JavaScript 的原型链大家一定不陌生，当访问对象自身没有的属性的时候，js引擎就会通过原型链查找原型中是否有该属性。
圈内知名网站Stack Overflow的数据显示，其实早在前年6月份，Python的月活用户就已超越了Java、JavaScript，成为第一。...大到航天飞机，美国航天局(NASA)大规模的使用Python进行数据分析和运算，Google earth、谷歌爬虫、Google广告等项目也都在大量使用Python开发。 ?...（数据来自看准网2019年11.4日数据） 从上图来看，Python薪资确实十分可观，在这点上，也可以称得上王者语言了！
近些年，一些编程语言的新贵Go和Kotlin纷纷引入了协程这个语言特性，使得协程这个似乎十分陌生的概念开始频繁进入大家的视野，为了便于理解，开发者们都把它当作线...
“以前在公司的时候提交申请修改表结构工单执行DDL（比如增加一个列），DBA都会问下表现在的数据量有多少，会不会影响到业务。 原来这跟DDL的原理有关阿（关键字：Online DDL）。...这篇文章又让我了解到：原来删除数据，表的空间是不会释放的... 一张千万级的数据表，删除了一半的数据，你觉得B+树索引文件会不会变小？ 我们先来做个实验，看看表的大小是如何变化的？？...如果相邻两个page的利用率都很低，数据库会将两个页的数据合并到其中一个page上，另一个page被标记为可复用。 当然，如果是像上面我们做的实验那样，将整个表的数据全部delete掉呢？...总结：delete命令只是把数据页或记录位置标记为可复用，表空间并没有被回收，该现象我们称之为”空洞“ 新增数据 如果是插入的数据是随机的非主键有序，可能会造成数据页分裂。 ?...用临时文件替换表A的数据文件 删除旧的表A数据文件 与新建表的最大区别，增加了日志文件记录和重放功能。
然后因为我这个人有“人格”，有“互联网的人格”，可以通过大数据来看到我这个人的信用，也可以通过我的社交媒体看到我的魅力，那可能就有人喜欢这个项目，来众筹参与这个项目。
作为前端技术大神(外表屌丝男士)，当别人问他会不会H5时，他的反应会大一些(当然这种不满不会表现在脸上)，他只会面无表情的回复对方道：“嗯，可以实现的”。...当然拥有复杂数据存储等功能的H5，还需要后台程序员来完成部分功能。 你可能会想：这么复杂的玩意(读四声)，怎么客户会辣么轻易的问我会不会呢？这让作为小白的我，很是尴尬哦。...当对方想了解你会不会H5的时候，其实可以分为两大阶层，第一阶层是要求你会设计精美的图片素材并可以使用H5制作工具制作出精美的类似PPT的宣传页即可。
本文围绕一个问题展开： 假如主机内存只有 100G，现在要对一个 200G 的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？...那么，按照这个算法扫描的话，就会把当前的 Buffer Pool 里的数据全部淘汰掉，存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说 Buffer Pool 里面主要放的是这个历史数据表的数据。...之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时候依然是淘汰掉数据页 Pm，但是新插入的数据页 Px，是放在 LRU_old 处。...处于 old 区域的数据页，每次被访问的时候都要做下面这个判断： 若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒，就把它移动到链表头部； 如果这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，...针对全表扫描的200G数据， 扫描过程中，需要新插入的数据页，都被放到 old 区域 ; 一个数据页里面有多条记录，这个数据页会被多次访问到，但由于是顺序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过
原理介绍 Mysql innodb引擎默认的索引数据结构是b+树，组合索引会形成多字段顺序排序，比如下图，会先按照姓名进行排序，姓名相等就再按照年龄排序，所以会有组合索引的最左前缀原理，而假如只like
导读 作者简介：merming，多年数据存储、云计算系统运维和技术支持经验，目前从事 MySQL 数据库方案设计工作，曾为众多制造业、金融、电信行业用户提供 IaaS 及 PaaS 建设方案。...---- 用 MySQL 数据库，到底会不会被“卡脖子”？ 在近期不明朗的贸易形势下，一些正在规划数据库选型、迁移的用户，纷纷询问我们对 MySQL 未来前景的看法。...那么使用 MySQL 数据库会出现被“卡脖子”的情况吗？ 下面我将从中美当前的一些文件条例以及数据库技术架构本身的角度为大家进行解答。...技术可行性（ RTO/RPO 可用性级别）： 最后，从技术架构角度，以 Oracle RAC 为代表的商业数据库高可用，通常与存储设备一同部署，由中高端双（多）控制器磁盘阵列充当数据的保险箱，因此 RAC...而 MySQL 高可用架构，如主从复制/组复制，则采用一主多从模式，将一份数据保留到多个位置（银行业通常采用本地 1 主 1 从 + 同城 2 从的共 4 个库组成数据库高可用组），本质上是利用数据冗余换取更高概率的数据安全
曾经有人做过实验，以4G为例，使用网络数据半小时，wifi会比移动网络节省5%的电量。 看来，5G是不可能取代wifi的，甚至未来的6G、7G。只要是移动网络就不会有取代wifi的可能。
最近同事突发好奇问了一个问题：React 会不会被 Vue 取代？...图片与 React 类似的一点是，Vue 也使用虚拟 DOM 来提高性能，但 Vue 还提供了一个独特的特性——响应式数据绑定。这会让数据的变化可以实时地反映在用户界面上，从而简化了状态管理的过程。
AlphaGo不需人生物数据还能自我学习, 未来会不会失控“反客为主” 打败了人类棋手的AlphaGo有了个弟弟——AlphaGo Zero。...所以从这些现实来说，我们能够得出两点结论:一是深度学习这类算法进步神速，第二则是人工智能会不会失控，其实我觉得是掌握在我们自己程序员的手中。
小编在之前的详细讲解过关于数据湖的发展历程和现状，《我看好数据湖的未来，但不看好数据湖的现在》 ，在最后一部分中提到了当前数据湖的解决方案中，目前跳的最凶的三巨头包括：Delta、Apache Iceberg...本文中将详细的介绍一下其中的IceBerg，看一下IceBerg会不会最终脱颖而出。 发展历程 首先，大家要明白为什么出现了类似Iceberg这样的数据技术。...大数据领域发展至今已经经历了相当长时间的发展和探索，虽然大数据技术的出现和迭代降低了用户处理海量数据的门槛，但是有一个问题不能忽视，数据格式对不同引擎适配的对接。 这句话是什么意思呢？...这个中间层不是数据存储的方式，只是定义了数据的元数据组织方式，并且向引擎层面提供统一的类似传统数据库中"表"的语义。它的底层仍然是Parquet、ORC等存储格式。...Iceberg 存储成本较低，可以存储全量的历史数据，启动新 Flink 作业的时候，只需要去拉 Iceberg 的数据，跑完之后平滑地对接到 kafka 数据即可。
可以嘛 再来点八股文面试题，想去大厂不是那么容易滴 来个技术方案设计题 最后，写个 Leetcode算法 今天的面试就到这里，回家等通知吧 ChatGPT 很多问题答得还不错，毕竟是基于海量数据训练的模型
可能大家都知道，js执行会阻塞DOM树的解析和渲染，那么css加载会阻塞DOM树的解析和渲染吗？接下来，我们就一起来分析一下。
来源：公众号【编程珠玑】 作者：守望先生 ID：shouwangxiansheng 构造函数 下面使用无参构造函数声明变量的方式对吗？为什么？应该如何修改？ ...
首先，Header Fields是数据包的包头。我们知道几乎所有的数据包都是由包头（header）和负载（payload）组成的。...所以，从数据流的视角来看，数据包是由一系列的包头依次组成的，不同的转发层面的动作，例如我们常说的二层交换，三层路由，四层防火墙，其实就是对于数据包这个连续的数据流，你看多远（多少个包头）而已。...对于所有Flow都不能匹配的数据包，则需要用Packet-in的消息把这个数据包送到控制器去，由控制器来决定怎么办，或者丢弃，或者为这个包创建一个新的数据流。 ?...一个数据包从入接口（Ingress）进来，OpenFlow交换机需要确定他匹配哪个流，从而找到相应的转发动作，迅速的把这个数据包从出接口（Egress）送出去，然后赶紧去处理下一个数据包，必须迅速查流表...如果仅仅有两台数据不一致的控制器，如何确定哪一台的数据是完备的？如果有三台或者更多，可能就会简单一点，让他们去投票就好了，毕竟多台控制器集体发疯的可能性比较小。
最近遇到一个小伙伴问我，从一个很大的数强转，会不会抛出异常。实际上不会出现异常。
虽然最近更新频率有点低，但是其实每天还是有学习一些，也写了一些案例，每天大概干了啥，我自己是有一个记录的。
数据在page cache中时，如果系统挂掉，数据会丢失。 Broker在linux服务器上高速读写以及同步到Replica 上图简述了broker写数据以及同步的一个过程。...broker写数据只写到PageCache中，而pageCache位于内存。这部分数据在断电后是会丢失的。pageCache的数据通过linux的flusher程序进行刷盘。...但此时，按照上图，数据还没有被同步到follower。如果此时leader断电，数据会丢失。...如果在follower收到数据以后，成功返回ack，leader断电，数据将存在于原来的follower中。在重新选举以后，新的leader会持有该部分数据。...数据从leader同步到follower，需要2步： 数据从pageCache被刷盘到disk。因为只有disk中的数据才能被同步到replica。
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