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文章/答案/技术大牛

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Albert陈凯

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2019-11-26 Hazelcast Map配置文档

map: default: in-memory-format: BINARY metadata-policy: CREATE_ON_UPDATE statistics-enabled: true optimize-queries: true cache-deserialized-values: ALWAYS backup-count: 1 async-backup-count: 0 time-to-live-seconds: 0 max-idle-seconds: 0 eviction-policy: NONE max-size: policy: PER_NODE max-size: 0 eviction-percentage: 25 min-eviction-check-millis: 100 merge-policy: batch-size: 100 class-name: PutIfAbsentMergePolicy read-backup-data: false hot-restart: enabled: false fsync: false map-store: enabled: true initial-mode: LAZY class-name: com.hazelcast.examples.DummyStore write-delay-seconds: 60 write-batch-size: 1000 write-coalescing: true properties: jdbc_url: my.jdbc.com near-cache: max-size: 5000 time-to-live-seconds: 0 max-idle-seconds: 60 eviction-policy: LRU invalidate-on-change: true in-memory-format: BINARY cache-local-entries: false eviction: size: 1000 max-size-policy: ENTRY_COUNT eviction-policy: LFU wan-replication-ref: my-wan-cluster-batch: merge-policy: com.hazelcast.map.merge.PassThroughMergePolicy filters: - com.example.SampleFilter - com.example.SampleFilter2 republishing-enabled: false indexes: name: ordered: false age: ordered: true attributes: currency: extractor: com.bank.CurrencyExtractor entry-listeners: - class-name: com.your-package.MyEntryListener include-value: false local: false partition-lost-listeners: - com.your-package.YourPartitionLostListener quorum-ref: quorumRuleWithThreeNodes

2019-11-26

8060

2019-02-06 系统设计入门（增长面试经验）

缓存系统架构负载均衡负载均衡缓存

<p align="center"> <img src="http://i.imgur.com/jj3A5N8.png"> </p>

2019-03-04

8420

2018-12-13 Redisson项目介绍Redisson项目介绍

云数据库 Redis java tomcat 缓存编程算法

Rui Gu edited this page <relative-time datetime="2018-05-23T22:07:43Z" title="May 24, 2018, 6:07 AM GMT+8" style="box-sizing: border-box;">on May 24</relative-time> · 18 revisions

2018-12-26

6110

2018-11-23 当我们输入一条 SQL 查询语句时，发生了什么？

sql 云数据库 SQL Server 数据库存储缓存

我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，你应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：

2018-12-17

7500

java spark 缓存

1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。 2.巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RD

2018-04-08

8220

spark 缓存 scala 编程算法

4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。通常应用逻辑是以一系列转换（Transformation）和执行（Action）来表达的，前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系，后者指定输出的形式。其中： □转换：是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集，是数据集的逻辑操作，并没有真正计算。 □执行：是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算，Spark会根据A

2018-04-08

8660

3.4 RDD的计算

spark 缓存 javascript java vr 视频解决方案

3.4 RDD的计算 3.4.1 Ta s k简介原始的RDD经过一系列转换后，会在最后一个RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。在Job被划分为一批计算任务（Task）后，这批Task会被提交到集群上的计算节点去计算。计算节点执行计算逻辑的部分称为Executor。Executor在准备好Task的运行时环境后，会通过调用org.apache.spark.scheduler.Task#run来执行计算。Spark的Task分为两种： 1）org.apache.spark.scheduler.

2018-04-08

6770

SQL语句执行原理清空缓存的方法

sql 缓存数据库

文章转载：原文地址原理：第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行。我们在数据层执行SQL语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,把SQL语句发送给服务器处理。第二步：服务器解析请求的SQL语句。 SQL计划缓存,经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实,往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间,但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句,会在很短的时间内返回查询结果。　　原因: 1):服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找

2018-04-04

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