如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...控制流状态始终可以保留为显式数据，但显式数据形式实质上是在模拟控制流。大多数情况下，使用编程语言中内置的控制流功能比在数据结构中模拟它们更容易理解、推理和维护。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。...我的下一篇文章“Coroutines for Go”扩展了这个想法。 局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。
针对这个问题我们可以转化一下思路：一个JVM进程，在什么情况下会正常退出？...daemon进程完全终止，那么根据这个条件反推的话是不是说只要保证SpringBoot进程中包含1个以上的daemon进程就可以保证程序不会退出 接下来我们去看下SpringBoot是如何基于这个特性实现的...我们以SpringBoot默认使用的Tomcat容器为例，在我之前SpringBoot源码分析的文章中也提到过，在启动Tomcat的时候，会调用TomcatWebServer的initialize方法...，在Tomcat的this.tomcat.getServer().await()这个方法中，线程是如何实现不退出的。...方法中，实际上当前线程在一个while循环中每10秒检查一次 stopAwait这个变量，它是一个volatile类型变量，用于确保被另一个线程修改后，当前线程能够立即看到这个变化。
大家好，今天给大家介绍一个很厉害的数据结构，它的名字就很厉害，叫SB树，业内大佬往往叫做傻叉树。这个真不是我框你们，而是它的英文缩写就叫SBT。...SBT其实是英文Size balanced tree的缩写，翻译过来可以理解成节点平衡树，这是大牛陈启峰在高中参加算法竞赛时期发明的数据结构。...我们搞清楚了这些之后，还有一个疑问没有解开，就是为什么旋转操作可以让二叉树趋向于平衡呢，而不是无穷无尽地旋转下去呢？ 尽管我们已经知道了不会，但是还是想要来证明一下。...当我们执行u = ul的时候，只是u这个指针改变了指向的位置。至于原本的数据结构当中的内容，并没有发生变化。因为u、ul这些变量都是临时变量，都是拷贝出来的，我们随便更改，也不会影响类当中的值。...最后我们思考一个问题，我们在什么情况下需要maintain操作呢，也就是什么情况下会破坏树的平衡性呢？其实很简单，就是当树中的元素数量发生改变的时候。无论是增多或者是减少都有可能破坏树的平衡。
'sessionTable'=>"{{%session}}", 'name' => 'advanced-frontend', ], 再某个数据中中创建...数据库结构： 控制器： 插入的数据.
在上节，我们已经了解到了线性存储中的连续存储，我们还把这种存储结构叫做顺序表，或者数组。...并且知道线性连续存储存在以下优缺点： 顺序表 优点：能实现快速追加和存取元素 缺点：插入元素或删除元素都要移动大量的原有元素 在本节，我们将一起来了解《数据结构》中研究的另一种线性数据结构-离散存储，我们也可以把线性的离散存储叫做链表...链表的基本结构如下图： 如果你没有阅读过本系列的前面部门文章，建议您通过以下链接先阅读之前的内容： 1.从线性连续存储开始，重新认识《数据结构》 一 链表的实现过程 01 定义链表节点、创建链表 和顺序表相比...，链表的存储结构在实现插入、删除时，不需要移动大量的元素。...p->data = q->data; q->data = t; } } } } 05 插入新节点 在接下来的插入和删除操作中
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。 其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...新建队列 创建类来表示一个队列，先从最基本的声明类开始： function Queue() { //这里是属性和方法 } 需要一个用于存储队列中元素的数据结构，使用数组，（Queue类和Stack...因此可以对它们使用默认的出列操作： ---- 总结 在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。
JavaScript链表是一种数据结构，用于存储和组织一系列的元素。它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含了两部分：数据域（存储数据）和指针域（指向下一个节点）。...通过这种方式，链表中的节点可以按顺序链接在一起，形成一个链式结构。与数组不同，链表的节点在内存中可以不连续存储，每个节点都可以独立分配内存，并通过指针连接到下一个节点，从而实现灵活的插入、删除操作。...存储多个元素，数组或列表是最常用的数据结构。每种语言都实现了数组，这种数据结构非常方便，提供了一个便利的[]语法来访问它的元素。...然而，在大多数语言中这种数据结构有一个缺点：数组的大小是固定的，从数组的起点或中间插入或移除项的成本很高，因为需要移动元素。链表存储有序的元素集合，但不同于数组，链表中的元素在内存中并不是连续放置的。...使用变量引用需要控制的节点非常重要，这样就不会丢失节点之间的链接。可以只使用一个变量（previous），但那样会很难控制节点之间的链接。由于这个原因，最好是声明一个额外的变量来帮助处理这些引用。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...为什么模型越来越大 对存储系统而言，通用型人工智能也属于应用的一种，那么了解大模型的应用机制和核心需求对存储系统的设计也至关重要。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...在存储视角下，我们回顾大模型整体技术框架中会涉及存储诉求的环节： 数据采集环节。通过对象存储的海量分布式存储和高可用的公网接入能力，支持多种不同来源的结构化、半结构化、非结构化数据的快速接入。
JavaScript链表是一种数据结构，用于存储和组织一系列的元素。它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含了两部分：数据域（存储数据）和指针域（指向下一个节点）。...通过这种方式，链表中的节点可以按顺序链接在一起，形成一个链式结构。 与数组不同，链表的节点在内存中可以不连续存储，每个节点都可以独立分配内存，并通过指针连接到下一个节点，从而实现灵活的插入、删除操作。...存储多个元素，数组或列表是最常用的数据结构。每种语言都实现了数组，这种数据结构非常方便，提供了一个便利的[]语法来访问它的元素。...然而，在大多数语言中这种数据结构有一个缺点：数组的大小是固定的，从数组的起点或中间插入或移除项的成本很高，因为需要移动元素。...使用变量引用需要控制的节点非常重要，这样就不会丢失节点之间的链接。可以只使用一个变量（previous），但那样会很难控制节点之间的链接。由于这个原因，最好是声明一个额外的变量来帮助处理这些引用。
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...新建队列创建类来表示一个队列，先从最基本的声明类开始：function Queue() { //这里是属性和方法} 需要一个用于存储队列中元素的数据结构，使用数组，（Queue类和Stack类非常类似...因此可以对它们使用默认的出列操作：图片总结在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。
在经过一系列源码/资料的阅读以及各种Debug之后，对其内部机制有了一定的认识。今天，笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。...由于篇幅较长，所以笔者分为两篇，本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇，主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。...所以自然而然的，我们存储结构肯定逻辑上是这个样子: 这样，我们就可以很容易的通过一个Labels(标签们)找到对应的数据了。...至于为什么设置2小时这个值，应该是Gorilla那篇论文中观察得出的结论 即压缩率在2小时时候达到最高，如果保留的时间更短，就无法最大化的压缩。...总结 Prometheus作为当今最流行的时序数据库，其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控数据在内存中的存储结构。下一篇，将会阐述监控数据在磁盘中的存储结构，敬请期待！
序 本文主要介绍一下jesque在redis的存储结构 示例配置 namespace=demo listen-queue=demoqueue 启动时的reids对象 127.0.0.1:6379> keys...JAVA_DYNAMIC_QUEUES,demoqueue" 5) "Mars.local:3820-3:JAVA_DYNAMIC_QUEUES,demoqueue" namespace:workers set类型的数据接口...，存储该namespace下的workers的名称 namespace:worker:host:queueType,listen-queue:state 这个是标记每个namespace的worker...worker:Mars.local:3820-4:JAVA_DYNAMIC_QUEUES,demoqueue:started" 可以发现新增了几个queue相关的对象 demo:queue:demoqueue这个是个锁信息...namespace:queues 是一个set结构，存储队列信息 127.0.0.1:6379> smembers demo:queues 1) "demoqueue" 处理完job 127.0.0.1
---导文JavaScript 中可以通过数组实现栈数据结构。栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。什么是Stack 类？...先声明这个类：function Stack() { //各种属性和方法的声明} 选择一种数据结构来保存栈里的元素。...peek()：返回栈顶的元素，不对栈做任何修改（这个方法不会移除栈顶的元素，仅仅返回它）。isEmpty()：如果栈里没有任何元素就返回true，否则返回false。...JavaScript 中使用栈数据结构的好处实现递归调用：函数调用过程中，每次函数调用都会将新的函数帧（frame）压入栈中，待函数返回时再从栈中弹出。...实现回溯算法：在搜索算法中，一般使用栈数据结构来保存路径信息，当搜索到某一层无解时，直接从栈中弹出该状态并回溯到上一层。
下图是一个数据流建立索引的简单示例，在用数据流的过程中，ES 会直接写到最新的索引，而不是历史索引，历史索引不会被修改。随着后续更多新的数据生成，这个索引也会沉淀成为一个老的索引。...用户在往 ClickHoue 写入数据时，会先写到内存里，再根据内存里的数据结构，持久化到磁盘上。同一个Partition 里面的数据如果比较大的话，在磁盘上就会变成很多 part。...03- 温冷数据存储：为什么使用对象存储+ JuiceFS ？ 企业把温、冷数据存放到云上后，存储成本相较于传统的 SSD 架构大为下降。...在 ClickHouse 中把刚刚挂载好的 JuiceFS 文件系统挂载点添加进来，让 ClickHouse 可以识别这个新磁盘。 Step 3：新增存储策略，设定下沉数据规则。...，在创建表或者修改这个表的 schema 时，可以在 SETTINGS 中设置 storage_policy 为前面定义的 hot_and_cold 存储策略。
Python大数据分析 1 简介 HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...还可以从pandas中的数据结构直接导出到本地h5文件中： #创建新的数据框 df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5)) #导出到已存在的h5文件中，这里需要指定key...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时
前言 之前的文章里，笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构，也是非常有意思的,关于这部分内容，将在本篇文章进行阐述。...如下图所示: Chunks结构 CUT文件切分 所有的Chunk文件在磁盘上都不会大于512M,对应的源码为: func (w *Writer) WriteChunks(chks ...Meta)...通过将文件名(000001，前32位)以及(offset,后32位)编码到一个int类型的refId中，使得我们可以轻松的通过这个id获取到对应的chunk数据。...那么怎么在这个单一文件里找到倒排索引的位置呢？...它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有数据。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。
导文 JavaScript 中可以通过数组实现栈数据结构。栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。 什么是Stack 类？...先声明这个类： function Stack() { //各种属性和方法的声明 } 选择一种数据结构来保存栈里的元素。...peek()：返回栈顶的元素，不对栈做任何修改（这个方法不会移除栈顶的元素，仅仅返 回它）。 isEmpty()：如果栈里没有任何元素就返回true，否则返回false。...JavaScript 中使用栈数据结构的好处 实现递归调用：函数调用过程中，每次函数调用都会将新的函数帧（frame）压入栈中，待函数返回时再从栈中弹出。...实现回溯算法：在搜索算法中，一般使用栈数据结构来保存路径信息，当搜索到某一层无解时，直接从栈中弹出该状态并回溯到上一层。
将projectgo.sql文件中的数据库结构和数据存储入数据库中： 1、先创建数据库projectgo create database projectgo; 2、切换到数据库projectgo...下， use projectgo; 3、将projectgo.sql中的数据存储入数据库 mysql>source C:\Users\Duan\Desktop\projectgo.sql
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...store['s'] 这时若想将当前的store对象持久化到本地，只需要利用close()方法关闭store对象即可，而除了通过定义一个确切的store对象的方式之外，还可以从pandas中的数据结构直接导出到本地...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。
Redis，作为内存数据结构存储的佼佼者，其高性能表现一直备受赞誉。那么，Redis究竟是如何实现这一点的呢？接下来，我们将更深入地探讨其背后的关键技术，并提供进一步的优化策略。...避免磁盘I/O：由于数据存储在内存中，Redis无需进行磁盘I/O操作，这大大减少了数据访问的延迟。在传统的磁盘存储系统中，磁盘I/O往往是性能瓶颈所在。...数据持久化：虽然Redis主要依赖内存存储，但它也提供了数据持久化机制（如RDB和AOF），以确保在内存数据丢失时能够从持久化文件中恢复数据。这种机制在性能和数据可靠性之间取得了平衡。 2....例如，整数集合可以直接存储整数而无需额外的哈希表开销；压缩列表则可以将多个短字符串压缩存储在一个连续的内存块中。 内存碎片整理：随着数据的不断增删改查，内存中可能会出现碎片化的现象。...综上所述，Redis通过内存存储和优化的数据结构设计实现了高性能的数据读写操作。这些优化策略使得Redis在处理大量并发请求时仍然能够保持稳定的性能表现。
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