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为什么说 TiDB 在线扩容对业务几乎没有影响

昨天和别人交流 PingCAP TiDB 时，这位同学对“ TiDB 在线扩容对业务几乎没有影响 ” 这一点表示不太理解，惊讶 TiDB 到底是怎么做到的。...一致性哈希算法将表中的数据和节点编号映射到一个圆环上，当增加节点时影响的数据范围只是圆环上的一小段数据范围。比如下图中增加节点 4 ，影响的数据只有节点 1 到节点 4 之间的这部分数据。...TiDB 的扩容是怎么做的以及为什么它几乎不影响业务?TiDB 的扩容机制离不开 TiDB 整体的架构实现。...此过程中应用读写访问不受影响，不过因复制过程产生的 IO 消耗可能会对性能产生一点影响，不过 TiDB 本身提供了流控，可以动态调整复制的速度。4.删除多余 Region 。...对于前者，数据库有流控机制可以保证对业务几乎没有影响；对于后者，一方面 Leader 的切换本身时间非常短，另一方面当 TiDB 意识到 Region 迁移后也能够通过内部重试保证前端业务的正常执行。

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数组中的逆序对

题目描述在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。...即输出P%1000000007 输入描述: 题目保证输入的数组中没有的相同的数字数据范围：对于%50的数据,size<=10^4 对于%75的数据,size<=10^5 对于%100的数据,...例如7,5,4,6可以划分为两段7,5和4,6两个子数组在7,5中求出逆序对，因为7大于5所以有1对在6,4中求出逆序对，因为6大于4所以逆序对再加1，为2 对7,5和6,4进行排序，结果为5,7,...和4,6 设置两个指针分别指向两个子数组中的最大值，p1指向7，p2指向6 比较p1和p2指向的值，如果大于p2，因为p2指向的是最大值，所以第二个子数组中有几个元素就有几对逆序对(当前有两个元素，逆序对加...，所以子数组中没有能和当前p2指向的6构成逆序对的数，将p2指向的值放入辅助数组，并向前移动一位指向4，此时辅助数组内为6,7 继续判断p1(指向5)和p2(指向4)，5>4,第二个子数组中只有一个数字

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数组中的逆序对

题目：在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。...解法一：暴力法统计数组中的逆序对的逆序对，可以使用暴力的方法，即顺序扫描整个数组，每扫描到一个数字的时候，逐个与该数字后面的数字比较大小，如果大于后面的某个数字，则形成一个逆序对。...解法二：归并统计借鉴归并排序的思想，将数组拆分成单个有序的字数组，再进行合并的过程中进行逆序对的统计。时间复杂度为O(nlogn)O(nlogn)。归并排序的实现见:归并排序实现。...因此从整个数组拆分过程中，我们将它不断进行拆分，而拆分得到的两个数组，这样可以想到递归解决问题。那么加入了逆序对后，如何考虑呢，实际上很简单。...以从最下面的含一个元素的数组，到上层含多个元素的数组都有前后之分，这正好与逆序对性质相符，只要我们找出前面那一个数组中假设L[i] 大于后面一个数组中某个元素R[j]，然后就知道前面那个数组在该元素L[

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数组中的逆序对

题目链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/96bd6684e04a44eb80e6a68efc0ec6c5 来源：牛客网在数组中的两个数字...，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。...输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。...; while (j <= end) temp[k++] = a[j++]; for(k=0;k<temp.length;k++){ //将临时数组的数字写回...a数组！

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为什么处理排序后的数组比没有排序的快？想过没有？

就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...读者朋友们应该注意到了，上面的代码中有一个 if 分支——if (data[c] >= 128)，也就是说，如果数组中的值大于等于 128，则对其进行累加，否则跳过。...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支，如果处理器能够像我一样提前预判，那累加的操作就会快很多，对吧？...完全没有办法预测。对比过后，就能发现，排序后的数据在遇到分支预测的时候，能够轻松地过滤掉 50% 的数据，对吧？是有规律可循的。那假如说不想排序，又想节省时间，有没有办法呢？

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RAID中的Stripe size对性能的影响?

配置RAID的时候，有个可以手工设定的参数：Stripe size. 逻辑驱动器的Stripe size，代表控制器每次写入一块物理磁盘的数据量，以KB为单位。...不同Stripe size的选择直接影响性能，如IOPS和吞吐量。.../O访问速率（IOPS） Stripe size值大，通过多块磁盘响应一个I/O请求，可以增加数据传输速率（Mbps）你可以使用performance monitor工具来评测Stripe size的设置对性能的影响...2 对于单用户、I/O值大的环境（如多煤体应用存储），如果一个I/O请求能被一个data stripe（Stripe size乘以该ARRAY中响应I/O请求的磁盘数量）所响应，将使性能优化。...注意：对Stripe size的设置是否合理，应该在生产系统运行前，进行性能测试以作出最后的决定。你可以动态调整Stripe size，但是数据重写过程会影响性能。因此在生产系统下要慎重使用。

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SQL Join 中，表位置对性能的影响

图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...那么为什么会选择 SalesPerson 作为 Outer Input，而 SalesOrderHeader 作为 Inner Input呢？其实答案很好解释，看下面的图，就明白： ?...（自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。

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SQL Join 中，表位置对性能的影响

SQL Join 中，表位置对性能的影响出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...那么为什么会选择 SalesPerson 作为 Outer Input，而 SalesOrderHeader 作为 Inner Input呢？其实答案很好解释，看下面的图，就明白： ?...image （自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。

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繁荣的AI，为什么现在还没对经济产生影响？

但据麦肯锡估计，由于AI的发展，到2030年可能六分之一的美国人都要开始找新工作。关于人工智能及其对经济的影响，基本上有三大疑问：人工智能能够做什么？它将走向哪里？它蔓延的速度有多快？...麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)2017年11月29日发布了一份关于自动化和就业的报告，概述了人工智能技术潜在的几个发展路径，以及其在数个国家对不同职业类别的工作人员的影响...，解答了为什么到目前为止所有人工智能技术的研究和投资都对生产力没有多大影响的疑问。...这三个研究项目有不同的研究重点。但透过报告和对作者的采访中可以看出两个共同的主题。 1、技术本身只是决定人工智能的轨迹及其影响的其中一个因素。经济、政府政策和社会态度也将发挥重要作用。...然而，人工智能的崛起还没有在整体经济中显现出来，至少从数字上来看还未体现。

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css 对元素在文档中的排列的影响

文档中元素的排列主要是根据层叠关系进行排列的；形成层叠上下文的方法有： 1)、根元素 2)、position 的属性值为： absolute | relative，且 z-index...isolate 的元素； 10)、will-change 中指定了任意 css 属性，即便没有直接指定这些属性对的值； 11)、-webkit-overflow-scrolling 属性设置为...touch 的元素； z-index z-index 只使用于定位的元素，对非定位元素无效，它可以被设置为正整数、负整数、0、auto；如果一个定位元素没有设置 z-index ，那么默认为 auto...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用；层叠顺序层叠顺序（层叠次序、堆叠顺序）描述的是元素在同一个层叠上下文中的顺序规则，从底部开始，共有七种层叠顺序...，相对的还有 IFC (inline Formattion Context) 内联格式化上下文；一个 BFC 的范围包含创建该上下文元素的所有子元素，但不包括创建的新 BFC 的子元素的内部元素；

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剑指offer 数组中的逆序对

题目描述在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。...即输出P%1000000007 输入描述: 题目保证输入的数组中没有的相同的数字数据范围：对于%50的数据,size<=10^4 对于%75的数据,size<=10^5 对于%100的数据,size

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数组中的 k-diff 数对

题目内容题目示例题目解析 1 nums[i] = nums[j...] + k -〉 nums[i] - k = nums[j]k-diff数对，存在相同数对情况，但结果只取1次因此，我们的对题目中进行详细了解了，因为会排除重复的数对，我们很容易想哈希表来构建方法一：...构建哈希表数对中重复场景如示例一中差值为k=1,(1,3) & (3,1)视为一种情况，则要定义两个哈希表来储存哈希表可以通过字典k-value或者集合set(),本题无需考虑索引关系定义ans,numset...数组中的元素按照从低到高的顺序排列在递增的数组中，由于双指针 i!

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Sword To Offer 035 - 数组中的逆序对

数组中的逆序对 Desicription 在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。...并将P对1000000007取模的结果输出。

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牛客网数组中的逆序对

题目：在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。...即输出P%1000000007 解答：最直接的想法，是两个for循环嵌套，求解所有的逆序对，但是复杂度太高。...后参考数组中的逆序对，利用了归并排序的想法，详细思路参照：【算法32】计算数组中的逆序对 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def InversePairs

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Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析

Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等...但是有些场景似乎两个关键字都可以用，比如电商场景下的订单状态，一般我们也是用数字表示不同的状态，比如1表示待支付，2表示支付成功。第一反应是用Byte（属于numeric），没有问题。...Block KD tree介绍 kd-tree（k-dimensional树的简称），是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。...不同于mysql， Block KD tree的叶子节点存储的是一组值的集合(block)，大概是512~1024个值一组。这也是为什么叫block kd tree。...为啥numeric对于term精确匹配的查询性能没有keyword好前面我们提到了IntPoint类，这个类有三个查询方法： //构造精确查询，内部还是调用newRangeQuery Query newExactQuery

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深度学习中调参对模型容量的影响

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谈谈SQL查询中回表对性能的影响

，最后 limit 返回结果，看上去很完美，不过为什么慢呢？...为什么呢？...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。

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为什么查看的ARP表项中没有VLAN信息？

1 为什么查看的ARP表项中没有VLAN信息？...如果ARP表项没有VLAN信息，那么代表这条表项中的接口处于三层模式，是一个三层口；如果ARP表项有VLAN信息（并且表项中接口不是三层子接口时），那么代表这条表项中的接口处于二层模式，是一个二层口...2 案例执行display arp等相关命令，可以查看ARP表项：例如回显中IP地址为10.1.1.2，MAC地址为04f9-388d-e685，该ARP表项是从接口10GE1/0/3动态学习到的，...例如回显中IP地址为10.1.1.3，MAC地址为0023-0045-0067，该ARP表项是静态配置的，出接口是10GE1/0/3，VLAN编号是101。...例如回显中IP地址为10.1.1.5，MAC地址为306b-2079-2202，该ARP表项类型为I，表示IP地址10.1.1.5是接口10GE1/0/14的IP地址。

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5 数组中的K-diff数对

1 Leetcode532 数组中的k-diff数对给定一个整数数组和一个整数 k, 你需要在数组里找到不同的 k-diff 数对。...这里将 k-diff 数对定义为一个整数对 (i, j), 其中 i 和 j 都是数组中的数字，且两数之差的绝对值是 k....尽管数组中有两个1，但我们只应返回不同的数对的数量。示例2：输入: [1, 3, 1, 5, 4], k = 0 输出: 1解释: 数组中只有一个 0-diff 数对，(1, 1)。...这里引入hash表，我们将数组元素A存放于hash表中，再查看A-K是否也在表中，如果在就满足条件累加，否则继续遍历。下面具体阐述一下。初始化hash表。 ?...此时key为3，加上k值，k=2,3+2=5,查看map中是否有5，我们发现5在map中已经存在，查找对数+1. ? 依次遍历完所有数并出现如下结果(假设k=2的情况)。 ?

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剑指35-数组中的逆序对

归并排序、数组解法1 暴力（超时） class Solution { public: int InversePairs(vector data) { int...，每次对比两个有序数组，符合条件的逆序对数+1，整体的算法其实就是一个归并排序，这里我把划分和归并合并成了一个方法，难点或者说巧妙的点在于res+=middle-l+1，因为序列有序，所以当遇到data...[l]>=data[r]的时候，所以l右边的数都符合条件 class Solution { public: int InversePairs(vector data) {...newList[pivot++]=data[l++]; } } while (l <= middle) //加上剩余的值...{ newList[pivot++] = data[r++]; } for (int i = 0; i < n; i++) //修改原数组的值

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