最近，查看磁盘空间时，执行 df -h 时，命令 hang 住了，一直没有反应！
/** * Created by YANGFEI on 2021/6/17 */ public class BankVO { // 银行卡类型 CC=信用卡，DC=借记卡 private...String cardType; // 银行缩写 private String bank; // 银行卡号 private String key; // 银行卡LOGO...bankVO.getStat().equalsIgnoreCase("ok")) { //查询银行卡信息失败 } String bankNameJsonPath = this.getClass(...d=cashier&t=" + bankVO.getBank()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); //查询银行卡信息失败
---- 最近在开发时遇到查询卡顿(stuck)的情况，感觉比较有代表性，因此记录一下排查过程。在生产环境中也可以用类似的方法找到卡顿的源头。...案例描述 使用Alter Table语句新建一个partition时，查询一直不返回。在Coordinator网页上可以看到查询一直处于CREATED状态，且持续长达十几分钟： ?...(7) Catalogd返回包含更新的topic version给Coordinator (8) Coordinator等到所有Coordinator都接收到了该version的更新时再返回给客户端 卡顿可能发生在上面任何一步中...查找卡顿源头 I. 找到Coordinator卡住的线程 查询是发给Coordinator的，因此从它开始。先查日志，找到这个查询相关的log。...总结 Impalad查询卡顿时，如果日志中无法发现异常，对于BE部分可以使用core dump或minidump来做线程堆栈分析，对于FE部分可以用jstack做分析。
曾经在业务中遇到过这样的问题，我们编码出来的视频在 Android、iOS 端，使用 ijkplayer 内核的播放器播放时卡顿，甚至无法任意定位播放位置，将导致卡顿无法播放。...因此，当视频文件被播放时，读取文件也是从头到尾一个包一个包地读入，并且送给对应的音频或视频解码器。 因此，我们可以来看看，那些卡顿的视频的数据包中的 dts_t 和 pos 的关系是怎样的。...我拿同事发给我的一个在 Android 端用 ijkplayer 播放卡顿的视频，根据 《用 notepad++ 和 Excel 协助分析媒体文件包》提到的方法，做了个 pos 随 dts_t 变化的曲线...于是就卡顿，甚至不能播放了。 能正常播放的视频文件的包的 pos 与 dts_t 的关系应该是这样的： 无论是筛选出音频包还是视频包，或者两者并存的情况下，这张散点图都应该是近似一条曲线的。...也就是说，下一帧要编码视频还是音频，是由封装时写入的包的时间值选择驱动的。如果是多线程编码，则要阻塞视频编码或者阻塞音频编码，是由这个值来决定的。
我遇到的第一个问题就是滑动时候卡顿，无法忍受，于是就在网上找了很多文章，看了很多代码，在这里就给大家总结一下这两天我觉得对这个问题处理有效的解决方式。...但是，即使这样做了，还是会出现卡顿，。 1.尽量减少布局嵌套，层级越深，每次测量时间久越久。 2. 如果布局很复杂，可以考虑自定义布局能不能实现。 3.尽量减少过度绘制区域。...我们对于滚动过程中，卡顿的判断可以打开手机开发者选项中的：GPU呈现模式分析－>在屏幕上显示为条形图。就可以非常直观的看到滑动过程中有没有卡顿了。...样式也很多，那就需要考虑滚动的时候不做复杂布局及图片的加载，尽量减少滚动过程中的耗时操作，这样滚动停止的时候再加载可见区域的布局，因为这个时候是停止状态，即使略微耗时一些用户的感知也是比较小的，就会给人一种不卡的假象
执行Hive查询时出现OOM 写在前面 报错：Error: Java heap space 实验场景 日志信息 StckOverFlow的回答 ---- ---- 写在前面 Hive执行引擎：Hive...java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space-error-while-executing-hive-query ❞ 实验场景 在使用 TEZ 执行引擎从 Hive Shell 运行 Hive 查询时...，我在日志中收到 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space error，但查询最终完成。...java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) ... 3 more StckOverFlow的回答 ❝加载 HashTable 时，
背景 今天出现了一个bug，在数据库中我们将订单表中的order_no从之前的bigint(20)改成varchar(20)后，原有的代码逻辑在进行时查询时，之前是以Long类型传参查询的。...select * from order_main where order_no=16541913435669023 debug时的时候发现这条sql语句查询出来两条数据，另外一条毫不相关的订单也被查出来了...但是同样的sql我们放到数据库中时确是只能查到一条数据。...根源 mysql5.7 查询varchar类型的数据时，不加引号，触发隐式转换导致的查询结果错误。...，因此在使用时必须仔细甄别 数字类型的建议在字段定义时就定义为int或者bigint，表关联时关联字段必须保持类型、字符集、校对规则都一致
Mybatis、MongoDB 或者 Solr 引擎在查询数据的时候，如果存在%_等通配符时，这些特殊符号都不会被作为字符串进行搜索，会导致查询不出数据或者查询出来的数据是不准确的，这个时候就需要对特殊字符进行转义...原因就是使用 LIKE 关键字进行模糊查询时，%、下划线 和 [] 单独出现时，会被认为是通配符，所以需要进行转义，然后通过 ESCAPE 告诉数据库转义字符后的字符为实际值。...首先对关键字进行转义，使用 StringEscapeUtils 对 Java 中特殊字符进行转义，或者使用以下的工具类 /** * sql模糊搜索时，对查询字段作特殊处理 * 通配符转义处理后...condition`) 4、使用 find_in_set () find_in_set (str,strlist)，strlist 必须要是以逗号分隔的字符串 参考： mybatis 对特殊字符的模糊查询...：https://blog.csdn.net/wslyk606/article/details/85321759 mybatis 模糊查询特殊字符的处理：https://www.baidu.com/link
在一个查询中： UPDATE a SET a.scts = b.v1, a.YCYL = b.v2, a.YCSL = b.v3 FROM kfdbsyy a, (SELECT f_wellnumber...'2004-06%') GROUP BY f_wellnumber) b WHERE a.JH = b.f_wellnumber AND a.ny = '200406' 红色在子查询单独运行没有问题...反复试验，发现跟内部的子查询有关。
函数自己练手一晚上敲的,各位博主可以走过路过可以来瞧瞧,欢迎评价提需求哈哈 total_prices = 0 def chiose(action): '''0是注册功能,1是会员卡系统,2是购物功能...name}:{pwd}|') break print(50*'-') return register # 会员卡功能...print("-" * 50) print('欢迎下次光临') return shopping #会员积分查询...new_info[1]) while True : print('-'*50) name = input('请输入你会员卡的名字...'输入1黑店我要走了\n' '输入2直接进入购物\n' '输入3会员积分查询
你好，今天聊一个简单的技术问题，使用 querySelector 方法查询网页上的元素时，如何使用正则进行模糊匹配查询？...发到用户浏览器中的源码经常有这样的元素节点： 点击登录 其中，13jj5 并不是固定的，它是一串随机字符，是前端框架在编译时为了避免组件样式混淆而故意添加的...如果我们在智能化产品中直接这样查询目标元素： document.querySelector('h2.UserInfoBox_textEllipsis_13jj5') 下次产品重发后，代码便不再有效了。
iOS墨卡托和GPS坐标计算距离时误差测试，测试结果： 墨卡托和gps坐标来回转换没有误差。...墨卡托坐标计算出的距离比gps坐标计算出的距离大，100/92*100 = 108米，每100米多算出8米。 故随着导航距离缩短，误差会逐渐变小。...gps_mktDistanceTest[91276:1928266] gps dis = 9.20 25.781387+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] 墨卡托坐标...警告：墨卡托的x对应经度longtitude，y对应纬度latitude，千万别搞反了！...警告：墨卡托的x对应经度longtitude，y对应纬度latitude，千万别搞反了！
一开始还比较费解，后面回过神来才发现，犯了一个低级的错误，就是在使用left join时过滤条件放到on后面还是where后面是有区别的，如果没有搞清楚他们的区别，连表汇总的结果就会变少或者变多。...num from classes a left join students b on a.id = b.class_id where b.gender = 'F' group by a.name 查询结果...as num from classes a left join students b on a.id = b.class_id and b.gender = 'F' group by a.name 查询结果...as num from classes a left join students b on a.id = b.class_id and a.name = '一班' group by a.name 查询结果...num from classes a left join students b on a.id = b.class_id where a.name = '一班' group by a.name 查询结果
以前只用过Hive与impala两个类SQL查询系统，最近又将Hortonworks开源的Stinger与Apache的Drill做了些调研。累死累活搞了一天的资料，头都大了。...由于调查时间比较短（一天的时间都头晕眼花了，再长点估计我就要过劳死了），所写之处难免会有差错，欢迎大家指正 总体来说虽然impala、stinger、drill三个系统都是类SQL实时查询系统，但是它们的侧重点完全不同...而且它们也不是为了替换Hive而生，hive在做数据仓库时还是很有价值的。 目前来说只有impala比较成熟（人家标称要使用CDH版本Hadoop，如果要使用apache的，要做好测试的心里准备）。...impala主要是为hdfs与hbase数据提供实时SQL查询。它是根据google的dremel论文实现的一套分布式系统，自用户提交的SQL开始都是基于自身的分析器与执行器。...它的数据接口都是插件化，理论上支持各种查询语言，SQL自然也不例外，不过目前这个系统还是Apache的一个孵化项目，很多功能尚未完成与稳定。但是可以预见，这个系统如果完成是很有影响力的。
当ViewPager切换到当前的Fragment时，Fragment会加载布局并显示内容，如果用户这时快速切换ViewPager，即Fragment需要加载UI内容，而又频繁地切换Fragment，就容易产生卡顿现象...（类似在ListView快速滑动的同时加载图片容易卡顿）。...优化方案： 1.Fragment轻量化 如果ViewPager加载的Fragment都比较轻量，适当精简Fragment的布局，可提高Fragment加载的速度，从而减缓卡顿现象。...2.防止Fragment被销毁 ViewPager在切换的时候，如果频繁销毁和加载Fragment，就容易产生卡顿现象，阻止Fragment的销毁可有效减缓卡顿现象。...内容延迟加载 (1) 描述 在切换到当前Fragment的时候，并不立刻去加载Fragment的内容，而是先加载一个简单的空布局，然后启动一个延时任务，延时时长为T，当用户在该Fragment停留时间超过T时，
case1： select id, name from t order by last_update_time limit 10000, 10 当content当中有大量的文本时，case1的效率极慢。...使用explain： 有content时结果： mysql> explain select id, name, last_update_time from t order by last_update_time...无content的时候，查询走的是idx_last_update_time，我猜测这个索引中包含了id,name字段，因此仅通过索引就可以获取到所需的数据，因此速度很快。...我觉得，主要跟你的分页查询的方式有关，limit 10000,10 这个意思是扫描满足条件的10010条数据，扔掉前面的10000行，返回最后的10行，在加上你的表中有个，非常大的字段，这样必然增加数据库查询的...i/o时间， 查询优化你可以参照 @邢爱明 的 SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY
有用户反馈，现场EasyCVR平台视频播放时出现卡顿会花屏现象，导致不能正常运行。收到反馈后，技术人员第一时间进行了排查。经排查发现，平台服务器性能、磁盘读写和内存占用都是正常的。...如果视频源流原始数据包卡顿，就会出现在平台播放时，花屏播不出的现象。于是对接用户，让其排查下级平台是否存在网络异常问题。经排查，原来是网络故障，重新接入后将该问题解决了。
这时，运营负责人说正在准备双十一活动，并且公司层面会继续投入资金在全渠道进行推广，这无疑会引发查询量骤然增加的问题。那么当查询请求增加时，应该如何做主从分离来解决问题。...你可以在发送消息队列时不仅仅发送微博 ID，而是发送队列处理机需要的所有微博信息，借此避免从数据库中重新查询数据。 第二种方案是使用缓存。...我可以在队列处理机中不查询从库而改为查询主库。不过，这种方式使用起来要慎重，要明确查询的量级不会很大，是在主库的可承受范围之内，否则会对主库造成比较大的压力。...另外，主从同步的延迟，是我们排查问题时很容易忽略的一个问题。...有时候我们遇到从数据库中获取不到信息的诡异问题时，会纠结于代码中是否有一些逻辑会把之前写入的内容删除，但是你又会发现，过了一段时间再去查询时又可以读到数据了，这基本上就是主从延迟在作怪。
「技术中台」，说白了就是强调资源整合、能力沉淀的平台体系，当「技术前台」实现业务功能时，为他们提供底层的技术、数据等资源和能力的支持。 这怎么理解？ ?...从这张图中可以看到，「技术中台」有点像编程时的适配层，起到承上启下的作用，将整个公司的技术能力与业务能力分离，并以产品化方式向前台提供技术赋能，形成强力支撑。 在什么情况下，才有必要做技术中台？...俗话说 “知己知彼，百战不殆”，在我看来，面对技术问题时，“知己” 比 “知彼” 更为重要。 在实施「技术中台」之前，我们是否要静下心来对自己进行 “灵魂拷问”？比如说，当前的时机是否已经成熟？...回顾几年前，我们的业务逻辑也曾非常单一，要么用你的银行卡买卖基金，要么用你的电子钱包买卖基金，方便，快捷。 ? 渐渐地，随着业务创新业务增多，需要前后台系统定制开发，逻辑兼容难度增加。 ?...就在这件事过去的一年时间里，由于B团队系统的业务规模逐渐增大，Redis数量也逐渐增多，「技术中台」的运维成本与风险也随之上涨。
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