是32位数值则需要将网络字节顺序转化位主机字节顺序。转化的方法是:将每4个字节首尾互换,将2、3字节互换。 12.目的地址:也占32位,转换方法和来源IP地址一样。 13.到了可变部分IPv4的头部基本上就已经讲完了,增加头部的可变选项实际上就是增加了数据报的功能,可变选项在实际上是很少用到的。 在IP协议中,IP协议是面向非连接的,所谓的非连接就是在数据的传递过程中,不需要检测网络是否连通,所以是不可靠的数据报协议。IP协议主要用于在主机之间的寻址和选择数据包路由。 IPv6 与IPv4相比,IPv6的头部做了如下修改: 1.取消了首部长度,因为IPv6的首部长度是固定40个字节。 2.取消了服务类型,因为流标号和优先级结合起来实现了服务类型的功能。 3.取消了总长度字段,改用为有效载荷长度,有效载荷就是后面的扩展首部加上数据报中的数据。 4.取消了标识,标志和片偏移,因为这些功能都包含在了扩展首部里面。 5.取消了协议字段,改用为下一个首部,功能不变,这样更容易理解。 6.取消了生存时间ttl,改用为跳数限制,功能不变,这样更容易理解,更形象了。 7.取消了首部效验和,这样加快了路由器对数据报的处理速度,在数据链路层中,当我们发现有差错的帧就会抛弃,在运输层中,在udp中,当发现有差错就会抛弃,在tcp中,当发现有差错就会重传,直到传送到目的进程为止。因此在网路层的检测就可以精简掉。 8,取消了选项字段,功能归并在了扩展首部上。

问问小秘 2020-04-29 15:55:26 0 浏览量 回答数 0

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深入剖析IPv4和IPv6 深入剖析IP协议,大部分时间就是深入剖析IP头部协议,随着现在的IPv6马上的普及,我们今天就来详细分析一下IPv4和IPv6的头部。 IPv4 1.版本号:占四位,就是IP协议的版本,通信双方的IP协议必须要达到一致,IPv4的版本就是4. 2.首部长度:占四位,因为长度为四比特,所以首部长度的最大值为1111,15,又因为首部长度代表的单位长度为32个字(也就是4个字节),所以首部长度的最小值就是0101,当然,也确实如此,大部分的ip头部中首部字节都是0101.也就是5*4=20个字节,如果是最大值15的话,ip首部的最大值就是60个字节,所以记好了,ipv4首部长度的最大值就是60,当然当中我们又能发现,IPv4的首段长度一定是4字节的整数倍,要是不是怎么办呢?别急,后面的填充字段会自动填充补齐到4字节的整数倍的。 3.区分服务:这个没有什么用处,也没有什么好讲的了,只要自动这玩意占八位,一个字节就可以了。 4.总长度:占16位,这个的意思就是ip数据报中首部和数据的总和的长度,因为占16位,所以很好理解,总长度的最大值就是2的16次方减一,65535,这玩意也对应着还有一个很简单的概念,最大传输单元mtu,意味着一个IP数据报的最大长度就只能装下65535个字节,要是传输的长度超过这个怎么办,很简单,分片。 对于最大传输单元,我们可以调用netstat -in来进行查看:  对于分片我们放在片偏移里面进行详细分析。 5.标识:占16位,标识这玩意很好理解,IP在存储器中维持一个计数器,每产生一个 数据报,计数器就加1,并将此值赋给标识字段。但这个标识并不是平常的序号,因为IP是 无连接服务,数据报不存在按序接收的问题。当数据报由于长度超过网络的MTU而必须分 片时,这个标识字段的值就被复制到所有的数据报片的标识字段中,等到重组的时候,相同标识符的值的数据报就会被重新组装成一个数据报。 6.标志:占三位,一般有用的是前两位, 最低位叫做MF,MF=1表示后面还有若干个数据报,MF=0表示这已经是最后一个数据报了。 中间位叫做DF,DF表示不能进行分片,DF=0才可以进行分片操作。 7.片偏移:占13位,片偏移就是,在原来的数据报分片以后,该片在原分组中的相对位置,片偏移中的基本单位是8字节,所以,也就是说,只要是分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍,最后一个分片不够八字节的一样是填充。 8.生存时间ttl:占8位,(time to live),表明数据报在网络中的寿命,这个值被设定成跳数,顾名思义,就是这个数据报可以经过多少个路由器的数量,每经过一个路由器,该值就减一,减到为零的时候就被抛弃,显而易见,这个跳数的最大值就是2的8次方减一,255. 9.协议:就是用来指明数据报携带了哪种协议,占8位。 10.首部效验和:占16位,这个字段用来效验数据报首段,下面给出简单的计算方法:  首先在发送端的时候,将效验和全部置为0,然后把数据报首段数据全部进行反码相加,得到的值为效验和,放入首段效验和里面,然后接收端将数据报首段数据和效验和一起全部反码相加,最后若是得到零,则保留,若是不为零,则说明数据报在传输的过程中发生了改变,则丢弃该数据报。 11.IP源地址:占32位,将IP地址看作是32位数值则需要将网络字节顺序转化位主机字节顺序。转化的方法是:将每4个字节首尾互换,将2、3字节互换。 12.目的地址:也占32位,转换方法和来源IP地址一样。 13.到了可变部分IPv4的头部基本上就已经讲完了,增加头部的可变选项实际上就是增加了数据报的功能,可变选项在实际上是很少用到的。 在IP协议中,IP协议是面向非连接的,所谓的非连接就是在数据的传递过程中,不需要检测网络是否连通,所以是不可靠的数据报协议。IP协议主要用于在主机之间的寻址和选择数据包路由。 IPv6 与IPv4相比,IPv6的头部做了如下修改: 1.取消了首部长度,因为IPv6的首部长度是固定40个字节。 2.取消了服务类型,因为流标号和优先级结合起来实现了服务类型的功能。 3.取消了总长度字段,改用为有效载荷长度,有效载荷就是后面的扩展首部加上数据报中的数据。 4.取消了标识,标志和片偏移,因为这些功能都包含在了扩展首部里面。 5.取消了协议字段,改用为下一个首部,功能不变,这样更容易理解。 6.取消了生存时间ttl,改用为跳数限制,功能不变,这样更容易理解,更形象了。 7.取消了首部效验和,这样加快了路由器对数据报的处理速度,在数据链路层中,当我们发现有差错的帧就会抛弃,在运输层中,在udp中,当发现有差错就会抛弃,在tcp中,当发现有差错就会重传,直到传送到目的进程为止。因此在网路层的检测就可以精简掉。 8,取消了选项字段,功能归并在了扩展首部上。

问问小秘 2020-04-29 15:55:51 0 浏览量 回答数 0

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深入剖析IPv4和IPv6 深入剖析IP协议,大部分时间就是深入剖析IP头部协议,随着现在的IPv6马上的普及,我们今天就来详细分析一下IPv4和IPv6的头部。 IPv4 1.版本号:占四位,就是IP协议的版本,通信双方的IP协议必须要达到一致,IPv4的版本就是4. 2.首部长度:占四位,因为长度为四比特,所以首部长度的最大值为1111,15,又因为首部长度代表的单位长度为32个字(也就是4个字节),所以首部长度的最小值就是0101,当然,也确实如此,大部分的ip头部中首部字节都是0101.也就是5*4=20个字节,如果是最大值15的话,ip首部的最大值就是60个字节,所以记好了,ipv4首部长度的最大值就是60,当然当中我们又能发现,IPv4的首段长度一定是4字节的整数倍,要是不是怎么办呢?别急,后面的填充字段会自动填充补齐到4字节的整数倍的。 3.区分服务:这个没有什么用处,也没有什么好讲的了,只要自动这玩意占八位,一个字节就可以了。 4.总长度:占16位,这个的意思就是ip数据报中首部和数据的总和的长度,因为占16位,所以很好理解,总长度的最大值就是2的16次方减一,65535,这玩意也对应着还有一个很简单的概念,最大传输单元mtu,意味着一个IP数据报的最大长度就只能装下65535个字节,要是传输的长度超过这个怎么办,很简单,分片。 对于最大传输单元,我们可以调用netstat -in来进行查看:  对于分片我们放在片偏移里面进行详细分析。 5.标识:占16位,标识这玩意很好理解,IP在存储器中维持一个计数器,每产生一个 数据报,计数器就加1,并将此值赋给标识字段。但这个标识并不是平常的序号,因为IP是 无连接服务,数据报不存在按序接收的问题。当数据报由于长度超过网络的MTU而必须分 片时,这个标识字段的值就被复制到所有的数据报片的标识字段中,等到重组的时候,相同标识符的值的数据报就会被重新组装成一个数据报。 6.标志:占三位,一般有用的是前两位, 最低位叫做MF,MF=1表示后面还有若干个数据报,MF=0表示这已经是最后一个数据报了。 中间位叫做DF,DF表示不能进行分片,DF=0才可以进行分片操作。 7.片偏移:占13位,片偏移就是,在原来的数据报分片以后,该片在原分组中的相对位置,片偏移中的基本单位是8字节,所以,也就是说,只要是分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍,最后一个分片不够八字节的一样是填充。 8.生存时间ttl:占8位,(time to live),表明数据报在网络中的寿命,这个值被设定成跳数,顾名思义,就是这个数据报可以经过多少个路由器的数量,每经过一个路由器,该值就减一,减到为零的时候就被抛弃,显而易见,这个跳数的最大值就是2的8次方减一,255. 9.协议:就是用来指明数据报携带了哪种协议,占8位。 10.首部效验和:占16位,这个字段用来效验数据报首段,下面给出简单的计算方法:  首先在发送端的时候,将效验和全部置为0,然后把数据报首段数据全部进行反码相加,得到的值为效验和,放入首段效验和里面,然后接收端将数据报首段数据和效验和一起全部反码相加,最后若是得到零,则保留,若是不为零,则说明数据报在传输的过程中发生了改变,则丢弃该数据报。 11.IP源地址:占32位,将IP地址看作是32位数值则需要将网络字节顺序转化位主机字节顺序。转化的方法是:将每4个字节首尾互换,将2、3字节互换。 12.目的地址:也占32位,转换方法和来源IP地址一样。 13.到了可变部分IPv4的头部基本上就已经讲完了,增加头部的可变选项实际上就是增加了数据报的功能,可变选项在实际上是很少用到的。 在IP协议中,IP协议是面向非连接的,所谓的非连接就是在数据的传递过程中,不需要检测网络是否连通,所以是不可靠的数据报协议。IP协议主要用于在主机之间的寻址和选择数据包路由。 IPv6 与IPv4相比,IPv6的头部做了如下修改: 1.取消了首部长度,因为IPv6的首部长度是固定40个字节。 2.取消了服务类型,因为流标号和优先级结合起来实现了服务类型的功能。 3.取消了总长度字段,改用为有效载荷长度,有效载荷就是后面的扩展首部加上数据报中的数据。 4.取消了标识,标志和片偏移,因为这些功能都包含在了扩展首部里面。 5.取消了协议字段,改用为下一个首部,功能不变,这样更容易理解。 6.取消了生存时间ttl,改用为跳数限制,功能不变,这样更容易理解,更形象了。 7.取消了首部效验和,这样加快了路由器对数据报的处理速度,在数据链路层中,当我们发现有差错的帧就会抛弃,在运输层中,在udp中,当发现有差错就会抛弃,在tcp中,当发现有差错就会重传,直到传送到目的进程为止。因此在网路层的检测就可以精简掉。 8,取消了选项字段,功能归并在了扩展首部上。

问问小秘 2020-04-29 15:55:23 0 浏览量 回答数 0

问题

HiTSDB高性能时间序列数据库产品解析

福利达人 2019-12-01 21:09:24 4058 浏览量 回答数 0

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简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up)。 另一方面,增加更多的服务器来完成系统扩展,称为水平扩展或者向外扩展(Horizontal Scale/Scaling Out)。尽管ES能够利用更强劲的硬件,但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展,通过向集群中添加更多的节点来分担负载,增加可靠性。ES天生就是分布式的,它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway,代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中,ES默认先把索引存储在内存中,然后当内存满的时候,再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候,它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory,它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入,以及索引的添加和合并等。 River,代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。  Mapping,映射的意思,非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量,那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段,则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES,哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据,以及数据是否被索引到等。 Search Moudle,搜索模块,支持搜索的一些常用操作 Index Moudle,索引模块,支持索引的一些常用操作 Disvcovery,主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况,进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式,即Zen,同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式,即EC2。 Scripting,即脚本语言。包括很多,这里不多赘述。如mvel、js、python等。    Transport,代表ES内部节点,代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API,通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins,代表第三方插件。 Java(Netty),是开发框架。 JMX,是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统,对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储,并且使用ES来进行检索,统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意:但是像其他的NOSQL数据存储一样,ES是不支持事务的,如果要事务机制,还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能,只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行,但是现在想加一个搜索的功能,就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统,提供了直接的HTTP接口,并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件,考虑到现有的工具可以写入和读取ES,可以不需要进行任何开发,配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位,它包含几个重要的属性: 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档,一个字段的取值可以是简单的,例如location字段的取值可以是字符串,还可以包含其他字段和取值,比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段,并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器,类似于表格是行的容器。在不同的类型中,最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中,每个文档,其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如,name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库,是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例,在服务器上启动ES之后,就拥有了一个节点,如果在另一个服务器上启动ES,这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程,在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后,它会利用多播(multicast)(或者单播,如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点,并与之建立连接。这个过程如下图所示: 节点主要有3种类型,第一种类型是client_node,主要是起到请求分发的作用,类似路由。第二种类型是master_node,是主的节点,所有的新增,删除,数据分片都是由主节点操作(elasticsearch底层是没有更新数据操作的,上层对外提供的更新实际上是删除了再新增),当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node,该类型的节点只能做搜索操作,具体会分配到哪个date_node,就是由client_node决定,而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。   为了解决这个问题,ES提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要,主要有两方面的原因:   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合回搜索请求,是完全由ES管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了。这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,ES允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。 复制之所以重要,主要有两方面的原因: (1)在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。 (2)扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之,每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制数量,但是不能改变分片的数量。   默认情况下,ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上,也可以存放在多台主机上,这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node:即一个 Elasticsearch 的运行实例,使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster:包含一个或多个拥有相同集群名称的 node,其中包含一个master node。 ● index:类比关系型数据库里的DB,是一个逻辑命名空间。 ● alias:可以给 index 添加零个或多个alias,通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样,但是,alias给我们提供了一种切换index的能力,比如重建了index,取名● customer_online_v2,这时,有了alias,我要访问新 index,只需要把 alias 添加到新 index 即可,并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type:类比关系数据库里的Table。其中,一个index可以定义多个type,但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping:类比关系型数据库中的 schema 概念,mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义,也可以在 document 被索引时自动生成,如果有新的 field,Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document:类比关系数据库里的一行记录(record),document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象,包括零个或多个field。 ● field:类比关系数据库里的field,每个field 都有自己的字段类型。 ● shard:是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene,shard 是一个 Lucene 实例,被 Elasticsearch 自动管理。之前提到,index 是一个逻辑命名空间,shard 是具体的物理概念,建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard,写数据时,先写到primary shard,然后,同步到replica shard,查询时,primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份,也可以没有,replica shard的存在有两个作用,一是容灾,如果primary shard 挂了,数据也不会丢失,集群仍然能正常工作;二是提高性能,因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外,如上图右侧红框所示,shard数和replica数都可以设置,但是,shard 数只能在建立index 时设置,后期不能更改,但是,replica 数可以随时更改。但是,由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分,在使用Elasticsearch 的过程中,我们一般仅需要关注 index 即可,不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群,field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念,在使用 Elasticsearch 过程中,我们一般关注到逻辑概念就好,就像我们在使用MySQL 时,我们一般就关注DB Name、Table和schema即可,而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 (1)传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN,同时插入新的节点不必移动全部节点,所以用树型结构存储索引,能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上,再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读),传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 (2)ES 采用倒排索引 那么,倒排索引是个什么样子呢? 首先,来搞清楚几个概念,为此,举个例子: 假设有个user索引,它有四个字段:分别是name,gender,age,address。画出来的话,大概是下面这个样子,跟关系型数据库一样 Term(单词):一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词,这一个一个的就叫做Term Term Dictionary(单词字典):顾名思义,它里面维护的是Term,可以理解为Term的集合 Term Index(单词索引):为了更快的找到某个单词,我们为单词建立索引 Posting List(倒排列表):倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息,每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。(PS:实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单,还有一些其它的信息,比如:词频(Term出现的次数)、偏移量(offset)等,可以想象成是Python中的元组,或者Java中的对象) (PS:如果类比现代汉语词典的话,那么Term就相当于词语,Term Dictionary相当于汉语词典本身,Term Index相当于词典的目录索引) 我们知道,每个文档都有一个ID,如果插入的时候没有指定的话,Elasticsearch会自动生成一个,因此ID字段就不多说了 上面的例子,Elasticsearch建立的索引大致如下: name字段: age字段: gender字段: address字段: Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如,在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term,而[1,3]就是Posting List。Posting list就是一个数组,存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID,就能快速找到文档。可是,要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢? 当然是建索引了,为Terms建立索引,最好的就是B-Tree索引(MySQL就是B树索引最好的例子)。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中,索引和数据是分开,通过索引可以找到记录的地址,进而可以找到这条记录 在倒排索引中,通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置,进而找到Posting List,有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 (PS:可以这样理解,类比MyISAM的话,Term Index相当于索引文件,Term Dictionary相当于数据文件) (PS:其实,前面我们分了三步,我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步,就是找Term。因此,可以这样理解倒排索引:通过单词找到对应的倒排列表,根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录) 为了更进一步理解,用两张图来具现化这一过程: (至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧,以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询,这些大家有兴趣可以自己去了解)

问问小秘 2020-04-29 15:40:48 0 浏览量 回答数 0

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【Java问答学堂】2期 如何保证消息队列的高可用?

剑曼红尘 2020-04-17 09:04:32 75 浏览量 回答数 2

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回1楼服务器之家的帖子 你没理解我的问题。 不考虑什么共享的问题,排开这些干扰因素, 仅仅从一台8核8G与两台4核4G的机器,哪个跑起来性能更优?还是两者的性能一样? 我觉得后者的性能更优 ------------------------- 回4楼南极的风的帖子 如果是分布式的,为什么两台要优?我很想听听你的理由。 如果你的应用需要的线程比较多,为什么8核要优,8核分成两个4核,有什么不同吗? ------------------------- 回6楼南极的风的帖子 分布式的话,多台的扩展性和安全性当然比一台好。 我只是仅仅想从性能方面考虑, 是不是多台性能,比一台性能要高那么点点呢 ------------------------- 回8楼南极的风的帖子 恩。你说的有道理。 但如果应用结合SLB,偏向分布式, 那2台4核和一台8核相比较呢? ------------------------- Re一台8核8G与两台4核4G的云主机性能对比 单从性能上来将,我觉得两台肯定优于一台。比如IO ------------------------- 回15楼南极的风的帖子 在分布式应用中,多台的IO肯定是多于一台的。 利用虚拟机的磁盘来做IO密集型应用,为什么不适合呢? 我打个比方,假如我有个项目,上传文件的应用,都是集中在一台云主机上,用ftp。这不用怀疑,这台云主机肯定出现IO瓶颈。 在不考虑用OSS的情况下,我想解决IO问题,必须借助分布式部署。 假如我现在的站点是用slb部署的两台web应用,如果我将ftp上传功能,从一台云主机中抽取出来,用http上传,部署到两台web应用的云主机中。这样,两台云主机的IO肯定会比一台强。你说呢? ------------------------- 回17楼南极的风的帖子 我都不理解你是怎么想的。 总共三台云主机,两台web,还有一台云主机专门用来做ftp,slb用来做负载。请求到达任意一台web,我直接内网连接那台ftp,将数据存储到ftp中,有何不可?或者直接用外网IP,客户端直接将文件上传到ftp,不经过web服务器中转,也可以。但这里ftp的这台云主机,在后面必然存在IO瓶颈。那就换成刚才我的那种方案。 总共三台云主机,现在我把这台ftp去除,将ftp也变成web,我用三台web,取消ftp上传,我改为http上传。http请求来了,我将文件存储在任意一台web中。三台云主机的文件同步,用nfs就行了。这种方案,不用想,当然要比第一种方案的IO要好。这也是我之前说的那个问题,两台的IO肯定比一台好,也就是这个原因。 ------------------------- 回17楼南极的风的帖子 利用多台虚拟机提高IO的策略,这是个分布式应用的好办法,并不是行不通啊,很多客户也是这么在用。 ------------------------- 回20楼南极的风的帖子 用nfs只是应付小规模,到后面,就不会用nfs,直接结合oss来了。 我只是借用这个例子,说明一下两台比一台的IO要好这个观点而已 ------------------------- 回22楼南极的风的帖子 我已经强调了,不想再重复说明 “用nfs只是应付小规模,到后面,就不会用nfs,直接结合oss来了。” 意思已经说明了,几台服务器的数据同步,一般用nfs就能满足需求。 大规模的应用,根本不会采用服务器之间还数据同步,这样扩展性,及数据同步等等都会给架构带来重大问题,也没人这么做。 一般都是用分布式文件系统解决,在云端,就用云存储oss来解决。这样就不存在还解决什么数据同步的问题,扩展性也不是问题了。

乔锐杰 2019-12-02 02:40:19 0 浏览量 回答数 0

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100W的并发  呵呵呵呵呵呵 ######1000w用户量,不代表100w并发,确实呵呵呵了,O(∩_∩)O######这种的可以考虑用nigix+多tomcat试试######回复 @朱君 : ....后面支持的不到位啊######现在单位用的是apache+tomcat的,并发也就500不到。4个节点。撑不住啊。######有100万的并发吗,太夸赞了把,有1万并发都是蛮大的系统,就是坑人 ######有啦。。还有家单位面试,如何处理40w的并发,架构问题。那家单位是做在线考试系统的。确实有这么大的量啊!100w那家面试问题,稍微有点夸张。不过确实有时候会有这种情况。。 ######能不装逼么40W并发,40W用户估计都是吹的###### 这种问题其实没什么意思, 不就是靠服务器集群+cache之类的解决. ###### 100W并发,扯JB蛋, 什么概念?  >>> 1000000 * 60 * 60 * 24 86400000000 864亿的PV ######呵呵,100W并发不代表24小时都是这个并发,一天中只要有10分钟需要100W并发,其他时间没有访问量,一天PV也不过是6000W。######100W肯定是夸大了不少,不过说出大数据处理的一些想法就好了。公司大小无关,10几人的小公司,过千万的日志数据,流量都很正常。现在的物联网,大数据无处不在~~###### 引用来自“朱君”的评论有啦。。还有家单位面试,如何处理40w的并发,架构问题。那家单位是做在线考试系统的。确实有这么大的量啊!100w那家面试问题,稍微有点夸张。不过确实有时候会有这种情况。。 40w用户同时考试,假设1分钟提交一题目,载入下一题,那并发请求是40w/60*2, 如果考试一开始就载入所有的题目,在客户端缓存中间结果,交卷提交一次数据,默认超时30s,假设网站的并发量只要达到2k,提交40w份答案也是4分钟以内,如果试卷题目,答案都先保存到cache中,2k的并发量对于java类的服务器是很小case的,问题是一个健壮的系统需要提供可靠的服务,所以会有很多其他的辅佐技术,如果考虑到系统的扩展性,又是一个重要的领域。这类问题是开放性的,没有唯一标准,可选用的中间件,技术方案都很多,总之,水平扩展,优先利用内存避免频繁磁盘IO是这类问题解决方案的法宝。######100连接吧。。。并发太大了###### 估计是指1000w用户,100w同时在线。有可能他说错了,有可能楼主理解错了吧 哎 多关注下一些大公司的架构分享挺好的。

kun坤 2020-06-01 09:47:39 0 浏览量 回答数 0

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面试官心理分析 如果有人问到你 MQ 的知识,高可用是必问的。上一讲提到,MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ,接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。 要是你傻乎乎的就干用了一个 MQ,各种问题从来没考虑过,那你就杯具了,面试官对你的感觉就是,只会简单使用一些技术,没任何思考,马上对你的印象就不太好了。这样的同学招进来要是做个 20k 薪资以内的普通小弟还凑合,要是做薪资 20k+ 的高工,那就惨了,让你设计个系统,里面肯定一堆坑,出了事故公司受损失,团队一起背锅。 面试题剖析 这个问题这么问是很好的,因为不能问你 Kafka 的高可用性怎么保证?ActiveMQ 的高可用性怎么保证?一个面试官要是这么问就显得很没水平,人家可能用的就是 RabbitMQ,没用过 Kafka,你上来问人家 Kafka 干什么?这不是摆明了刁难人么。 所以有水平的面试官,问的是 MQ 的高可用性怎么保证?这样就是你用过哪个 MQ,你就说说你对那个 MQ 的高可用性的理解。 RabbitMQ 的高可用性 RabbitMQ 是比较有代表性的,因为是基于主从(非分布式)做高可用性的,我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。 RabbitMQ 有三种模式:单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。 单机模式 单机模式,就是 Demo 级别的,一般就是你本地启动了玩玩儿的,没人生产用单机模式。 普通集群模式(无高可用性) 普通集群模式,意思就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例,每个机器启动一个。你创建的 queue,只会放在一个 RabbitMQ 实例上,但是每个实例都同步 queue 的元数据(元数据可以认为是 queue 的一些配置信息,通过元数据,可以找到 queue 所在实例)。你消费的时候,实际上如果连接到了另外一个实例,那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。 这种方式确实很麻烦,也不怎么好,没做到所谓的分布式,就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据,要么固定连接那个 queue 所在实例消费数据,前者有数据拉取的开销,后者导致单实例性能瓶颈。 而且如果那个放 queue 的实例宕机了,会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取,如果你开启了消息持久化,让 RabbitMQ 落地存储消息的话,消息不一定会丢,得等这个实例恢复了,然后才可以继续从这个 queue 拉取数据。 所以这个事儿就比较尴尬了,这就没有什么所谓的高可用性,这方案主要是提高吞吐量的,就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作。 镜像集群模式(高可用性) 这种模式,才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是,在镜像集群模式下,你创建的 queue,无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上,就是说,每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像,包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候,都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。 那么如何开启这个镜像集群模式呢?其实很简单,RabbitMQ 有很好的管理控制台,就是在后台新增一个策略,这个策略是镜像集群模式的策略,指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的,也可以要求同步到指定数量的节点,再次创建 queue 的时候,应用这个策略,就会自动将数据同步到其他的节点上去了。 这样的话,好处在于,你任何一个机器宕机了,没事儿,其它机器(节点)还包含了这个 queue 的完整数据,别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于,第一,这个性能开销也太大了吧,消息需要同步到所有机器上,导致网络带宽压力和消耗很重!第二,这么玩儿,不是分布式的,就没有扩展性可言了,如果某个 queue 负载很重,你加机器,新增的机器也包含了这个 queue 的所有数据,并没有办法线性扩展你的 queue。你想,如果这个 queue 的数据量很大,大到这个机器上的容量无法容纳了,此时该怎么办呢? Kafka 的高可用性 Kafka 一个最基本的架构认识:由多个 broker 组成,每个 broker 是一个节点;你创建一个 topic,这个 topic 可以划分为多个 partition,每个 partition 可以存在于不同的 broker 上,每个 partition 就放一部分数据。 这就是天然的分布式消息队列,就是说一个 topic 的数据,是分散放在多个机器上的,每个机器就放一部分数据。 实际上 RabbitMQ 之类的,并不是分布式消息队列,它就是传统的消息队列,只不过提供了一些集群、HA(High Availability, 高可用性) 的机制而已,因为无论怎么玩儿,RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的,镜像集群下,也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。 Kafka 0.8 以前,是没有 HA 机制的,就是任何一个 broker 宕机了,那个 broker 上的 partition 就废了,没法写也没法读,没有什么高可用性可言。 比如说,我们假设创建了一个 topic,指定其 partition 数量是 3 个,分别在三台机器上。但是,如果第二台机器宕机了,会导致这个 topic 的 1/3 的数据就丢了,因此这个是做不到高可用的。 Kafka 0.8 以后,提供了 HA 机制,就是 replica(复制品) 副本机制。每个 partition 的数据都会同步到其它机器上,形成自己的多个 replica 副本。所有 replica 会选举一个 leader 出来,那么生产和消费都跟这个 leader 打交道,然后其他 replica 就是 follower。写的时候,leader 会负责把数据同步到所有 follower 上去,读的时候就直接读 leader 上的数据即可。只能读写 leader?很简单,要是你可以随意读写每个 follower,那么就要 care 数据一致性的问题,系统复杂度太高,很容易出问题。Kafka 会均匀地将一个 partition 的所有 replica 分布在不同的机器上,这样才可以提高容错性。 这么搞,就有所谓的高可用性了,因为如果某个 broker 宕机了,没事儿,那个 broker上面的 partition 在其他机器上都有副本的。如果这个宕机的 broker 上面有某个 partition 的 leader,那么此时会从 follower 中重新选举一个新的 leader 出来,大家继续读写那个新的 leader 即可。这就有所谓的高可用性了。 写数据的时候,生产者就写 leader,然后 leader 将数据落地写本地磁盘,接着其他 follower 自己主动从 leader 来 pull 数据。一旦所有 follower 同步好数据了,就会发送 ack 给 leader,leader 收到所有 follower 的 ack 之后,就会返回写成功的消息给生产者。(当然,这只是其中一种模式,还可以适当调整这个行为) 消费的时候,只会从 leader 去读,但是只有当一个消息已经被所有 follower 都同步成功返回 ack 的时候,这个消息才会被消费者读到。 看到这里,相信你大致明白了 Kafka 是如何保证高可用机制的了,对吧?不至于一无所知,现场还能给面试官画画图。要是遇上面试官确实是 Kafka 高手,深挖了问,那你只能说不好意思,太深入的你没研究过。

剑曼红尘 2020-04-17 09:31:13 0 浏览量 回答数 0

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硬盘读写速度现在怎么都达不到千兆, ssd读也达不到。(特殊设备除外,貌似看到新闻说有实验室的产品读写速度可以过G) 不过可以采取,写入缓冲的方式,数据先保存在内存,再写入到硬盘,不过缺点怕掉电。 读的话,采取分布式的读,可以达到很高的吞吐量。 网络传输的话,问题在于怎么保证传输稳定和不出错######这对内存的要求很高啊,而且还不能耽误其他程序对内存的使用,这个内存我觉得应该很大吧###### 引用来自“十一文”的答案 硬盘读写速度现在怎么都达不到千兆, ssd读也达不到。(特殊设备除外,貌似看到新闻说有实验室的产品读写速度可以过G) 不过可以采取,写入缓冲的方式,数据先保存在内存,再写入到硬盘,不过缺点怕掉电。 读的话,采取分布式的读,可以达到很高的吞吐量。 网络传输的话,问题在于怎么保证传输稳定和不出错 这么说来, 在顺序存取方面 , 网络传输速度相对与硬盘 io 速度还是有优势的,不知道这么理解是否成立。 因为机放内部设备间千兆网卡很常见,传输速度相当快,并且成本相对硬盘少许多。 ######看贴不跟帖,帖子要沉了。需要顶。 无论对错。发表点个人观点也好。不能让它沉。 ###### "千兆网卡很常见", 這裡 “ 千兆” 是指1000M bits, 大概也就100M Bytes。 Intel SSD 520 Sequential Read 已经可高达550M Bytes per second, 顺序写可高达275M Bytes per second.######回复 @十一文 : 现在的HBA卡4G的已经很通用了,好像12G的都出来了,一般服务器都有好几个接口的,再来个负载均很啥的,网络传输不是问题######汗 查了哈 还真是这样。擦我out了!######网络允许帮定双网卡。所以,网络传输可以更快点,相对来说,速度提升技术性难度小点。 磁盘阵列是否回更好? 光线通讯用的网卡是否会更快点。 ###### 顺便提点应用。 是这样的, 排序在信息处理方面很常见。 无论用什么算法。都是在一个相对平等的环境中。 现实中应用,比如1g内容的排序和1T内容排序难点还是数据交换上。 1g可以全部加载进内存玩。1T就要涉及到信息交换了。如果一个系统界面,把存储信息部分扩展到近乎无限空间大小。 就好比内存数据交换比磁盘数据交换要快许多。 比如1T大小数据做排序。 只要一个设备顺序读取数据,按照开头部分把数据通过网络分发给N 台机器,处理除了开头部分数据,后面的数据排序。这样就可以N多设备协同工作。效率达到 1+1 > 2 的目的。 否则如果是1台设备需要 加载数据,排序, 临时存储, 加载另外数据,处理,临时存储,加载.... 汇总分结果,获得总结果。 1台设备这么处理,做了很多重复劳动。如果网络够快 多台设备 避免了重复加载。 达到 1+1>2######回复 @十一文 : 差不多的意思。######hadoop是把数据分成分成多个部分,每部分各自处理结果,然后汇总处理。即把你的1t的数据分成n份,然后每份分发给不同机器处理。然后汇总结果。不知道适用你的场景不?######貌似这中数据分析,现在流行用hadoop。楼主可以调研哈######这么说不好理解。形象一点说一下:假设有1000个数据样本,每个样本里有1T条数据内容。 一知每个样本内数据条目重复率为0.001%.目的,找出这1000个样本内,每个样本中重复的样本。并统计所有样本中重复的次数。 这个如果算复杂运算,不如说是大数据处理。 假设 每个设备 一次能加载1G条数据。######硬盘技术感觉好多年都在原地踏步没有质的飞跃啊###### @johnzhang68 毕竟转速有影响######磁性硬盘在容量方面还是有明显的飞跃。速度方面提高得慢一些。######或许未来,存储虚拟化是条路子。  数据处理和数据交互关系密切。 以数据处理为目的,建立多系统群集方式在处理上或许会比高计算系统群集更有优势。 ######又没落了。顶起 ######没有试过,关注一下######再看了哈貌似你真的很需要hadoop

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剑曼红尘 2020-07-16 15:11:28 5 浏览量 回答数 1

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MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议。 MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来。 它具有以下主要的几项特性:1、使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦;2、消息传输不需要知道负载内容;3、使用 TCP/IP 提供网络连接;4、有三种消息发布的服务质量:QoS 0:“最多一次”,消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络。分发的消息可能丢失或重复。例如,这个等级可用于环境传感器数据,单次的数据丢失没关系,因为不久后还会有第二次发送。QoS 1:“至少一次”,确保消息可以到达,但消息可能会重复。QoS 2:“只有一次”,确保消息只到达一次。例如,这个等级可用在一个计费系统中,这里如果消息重复或丢失会导致不正确的收费。5、小型传输,开销很小(固定长度的头部是 2 字节),协议交换最小化,以降低网络流量;6、使用 Last Will 和 Testament 特性通知有关各方客户端异常中断的机制;在MQTT协议中,一个MQTT数据包由:固定头(Fixed header)、 可变头(Variable header)、 消息体(payload)三部分构成。MQTT的传输格式非常精小,最小的数据包只有2个bit,且无应用消息头。下图是MQTT为可靠传递消息的三种消息发布服务质量 发布/订阅模型允许MQTT客户端以一对一、一对多和多对一方式进行通讯。 下图是MQTT的发布/订阅消息模式 CoAP协议 CoAP是受限制的应用协议(Constrained Application Protocol)的代名词。由于目前物联网中的很多设备都是资源受限型的,所以只有少量的内存空间和有限的计算能力,传统的HTTP协议在物联网应用中就会显得过于庞大而不适用。因此,IETF的CoRE工作组提出了一种基于REST架构、传输层为UDP、网络层为6LowPAN(面向低功耗无线局域网的IPv6)的CoAP协议。 CoAP采用与HTTP协议相同的请求响应工作模式。CoAP协议共有4中不同的消息类型。CON——需要被确认的请求,如果CON请求被发送,那么对方必须做出响应。NON——不需要被确认的请求,如果NON请求被发送,那么对方不必做出回应。ACK——应答消息,接受到CON消息的响应。RST——复位消息,当接收者接受到的消息包含一个错误,接受者解析消息或者不再关心发送者发送的内容,那么复位消息将会被发送。 CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。 一个消息=固定长度的头部header + 可选个数的option + 负载payload。Payload的长度根据数据报长度来计算。 主要是一对一的协议 举个例子: 比如某个设备需要从服务器端查询当前温度信息。 请求消息(CON): GET /temperature , 请求内容会被包在CON消息里面响应消息 (ACK): 2.05 Content “22.5 C” ,响应内容会被放在ACK消息里面 CoAP与MQTT的区别 MQTT和CoAP都是行之有效的物联网协议,但两者还是有很大区别的,比如MQTT协议是基于TCP,而CoAP协议是基于UDP。从应用方向来分析,主要区别有以下几点: 1、MQTT协议不支持带有类型或者其它帮助Clients理解的标签信息,也就是说所有MQTT Clients必须要知道消息格式。而CoAP协议则相反,因为CoAP内置发现支持和内容协商,这样便能允许设备相互窥测以找到数据交换的方式。 2、MQTT是长连接而CoAP是无连接。MQTT Clients与Broker之间保持TCP长连接,这种情形在NAT环境中也不会产生问题。如果在NAT环境下使用CoAP的话,那就需要采取一些NAT穿透性手段。 3、MQTT是多个客户端通过中央代理进行消息传递的多对多协议。它主要通过让客户端发布消息、代理决定消息路由和复制来解耦消费者和生产者。MQTT就是相当于消息传递的实时通讯总线。CoAP基本上就是一个在Server和Client之间传递状态信息的单对单协议。 HTTP协议http的全称是HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议,这个协议的提出就是为了提供和接收HTML界面,通过这个协议在互联网上面传出web的界面信息。 HTTP协议的两个过程,Request和Response,两个都有各自的语言格式,我们看下是什么。请求报文格式:(注意这里有个换行) 响应报文格式:(注意这里有个换行) 方法method:       这个很重要,比如说GET和POST方法,这两个是很常用的,GET就是获取什么内容,而POST就是向服务器发送什么数据。当然还有其他的,比如HTTP 1.1中还有:DELETE、PUT、CONNECT、HEAD、OPTIONS、TRACE等一共8个方法(HTTP Method历史:HTTP 0.9 只有GET方法;HTTP 1.0 有GET、POST、HEAD三个方法)。请求URL:       这里填写的URL是不包含IP地址或者域名的,是主机本地文件对应的目录地址,所以我们一般看到的就是“/”。版本version:       格式是HTTP/.这样的格式,比如说HTTP/1.1.这个版本代表的就是我们使用的HTTP协议的版本,现在使用的一般是HTTP/1.1状态码status:       状态码是三个数字,代表的是请求过程中所发生的情况,比如说200代表的是成功,404代表的是找不到文件。原因短语reason-phrase:       是状态码的可读版本,状态码就是一个数字,如果你事先不知道这个数字什么意思,可以先查看一下原因短语。首部header:       注意这里的header我们不是叫做头,而是叫做首部。可能有零个首部也可能有多个首部,每个首部包含一个名字后面跟着一个冒号,然后是一个可选的空格,接着是一个值,然后换行。实体的主体部分entity-body:       实体的主体部分包含一个任意数据组成的数据块,并不是所有的报文都包含实体的主体部分,有时候只是一个空行加换行就结束了。 下面我们举个简单的例子: 请求报文:GET /index.html HTTP/1.1    Accept: text/*Host: www.myweb.com 响应报文:HTTP/1.1 200 OKContent-type: text/plainContent-length: 3  HTTP与CoAP的区别 CoAP是6LowPAN协议栈中的应用层协议,基于REST(表述性状态传递)架构风格,支持与REST进行交互。通常用户可以像使用HTTP协议一样用CoAP协议来访问物联网设备。而且CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。HTTP使用报文格式对于嵌入式设备来说需要传输数据太多,太重,不够灵活。 XMPP协议 XMPP(可扩展通讯和表示协议)是一种基于可扩展标记语言(XML)的协议, 它继承了在XML环境中灵活的发展性。可用于服务类实时通讯、表示和需求响应服务中的XML数据元流式传输。XMPP以Jabber协议为基础,而Jabber是即时通讯中常用的开放式协议。   基本网络结构 XMPP中定义了三个角色,客户端,服务器,网关。通信能够在这三者的任意两个之间双向发生。 服务器同时承担了客户端信息记录,连接管理和信息的路由功能。网关承担着与异构即时通信系统 的互联互通,异构系统可以包括SMS(短信),MSN,ICQ等。基本的网络形式是单客户端通过 TCP/IP连接到单服务器,然后在之上传输XML。 功能 传输的是与即时通讯相关的指令。在以前这些命令要么用2进制的形式发送(比如QQ),要么用纯文本指令加空格加参数加换行符的方式发送(比如MSN)。而XMPP传输的即时通讯指令的逻辑与以往相仿,只是协议的形式变成了XML格式的纯文本。举个例子看看所谓的XML(标准通用标记语言的子集)流是什么样子的?客户端:123456<?xmlversion='1.0'?>to='example_com'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>服务器:1234567<?xmlversion='1.0'?>from='example_com'id='someid'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>工作原理XMPP核心协议通信的基本模式就是先建立一个stream,然后协商一堆安全之类的东西, 中间通信过程就是客户端发送XML Stanza,一个接一个的。服务器根据客户端发送的信息 以及程序的逻辑,发送XML Stanza给客户端。但是这个过程并不是一问一答的,任何时候 都有可能从一方发信给另外一方。通信的最后阶段是关闭流,关闭TCP/IP连接。  网络通信过程中数据冗余率非常高,网络流量中70% 都消耗在 XMPP 协议层了。对于物联网来说,大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备,省电、省流量是所有底层服务的一个关键技术指标,XMPP协议看起来已经落后了。 SoAP协议 SoAP(简单对象访问协议)是交换数据的一种协议规范,是一种轻量的、简单的、 基于可扩展标记语言(XML)的协议,它被设计成在WEB上交换结构化的和固化的信息。  SOAP 可以和现存的许多因特网协议和格式结合使用,包括超文本传输协议(HTTP), 简单邮件传输协议(SMTP),多用途网际邮件扩充协议(MIME)。它还支持从消息系统到 远程过程调用(RPC)等大量的应用程序。SOAP使用基于XML的数据结构和超文本传输协议 (HTTP)的组合定义了一个标准的方法来使用Internet上各种不同操作环境中的分布式对象。 总结: 从当前物联网应用发展趋势来分析,MQTT协议具有一定的优势。因为目前国内外主要的云计算服务商,比如阿里云、AWS、百度云、Azure以及腾讯云都一概支持MQTT协议。还有一个原因就是MQTT协议比CoAP成熟的要早,所以MQTT具有一定的先发优势。但随着物联网的智能化和多变化的发展,后续物联网应用平台肯定会兼容更多的物联网应用层协议。 作者:HFK_Frank 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/acongge2010/article/details/79142380 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

auto_answer 2019-12-02 01:55:21 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 454222 浏览量 回答数 19

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【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 37578 浏览量 回答数 11

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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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什么是数据集成

云栖大讲堂 2019-12-01 20:57:02 1170 浏览量 回答数 0

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字符串在Java中是不可变的,因为String对象缓存在String池中。由于缓存的字符串在多个客户之间共享,因此始终存在风险,其中一个客户的操作会影响所有其他客户。例如,如果一段代码将String“Test”的值更改为“TEST”,则所有其他客户也将看到该值。由于String对象的缓存性能是很重要的一方面,因此通过使String类不可变来避免这种风险。 同时,String是final的,因此没有人可以通过扩展和覆盖行为来破坏String类的不变性、缓存、散列值的计算等。String类不可变的另一个原因可能是由于HashMap。 由于把字符串作为HashMap键很受欢迎。对于键值来说,重要的是它们是不可变的,以便用它们检索存储在HashMap中的值对象。由于HashMap的工作原理是散列,因此需要具有相同的值才能正常运行。如果在插入后修改了String的内容,可变的String将在插入和检索时生成两个不同的哈希码,可能会丢失Map中的值对象。 如果你是印度板球迷,你可能能够与我的下一句话联系起来。字符串是Java的VVSLaxman,即非常特殊的类。我还没有看到一个没有使用String编写的Java程序。这就是为什么对String的充分理解对于Java开发人员来说非常重要。 String作为数据类型,传输对象和中间人角色的重要性和流行性也使这个问题在Java面试中很常见。 为什么String在Java中是不可变的是Java中最常被问到的字符串访问问题之一,它首先讨论了什么是String,Java中的String如何与C和C++中的String不同,然后转向在Java中什么是不可变对象,不可变对象有什么好处,为什么要使用它们以及应该使用哪些场景。这个问题有时也会问:“为什么String在Java中是final的”。在类似的说明中,如果你正在准备Java面试,我建议你看看Java编程面试公开书,这是高级和中级Java程序员的优秀资源。它包含来自所有重要Java主题的问题,包括多线程,集合,GC,JVM内部以及Spring和Hibernate框架等。 正如我所说,这个问题可能有很多可能的答案,而String类的唯一设计者可以放心地回答它。我在JoshuaBloch的EffectiveJava书中期待一些线索,但他也没有提到它。我认为以下几点解释了为什么String类在Java中是不可变的或final的: 1)想象字符串池没有使字符串不可变,它根本不可能,因为在字符串池的情况下,一个字符串对象/文字,例如“Test”已被许多参考变量引用,因此如果其中任何一个更改了值,其他参数将自动受到影响,即假设 现在字符串B调用"Test".toUpperCase(),将同一个对象改为“TEST”,所以A也是“TEST”,这不是期望的结果。 下图显示了如何在堆内存和字符串池中创建字符串。 2)字符串已被广泛用作许多Java类的参数,例如,为了打开网络连接,你可以将主机名和端口号作为字符串传递,你可以将数据库URL作为字符串传递,以打开数据库连接,你可以通过将文件名作为参数传递给FileI/O类来打开Java中的任何文件。如果String不是不可变的,这将导致严重的安全威胁,我的意思是有人可以访问他有权授权的任何文件,然后可以故意或意外地更改文件名并获得对该文件的访问权限。由于不变性,你无需担心这种威胁。这个原因也说明了,为什么String在Java中是最终的,通过使java.lang.Stringfinal,Java设计者确保没有人覆盖String类的任何行为。 3)由于String是不可变的,它可以安全地共享许多线程,这对于多线程编程非常重要.并且避免了Java中的同步问题,不变性也使得String实例在Java中是线程安全的,这意味着你不需要从外部同步String操作。关于String的另一个要点是由截取字符串SubString引起的内存泄漏,这不是与线程相关的问题,但也是需要注意的。 4)为什么String在Java中是不可变的另一个原因是允许String缓存其哈希码,Java中的不可变String缓存其哈希码,并且不会在每次调用String的hashcode方法时重新计算,这使得它在Java中的HashMap中使用的HashMap键非常快。简而言之,因为String是不可变的,所以没有人可以在创建后更改其内容,这保证了String的hashCode在多次调用时是相同的。 5)String不可变的绝对最重要的原因是它被类加载机制使用,因此具有深刻和基本的安全考虑。如果String是可变的,加载“java.io.Writer”的请求可能已被更改为加载“mil.vogoon.DiskErasingWriter”.安全性和字符串池是使字符串不可变的主要原因。顺便说一句,上面的理由很好回答另一个Java面试问题:“为什么String在Java中是最终的”。要想是不可变的,你必须是最终的,这样你的子类不会破坏不变性。你怎么看?

珍宝珠 2020-02-07 16:52:57 0 浏览量 回答数 0

问题

文件上传漏洞防御——图片写马的剔除

elinks 2019-12-01 21:14:38 8751 浏览量 回答数 0

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基础:比如计算机系统、算法、编译原理等等 Web开发: 主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及Mysql(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。J2EE:你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频 。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。开发框架:目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。 总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。  但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,  这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。  这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。

hiekay 2019-12-02 01:40:04 0 浏览量 回答数 0

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基础:比如计算机系统、算法、编译原理等等 Web开发: 主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及Mysql(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。J2EE:你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频 。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。开发框架:目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。 总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。  但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,  这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。  这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。

hiekay 2019-12-02 01:38:44 0 浏览量 回答数 0

问题

基础语言百问-Python

薯条酱 2019-12-01 20:12:27 56807 浏览量 回答数 30

回答

怎么 没人来呀 @中山野鬼###### 1、如果想去掉while(true),可以考虑通知实现; 2、关于自动重连的问题,可以考虑重发送逻辑中抽离出来,采用心跳检测完成; 3、另外发送速率统计部分也应该抽离出来。 4、上多通道要考虑资源使用可控。 5、实在不行按照业务拆分成多模块,用redis 或mq类的扩展一下架构设计; ######回复 @OS小小小 : map =(Map)JSONObject.parse(SendMsgCMPP2ThredPoolByDB.ZhangYi.take()); 换成take,阻塞线程,试试。######回复 @OS小小小 : 1、通知只是告知队列里有新的数据需要处理了; 5、内存队列换成redis队列 实现成本增加,但是可扩展性增加;######1、通知实现的话 ,岂不是 无法保证 最少发送么,又会陷入另一个问题中 是吗? 或者是我的想法不对么? 2、嗯,这一块可以这样做。谢谢你 3、速率统计这里 我目前想不到怎么抽离、既可以控制到位,又可以保证不影响。。。 5、redis 是有的 但是 redis的队列的话 跟我这个 没啥区别吧,可能速度更快一点。######while(true) 里面 没数据最起码要休眠啊,不停死循环操作,又没有休眠cpu不高才怪######回复 @OS小小小 : 休眠是必须的,只是前面有数据进来,可以用wait notify 的思路通知,思路就是这样,CountDownLatch 之类多线程通讯也可以实现有数据来就能立即处理的功能######嗯,目前在测试 排除没有数据的情况,所以这一块没有去让他休眠,后面会加进去。 就针对于目前这种情况,有啥好办法吗###### 我的思路是:一个主线程,多个任务子线程。 主线程有一层while(true),这个循环是不断的扫描LinkedBlockingQueue是否有数据,有则交个任务子线程(也就是你这里定义的线程池)处理,而不是像你这样每个子任务线程都有一个while(true) ######这才是对的做法######嗯,这思路可以。谢谢哈###### 引用来自“K袁”的评论 我的思路是:一个主线程,多个任务子线程。 主线程有一层while(true),这个循环是不断的扫描LinkedBlockingQueue是否有数据,有则交个任务子线程(也就是你这里定义的线程池)处理,而不是像你这样每个子任务线程都有一个while(true) 正确做法. 还有就是 LinkedBlockingQueue 本身阻塞的,while(true)没问题,主要在于不需要每个发送线程都去block######while(true)不加休眠就会这样###### java 的线程数量大致要和cpu数量一致,并不是越多越快,线程调度是很消耗时间的。要用好多线程,就需要设计出好的多线程业务模型,不恰当的sleep和block是性能的噩梦。利用好LinkedBlockingQueue,队列空闲时读队列的线程会释放cpu。利用消息触发后续线程工作,就没必要使用while(true)来不停的扫描。 ######@蓝水晶飞机 看到你要比牛逼,我就没有兴趣跟你说话了######回复 @不日小鸡 : 我就是装逼怎么啦,特么的装逼装出样子来的,起码也比你牛逼啊。######回复 @蓝水晶飞机 : 你说这话不能掩盖你没有回复我的问题又来回复我导致装逼失败的事实。 那你不是楼主你回复我干什么,还不是回答我的问题。 不要装逼了好么,装多就成傻逼了######回复 @不日小鸡 : 此贴楼主不是你,装什么逼。######回复 @王斌_ : 这些我都知道,我的意思是你这样回复可能会误导其他看帖子的人或者新手,让他们以为线程数就等于CPU数###### 引用来自“OS小小小”的评论 怎么 没人来呀 @中山野鬼 抬举我了。c++ 我还敢对不知深浅的人说,“权当我不懂”,java真心只是学过,没有实际工程上的经验。哈。而且我是c的思维,面对c适合的应用开发,是反对使用线程的。基本思维是,执行模块的生命周期不以任务为决定,同类的执行模块,可根据物理硬核数量,形成对应独立多个进程,但绝对不会同类的任务独立对应多个线程。哈。所以java这类面向线程的设计,没办法参与讨论。设计应用目标不同,系统组织策略自然有异。 唯一的建议是:永远不要依赖工具,特别是所谓的垃圾资源处理回收机制,无论它做的再好,一旦你依赖,必然你的代码,在不久的将来会因为系统设计规模的变大,而变的垃圾。哈。 听不懂的随便喷,希望听懂的,能记得这个观点,这不是我一个人的观点。 ######给100万像素做插值运算进行染色特效,请问单线程怎么做比多线程快?###### @乌龟壳 : 几种方法都可以,第一是按照计算步骤,每个进程处理一个步骤,然后切换共享空间(这没有数据传递逻辑上的额外开销),就是流水思维。第二个是block的思维,同样的几个进程负责相同计算,但负责不同片区。同时存在另一类的进程是对前期并发处理完的工作进行边界处理。 你这个例子体现不出进程和线程的差异的。 如果非要考虑进程和线程在片内cache的差异,如果没记错(错了大家纠正哈),进程之间的共享是在二级缓存之间吧。即便线程能做到一级缓存之间的共享,但对于这种大批量像素的计算,用进程仍然是使用 dma,将数据成块载入一级缓存区域进行处理,而这个载入工作和计算工作是同步的。不会有额外太多的延迟。 你举的这个例子,还真好是我以前的老本行。再说了。像素计算,如今都用专用计算处理器了吧。还用x86或arm来处理,不累死啊。哈。 而且这种东西java不适合,同样的处理器,用c写,基本可以比java快1到2倍。因为c可以直接根据硬件特性和计算逻辑特点有效调度底层硬件驱动方式。而java即便你用了底层优化的官方库,仍然不能保证硬件与计算目标特性的高度整合。 ######回复 @中山野鬼 : 简单来说,你的多个进程处理结果进行汇总的时候,是不是要做内存复制操作?如果是多线程天然就不用,多进程用系统的共享内存机制也不用,问题是既然用了共享内存,和多线程就没区别了。######回复 @乌龟壳 : 两回事哦。共享空间是独立的,而线程如果我没记错,全局变量,包括文件内的(静态变量)是共享的。不同线程共享同一个进程内的变量嘛。这些和业务逻辑相关的东西,每个线程又是独立一套业务逻辑,针对c语言,这样去设计,不是没事找事嘛。面向对象语言,这块都帮你处理好了,自然没有关系。######既然有共享空间了,那你所说的进程和线程实际就是一回事了。###### @乌龟壳   ,数据分两种,一种和算法或处理相关的。一种是待处理的数据。 前者,不应该共享,后者属于数据加工流程,必然存在数据传递或流动,最低成本的传递/流动方式就是共享内存,交替使用权限的思路。 但这仅仅针对待加工的数据和辅助信息,而不针对程序本身。 进程不会搞混乱这些东西特别是(待加工数据的辅助信息),而线程,就各种乱吧。哈。 进程之间,虽然用共享空间,但它本质是数据传递/流动,当你采用多机(物理机器)并发处理时,进程移动到另外一个物理主机,则共享空间就是不能选择的传递/流动方式了。但线程就没有这些概念。 ######回复 @中山野鬼 : 是啊,java天然就不是像C一样对汇编的包装。######@乌龟壳 面向企业级的各种业务,java这些没问题的。而且更有优势,面向计算设备特性的设计开发,就不行了。哈。######回复 @中山野鬼 : 也算各有场景吧,java同样可以多进程可以分布式来降低多线程的风险。java也可以静态编译成目标机器码。总之事在人为。######回复 @乌龟壳 : 高手,啥都可以,低手,依赖这些,就是各种想当然。哈哈。######回复 @中山野鬼 : 那针对java的垃圾回收,这个东西是可以调节它算法的,不算依赖工具吧,哈。不然依赖C语言语法也算依赖工具咯。哈。;-p

kun坤 2020-05-31 13:04:51 0 浏览量 回答数 0

问题

记一次阿里云ECS实例预约迁移

小柒2012 2019-12-01 21:35:54 6255 浏览量 回答数 1
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