简介 Mongoose是在node.js异步环境下对mongodb进行便捷操作的对象模型工具 那么要使用它,首先你得装上node.js和mongodb,关于mongodb的安装和操作介绍可以参考:http://www.cnblogs.com/zhongweiv/p/node_mongodb.html Github地址:https://github.com/Automattic/mongoose API Docs:http://mongoosejs.com/docs/guide.html
继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后,收到许多小伙伴的反馈,表示自己对于mongoose不怎么了解,上手感觉有些难度,看官方文档又基本都是英文(宝宝心里苦,但宝宝不说
TimingWheel是kafka时间轮的实现,内部包含了⼀个TimerTaskList数组,每个数组包含了⼀些链表组成的TimerTaskEntry事件,每个TimerTaskList表示时间轮的某⼀格,这⼀格的时间跨度为tickMs,同⼀个TimerTaskList中的事件都是相差在⼀个tickMs跨度内的,整个时间轮的时间跨度为interval = tickMs * wheelSize,该时间轮能处理的时间范围在cuurentTime到currentTime + interval之间的事件。
1 NoSql 简介 我们使用 koa 开发后台,最常用的数据库就是 mongodb,这是 NoSql 数据库类型的一种,那什么是 NoSql 呢?首先需要说的是,NoSql 并不表示 NO SQL
括号中跟着逗号的数字表示一个具有一个元素的元组。尾随逗号将一个元素元组与括号n区分开。
1、仓库所有代码全部免费、原创。防止部分不良商家拿去优化&卖钱(这是真事), 所以可以的话,帮我点一个 star 。
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堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。 而堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。
上一篇我们讲解了客户端首次获取注册表时,需要从注册中心全量拉取注册表到本地存着。那后续如果有客户端注册、下线的话,注册表肯定就发生变化了,这个时候客户端就得更新本地注册表了,怎么更新呢?下面我会带着大家一起来看下客户端第二次(这里代表全量获取后的下一次)获取注册表的方式。
Q:在如下图1所示,在单元格区域G3:L3中有一组分数,但是其间存在空单元格。现在我想在单元格B3至F3中使用公式来获取分数,其中单元格B3中是G3:L3中的第1个分数值,即G3中的值45;C3中是第2个分数,即H3中的值44,依此类推。如何编写这个公式?
定义一个长度为3的一维数组,给每个元素赋值. (要求数组中每个元素的值是0-9的随机数),遍历数组打印每个元素的值。
有 n 个人被分成数量未知的组。每个人都被标记为一个从 0 到 n - 1 的 唯一ID 。
在上一篇文章中,给 nue-cli 添加了与用户终端交互的功能,这一次来实现一个拉取版本号的功能。
1 概要 在 iOS 设备中,照片和视频是相当重要的一部分。最近刚好在制作一个自定义的 iOS 图片选择器,顺便整理一下 iOS 中对照片框架的使用方法。在 iOS 8 出现之前,开发者只能使用 AssetsLibrary 框架来访问设备的照片库,这是一个有点跟不上 iOS 应用发展步伐以及代码设计原则但确实强大的框架,考虑到 iOS7 仍占有不少的渗透率,因此 AssetsLibrary 也是本文重点介绍的部分。而在 iOS8 出现之后,苹果提供了一个名为 PhotoKit 的框架,一个可以让应用更好地与
1 概要 在 iOS 设备中,照片和视频是相当重要的一部分。最近刚好在制作一个自定义的 iOS 图片选择器,顺便整理一下 iOS 中对照片框架的使用方法。在 iOS 8 出现之前,开发者只能使用 AssetsLibrary 框架来访问设备的照片库,这是一个有点跟不上 iOS 应用发展步伐以及代码设计原则但确实强大的框架,考虑到 iOS7 仍占有不少的渗透率,因此 AssetsLibrary 也是本文重点介绍的部分。而在 iOS8 出现之后,苹果提供了一个名为 PhotoKit 的框架,一个可以让应用更好地
环形队列可以用数组(大小等于n)实现,包含front(起始位置)和rear(结束位置),通常只能存储n-1项,以区分空(front==(rear+1)%n)和满(front==(rear+2)%n)的状态。
将链表转换成红黑树前会进行一次判断,即使阈值大于 8,但是数组长度小于 64,此时并不会将链表变为红黑树。而是选择进行数组扩容。
不会永久保存消息文件,而是启用文件过期策略,在磁盘空间不足或在凌晨4点删除过期文件,文件默认保存72小时,删除时不会判断该文件上的消息是否被消费
每个运行的容器都是可重复的; 包含依赖环境在内的标准,意味着无论你在哪里运行它都会得到相同的行为。
HashMap是Java开发当中使用得非常多的一种数据结构,因为其可以快速的定位到需要查找到数据,其最快的速度可以达到O(1),最差的时候也可以达到O(n)。本文以Java8中的HashMap做为分析原型,因为不同的JDK版本中的HashMap,可能存在着底层实现上的不一样。
现在的手游也开始越来越复杂,以前少量交互线上保存的服务器架构越来越不能满足现在越来越偏向PC端MMORPG的需求。比如现在手游也引入了地图服务、公会服务等等。特别是地图服务需要能够动态切换服务节点、并且由于广播量巨大,导致我们得用更多级的缓存和更复杂的负载均衡。这些缓存和负载均衡都会涉及缓存失效、同步、更新、发现延迟等问题,所以越来越需要一个路由系统来解决这些问题。
expression instanceof class expression和class都是必选项。
我们要做的是找到点a到点g的最小距离,并且点与点之间会有权值,这时候我们可以使用迪杰斯特拉算法 使用这个算法,路径是这样的. 首先先把上图转化成邻接矩阵.
搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch等方法,就掌握了拉取线程的处理逻辑。串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程(即ReplicaFetcherThread线程),从Leader副本获取消息并处理的流程了。
我们清楚使用锁的性能比较低,尽量使用无锁设计。接下来就我们来认识下Disruptor。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
1 月 12 日,微软发布了 TypeScript 4.2 Beta 版本,本文是新版的更新内容介绍。
1.只要等号两边的模式相同,左边的变量就会被赋予对应的值。 2.如果解构不成功,变量的值就等于undefined。 实例:
项目基本做完,在进行下一阶段学习之前先看视频学习回顾一下JavaScript 一、数据类型 JavaScript中有五种原始类型和一种对象类型 JavaScript弱类型语言中隐式转换 num-0 字
我们在之前对直接插入排序算法的优化部分通过对直接插入排序的分析可以得到一个结论,即:
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构,比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构,Redis构建了自己的字典实现。
存储设备往往是速度越快价格越昂贵,速度越快价格越低廉。在计算机中,CPU 的速度远高于主存的速度,而主存的速度又远高于磁盘的速度。为了解决不同存储部件的速度不对等问题,让高速设备充分发挥性能,引入了多级缓存机制。
技术群里有一个老铁分享了一段 commons-lang 的 StringUtils 工具类的代码:
类 String 中包括用于检查各个字符串的方法,比如用于比较字符串,搜索字符串,提取子字符串以及创建具有翻译为大写或小写的所有字符的字符串的副本。
通过code review 可以发现5类错误,分别是语法错误,边界行为错误,经验错误,算法错误,部分算法错误
C++运算符执行顺序对照表:在线查看C++运算符执行优先级别 窍门: Ctrl+F 快速查找
本课程专注于 XML 的流式 API(StAX),这是一种基于 Java 技术的流式、事件驱动、拉取解析的 API,用于读取和写入 XML 文档。StAX 使您能够创建快速、相对易于编程且具有轻量级内存占用的双向 XML 解析器。
经过前 5 篇文章的介绍,估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇,Kafka 能够处理千万级消息,那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢?今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
但是,欧拉所研究的范围早就依托于数学涉及到物理,天文等各个领域。在本系列文章的收尾部分,我们就来介绍一下,在现代经济学中一个非常重要的理论——边际生产力分配理论,也叫经济学欧拉定理。
pull命令从远程仓库拉取指定的分支更新到本地并合并到当前分支,相当于fetch+merge命令的结合使用
经过上一篇文章的梳理,实现了可以从 GitHub 上拉取模板项目名称,已经可以得知可使用的模板有哪些了,那么我觉得是不是要进行选择呢?所以这一篇文章就来实现终端用户交互,让用户可以自己选择想要使用的模板。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据,埋点数据是json格式,现在要解析json取特定字段的数据,做一些统计分析,所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理,这里面经常出现的一个问题就是,拉取结果集过大,而驱动节点内存不足,经常导致OOM,也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下: 上面的这种写法,基本原理就是一次性把所有分区的数据,全部读取到driver节点上,然后开始做处理,所以数据量大的时候,经常会出现内存溢出情况。 (问题一)如何避免这种情况? 分而治之,每次只拉取一个
之前的文章提到过,MongoDB复制集协议采用的是pull而不是push的方式。也就是说从节点定期去主节点的oplog集合中拉取最新的操作并应用到自身中。
一般而言,数据文件都会上传到HDFS上,也就是说HDFS上的文件作为MapReduce的输入。已知block块大小是128M(Hadoop 2.x默认的blockSize是128MB,Hadoop 1.x默认的blockSize是64MB)。MapReduce计算框架首先会用InputFormat的子类FileInputFormat类对输入文件进行切分,形成输入分片(InputSplit)。每个InputSplit分片将作为一个Map任务的输入,输入分片(input split)存储的并非数据本身,而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组。也就是说,InputSplit只是对输入数据进行逻辑上切分,并不会将物理文件切分成片进行存储。
在划分stage时,最后一个stage称为FinalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
ES6 允许按照一定模式,从数组和对象中提取值,对变量进行赋值,这被称为解构(Destructuring)。
一般来说,没有必要阅读规格,除非你要写编译器。因为规格写得非常抽象和精炼,又缺乏实例,不容易理解,而且对于解决实际的应用问题,帮助不大。但是,如果你遇到疑难的语法问题,实在找不到答案,这时可以去查看规格文件,了解语言标准是怎么说的。规格是解决问题的“最后一招”。 这对 JavaScript 语言很有必要。因为它的使用场景复杂,语法规则不统一,例外很多,各种运行环境的行为不一致,导致奇怪的语法问题层出不穷,任何语法书都不可能囊括所有情况。查看规格,不失为一种解决语法问题的最可靠、最权威的终极方法。
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