大数据文摘作品 编译：丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣，从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集，存储和分析时间序列数据的效率，同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而，这种时间序列的爆炸式增长，可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司，对这些挑战并不陌生，多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
2023 Postgres Citus Con 主题PostgreSQL performance tips you have never seen before
MongoDB的写请求写入Primary， secondary从Primary自动获取并且应用oplog来保持和主库的同步， MongoDB 允许用户从Primary 或者 secondary 读取数据。但读数据可能存在以下问题：
RAM -> Ramdom Access Memory ，随机存取存储器。何为随机存取。举个不准确的例子：和上篇文章中的 FIFO 进行对比。对于 FIFO 来说，只有读写两个操作，只能顺序读写。但对于 RAM 来说，同样的读写操作，用户可以在读写时指定读写的地址，实现对整个存储器的乱序（随机）读写访问。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
用 CSS 隐藏页面元素有许多种方法。你可以将 opacity 设为 0、将 visibility 设为 hidden、将 display 设为 none 或者将 position 设为 absolute 然后将位置设到不可见区域。
纳米设计中典型网络的电容提取包括许多相邻网络的影响，其中一些是接地电容，而其它一些则来自其它信号网络的一部分走线。接地电容和信号间电容如图6-1所示。在基本延迟计算时（不考虑任何串扰），所有这些电容均被视为网络总电容的一部分。当相邻网络稳定（或电平不切换）时，信号间电容也可以视为接地电容。当一个相邻网络电平切换时，通过耦合电容的充电电流会影响该网络的时序。网络间的等效电容会根据攻击者网络电平切换的方向而变大或变小，下面的一个简单示例对此进行了说明。
前段时间一直在更新sql-lab通关题解。无奈被黑客攻击删除了数据库，由于没有备份导致相关的那部分的数据丢失。也不计划重新更新了，但是特别写一篇博客记录下学习到的重要技术----MySQL报错注入。MySQL报错注入的方式有很多种，随着MySQL版本更新，官方也修复了部分bug。
对于任何给定的数据问题，总会有多种解决方案。所有这些解决方案都会有不同的优缺点和权衡。因此，最合适的软件工具选择也要视情况而定。每一个软件，甚至一个所谓的“通用”数据库，都是为特定的使用模式而设计的。所以，在复杂的应用程序中，数据工具通常会串联起来共同工作。不存在有一个软件适合于使用数据的所有不同环境，因此不可避免地要将几个不同的软件串联在一起，以便更好帮助应用程序工作。
用的比较少，比Constant Throughput Timer更复杂更高级的用来控制吞吐量的一个定时器。
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
你的项目或许已经使用 Redis 很长时间了，但在使用过程中，你可能还会或多或少地遇到以下问题：
乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
Relay log 类似 binary log，是指一组包含数据库变更事件的文件，加上相关的 index 和 mata 文件，具体细节参考 官方文档 。在 DM 中针对某个上游开启 relay log 后，相比不开启，有如下优势：
近年来，NVMe SSD已逐渐成为数据中心闪存市场的确定的发展大势，各大厂商不约而同地推出了基于NVMe的新一代存储产品，用户也相应地提高了对NVMe SSD存储系统的期望值。
本文基于OSDI-18收录的《Arachne: Core-Aware Thread Management》翻译整理而成。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
通过直接使用plocal，这些设置对于Java应用程序在嵌入模式下使用OrientDB运行的服务器组件和JVM都有效。
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
当我准备集中精力完成《React 知命境》的时候，一个不起眼的小问题，幽幽的复现在我的眼前。
在基本的读等待方案中，在处理RO节点上的读请求之前，总是要等待发生在特定时间戳之前的日志被应用，这意味着即使此请求仅访问数据的一个小子集也必须等待所有本地内存数据更新为最新，为避免对于读请求中无关的日志应用而产生的等待，我们提出一种新的修改跟踪协议，以不同的层次来跟踪RW节点最新修改时间戳，使RO节点能够在不同的层级上检查时间戳，并且只需要等待请求的数据更新为最新。
终于来到了尾声，做了那么多准备，就差把这辣鸡的宝石迷阵收尾了。游戏的主体部分我们已经做完，结尾便是简单的交互部分。在题图中我们可以看到棋盘的左边有计分区和计时区，现在来做这些。
作者简介 何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队，首席技术工程师。多年从事第一线的数据库运维工作，有丰富项目经验、维护经验和调优经验，专注于数据库的整体运维。 1了解DRM（Dynamic Re
消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。 正如一句老话所说，时间就是金钱，为了让系统运行得更快，最好尽可能减少延迟。 当生产者能够更快地发送消息时，整个系统都会受益。
对于同步（synchronous）输入，例如引脚D（或SI，SE），存在以下时序弧：
HubSpot 的数据基础设施团队，每天都要处理 2.5PB 以上的低延迟流量，他们亲眼目睹了 Locality 对于 HBase 的性能有多么重要。请继续阅读，以了解更多关于这些问题：什么是 Locality ，为什么如此重要，以及我们如何在不断增长的 HBase 集群中使保持 Locality 成为一个不成问题的问题。
Redis和Memcached都是常见的内存数据库，被广泛应用于缓存和高速数据存储方面。虽然它们之间有很多相似之处，但是也存在许多不同点。下面将分别从以下几个方面探讨Redis相对于Memcached的优势。
Angular 团队最近一直在进行沟通， 通过现场活动来展示 Angular v17 的新功能， 以及一个名为 angular.dev 的新网站， 这将是未来的官方网站。 它具有相同的文档，但有一个新的交互式教程， 还有一个游乐场，可以在不安装任何东西的情况下尝试 Angular （就像 Vue 或 Svelte 一样）。
在很大程度上，关于混合云未来发展的讨论正转向随着技术影响的实现而被揭示的长期、高影响的商业机会。这种讨论的焦点集中在“业务就绪”上，或者改变它的工作方式，以便更好地准备支持业务及其需求。
事情是这样的，在我们的MySQL 被 POLARDB 打败了后，我们遇到一个问题，就是强一致读的问题，在一个特殊的应用中，在大批量写后，需要立即进行数据的读，之前在MySQL都是打到主库，但基于想利用PolarDB的double 节点，总不能还强制将读都指定到写节点，所以我们采用了原有的方案，但是发现在大量的写后去马上读的中应用给出的延迟在20ms，也就是在大量UPDATE 几百万的数据后，从库的数据延迟应该在20ms内。虽然我们也解决了这个问题，但是实际上POLARDB 还有一个新的功能我们没有用到，POLARDB-SCC 。
并且，添加边框图片是以背景的方式添加的，所以会有可能文字覆盖在边框的情况，后面也会介绍处理方法。
📢最近准备换工作了，所以整理了一些前端高频大厂面试题，分享给大家，如有问题欢迎留言指正，面试专栏我会长期更新，欢迎大家点赞🤞、收藏📌，关注➕，感谢！ 1. px 和 em 的区别 📢 参考回答： px全称pixel像素，是相对于屏幕分辨率而言的，它是一个绝对单位，但同时具有一定的相对性。因为在同一个设备上每个像素代表的物理长度是固定不变的，这点表现的是绝对性。但是在不同的设备之间每个设备像素所代表的物理长度是可以变化的，这点表现的是相对性 em是一个相对长度单位，具体的大小需要相对于父元素计算，比如父元素
就在前不久，CentOS 6系统才刚刚停止更新，现在官方又宣布CentOS 8停止更新的消息。难道是不开源拉？
延迟格式描述了设计网表的单元延迟和互连走线延迟，无论设计是用两种主要硬件描述语言（VHDL或Verilog HDL）中的哪一种所描述的。
通常我们说的 MySQL 读写分离是指：对于修改操作在主库上执行，而对于查询操作，在从库上执行。主要目的是分担主库的压力。
当一个拥有 DRAM 子系统的设备启动时，有几件事需要在 DRAM 进入工作状态之前完成。下图是来自JEDEC specification（DDR4 标准，jedec.org/standards-doc）的状态机，展示出上电之后 DRAM 经历的几个状态。
Zing虚拟机文档Understanding Java Garbage Collection(了解Java垃圾收集)
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
大家如果曾经接触过 Vue， 那么大抵会对其自带的组件 TransitionGroup 有所了解。这篇文章便记录了 TransitionGroup 中「移动动画」的一些使用细节。
在使用各种手段测试我们的 FIFO ip 之前，我们首先得写一个 testbench。testbench 是什么，Vivado 会告诉你就是一个普通的 v 文件。在这个 v 文件中，实例化需要被测试的模块，然后写一些激励语句：
引言 因特网互联设备的发展，提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据，意图从中获取一些有意义的洞悉，并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率，激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而，大多数现有时序数据体系结构的处理能力，可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司，Netflix已习惯于面对这样的挑战，多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表，我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法，如何很好地应对
Dynamo风格数据库来源于亚马逊的Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 论文，在该论文中论述了一种无主复制的数据库，受此启发，携程酒店开发了多存储介质预定库Hare和高可用性高性能的动态信息存储服务InfoKeeper。本文将介绍Dynamo风格的无主复制数据库，及其在携程酒店的实践。
负载均衡（Cloud Load Balancer，CLB）提供安全快捷的流量分发服务，访问流量经由 CLB 可以自动分配到云中的多台云服务器上，扩展系统的服务能力并消除单点故障。负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。
很多水友都问我，为什么要写文，吃力不讨好，上班都已经够累，回到家瘫在床上等吃的，多好。
在TCGA项目中，使用Affymetrix SNP 6.0芯片来分析CNV, 首先使用DNACopy这个R包来计算拷贝数，然后用GISTIC2根据CNV来评估基因的变化情况，识别loss还是gain, 流程示意如下
本文介绍了分布式缓存和分布式缓存同步出现的原因，以及常用的解决方案，包括一致性哈希、延迟同步、修改广播等。这些方案在实际应用中可能会结合使用，以提供高性能的缓存服务。
在分布式程序架构中，如果我们需要整个体系有更高的稳定性，能够对进程容灾或者动态扩容提供支持，那么最难解决的问题，就是每个进程中的内存状态。因为进程一旦毁灭，内存中的状态会消失，这就很难不影响提供的服务。所以我们需要一种方法，让进程的内存状态，不太影响整体服务，甚至最好能变成“无状态”的服务。当然“状态”如果不写入磁盘，始终还是需要某些进程来承载的。在现在流行的 WEB 开发模式中，很多人会使用 PHP+Memcached+MySQL 这种模型，在这里，PHP 就是无状态的，因为状态都是放在 Memcached 里面。这种做法对于 PHP 来说，是可以随时动态的毁灭或者新建，但是 Memcached 进程就要保证稳定才行；而且 Memcached 作为一个额外的进程，和它通信本身也会消耗更多的延迟时间。因此我们需要一种更灵活和通用的进程状态保存方案，我们把这种任务叫做“分布式缓存”的策略。我们希望进程在读取数据的时候，能有最高的性能，最好能和在堆内存中读写类似，又希望这些缓存数据，能被放在多个进程内，以分布式的形态提供高吞吐的服务，其中最关键的问题，就是缓存数据的同步。
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