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如今的前端技术层出不穷,无论是react、vue等框架还是跨端解决方案,为使用场景和开发效率做了不少的提升,但作为前端技术的重要衡量指标之一,首屏渲染效率无疑前端老生常谈的话题了。这篇文章就来聊下如何在常见的H5环境下,做到页面秒开。
前两天下午四点打过来的电话,没接到。因为是座机分机所以不能打过去(试了几次,这个事情告诉我们手机要随身携带,万一面试官用座机打的,你还不能回拨)。于是我等啊等,终于在快七点面试官给我打过来了。阿里面试的用户体验是真的好,面试官很耐心。再次感谢阿里hr都很好,昨天查了状态已回绝。自己实力不够,还需继续修炼 先说说总体情况面了三十多分钟,我问问题用了十几分钟,总共四十多分钟。基本的问题回答出来了,但是本人比较内向,不是很会接话茬子有点尬聊。每次回答完一个问题,就安静了几秒钟。基本问题都回答出来了,然后再一点点
首先还是要给自己的开原框架打个广告 sharding-core 针对efcore 2+版本的分表组件,首先我们来快速回顾下目前市面上分表下针对分页常见的集中解决方案
1.计算延迟时间: 使用–latency参数 以下参数表示平均超时时间0.03ms。 redis-cli --latency -h 127.0.0.1 -p 6800 min: 0, max: 4, avg: 0.03 (12235 samples) 注意:由于使用的是本机的回环地址,所以这样其实忽略了带宽上的延迟 使用redis内部的延迟检测子系统测试:见上一篇文章中“启用延迟监控系统“部分。 2.延迟标准: 使用–intrinsic-latency参数 需要运行在redis serv
iOS电量测试 活动时间:2017年11月15日 斗鱼直播 活动介绍 TMQ在线沙龙第三十三期分享 本次分享的主题是:iOS电量测试 共有69位测试小伙伴报名参加活动! 想知道活动分享了啥吗, 请往下看吧! 嘉宾 张锦铭,从12年开始跟进iOS性能相关测试,在iOS性能相关领域有比较多的了解和尝试。曾在iOS平台上提供成熟的电量、响应速度、内存等的自动测试解决方案。 分享主题 1、iOS接口层电量测试 2、基于sysdialog电量测试 3、QQ浏览器电量测试举例 4、关于电量排行榜 问答环节 1
我之所以把lombok放在整篇文章的第一个介绍,是因为它真的可以帮我少写很多代码,特别是entity、DTO、VO、BO中的。
Java开发者对于面向对象编程思维与命令行编程思维的协调程度,取决于他们如下几种能力的水平: 1. 技巧(任何人都可以编写命令行形式的代码) 2. 教条(有的人使用“模式 - 模式”的方式,即模式无处不在,并以名字作为标识) 3. 情绪状况(在初期,真正面向对象形式的代码比起命令式代码会更加难懂。) 但是,当Java开发人员编写SQL语句时,一切都变得不同了。SQL是一种说明式语言,与面向对象思想和命令式思想无关。在SQL语言中,查询非常容易表达。但它也不是那么容易以最佳或最正确地方式编写出来。开发人
比尔·盖茨在上世纪80年代说的“640K ought to be enough for anyone”
翻译|黄文畅 付雅丽 校对|杨恋虹 前言 事实证明用数据从事一些非常合理的事情是非常容易的,比如求合,做切片,求均值等,而得出的答案却有2000%的错误!在这篇文章中,我想通过使用一些非常简单,直观的图片来说明为什么是这样的。为了解决这个问题,我们用由Judea Pearl(其他提出者之一)提出的框架来设计一个非常棒的通用模型。 除了满足我们的好奇心(无法估量的价值),我们会慢慢明白为什么设计这个精准模型这么有价值。就某种情况而言,毕竟我们真正感兴趣的是一个变量对另一个变量的影响。当然,你也会问,是否
在Windows XP中,我们可以通过“事件查看器”的事件日志服务查看计算机的开、关机时间。因为事件日志服务会随计算机一起启动和关闭,并在事件日志中留下记录。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩详解及解决办法[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
随着工程越来越大,功能越来越多,开发人员越来越多,代码越来越复杂,不可避免的会产生一些不在使用的资源,这类资源如果没有清理的话,会增加我们Apk的包大小,也会增加构建的时候。
现在,当调用execute(agent.getFullName)时,一切工作正常,因为getFullName()方法内 this 总是指向正确的值。
在上期中,F老师分析出了扩展题1的漏洞和答案。那么,我们再来看看扩展题2和3: 2. 开放问题:我们把问题扩展到二维平面,并为机器人增加两条指令:up (向上走),down (向下走),在两个机器人无法通信的前提下,有没有办法让两个机器人相遇?
实时流处理系统必须可以7*24小时工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而,从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在Spark 1.2版本中,我们已经在Spark Streaming中对预写日志(也被称为journaling)作了初步支持,改进了恢复机制,使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制,以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。
But,对于初学者来说,这个功能极其不友好,各种问题层出不穷,让很多初学者头疼不已,我们有没有办法关掉它,等适当时机在启用它呢,答案是肯定的。
不知你是否注意过:查看页面时,随着页码的增加,翻页的速度也会随之变慢?应用程序设计人员虽然经常处理这个问题,但该问题依然存在。对此,有什么解决方案吗?我们可以使用一种灵活、易用的数据模型,MongoDB就是理想的解决方案,它提供强大的数据建模方法,使分页变得快速、高效。今天,我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
没错,缓存能给我们系统显著的提升性能。但如果你使用不好,或者缺乏相关经验,它也会带来很多意想不到的问题。
本文来自Spark Streaming项目带头人Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司。过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作。本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失的实现。 以下为原文: 实时流处理系统必须可以7*24小时工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而,从有些数据源导入
基于内存的 Redis 应该是目前各种 Web 开发业务中最为常用的 key-value 数据库了。
getUserInfo是自定义的函数,name和age是函数的参数,这两个参数都是必填,不然在调用的时候会报错。那么如何添加可选参数呢?如下:
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方,都会被调用方问起的一个问题是:你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经常出问题,导
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方,都会被调用方问起的一个问题是:你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经常出问题,
基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较MySQL而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
页缺失(英语:Page fault,又名硬错误、硬中断、分页错误、寻页缺失、缺页中断、页故障等),指的是当软件试图访问已映射在虚拟地址空间中,但是并未被加载在物理内存中的一个分页时,由中央处理器的内存管理单元所发出的中断。
每次项目使用轮播的时候都是直接用swiper,实话实说,功能强大,简单。但是想想自己每次都使用最基本的,于是就自己捣鼓了一个。
我们先抛开 ES6 新增的箭头函数,先来谈谈我们的一般函数的 this 指向问题。首先必须明确的说明,this 在普通函数定义的时候是确定不了的,只有在普通函数执行的时候才能确定 this 指向问题。
作者: 漫步CODE人生 来自:cnblogs.com/scode2/p/8670980.html 题记 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基
最近在我的项目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服务,在此做一下总结和思考。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较MySQL而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
通过以上的对话,身为程序员的你是否也遇到过妹子这样的问题呢?传统的而且网上到处充斥着的也是这类方式,客户端根据自己的滚动不断的更新pagesize和pageindex两个参数,然后上传给服务端接口获取数据,而且网络上也很少说明这种方式是否有问题,那到底有没有问题呢?
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
【需求缘起】 之前的文章更多的聊了单对单的消息投递: 《微信为什么不丢消息?》 《http如何像tcp一样实时的收消息?》 群聊是多人社交的基本诉求,不管是QQ群,还是微信群,一个群友在群内发了一条消息: (1)在线的群友能第一时间收到消息 (2)离线的群友能在登陆后收到消息 由于“消息风暴扩散系数”的存在(概念详见《QQ状态同步究竟是推还是拉?》),群消息的复杂度要远高于单对单消息。群消息的实时性,可达性,离线消息是今天将要讨论的核心话题。 【常见的群消息流程】 开始讲群消息投递流程之前,先介绍两个群业
中文译为信道,英文是Channel,发音为[ˈtʃænl]),在Go语言中简写为chan。
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
正则表达式在我们日程的工作项目中,应该是一个经常用到的技能。在做一些字符的匹配和处理的过程中,发挥了很大的作用。我们这篇文章主要是通过一个我在工作中遇到的性能问题,来探究下正则表达式是如何影响我们的代码性能的。在我们遇到了正则表达式有性能平静的时候,我们应该如何的来对它进行优化?
9月底的时候,我们团队负责的两个系统在几周内连续发生了两次线上的生产故障,虽然最后并没有发生严重的损失,但是领导免不了要提一些更高的要求,围绕 保持安全稳定,避免故障再次发生 这个目标需要梳理种种可能的优化措施,也借此机会来梳理下我对于如何做好运维管理工作的一些看法,欢迎各位同行批评指正。
可靠性是任何严肃的数据库系统的重要属性,PostgreSQL尽一切可能来保证可靠的操作。可靠的操作的一个方面是,被一个提交事务记录的所有数据应该被存储在一个非易失的区域,这样就不会因为失去电力、操作系统失败以及硬件失败(当然,除了非易失区域自身失效之外)等原因导致的数据丢失。 向计算机的永久存储(磁盘驱动器或者等效的设备)成功写入数据通常可以满足这个要求。 实际上,即使计算机受到致命损坏,只要磁盘驱动器幸存下来,那么它们就可以被移动到另外一台具有类似硬件的计算机上, 而所有已经提交的事务将保持原状。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。
本文介绍的MATCH语法是基于orientdb3.0.x版本,所有的SQL在orientdb3.0.4社区版本自带的数据库demodb下试验,数据模型请参考demodb。本文力求对MATCH做个系统性的讲解,所以文章的第2章节专门对MATCH的语法作了详细的解释。
有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。
深思熟虑的设计还必须考虑到 API 的性能,如果 API 不能响应越来越多的请求,不能满足不断变化的业务需求,不能按预期运行,良好的设计就毫无意义。
需求缘起 大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景,数据库层面,读性能往往成为瓶颈。如下图:业界通常采用“一主多从,读写分离,冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能。 这种架构的一个潜在缺点
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