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MongoDB 高性能最佳实践: 事务,读取关心程度与写入关心程度

本系列文章中,我们将多维度介绍在大数据量场景下实现高性能的关键技术点,包括: 数据建模与内存分配(工作集) 请求模式与性能分析 索引 数据分片(分布式) 事务,读取关心程度与写入关心程度(本文的主题)...选择合适的读取关心程度   就像写入关心程度一样,读取关心程度也可以被应用于任何对数据库发起的请求,无论是对单个文档的读取,还是作为多文档事务的一部分。   ...为保证隔离度与一致性,写入关心程度可以被设置为 majority (多数确认) ,该等级代表仅当数据已经被覆盖到副本集中大多数的节点时,才能被返回到应用程序。

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测试全程度量探索

测试全程度量指标思考 针对测试全程度量,其目标是围绕着测试质量和效率这两个基本目标展开的。《全程软件测试》一书中,软件测试过程度量指标如下: ?...因不同产品形态、项目阶段,软件测试过程度量维度是可以适度调整的,结合小编所在业务线,过程度量指标如下: ?...、二轮测试工期、冒烟测试工期; 上线及线上阶段:版本整体Bug修复率、灰度发布频次、线上崩溃率、线上问题数、性能指标数据、线上安全漏洞频次; 注:上述部分内容及图片,引用自书籍《全程软件测试》 测试全程度量指标落地...有效的度量指标选取、快速的可视化平台采集、精准的数据分析定位,对于全程度量起到关键的作用。...写在最后 测试全程度量的目标是质量和效率,QA不仅仅局限于单一的测试及工具开发,也需站在项目全程的角度进行质量、效率的度量,优化全程测试指标。

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数据离散程度的衡量指标

有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息,理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量?答案是有得,今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。...2.四分位差 即数据样本的上四分之一位和下四分之一位的差值,放映了数据中间50%部分的离散程度,其数值越小表明数据越集中,数值越大表明数据越离散,同时由于中位数位于四分位数之间,故四分位差也放映出中位数对于数据样本的代表程度...,越小代表程度越高,越大代表程度越低。...但是取四分位数据的时候会因为数据的偏向问题影响,有可能上四分位和下四分位数据值相差太大,所以做为离散程度指标也欠妥。 ?

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到什么程度才叫精通 Linux?

前言 知乎上有一个提问:到什么程度才叫精通 Linux? ↓↓↓ 今天,我们就这个话题一起来做个讨论。 我的回答 在回答这个问题前,不妨先问大家几个问题:为什么我们需要操作系统?...这对用户来说是复杂且容易出错的。 资源利用不充分:缺乏智能的资源管理,计算机硬件的利用率相对较低。例如,多个程序无法同时运行,因为它们无法有效地共享计算机的资源。...启动和加载问题:用户需要手动加载和执行程序,没有自动启动过程,增加了用户的操作复杂性。 看完之后,大家应该清楚我们的电脑为什么会需要操作系统这个原因了吧。...OK,那我们继续回到正题上,文中提问小伙伴问到什么程度才算精通Linux?...需要注意的是,Linux 是一个庞大而复杂的系统,精通 Linux 是一个渐进的过程,需要不断的学习和实践。

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