第一次磁盘IO：将磁盘块1加载到内存中，在内存中从头遍历比较，10第一次磁盘IO：将磁盘块1加载到内存中，在内存中从头遍历比较，9时，由于辅助索引的键值不唯一，可能存在多个拥有相同的记录，所以即使是等值查询，也需要按照范围查询的方式在辅助索引树中检索数据。...在中InnoDB，辅助索引中的叶子节点存储的数据是该行的主键值都。 在检索时，InnoDB使用此主键值在聚簇索引中搜索行记录。...那如何避免呢？
第一次磁盘IO：将磁盘块1加载到内存中，在内存中从头遍历比较，10第一次磁盘IO：将磁盘块1加载到内存中，在内存中从头遍历比较，9时，由于辅助索引的键值不唯一，可能存在多个拥有相同的记录，所以即使是等值查询，也需要按照范围查询的方式在辅助索引树中检索数据。...在中InnoDB，辅助索引中的叶子节点存储的数据是该行的主键值都。在检索时，InnoDB使用此主键值在聚簇索引中搜索行记录。...那如何避免呢？ 使用索引覆盖，举个例子：现有User表（id(PK),name(key),sex,address,hobby...）
其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为 索引。 ---- Hash表 Hash表，以键值对的方式存储数据。...第一次磁盘IO：将磁盘块1加载到内存中，在内存中从头遍历比较，10第一次磁盘IO：将磁盘块1加载到内存中，在内存中从头遍历比较，9时，由于辅助索引的键值不唯一，可能存在多个拥有相同的记录，所以即使是等值查询，也需要按照范围查询的方式在辅助索引树中检索数据。...在中InnoDB，辅助索引中的叶子节点存储的数据是该行的主键值。 在检索时，InnoDB使用此主键值在聚簇索引中搜索行记录。
由于行数据和叶子节点存储在一起，同一页中会有多条行数据，访问同一数据页不同行记录时，已经把页加载到了Buffer中，再次访问的时候，会在内存中完成访问，不必访问磁盘。...辅助索引使用主键作为"指针"而不是使用地址值作为指针的好处是，减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作，使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个...也就是说行的位置（实现中通过16K的Page来定位）会随着数据库里数据的修改而发生变化（前面的B+树节点分裂以及Page的分裂），使用聚簇索引就可以保证不管这个主键B+树的节点如何变化，辅助索引树都不受影响...当达到页的最大填充因子时（InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中。...一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满（二级索引页可能是不一样的） 如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间
InnoDB 只聚集在同一个页面中的记录。包含相邻键值的页面可能相距甚远。如果你已经设置了主键为聚簇索引，必须先删除主键，然后添加我们想要的聚簇索引，最后恢复设置主键即可。...由于行数据和叶子节点存储在一起，同一页中会有多条行数据，访问同一数据页不同行记录时，已经把页加载到了Buffer中，再次访问的时候，会在内存中完成访问，不必访问磁盘。...辅助索引使用主键作为"指针"而不是使用地址值作为指针的好处是，减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作，使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个...当达到页的最大填充因子时（InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中。...一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满（二级索引页可能是不一样的） 如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间
叶子节点含有索引字段值和对应的主键值。 这样做的优点是当出现数据行移动或者数据页分裂时，避免二级索引不必要的维护工作。当数据需要更新的时候，二级索引不需要重建，只需要修改聚簇索引即可。...二级索引由于同时保存了主键值，体积会变大。特别是主键设计不合理的时候，比如用 UUID 做主键。下一篇我详细介绍如何设计合理的主键。 2. 对二级索引的检索需要检索两次索引树。...第一次通过检索二级索引叶子节点，找到过滤行对应的主键值；第二次通过这个主键的值去聚簇索引中查找对应的行。...举个例子： 如下 SQL 语句，检索年龄为 23 的行记录： mysql select * from t1 where age = 23; 会拆分成以下两个 SQL 语句： 先通过索引字段 age 找到对应的主键值...：10005. mysql select id from t1 where age=23; 再去聚簇索引上根据主键 ID = 10005 检索到需要的数据行，如果表第一次读取，就需要回表。
最简单的也是最快的，所以在使用键值存储时要进行功能的折中。 四种类型如下： 数据库分类 简单描述 产品例子 键值型 存储数据作为键值。 每秒可能有超过150万笔交易。...亚马逊DynamoDB是一个很好的候选数据库，因为它在其键值存储中原始地存储简单的JSON值，而且还提供了二次索引来拉回记录和数据概要，就像更复杂的文档存储一样。...它还可以以Web应用程序友好的JSON格式存储和检索数据。 该数据可以像其他键值存储一样由行或分区键检索。您还可以添加二级索引来支持不同属性的查询。这些索引允许更复杂的查询机制。...再次执行这两个脚本： node MoviesCreateTable.js node MoviesLoadData.js 加载数据时可能会收到错误消息，因为我们正在加载超过默认吞吐量配额的...Node.js应用程序并在Cloud中使用Amazon DynamoDB 如何跟踪和管理云NoSQL的成本
@Lazy - 用于懒加载bean。 02、MySQL的索引使用B+树的优点 高扇出性：B+树的每个节点可以包含大量的子节点，这意味着树的高度较低，查询效率较高。...空间局部性：B+树的节点通常比B树更加紧凑，因为B+树的非叶子节点只存储键值和子节点指针，而数据记录则全部存储在叶子节点。这有助于提高缓存利用率。...当你在Java代码中使用new关键字创建一个对象时，这个对象会被分配到堆内存中。 栈：存储的是局部变量（如基本数据类型、对象引用）和部分结果，并在方法调用时用于存储方法的调用记录（栈帧）。...快速检索：在需要快速检索大量数据的场景中，跳表可以提供高效的数据访问。 高并发：在高并发场景下，跳表因其简单性和高效的数据操作性能，适合用于快速增、删、改、查操作。...同时，跳表的实现相比平衡树更为简单，这也是Redis选择使用跳表而不是红黑树来实现有序集合的原因之一。
默认为all。 ...1、强缓存：浏览器加载资源时，第一步先判断它是否是强缓存，如果是，浏览器将直接从自己的缓存中读取，不会向服务器发送请求。...Expires字段： 1、浏览器第一次向服务器请求，服务器返回资源并在response header加上Expires字段，是客户端缓存有效期，是绝对时间。...3、待到浏览器再次请求这个资源时，先在缓存找，根据第一次的请求时间和Cache-Control相对时间算出过期时间。若没过期，直接从缓存加载。若过期了，再向服务器请求。...1、浏览器第一次向服务器请求，服务器返回资源并在response header上加ETag字段。表示资源本身，资源有变化，则该字段有变化。
主键索引结构图 主键索引等值查询 sql： select * from student where id = 38; 过程如下： 第一次磁盘 IO：从根节点检索，将数据块 1 加载到内存，比较 38...过程如下： 第一次磁盘 IO：从根节点检索，将数据块 1 加载到内存，比较 38 < 44，走左边。 第二次磁盘 IO：将左边数据块 2 加载到内存，比较 8<37<38，走右边。...select * from student where age = 48; 使用普通索引需要检索两次索引。第一次检索普通索引找出 age = 48 得到主键值，再使用主键到主键索引中检索获得数据。...过程如下： 第一次磁盘 IO：从根节点检索，将数据块 1 加载到内存，比较 48 < 54，走左边。 第二次磁盘 IO：将左边数据块 2 加载到内存，比较 28时，由于辅助索引的键值不唯一，可能存在多个拥有相同的记录，所以即使是等值查询，也需要按照范围查询的方式在辅助索引树中检索数据。
当链表长度大于8，但数组长度不大于64时，链表也不会转换成红黑树，而是会扩容数组。...final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //最大容量 2的30次方 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //默认加载因子...，是一个Node数组 * Node是一个内部类，实现了Map.Entry接口，就是一个单向链表 */ transient Node[] table; /* 记录HashMap中键值对的数量，...public HashMap() {...} // 使用现有的Map来构造HashMap public HashMap(Map第一次调用put方法时创建一个Node[]数组用来存储键值对数据，Node实现了Map.Entry接口。
调优现有模型：对于现有的模型，Example selectors可以提供新的示例来继续训练和调优模型，提高其在特定任务上的表现。...RAG 的主要方法是检索外部数据，并在生成步骤中传递给 LLM。这样，LLM 就可以使用外部数据来增强生成的结果，从而提高应用程序的性能和准确性。...矢量存储 Vector Stores 存储和搜索非结构化数据的最常见方法之一是嵌入它并存储生成的嵌入向量，然后在查询时嵌入非结构化查询并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。...它使用提供的输入键值（以及内存键值，如果可用）格式化提示模板，将格式化的字符串传递给 LLM 并返回 LLM 输出。...此外，代理执行器还可以处理代理生成的输出无法解析为工具调用的情况，并在所有级别（包括代理决策和工具调用）上进行日志记录和可观察性输出。这样可以更好地保证系统的稳定性和可靠性。
您的应用程序在启动数据库查询之前检查缓存，并在对数据库进行任何更改后更新缓存。 虽然如果正确实现有效，但手动缓存可能非常繁琐，尤其是在您需要查询多个数据库时。...如果没有，它将从数据库中检索信息并使用它来更新缓存。缓存提供程序或缓存库负责查询和更新缓存的详细逻辑。...当应用程序重复请求相同的数据时，读取策略最适合读取繁重的工作负载：例如，一遍又一遍地加载相同文章的新闻网站。 读取策略的一个缺点是对缓存的第一次查询将始终导致未命中，因为保证所请求的信息不在内部。...基于Java的Redis缓存与Redisson Redis是NoSQL数据库最受欢迎的选项之一，它使用键值系统来存储数据。...默认值为1000毫秒。 writeBehindBatchSize - 批量大小。每个批处理包含Map Entry写入或删除命令。默认值为50。
启动时，Zabbix agent 2 扫描特定目录，并确定每个插件支持的接口。接下来，Zabbix 将验证现有的插件配置，并在上述目录中注册每个插件。现在我们可以开始监控工作流程了。...该插件不会无限期地加载到内存中。如果一个插件已经 24 小时没有收到请求，插件将被停用，并从内存中卸载。...可加载插件 我们来总结一下 Zabbix agent 2 插件的逻辑： 外部插件可在 Zabbix agent 2 启动时加载，无需重新编译 Zabbix agent 2 在 Linux 上使用 Unix...对于 crc32(默认值)返回整数，对于 md5, sha256 返回字符串。...Zabbix 6.0 LTS 中一些现有监控项键值的功能也得到了改进。
较低的操作开销：Camus提供配置以平衡主题之间的争用并在数据不兼容的情况下控制Camus作业的行为。默认情况下，如果数据不兼容，Camus不会使MapReduce作业失败。...通过定期执行SQL查询并为结果集中的每一行创建输出记录来加载数据。默认情况下，数据库中的所有表都被复制，每个表都复制到其自己的输出主题。监视数据库中的新表或删除表，并自动进行调整。...从表复制数据时，连接器可以通过指定应使用哪些列来检测新数据或修改的数据来仅加载新行或修改的行。...Kafka Connect跟踪从每个表中检索到的最新记录，因此它可以在下一次迭代时（或发生崩溃的情况下）从正确的位置开始。...无法检测到对现有行的更新，因此该模式仅应用于不可变数据。在数据仓库中流化事实表时，可能会使用此模式的一个示例，因为这些表通常是仅插入的。
Viper为您做了以下事情： 以JSON，TOML，YAML，HCL或Java属性格式查找，加载和解组配置文件。 提供一种机制来为不同的配置选项设置默认值。...提供别名系统，轻松重命名参数，而不会破坏现有代码。 可以很容易地区分用户提供命令行或配置文件与默认值相同的时间。 Viper使用以下优先顺序。...Viper不会默认使用任何配置搜索路径，而是将默认值决定应用于应用程序。 以下是如何使用Viper搜索和读取配置文件的示例。不需要任何特定路径，但应在预期配置文件的位置提供至少一个路径。...这些值优先于默认值，但会被从磁盘，标志或环境变量检索的配置值覆盖。 Viper使用crypt从K / V存储中检索配置，这意味着您可以存储加密的配置值，并在拥有正确的gpg密钥环时自动解密。...有几点需要注意： 设置文件名时不要带后缀； 搜索路径可以设置多个，viper 会根据设置顺序依次查找； viper 获取值时使用section.key的形式，即传入嵌套的键名； 默认值可以调用viper.SetDefault
相同页内的数据行在物理上是相邻的，因此逻辑上键值相邻的页在物理上可能相隔很远。...由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。 聚簇索引的优势 看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引，因为每次使用辅助索引检索都要经过两次B 树查找，这不是多此一举吗？...2、聚簇索引适合用在排序的场合，非聚簇索引不适合 3、聚簇索引对于范围查询的效率很高，因为其数据是按照大小排列的 4、二级索引需要两次索引查找，而不是一次才能取到数据，因为存储引擎第一次需要通过二级索引找到索引的叶子节点...当达到页的最大填充因子时（InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中。...一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满（二级索引页可能是不一样的） 3、如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间
1.1.实例化：在底层直接创建Entry[]一维空数组，在第一次put元素时进行初始化和计算容量，数组长度为大于等于给定Size的最小2的次幂。...在第一次put元素时进行初始化和计算容量，数组长度为大于等于给定Size的最小2的次幂。 2.2.插入键值对： 与JDK1.7相同,区别是存在链表转化为红黑树的树化，以及节点插入为尾插法。...3.JDK1.8中一些其他细节 3.1.加载因子：在进行扩容时，会进行阈值的判断，这个阈值大小是通过当前的数组的容量和一个加载因子进行确定的。...加载因子默认为0.75，即在初始默认大小为16的数组情况下，当数组的元素个数达到了12，即进行扩容，扩容为原来的2倍。...当节点大于8个时，我们就需要进行树化，从而牺牲部分空间来提高HashMap的检索效率。 3.3.为什么不选择6进行树化？
现有方案依赖GPU/CPU内存存储前缀键值对，却因内存容量限制陷入性能瓶颈——从SSD加载数据到GPU的I/O延迟使首次生成令牌时间（TTFT）激增51%-98%。...研究背景与问题 大模型推理的挑战：共享上下文导致重复数据加载，SSD-I/O成性能瓶颈。 现有方案局限：内存容量不足、缓存策略忽视键值重要性。 2....这表明在减少 I/O 操作的同时，如何保持模型的准确性和性能是一个需要解决的问题。 图片指出现有前缀键值存储和缓存系统的两个主要问题。...用户请求包含前缀和查询，系统通过三个主要设计来处理这些请求： 重要令牌识别 （1）：从磁盘读取前缀键值对，并在 CPU 和 GPU 内存中进行处理，选择重要的键值对。...总结&结论 问题 当从 SSD 加载共享前缀键值对（KVs）用于大型语言模型（LLM）时，I/O 成为瓶颈。 关键思想 在预填充阶段仅加载重要的键值对（KVs）。
如下图所示： [1573612163976009603.png] 当ClassLoader加载基类时，创建setterMap（内容为空）： static { setterMap = new HashMap....png] 初始状态下，setterMap检索不到Interface01类的setter缓存，initialize()函数会在第一次执行的时候，根据键值对的名字（field01/field02/……/fieldN...第一次是调用类反射的getMethod()函数，以后是从缓存里面检索，如果存在无效键值对，那就必然出现空转循环，哪怕是V2版代码，ignoreMap也不能避免这种空转循环。...虽然单次空转循环耗时非常短，但在无效键值对比较多、负载很大的情况下，依然有无效的资源开销。 如果采用逆向思维，用setter去反推、检索键值对，又会如何？...} 4）第一次初始化某个接口类的实例时，调用initSetters()函数，初始化setterMap： protected List initSetters() {
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