Netty3出现了太多的内存垃圾,创建了过多对象,在大的服务端压力下会表现比较糟糕,做了太多的内存拷贝,在堆上创建对象,堆缓冲区,当往socket写内容时就需要做内存拷贝,拷贝到直接内存,然后交给socket所以做了太多内存拷贝。
你的源代码是不是感觉像一个大泥球?依赖项是否在您的代码库中交织在一起,以至于改变感觉很危险或不可能? 随着业务的增长和领域模型(您在应用程序中解决的业务问题)变得更加复杂,我们如何在不从头开始重新编写所有内容的情况下解开我们创建的混乱?更好的是,我们如何避免一开始就陷入混乱? 鸟瞰图 以下是 Python 架构模式中介绍的技术的简要总结: 分层架构 单一职责 视图 vs 服务 vs 存储库 vs ORM vs 域 依赖倒置 高级与低级模块 抽象 领域驱动设计 先说“业务上下文” 领域建模(事件风暴等
今天翻译一篇关于缓存策略的文章,原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One,朋友推荐看的,觉得总结的不错,鉴于很多朋友都懒得看英文的,所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波,如何觉得还凑合,可以帮忙转发一下让更多的人看到。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章,原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One,同事推荐看的,觉得总结的不错,鉴于很多同学都懒得看英文的,所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波,如何觉得还凑合,记得点个“在看”,^-^。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:Bex T. 翻译:赵鉴开 校对:李洪君 你已经使用 Python 编程了一段时间,编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗?你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。 从闭包(closure)到上下文管理器(context managers),本文给出一个Python高级特性的列表。你或许会发现,“我一直在使用它!”。 即使这些东西对你来说是新的,这份出色的列表也可以将你的技术提升到一个新的水平。 一、作用域 高级 Python 编程的一个关键方面是深入熟
你已经使用 Python 编程了一段时间,编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗?你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。
在我们的工作中,其实我们对于自己所负责的数据库是不够清晰的,比如我们了解自己所负责的数据库中表,索引分布情况吗?这里我们不需要给出具体数字,而是有一个大概的比例就可以。 我想大多数人会忽略,一方面他只关注于他需要了解的业务,所以不需要关注额外的信息,另一方面因为权限等原因,他无法获得这些信息。
创建(和维护)知识库使您的优秀客户能够自助,同时减少您的支持负担。使用正确的工具,您可以深入了解用户在产品中遇到的困难以及您需要改进的地方。最重要的是,您还可以获得一些营销收益。
记得十几年前还在用早期 Windows 系统的时候,每用一段时间系统都会变得很卡顿,这时候需要打开系统提供的下面的磁盘碎片整理程序,当碎片整理完成后会感觉到系统变得稍微流畅了一些。
防欺诈软件公司 FingerprintJS 日前披露, Safari 15中的IndexedDB API执行漏洞已经被恶意网站利用,它可能被用于跟踪用户的网络浏览数据。更糟糕的是,这个漏洞甚至有暴露用户的身份的风险。
之前在推上看到一张图片,感觉总结的挺好,在我也展开总结了之后发现了这张图的原文,所以整体翻译了一遍。还是非常有价值的,值得学习。
Python 3 与 Python 2 不完全兼容。作者以 Perl 语言和创造了世界上早期个人电脑的 Commodore 为例,分析了缺乏向后兼容性和分离版本是如何导致失败的。
实现可读流到可写流数据复制,就是不断的读取->写入这个过程,那么你首先想到的是不是下面这样呢?代码看似很简单,结果却是很糟糕的,没有任何的数据积压处理。如果读取的文件很大了,造成的后果就是缓冲区数据溢出,程序会占用过多的系统内存,拖垮服务器上的其它应用,如果不明白的回顾下这篇文章 Node.js Stream 背压 — 消费端数据积压来不及处理会怎么样?。
Harpoon是一款自动化的用于从各种公开资源中收集威胁情报的工具。它是由Python 3编写的,并在其设计中体现了模块化思想,每个平台和任务都会有一个插件。大家可以在Github上查看其源码,并向作者提出建议或Pull Requests。
Daniel 的经历在社交网络上不仅被好奇的群众点赞,也引发了大学芯片相关课程的学生和助教们的共鸣。如果你不知道 L1/L2 缓存的意义,认为自己没有搞清楚英特尔、ARM 芯片上著名的 Meltdown、Spectre 漏洞的意义,现在是时候开始学习了。
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库,理论上是没有限制的,每一个数据库可以有上亿的对象,但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个, 超过64个会对数据处理速度造成影响,每一张表建议不超过过1亿条数据。
C++的IO操作是基于字节流,并且IO操作与设备无关,同一种IO操作可以在不同类型的设备上使用。
打开并读取文件对于大多数编程语言来是非常常用的,由于 I/O 糟糕的设计以至于很少有人能够在不依赖其他参考代码的情况下完成打开文件的操作。
论应用设计的在复杂,到了数据库阶段,可以专注两点 查询和写入,关于操作中的一切都是在内存中完成的。
在.NET上现在存在许多的依赖注入容器, 我也在实践中使用过Castle Windsor、StructureMap、Autofac 、Unity。这些容器的简要介绍可以参看: IoC in .NET part 1: Autofac IoC in .NET part2: StructureMap IoC in .NET part 3: Ninject 2 beta IoC in .NET part4: Spring.NET IoC in .NET part 5: Using CastleWindsor con
在Android打包项目时,发现登录功能不能使用了,logcat中也没发现什么问题,最后一行一行log定位到了问题。原来是一个so文件中的构造函数被初始化二次!
这篇文章不会深入研究React Suspense的技术细节以及它如何在幕后工作,已经有很多很棒的博客文章,视频和会议演讲。相反,我想更多地关注Suspense对应用程序开发人员的影响,就像我们如何考虑应用中的加载状态和架构一样。
“最佳实践”已成为技术的一种比喻。当然,您可以使用给定的工具执行某些操作,但使用这个工具真的是个好主意吗?这个话题一次又一次出现说明了我们使用工具的灵活性。最佳实践非常适合初学者从一开始就学习正确的东西。问题是,有时候,作为软件工程师,我们对这些最佳实践的记忆并不完善。一些时候我们没有阅读文档说明,只是按部就班的把事情做完,而不经意地使用了最困难的方式来做这件事。
今天的企业应用程序无疑是复杂的,并依赖一些专门技术(持久性,AJAX,Web服务等)来完成它们的工作。作为开发人员,我们倾向于关注这些技术细节是可以理解的。但事实是,一个不能解决业务需求的系统对任何人都没有用,无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。
你觉得 Kubernetes 是不是太复杂了?认为学习它是在浪费时间?经验告诉我,你并不孤单!见鬼,我有提供Kubernetes 培训[2]给了人们,所以我非常清楚学习是有曲线的。一开始它可能看起来很复杂,因为你显然需要学习各种各样的抽象概念和对象。但是,如果你把这些都看一遍,看看 Kubernetes 会给你什么,你会发现它们都设计得很好。这是有道理的。我是不是生活在某种幸福的 Kubernetes 涅槃状态的泡泡里?也许。但这是一个很好的泡泡,所以拿起一杯咖啡,加入我!
早在2015年的时候,我写了几篇文章,介绍如何通过搭载标准Java EE事务管理器以获得跨分布式服务的数据一致性(查看原文请点击这里,基于Spring Boot、Tomcat 或Jetty的实现请点击这里) 。
这是一个笑脸,那么我们是怎么知道这是一个笑脸的呢?通过抽象。人脸数以亿计,却各不相同。我们忽略了不重要的细节,如发型和发色。我们还概括了相同的东西,每个人都有两只眼睛,微笑时嘴角上扬。这就是抽象。对于软件工程师来说,抽象能力是最重要的能力之一,也恰恰是最难得的能力之一。
抽象原则倡导通过精简和概括来简化实体:精简是删除不必要的细节,而概括是找出并定义通用的的重要特征。 这是什么? 这是一个笑脸,那么我们是怎么知道这是一个笑脸的呢?通过抽象。人脸数以亿计,却各不相同。我
这个的设计是扩大了RAM的空间,而且也不影响别的引脚的状态了。注意的是寻址的写法,使用DPTR+@访问。
作者 | Iain Cambridge 译者 | 张健欣 策划 | 刘燕 PHP 现在名声很糟糕,因为它曾经是“可怕”的。本文试着回答一些常见的关于 PHP 的断言,目的是向非技术人员解释,PHP 并不像许多人所说的那么糟糕。 1它是不是鼓励糟糕的实践? 不再是了。过去,许多开发者被书本教授非常糟糕的实践,因此 PHP 代码的质量非常差。PHP 曾经还允许你做一些非常奇怪的事情,使得它非常容易构建,但维护起来却是一场噩梦。 这些不再是常见的问题。随着高质量学习材料的引入,这些材料易学且易获取,一名新的开发
现在假设有 1000 个节点的key。对于磁盘,一定是将这1000个节点依次写入磁盘的速度最快。但是这样读很糟糕,因为key在磁盘中完全乱了,每次读都得扫描。
嗯,我关心糟糕的设计,因为我通常承担着让查询运行得很快并克服糟糕设计的限制的重担。作为一名数据专业人员,在过去的15年里,我见证了(并构建了)我的数据库设计分享。有些很好,有些还不错,但大多数都让我想用裁纸刀捅人。
最近go社区一直在热议是否应该在下个版本中去掉上下文,将上下文集成到 io.Reader,以便在上下文取消时中止读取操作。如果GO真在下个版本中去掉上下文,那么 io.Reader 就会变成这样:
前言 在本文中,我们探讨的对象是IE浏览器,尽管该浏览器略显老态,但是其用户还是很多的,所以不容忽视。我最近对MSRC感到很欣喜,因为他们正在将工作重心移至Edge浏览器、设计漏洞,甚至提高了漏洞赏金
没有人告诉你这个原因的原因有两个:无知或冷漠。他们要么不知道它是坏的,要么他们不在乎。
文件处理是一种用于创建文件、写入数据和从中读取数据的过程,Python 拥有丰富的用于处理不同文件类型的包,从而使得我们可以更加轻松方便的完成文件处理的工作
NSUserDefaults是用于保存应用程序设置,应用信息等轻量级数据的的一个类,其本质是将数据写为plist文件的形式保存在本地。在IOS中,系统为每一个应用程序都默认创建了一个NSUserDefaults对象。
Facebook 上有一个名为“Il Programmatore di Merda”(翻译为“ The Shitty Programmer”,中文含义为“糟糕的程序猿”)的社区, 我经常去浏览。网站经常分享一些糟糕的代码和有关编程的话题。今天,我看到一段令我难以置信的代码:
php,基础,流程控制,函数,字符串,数组,web交互,mysql数据库,PHP数据库编程,cookie与session,日期和时间,图形图形处理,文件和目录处理,面向对象,pdo数据库抽象层,smarty模板。
度量的最终结果不是一个可视化的图表,而是一个问题改进的清单及改进方案,关注这些度量数据给我们带来的信息,获取当前团队的改进重点,持续优化,才是重中之重。同时,度量是动态变化的,在持持续改进的进程中,我们需要逐步提高标准
本文并不肯定或者否定哪一种写法,仅仅为大家提供一些其他的编码思路或者一些值得借鉴的点子。
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range(),通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎,该接口返回精确值,例如MyISAM;但对于另一些存储引擎则是一个估算值,例如 InnoDB。 第二个API是info(),该接口返回各种类型的数据,包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据,或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数,那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型,而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息,或者统计信息不准确,优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同,所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同,每次运行的成本也不同:
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成,具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中,我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法,同时考虑代码的性能和可读性。
with 语句是一种上下文管理器,当它的代码块执行完毕时,会自动关闭文件。这是推荐的方式,因为它确保文件在使用完毕后被正确关闭,即使发生异常也能保证关闭。
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作,而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统,可用于具体化域对象。 这样一来,无需同步数据模型和业务域,从而简化复杂域中的任务,同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
本文是依赖注入(Depeendency Injection)系列教程的第一篇文章,本系列教程主要讲解如何使用 PHP 实现一个轻量级服务容器,教程包括:
来源 | 翻译自文章《Better Software Without If-Else》
通过使用单独的接口将读取数据的操作与更新数据的操作隔离开来。这可以最大化性能、可伸缩性和安全性。通过更高的灵活性支持系统随时间的发展,并防止更新命令在域级别引起合并冲突。
去年年底(2016年底),我和ThoughtWorks同事一起参加了一个研讨会,讨论“事件驱动”的本质。在过去的几年里,我们构建的很多系统都大量使用了事件。对于这些系统,人们常常赞誉有加,但批评的声音也不绝于耳。我们的北美办公室组织了一次峰会,来自世界各地的ThoughtWorks资深开发者出席会议并分享了他们的想法。
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