话说上次分享了《关于大数据那些事》有朋友私信跟我聊了一下ID增加的事情,他不是很明白为什么不自增或GUID,因为这样就十分简单并且可取,而采用所谓的雪花ID,好像很复杂。。我在这里分享一下吧,
一个Channel是一个和BlockingQueue 非常类似的概念。区别在于它代替了阻塞的put操作并提供了挂起的send,还代替了阻塞的take操作,并提供了挂起的receive操作
分布式 ID 就是在分布式项目中我们给数据库记录用的 ID。和单机版项目有啥不同呢?单机版的我们可以用 数据库自增等方式来生成 ID,但是分布式项目中,项目部署在好几台机器上,数据库自增也是有可能会出现重复的情况。所以就需要一种算法来生成适用于分布式系统的 ID。
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?
网上sysbench教材众多,但没有一篇中文教材对cpu测试参数和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章,欢迎转载 ---- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内,循环进行素数计算 素数(也叫质数)就是从1开始的自然数中,无法被整除的数,比如2、3、5、7、11、13、17等。编程公式:对正整数n,如果用2到根号n之间的所有整数去除,均无法整除,则n为素数。 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装
,t1.TemplateID AS templateId ,t1.parameter AS parameter
我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
《Redis设计与实现》读书笔记(十四) ——Redis RDB文件创建、载入与自动保存原理 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 redis是一个键值对服务器,服务器中包含
时间继电器是用来接通或切断较高电压、较大电流的电路的电气元件,通常使用在较低的电压或较小电流的电路上。西安同步根据JJF1282-2011《电子式时间继电器校准规范》及JJF 1400-2013《时间继电器测试仪校准规范》的要求制作了一款专用高可靠性的时间继电器的测试仪。本文主要对时间继电器的校准项目,校准所需设备,校准方案方法做了简单的介绍。
UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier),在其他语言中也叫GUID,可以生成一个长度32位的全局唯一识别码。
《秒杀系统架构优化思路》 上周参加Qcon,有个兄弟分享秒杀系统的优化,其观点有些赞同,大部分观点却并不同意,结合自己的经验,谈谈自己的一些看法。 一、为什么难 秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有
一、为什么难 秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。 又例如12306抢票,亦与秒杀类似,瞬时流量更甚。
译者注: 原文发表于2012年, 虽然当时的一些硬件条件限制现在已经没有了, 但我们可以从中学习到AR/VR的延迟解决思路. 另外, 译文略过了显示器的发展史
图:优化前(我的电脑是四核cpu,所以单线程无限无阻塞循环占用率不会达到100%)
https://www.lodashjs.com/docs/lodash.throttle
秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据。例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票,亦与秒杀类似,瞬时流量更甚。
由于最近有一个统计单位时间内某key的访问次数的需求,譬如每5秒访问了redis的某key超过100次,就取出该key单独处理。
SnowFlake 算法:是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。 核心思想:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。 首先了解一下雪花ID的结构:从网上盗用一张;
在当今的云计算和微服务架构盛行的时代,分布式系统已成为软件开发的重要组成部分。随着系统规模的扩大和业务的复杂化,对数据一致性和唯一性的要求也越来越高,尤其是在全局唯一标识符(ID)的生成上。因此,分布式ID生成系统应运而生,成为保证数据唯一性和提高系统可扩展性的关键技术之一。雪花算法(Snowflake)是Twitter开源的一种算法,用于生成64位的全局唯一ID,非常适用于分布式系统中生成唯一标识符。下面我们将深入探讨雪花算法的原理、结构和实现方式。
实际场景,有一个搜索查询的需求,用户在输入框中输入关键字去查询某一条数据,但是由于数据众多,总不能全部返回渲染,一般情况下是返回几十条进行渲染,然后用户输入的时候再去请求服务器查询数据。实现这个功能就要去监听输入框的输入,但是这样做就有一个问题,如果遇到一些搞事的用户(一直按着键盘不放
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,也称之为为非阻塞锁。 乐观锁使用的是 CAS原理。
有一个下发配置的服务,这个配置服务的实现有点特殊,服务端下发配置到各个服务的本地文件,当然中间经过了一个agent,如果没有agent也就无法写本地文件,然后由client端的程序监听这个配置文件,一旦文件有变更,就重新加载配置,画个架构图大概是这样:
最近看到好多博主都在推分布式锁,实现方式很多,基于db、redis、zookeeper。zookeeper方式实现起来比较繁琐,这里我们就谈谈基于redis实现分布式锁的正确实现方式。
对于数控加工来说,编程至关重要,直接影响到加工的质量与效率,相信大家也是对编程又爱又恨吧。那么如何迅速掌握数控加工中心的编程技巧呢?下面与老路一起学习一下吧! 【暂停指令】 G04X(U)_/P_是指刀具暂停时间(进给停止,主轴不停止),地址P或X后的数值是暂停时间。X后面的数值要带小数点,否则以此数值的千分之一计算,以秒(s)为单位,P后面数值不能带小数点(即整数表示),以毫秒(ms)为单位。 但在某些孔系加工指令中(如G82、G88及G89),为了保证孔底的精糙度,当刀具加工至孔底时需有暂停时间,此
通常我们在实际项目中很少使用AUTO_INCREMENT自增长,因为这样很容易被人遍历,从1循环到最大值,把所有的库都遍历一遍。
《Redis设计与实现》读书笔记(十七) ——Redis时间事件与事件调度 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、时间事件 1、概述 redis的时间事件分为两类,一类是定时事件,在某个时刻执行;另一类是周期性事件,每隔一段时间执行一次。 时间事件由三部分组成——全局id,标识事件,新的事件比旧的事件id大;unix毫秒级时间戳,记录时间事件的到达时间;事件处理器,时间事件到达时调用相应的处理器进行处理。 一个时间事件是定时还是周期性,取决于其返回值:如果返回的是AE_NOMORE
效果图 代码 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation fig
扫雷的详细规则是随便点开一个方格,根据展开方格的数字去推断其相邻九宫格内未展开方格下面是否是地雷,最终任务就是点开所有没有地雷的方格,以找出所有的地雷。 要取得高分,就必须在尽量短的时间内清除所有的地雷。 得分计算方法:扫雷得分=分数基数X难度系数/扫雷时间,其中分数基数为10000,难度系数=每局地雷数/每局总格子数,扫雷时间按毫秒计算。
在现场制作过程中,人们常常需要对多个几乎同时到达的音视频数据流进行实时编辑处理。如果这些数据流之间存在比较明显的延迟,就有可能影响到制作过程的效率。因此,设计这样的低延迟现场制作系统需要充分考虑各种延迟因素,以便将多个数据流之间的延迟保持在可接受的范围内。随着广播公司开始向基于IP网络接口的现场制作系统迁移,还需要在系统设计过程中将一些新的潜在延迟因素考虑在内。
项目地址:https://github.com/zhanyong-wan/dongbei
10位记录工作机器id;即datacenterId (5位数据id) + workerId (5位机器id)
关于分布式唯一标识中的雪花算法,网络上的介绍很多,它只是一个算法,可以用Python,Java等不同的语言实现它.即便是同一个语言,它的实现也有不同.
前面我们说过,Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍,接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
在日常开发中,我们会经常遇到转换固定格式或者生成指定格式的需求,比如生成随机颜色,判断是否为邮箱、身份证等等。那么今天就来分析一下github 的开源库outils[1]。
这里使用java内置的queue,在ping的时候,先看下队头元素值是否小于t-3000,若小于则取出来,继续循环;最后将t添加到队列,返回队列的大小。
该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成 _ 1000 (2^12),_* 即 409.6 万个ID
不会吧,不会吧,现在都2020年了不会还真人有人不知道JS的rAF吧??? rAF 简介 rAF是requestAnimationFrame的简称; 我们先从字面意思上理解requestAnimati
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能,而除了序列之外还有多种序列号生成方案,这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12), 即409.6万个ID
卷积是深度学习中的基础运算,那么卷积运算是如何加速到这么快的呢,掰开揉碎了给你看。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。比如我们所熟知的美团、饿了么,携程、飞猪等app,它们的支付订单、餐饮、酒店、代金券等产品系统中,随着数据日渐增长,就会产生分表、分库的需求,这样也就需要一个唯一的ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求。
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