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日志服务监控指标是多少?

轩墨 2019-12-01 21:58:40 1545 浏览量 回答数 0

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Re请问使用负载均衡后如何处理几台服务器之间的文件同步 引用第2楼vpsmm于2012-08-30 01:24发表的  : 我说一下我的SLB方案,我是用多台云主机,来实现大带宽,单独买带宽太贵了。 1台高级方案,专门用来跑程序,用的商业版litespeed保证性能。就是说,所有的后端程序,都是由这台高级方案解决。 N台前端,来反向代理后端,使用内网IP,这样没有带宽限制。 使用SLB整个N台前端,达到整合N台前端的总带宽,供给SLB使用的目的。 ....... 按照你的方案这样实际上在提供实际服务的依然是你的litespeed,其他的反向代理的机器最终的请求还是发送到了这台上面. 我是用了RDS也用了OSS.其实我觉得最好的办法就是能够使用NFS的方案来处理.其实我觉得阿里云能否提供单独的NFS空间来给我们购买. 这样我们就能在每台机器上面都部署WEB服务器.而使用共享的磁盘空间来存放WEB内容. 我现在使用的是A N的模式在运行WEB服务器,别的都好解决但是就是文件同步的问题有点头疼.rsync inotify可以实现双向的文件同步.但是没办法解决删除文件的操作.因为他没有办法判断以哪台机器为准. 目前我的想法是拿出一台机器的数据盘配置成NFS共享给WEB服务器使用.但是这样以来又造成多台机器的磁盘浪费. 挺郁闷的. 阿里云能不能提供NFS磁盘呢?  真心的希望... ------------------------- Re请问使用负载均衡后如何处理几台服务器之间的文件同步 引用第7楼leejd于2012-08-30 10:37发表的  : 解决文件共享问题,可以使用我们的OSS,通过OSS的API开发一个客户端即可。当然了,这个难度较高。 简单的方法,如果是linux,可以通过设置NFS服务来实现,windows可以设置CIFS共享实现。 后续我们有计划推出自定义套餐,自己可以选择不同大小的磁盘空间。 希望可以推出更加灵活的套餐. 其实主要就是跑web服务.我买10台机器都有很大的硬盘那就浪费了.   不如你们直接提供NFS磁盘, 我要多少G买多少G,然后把这些服务器接入就好了. 多方便. ------------------------- Re回6楼li831的帖子 引用第8楼alilab于2012-08-30 11:42发表的 回 6楼(li831) 的帖子 : 我是利用404错误来实现附件类型的数据同步,对附件命名时把初始上传的服务器编号加进去,这样当服务器上没有请求的附件时,动态404就可以分析附件路径和所存在的服务器,然后去原始服务器请求数据,并保存到当前服务器。 感谢你的回答..我暂时使用反向代理来处理了现在的问题...最终还是要等阿里云的NFS解决的比较方便.

li831 2019-12-01 23:27:03 0 浏览量 回答数 0

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HBase 优化实战

pandacats 2019-12-20 21:12:25 0 浏览量 回答数 0

新用户福利专场,云服务器ECS低至96.9元/年

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1.可以尝试通过“管理终端”登录操作:https://help.aliyun.com/document_detail/25433.html 2.使用ping看网站连接情况: 关于ping 这是我在百度上查到的: 一、什么是PING[编辑本段]是DOS命令,一般用于检测网络通与不通 ,也叫时延,其值越大,速度越慢PING (Packet Internet Grope),因特网包探索器,用于测试网络连接量的程序。Ping发送一个ICMP回声请求消息给目的地并报告是否收到所希望的ICMP回声应答。 它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说,ping命令是第一个必须掌握的DOS命令,它所利用的原理是这样的:网络上的机器都有唯一确定的IP地址,我们给目标IP地址发送一个数据包,对方就要返回一个同样大小的数据包,根据返回的数据包我们可以确定目标主机的存在,可以初步判断目标主机的操作系统等。Ping 是Windows系列自带的一个可执行命令。利用它可以检查网络是否能够连通,用好它可以很好地帮助我们分析判定网络故障。应用格式:Ping IP地址。该命令还可以加许多参数使用,具体是键入Ping按回车即可看到详细说明。ping指的是端对端连通,通常用来作为可用性的检查, 但是某些病毒木马会强行大量远程执行ping命令抢占你的网络资源,导致系统变慢,网速变慢。 严禁ping入侵作为大多数防火墙的一个基本功能提供给用户进行选择。 二、PING测试,通常的情况下你如果不用作服务器或者进行网络测试,可以放心的选中它,保护你的电脑 1.Ping本机IP例如本机IP地址为:172.168.200.2。则执行命令Ping 172.168.200.2。如果网卡安装配置没有问题,则应有类似下列显示:Replay from 172.168.200.2 bytes=32 time<10msPing statistics for 172.168.200.2Packets Sent=4 Received=4 Lost=0 0% lossApproximate round trip times in milli-secondsMinimum=0ms Maxiumu=1ms Average=0ms如果在MS-DOS方式下执行此命令显示内容为:Request timed out,则表明网卡安装或配置有问题。将网线断开再次执行此命令,如果显示正常,则说明本机使用的IP地址可能与另一台正在使用的机器IP地址重复了。如果仍然不正常,则表明本机网卡安装或配置有问题,需继续检查相关网络配置。 2.Ping网关IP假定网关IP为:172.168.6.1,则执行命令Ping 172.168.6.1。在MS-DOS方式下执行此命令,如果显示类似以下信息:Reply from 172.168.6.1 bytes=32 time=9ms TTL=255Ping statistics for 172.168.6.1 Packets Sent=4 Received=4 Lost=0 Approximate round trip times in milli-secondsMinimum=1ms Maximum=9ms Average=5ms则表明局域网中的网关路由器正在正常运行。反之,则说明网关有问题。 3.Ping远程IP这一命令可以检测本机能否正常访问Internet。比如本地电信运营商的IP地址为:202.102.48.141。在MS-DOS方式下执行命令:Ping 202.102.48.141,如果屏幕显示:Reply from 202.102.48.141 bytes=32 time=33ms TTL=252Reply from 202.102.48.141 bytes=32 time=21ms TTL=252Reply from 202.102.48.141 bytes=32 time=5ms TTL=252Reply from 202.102.48.141 bytes=32 time=6ms TTL=252Ping statistics for 202.102.48.141 Packets Sent=4 Received=4 Lost=0 0% lossApproximate round trip times in milli-secondsMinimum=5ms Maximum=33ms Average=16ms则表明运行正常,能够正常接入互联网。反之,则表明主机文件(windows/host)存在问题。 3.如还有疑问,请联系客服 到阿里云会员中心提交工单,让售后帮你检查看看。 或点击右侧的浮标:联系我们 提交工单的地址:https://workorder.console.aliyun.com/#/ticket/createIndex 更多阿里云帮助文档 https://help.aliyun.com 希望对您有帮助!

阿里朵 2019-12-02 02:19:08 0 浏览量 回答数 0

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【archsummit 回顾】阿里云章文嵩:构建大型云计算平台分布式技术的实践

云课堂 2019-12-01 21:03:36 14448 浏览量 回答数 9

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Java-SDK (NEW)的表操作

云栖大讲堂 2019-12-01 21:01:55 1529 浏览量 回答数 0

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某政务网站性能优化

猫饭先生 2019-12-01 21:25:38 1412 浏览量 回答数 0

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public synchronized void insert() {     ... } 试试这个。######您好,请问 如果我不用这种同步的方法, 只用事务隔离可以解决吗###### 加synchronized比较简单暴力,性价比最好。更优的方式是添加流水单号,根据流水单号进行同步或者异步添加。但是需要实现很多内容。######简单暴力、好处是 Java 端当掉了并发的压力,数据库还是一个个进出,压力不会落到数据库上。哈哈哈######  transactionl###### 两次插入请求和事务没太大关系,上面的加synchronize关键字在一台机器上的时候算是一个办法,但不是可行的办法,这相当于把所有任务都串行了,浪费服务器资源。这种情况可以有几种处理办法: 1. 数据库加唯一索引,如果有唯一列可以标识的话 2. 两行重复在事务完成之后做一个删除判断,将id比较小的(大的也OK,只要逻辑一致)几条删掉,只保留一条 3. 加分布式锁,这也需要唯一标识来加锁 4. 不完美的解决办法,前端保证短时间内只发一次请求(正常用户没有问题,容易被hack,但可以挡正常流量,这应该是必须要做的)###### 引用来自“52iSilence7”的评论 两次插入请求和事务没太大关系,上面的加synchronize关键字在一台机器上的时候算是一个办法,但不是可行的办法,这相当于把所有任务都串行了,浪费服务器资源。这种情况可以有几种处理办法: 1. 数据库加唯一索引,如果有唯一列可以标识的话 2. 两行重复在事务完成之后做一个删除判断,将id比较小的(大的也OK,只要逻辑一致)几条删掉,只保留一条 3. 加分布式锁,这也需要唯一标识来加锁 4. 不完美的解决办法,前端保证短时间内只发一次请求(正常用户没有问题,容易被hack,但可以挡正常流量,这应该是必须要做的) 增加分布式锁,注意释放锁死锁情况。 楼上说的比较ID大小的方法仅限于ID是自增情况,如果是UUID不适用。  ######  事务和并发问题 事务和并发,这两个并不是一个对等的概念。 先给出简单解决方案,具体的实现在下文会给出。   第一种方式(推荐):   给数据添加唯一索引,这种方式能解决,但是会影响效率。   第二种方式:   如果是分布式项目,可以使用分布式锁,具体可以通过redis或者zookeeper来实现,   如果是单点项目,可以使用同步代码块来实现。   第三种方式(推荐):   使用insert where not exists 语句来限制插入。   第四种方式:   使用redis的`SETNX`方法来实现。     在具体业务中,我们更推荐第一种方式和第三种方式相结合的形式,但是大多数业务场景中,往往只采用第一种方式即可。   具体解决方案和思路。   在关系型数据库中(如MySql),一个事务可以是一条SQL语句,或者一组SQL语句。 其展现形式大致如下:   ``` BEGIN; /*开启事务*/ SQL 1; SQL 2; SQL 3; COMMIT;/ROLLBACK; /*提交或回滚*/ ```   他的具体表现是,上面一组SQL(SQL 1/SQL 2/SQL 3)在执行时,他们同时生效或者同时失败。   并发场景重现   如题所诉,假设`报名表`由下列字段构成   ``` CREATE TABLE `sign_up` (   `user_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户ID',   `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '用户报名时间' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ```   题中目前的操作应该大致如下:   ``` BEGIN; /*step1:从数据库获取当前用户是否已经报名*/ SELECT su.user_id,su.create_time FROM sign_up su WHERE user_id = ''; /*step2:如果用户未报名,则在数据库中插入数据*/ INSERT INTO sign_up values('',NOW()); COMMIT; ``` 此时代码本身是有漏洞的,当请求并发时,可能触发下列场景。   请求A: `SELECT su.user_id,su.create_time FROM sign_up su WHERE user_id = '123';` 请求B: `SELECT su.user_id,su.create_time FROM sign_up su WHERE user_id = '123';` 请求A: `INSERT INTO sign_up values('123',NOW());` 请求B: `INSERT INTO sign_up values('123',NOW());`   数据库在未添加唯一索引的场景下会插入两条数据,添加唯一索引的场景下则会报错`唯一索引冲突`。   此时虽然开启了事务,但是在整个执行过程中,如果没有开启唯一索引,SQL都是执行成功的,不会触发`ROLLBACK`; 如果开启了唯一索引,此时应该也就没有这个疑问了。   解决方案 针对这种问题,其实可以采取几种常见的方式来解决。 第一种方式: 在单点部署的工程中,可以通过对核心代码部分添加同步来解决,比如使用`synchronized`或者`ReentrantLock`来实现, 限制部分代码的并发访问,但是这样必然会降低该接口的效率,而且,在分布式工程内,该解决方法并不适用 ,所以不建议使用。   第二种方式: 通过分布式一致性锁来实现 针对第一种方案,通过分布式一致性锁取代常规同步块,进而实现在分布式工程中将并发转为同步。 分布式一致锁的实现方案有很多种,常见的有基于redis实现和基于zookeeper实现。   第三种方式:给数据库字段添加唯一索引 `ALTER TABLE sign_up ADD UNIQUE INDEX `user_id`(`user_id`);` 或者 `CREATE UNIQUE INDEX user_id ON sign_up(user_id); ` 这种方式通过在数据库端来限制表中不得同时存在同一用户的多条数据,这种方式实现比较简单,推荐使用,但是通过抛异常的形式来实现功能,会损失部分效率。   第四种方式: 使用`insert where not exists` 类型的语句来实现 ``` INSERT INTO sign_up (user_id, create_time) SELECT     '123', NOW() FROM     DUAL WHERE     NOT EXISTS (         SELECT             user_id         FROM             sign_up         WHERE             user_id = '123'     ); ```   这种方式,实现上将select 语句和insert语句合并到一起执行,避免了题中描述的并发问题,因为从实现上`insert`语句的执行依赖于`select`语句的查询结果 ,从根本上就避免了题中涉及到的并发问题,使用这种方式调用端可以根据`SQL`执行影响的行数来判断是否插入成功,进而执行对应的业务逻辑 ,这种方式普适性较强,推荐使用。   第五种方式,借助`redis`的`SETNX`方法来实现 ``` SETNX 是 ‘SET if Not eXists’的简称,命令格式大致如下:SETNX [key] [value]. 作用是:将指定的[key]的值设为[value],如果给定的key已经存在,则SETNX不做任何操作。 设置成功,该方法返回1,设置失败,该方法返回0. ``` 借助`SETNX`命令,我们可以将题中的`select`语句改为该方式,根据`SETNX`的返回值来执行相应的业务逻辑。 tips: 该方法需要注意redis的key值失效时间。   上诉五种方式都可以解决该问题。   问题产生的本质原因   下面再简单聊一下,并发和事务的问题。   事务有四大特性:A(原子性),C(一致性),I(隔离性),D(持久性)。   其中   - 原子性表示:事务所包含的所有操作,要么全部成功,要么全部失败。   - 一致性表示:事务执行前后必须处于一致性状态。   - 隔离性:当多个用户并发访问数据库的时候,多个并发线程相互隔离。   - 持久性:事务一旦被提交,对数据库的改变是永久性的,即使数据库系统遭遇故障也不会丢失提交的事务。   出现题中的问题,应该是混淆了原子性和隔离性的概念,原子性只是保证了事务中包含的操作要么同时成功,要么同时失败。 他并不会帮助我们处理业务代码中产生的并发问题,同理隔离性要求处理的是数据库并发,而不是业务并发。   在题中,业务代码内的两条SQL在没有配置唯一索引的场景下,并发时,并不会产生SQL执行失败的场景,两条语句默认都是成功的 ,这也就意味着事务最终是提交(`COMMIT`)的,进而导致数据库出现两条数据。   为了解决这种问题,我们的思路往往可以放在如何在业务层面将会出现并发问题的代码原子化,比如本文给出的解决方案,均是基于此而实现的。  ###### 加锁处理、唯一索引、基于redis防止重复提交###### 1.数据库的唯一索引 2.如果不是分布式部署的话上java锁 3.如果是分布式的话上基于redis的分布式锁 4.最好用lock锁 锁代码就可 没必要锁整个方法

kun坤 2020-06-07 22:25:21 0 浏览量 回答数 0

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

auto_answer 2019-12-02 01:56:35 0 浏览量 回答数 0

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一、NGINX 502错误排查 NGINX 502 Bad Gateway错误是FastCGI有问题,造成NGINX 502错误的可能性比较多。将网上找到的一些和502 Bad Gateway错误有关的问题和排查方法列一下,先从FastCGI配置入手: 1.FastCGI进程是否已经启动 2.FastCGI worker进程数是否不够 运行 netstat -anpo | grep “php-cgi” | wc -l 判断是否接近FastCGI进程,接近配置文件中设置的数值,表明worker进程数设置太少 3.FastCGI执行时间过长 根据实际情况调高以下参数值 fastcgi_connect_timeout 300; fastcgi_send_timeout 300; fastcgi_read_timeout 300; 4.FastCGI Buffer不够 nginx和apache一样,有前端缓冲限制,可以调整缓冲参数 fastcgi_buffer_size 32k; fastcgi_buffers 8 32k; 5.Proxy Buffer不够 如果你用了Proxying,调整 proxy_buffer_size   16k; proxy_buffers    4 16k; 参见:http://www.server110.com 6.https转发配置错误 正确的配置方法 server_name www.mydomain.com; location /myproj/repos { set $fixed_destination $http_destination; if ( $http_destination ~* ^https(.*)$ ) { set $fixed_destination http$1; } proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header Destination $fixed_destination; proxy_pass http://subversion_hosts; } 当然,还要看你后端用的是哪种类型的FastCGI,我用过的有php-fpm,流量约为单台机器40万PV(动态页面), 现在基本上没有碰到502。 7.php脚本执行时间过长 将php-fpm.conf的<value name="request_terminate_timeout">0s</value>的0s改成一个时间 二、Nginx 413错误的排查:修改上传文件大小限制 在上传时nginx返回了413错误,查看log文件,显示的错误信息是:”413 Request Entity Too Large”, 于是在网上找了下“nginx 413错误”发现需要做以下设置: 在nginx.conf增加 client_max_body_size的相关设置, 这个值默认是1m,可以增加到8m以增加提高文件大小限制; 如果运行的是php,那么还要检查php.ini,这个大小client_max_body_size要和php.ini中的如下值的最大值一致或者稍大,这样就不会因为提交数据大小不一致出现的错误。 post_max_size = 8M upload_max_filesize = 2M 三、Nginx 400错误排查:HTTP头/Cookie过大 今天有人汇报nginx的HTTP400错误,而且这个HTTP400错误并不是每次都会出现的,查了一下发现nginx400错误是由于request header过大,通常是由于cookie中写入了较长的字符串所引起的。 解决方法是不要在cookie里记录过多数据,如果实在需要的话可以考虑调整在nginx.conf中的client_header_buffer_size(默认1k) 若cookie太大,可能还需要调整large_client_header_buffers(默认4k),该参数说明如下: 请求行如果超过buffer,就会报HTTP 414错误(URI Too Long) nginx接受最长的HTTP头部大小必须比其中一个buffer大,否则就会报400的HTTP错误(Bad Request)。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Nginx 502 Bad Gateway的含义是请求的PHP-CGI已经执行,但是由于某种原因(一般是读取资源的问题)没有执行完毕而导致PHP-CGI进程终止。 Nginx 504 Gateway Time-out的含义是所请求的网关没有请求到,简单来说就是没有请求到可以执行的PHP-CGI。 解决这两个问题其实是需要综合思考的,一般来说Nginx 502 Bad Gateway和php-fpm.conf的设置有关,而Nginx 504 Gateway Time-out则是与nginx.conf的设置有关。 而正确的设置需要考虑服务器自身的性能和访客的数量等多重因素。 以我目前的服务器为例子CPU是奔四1.5G的,内存1GB,CENTOS的系统,访客大概是50人左右同时在线。 但是在线的人大都需要请求PHP-CGI进行大量的信息处理,因此我将nginx.conf设置为: fastcgi_connect_timeout 300s; fastcgi_send_timeout 300s; fastcgi_read_timeout 300s; fastcgi_buffer_size 128k; fastcgi_buffers 8 128k;#8 128 fastcgi_busy_buffers_size 256k; fastcgi_temp_file_write_size 256k; fastcgi_intercept_errors on; 这里最主要的设置是前三条,即 fastcgi_connect_timeout 300s; fastcgi_send_timeout 300s; fastcgi_read_timeout 300s; 这里规定了PHP-CGI的连接、发送和读取的时间,300秒足够用了,因此我的服务器很少出现504 Gateway Time-out这个错误。最关键的是php-fpm.conf的设置,这个会直接导致502 Bad Gateway和504 Gateway Time-out。 下面我们来仔细分析一下php-fpm.conf几个重要的参数: php-fpm.conf有两个至关重要的参数,一个是”max_children”,另一个是”request_terminate_timeout” 我的两个设置的值一个是”40″,一个是”900″,但是这个值不是通用的,而是需要自己计算的。 计算的方式如下: 如果你的服务器性能足够好,且宽带资源足够充足,PHP脚本没有系循环或BUG的话你可以直接将”request_terminate_timeout”设置成0s。0s的含义是让PHP-CGI一直执行下去而没有时间限制。而如果你做不到这一点,也就是说你的PHP-CGI可能出现某个BUG,或者你的宽带不够充足或者其他的原因导致你的PHP-CGI能够假死那么就建议你给”request_terminate_timeout”赋一个值,这个值可以根据你服务器的性能进行设定。一般来说性能越好你可以设置越高,20分钟-30分钟都可以。由于我的服务器PHP脚本需要长时间运行,有的可能会超过10分钟因此我设置了900秒,这样不会导致PHP-CGI死掉而出现502 Bad gateway这个错误。 而”max_children”这个值又是怎么计算出来的呢?这个值原则上是越大越好,php-cgi的进程多了就会处理的很快,排队的请求就会很少。设置”max_children”也需要根据服务器的性能进行设定,一般来说一台服务器正常情况下每一个php-cgi所耗费的内存在20M左右,因此我的”max_children”我设置成40个,20M*40=800M也就是说在峰值的时候所有PHP-CGI所耗内存在800M以内,低于我的有效内存1Gb。而如果我的”max_children”设置的较小,比如5-10个,那么php-cgi就会“很累”,处理速度也很慢,等待的时间也较长。如果长时间没有得到处理的请求就会出现504 Gateway Time-out这个错误,而正在处理的很累的那几个php-cgi如果遇到了问题就会出现502 Bad gateway这个错误。 //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// nginx中配置php fastcgi组解决莫名其妙的502 Bad Gateway错误 一般nginx搭配php都采用这样的方式: location ~ .php$ { proxy_pass        http://localhost:9000; fastcgi_param   SCRIPT_FILENAME   /data/_hongdou$fastcgi_script_name; include        fastcgi_params; } 这个方式只能连接到一组spawn-fcgi开启的fastcgi,在服务器负载稍高时常常出现502 bad gateway错误。 起先怀疑这是php-cgi的进程开得太少,增加后仍然有反映时常有错,偶然间发现php-cgi会报出这样的错误: zend_mm_heap corrupted 看来是php-cgi在执行某些代码时有问题,以致于该线程中止。 在服务器上可能还会看到php-cgi进程在不断变少,估计是出现错误的php-cgi的进程自动退出了。 php的问题总是不太容易能解决,所以在nginx方面想想办法,nginx的好处是它总是能爆出一些稀奇古怪的做法出来。 在nginx的proxy中,规避莫名其妙错误的办法无非是proxy到一个upstream的服务器组中,然后配置 proxy_next_upstream,让nginx遇到某种错误码时,自动跳到下一个后端上。这样,应用服务器即使不稳定,但是在nginx后面就变成了稳定服务。想到nginx的fastcgi和proxy是一路东西,所以proxy能用的经验,移植到fastcgi也能跑得起来。 照着这个思路,用spawn-fcgi多开同样一组php进程,所不同的仅仅是端口: spawn-fcgi -a 127.0.0.1 -p 9000 -u nobody -f php-cgi -C 100 spawn-fcgi -a 127.0.0.1 -p 9001 -u nobody -f php-cgi -C 100 然后把fastcgi的这段配置改成用upstream的方式: upstream backend { server 127.0.0.1:9000; server 127.0.0.1:9001; } location ~ .php$ { fastcgi_pass        backend; fastcgi_param   SCRIPT_FILENAME   /data/_hongdou$fastcgi_script_name; include        fastcgi_params; } 检查配置结果正确,能跑起来;同时在服务器上netstat -n|grep 9000和grep 9001都有记录,证明连接无误;在前台查阅页面,一切运行正常。 这个配置是最简单的配置,既然能连接上upstream,那么很显然upstream的一些东西都可以拿来用,比如ip_hash、weight、max_fails等。 这样的配置在单机下不知能不能共享session,没有测试,如果有问题,可以加上ip_hash,或者配置php把session存进memcached中。 然后就是fastcgi_next_upstream的配置,nginx wiki中没有介绍到这个配置,查了一下,在nginx的CHANGES中有提到,而且出生年月是和proxy_next_upstream一样的。既然如此,那就照proxy_next_upstream一样配吧。一般按默认的值error timeout就可以工作,因为php出现502错误的异常是返回的500错误,所以我把fastcgi_next_upstream定为: fastcgi_next_upstream error timeout invalid_header http_500; 通过这个配置,就可以基本杜绝任何时常性的500错误,出问题的几率会变小很多,如果客户反映仍然激烈,那么就多增加几组fastcgi进程。

sosyxg 2019-12-02 02:43:07 0 浏览量 回答数 0

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Linux这么多命令,通常会让初学者望而生畏。下面是我结合日常工作,以及在公司的内部培训中,针对对Linux不是很熟悉的同学,精选的一批必须要搞懂的命令集合。 任何一个命令其实都是可以深入的,比如tail -f和tail -F的区别。我们不去关心,只使用最常见的示例来说明。本文不会教你具体的用法,那是抢man命令的饭碗。这只是个引导篇,力求简洁。 学习方式:多敲多打,用条件反射替代大脑记忆—如果你将来或者现在要用它来吃饭的话。其中,也有一些难啃的骨头,关注小姐姐味道微信公众号,我们一起用锋利的牙齿,来把它嚼碎。 内容: ✔ 目录操作 ✔ 文本处理 ✔ 压缩 ✔ 日常运维 ✔ 系统状态概览 ✔ 工作常用 目录操作 工作中,最常打交道的就是对目录和文件的操作。linux提供了相应的命令去操作他,并将这些命令抽象、缩写。 基本操作 可能是这些命令太常用了,多打一个字符都是罪过。所以它们都很短,不用阿拉伯数字,一个剪刀手就能数过来。 看命令。 mkdir 创建目录 make dir cp 拷贝文件 copy mv 移动文件 move rm 删除文件 remove 例子: # 创建目录和父目录a,b,c,d mkdir -p a/b/c/d # 拷贝文件夹a到/tmp目录 cp -rvf a/ /tmp/ # 移动文件a到/tmp目录,并重命名为b mv -vf a /tmp/b # 删除机器上的所有文件 rm -rvf / 漫游 linux上是黑漆漆的命令行,依然要面临人生三问:我是谁?我在哪?我要去何方? ls 命令能够看到当前目录的所有内容。ls -l能够看到更多信息,判断你是谁。 pwd 命令能够看到当前终端所在的目录。告诉你你在哪。 cd 假如你去错了地方,cd命令能够切换到对的目录。 find find命令通过筛选一些条件,能够找到已经被遗忘的文件。 至于要去何方,可能就是主宰者的意志了。 文本处理 这是是非常非常加分的技能。get到之后,也能节省更多时间来研究面向对象。 查看文件 cat 最常用的就是cat命令了,注意,如果文件很大的话,cat命令的输出结果会疯狂在终端上输出,可以多次按ctrl+c终止。 # 查看文件大小 du -h file # 查看文件内容 cat file less 既然cat有这个问题,针对比较大的文件,我们就可以使用less命令打开某个文件。 类似vim,less可以在输入/后进入查找模式,然后按n(N)向下(上)查找。 有许多操作,都和vim类似,你可以类比看下。 tail 大多数做服务端开发的同学,都了解这么命令。比如,查看nginx的滚动日志。 tail -f access.log tail命令可以静态的查看某个文件的最后n行,与之对应的,head命令查看文件头n行。但head没有滚动功能,就像尾巴是往外长的,不会反着往里长。 tail -n100 access.log head -n100 access.log 统计 sort和uniq经常配对使用。 sort可以使用-t指定分隔符,使用-k指定要排序的列。 下面这个命令输出nginx日志的ip和每个ip的pv,pv最高的前10 #2019-06-26T10:01:57+08:00|nginx001.server.ops.pro.dc|100.116.222.80|10.31.150.232:41021|0.014|0.011|0.000|200|200|273|-|/visit|sign=91CD1988CE8B313B8A0454A4BBE930DF|-|-|http|POST|112.4.238.213 awk -F"|" '{print $3}' access.log | sort | uniq -c | sort -nk1 -r | head -n10 其他 grep grep用来对内容进行过滤,带上--color参数,可以在支持的终端可以打印彩色,参数n则输出具体的行数,用来快速定位。 比如:查看nginx日志中的POST请求。 grep -rn --color POST access.log 推荐每次都使用这样的参数。 如果我想要看某个异常前后相关的内容,就可以使用ABC参数。它们是几个单词的缩写,经常被使用。 A after 内容后n行 B before 内容前n行 C count? 内容前后n行 就像是这样: grep -rn --color Exception -A10 -B2 error.log diff diff命令用来比较两个文件是否的差异。当然,在ide中都提供了这个功能,diff只是命令行下的原始折衷。对了,diff和patch还是一些平台源码的打补丁方式,你要是不用,就pass吧。 压缩 为了减小传输文件的大小,一般都开启压缩。linux下常见的压缩文件有tar、bzip2、zip、rar等,7z这种用的相对较少。 .tar 使用tar命令压缩或解压 .bz2 使用bzip2命令操作 .gz 使用gzip命令操作 .zip 使用unzip命令解压 .rar 使用unrar命令解压 最常用的就是.tar.gz文件格式了。其实是经过了tar打包后,再使用gzip压缩。 创建压缩文件 tar cvfz archive.tar.gz dir/ 解压 tar xvfz. archive.tar.gz 日常运维 开机是按一下启动按钮,关机总不至于是长按启动按钮吧。对了,是shutdown命令,不过一般也没权限-.-!。passwd命令可以用来修改密码,这个权限还是可以有的。 mount mount命令可以挂在一些外接设备,比如u盘,比如iso,比如刚申请的ssd。可以放心的看小电影了。 mount /dev/sdb1 /xiaodianying chown chown 用来改变文件的所属用户和所属组。 chmod 用来改变文件的访问权限。 这两个命令,都和linux的文件权限777有关。 示例: # 毁灭性的命令 chmod 000 -R / # 修改a目录的用户和组为 xjj chown -R xjj:xjj a # 给a.sh文件增加执行权限(这个太常用了) chmod a+x a.sh yum 假定你用的是centos,则包管理工具就是yum。如果你的系统没有wget命令,就可以使用如下命令进行安装。 yum install wget -y systemctl 当然,centos管理后台服务也有一些套路。service命令就是。systemctl兼容了service命令,我们看一下怎么重启mysql服务。 推荐用下面这个。 service mysql restart systemctl restart mysqld 对于普通的进程,就要使用kill命令进行更加详细的控制了。kill命令有很多信号,如果你在用kill -9,你一定想要了解kill -15以及kill -3的区别和用途。 su su用来切换用户。比如你现在是root,想要用xjj用户做一些勾当,就可以使用su切换。 su xjj su - xjj -可以让你干净纯洁的降临另一个账号,不出意外,推荐。 系统状态概览 登陆一台linux机器,有些命令能够帮助你快速找到问题。这些命令涵盖内存、cpu、网络、io、磁盘等。 uname uname命令可以输出当前的内核信息,让你了解到用的是什么机器。 uname -a ps ps命令能够看到进程/线程状态。和top有些内容重叠,常用。 找到java进程 ps -ef|grep java top 系统状态一览,主要查看。cpu load负载、cpu占用率。使用内存或者cpu最高的一些进程。下面这个命令可以查看某个进程中的线程状态。 top -H -p pid free top也能看内存,但不友好,free是专门用来查看内存的。包括物理内存和虚拟内存swap。 df df命令用来查看系统中磁盘的使用量,用来查看磁盘是否已经到达上限。参数h可以以友好的方式进行展示。 df -h ifconfig 查看ip地址,不啰嗦,替代品是ip addr命令。 ping 至于网络通不通,可以使用ping来探测。(不包括那些禁ping的网站) netstat 虽然ss命令可以替代netstat了,但现实中netstat仍然用的更广泛一些。比如,查看当前的所有tcp连接。 netstat -ant 此命令,在找一些本地起了什么端口之类的问题上,作用很大。 工作常用 还有一些在工作中经常会用到的命令,它们的出现频率是非常高的 ,都是些熟面孔。 export 很多安装了jdk的同学找不到java命令,export就可以帮你办到它。export用来设定一些环境变量,env命令能看到当前系统中所有的环境变量。比如,下面设置的就是jdk的。 export PATH=$PATH:/home/xjj/jdk/bin 有时候,你想要知道所执行命令的具体路径。那么就可以使用whereis命令,我是假定了你装了多个版本的jdk。 crontab 这就是linux本地的job工具。不是分布式的,你要不是运维,就不要用了。比如,每10分钟提醒喝茶上厕所。 */10 * * * * /home/xjj/wc10min date date命令用来输出当前的系统时间,可以使用-s参数指定输出格式。但设置时间涉及到设置硬件,所以有另外一个命令叫做hwclock。 xargs xargs读取输入源,然后逐行处理。这个命令非常有用。举个栗子,删除目录中的所有class文件。 find . | grep .class$ | xargs rm -rvf #把所有的rmvb文件拷贝到目录 ls *.rmvb | xargs -n1 -i cp {} /mount/xiaodianying 网络 linux是一个多作业的网络操作系统,所以网络命令有很多很多。工作中,最常和这些打交道。 ssh 这个,就不啰嗦了。你一定希望了解ssh隧道是什么。你要是想要详细的输出过程,记得加参数-v。 scp scp用来进行文件传输。也可以用来传输目录。也有更高级的sftp命令。 scp a.txt 192.168.0.12:/tmp/a.txt scp -r a_dir 192.168.0.12:/tmp/ wget 你想要在服务器上安装jdk,不会先在本地下载下来,然后使用scp传到服务器上吧(有时候不得不这样)。wget命令可以让你直接使用命令行下载文件,并支持断点续传。 wget -c http://oracle.fuck/jdk2019.bin mysql mysql应用广泛,并不是每个人都有条件用上navicat的。你需要了解mysql的连接方式和基本的操作,在异常情况下才能游刃有余。 mysql -u root -p -h 192.168.1.2

问问小秘 2020-04-01 10:52:50 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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浅谈GPU虚拟化技术(三)GPU SRIOV及vGPU调度

福利达人 2019-12-01 22:04:32 4047 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2020-06-11 13:18:25 6 浏览量 回答数 1

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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

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19
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