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一个格组件-vuejs示例

分析vuejs官网一个格组件实现过程。 原址:https:cn.vuejs.orgv2examplesgrid-component.html1、新建一个demovue实例 jsvar demo=new Vue({ el:#demo});2、 新建一个Vue实例,并用data声明一个数据对象,定义格所需数据var demo=new Vue({ el:#demo, data:{ 头部部分数据 gridColumns: , 主体部分数据 子组件要显式用props选项声明它期待获得数据 Search @click=sortBy(key) :class={ active: sortKey == key } > {{ key | capitalize }} {{entry}} -1 }) }) } if (sortKey) { 复制一份data数据,然后进行sort排序,组成新格排序 data = data.slice().sort(function

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Redis 在 Web 项目中应用与实践

Redis持久化策略Redis故障恢复间是一个博弈过程,如果你希望在发生故障能够尽快恢复,应该启用dump备份机制,但这样需要更多可用内存空间来进行持久化。 典型场景计数器计数器需求非常普遍,例如微博点赞数、帖子收藏数、文章分享数、用户关注数等。社交列比如使用Sets结构存储关注列、收藏列、点赞列等。 setnx expire 命令来实现加锁,即当没有key存在才会成功写入value:$lockStatus = $redis->setnx($lockKey, 1);if (1 === $lockStatus 可以通过如下优化使得锁系统变得更加健壮:不要设置固定字符串,而是设置为随机大字符串,可以称为token。通过脚本删除指定锁key,而不是 del 命令。 在设置key过期候加一个随机值。

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    Android系统联系人全特效实现(),分组导航挤压动画

    记得在我刚接触Android候对系统联系人中特效很感兴趣,它会根据手机中联系人姓氏首字母进行分组,并在界面最顶端始终显示一个当前分组。如下图所示:? 最让我感兴趣是,当后一个分组前一个分组相碰,会产生一个挤压动画。那个候我思考了各种方法想去实现这种特效,可是限于功夫不到家,都未能成功。 = sortKey; } }这个实体类很简单,只包含了联系人姓名排序键。 * private String alphabet = #ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ; ** * 次第一个可见元素,用于滚动记录标识。 目前话,分组导航挤压动画效果都已经完成了,看起来感觉还是挺不错,下一篇文章我会带领大家继续完善这个程序,加入字母快速滚动功能,感兴趣朋友请继续阅读Android系统联系人全特效实现(下),字母快速滚动

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    论MongoDB索引选择重要性

    线某业务,频繁出现IOPS 使用率100%(每秒4000IOPS)现象,每次持续接近1个小,从慢请求日志发现是一个 getMore 请求耗1个小,导致IOPS高;深入调查之后,最终发现竟是一个索引选择问题 * created_at: { $gte: 2017-11-01 13:00:00, $lte: 2017-11-01 13:59:59 }* sort: {_id: 1}业务数据特性每条数据插入都带 ,可以看出第一次扫描了17w,才找到101条符合条件记录,耗46s第二次要累计近4MB符合条件文档(8419条)才返回,需要全扫描更多文档,最终耗1个小,由于全扫描对cache非常不友好 一个查询第一次执行,如果有多个执行计划,会根据模型选出最优,并缓存起来,以提升效率当 MongoDB 发生集合创建删除索引,会将缓存执行计划清空掉,并重新选择MongoDB 在执行过程中,也会根据执行计划现 {replanned: 1} 说明是重新构建了执行计划;当它发现这个执行计划实际执行起来效果更差,最终还是会会到更优执行计划

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    论MongoDB索引选择重要性

    线某业务,频繁出现IOPS 使用率100%(每秒4000IOPS)现象,每次持续接近1个小,从慢请求日志发现是一个 getMore 请求耗1个小,导致IOPS高;深入调查之后,最终发现竟是一个索引选择问题 * created_at: { $gte: 2017-11-01 13:00:00, $lte: 2017-11-01 13:59:59 }* sort: {_id: 1}业务数据特性每条数据插入都带 ,可以看出第一次扫描了17w,才找到101条符合条件记录,耗46s第二次要累计近4MB符合条件文档(8419条)才返回,需要全扫描更多文档,最终耗1个小,由于全扫描对cache非常不友好 一个查询第一次执行,如果有多个执行计划,会根据模型选出最优,并缓存起来,以提升效率当 MongoDB 发生集合创建删除索引,会将缓存执行计划清空掉,并重新选择MongoDB 在执行过程中,也会根据执行计划现 {replanned: 1} 说明是重新构建了执行计划;当它发现这个执行计划实际执行起来效果更差,最终还是会会到更优执行计划

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    缓存穿透、缓存并发、热点缓存之最佳招式

    下图展示了整个思路过程:?Paste_Image.png看完方案以后,又会有不少朋友提出疑问,如果我是第一次使用缓存或者缓存中暂没有我需要数据,那又该如何处理呢? 在看完这个流程后,我想这里面会有一个漏洞,如果数据库中没有我们需要数据该怎么处理,如果不处理则请求会造成死循环,不断在缓存数据库中查询,这候我们会沿用我之前文章中如果没有读到数据则往缓存中插入一个 NULL字符串思路,这样其他请求直接就可以根据“NULL”进行处理,直到后台系统在数据库成功插入数据后同步更新清理NULL数据更新缓存。 Paste_Image.png总结: 在实际工作中,我们往往将面二个方案组合使用才能达到最佳效果,虽然第二种方案也会造成请求阻塞,但是只是在第一次使用或者缓存暂没有数据情况下才会产生,在生产中经过检验在 TPS没有情况下是不会造成问题

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    利用Amazon ML与Amazon Redshift建立二进制分类模型

    由于存在大量记录需要处理,因此创建数据源、ML模型以及评估过程可能需要一段间。大家可以在Amazon ML仪板当中监控其处理进度。 ? 每条记录预测界值都是一个介于0到1之间数字值。越是接近1,就代其越可能得到“是”答案,而相反则代其更可能得到“否”答案。 如果大家所获得整体界值越接近于1,那就代着被错误分类为“否”记录越少,但与此同被错误分类为“是”记录可能也就越多。这候,我们就需要利用该界值作出商业决策了。 然而如果每条被错误分类为“否”记录会让我们错失一笔大订单(例如金额达1000美元豪车购买佣金),那么调高该值显然更加明智。大家可以如图所示向左或向右移动滑块来调整这一界值。 向左侧滑动意味着降低该值,这会降低被错误判断为“是”情况出现机率,但同也会造成更多被错误判断为“否”情况。向右侧滑动以增加该界值则会导致相反结果。

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    Apache Zeppelin 中 JDBC通用 解释器

    驱动Apache Phoenix 本身是一个JDBC驱动Apache Drill - JDBC驱动Apache Tajo - JDBC驱动 如果您使用其他数据库不在述列中,请随分享您用例。 这将有助于提高JDBC解释器功能。 创建一个新JDBC解释器 首先,+ Create在解释器设置页面角单击按钮。? Mysql,RedshiftHive,你需要编辑属性值。 不要忘记点击Save按钮,否则您将面Interpreter *** is not found错误。? 所以你不需要在每个段落标题中键入这个前缀。? 应用Zeppelin动态单 您可以在查询内使用Zeppelin 动态单。

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    选择一个数据仓库平台标准

    随意更改数据类型实施新索引能力有可能是一个漫长过程,事先考虑到这一点可以防止未来痛苦。在将数据注入到分析架构中,评估要实现方法类型非常重要。 根据Periscope数据,你可以:“......让您隔夜ETL进程运行在更慢、更便宜仓库资源,然后在业务间内通过更强大仓库启用实查询。” 但是,随着Redshift规模运营效率提高,ETL可能被称为僵化范例。这就是Panoply遵循ELT流程原因,即所有原始数据都可即获取,并且转换在查询异步发生。 备份恢复BigQuery自动复制数据以确保其可用性持久性。但是,由于灾难造成数据完全丢失比快速,即恢复特定甚至特定记录需要少。 这使得文件传到S3数据库提取冗余,需要回到任何间点,并迅速看到数据如何改变。生态系统保持共同生​​态系统通常是有益

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    坑爹亚马逊之Redshift

    0写公众号一年来多来,思维现在开始写公众号候比,有两个比较大变化。第一个变化是对职场个人行为分析,放到组织架构这个层面看,才能够看明白更多道理。人毕竟是群体动物,脱离了组织没有意义。 亚马逊这款数据仓库云产品可谓非常成功,同也是非常坑人。要理解这里面坑,不能只看技术。1一年前就有人我说Redshift是个大坑,收费贼贵。当然,我说这个人没有我说明白怎么个贵法。 最重要,我不是要大家理解技术东西,而是能够理解怎么样通过对业务逻辑技术需求结合,去理解为什么Redshift会倾向于某些特定技术实现方式。 如果我是一个用户,对我来说,下面要素是重要:我SQL查询是什么我查询数据是哪些我需要最晚多长间里拿到结果当这些要素确定以后,提供服务服务商就可以给出一个价格了。 因此,即使Oracle数据库单节点价格贵,而亚马逊单节点价格很便宜。只要过了某个界点,数据量一去,亚马逊累积收取钱就会滚雪球一样变得非常可怕。所以这个事情在我看来还是屁股决定脑袋。

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    为什么越简单技术对于开发人员越难

    NoSQL 不代“没有DBA”。如果有人试图这样说服你,他们很可能要向你推销什么。 正如AWS数据科学总经理Matt Wood最近告诉我Redshift其它AWS服务致力于通过移除复杂让用户易于使用。给用户更少“杠杆”意味着AWS也给他们更少失败方式。 例如,Airbnb对Redshift刚开始是如何容易感到 洋洋得意,但是随后就需要一些折衷(投入):我 们面第一个挑战就是模式迁移。 在Redshift里,索引,间戳类型,数组,不被支持,这样你需要在你模式里排除它们,或找到变通方案。无论如何,Airbnb投入了努力,看到了至少五倍性能提升巨大成本节约。 也有很多伟大软件,它们看起来使用简单。为了走出对于任何伟大技术新手状态,你将不得不有目地使用,你将不得不投入努力来掌握它。可以有免费软件,但没有免费午餐。

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    缓存穿透、缓存并发、热点缓存之最佳招式

    一、前言我们在用缓存候,不管是Redis或者Memcached,基本会通用遇到以下三个问题:缓存穿透缓存并发缓存失效缓存穿透???注:面三个图会有什么问题呢? 其中一个简单方案就讲缓存失效间分散开,比如我们可以在原有失效间基础增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存过期重复率就会降低,就很难引发集体失效事件。 比如文章,查询一个不存在id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。缓存失效:如果缓存集中在一段间内失效,DB压力凸显。 答:我刚说主要是咱们常用后面配置,前台获取场景。前台无法获取相应key,则等待,或者放弃。当在后台配置界面配置了相关keyvalue之后,那么以前key &&也自然会被替换掉。 你说那种情况,自然也应该会有一个进程会在某一个刻,在缓存中设置这个ID,再有新请求到达候,就会获取到最新IDvalue。

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    数据湖火了,那数据仓库怎么办?

    未来,人类将面着三大问题:生物本身就是算法,生命是不断处理数据过程;意识与智能分离;拥有大数据积累外部环境将比我们自己更了解自己;这是《未来简史》中提出三个革命性观点。 2湖仓新模式:数据湖 + 数据仓库 =Lake House综所述,大数据代,开源技术体系设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起,比如数据湖,但并不代着数据仓库会被淘汰,双方存在必要联系 AWS Lake House 中遵循“ ELT”范式(提取,加载,转换),当从本地数据仓库迁移到 Redshift ,开发者可使用已有针对 ELT 优化 SQL 工作负载,无需从头开始将关系复杂 当数据在数据湖 Redshift 之间开始顺畅移动,这种灵活性使开发者在存储数据可以在成本性能之间选择最佳折中方案。当前已经有大量企业机构都开始采用 AWS 数据湖数据分析云服务。 Amazon Redshift 支撑了其数据仓库数据湖中查询实数据,见证了数据 PB 级快速增长。同帮助 FOX 公司在保持成本不变情况下,工作负载提升了 10 倍。

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    AWS湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接?

    Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值Redshift Spectrum支持Lake house架构,可以跨Redshift、Lake house操作数据库查询数据,而无需进行ETL或加载数据。 Hudi分区未分区数据定义语言(DDL)语句与其他Apache Parquet文件格式语句类似。 LOCATION参数必须指向包含.hoodie文件夹Hudi基础文件夹,该文件夹是建立Hudi提交间线所必需。 如果是,请检查.hoodie文件夹是否在正确位置,并且包含有效Hudi提交间线。

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    云计算领域将如何重新洗牌

    Snowflake 还很小,但现在它已经是一家市公司,市值超过 1000 亿美元。总体来说,Snowflake 产品与 Redshift 类似。 不过,Snowflake Redshift 在架构有一大差异。Snowflake 很早就做了完全解耦。 这意味着,如果一个客户每年要在 Redshift 花费 100 万美元,AWS 在付清 EC2 运营成本折旧费用之后毛利润约为 50~70 万美元。 AWS 面着同样情况,但是实际却将构建销售软件所有成本“转嫁”给了 Snowflake 等企业。这对他们来说是一笔不错交易。AWS 建立软件服务另一个原因是可以增加用户粘性。 云计算中资源利用率将会大大提高,工程师们在资源分配配置所花费间会减少一个数量级。IBM 最终放弃“混合多云”。YAML 会成为那些老去开发者们酒桌话题。

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    亚马逊Aurora搞垮PrimeDay这点事

    这次故障突显了亚马逊希望在2020年之前完全摆脱Oracle数据库过程中可能面挑战。近年来亚马逊Oracle在打口水仗,声称自家数据库软件云工具性能更胜一筹。 以及后面写文章从Redshift一文出发聊聊创作问题解释了我对这种顾虑来龙去脉。今天旧事重提,是因为当我发第一篇文章之后,收到了来自亚马逊中国公关。 公关分两路,一路是有人留言代Redshift说我说不对。读我号比较久人都知道,我这里即使有我完全不同意见观点留言,我从来都是放出来。所以明显代Redshift观点留言我也放出来了。 大帽子扣过了之后此人我公司CEO等高层很熟,意思是我是得罪不起。看在我触犯对方出面让亚马逊中国不要继续去我公司追究我破坏两个公司合作关系事情了。这是我写公众号以来第一次受到这种威胁。 不代了我对亚马逊中国代亚马逊我沟通某些人,有一丝好感。有人会问为什么我公众号有些稿子删除了,那当然是不可抗力。今天我不会因为这种威胁就删稿,但是其他不可抗力总还是有

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    主流云数仓性能对比分析

    结果如下:场景一:单用户执行累计执行长(22条SQL):可以看到RedshiftSynapse要远好于SnowflakeBigQuery,其中Redshfit总体执行长最短,大概只有Snowflake 场景二:5并发用户执行累计执行长(22条SQL):还是Redshift现最好,Synapse也不错。 相对于单用户环境下,SnowflakeBigQuery似乎现更差了,只有Redshift16左右,说明它们在资源并发控制这块还不太好,特别是Snowflake。 最佳性能SQL数量:同样,还是Redshift在最多场景性能现最好,Synapse是第二,但差距已经不大了。而SnowflakeBigQuery在22个场景中没有执行长最短。 场景三:性价比性价比计算采用下面公式,执行长是累计长,而价格取自各厂商官网列价。

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    云之旅:将复杂分析应用程序迁移到云中

    虽然仍然存在内部部署组件,因为数据管道从内部部署存储数据开始,但是先传到AWS S3存储桶,然后在将数据存储到AWS Redshift之前存储在其中。 Schneider指出,除了获得Oracle软件许可费用之外,该应用程序还面着扩展方面挑战,因为它在很大程度依赖于内存中高速缓存来使报告对最终用户作出响应。 通过使用AWS Redshift代替Oracle数据仓库数据集市工具,Optum公司降低了其软件许可成本。 云之旅面挑战Schneider示,OPA云之旅并非没有坎坷。其中一个主要挑战是为应用程序开发人员找到方法,使其从进行开发工作内部部署工作站安全地连接到基于云计算环境。 Schneider示,自从将应用程序迁移到云中以来,内部技术债务也已成为Optum公司面更为紧迫挑战。在云中,技术债务不仅构成性能挑战,而且还带来直接成本影响。

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    MongoDB find getmore操作慢问题排查

    ,查询结果主要分布在T0~T1T2后间段内。 T1~T2间段内不存在符合条件结果,有1千万不符合条件数据存在。总结来说,结果分布在timetag字段呈现两头分布,中间存在巨大空洞。 我们发现,查询结果在timetag分段分布,分布在timetag两头,中间存在一大段无效数据。第1~199结果分布在T0~T1间段内,第200后结果分布在T2间段后。 如果使用原查询计划,即只使用timetag索引来扫描全,在查询第199个后结果将会非常慢,因为这些结果分布在1.9亿数据里。 (备注:原库已经有nfromtimetag联合索引)建立联合索引:{v : 2,key : {nfrom : 1,timetag : 1},name : nfrom_1_timetag_1,ns

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    Mortar K Young:如何利用Redshift实现大数据集成

    我们第一次用Redshift分析从自己网站app收集到一些数据,发现了两件事情:第一,Redshift我们耳闻是一样;第二,Mortar是加载一个Redshift数据库最佳方式。 凡是工作带有“数据”头衔人都知道,整理处理数据是一部分巨大工作。数据生成单很少有随可用。还需要标准化、处理、整理减少问题字段。 这样管道听起来复杂但实际是非常有弹性:如果管道一部分由于某种原因失败了,Mortar可以自动重试。Luigi会恢复中断处管道工作,节省了计算成本。 在Redshift运行图形化BI工具Looker,Buffer所有突然出现数据对公司每个人需要它人都是立即可用。 应用工具诸如Redshift,我们正在推进使命任务让客户免于花费90%间到模板任务,这样他们就可以花100%间解决具体业务有趣问题。

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