有回答说是因为最后放入的元素会被再次操作的机会很大，所以放在头部，提高再次获取的效率，这个解释不能让人信服。
在 Activity 的 onCreate() 方法中为什么获取 View 的宽和高为0 ？...| height=0 如上面代码结果所示，在Activity的onCreate()方法中我们尝试获取控件的宽和高，却获取得是0，这是因为 View 绘制和 Activity 的生命周期方法并不同步，即使...在 Activity 中，当对所有的 View 初始化完毕后，会回调 onWindowFocusChanged() 方法。...R.layout.activity_my_view); myview = ViewUtils.find(this, R.id.myview); // 方案二、将任务post到消息队列中，当view初始化完毕后looper...---- 最后想说的是，本系列文章为博主对Android知识进行再次梳理，查缺补漏的学习过程，一方面是对自己遗忘的东西加以复习重新掌握，另一方面相信在重新学习的过程中定会有巨大的新收获，如果你也有跟我同样的想法
),源数据源不停写,然后历史数据迁移结束后,停写源数据源,通过脚本或者增量日志进行数据最平,当然停机时间相对较短(停机时间取决于历史数据迁移时间内业务增量),对于核心业务数据迁移,在低峰期操作停写追平数据也是可以接受的...对于非核心业务或者数据增量比较小的业务场景中,在低峰期采用停机迁移方案是比较可取的,但是在数据量比较大并且业务增量也比较大的场景中,衡量和评估影响和操作复杂度两个维度,非严格停机迁移一般是比较可取的。...b.开启增量同步 在服务层收敛目标表的所有写操作,开启增量同步,也就是开启双写,可以在历史数据开始迁移时开启双写,需要数据的是,新数据源更新操作可能会出现数据不存在,可直接跳过。...c.追平数据 记录历史数据迁移的开始和结束位点,然后捞取此期间的所有写操作日志,分析发生过更新操作的业务id,然后通过业务脚本进行追平,但是在极端情况下也可能出现数据追平的过程中由于源数据源未停写...b.增量数据同步 该方案与2类似,但是实现方式相对更优雅一点,首先基于消息的天然异步属性,将原来的同步操作变成异步(延迟可接受),然后kafka有一定的数据存储能力,对于consumer崩溃后恢复或者重启后
最后在指定的Group里面通过hash和查找ShardMap找到对应的DataNode。 为什么每个Group采用不同的Hash策略？...此时业务依然在写，为保证二者存量数据迁移不会存在重复或遗漏的数据？PGXZ的方案是是将开始导出存量数据和开始记录增量这两个动作使用同一个数据库快照(Snapshot)。...[1494837213421_9130_1494837212274.png] 追增量：为确保重做增量数据的同时，新的增量数据写入顺利，PGXZ采取多轮迭代的方式来追增量数据。...，因此流程需要再次追变更，过程与第二步中的追变更完全一样，在某一轮迭代的重做时间达到某个阈值时，开始进入下一步：切换路由。...在路由切换完之后再解除源上的写阻塞。需要注意的是，在阻塞写的这段时间，切换路由之前，还有最后一轮增量迭代需要在目标节点上重做。
数据恢复过程 每当有节点新加入或重新加入MGR集群时，该节点必须要先追平落后（有差异）的事务，这个追平最新数据的过程称为分布式恢复。先进行 本地恢复，然后再进行 全局恢复。...节点信息再次初始化，然后读取本地relay log并进行恢复，接收远程节点发送的事务信息，先缓存到xcom cache中（group_replication_message_cache_size，默认值为1GB...全局恢复则是在应用完本地relay log的事务后，再经过 group_replication_recover 通道从 donor节点获取增量事务进行恢复，此外还要恢复上面第一步提到的xcom cache...business=space_collection&business_id=343928&desc=0 ---- 文章推荐： MySQL 8.0有趣的新特性：CHECK约束 MySQL 启停过程了解一二...技术分享 | 微服务架构的数据库为什么喜欢分库分表？
增量迁移 增量迁移的基本思路是先进行全量的迁移转换，待完成后持续进行增量数据的处理，直到数据追平后切换系统。 示意图： ? 关键点 要求系统支持增量数据的记录。...在所有的增量数据回放转换过程中，系统仍然会产生新的增量数据，这要求迁移工具能做到将增量数据持续回放并将之追平，之后才能做系统切换。...这为实现数据同步及转换处理提供了更大的便利，下面将探讨如何利用Change Stream实现数据的增量迁移。...在全量迁移开始前，先获得当前时刻的的最大 _id 值(可以将此值记录下来)作为终点。 随后逐个完成迁移转换。 在全量迁移完成后，便开始最后一步：增量迁移 注：增量迁移过程中，变更操作仍然在进行 ?...增量表(topic_incr)中除了DELETE变更之外，其余的类型都保留了整个文档，因此可直接利用 replace + upsert 追加到新表。 最后，运行整个程序 ?
IT江湖人士凭借JAVA，Python等武器，在精通各路内功心法的基础上在各个国度扬名立万，修仙成佛者众多，为后人树下追宠之榜样。 内功心法众多，其中以算法最为精妙，是修仙德道必经之路。 ?...希尔排序的思想是把数组下标按照一定的增量h分组，然后对每组进行直接插入排序。在进行排序时，如果h很大，我们就能将元素移动到很远的地方，为实现更小的h有序创造方便。...然后增量h逐渐减小（每个分组的元素量增多），直到h为1整个数组划分为一组，排序结束。 也许一张更直观的图比上千句话效果都好 ? ? ?...心法复杂度 时间复杂度 最坏时间复杂度依然为O(n²)，一些经过优化的增量序列如Hibbard经过复杂证明可使得最坏时间复杂度为O(n^3/2)，最好情况下为O(n)属于线性复杂度。...空间复杂度 优于希尔排序本质上属于插入排序升级版，所以空间上和直接插入排序一致为O(1)，在常数级别。 ? 性能和特点 希尔排序之所以高效是因为它权衡了子数组的规模和有序性。
**redis-6.2.6 **版本， redis 中 hash 表的数据结构 redis hash 表的数据结构定义在： redis-6.2.5\src\dict.h 哈希表的结构，每一个字典都有两个实现从旧表到新表的增量重哈希...; unsigned long sizemask; unsigned long used; } dictht; table： table 是一个二级指针，对应这一个数组，数组中的每个元素都是指向了一个...]：是扩容后的数组 这个是当数据量大的时候，用于渐进式 rehash 的 rehashidx 来指定具体 rehash 的位置，对应到 ht[0] 的索引上，rehashidx == -1 ，就是没有进行再...rehash 上，那么为什么要用渐进式 rehash 以及他是如何做的？...到 ht[1] 中 可以追一下代码流程 ， 我们从 src\server.c 注册 setCommand 命令开始追起，代码设计关键流程如下 当追到 dictAddRaw 函数的时候，我们可以清晰的看出来
0(存在) or 1(不存在) EXPIRE key seconds 为给定 key 设置过期时间，以秒计。...中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边 lpushx(name,value) 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边 llen(name) name...对应的list元素的个数 linsert(name, where, refvalue, value)) 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值 r.lset(name, index, value...blpop(keys, timeout) 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素 brpoplpush(src, dst, timeout=0) 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧...name, match=None, count=None) 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大 6. zset zadd(name, *args, **kwargs) 在name
合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列，先选取两个子序列中最小的元素进行比较，选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列中 去掉添加到最终的结果集中，直到两个子序列归并完成。 代码如下： #!...''' a_len=len(a) for i in range(a_len):#在0-n-1上依次选择相应大小的元素 min_index = i#记录最小元素的下标...该方法又称缩小增量排序，因DL．Shell于1959年提出而得名。 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。...对子数组A[p…r]快速排序的分治过程的三个步骤为： 分解：把数组A[p…r]分为A[p…q-1]与A[q+1…r]两部分，其中A[p…q-1]中的每个元素都小于等于A[q]而A[q+1…r]中的每个元素都大于等于...切片操作符让我们能够获取序列的一个切片，即一部分序列,如：a = [‘aa’,’bb’,’cc’], print a[0] 为索引操作，print a[0:2]为切片操作。
合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列，先选取两个子序列中最小的元素进行比较，选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列中 去掉添加到最终的结果集中，直到两个子序列归并完成。 代码如下： #!...刚开始 一个元素显然有序，然后插入一 个元素到适当位置，然后再插入第三个元素，依次类推 ''' a_len = len(a) if a_len = 0 and...''' a_len=len(a) for i in range(a_len):#在0-n-1上依次选择相应大小的元素 min_index = i#记录最小元素的下标...该方法又称缩小增量排序，因DL．Shell于1959年提出而得名。 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。...切片操作符让我们能够获取序列的一个切片，即一部分序列,如：a = ['aa','bb','cc'], print a[0] 为索引操作，print a[0:2]为切片操作。
EXISTS key: 检查key是否存在，存在返回1，不存在返回0 EXPIRE key seconds:给key设置剩余生存时间，以s为单位 PEXPIRE key seconds:给key设置剩余生存时间...再执行 INCR 操作 INCRBY key 增量：ey中储存的数字值增加指定增量 DECR key: 自减 DECRBY key 减量: 自减指定量 APPEND key value: 把value追加到指定...HINCRBYFLOAT key field 增量： 为key对应的指定浮点field加上增量 HEXISTS key field: 判断key对应的field是否存在 应用场景 常用于存储一个对象...LRANCE key start stop: 获取列表中指定范围的元素（负数表示从后往前数） 删除语法 LPOP key: 移除并获取列表的第一个元素（从左侧删除） RPOP key: 移除并获取列表的最后一个元素...value: 将value插入到key中vorld的前面或后面 其他命令 RPOPLPUSH source destination: 移除列表最后一个元素并将它添加到另一个列表并返回。
布局（重要） 呈现器在创建完成并添加到渲染树时，并不包含位置和大小信息。**计算这些值的过程**称为布局（layout）或重排（repaint）。这个得记住了，记准确了！为什么呢？...根呈现器的位置左边是 0,0，其尺寸为视口。layout过程计算一个元素绝对的位置和尺寸。Layout计算的是布局位置信息。任何有可能改变元素位置或大小的样式都会触发这个Layout事件。...增量布局：采用增量方式，也就是只对 dirty 呈现器进行布局（这样可能存在需要进行额外布局的弊端）。 当呈现器为 dirty 时，会异步触发增量布局。...例如，当来自网络的额外内容添加到 DOM 树之后，新的呈现器附加到了呈现树中。 3.3 异步布局和同步布局 增量布局是异步执行的。...再说回来，在样式发生变化时，浏览器会尽可能做出最小的响应。因此，元素的颜色改变后，只会对该元素进行重绘。元素的位置改变后，只会对该元素及其子元素（可能还有同级元素）进行布局和重绘。
增量迁移 增量迁移的基本思路是先进行全量的迁移转换，待完成后持续进行增量数据的处理，直到数据追平后切换系统。 示意图： ? 关键点 要求系统支持增量数据的记录。...在所有的增量数据回放转换过程中，系统仍然会产生新的增量数据，这要求迁移工具 能做到将增量数据持续回放并将之追平，之后才能做系统切换。...这为实现数据同步及转换处理提供了更大的便利，下面将探讨如何利用Change Stream实现数据的增量迁移。...在全量迁移完成后，便开始最后一步：增量迁移 注：增量迁移过程中，变更操作仍然在进行 final MongoCollection topicIncrCollection = getCollection...增量表(topic_incr)中除了DELETE变更之外，其余的类型都保留了整个文档， 因此可直接利用 replace + upsert 追加到新表。 7.
或者snapshot全量同步一次数据到新集群中 使用logstash追平当天的日志索引后，查询入口切换到新的ES集群 日志写入入口切换到新的ES集群 实施步骤 1....5.6.4)的.kibana索引也被同步到6.4.3版本的新集群了，造成不兼容，需要在新集群中删除掉.kibana索引 源集群中的日志时间戳字段@timestamp是增加了+08:00时区后缀的，经过上述迁移后，..."sort": [ { "@timestamp": "desc" } ] } 记执行上述查询获取到的时间戳为start. 4.增量迁移当天的索引 使用logstash增量迁移当天的索引...记录开始迁移的时间 在新的集群中执行以下查询，记录开始进行增量迁移的时间戳： GET es-runlog-2019-11-20/_search { "query": { "range":...持续观察数据同步过程是否稳定 待步骤6的数据追平过程结束之后，需要持续观察步骤5的增量迁移数据的情况是否稳定，待一段时间，比如几个小时之后，仍然可以稳定的进行同步，此时可以把日志的查询入口切换到新集群中
哈希表的结构，每一个字典都有两个实现从旧表到新表的增量重哈希 typedef struct dictht { dictEntry **table; unsigned long size...; unsigned long sizemask; unsigned long used; } dictht; table： table 是一个二级指针，对应这一个数组，数组中的每个元素都是指向了一个...]：是扩容后的数组 这个是当数据量大的时候，用于渐进式 rehash 的 rehashidx 来指定具体 rehash 的位置，对应到 ht[0] 的索引上，rehashidx == -1 ，就是没有进行再...rehash 上，那么为什么要用渐进式 rehash 以及他是如何做的？...到 ht[1] 中 可以追一下代码流程 ， 我们从 src\server.c 注册 setCommand 命令开始追起，代码设计关键流程如下 当追到 dictAddRaw 函数的时候，我们可以清晰的看出来
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