以及SpringBatch的架构设计和核心组件的简单介绍。 今天这篇文章我们会找其中一些源码来做一下分析，让你对于SpringBatch更加了解，更好的去做技术选型和场景化方案落地。...你只需要对你需要的做一些组装就可以使用起来，而SpringBatch它是提供了基本上我们常使用的一些数据源的封装。...fromClause也必须有，否则不知道从哪个表查询数据，如果不传，就会异常 sortKey也是必须传的，前面也说过SpringBatch必须传一个sortKey，而且这个sortKey必须可以确定数据唯一性...是只支持单表查询的，如果你想存在一些join类型的查询，那么它是在这种情况下不支持的。...如果是database类型，希望你可以在SpringBatch使用Reader读取数据的时候可以提高性能，必须索引之类，不要全表扫描之类等等 当然对于数据的抽取、清洗和转换你业可以考虑其他的技术方案、比如
如下图所示： 最让我感兴趣的是，当后一个分组和前一个分组相碰时，会产生一个上顶的挤压动画。那个时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。...有了AlphabetIndexer，我们就可以通过它的getPositionForSection和getSectionForPosition方法，找出当前位置所在的分组，和当前分组所在的位置，从而实现类似于系统联系人的分组导航和挤压动画效果...(String sortKey) { this.sortKey = sortKey; } } 这个实体类很简单，只包含了联系人姓名和排序键。...* 分组的布局 */ private LinearLayout titleLayout; /** * 分组上显示的字母 */ private TextView title; /*...，看起来感觉还是挺不错的，下一篇文章我会带领大家继续完善这个程序，加入字母表快速滚动功能，感兴趣的朋友请继续阅读Android系统联系人全特效实现(下)，字母表快速滚动 。
Redis的持久化策略和Redis故障恢复时间是一个博弈的过程，如果你希望在发生故障时能够尽快恢复，应该启用dump备份机制，但这样需要更多的可用内存空间来进行持久化。...方案1 我们可能会考虑使用 setnx 和 expire 命令来实现加锁，即当没有key存在时才会成功写入value: $lockStatus = $redis->setnx($lockKey, 1);...expire, "NX"); if ("OK" === $lockStatus) { // 加锁成功，可进行后续操作 // 业务逻辑执行完毕，释放锁 // 删除锁之前需要判断是否是自己上的锁...// 存储数据 $sortKey = "sort_key"; $redis->zadd($sortKey, 100, "tom"); $redis->zadd($sortKey, 80, "Jon");...= $redis->zrevrange($sortKey, 0, -1, true); // 由小到大排序 $arrRet = $redis->zrange($sortKey, 0, -1, true
从人性上讲，人都是站在自己的角度上来看问题，这是最普通和正常的，基于自己的角度看问题，就都是自己合适，自己认为理所应当。...SQL，进行添加和改变后，再次使用，这里有一些问题， 原有的SQL 本身有一些表并不是现有的表需要的，或者一些条件的过滤并不细致，等等，或查询的中一开始并未过滤有效数据，而是到了后面在进行过滤的情况等等...4.2 在MYSQL中表的主键是控制表存储中的值的物理存放顺序，在这样的基础上多列的值的存储中会导致在计算行插入顺序时耗费更多的数据库性能。...，并且由一个表的操作触发多个表的操作，这样就形成了一个大事务，导致事务锁频繁发生，降低数据库的使用的性能，容易产生一些莫名的数据操作的卡顿，并且在出现问题后，不容易进行排查和发现，所以现代的程序开发中，...在这些问题上，解决的方案有很多，上面一部分在提出问题时给了一些建议，一些没有给出建议的部分中有一部分实际上很容易找到解决方案，还有一部分的解决方案不是单纯数据库的层面可以直接解决的，需要revole更多的部分如
这种情况和刚才说的预先设定值问题有些类似，只不过利用锁的方式，会造成部分请求等待。...其中的一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。...比如文章表，查询一个不存在的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时间内失效，DB的压力凸显。...答：我刚说的主要是咱们常用的后面配置，前台获取的场景。前台无法获取相应的key，则等待，或者放弃。当在后台配置界面上配置了相关key和value之后，那么以前的key &&也自然会被替换掉。...你说的那种情况，自然也应该会有一个进程会在某一个时刻，在缓存中设置这个ID，再有新的请求到达的时候，就会获取到最新的ID和value。
在今天这个快乐周五的早上，我们一到公司就收到了一些 CP 的紧急反馈，在 iOS 14 上，H5 游戏的性能下降，线上项目受到严重影响。...经过验证，此问题波及 iOS 14 上的所有浏览器、WebView 运行环境，小游戏和原生游戏不受影响。引擎组立即着手调试，经过一天的排查，发现这个问题的症结在 vb 和 ib 的共享上。...和 ib 会导致在 iOS 14 上性能下降非常严重。..._batchedModels.push(model); model.sortKey = this._sortKey++; model....mesh-buffer.js，然后再使用和 2.1.x 版本相同的改动方式修改。
在上一篇文章中，我和大家一起实现了类似于Android系统联系人的分组导航和挤压动画功能，不过既然文章名叫做《Android系统联系人全特效实现》，那么没有快速滚动功能显然是称不上"全"的。...因此本篇文章我将带领大家在上篇文章的代码基础上改进，加入快速滚动功能。 如果还没有看过我上一篇文章，请抓紧去阅读一下 Android系统联系人全特效实现(上)，分组导航和挤压动画 。...另外还需要一个TextView，用于在弹出式分组布局上显示当前的分组，默认是gone掉的，只有手指在字母表上滑动时才让它显示出来。...首先通过字母表按钮的getHeight方法获取到字母表的总高度，然后用event.getY方法获取到目前手指在字母表上的纵坐标，用纵坐标除以总高度就可以得到一个用小数表示的当前手指所在位置(0表在#端，...，根据当前触摸的位置结合字母表的高度，计算出当前触摸在哪个字母上。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询表和索引的历史统计信息？...♣ 答案部分 从Oracle 10g开始，当收集表的统计信息的时候，旧的统计数据被保留，如果因为新的统计信息而出现性能问题，旧的统计信息就可以被恢复。...历史统计信息保存在以下几张表中： l WRI$_OPTSTAT_TAB_HISTORY 表的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_IND_HISTORY 索引的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTHEAD_HISTORY...列的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTGRM_HISTORY 直方图的信息 从视图DBA_TAB_STATS_HISTORY可以查询历史收集统计信息的时间，但是不能查询到行数，所以需要结合基表来查询...这些统计信息在SYSAUX表空间中占有额外的存储开销，所以应该注意并防止统计信息将表空间填满。
Redis专题（四） ——Redis排序、消息队列、优化存储 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、排序 1、命令 SORTkey [ALPHA] [DESC] [LIMIT start...另外redis会在排序前用一个空间为n的容器进行存储排序期间的临时数据。...ziplist的方式编码，否则用哈希表来编码。...ziplist牺牲时间换空间，哈希表牺牲空间换时间，因此数据少用ziplist，多的时候用哈希表。 因此，两个参数不宜设置的太大。...包括ziplist和skiplist编码方式，skiplist是使用哈希表和跳跃列表两种结构来存储，哈希表用来存储分数的映射，跳跃列表用来存储分数和元素值的映射。
" : } 从库表名以及数据格式来看，查询数据为某种消息的传递记录。...下面针对性取出造成卡顿的第199个和第200个查询结果的timetag。...，查询结果主要分布在T0~T1和T2后的时间段内。...如果使用原查询计划，即只使用timetag索引来扫描全表，在查询第199个后的结果时将会非常慢，因为这些结果分布在1.9亿的数据里。...以及nfrom和timetag（备注：原库已经有nfrom和timetag的联合索引）上建立联合索引： { "v" : 2, "key" : { "nfrom" : 1, "timetag" : 1 }
和pollorder两个指针分别指向正确的位置即可。...他们的注册方式一致，都是 ncase+1 (记录目前已经注册的case数目)，然后按照当前的 index 填充scases域的scase数组的相关字段，主要是用case中的chan和case类型填充c和...当G在另一个M上运行时，它会锁定所有锁并释放sel。 现在，如果第一个M接触sel，它将访问释放的内存。...中的字段都可能发生变化，包括c和 waitlink。...简单的堆排序，以保证n log n时间和不断的堆栈占用。
original filesort algorithm(回表排序) 和 modified filesort algorithm(不回表排序) 的根本区别是什么？...1、读取需要的数据 实际上在这一步之前还会做 read_set 的更改，因为对于 original filesort algorithm(回表排序) 的算法来讲不会读取全部需要的字段，为了简单起见不做描述了...但是它们不会同时存在，要么 临时文件 1 和临时文件 2 存在，要么 临时文件 2 和临时文件 3 存在。...这个很容易验证，将断点放到 merge_buffers 和 merge_index 上就可以验证了，如下： 临时文件1和临时文件2同时存在： [root@gp1 test]# lsof|grep tmp...但是它们不会同时存在，要么临时文件1和临时文件 2 存在，要么临时文件 2 和临时文件 3 存在。
用户在电商网站上，通常会有很多的访问行为，通常都是进入首页，然后可能点击首页上的一些商品，点击首页上的一些品类，也可能随时在搜索框里面搜索关键词，还可能将一些商品加入购物车，对购物车中的多个商品下订单，...比如说，现在某个企业高层，就是想看到用户群体中，28~35 岁的老师职业的群体，对应的一些统计和分析的结果数据，从而辅助高管进行公司战略上的决策制定。 ... (cityId, clickProductId) 和 城市信息 (城市 ID，城市名称，区域名称) 做 join 操作，得到所需的临时表数据 * * @param sparkSession...cityAreaInfo.city_name, cityAreaInfo.area, clickProductId) } import sparkSession.implicits._ // 转换为临时表的时候需要指定字段的名称...以及 Linux 上的 kafka 消费者的输出，没有问题！
当我们在使用spring batch时，我们必须配置三个东西: reader，processor，和writer。...在学习了spring batch的知识之后我们应该很清楚的一点是，每一个spring batch的step都包含如下的部分: 即读数据，处理数据，写数据。...若我们的数据量不大，如只有几十万条，那我们无疑不会面临内存问题，即便一次将所有数据加载到内存当中，占的内存也不会非常多，且spring batch数据迁移的速度非常之快，几十万条的数据往往是几十秒的时间就可以迁移完成...在使用JdbcPagingItemReader时，有一个必须注意的地方就是排序关键字是必须指定的，原因在于排序是分页实现原理的技术基础。sortKey和我们指定的其他字句一起构建出SQL语句出来。...在sortKey上必须使用unique key constraint约束，因为只有这样才能得以确保执行之间不会丢失任何数据。这也可以说是JdbcCursorItemReader相对便利的一点优势。
Windows 64位操作系统为提供对32位应用程序的兼容，在“C:\Windows\SysWOW64”目录下保留了很多32位的工具（如CMD.exe是32位的）。...在Windows 64位操作系统上跑三十二位应用程序，操作注册表，搜素目录时，微软通过反射（Reflector），会将“\\SOFTWARE\\Microsoft\\Windows\\CurrentVersion...所以如果是64位脚本程序，在64位操作系统上，通过注册表操作32位应用程序，得手动通过代码补上“Wow6432Node”，否则会找不到。
英语和算法是程序员的两条腿 本文适用于 MySQL 5.6 及以上版本 0.先抛问题 假设字段category无索引且有重复值，order by category 和limit组合使用的结果会和预期不符...就使用临时文件进行外部排序(归并排序); 很明显，这两种排序都是对所有结果全部排序，讲道理，不管有没有LIMIT，都是从排完序的结果中按顺序取需要的条数，有没有LIMIT是不会影响返回的结果顺序的。...filesort.cc 中有如下伪代码描述该优化： while (get_next_sortkey()) { if (using priority queue) push...但索引也不是银弹，多出来的category索引会增加表的维护成本，如果没有明显的业务需要，单纯为了绕过这个priority queue的优化而加索引，课代表认为有点得不偿失。...尤其是当表数据量非常大的时候，索引的体量会很可观。而且，针对文中场景，category作为分类字段，重复率会比较高，即使有按分类查询的业务 SQL ，MySQL 也不一定会选取这条索引。
1 Spark 的 local 模式 Spark 运行模式之一，用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。...可以在本地环境中模拟各种情况，验证代码的健壮性和可靠性。 教学和学习：对于 Spark 的初学者或教学场景，local 模式提供了一个简单直观的学习环境。...多应用程序共享资源：在同一个集群上运行多个独立的 Spark 应用程序，并且它们需要共享同一组集群资源时，可能会创建多个 SparkContext 实例来管理各自的作业和资源。...通过创建SparkContext来开始我们的程序，在其上执行各种操作，并在结束时关闭该实例。...--deploy-mode client: 指定部署模式为client模式，即Driver程序运行在提交Spark任务的客户端机器上。
本文会聚焦于MapReduce任务的执行，略过Druid数据聚合和生成索引的逻辑。数据聚合和生成索引的逻辑相对比较复杂且独立，打算后续在另外的文章中详细描述。...Bucket由shardNum、truncatedTimestamp和partitionNum唯一确定（理论上通过shardNum就可以唯一确定，后面会看到shardNum、truncatedTimestamp...因为在进入该函数前已经按时间区间做了过滤，所以这里获取Bucket理论上一定会成功。...sortKey中hashedDimensions是根据当前行截取后的时间戳以及所有维度的取值计算出的哈希值，sortKey的作用是将所有维度值相同的行排序时排在一起，可以减少Combine阶段和Reduce...这里可以看到，shardNum实际上唯一确定了Bucket，因此相同Bucket中的数据会进入同一个Reduce Task中，最终会存储在同一个Segment中。
Apache Doris主要有3种数据模型： 明细模型：Duplicate（重复，复制）模型，表中的Key值（类似关系模型中的主键）可以重复，和插入数据行一一对应。...1、明细模型（Duplicate） 1.1 说明 明细模型是 DORIS 默认使用的数据模型 该数据模型不会对导入的数据进行任何处理，保留导入的原始数据 明细模型中, 可以指定部分的维度列为排序键; 而聚合模型和更新模型中..., 排序键只能是全体维度列 事实表中一类事务事实表，用于存储随业务不断产生的数据，一旦产生不再变化。...1.2 样例测试 （1）表结构 ColumnName Type SortKey Comment visitor_id INT Y 访问者ID session_id INT Y 会话ID client_ip...覆盖一个完整的事务或产品的生命周期（无固定周期），通常有多个日期字段，记录生命周期的关键时间点，比如订单记录快照事实表有付款日期，发货日期和收货日期时间点。
在对Channel的读写方式上，除了我们通用的读 i <- ch, i, ok <- ch，写 ch <- 1 这种阻塞访问方式，还有select关键字提供的非阻塞访问方式。...Go select语句采用的多路复用思想，本质上是为了达到通过一个协程同时处理多个IO请求（Channel读写事件）的目的；2. select的基本用法是：通过多个case监听多个Channel的读写操作...，本质上大为不同。...() < scases[lockorder[k+1]].c.sortkey() {k++}if c.sortkey() < scases[lockorder[k]].c.sortkey() {lockorder...上gp = getg()if gp.waiting !
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