未来的文章将涵盖在Apache Flink中使用RocksDB进行额外调整，以便了解有关此主题的更多信息。...当您选择RocksDB作为状态后端时，您的状态将被序列化成字节存在堆外内存或本地磁盘中。RocksDB是一个键值存储，它被组织为一个日志结构的合并树（LMS树）。...当用于在Flink中存储Keyed状态时，Key由的序列化字节组成，而value由序列化之后的state的字节组成。...每次注册keyed状态时，它都会映射到column family（类似于传统数据库中的表），并且键值对将作为序列化字节存储在RocksDB中。...表缓存不仅会占用RocksDB中的额外内存，它还会保存打开文件描述符到默认情况下不受限的SST文件，如果配置不正确，可能会和操作系统的配置发生冲突。
当进行checkpoint时，它只写入字节序列到checkpoint中。Flink并不知道状态的数据结构，并且只能看到raw字节。...注意 如果你的managed state需要自定义序列化逻辑，需要对managed state的自定义序列化以确保未来的兼容性。Flink默认的序列化不需要特殊处理。...ReducingState: 它保存了一个聚合了所有添加到这个状态的值的结果。接口和ListState相同，但是使用add(T)方法本质是使用指定ReduceFunction的聚合行为。...堆状态后端(heap state backend)会在内存里存储一个额外的java对象(该对象带有指向用户状态对象的引用)和一个原始long值。...如果序列化器不支持null值，可以使用nullableSerializer取包裹null值，当然会带来额外的存储开销。
AggregatingState: 保留一个单值，表示添加到状态的所有值的聚合。和 ReducingState 相反的是, 聚合类型可能与 添加到状态的元素的类型不同。...Heap state backend 会额外存储一个包括用户状态以及时间戳的 Java 对象，RocksDB state backend 会在每个状态值（list 或者 map 的每个元素）序列化后增加...8 个字节。...在 RocksDB 压缩时清理 如果使用 RocksDB state backend，则会启用 Flink 为 RocksDB 定制的压缩过滤器。...对于元素序列化后长度不固定的列表状态，TTL 过滤器需要在每次 JNI 调用过程中，额外调用 Flink 的 java 序列化器， 从而确定下一个未过期数据的位置。
BufferedReader和RandomAccessFile BufferedReader正是处理字符流，RandomAccessFile则是处理字节流 两类都分为输入和输出操作。...在字节流中输出数据主要是使用OutputStream完成，输入使的是InputStream 在字符流中输出主要是使用Writer类完成，输入流主要使用Reader类完成 字节流在操作的时候本身是不会用到缓冲区...（内存）的，是与文件本身直接操作的，而字符流在操作的时候是使用到缓冲区的 字节流在操作文件时，即使不关闭资源（close方法），文件也能输出，但是如果字符流不使用close方法的话，则不会输出任何内容，...说明字符流用的是缓冲区，并且可以使用flush方法强制进行刷新缓冲区，这时才能在不close的情况下输出内容 二 这里再说一个面试的坑，字节流和字符流的使用哪个多？...但是正如开头所说，在程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的，所以使用字节的操作是最多的。
而 RocksDBStateBackend 存在查盘、序列化 / 反序列化等额外开销，CPU 使用量会有明显上升。...RocksDB 是一个 KV 数据库，以 LSM 的形式组织数据，在实际使用的过程中，有以下特点： 应用层和 RocksDB 的数据交互是以 Bytes 数组的形式进行，应用层每次访问都需要序列化 /...反序列化； 数据以追加的形式不断写入 RocksDB 中，RocksDB 后台会不断进行 compaction 来删除无效数据。...经过和字节基础架构 Flink 团队的合作，在实时特征生产升级 ，上线 Cache 大部分场景的 CPU 使用率大概会有高达 50% 左右的收益； PB IDL 裁剪 在字节内部的实时特征离线生成链路当中...Flink HybridState Backend 架构：目前在字节的线上场景中，Flink 底层的 StateBackend 默认都是使用 RocksDB 存储引擎。
众所周知，PDO是php中防止SQL注入最好的方式，但并不是100%杜绝SQL注入的方式，关键还要看如何使用。...这种防范方法在GBK编码的情况下便可用宽字节进行绕过，而在非GBK编码的情况下，若存在二次注入的情况，是否能利用呢？ 答案是否定的。...$result = $row->fetch_assoc();if($result){ echo "结果为："; print_r($result); echo "";} 得到的结果和使用...总结 对于此类问题的防范，主要有以下三个方面： 1. 合理、安全地使用gbk编码。...即使采用PDO预编译的方式，如若配置不当，依然可造成宽字节注入 使用PDO时，一定要将模拟预编译设为false 可采用使用Prepare Statement手动预编译，杜绝SQL注入 参考链接 https
概括性来说序列化是指将对象实例的状态存储到存储媒体（磁盘或者其他介质）的过程。在此过程中，先将对象的公共字段和私有字段以及类的名称（包括类所在的程序集）转换为字节流，然后再把字节流写入数据流。...Parcelable和Serializable是两个接口，它们的作用是让实现了其中一个接口的类的对象能够被序列化和反序列化。...使用场景：将对象持久化到存储介质或者通过网络传输。 (2)Parcelable接口是Android平台下的序列化接口，通常跨进程传递的数据都要正确实现这个接口，比如Intent，Bitmap等。...通过ObjectIntputStream /ObjectOutputStream来序列化和反序列化。...在序列化时会将这个值写入存储介质，反序列化时就校验本地类的serialVersionUID和序列化介质中的是否一致，不一致将抛出异常 java.io.InvalidClassException （1）若不指定
本文内容首先是回顾 state 相关概念，并认识和区别不同的 state backend；之后将分别对 state 使用访问以及 checkpoint 容错相关内容进行详细讲解，分享一些经验和心得。...下图分别是 “window state” 和 “value state” 在 RocksDB 中的存储格式，所有存储的 key，value 均被序列化成 bytes 进行存储。 ?...在 RocksDB 中，每个 state 独享一个 Column Family，而每个 Column family 使用各自独享的 write buffer 和 block cache，上图中的 window...operator 内创建过多的 state，否则需要考虑到相应的额外内存使用量，否则容易造成在容器内运行时，相关进程被容器环境所杀。...（这里暂不展开，后续会有文章讨论），在某些场景下，无法做到完美控制，这时候建议打开上文提到的 native metrics，观察相关 block cache 内存使用是否存在超用情况，可以将相关内存添加到
像 Neo4j 这种图数据库，一般是 No Schema，这样写入的时候会比较灵活，但序列化和反序列化时都会消耗一些 CPU，并且读取的时候需要重新解码。...schema 把所有字段的类型和名字全部存在 value 里，以某种序列化形式写到 RocksDB 中。...性能，可用性，稳定性方面 性能这块，Nebula 底层采用了 RocksDB，而它的性能主要取决于使用方式，和调参的熟练程度，坦白来说，即便是 Facebook 内部员工来调参也是一门玄学。...从抛开 RocksDB 本身来说，其实还有很多性能上的事情可做：一是写点或者写边时，有些索引需要处理，这会带来额外性能开销。...假如你的查询语句是多跳查询，从 graph 发送请求到 storage 这样的调用链路反复执行多次，这会导致网络开销、序列化和反序列化的这些损耗提高。
自定义序列化类和反序列化类 (1) 序列化类 package com.bonc.rdpe.kafka110.serializer; import java.io.ByteArrayOutputStream...org.apache.kafka.common.serialization.Serializer; import com.bonc.rdpe.kafka110.beans.Stock; /** * @Title AvroSerializer.java * @Description 使用传统的...; import com.bonc.rdpe.kafka110.beans.Stock; /** * @Title AvroDeserializer.java * @Description 使用传统的...KafkaProducer使用自定义的序列化类发送消息 package com.bonc.rdpe.kafka110.producer; import java.util.Properties; import...KafkaConsumer使用自定义的反序列化类接收消息 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Collections;
避免 Kryo 序列化 Flink 可能使用它们各自的数据结构提供了不同的序列化器。大多数时候，我们使用 Flink 支持他们开发的 Scala 类或 Avro性能非常好。。...Flink 不支持序列化使用密封特性和一些对象实现的 Scala ADT，通常表示类似枚举的数据结构。但是，它确实支持Scala 枚举，因此您可以使用它们。...我们没有注意到任何额外的弹性。 但是，网上有很多资源推荐本地等快速磁盘，因此我们尝试将GCP提供的用于我们的状态超过 8 TB 的应用程序。...我们将在随后计划更换任务管理器添加到队列中（感谢Kubernetes部署），并在此很快进行应用程序恢复但相反，我们注意到我们的另一个管理器因“内存不足”错误而崩溃，导致崩溃和重启的无休止循环： 出现...但是 RocksDB 禁止块缓存的 F 应用程序和使用完整的应用程序之间的性能块缓存看到的 Flink 程序的应用性能。差异。这也解释了为什么我们需要等待等待重新填入：我们正在等待缓存块被缓存满了。
在#PHP#中， trim() 函数用于删除字符串的开头和结尾的空白字符。...开发多字节字符编码方案是为了在基于字节的常规编码系统中表达超过 256 个字符。...在使用trim、split、splice 等等操作多字节编码的字符串的时候，特别需要注意，由于在这种编码方案下，两个或多个连续字节可能只表达了一个字符，所以需要使用专门的函数。...否则，你可能会得到一个以乱码的字符串结尾。 而 mbstring 提供了针对多字节字符串的函数，能够帮开发者处理 PHP 中的多字节编码。...mbstring 扩展的使用和普通字符串操作函数一致，而且仅仅需要加上mb_前缀即可。
egui_dock 0.3.0 发布 https://crates.io/crates/egui_dock Highlights: 您现在可以使用鼠标中键关闭标签页 上下文菜单 您现在可以以编程方式关闭选项卡...EDMA 是一个易于安装和配置的 TUI（终端用户界面）。它允许工程师遍历嵌入式数据库并使用提供的字节布局反序列化字节数据。这增强了使用低级数据库系统（如 RocksDB 或 Redb）的体验。...主要特征 支持多种嵌入式数据库：RocksDB、Redb 支持跨平台：Windows、Linux 和 MacOS 自定义字节布局反序列化 直接在终端执行数据库命令 只用键盘控制的交互式终端界面 从列族和表中迭代键值对...veldora - 用于 zip、pdf 和哈希的暴力破解工具。...Veldora是 rust 中的命令行工具，用于暴力破解（字典）zip 文件、pdf 文件和一些流行的哈希值。
MemoryStateBackend MemoryStateBackend 是将状态维护在 Java 堆上的一个内部状态后端。键值状态和窗口算子使用哈希表来存储数据值和定时器。...使用 RocksDBStateBackend 时的注意点： RocksDB 的每个 key 和 value 的最大大小为 2^31 字节。...我们需要在此强调，对于使用合并操作的有状态流处理应用程序，例如 ListState，随着时间的推移可能会累积超过 2^31 字节大小，这将会导致后续的任何检索的失败。...RocksDBStateBackend 是目前唯一支持有状态流处理应用程序增量检查点的状态后端。 在使用 RocksDB 时，状态大小只受限于磁盘可用空间的大小。...这也使得 RocksDBStateBackend 成为管理超大状态的比较好的选择。使用 RocksDB 的权衡点在于所有状态的访问和检索都需要序列化（或反序列化）才能跨越 JNI 边界。
有复杂层次的 json，可以使用 “类中类” 来映射，要注意 List/Array/ArrayList的类型的使用。...JsonConvert 提供用于在.NET 和 Json之间互相转等操作的方法 JsonConverter Converts an object to and from JSON....JsonException JSON序列化或反序列化过程中发生错误时引发的异常类型 JsonExtensionDataAttribute Instructs the JsonSerializer to...百度AI 识别文字，返回Json结果, 名字随意.格式建议为 json，如果使用记事本保存，注意编码格式是 utf-8，因为c# string默认为utf8，不然会乱码。.../// public string language { get; set; } /// /// 定位和识别文字结果数组
这篇博客文章将指导您了解使用RocksDB管理应用程序状态的好处，解释何时以及如何使用它，以及清除一些常见的误解。...状态快照（即检查点[3]和保存点[4]）存储在远程持久性存储中，用于在作业失败的情况下还原本地状态。选择适合生产部署的状态后端取决于系统的可伸缩性，吞吐量和延迟要求。 什么是RocksDB？...根据经验，RocksDBStateBackend比基于堆的状态后端要慢几倍，因为它将键/值对存储为序列化字节。...这意味着任何状态访问（读/写）都需要经过JNI边界的反序列化处理，这比直接处理堆上的状态表示要昂贵。有利的是，对于相同数量的状态，与相应的堆上表示相比，它具有较低的内存占用量。...由于RocksDB作为本地线程嵌入到TaskManager进程中，并且可以与本地磁盘上的文件一起使用，因此可立即支持RocksDBStateBackend，而无需进一步设置和管理任何外部系统或进程。
从名称中也能读出两者的区别：Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化，Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化。...用户自己管理 状态数据结构 Flink提供的常用数据结构，如：ValueState、ListState、MapState等。 Raw State只支持字节，任何上层数据结构需要序列化为字节数组。...在流数据开发的大多数场景中，我们都不需要使用 Operator State ，Operator State 的实现主要是针对一些没有 Keyed 操作的 Source 和 Sink 而设计的 Operator...RocksDb相关配置 配置项名称 默认值 说明 state.backend.rocksdb.checkpoint.transfer.thread.num 4 用于上传和下载文件的线程数目 state.backend.rocksdb.write-batch-size...临时RocksDB当中的数据在都会复制到实际使用的RocksDB的实例当中。 restoreWithoutRescaling：从单个远程的增量状态后端恢复，无需进行扩缩容。
如果不懂这两者的区别，而且使用 ValueState 中存大对象，生产环境很可能会出现以下问题： CPU 被打满 吞吐上不去 1、 结论 从性能和 TTL 两个维度来描述区别。...假设需要统计 app1 和 app2 每个小时的 pv 指标，则需要使用小时级别的窗口。状态引擎为了区分 app1 在 7 点和 8 点的 pv 值，就必须新增一个维度用来标识窗口。...查询数据也用相同的逻辑：将 key 和 namespace 序列化后拼接起来作为 RocksDB 的 key，去 RocksDB 中进行查询，查询到的 byte 数组进行反序列化就得到了 ValueState...如果使用 MapState，每次修改操作只需要序列化反序列化 userKey 那一个 KV 键值对的数据，效率较高。...只需要修改 RocksDB key 的拼接方式，在序列化 key 和 namespace 之前，先序列化 KeyGroupId 即可。 4.
（如果实在需要一直存下去，增加云盘即可，每天半夜将10天前的订单文件移到另外的云盘） 如需查询历史订单数据，使用RocksDB按照订单维度进行存储订单。 优化 序列化框架使用FST即可。不推荐别的。...RocksDB使用起来非常方便，在这里，我将依赖和工具类贴一下（RocksDB是我在学习区块链中学的，比特币区块链存储也是基于RocksDB）。 RocksDB使用 引入Maven依赖 <!...都是操作字节，所以需要序列化工具类，在这里推荐FST。...", e); } } } 然后对于RocksDB的操作就非常简单了。 坑位 RocksDB无法追加数据 RocksDB是无法追加数据和修改数据的。...我这里使用到了B表中的一个字段b。 然后和DBA，架构师等等讨论了很多方案，其中一个可行方案是，使用阿里云的数据订阅，而且要将A表和B表都进行订阅到databaseC。这样，我可以继续我的连表操作。
从名称中也能读出两者的区别：Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化，Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化。...Raw State只支持字节，任何上层数据结构需要序列化为字节数组。...在流数据开发的大多数场景中，我们都不需要使用 Operator State ，Operator State 的实现主要是针对一些没有 Keyed 操作的 Source 和 Sink 而设计的 Operator...图片 Flink 为算子状态提供三种基本数据结构： 列表状态（ List state ）：状态是一个 可序列化 对象的集合 List，彼此独立，方便在改变并发后进行状态的重新分派。...如果List State的基数较大时，不要使用这种方式的redistribution。因为容易引起OOM。 图片 调用不同的获取状态对象的接口，会使用不同的状态分配算法。
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