我们直接看下面的B+Tree结构，如果我们进行范围查找where id > 4的记录，我们只需要先找到id = 4的记录后自然就能通过叶子节点间的双向指针方便地查询出大于4的所有记录。...Hystrix 我们在（1）、（2）、（3）中知道了使用Eureka进行服务的注册和发现，使用Ribbon实现服务的负载均衡调用，还知道了使用Feign可以简化我们的编码。...不需要的列会增加数据传输时间和网络开销； 用“SELECT * ”数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。 ...如果用户使用select *，获取了不需要的数据，则首先通过辅助索引过滤数据，然后再通过聚集索引获取所有的列，这就多了一次b+树查询，速度必然会慢很多。...由于辅助索引的数据比聚集索引少很多，很多情况下，通过辅助索引进行覆盖索引（通过索引就能获取用户需要的所有列），都不需要读磁盘，直接从内存取，而聚集索引很可能数据在磁盘（外存）中（取决于buffer pool
1.Linux链接概念 Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。...1.1索引节点 索引节点是指在许多类Unix文件系统中的一种数据结构。每个索引节点保存了文件系统中的一个文件系统对象的元信息数据，但不包括数据内容或者文件名。.../Linux系统内部不使用文件名，而使用inode号码来识别文件。...实际上，系统内部这个过程分成三步：首先，系统找到这个文件名对应的inode号码；其次，通过inode号码，获取inode信息；最后，根据inode信息，找到文件数据所在的block，读出数据。...硬链接就是同一个文件使用了多个别名(他们有共同的 inode)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连接就是硬连接。
如（尖括号）、”（引号）、 ‘（单引号）、%（百分比符号）、;（分号）、()（括号）、&（& 符号）、+（加号）等 RPC与HTTP服务的区别 数据库原理 MYISAM与innodb搜索引擎原理 MyISAM...只有当数据文件是按照某个查找键排序时，在该查找键上建立的稀疏索引才能被使用，而稠密索引则可以应用在任何的查找键。...插入如查找的复杂度都是log(n)。 优先队列PriorityQueue，Java中使用小根堆实现，非线程安全。 优先阻塞队列PriorityBlockQueue，线程安全。...比如A节点的超时时间是3秒，B节点的超时时间是5秒，C节点的超时时间是4秒。这样一来，A节点将会最先发起投票请求，而不是所有节点同时发起。...这种情况下客户端需要对读与写进行区别，俗称读写分离； 写任意(Write Any)：对数据的修改可提交给任意的节点，跟读一样。这种情况下，客户端对集群节点的角色与变化透明。
内联函数代码被放入符号表中，在使用时进行替换；大部分场景下，能够减少调用开销，间接提升性能。特别是在热点函数上，更是如此。无锁化和RCU多线程情况下，对数据进行读写，常见的是通过加锁的方式来解决。...如果业务侧不能处理，在索引离线构建时，引擎也通常会将文档id数字化处理，这里有两种做法：一种是存储数字化的签名；一种是对文档编号，并存储数字化id 与 真实文档id之间的映射关系。...对与正排字段，在垂搜场景下，也可以采用类似手段，对字符串进行编码。同一分片索引内同一个字符串只存储一份，也能极大化节约内存。加速计算。...如果对每个文档进行匹配，即使对文档标签按字符串序排序、进行二分查找。也要经过多次字符串比对。而采用bitmap存储、将每个字符串匹配转化为bit查找，则会极大的加速计算性能。...但是通常会由于query比较泛、遍历深度较深，底层召回和计算的压力反而更大。容易造成超时。对这部分query进行cache，能够有效消除系统失败率尖刺。
马上我们就会在本文中将向您展示如何在Kubernetes上使用linkerd作为服务网格，以及如何在不更改应用程序代码的情况下收集并报告度量服务质量所需的关键指标（top-level service matrics...在传统的应用中，很多逻辑是直接构建在应用上的：重试和超时，监视/可见性，跟踪，服务发现(Service Discovery)等等都被硬编码到每个应用中。...让我们通过一个简单的例子来说明如何在Kubernetes上安装linkerd，在不更改应用的情况下自动获取汇总关键服务的成功率。...linkerd-viz是一个扩展包，其中包括实现自动查找linkerd实例所需的Prometheus、Grafana的配置。 使用其中的配置来安装linkerd-viz。...服务指标：部署的每个应用的指标。包括成功率，请求量和延迟。 每个实例的指标：集群中每个节点的成功率，请求量和延迟。
输入： 输出： 答案： 10.没有硬编码的情况下，在numpy中如何生成自定义序列？ 难度：2 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只能使用numpy函数和输入数组a。...输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...难度：1 问题：将python numpy数组a中打印的元素数量限制为最多6个。 输入： 输出： 答案： 24.如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？...输入： 输出： 答案： 53.如何根据给定的分类变量创建分组ID？ 难度：4 问题：根据给定的分类变量创建组ID。使用以下iris的species中样品作为输入。...输入： 输出： 答案： 54.如何使用numpy排列数组中的元素？ 难度：2 问题：为给定的数字数组a排序。 输入： 输出： 答案： 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序？
这取决于你使用Selenium进行自动化的编程语言。 NO.4 如何提高selenium脚本的执行速度？ 1.优化测试用例。...3.不同方式进行定位，与expected_conditions判断方法封装，循环判断页面元素出现后再操作； 4.开发人员规范开发习惯，如给页面元素加上唯一的name,id等。...CSS位置策略可以与Selenium一起使用来定位元素，它使用CSS定位方法 绝对路径用 - （空格符号） 相对路径用 - >表示 ID，类，名称也可以用于XPath： css=input[name=’...： css=input[id*=’lst-ib’)] 使用内部文本的元素位置策略： css = a:contains(‘log out’) NO.20 webdriver可以用来做接口测试吗？...可以使用命令getWindowHandles()来处理多个弹出窗口。 然后将所有窗口名称存储到Set变量中并将其转换为数组。 接下来，通过使用数组索引，导航到特定的窗口。
在创建索引的同时还可以进行相关的设置： 索引的设置，如分片的数量、副本的数量等。...master_timeout 代表连接主节点的超时时间，默认为30s。 timeout 等待响应的超时时间，默认为30s。...ignore_unavaliable 默认值为false，一旦查询的索引不存在则报错。 local 如果为true，请求只从本地节点获取信息。默认为false，这意味着从主节点检索信息。...shrink API 是 ES5.0之后提供的新功能，他并不对源索引进行操作，他使用与源索引相同的配置创建一个新索引，仅仅降低分配数。...所以Elasticsearch选择在索引层面上进行拆分，使用硬链接进行高效的文件复制，以避免在索引间移动文档。
简介 随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。...，进入其他候选节点的子空间查询距离更近的点 重复步骤2，直到搜索路径为空 性能 理想情况下的复杂度是O(K log(N)) 最坏的情况下（当查询点的邻域与分割超平面两侧的空间都产生交集时，回溯的次数大大增加...改进算法 Best-Bin-First：通过设置优先级队列（将“查询路径”上的结点进行排序，如按各自分割超平面与查询点的距离排序）和运行超时限定（限定搜索过的叶子节点树）来获取近似的最近邻，有效地减少回溯的次数...量化 使用k-means进行量化的过程 将原始向量切分为m组，每组内使用k-means聚类，产出m组，每组多个聚类中心 将原始向量编码为m维向量，向量中每个元素代表所在组聚类中心的id 查询过程 将搜索...HNSW 在NSW算法之上进行改进的基于图的算法，使用分层的结构，在每层通过启发式方法来选择某节点的邻居（保证全局连通性），使其构成一张连通的图。
链接器会解析目标文件中的符号引用，将其与其他目标文件或库文件中的符号定义进行匹配，最终生成一个完整的可执行文件。在链接阶段，还会进行地址重定位、符号解析、符号表生成等操作，确保程序的正确执行。...查找方式：哈希索引使用哈希函数计算出哈希码，直接通过哈希码进行查找，查找速度非常快，时间复杂度为O(1)；而B+树索引通过从根节点到叶子节点的遍历来进行查找，时间复杂度一般为O(logN)。...范围查询：哈希索引适合等值查询，即根据索引值精确查找；而B+树索引支持范围查询，可以根据索引值的大小范围进行查找。...我这里将前面的商品表中的 product_no （商品编码）字段设置为二级索引，那么二级索引的 B+Tree 如下图（图中叶子节点之间我画了单向链表，但是实际上是双向链表，原图我找不到了，修改不了，偷个懒我不重画了...（商品编码，product_no），找到对应的叶子节点，然后获取主键值，然后再通过主键索引中的 B+Tree 树查询到对应的叶子节点，然后获取整行数据。
使用场景 Java的TreeMap和TreeSet：也使用红黑树来实现有序的键值对存储和查找。 文件系统：某些文件系统使用红黑树来管理文件和目录的索引。这有助于快速查找和访问文件。...16.B+树 B-树的区别，为什么不用红黑树做索引 在B-树树中，键和值即存放在内部节点又存放在叶子节点；在 B+树中，内部节点只 存键，叶子节点则同时存放键和值。...这是由于以下几个原因： 磁盘IO效率：B+树采用了一种层次化的索引结构，它的非叶子节点只包含索引信息，而数据存储在叶子节点上。这种结构使得每次磁盘IO能够获取更多的数据。...先看下Redis的数据结构&内部编码图： SDS简单动态字符串 字符串长度处理：Redis获取字符串长度，时间复杂度为O(1)，而C语言中，需要从头开始遍历，复杂度为O（n）; 空间预分配：字符串修改越频繁的话...跳跃表 跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。 跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。
2.文件属性详细讲解 2.1索引节点：inode #概述 #1.indoe，中文意思是索引节点(index node)。...ln这个命令就是创建链接文件的，在默认不带参数的情况下，执行ln命令创建的是硬链接。...如果使用ln -s创建链接则为软链接 #创建的格式 硬链接:ln 源文件 目标文件 软链接：ln -s 源文件 目标文件 （目标文件不能事先存在） #硬链接 定义： 1、 硬链接是指通过索引节点（inode...2、在linux文件系统中，多个文件名指向同一个索引节点（inode）是正常且允许的。这种情况的文件就称为硬链接。...因为文件系统（ext2）的原理是， 只要文件的索引节点（index inode）还有一个以上的硬链接，只删除其中一个硬链接（即仅仅删除了该文件的链接指向）。
这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式： 一种是给定一个词语，查找出所有包含这个词语的文档 另外一种是给定一个词语，不仅查找出所包含词语的文档，还能查找出这个词语在这篇文章中的位置...需要注意的是，倒排索引可以占用大量的存储空间，因此在实际应用中可能需要使用压缩技术来减小索引的大小。常见的压缩方法包括前缀编码、变长编码、霍夫曼编码等。...(2) 查找：在读取完成后，就可以使用 FST 进行查找操作了。...元数据查看 在执行元数据查看操作时（如_get、_source、_field_stats 等），如果使用了 store 属性为 false 的字段，则无法获取该字段的原始值。...例如，可以使用 Elasticsearch 的监控工具（如 X-Pack）来收集关键指标和日志信息，并进行告警和自动化操作。
索引-类型-文档ID的组合唯一确定了一篇文档，文档ID可以是任意字符串。当进行搜索的时候，可以查找特定的索引中的文档，也可以跨多个索引进行搜索，类似于单表或多表查询。...默认情况下，可以连接集群中的任一节点并访问完整的数据集。 默认情况下，当索引一篇文档时，系统首先根据文档ID的散列值选择一个主分片，并将文档发送到该主分片。...当搜索一个索引时，ES需要在该索引的完整集合中进行查找（见图4的右边）。这些分片可以是分片，也可以是副本分片。...通过ID获取文档 为了获取一个具体的文档，必须要知道它所属的索引、类型和ID。...这也是实时完成的：只要索引操作完成了，新的文档就可以通过GET API获取。相比之下，搜索是近实时的，因为它们需要等待默认情况下每秒进行一次的刷新操作。
四. inode编号 在Unix/Linux操作系统中，系统内部并不采用文件名查找文件，而是使用inode编号来识别文件。因此对于系统来说，文件名只是inode号码便于识别的别称或者绰号。...而站在用户角度，用户通过文件名，打开文件，实际上，系统内部是获取inode信息找到数据块的，这个过程分成三步： 首先，系统找到这个文件名对应的inode号码； 其次，通过inode号码，获取inode信息...由于目录文件内只有文件名和inode号码，所以如果只有读权限，只能获取文件名，无法获取其他信息，这主要是因为其他信息都储存在inode节点中，而读取inode节点内的信息需要目录文件的执行权限（x）。...这意味着，可以用不同的文件名访问同样的内容；对文件内容进行修改，会影响到所有文件名；但是，删除一个文件名，不影响另一个文件名的访问。这种情况就被称为”硬链接”（hard link）。...最后一点使得软件更新变得简单，可以在不关闭软件的情况下进行更新，不需要重启。因为系统通过inode号码，识别运行中的文件，不通过文件名。
先看下Redis的数据结构&内部编码图： 1.2.1 SDS简单动态字符串 字符串长度处理：Redis获取字符串长度，时间复杂度为O(1)，而C语言中，需要从头开始遍历，复杂度为O（n）; 空间预分配...1.2.3 跳跃表 跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。...跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。 1.3 合理的数据编码 Redis 支持多种数据类型，每种基本类型，可能对多种数据结构。...多线程情况下,如何保证线程安全？ 加锁，比如悲观锁select for update，sychronized等，如，乐观锁，乐观锁如CAS等，还有redis分布式锁等等。 5....索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
其内部除了存储了键值对数据外，同时存储了节点的哈希值以及是当其在链表或红黑树中时，其下个Node节点的引用。 那么，我们可以依据其内部结构如计算出一个Node实例的字节数为32个字节。...基础类型为元素的集合避免了大量的基础类型的装箱拆箱。因此，在程序进行集合的遍历、根据索引获取元素的值和设置元素的值的时候，fastutil可以提供更快的存取速度以及更低的内存消耗。...因此，在对房型基础信息实体本身进行位图编码的同时，我们采用了字典编码的方式对房型ID不同但内部字段信息完全重复的数据实体进行字典编码，以压缩这部分的消耗。...在进行数据查询时，则是先通过房型ID在房型字典中查找到对应的MD5值，然后在实体字典中通过MD5值查找到对应的房型基础信息实体。...3）使用位图编码处理可枚举的价格索引 因为单个房型下的价格数量是有限的，因此同样可以视作是枚举值的一种。对枚举值，就可以使用位图编码对数据索引数组进行压缩。
，如果是在数据库查询功能页面，还会暴露出SQL语句、使用的数据库及版本以及使用的框架等 修复建议： 1、编码时增加异常处理模块，对错误页面做统一的自定义返回界面，隐藏服务器版本信息； 2、不对外输出程序运行时产生的异常错误信息详情...2、不把错误异常对外抛出 硬编码 参考文章：如何在Java源代码中隐藏硬编码密码 | 码农家园 (codenong.com) 假设在一个登录中，以这种方式保存账号密码 String username...login.properties，其中包含： username=your_username_here password=your_password_here 从其他文件读取密码与账号，就在一定程度避免了硬编码导致的信息泄露...目录穿越漏洞 目录穿越漏洞往往出现在需要用户提供路径或文件名时，如文件下载，造成目录穿越漏洞的原因是开发者没有对路径进行检验，判断是否存在.....索引(针对于下载业务) 通过建立数据库的方式，当一个文件上传时就把它的文件名添加到白名单里面，当下载文件时则去查询此文件名是否存在此白名单内，因此防止此漏洞不仅要在读取文件时进行路径的过滤，还要在上传文件时对文件名
手工定制mapping时，只能新增mapping设置，不能对已有的mapping进行修改。 如：有索引a，其中有类型b，增加字段f1的mapping定义。...parameter_name=parameter_value&…] 2.1全搜索 timeout参数：是超时时长定义。代表每个节点上的每个shard执行搜索时最多耗时多久。不会影响响应的正常返回。...默认情况下没有超时机制，也就是客户端等待Elasticsearch搜索结束（无论执行多久），提供超时机制的话，Elasticsearch则在指定时长内处理搜索，在指定时长结束的时候，将搜索的结果直接返回...**相对使用较少，只有在复合数据搜索的时候，可能出现。一般来说，如果真使用复合数据搜索，都会使用_all。 如：搜索引擎中的无条件搜索。（现在的应用中都被屏蔽了。使用的是默认搜索条件，执行数据搜索。...长度不是字符数量，是Elasticsearch内部的数据长度计算方式。默认不对字段做分段。 number_of_fragments：代表搜索返回的高亮片段数量，默认情况下会将拆分后的所有片段都返回。
其内部除了存储了键值对数据外，同时存储了节点的哈希值以及是当其在链表或红黑树中时，其下个Node节点的引用。 那么，我们可以依据其内部结构如计算出一个Node实例的字节数为32个字节。...因此，在程序进行集合的遍历、根据索引获取元素的值和设置元素的值的时候，fastutil可以提供更快的存取速度以及更低的内存消耗。...因此，在对房型基础信息实体本身进行位图编码的同时，我们采用了字典编码的方式对房型ID不同但内部字段信息完全重复的数据实体进行字典编码，以压缩这部分的消耗。...在进行数据查询时，则是先通过房型ID在房型字典中查找到对应的MD5值，然后在实体字典中通过MD5值查找到对应的房型基础信息实体。...3）使用位图编码处理可枚举的价格索引 因为单个房型下的价格数量是有限的，因此同样可以视作是枚举值的一种。对枚举值，就可以使用位图编码对数据索引数组进行压缩。
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