又因为 HashMap 使用链表存储对象，这个 Node 会存储到链表中。...而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题，我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少...取消类 Segment，直接用 table 数组存储键值对；当 HashEntry 对象组成的链表长度超过 TREEIFY_THRESHOLD 时，链表转换为红黑树，提升性能。
sds：键key“hello”是以SDS（简单动态字符串）存储，后面详细介绍。 redisObject：值val“world”存储在redisObject中。...无论是dictEntry对象，还是redisObject、SDS对象，都需要内存分配器（如jemalloc）分配内存进行存储。...比如jemalloc在64位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围；每个范围内又划分了许多小的内存块单位；当Redis存储数据时，会选择大小最合适的内存块进行存储。 ...比如我们执行以下命令得到存储“hello”对应的编码： ? redis所有的数据结构类型如下（重要，后面会用）： ?...为了进一步节约空间，Redis 还会对 ziplist 进行压缩存储，使用 LZF 算法压缩。
在西方国家的云服务提供商纷纷撤出俄罗斯之后，该国如今正面临一场严重的IT存储危机：俄罗斯离用完数据存储空间不到两个月的时间了。...为了解决这个IT存储问题，俄罗斯政府正在探究种种方案：从租赁所有可用的国内数据存储空间，到没收撤出该国的公司企业留下的IT资源，不一而足。...在西方国家的云存储服务纷纷在俄罗斯切断业务关系之后，所有俄罗斯公司都因受到制裁而被迫转向国内云存储服务提供商。...比如说，俄罗斯移动运营商MegaFon的本地存储容量需求增长了五倍，MTS增长了十倍，VK不得不在短短一周内寻求增加20%的存储资源。...另一个有望释放存储空间的举措是，要求ISP们摈弃消耗宝贵资源的流媒体服务及其他在线娱乐平台。 第三条路子是，可以选择从国内数据处理中心购买所有的可用存储空间。
sds：键key“hello”是以SDS（简单动态字符串）存储，后面详细介绍。 redisObject：值val“world”存储在redisObject中。...无论是dictEntry对象，还是redisObject、SDS对象，都需要内存分配器（如jemalloc）分配内存进行存储。...比如jemalloc在64位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围；每个范围内又划分了许多小的内存块单位；当Redis存储数据时，会选择大小最合适的内存块进行存储。...它将 linkedList 按段切分，每一段使用 zipList 来紧凑存储，多个 zipList 之间使用双向指针串接起来。...为了进一步节约空间，Redis 还会对 ziplist 进行压缩存储，使用 LZF 算法压缩。
今天不讲和谐号，今天讲列式存储！列式存储是大数据时代的一个特色。每次一听用到了列式存储，就觉得，嗯，肯定nb了。今天我们就来把列式存储的衣服扒了！...不同的写文件顺序就对应了不同的存储模型。传统数据库通常采用行式存储，即先存一行数据，再存下一行数据。...（东哥曾经很流氓的跟我说，你把表转过来看，其实行式存储也是列式存储。。。）...列式：存储、查询引擎 列式存储只是一个很宽泛的概念，将各个属性维度的数据存在一起，这只是一种存储格式，或者说文件的组织方式。但是仅仅有存储格式是不足以实现一个列存系统的。...大数据时代大部分的查询模式决定了列式存储优于行式存储。一般来说，列式存储不仅包括数据是按列存在磁盘上的，还包括针对这种格式的存储和查询引擎。
文章收录地址：Java-Bang 专注于系统架构、高可用、高性能、高并发类技术分享 Kafka 依赖于文件系统（更底层地来说就是磁盘）来存储和缓存消息。...在我们的印象中，对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同，层级越高代表速度越快。很显然，磁盘处于一个比较尴尬的位置，这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。...在传统的消息中间件 RabbitMQ 中，就使用内存作为默认的存储介质，而磁盘作为备选介质，以此实现高吞吐和低延迟的特性。...顺序写盘的速度不仅比随机写盘的速度快，而且也比随机写内存的速度快，如下图所示。...页缓存的魅力 Kafka 在设计时采用了文件追加的方式来写入消息，即只能在日志文件的尾部追加新的消息，并且也不允许修改已写入的消息，这种方式属于典型的顺序写盘的操作，所以就算Kafka使用磁盘作为存储介质
存储结构 倒排索引主要由两个部分组成： 「词典（Term Dictionary）」：存储所有词项，通常会对词项进行排序，以便快速查找。...「空间压缩」：通过词项的去重和压缩存储，减少了存储空间的需求。 「排序和相关性打分」：倒排索引可以快速进行相关性打分和结果排序，因为它保存了词项在文档中的位置信息。...在 Elasticsearch 中，正排索引通常用于存储文档的结构化数据，比如数字、日期等，以便进行精确值的过滤、排序和聚合操作。...存储结构 正排索引的存储结构通常是一个文档ID到字段值的映射表，每个文档ID对应一个或多个字段的值。...「内存效率」：正排索引通常存储在内存中，这样可以提供快速的数据访问。 总结 Elasticsearch 中的倒排索引和正排索引各自有不同的优势和使用场景。
其采用了面向列的存储方式，性能远超传统面向行的DBMS，近几年受到广泛关注。...本文综合介绍（东拼西凑）了 ClickHouse MergeTree系列表引擎的相关知识，并通过示例分析MergeTree存储引擎的数据存储结构。...GraphiteMergeTree：用来存储时序数据库Graphites的数据。...MergeTree 表引擎底层的物理存储文件目录如下： MergeTree 表引擎的物理文件存储目录结构： ├── 1638121099_1_1_0 │ ├── checksums.txt...，加速查询性能、降低存储成本。
--------------------------------------------------------------------------------------- redis之所以快，...如果只是简单的加锁、释放锁速度是非常快的，每秒钟上千万次没问题。 线程也不会影响效率。因为处理内存数据的速度远高于网卡接收的速度。
快速排序 思路：快速排序每次都是定位一个元素在数组中的绝对位置，简单说就是一个元素，在排好序后他的位置是一定的（当然快排是不稳定的），你每次选定一个元素，然后定位其排好序后的位置，再把这个元素从数组中去掉
提升编程效率的利器: 解析Google Guava库之集合篇RangeSet范围集合（五） 一、内存存储与数据结构设计优化 Redis的高性能表现与其内存存储方式以及数据结构设计密切相关。...内存存储优化： 内存访问速度：Redis将所有数据存储在内存中，而非传统的磁盘上。内存的访问速度远超过磁盘，这使得Redis能够快速地读取和写入数据，从而提供毫秒级的响应时间。...避免磁盘I/O：由于数据存储在内存中，Redis无需进行磁盘I/O操作，这大大减少了数据访问的延迟。在传统的磁盘存储系统中，磁盘I/O往往是性能瓶颈所在。...例如，整数集合可以直接存储整数而无需额外的哈希表开销；压缩列表则可以将多个短字符串压缩存储在一个连续的内存块中。 内存碎片整理：随着数据的不断增删改查，内存中可能会出现碎片化的现象。...采用分布式架构：对于超大规模的数据存储和处理需求，可以考虑采用Redis的分布式架构（如Redis Cluster），将数据分散到多个节点上进行存储和处理，提高系统的可扩展性和容错能力。
6、vuex 是一个能方便vue实例及其组件传输数据的插件 方便传输数据，作为公共存储数据的一个库 state: 状态中心 mutations: 更改状态，同步的 actions: 异步更改状态 getters...网上找的一个通俗易懂的了解vuex的例子 公司有个仓库 1.State（公司的仓库） 2.Getter（只能取出物品，包装一下，不能改变物品任何属性） 3.Muitation（仓库管理员，只有他可以直接存储到仓库
用于：在某些题中，由于数据范围太大到时W，然后这个时候加上个快读就会使代码死而复生！！！！
快应用简介 什么是快应用，快应用具有哪些特点： 快应用是基于手机硬件平台的新型应用形态，标准是由主流手机厂商组成的快应用联盟联合制定。...打开华为市场，搜索“快应用”，可以看到很多的厂商已经上线了快应用。 点击一个运行，其体验丝毫不比原生体验差，下面是录的一个gif动画。...目前，并非所有的平台都上线了快应用，目前还有很多的厂商还在开发中，目前提供快应用的厂商有：小米、华为、金立。魅族、努比亚、OPPO、ViVo，其他平台目前还在开发中。...快应用上手 官网：https://www.quickapp.cn/ 开发文档：https://doc.quickapp.cn/ 既然是快应用，那就是快、方便。...快应用使用JavaScript编写，部署即可见。那么如何搭建一个快应用并发布到应用市场呢？本文就这方面给大家做一个整理。
1.1 局部代码块 局部代码块是定义在方法或语句中 1.1.1 案例代码六: public class BlockDemo {public static voi...
2.6 iPhone USB PD 使用的芯片是CYPD2104和BQ25890的组合，iPhone X整体PD快充的电源管理策略如下： 1）关机状态下不进行PD沟通，APPLE 2.4A协议生效。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目录 封装公共接口（根据存储介质抽取特质） 封装公共接口（根据存储介质抽取特质） Structured Streaming 流处理程序消费kafka数据以后，会将数据分别存储到Kudu、ES、ClickHouse...中，因此可以根据存储介质不同，封装其公共接口，每个流处理程序继承自该接口 实现步骤： 在etl模块的 realtime 包下创建 StreamApp 特质 实现方法：创建读取kafka集群指定主题的数据
也就是说 tableswitch 的存储结构类似于数组，是直接用索引获取元素的，所以整个查询的时间复杂度是 O(1)，这也意味着它的搜索速度非常快。...在编译为字节码时，会根据 switch 的判断条件是否紧凑生成两种代码：tableswitch（紧凑时生成）和 lookupswitch（非紧凑时生成），其中 tableswitch 是采用类似于数组的存储结构
我想大抵可能便如上所述，“娇惯纵容”多了，以前只要简单的调调 sort，而今真刀实枪起来便不胜招架了，也罢，有了些许教训，也算进一步认识到“知其然不知其所以然”的道理，在此简单笔记一番，引以为戒吧 ~ 而“快排...”（快速排序）便是这次笔记的主题，话说在各类排序算法中，“快排”应该算是“明星”算法了，因其时间、空间复杂度俱佳，而被广泛运用于实际程序开发中（也许上面那个 sort 便是 ：）），网上已有非常多优秀的教程说明...循环1、2两步于上述所划分的两部分数据之上，直到部分只剩下一个数据元素为止 根据上述的算法步骤，一个典型的快排程序，大抵便是这个样子： /*!...（或者说对于很多二分（甚至多分）算法）实现的一般方法，有趣的是，上面提到的书籍中也说到了另一种实现快排算法的“循环”方式，颇有趣味： //!...，那么快排的并行实现就会变的相对明晰，而这个任务分解，其实就是上面快排“循环”实现的一个延伸： struct SortParam { int* a; int l; int r;
有些读者在评论区里提了一些问题，然后这些问题是他们自己延伸想出来的，我觉得问题具有代表性，就在这篇回答下这些问题。
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