—1— 前言 容器的定义：容器是为了解决“在切换运行环境时，如何保证软件能够正常运行”这一问题。...在一次 Docker 应用的十大难点专场上，某国有银行的一位架构师也曾提出过：“数据库的性能瓶颈一般出现在 IO 上面，如果按 Docker 的思路，那么多个 Docker 最终 IO 请求又会出现在存储上面...合理布局应用 对于 IO 要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者 KVM 中比较合适。...目前腾讯云的 TDSQL 和阿里的 Oceanbase 都是直接部署在物理机器，而非 Docker 。 —4— 状态问题 在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。...目前，腾讯云的 TDSQL（金融分布式数据库）和阿里云的 Oceanbase（分布式数据库系统）都直接运行中在物理机器上，并非使用便于管理的 Docker 上。
，意思是结构不优雅的代码不应该被执行，于是一个适用于 Java 的异常处理机制便应运而生了。...每一个条目有四列信息: 异常声明的开始行, 结束行, 异常捕获后跳转到的代码计数器(PC)所指向的行数, 还有一个表示捕获的异常类的常量池索引。 那这些信息是从哪来获得的呢？...如果异常抛出时 PC 计数器所指向的行数正好落在异常表中某一条目包含的范围内, 并且所抛出的异常正好是异常表中 type 列所指定的异常(或者所指定异常的子类), 那么 JVM 就会将 PC 计数器指向...为什么捕获异常消耗性能 其实从上面的分析中，我们就已经可以理解为什么捕获异常是一个消耗性能的操作了，当你 new 一个 exception 的时候，JVM 已经在 exception 里构建好了所有的...最后 本文从异常出发，分析了单独捕获异常和将异常与 for 循环结合的几种不同的情况，然后通过 JMH 进行了一次测试，最终验证我们标题所说的，不建议在 for 循环里捕捉异常。
---- 容器的定义：容器是为了解决“在切换运行环境时，如何保证软件能够正常运行”这一问题。...3）合理布局应用 对于IO要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前腾讯云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器，而非Docker 。...项目地址：https://github.com/YunaiV/onemall 状态问题 在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。...目前，腾讯云的TDSQL（金融分布式数据库）和阿里云的Oceanbase（分布式数据库系统）都直接运行中在物理机器上，并非使用便于管理的 Docker 上。...难道 MySQL 不能跑在容器里吗？ MySQL 也不是全然不能容器化。 1）对数据丢失不敏感的业务（例如用户搜索商品）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。
为什么不建议在 Docker 中跑 MySQL Redis ? 容器的定义：容器是为了解决“在切换运行环境时，如何保证软件能够正常运行”这一问题。...合理布局应用 对于 IO 要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者 KVM 中比较合适。...在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
本文首发于政采云前端团队博客：在 Vue 中为什么不推荐用 index 做 key https://zoo.team/article/vue-index 前言 前端开发中，只要涉及到列表渲染，那么无论是...那么这篇文章就会讲解 key 的作用以及为什么最好不要使用 index 作为 key 的属性值。...其实这就是 diff 移动的思路了 为什么不要用 index 性能消耗 使用 index 做 key，破坏顺序操作的时候， 因为每一个节点都找不到对应的 key，导致部分节点不能复用,所有的新 vnode...下面我们下面生成 1000 个 DOM 来比较一下采用 index ，和不采用 index 性能比较，为了保证 key 的唯一性我们采用 uuid 作为 key 我们用 index 做为 key 先执行一遍...key，比如后台返回的 ID，手机号，身份证号等唯一值 如果不存在对数据逆序添加，逆序删除等破坏顺序的操作时，仅用于渲染展示用时，使用 index 作为 key 也是可以的（但是还是不建议使用，养成良好开发习惯
比如字符“C”被存成“01000011”，那么计算机在显示这个字符时需要经过两个步骤： 1.计算机读取“01000011”，得到数字67，因为67被编码成“01000011”。...MySQL的“utf8”字符集与其他程序不兼容，它所谓的“”，可能真的是一坨…… MySQL简史 为什么MySQL开发者会让“utf8”失效？我们或许可以从提交日志中寻找答案。...他为什么要这样做？这个问题不得而知。在迁移到Git后（MySQL最开始使用的是BitKeeper），MySQL代码库中的很多提交者的名字都丢失了。...那些希望在空间和速度上双赢的用户，当他们在使用“utf8”的CHAR列时，实际上使用的空间比预期的更大，速度也比预期的慢。...最终，MySQL在2010年重新发布了“utf8mb4”来支持真正的UTF-8。 为什么这件事情会让人如此抓狂 因为这个问题，我整整抓狂了一个礼拜。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【吴超建】问了一个echarts图像可视化的问题，一起来看看吧。 echarts图表，在notebook里为什么显示不出呢？
在MySQL中，“utf8”编码只支持每个字符最多三个字节，而真正的 UTF-8 是每个字符最多四个字节。 在utf8编码中，中文是占3个字节，其他数字、英文、符号占一个字节。...比如字符“C”被存成“01000011”，那么计算机在显示这个字符时需要经过两个步骤： 计算机读取“01000011”，得到数字 67，因为 67 被编码成“01000011”。...2. utf8 的简史 为什么 MySQL 开发者会让“utf8”失效？ 我们或许可以从MySQL版本提交日志中寻找答案。...他为什么要这样做？这个问题不得而知。在迁移到 Git 后（MySQL 最开始使用的是 BitKeeper），MySQL 代码库中的很多提交者的名字都丢失了。...那些希望在空间和速度上双赢的用户，当他们在使用“utf8”的 CHAR 列时，实际上使用的空间比预期的更大，速度也比预期的慢。
MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。...为了比较在matlab中for循环与向量化运算的差别，在此做一个小实验，实验过程如下： 在matlab中计算1000到10000大小的矩阵相乘，为了节约时间，以500为矩阵大小的步长。...在每一个尺度下，进行十次重复计算然后平均计算时间。下图不同矩阵大小与计算所花时间的关系图，以及不同矩阵大小与for循环所花时间和向量化计算时间之比： 图1. 不同矩阵大小与计算所花时间 图2....不同矩阵大小与for循环所花时间和向量化计算时间之比 从图中不难发现，在MATLAB中矢量化计算比for循环计算显著的优势，尤其时当矩阵尺度较大时，矢量化计算的优势越明显。
为什么 ASCII 字符集没有考虑到中文等其他字符呢？ 因为计算机是美国人发明的，当时，计算机的发展还处于比较雏形的时代，还未在其他国家大规模使用。...ASCII 字符集至今为止共定义了 128 个字符，其中有 33 个控制字符（比如回车、删除）无法显示。...你可以通过这个网站在线进行编码和解码：https://www.haomeili.net/HanZi/ZiFuBianMaZhuanHuan 这样我们就搞懂了乱码的本质：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集...在 utf8 编码中，中文是占 3 个字节，其他数字、英文、符号占一个字节。但 emoji 符号占 4 个字节，一些较复杂的文字、繁体字也是 4 个字节。...为什么有两套 UTF-8 编码实现呢？
例如：“牛” GB2312编码后的十六进制数值为：“C5A3” 然而使用UTF-8解码得到：“ ţ ” 现在我们知道了乱码的本质：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。...在utf8编码中，中文占3个字节，其他数字、英文、符号占一个字节。但emoji符号占4个字节，一些比较复杂的文字、繁体字也是4个字节。 utfmb4:UTF-8的完整实现，可以说是正版！...当插入以下数据报错： INSERT INTO `user` (`id`, `name`, `phone`, `password`) VALUES ('A00003', 'guide哥 表情—————-这里已经显示不出来了
阿 雄:"在代码里写入数据库的时候，同时再写入elasticsearch！" 面试官:"那你如何保证写入数据库，和写入elasticsearch原子性问题呢？...此时架构图如下 在该架构下，所有的数据变更写入一个消息队列里去。其他各数据源从消息队列里恢复数据即可！ 那么，此时还有一致性问题，和原子性问题么？...这样就不符合很多业务场景的"写后即读"的要求，因此，在实际落地中，做了一些变更!通用做法是去提取数据库的变化！...如下图所示 在该图中的中间件，例如oracle中的oracle golden gate可以提取数据变化。mysql中的canal能提取数据的变化。至于消息队列，可以选用kafka。...项目地址：https://github.com/YunaiV/onemall 总结 本问讨论了在项目中常见的数据同步问题，希望大家有所收获。
在 Java 中，虽然线程组是一种功能强大的机制，但实际上并不推荐使用。...下面主要从以下几个方面说明： 1、难以扩展 在平常的开发中，当我们需要对线程进行动态调度时，线程组往往过于笨重，这导致了代码难以扩展。...3、容易引起歧义 在 Java 中，虽然 ThreadGroup 的设计旨在通过将一组线程分到同一个容器中来轻松管理和控制它们，但如果使用错误，可能会导致线程状态。...因此，在 Java 中，线程组已基本过时，推荐使用 Executor 框架等新的更实用的工具来进行线程管理。...在 JDK8之后，API也推出了更加强大的CompletionService接口，它能够执行更为复杂的异步任务并得到结果，这极大地扩展了Java中多线程编程的功能性。
即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。...我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ ? 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。...总结 针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？ 答案是：并不是 我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。
针对数据库是否适合容器化这个问题，不同的人可能会给出不同的答案，在回答此问题之前我们先看下容器化部署数据库和常规数据库部署上的一些比较。...即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。...总结 针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？ 答案是：并不是 我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。
即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。...我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。...总结 针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？ 答案是：并不是 我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。
但是为什么不推荐大家使用它呢？核心原因是：当我们使用@Value来直接提取配置信息使用的时候，会产生配置信息加载的碎片化。
memStore 存储在内存中， StoreFile 存储在HDFS上。...为什么？ Region 数目太少就会妨碍可扩展性，导致单个 Region 变得很大降低了并行度。...回到正题，我们在定义 HBase 表的时候，在没有配置“hbase.hregion.max.filesize”的情况下，默认单个 Region 的大小为：10 * 1024 * 1024 * 1024，...KeyPrefixRegionSplitPolicy ：保证具有相同前缀的 Row 在一个Region中（要求设计中前缀具有同样长度）。...该 Region 下所有的 StoreFile 中最大的 StoreFile 文件的大小超过阀值即进行 Split 在文件层次上，不同的列族，存储在不同的文件中。
即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。...我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 微信图片_20200808204051.jpg 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。...总结 针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？ 答案是：并不是 我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。
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