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Json解析Json解析

Json解析 前言 ​ 在android开发中,app和服务器进行输时大多会用到json。 而对于从server端获取的很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。 这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等。而这时候,当商品的很大的时候,客户端拿到时候对app来说还是比较大的。 而server端是将所有的序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。 20W条,内存不断的被消耗。

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什么是 与大的关系

在人们还没有搞明白大的情况下,又出现了一个与大的关系是什么,他们有什么关联吗?还是大的升级版才是,今天来聊一下与大的关系吧! image.png 1、什么是,什么是大 所谓的从字面理解就是多到已经用大来形容了,现实中也确实如此。 2、与大的关系 与大的关系其实是相互的,可以包含在大里面,同样大也可以包含在里面。 需要找合适的来进行计算时,大也可以将分解并帮助其计算完成。所以与大的关系是相互的,在对方有困难的时候都会伸出手来帮助,与大的关系一定是不错的。 与大通俗的说就是,有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成,而大则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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    , 为何总是 垃圾 ?!

    2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说:我拥有, 却不知道怎么用?每年, 花在存储的费用, 也是;足以使企业破产⋯ 为何会如此? 当我们将所谓 “分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪?为何谷歌能做到的, 我们却做不到? 大家都明白的 Common Sense: 做分析, 要先能建立模型;有了模型, 我们才能从 “中, 去提炼出 “有用” 的分析最关键、最重要的ㄧ步:将 “转换” 为有用的。 而模型建立的前提是: @ 要能先分析出, 产生背后的 “用户的目的” 。例如:用户是基于什么样的社会事件?天灾? 这样的, 再如何的 “”, 也根本没法经由 “分析师”, 使用任何的分析工具, 建立出任何有效的模型;将永远没办法转换为有用的。 为什么谷歌能做得到?

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    处理

    针对的处理,可以使用的方法非常多,常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法 (4)建立一个公共溢出区   假设散列函的值域为[0,m - 1],则设向Hashtable [0...m-1]为基本表,另外设立存储空间向OverTable[0...v]用以存储发生冲突的记录。 面的排序后的结果为1101001011。    常常会遇到判断集合中是否存在重复的问题,比较小的时候,对时间复杂度要求不高,担当集合中比较大的时候,则希望能够少进行几次扫描,此时如果还采用双重循环的话,效率很低,此时使用位图法很合适,首先找到最大元素 4.库优化法 这种方法不细致说,因为不是直接的算法,而是通过优化库(优化库其实也是用的算法)的方式。

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    处理

    ,不能一次加载到内存中 topK(最大和最小k个),第k大,第k小的 判断一个整是否存在其中 找出不重复的字 找出A,B两个url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的 k个 topK 最大K使用最小堆,最小K使用最大堆,这里以最大K为例 hash分块 维护最小堆的K个容器 堆中是topK大的,堆顶的是第K大 先将hash * K个,然后对这些再进行排序,或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK,此时堆顶即是 只求最大或最小 不仅仅是整,也可以是字符串 按照出现的次或者频率排序, topK 按照出现的次或者频率排序,topK 先将hash再取模m,分成m个小文件,hash(num)%m 扫描每个小文件的,通过hash_map建立值和频率的键值对 以出现的频率维护最小堆的 如果出现次比堆顶搜索关键词的次多,那就删除堆顶的关键词,将这个出现次更多的关键词加入到堆中。 不知道你发现了没有,面的解决思路其实存在漏洞。10 亿的关键词还是很多的。

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    处理

    处理是基于的存储、处理、操作。 所谓,就是很大,可能是TB级别甚至是PB级别,导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。 1 的存储:为大分析做准备 统关系型统关系型库在存储主要面向结构化,聚焦于便捷的查询分析能力、按照严格规则快速处理事务(transaction 虽然,统的库系统可以通过分区的技术(水平分区和垂直分区) ,来减少查询过程中输入输出的次以缩减响应时间, 提高处理能力, 但是在的规模下,这种分区所带来的性能改善并不显著。 3)在规模下, 库一个致命弱点, 就是其可扩展性差。 与 MPI 有所不同的是,Map/Reduce 是通过将计算(Map 或者Reduce)分发到相应的存储节点或靠近的节点,让计算(Map 或者 Reduce)在存储节点就地或者就近完成,尽可能减轻大在网络输所产生的压力

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    BitSet处理

    关于BitSet BitSet是java.util下包下,JDK1.0中就已经引入这个结构。 如果你对结构的"位图"比较熟悉,那么BitSet就很好理解了。 位图定义了的存在性可以用bit位的1和0来表示,一个bit有两个值,0或1。而BitSet正是因为采用这种结构,在判断“是否存在”的场景会经常出现。 如果不知道位图,我们看一下JDK API中对BitSet的定义:BitSet类实现了一个按需增长的位向(位向就是由一些二进制位组成的向)。 在Java中,判断某个是否存在有很多种方法,为什么会选用BitSet呢?其重要的原因是它可以有效的降低内存的使用。 然后遍历全部用户,通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过造成的),那么效果就不用说了,挺低的。

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    解决方案

    缓存和页面静态化 缓存:将从库中获取的结果暂时保存起来,在下次使用时无需重新到库中获取。 页面静态化:将程序最后生成的页面保存起来。 库优化 表结构优化。 SQL语句优化。 分区:将一张表的按照一定规则分到不同区来保存。 分表:将一张表分成多张表。 索引优化。 使用存储过程代替直接操作。 分离活跃。 批读取,延迟修改。 读写分离。

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    处理之BloomFilter

    通过将哈希函作用于key,我们得到了哈希值,基于哈希值我们可以去表里的相应位置获取对应的。除了存在哈希冲突问题之外,HashMap一个很大的问题就是空间效率低。 原理 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机结构,Bloom filter 可以看做是对bit-map 的扩展,布隆过滤器被设计为一个具有N的元素的位组A(bit array),初始时所有的位都置为 例如,第一个哈希函作用于元素I,返回x。 ,一般应取质 */ private static final int[] seeds = new int[]{5, 7, 11, 13, 31, 37, 61}; /* 存储使用 */ public static class SimpleHash { //cap为hash函的容 private int cap;

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    mongodbCRUD优化

    原理也很鉴定啊,我们skip掉MAX_PAGE_COUNT,看是否还有,如果有就说明总大于MAX_PAGE_COUNT,返回MAX_PAGE_COUNT即可,否则,计算真正的count。 换一个角度思考,因为是有序的,因此第100页的的最后修改时间是小于第99页最小的修改时间,查询时加这个条件,就可以直接取符合条件的前100条即可。 3. 全导出优化 3.1 去掉不需要的字段 查询时,指定真正有用的字段,这样可以有效减少,加快查询效率。 ,一是直接findAll,当过大时,很容易导致服务器OutofMermory,就算没有OOM,也会对服务器造成极大的负载,影响兄弟服务。 但是就和面分页说的那样,分页到后面的时候,需要skip掉前面的,存在无用功。

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    查询优化

    由于平时开发的应用比较小,不太关注性能优化的问题,所以不知如何作答,答得不好,很是郁闷。从网搜索出查询优化的两篇文章,转载下来,学习学习。 举例来说,如果积累到一定的程度,比如一个银行的账户库表信息积累到百万甚至千万条记录,全表扫描一次往往需要十分钟,甚至小时。 笔者在Informix Dynamic Sever做同样的实验,发现在时间耗费的优化比例为5∶1(如果增加,比例可能会更大)。 百万查询优化技巧三十则 1.对查询进行优化,应尽避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列建立索引。 29.尽避免大事务操作,提高系统并发能力。 30.尽避免向客户端返回大,若过大,应该考虑相应需求是否合理

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    处理问题

    4.日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP。 方案1: 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有 ? 个IP。 6.分布在100台电脑中,想个办法高校统计出这批的TOP10。 方案1: 在每台电脑求出TOP10,可以采用包含10个元素的堆完成(TOP10小,用最大堆,TOP10大,用最小堆)。 求出每台电脑的TOP10后,然后把这100台电脑的TOP10组合起来,共1000个,再利用面类似的方法求出TOP10就可以了。 7.怎么在中找出重复次最多的一个? 8.千万或亿(有重复),统计其中出现次最多的钱N个。 方案1: 千万或亿的,现在的机器的内存应该能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次。 ,求着n个实在实轴2个之间的最大差值,要求线性的时间算法。 方案1: 最先想到的方法就是先对这n个进行排序,然后一遍扫描即可确定相邻的最大间隙。但该方法不能满足线性时间的要求。

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    处理之bitmap

    一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景,例如BitMap解决寻找重复、判断个别元素是否在当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性 要快速的解决这个问题最好的方案就是将搁内存了,所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整。 如何判断int字在tmp组的哪个下标,这个其实可以通过直接除以32取整部分,例如:整8除以32取整等于0,那么8就在tmp[0]。 另外,我们如何知道了8在tmp[0]中的32个位中的哪个位,这种情况直接mod32就ok,又如整8,在tmp[0]中的第8 mod32等于8,那么整8就在tmp[0]中的第八个bit位(从右边起 1开始的 */ public class BitMap { private long length; private static int[] bitsMap; //构造函中的最大值

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    腾讯面试题

    4 日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP 日志,文件太大,IP地址最多有2^32=4G,无法装入内存,,将这个大文件(hash映射:可以取模00)分成多个小文件(如1000)。 时间复杂度O(log2n),因为每次都将减少一半,直到最后一个。 11 怎么在中找出重复次最多的一个? 分布式: 分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批的TOP10。 一共有N个机器,每个机器有N个。每个机器最多存O(N)个并对它们操作。 总结:这些处理的题,思路基本差不多,首先是hash映射,成为不同类型的文件,然后hash统计,之后进行排序等等。 ——END—— 推荐阅读: 处理问题

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    Python处理之_Hadoop

    这里的分布计算主要指MapReduce,MapReduce框架将输入分割成块,给Mapper,然后Map任务在各个服务器以完全并行的方式处理,接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序 Mapper的由输入文件的大小确定,Reducer的由程序员指定. 3. /reducer.py -input /tmp/input/*.txt -output /tmp/output/  这里py文件被指定了两次,files指定的是两个py文件,这里还可以配置文件等 应用场景  Hadoop主要是针对处理的,试想当以TB,PB计的时候,我们不可能用单机一次性打开所有。Hadoop方式可用多台便宜PC组合的方式处理。   看了一些典型的Hadoop应用场景,觉得现在使用Hadoop主要以HDFS加库的共享为主,更多的时候是被其它层工具封装后调用。

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    Hadoop | 与Hadoop初识

    ---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架,是一个可以分析和处理的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大。 2003年Google发表了一篇论文谷歌文件系统GFS(google File System),google公司为了存储搜索而设计的专用分布式文件系统,可运行在普通的廉价硬件。 HDFS能提供高吞吐访问,适合那些有着超大集(large data set)的应用程序。 HDFS的设计特点是: 大文件,非常适合T级别的大文件存储。 流式访问,一次写入多次读写,跟统文件不同,它不支持动态改变文件内容,而是要求让文件一次写入就不做变化,要变化也只能在文件末添加内容。 Hadoop可运行于一般的商用服务器,具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点 特别适合写一次,读多次的场景 适合 大规模 流式(写一次,读多次) 商用硬件(一般硬件) 不适合 低延时的访问

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    千亿级库OceanBase

    OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型库,实现了千亿条记录、百TB的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持百TB的以及十万TPS、百万QPS的访问。 2、RootServer:管理集群中的所有服务器,子表分布及副本管理,RootServer一般一主一备,主备之间强制同步。 主要功能:集群管理、分布以及副本管理。 3、UpdateServer:存储OceanBase系统的增更新,一般为一主一备,主备之间可采用不同的同步模式。 ,还需要对多台ChunkServer返回的进行合并。 三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型库这两种技术,UpdateServer相当于一个高性能内存库,底层采用关系型库技术实现,ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统

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    unorder(哈希-处理)

    学分析法 设有n个d位,每一位可能有r种不同的符号,这r种不同的符号在各位出现的频率不一定相同,可能在某些位分布比较均匀,每种符号出现的机会均等,在某些位分布不均匀只有某几种符号经常出 现 事实: 由于开地址法必须保持大的空闲空间以确保搜索效率,如二次探查法要求装载因子a <= 0.7,而表项所占空间又比指针大的多,所以使用链地址法反而比开地址法节省存储空间。 比如: 位图概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于无重复的场景。通常是用来判断某个存不存在的。 缺陷: 无法确认元素是否真正在布隆过滤器中 存在计回绕 布隆过滤器优点 增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函的个,一般比较小),与大小无关 哈希函相互之间没有关系,方便硬件并行运算 布隆过滤器不需要存储元素本身,在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势 在能够承受一定的误判时,布隆过滤器比其他结构有这很大的空间优势 很大时,布隆过滤器可以表示全集,其他结构不能 使用同一组散列函的布隆过滤器可以进行交

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