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etcd 如何实现 MVCC?

本课时将会重点介绍 etcd 多版本控制实现。 什么是 MVCC? 数据库并发场景有三种,分别为---。第一种-没有问题,不需要并发控制;--都存在线程安全问题。...-可能遇到脏,幻,不可重复读;-可能会存在更新丢失问题。 MVCC(Multi-Version Concurrency Control),即多版本并发控制。...etcd 存储数据时,与其他 KV 存储组件使用存放数据键做为 key 不同,etcd 存储时以数据 revision 做为 key,键值、创建时版本号、最后修改版本号等作为 value 保存到数据库...key 映射关系保存到 treeIndex 模块中,key hello keyIndex。... keyIndex 结构定义可知,每一个 keyIndex 结构体中都包含当前键值以及最后一次修改对应 revision 信息,其中还保存了一个 key 多个 generation,每一个

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源码解读 sync.Map 实现原理

简介 Go 内建 map 是不支持并发操作,原因是 map 操作不是并发安全,当你尝试多个 Goroutine 操作同一个 map,会产生报错:fatal error: concurrent...dirty,写入时则只写入 dirty•读取 read 并不需要加锁,而 dirty 都需要加锁•另外有 misses 字段来统计 read 被穿透次数(被穿透指需要 dirty 情况),...超过一定次数则将 dirty 数据同步到 read 上•对于删除数据则直接通过标记来延迟删除 数据结构 sync.Map 数据结构如下: type Map struct {...map[interface{}]*entry // 计数器,每次需要 dirty 则 +1 misses int} 其中 readOnly 数据结构为: type readOnly...,又使读取速度在大部分情况可以接近内建 map,非常适合读多情况。

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(60) 随机读写文件及其应用 - 实现一个简单KV数据库 计算机程序思维逻辑

57节介绍了字节流, 58节介绍了字符流,它们都是以流方式读写文件,流方式有几个限制: 要么,要么,不能同时 不能随机读写,只能从头读到尾,且不能重复读,虽然通过缓冲可以实现部分重读,但是有限制...它表示打开模式,可以有四个取值: "r": 只用于 "rw": 用于 "rws": 和"rw"一样,用于,另外,它要求文件内容和元数据任何更新都同步到设备上 "rwd": 和"rw"一样...功能 BasicDB提供接口类似于Map接口,可以按键保存、查找、删除,但数据可以持久化保存到文件上。...: //索引信息,键->值在.data文件中位置 Map indexMap; //空白空间,值为在.data文件中位置 Queue gaps; 表示文件数据结构是...=null){ gaps.offer(index); } } 索引结构中删除,并添加到空白空间队列中。

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RocketMQ分析——高并发读写

MappedByteBuffer能直接将文件直接映射到内存,其实就是Map把文件内容被映像到计算机虚拟内存一块区域,这样就可以直接操作内存当中数据而无需操作时候每次都通过I/O去物理硬盘文件...commitLog 1,commitLog是保存消息元数据地方,所有消息到达Broker后都会保存到commitLog文件。...这里需要强调是所有topic消息都会统一保存在commitLog中,举个例子:当前集群有TopicA, TopicB,这两个Toipc消息会按照消息到达先后顺序保存到同一个commitLog中,...再加上MQ默认是累计4K才强制PageCache中刷到磁盘,所以高并发性能突出。...当客户端向Broker拉取消息时,Broker上系统文件过程如下: 1,检查要数据是否在上次预cache中; 2,若不在cache,操作系统磁盘中读取对应数据页,并且系统还会将该数据页之后连续几页

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python simplejson模块浅

str >>> '\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd'.decode('utf-8') u'\u4e2d\u56fd'               #将str解码为unicode字符串 文件中和写入文件操作都应该是操作...8位字节流,如果将unicode字符串写入文件,需要进行编码操作;如果文件中unicode字符串,首先读取出来是8位字节流需要进行解码操作。     ...结构)读取为python对象 simplejson.loads(s, **kwargs):字符串中(包含JSON结构)读取为python对象 class simplejson.JSONDecoder.../text.json', 'w+') json.dump([1,2], fp)         ##将python数组进行序列化,保存到文件中 fp.seek(0) print "----dump---...(**kwargs) r_dumps = json.dumps({"中国obj":[1,2], "obj2":[3,4]})  #将python字典进行序列化,保存到字符串中 print "----dumps

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时加写锁,时加锁,Eureka可真的会玩

Eureka是使用ConcurrentHashMap来进行保存。键值是服务名称,值为服务每个具体实例id和实例数据映射,所以也是一个Map数据结构。...(); recentlyChangedQueue保存了最近变动服务实例信息。...所以保存最近变动实例,其实是为了增量拉取做准备。...注册表本身就是一个ConcurrentHashMap,线程安全map,注册表Map数据结构,其实也是一个ConcurrentHashMap,如图。...但是,如果获取增量操作加了锁,那岂不是操作都串行化了,那么性能不是会变低么?而且注册中心其实是一个场景,为了提升性能,浪费性能不是得不偿失么?

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predatorpredato详解

实现,适用于读取上下文较多场景 WriteOp :用map实现,适用于读写频率相差不大或多于场景,这是默认采用的上下文 爬虫中如果遇到了远多于时就应该换ReadOp了,如下代码所示: ctx...已经实现缓存: MySQL PostgreSQL Redis SQLite3 缓存接口中有一个方法Compressed(yes bool)用来压缩响应,毕竟有时,响应长度非常长,直接保存到数据库中会影响插入和查询时性能...WithCache 第一个为 nil 时, // 默认使用 SQLite 作为缓存,且会将缓存保存在当前 // 目录下 predator-cache.sqlite 中 c := NewCrawler...默认情况下,日志是不开启,需要手动开启。 WithLogger选项需要填入一个参数*predator.LogOp,当填入nil时,默认会以INFO等级终端美化输出。...,如果需要请自行根据缓存接口实现 数据库管理接口,用来保存爬虫数据,并完成一种或多种数据库管理 SQL 数据库接口已实现了,NoSQL 接口与 SQL 差别较大,就不实现了,如果有使用 NoSQL

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2021年大数据Spark(三十二):SparkSQLExternal DataSource

3)、半结构化数据(Semi-Structured) 半结构化数据源是按记录构建,但不一定具有跨越所有记录明确定义全局模式。每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。...json 数据 实际项目中,有时处理数据以JSON格式存储,尤其后续结构化流式模块:StructuredStreaming,Kafka Topic消费数据很多时间是JSON个数据,封装到DataFrame...// 降低分区数,此处设置为1,将所有数据保存到一个文件中             .coalesce(1)             .write             // 设置保存模式,依据实际业务场景选择.../DataFrame数据保存到外部存储系统中,考虑是否存在,存在情况下下如何进行保存,DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式: 通过源码发现SaveMode时枚举类,使用Java...语言编写,如下四种保存模式:  第一种:Append 追加模式,当数据存在时,继续追加;  第二种:Overwrite 覆模式,当数据存在时,覆以前数据,存储当前最新数据;  第三种:ErrorIfExists

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redis缓存问题引进

 即时性、数据一致性要求不高  访问量大且更新频率不高数据(多,少) 举例:电商类应用,商品分类,商品列表等适合缓存并加一个失效时间(根据数据更新频率 来定),后台如果发布一个商品,买家需要...//保存到 cache 中 } return data; 注意:在开发中,凡是放入缓存中数据我们都应该指定过期时间,使其可以在系统即使没有主动更新数据也能自动触发数据加载进缓存流程。...json放进 String s = JSON.toJSONString(catalogJsonForDb); redisTemplate.opsForValue...().set("catalogJSON",s); return catalogJsonForDb; } //转为我们指定对象 Map...> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<

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面试官: 如何让localStorage支持过期时间设置?

聊到 localStorage 想必熟悉前端朋友都不会陌生, 我们可以使用它提供 getItem, setItem, removeItem, clear 这几个 API 轻松对存储在浏览器本地数据进行...,, 删操作, 但是相比于 cookie, localStorage 唯一美中不足就是不能设置每一个键过期时间。...localStorage 属性允许我们访问一个 Document 源(origin)对象 Storage;存储数据将保存在浏览器会话中。...中级解法 前端工程师在有一定工作经验之后, 往往会去考虑工程化和复用性问题, 并对数据结构有了一定了解, 所以可能会有接下来解法: 用localStorage存一份{key(键): expire...( 'EXPIRE_MAP', JSON.stringify({ ...JSON.parse(expireMap), key: expire }

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go微服务框架go-micro深度学习(四) rpc方法调用过程详解

、tcp、grpc等,支持编码方式也很多有json、protobuf、bytes、jsonrpc等。...go-micro默认router会利用反射把Say对象信息完全提取出来,解析出结构体内方法及方法参数,保存到一个map内-> map[结构体名称][方法信息集合] 具体实现在rpc_router.go...里routerHandle(Handler)方法,组织完成后map是下图这样,保存了很多反射信息,用以将来调用。...服务端处理请求 当服务端监接收到数据后,httpRequest里Header中读取到相应信息:编码方式,endpoint,请求数据,由路由器进行对比和匹配找到保存反射信息,利用反射把请求数据根据相应编码方式进行解码...rpc_router.go里call方法就是具体调用过程方法,有时间大家可以一下。 ?

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使用缓存保护MySQL

1 更新缓存最佳实践 Redis执行器非常薄,所以Redis只支持有限API,几乎没聚合查询能力,也不支持SQL。存储引擎也简单,直接在内存中用最简单数据结构保存数据。...如RedisLIST在存储引擎内存中数据结构就是双向链表。内存是易失性存储,使用内存保存数据Redis不保证数据可靠存储。Redis牺牲数据可靠性,换取高性能,适合做MySQL前置缓存。...Value用来保存序列化后整条订单记录,可选择可读性较好JSON序列化方式,也可选择性能更好且更节省内存二进制序列化方式。 缓存中数据要怎么更新。...如对同一条订单记录,同时产生一个请求、一个请求,被分配到两个不同线程并行执行: 线程R1尝试读缓存,没命中,去DB读到订单数据 这时可能另一线程R2抢先更新了缓存,在处理请求线程W1中,先后更新...学习算法、数据结构、设计模式等等这些基础知识,并不只是为了应付面试。 FAQ 分布式数据库Hive执行器和存储引擎,Hive不是个数据库,只是个执行器,存储引擎就是HDFS+Map-Reduce。

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Python入门教程:Day11-文件和异常

文件和异常 在实际开发中,常常需要对程序中数据进行持久化操作,而实现数据持久化最直接简单方式就是将数据保存到文件中。...这里所说操作模式是指要打开什么样文件(字符文件还是二进制文件)以及做什么样操作(还是追加),具体的如下表所示。...默认) '+' 更新(既可以又可以) 读写文本文件 读取文本文件时,需要在使用open函数时指定好带路径文件名(可以使用相对路径或绝对路径)并将文件模式设置为'r'(如果不指定,默认值也是'r...if __name__ == '__main__': main() 复制代码 读写JSON文件 通过上面的讲解,我们已经知道如何将文本数据和二进制数据保存到文件中,那么这里还有一个问题,如果希望把一个列表或者一个字典中数据保存到文件中又该怎么做呢...number True / False true / false None null 我们使用Python中json模块就可以将字典或列表以JSON格式保存到文件中,代码如下所示。

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【Python100天学习笔记】Day11 文件和异常

文件和异常 实际开发中常常会遇到对数据进行持久化操作场景,而实现数据持久化最直接简单方式就是将数据保存到文件中。...这里所说操作模式是指要打开什么样文件(字符文件还是二进制文件)以及做什么样操作(还是追加),具体的如下表所示。...默认) '+' 更新(既可以又可以) 下面这张图来自于菜鸟教程网站,它展示了如果根据应用程序需要来设置操作模式。...if __name__ == '__main__': main() 读写JSON文件 通过上面的讲解,我们已经知道如何将文本数据和二进制数据保存到文件中,那么这里还有一个问题,如果希望把一个列表或者一个字典中数据保存到文件中又该怎么做呢...number True / False true / false None null 我们使用Python中json模块就可以将字典或列表以JSON格式保存到文件中,代码如下所示。

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结合coredump分析dirty page和IO request处理逻辑(下)

deadline饥饿性 deadline饥饿性说饥饿,饥饿产生原因是deadline给予方向IO请求更高优先级,即优先处理请求,这是因为从实际应用角度来说请求一般都是同步,给予更高优先级有助于提升用户体验...当IO转为处理IO时会先检查是否有超时IO,有的话先处理超时IO,然后batching加一,有多个超时IO每批次(fifo_batch)只处理一个,接着按红黑树顺序处理IO直到处理下一批次...当IO转为处理IO时会先检查是否有超时IO,有的话先处理超时IO,然后batching加一,有多个超时IO每批次(fifo_batch)只处理一个,接着按红黑树顺序处理IO。...当检查存在有请求时候,deadline并不会立即对请求进行处理,而是给相关数据结构starved进行累计,如果这是第一次检查到有请求进行处理,那么这个计数就为1。...bits set: 57 crash> 把bits set:保存到文本文件bit_index1.txt并转为tag并保存到tag.txt cat bit_index1.txt | awk -F "

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Page Cache与Page回

Cache 当内核发起一个请求时(例如进程发起read()请求),首先会检查请求数据是否缓存到了page cache中,如果有,那么直接内存中读取,不需要访问磁盘,这被称为cache命中(cache...如果cache中没有请求数据,即cache未命中(cache miss),就必须磁盘中读取数据。然后内核将读取数据缓存到cache中,这样后续请求就可以命中cache了。...page并加入到page cache中,然后内核发起一个请求将数据用户空间拷入内核空间,最后将数据写入磁盘中。...(对用户空间拷贝到内核空间不是很理解,后期会重点学习Linux文件详细过程然后一篇详细blog介绍) Buffer Cache 在Block I/O文章中提到用于表示内存到磁盘映射buffer_head...结构,每个buffer-block映射都有一个buffer_head结构,buffer_head中b_assoc_map指向了address_space。

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析小结

简言之:外部空间将数据加载到 Spark,对数据进行转换、缓存最后将数据通过行动操作保存到外部空间。...5、RDD 两种处理数据方式 RDD 有两种处理数据方式,一种叫转换操作【一个 RDD 调用该方法后返回一个 RDD】,另外一种叫行动操作【一个 RDD 调用该方法后返回一个标量或者直接将数据保存到外部空间...10、saveAsTextFile(path)        以文本方式保存到HDFS兼容文件系统 11、saveAsSequenceFile(path)    以 SequenceFile 形式来存文件...10、RDD 运行规划   代码我们都是从前往后,划分 Stage 是后往前划分,步骤如下:   (1)首先先把所有代码划分成为一个 Stage,然后该 Stage 入栈。   ...注意:JSON 文件读取如果需要多个 partition 来,那么 JSON 文件一般一行是一个 json。如果你 JSON 是跨行,那么需要整体读入所有数据,并整体解析。

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