退出码 139 和 134 与 Docker 容器中的 SIGSEGV 和 SIGABRT 并行： Docker 退出码 139：表示容器由于内存冲突而收到底层操作系统的 SIGSEGV Docker...这可能由于三个常见原因而发生： 编码错误：如果进程未正确初始化，或者如果它试图通过指向先前释放的内存的指针访问内存，则可能发生分段冲突。这将导致在特定情况下特定进程或二进制文件中的分段错误。...二进制文件和库之间的不兼容：如果进程运行的二进制文件与共享库不兼容，则可能导致分段错误。例如，如果开发人员更新了库，更改了其二进制接口，但没有更新版本号，则可能会针对较新版本加载较旧的二进制文件。...SIGSEGV 故障排除 在对分段错误进行故障排除或测试程序以避免这些错误时，可能需要故意引发分段违规以调查其影响。...上述过程可以帮助您解决直接的 SIGSEGV 错误，但在许多情况下，故障排除可能会变得非常复杂，并且需要涉及多个组件的非线性调查。
普通结构化数据运算都是以行为单位的，在内存中使用列存反而会加大构造完整记录的复杂度，降低性能。...对于行式存储来说，整条记录的位置可以用一个数表示；但列存就不一样了，整条记录的每个列分别有各自的位置，原则上需要都记录下来，这样一来，索引表几乎和原表一样大，访问成本变高很多，空间占用也太大，这和复制原表后排序区别并不大了...分段并行麻烦 要充分利用多CPU（核），多线程并行能力是个必须考虑的问题，而要并行这就需要先把数据分段。...但列式存储不能采用同样的办法，由于前述原因，字段值是不定长的，某个列的分段点未必和另一个列的同样的分段点同步落在同一条记录上，这会错位导致错误的数据。...列式存储的分段一般也是采用前述的分块方案：分段必须以块为单位，在块内不再分段并行。
我们来看看，列式存储在哪些方面还可以做的更高效。压缩结构化数据的编码方式一般都不会非常紧凑，常常还有一定的可压缩余地。...测试结果见下图：这个测试更详细的信息请参考： 多维分析后台实践 3：维度排序压缩并行多线程并行可以充分利用多CPU计算能力，是重要的提速手段。而要并行就需要先把数据分段。...又因为不定长字段和压缩数据的存在，各个列相同的分段点位置不一定会落在同一条记录上，会导致读取错误。...这个原因，和上面并行分段介绍的一样，还是因为列存不能保证各列的同步性，可能会出现错位，导致读取错误。这时列存数据只能用遍历法来查找了，性能会很差。列存数据表上也可以建立索引来避免遍历，但非常麻烦。...回顾与总结采用列存可以只读取需要的列，在总列数较多、计算涉及的列较少时，能减少硬盘访问量，提高性能。但仅此还不够，列存数据仓库还要在数据压缩、多线程并行和查找计算等方面做优化以将列存的效果做到最佳。
end_time - start_time print("two Thread used %s time"%total_time) #由于使用多线程，t1 t2启动以后并不会等待期执行完程序才继续往后走，因为主程序就是主线程和...t1 t2是并行执行的，主程序执行到此t1 t2并未运行完成 time.sleep(6) #多线程启动数量比较多时可以使用for循环,多线程并行执行，打印的结果有可能不是按照启动顺序来打印的 for...部分子线程join主线程会等join时间最长的子线程结束后才继续，未参与join的子线程仍然和主线程并行运行 t5 = threading.Thread(target=test1, args=(5,))...t.start() print("Main Thread is done") #整个程序结束，不会等待守护线程打印操作执行完毕就直接结束了 递归锁 Rlock #递归锁，一个锁里面嵌套着锁，如果不使用递归锁会导致释放锁逻辑错误...this is test4 current thread count is 2 this is test3 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
作者：michaeywang，腾讯 IEG 运营开发工程师 同步、异步，并发、并行、串行，这些名词在我们的开发中会经常遇到，这里对异步编程做一个详细的归纳总结，希望可以对这方面的开发有一些帮助。...所以，我们需要特别注意和关心后端开启的异步任务数量，要做好异常情况的防范，及时中断掉拥堵/超时的任务，避免任务暴增导致整个服务不可用。 2.2 思考问题 你要如何应对这类并发任务暴增的情况呢？...如果因为网络原因，因为并发量太大导致服务负载问题，因为程序 bug 的原因，导致数据没能正确上报和处理，这时候的数据不一致、丢失的问题，就会难以及时排查和事后补发。...但是这里也有一个前提要求，回调的时候，主程序必须还在运行，否则回调也就没有了主体，也就无效了。所以要求主程序需要持续等待异步任务的回调，不能过早的退出。...如果可以忽略结果，那么只需要写一下错误日志就好了。 如果需要处理状态，那就要记录下异常信息或者通知回调给到主进程。 5.3 思考问题 实际工作中，你会对所有的可能异常情况都做相应的处理吗？
在实际中绝大多数情况下，其余视频版本是能够迅速完成转码并达到可用来满足不同的用户。 2.2.2、视频分段并发上传和转码 在客户端录制完视频后，对视频进行分段然后并行上传到服务端可以提升上传速度。...客户端将视频分段上传时，需要对分段标记好 index；服务端收到分段后并行的对各个分段进行转码来降低整体转码时长；当所有分段都转码完成后，服务端再按照 index 顺序将其组装起来，即可下发给消费端播放...下图表示以非分段的方式处理视频的大致流程： 非分段方式处理视频流程 上图中大部分工作都发生在转码节点中。如果能并行化这部分，我们就可以显著减少上传延时。...分段通道旨在通过为每个片段添加转码任务来并行化该部分。然后，添加一个拼接任务，将每个片段的视频帧连接起来，放在一个新的容器中。此拼接任务取决于通道每个片段任务是否完成。...如下图所示： 转码节点并行化流程 将视频分段上传和转码可以降低上传等待时长，但是也会带来一些其他消耗。
对于那些想要提高程序性能的开发者来说，他们需要并行使用多个核心。对于“原生”应用来说这不是什么难题，因为原生应用使用的语言本来就支持多线程（Java、Swift、C# 和 C++）。...其他浏览器厂商也参与到了这项工作中，我们的提案已经进入JS 标准化流程。...针对单核编写的程序通常需要大幅重构，而且很难验证重构之后程序的正确性。如果 worker 之间需要频繁通信，那就很难发挥多核的性能。并不是所有程序都适合并行。 此外，并行程序会带来许多全新的 bug。...成为标准还需要一段时间，这个特性也可能会继续发生变化，我们不希望任何代码依赖现在的 API。 串行分形 我们先来看看不应用并行的分形程序：计算在页面的主程序中进行，直接把结果渲染到 canvas 中。...这种复杂性由很多因素导致： 如果并行版本要正常工作，那就必须同步（synchronize） worker 和主程序：主程序必须通知 worker 何时（以及如何）计算，worker 必须通知主程序何时展示结果
分段并行麻烦 要充分利用多CPU（核），多线程并行能力是个必须考虑的问题，而要并行这就需要先把数据分段。...但列式存储不能采用同样的办法，由于前述原因，字段值是不定长的，某个列的分段点未必和另一个列的同样的分段点同步落在同一条记录上，这会错位导致错误的数据。...列式存储的分段一般也是采用前述的分块方案：分段必须以块为单位，在块内不再分段并行。...；2014年，经过7年开发，润乾软件发布不依赖关系代数模型的计算引擎——集算器，有效地提高了复杂结构化大数据计算的开发和运算效率；2015年，润乾软件被福布斯中文网站评为“2015福布斯中国非上市潜力企业...往期回顾： 【数据蒋堂】我们需要怎样的OLAP？ 【数据蒋堂】1T数据到底有多大？ 【数据蒋堂】索引的本质是排序 【数据蒋堂】功夫都在报表外--漫谈报表性能优化 【数据蒋堂】非结构化数据分析是忽悠？
系统维护 1、遗留系统2、遗留系统的演化策略3、新旧系统转换策略(1) 直接转换策略(2) 并行转换策略(3) 分段转换策略 ①改正性维护。②适应性维护。③完善性维护。...缺点：目前的 DNS 解析是多级解析，每一级 DNS 都可能化缓存记录，当某一服务器下线后，该服务器对应的 DNS 记录可能仍然存在，导致分配到该服务器的用户访问失败。负 载均衡效果并不是太好。...(2) 并行转换策略并行转换就是新系统和现有系统并行工作一段时间，经过这段时间的试运行后，再用新系统 正式替换下现有系统。...(3) 分段转换策略分段转换策略也称为逐步转换策略，这种转换方式是直接转换方式和并行转换方式的结合， 采取分期分批逐步转换。...为了识别和纠正软件错误、改正软件性能上的缺陷、排除实施中的误使用， 应当进行的诊断和改正错误的过程就称为改正性维护。②适应性维护。
pt-slave-repair介绍 MySQL主从复制作为一种常见的数据同步方式，有时候会出现同步错误导致同步中断的情况。...手动修复这些同步错误通常需要耗费时间和精力，并且对于不熟悉MySQL复制的人来说比较困难。...4）自动化运维：可以定期检查主从同步状态并执行修复操作，无需人工干预。这减少了对人工操作和监控的依赖，提高了系统的可靠性和稳定性。...总的来说，自动修复主从同步数据工具能够提高效率、降低风险、实时监控和响应、自动化运维以及快速故障恢复，可以极大地提升同步运行的稳定性和可靠性。...如果错误号非1062或1032，则直接退出主程序。
缺点：目前的 DNS 解析是多级解析，每一级 DNS 都可能化缓存记录，当某一服务器下线 后，该服务器对应的 DNS 记录可能仍然存在，导致分配到该服务器的用户访问失败。负 载均衡效果并不是太好。...(2) 并行转换策略 并行转换就是新系统和现有系统并行工作一段时间，经过这段时间的试运行后，再用新系统 正式替换下现有系统。...在并行工作期间，手工处理和计算机处理系统并存，一旦新系统有问 题就可以暂时停止而不会影响现有系统的正常工作。...(3) 分段转换策略 分段转换策略也称为逐步转换策略，这种转换方式是直接转换方式和并行转换方式的结合， 采取分期分批逐步转换。...为了识别和纠正软件错误、改正软件性能上的缺陷、排除实施中的误使用， 应当进行的诊断和改正错误的过程就称为改正性维护。 ②适应性维护。
v&index=item* // 查询blog索引中id为1的文档，pretty参数会格式化返回的json，可以只查询文档的_source节点 GET http://localhost:9200/blog...换言之，如果有频繁删改数据（由于分段文件不可变，更新文档实际上也是删除+创建文档），会生成越来越多的分段，最终影响性能，所以每隔一段时间需要对这些分段进行合并。...分段数量也不是越少越好，这会导致一个分段太大，使得查询性能降低，当查询效率低于期望时，这时候就需要考虑增加shard数量，提升查询的并行度。...不过需要注意的是，如果查询的索引字段很多，profile参数可能会导致当前的查询效率很慢，返回的结果也会很大。...Elasticsearch 集群和索引健康状态及常见错误说明
2015年是Android插件化技术突飞猛进的一年，随着业务的发展各大厂商都碰到了Android Native平台的瓶颈： 从技术上讲，业务逻辑的复杂导致代码量急剧膨胀，各大厂商陆续出到65535方法数的天花板...在业务层面上，功能模块的解耦以及维护团队的分离也是大势所趋；各个团队维护着同一个App的不同模块，如果每个模块升级新功能都需要对整个app进行升级，那么发布流程不仅复杂而且效率低下；在讲究小步快跑和持续迭代的移动互联网必将遭到淘汰...可以说，Android的未来必将是react-native和插件化的天下。...目前国内开源的较成熟的插件方案有DL和DroidPlugin；但是DL方案仅仅对Frameworl的表层做了处理，严重依赖that语法，编写插件代码和主程序代码需单独区分；而DroidPlugin通过Hook...接下来的一系列文章将以DroidPlugin为例讲解插件框架的原理，揭开插件化的神秘面纱；同时还能帮助深入理解Android Framewrok；主要内容如下： Hook机制之动态代理 Hook机制之Binder
而java中产生随机数的方法主要有三种： 第一种：new Random() 第二种：Math.random() 第三种：currentTimeMillis() 第一种需要借助java.util.Random...类来产生一个随机数发生器，也是最常用的一种，构造函数有两个，Random()和Random(long seed)。...85,88,47,13,54，如果采用Random r = new Random()，产生的随机数就不同，这就是确定种子导致的结果。...public static void main(String[] args) { int max=100,min=1; int ran2 = (int) (Math.random...()*(max-min)+min); System.out.println(ran2); } 至于第三种方法虽然不常用，但是也是一种思路。
循环冗余码校验（CRC）是一种众所周知的错误检测代码，已广泛用于以太网，PCIe和其他传输协议中。现有的基于FPGA的实现解决方案在高性能场景中会遇到资源过度利用的问题。...Dennard缩放[2]的结束导致了提高集成电路频率的瓶颈，更高的吞吐量意味着芯片中更宽的总线。4切片和8切片算法是在[3]中提出的并行处理算法，适用于CPU，但不适用于FPGAs [4]。...并行化意味着事务的最后一个字由有效字节和填充零组成。填充零的数量是不确定的，并且使用完整的最终字的循环冗余校验计算将导致错误的结果，这被称为填充零问题。[5]说明解决这个问题的最新方案。...[4]是适用于FPGAs的最先进的方案，但它需要复杂的配置电路，导致资源利用率随着总线宽度的增加而大幅提高。 上述三个要求导致了可观的资源利用率。...提取所用查找表的位置； 3. 当需要重新编程时，使用(1)和(12)计算查找表的新内容； 4. 将查找表的内容映射到查找表的初始值； 5.
外键地址化和预关联的详细原理请参考：【性能优化】6.1 [外键关联] 外键地址化 SQL 通常使用 HASH 算法来做内存连接，需要计算 HASH 值和比对，性能会比直接用地址读取差很多。...外键序号化原理更详细的介绍参考：【性能优化】6.3 [外键关联] 外键序号化。 数据库通常会把小表读入内存，再分批读入大表数据，用哈希算法做内存连接，需要计算哈希值和比对。...以订单和订单明细按 oid 关联为例，假如将两表都按照记录数大致平均分为 4 段，订单第 2 段的 oid 有可能会出现在明细第 3 段，类似的错位会导致错误的计算结果。...这样，在并行计算时两表对应分段就不会出现错位了。由于明细表也对 oid 有序，可以迅速地按照起止 oid 定位，不会降低有序归并的性能。 有序归并和同步分段并行的原理，详见：SPL 有序归并关联。...并行计算方面，SQL 单表计算时还容易做到分段并行，多表关联运算时一般就只能事先做好固定分段，很难做到同步动态分段，这就难以根据机器的负载临时决定并行数量。
而且，前面说过 SQL 基于无序集合概念，数据库不会刻意保证数据的物理有序性，很难实施有序归并算法。 有序归并算法的优势还在于易于分段并行。...以订单和订单明细按 oid 关联为例，假如将两表都按照记录数大致平均分为 4 段，订单第 2 段的 oid 有可能会出现在明细第 3 段，类似的错位会导致错误的计算结果。...这样，在并行计算时两表对应分段就不会出现错位了。由于明细表也对 oid 有序，可以迅速地按照起止 oid 定位，不会降低有序归并的性能。...有序归并和同步分段并行的原理，详见：SPL 有序归并关联 http://c.raqsoft.com.cn/article/1647665012651 传统的 HASH 分堆技术实现并行就比较困难了，多线程做...并行计算方面，SQL 单表计算时还容易做到分段并行，多表关联运算时一般就只能事先做好固定分段，很难做到同步动态分段，这就难以根据机器的负载临时决定并行数量。
错误原因BrokenPipeError的原因可能是多种多样的，以下是一些常见的原因：接收数据的一端意外关闭了连接，导致发送端无法继续发送数据。发送端在发送数据之前已经超时或主动关闭了连接。...分段发送数据如果需要发送大量数据，可以将数据分成小段进行发送，而不是一次性发送整个数据。这样可以减少出现BrokenPipeError的可能性。4....通过采取这些措施，我们可以降低BrokenPipeError的发生率，并确保网络编程和文件传输等操作的正常进行。希望本文提供的解决方法和示例代码对解决BrokenPipeError问题有所帮助！...这个示例代码可以作为解决BrokenPipeError问题的参考，并帮助我们理解如何处理这个错误。当我们在实际应用中遇到类似问题时，可以根据这个示例代码进行修改和调整，以适应具体的应用场景。...TCP连接的特点包括：面向连接：在进行数据传输之前，TCP需要先建立连接，确保连接的可靠性。可靠性：TCP通过序号、确认机制、重传机制和拥塞控制等机制，保证数据的可靠传输。
理论分析完成之后，我们还需要快速验证一下方案的效果如何；为了粗略测试一下并行合成的多机型手机合成效果和支持情况，我们先设计了可以同时运行多个转码任务的demo，期望通过wetest自动化快速测试，得到结论...测试结果列表 备注： 正向的柱子表示当前分段下，相对于普通合成的耗时优化率。 0表示当前合成任务因为一些原因导致失败。 负向柱子表示当前分段下，相对于普通合成的耗时衰退率。...然而我们并不考虑这么去实现，解码和编码都存在帧的前后相关相关性，内部存在帧缓存的逻辑，如果多个任务肆意篡改解码和编码顺序，会带来不必要的损耗和不可预期的错误。所以从理论层面直接pass掉这个方案。...除此之外，还有一些失败的case，在强制设置分段并行后，MediaCodec初始化失败，在一定程度上也说明当前硬件资源不足以支持。 ...在任务执行完毕后，我们再次根据当前任务实际的最大并行任务数量，来更新本地记录。如果当前分段数和真实并行数不相符，说明当前的分段已经超过了手机的负载极限。
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