LogQL是Loki特有的语句，在本文中，我们将提供LogQL的快速过滤器查询技巧，这些查询可以在几秒钟内过滤掉数TB的数据。 在Loki中，我们可以使用三种类型的过滤器： ?....*" 这样一来，后续过滤器的执行次数就会减少。 除此之外，行过滤器也很适合查找IP、TraceID、UUID等类型的日志。...一般来说，你不应该，但你可以考虑提取 status_code 作为标签，这可以将大批量的流（每秒超过一千行）分解成独立的流。...这就是为什么在使用解析器时，我总是在它前面加上一个行过滤器。...我们应该尝试在每个步骤上尽可能减少操作，因为对于每个行，每个后续步骤执行的速度都可能更慢。
同时，这篇文章也证明了.NET在处理大量数据时的优秀性能和易用性。 正文 在处理真实输入数据时，.NET平台上的十亿行挑战比Java更快，甚至比C++还要快。...使用输入规则 挑战的规则说明名字总是少于100个UTF8字节，最多有10K个独特的名字，温度在-99.9到99.9之间（[-]?[0-9]?[0-9][.][0-9]），行总是以\n结束。...但在我迫切需要提升性能的时候，这就像罐头食品一样珍贵。仅仅一行代码/改动五个字符就能获得17%的性能提升。...为了确保安全，我确保最后一个大块不是在文件末尾结束，而是至少在距离末尾4 x Vector256.Count的新行开始处结束。...，苦于没有有效的工具去发现性能瓶颈，或者是发现瓶颈以后不知道该如何优化。
但是，当涉及到在过滤海量日志时，我们就像面临在大海捞针一样复杂。LogQL是Loki特有的语句，在本文中，我们将提供LogQL的快速过滤器查询技巧，这些查询可以在几秒钟内过滤掉数TB的数据。....*" 这样一来，后续过滤器的执行次数就会减少。 除此之外，行过滤器也很适合查找IP、TraceID、UUID等类型的日志。...一般来说，你不应该，但你可以考虑提取 status_code 作为标签，这可以将大批量的流（每秒超过一千行）分解成独立的流。...这就是为什么在使用解析器时，我总是在它前面加上一个行过滤器。...我们应该尝试在每个步骤上尽可能减少操作，因为对于每个行，每个后续步骤执行的速度都可能更慢。 --- 扫描二维码关注「云原生小白」，回复【入群】进入Loki学习群 [image.png]
由 Google Dream 神经网络创建的一副奇怪的图像 在这篇文章，我将会展示给你如何使用 Synaptic.js 创建并训练一个神经网络，它允许你在 Node.js 和浏览器中进行深度学习。...我们将会创建可能是最简单的神经网络:解出一个 XOR (异或)方程 。 但是在开始我们看代码之前，我们先学习一些神经网络非常基础的知识。 神经元和突触 一个神经网络的第一块砖是好的神经元。...箭头称为突触，将神经元连接到网络中的其他层。 ? 所以，为什么是红色的5?因为它是连接到神经元的三个突触的总和，就如左边的三个箭头所示。让我们来解开它。 在最左边我们看到两个数字加上所谓的偏差值。...在每次预测之后，您将计算预测的错误程度，并调整权重和偏差值，以便网络将在下一次更准确地猜测。这种学习过程称为后向传播。经过数千次的后向传播，你的网络很快就会概括。...在每次向前传播之后，我们需要进行后向传播，网络会更新它自己的权重和偏差。
左侧是 iOS 设备，右侧 Android 设备，可以看到同样是显示 20 号的字体，安卓的行高会偏高一些。在不同的 Android 设备上使用的字体不一样，可能还会出现更多的差别。...这时候我们可以通过设置 lineHeight 来使得每一行文本的高度一致，lineHeight 设置为 30pt 的情况下，一行文本高度一定是 30pt，两行文本高度一定是 60pt。...在 debug 模式下确认了下文本的高度的确正确的，但是为什么文字都显示在了行底呢？ 修正行高增加后文字的位置 修正文字在行中展示的位置，我们可以用 baselineOffset 属性来搞定。...行高和行间距同时使用时的一个问题 不得不说行高和行间距我们都已经可以完美的实现了，但是我在尝试同时使用它们时，发现了 iOS 的一个 bug（当然也可能是一个 feature，毕竟不 crash 都不一定是...好在我们通常是行高和行间距针对不同的需求分别独立使用的，它们在分开使用时不会触发这个问题。所以在 VirtualView-iOS 库中，我暂且将高度计算的逻辑保持和系统一致了。
在 PHP 中如果要交换两个变量的值，一般使用中间临时变量来处理，比如： $tmp = $x; $x = $y; $y = $tmp; 比如上面交换临时变量 x 和 y 的值，就要用到临时变量 其实可以是用...PHP 函数 list 来处理： list($x,$y) = array($y, $x); 这样一行代码就简洁得多了，如果使用 PHP 7.1 及以上的版本，还可以使用短数组语法（[]）： [$x,
话不多说，直接上题 @ 依耶塔•朱丽 提问：如何看待索尼公司提出一种新的大规模分布式训练方法，在224秒内成功训练 ImageNet？...近日，索尼发布新的方法，在ImageNet数据集上，使用多达2176个GPU，在224秒内成功训练了ResNet-50，刷新了纪录。...索尼的研究人员在224秒内（使用多达2176个GPU）成功训练了ImageNet/ResNet-50，并在ABCI 集群上没有明显的精度损失。 ?...论文原址：https://arxiv.org/pdf/1811.05233.pdf 对此，你如何看待？...在训练过程中逐渐提升批次的整体大小——每当训练的损失图变“平”，就提大批次，以避开局部最小值。
话不多说，直接上题 @依耶塔•朱丽 问： 索尼的研究人员在224秒内（使用多达2176个GPU）成功训练了ImageNet/ResNet-50，并在ABCI 集群上没有明显的精度损失。 ?...论文原址：https://arxiv.org/pdf/1811.05233.pdf 对此，你如何看待？...在训练过程中逐渐提升批次的整体大小——每当训练的损失图变“平”，就提大批次，以避开局部最小值。...2）降低了梯度同步的通信开销（2D-Torus all-reduce），一种“高效的”通信拓扑结构，可以很好地利用上千个 GPU 的带宽。...@丛末 Facebook 使用 256 个Tesla P100 GPU，在 1 小时内训练完ImageNet/ResNet-50；日本 Perferred Network 公司 Chainer 团队，15
2.依赖DB，对数据库造成额外压力 四.全局唯一ID生成器如何设计？...2.序列号 10位或20位；同理，计算2的20次方，每秒平均可产生百万个ID 3.时间戳 30或40位（分别对应秒级、毫秒级）-时间保证趋势递增 其他可根据业务特点，加上定制的不同生产方式（pom、rest.../twitter-archive/snowflake 1位符号位： 由于 long 类型在 java 中带符号的，最高位为符号位，正数为 0，负数为 1，且实际系统中所使用的ID一般都是正数，所以最高位为...); /** * 毫秒内序列在id中所占的位数 */ private final long sequenceBits = 12L; /** * 机器...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
引言 本篇文章介绍了如何快速整合sharding-jdbc,以及核心概念介绍。 开整 核心概念 逻辑表：水平拆分的数据库的相同逻辑和数据结构表的总称 真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。...数据节点：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成 绑定表：分片规则一致的主表和子表。 广播表：也叫公共表，指素有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据 在每个数据库中都完全一致。...在 ShardingJDBC中一般采用基于Groovy表达式的inline分片策略，通过一个包含 分片键的算法表达式来制定分片策略，如t_user_$->{u_id%8}标识根据u_id模8，分成8张表...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳...timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } //时间戳改变，毫秒内序列重置 else
main(String[] args) { IdWorkerUtils worker = new IdWorkerUtils(1, 1, 1); for (int i = 0; i 30...全局ID为了解决订单明细表主键的重复问题。靠数据库的主键自增是无法做到了。如何解决这个问题呢？...美团Leaf滴滴Tinyid雪花算法雪花算法的结构：支撑百万并发的数据库架构如何设计？...12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。...为了解决时钟回拨问题可以把之前的系统获取到哦啊的时间戳缓存起来，每次获取时间戳和上次的进行比较，如果本次获取的时间小于上一次的时间，就证明时钟回拨了，就可以取上次时间戳+1来解决。
引言 本篇文章介绍了如何快速整合sharding-jdbc,以及核心概念介绍。 开整 核心概念 逻辑表：水平拆分的数据库的相同逻辑和数据结构表的总称 真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。...数据节点：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成 绑定表：分片规则一致的主表和子表。 广播表：也叫公共表，指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据 在每个数据库中都完全一致。...在 ShardingJDBC中一般采用基于Groovy表达式的inline分片策略，通过一个包含 分片键的算法表达式来制定分片策略，如t_user_$->{u_id%8}标识根据u_id模8，分成8张表...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳...timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } //时间戳改变，毫秒内序列重置 else
所以第一位永远是0，相当于没用 用41位表示时间戳，这个时间戳是当前时间和指定时间的毫秒差。...比如指定时间是2021-06-30 11:07:20，在1秒之后调用了雪花算法，那么这个毫秒差就是1000 41位的二进制，可以表示 「241-1」 个正数，这么多个毫秒差理论上是可以使用69年。...但是，仔细想一下，代码还存在并发问题 在两个线程同时执行这块代码时获取的唯一编号有可能重复 这是因为线程A执行到某一行时被挂起，还没来得及修改lastTime的值。...但是这个单例模式在并发情况下是有可能会产生多个实例的 两个线程获取的实例的内存地址是不一样的，说明获取到的是多个实例 这是因为在并发情况下线程A执行到某一行时被挂起，还没来得及创建实例。...红框中第一行的snowFlake变量是被static修饰的，我们都知道static修饰的变量是属于这个类的，在类加载的时候就进行了初始化赋值。
Kafka在进行日志分段时，会开辟一个新的文件。...原因在于在偏移量索引文件中，消息基于baseoffset的偏移量使用4个字节来表示。...时间戳查找的时候首先拿要查找的时间戳和每个时间戳索引文件的最后一条记录进行比较，如果最后一条记录的时间戳小于等于0，就和文件修改时间比较，找到不小于查找时间戳的时间索引文件。...找到对应的日志段时间戳索引文件以后，二分法查找不大于查找时间戳的offset，再根据此offset进行偏移量文件查找。...因为在新版的Kafka Producer中允许客户端设置时间戳，如果log.message.timestamp.type参数的设置为CreateTime，就会造成实际戳索引文件中的乱序。
ObjectId的官方规范 1)Time 时间戳。将刚才生成的objectid的前4位进行提取“5e4fa350”，然后按照十六进制转为十进制，变为“1582277456”，这个数字就是一个时间戳。...通过时间戳的转换，就成了易看清的时间格式2020-02-21 17:30:56， 2)Machine 机器。...前面的九个字节是保证了一秒内不同机器不同进程生成objectId不冲突，这后面的三个字节“5d6f62”是一个自动增加的计数器，用来确保在同一秒内产生的objectId也不会发现冲突，允许256的3次方等于...总的来看，objectId的前4个十六进制字符是时间戳，记录了文档创建的时间；接下来3个十六进制字符代表了所在主机的唯一标识符，确定了不同主机间产生不同的objectId；后2个是进程id，决定了在同一台机器下...，不同mongodb进程产生不同的objectId；最后通过3个是自增计数器，确保同一秒内产生objectId的唯一性。
如何保证 ID 的全局唯一性？ 分库分表之后如何生成全局唯一的数据库主键呢？ 数据库中的主键如何选择？...使用唯一 ID 作为主键 如果使用唯一 ID 作为主键，就需要保证 ID 的全局唯一性，如何保证唯生成全局唯一性的ID ?...4095个，也就是在同一个机器同一毫秒最多记录4095个，多余的需要进行等待下毫秒。...); } } // 时间戳改变，毫秒内序列重置 else { sequence = 0L;...snowflake 算法可能存在的问题： 依赖系统的时间戳，一旦系统时间不准，会产生重复的ID 如何解决这个问题呢？
但，当你真正开始编写第一行代码时，最现实的问题实际上是“聊天消息ID该怎么生成？”这个看似微不足道的小事情。说它看似微不足道，是因为在IM里它太平常了，处处可见它的身影。...④12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 ID。...最终一个 64 个 bit 的 ID 就出来了，类似于： （本图引用自《IM消息ID技术专题(四)：深度解密美团的分布式ID生成算法》） 这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的...，往这个表中插入一行数据，得到的id值就是准备赋给workerId的值。...例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为24*12次/天, 那么配置成{"workerBits":27,"timeBits":30,"seqBits":6}时, 可支持37
ID生成策略】 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 一、前言 ---- 如何在分布式集群中生产全局唯一的...一般是正数，最高位是0 * 41位时间戳(毫秒级)，注意，41位时间戳不是存储当前时间的时间戳，而是存储时间戳的差值（当前时间戳 - 开始时间戳) * 得到的值），这里的的开始时间戳，一般是我们的...41位的时间戳，可以使用69年，年T = (1L * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5...位datacenterId和5位workerId * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间戳)产生4096个ID序号 * 加起来刚好64...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
但，当你真正开始编写第一行代码时，最现实的问题实际上是“聊天消息ID该怎么生成？”这个看似微不足道的小事情。说它看似微不足道，是因为在IM里它太平常了，处处可见它的身影。...（本图引用自《IM消息ID技术专题(四)：深度解密美团的分布式ID生成算法》） 这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的 ID。...，往这个表中插入一行数据，得到的id值就是准备赋给workerId的值。...例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为24*12次/天, 那么配置成{"workerBits":27,"timeBits":30,"seqBits":6}时, 可支持37...由此可见：不管如何配置, CachedUidGenerator总能提供600万/s的稳定吞吐量，只是使用年限会有所减少，这真的是太棒了！
3.测试30个并发查询： 第一次测试：所有并发查询均在5秒内完成 ? 第二次测试：所有并发查询均在5秒内完成 ? 第三次测试：所有并发查询均在5秒内完成 ?...3.测试30个并发查询： 第一次测试：所有并发测试均在5秒内完成 ? 第二次测试：所有并发测试均在5秒内完成 ? 第三次测试：所有并发测试均在5秒内完成 ?...3.测试30个并发查询： 第一次测试：所有并发查询均在3.8秒内完成 ? 第二次测试：所有并发查询均在3.9秒内完成 ? 第三次测试：所有并发查询均在3.9秒内完成 ?...3.额外测试三种问题解决方案在50个并发查询情况下的返回结果 “TIMESTAMP转STRING类型”的方式基本在7秒左右返回查询结果 ? ? ?...“Impala重新生成Parquet文件”的方式基本在6秒左右返回查询结果 ? ? ? “构建Impala视图”的方式基本在5-6秒返回查询结果 ? ? ?
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