开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

需要建议我的方法:读取正在连续写入的文件？

读取正在连续写入的文件可以采用以下方法：

使用文件锁：在读取文件之前，先获取文件的独占锁，确保其他进程或线程无法同时写入文件。在读取完成后，释放文件锁，允许其他进程或线程进行写入操作。这种方法可以保证读取的文件内容是完整的，但可能会导致写入操作的延迟。
使用文件指针：通过记录上一次读取文件时的文件指针位置，下一次读取文件时从上一次的位置开始读取。这种方法可以实时读取正在写入的文件内容，但需要确保写入操作不会改变文件的结构，否则可能导致读取错误。
使用缓冲区：在读取文件时，将文件内容缓存到内存中，然后从内存中读取数据。这种方法可以提高读取速度，但需要注意内存的使用情况，避免因为文件过大导致内存溢出。
使用轮询机制：定时检查文件的修改时间，如果发现文件的修改时间有变化，则进行读取操作。这种方法适用于文件写入频率较低的情况，可以减少对文件的频繁读取。
使用文件系统的通知机制：某些操作系统提供了文件系统的通知机制，可以在文件发生变化时触发相应的事件。通过监听文件系统的通知事件，可以及时获取正在写入的文件内容。

对于以上方法，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，如对象存储 COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）用于存储和管理文件，云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）用于运行应用程序和处理文件操作，云监控 CLS（https://cloud.tencent.com/product/cls）用于监控文件的变化和状态等。这些产品和服务可以帮助您实现高效、安全地读取正在连续写入的文件。

相关搜索:读取包含xml内容的CSV文件，并尝试只写入我需要的内容。我正在使用StringTokenizer 正在写入正在读取的同一OpenXmlPart 如何使用Java从正在写入的文件中读取？无法读取正在写入的命名管道我需要关于制作直方图的建议文件的写入和读取我需要建议来完成我的javascript代码回顾我的Django模型 - 需要很多建议我需要关于string.index的建议我需要关于渐变斜体文本的建议 c文件的写入和读取我正在尝试调整我的背景，媒体询问任何建议需要有关方法的冗长命名的建议 JAR文件无法识别我正在JAR中读取的文件的更新我需要关于代码的建议，因为它会毁了我的程序我需要非常基本的建议联系形式我需要数据库设计的统计建议如何阻止我的vbscript写入与我读取的文件类型不同的文件？如何以不连续的顺序读取文件如何读取和写入文件的HashMap？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python入门（17）

关于程序中的交互的行为我们其实一直都在发生，比如，当你要获取用户的输入内容，并向用户打印出一些返回的结果，就会用到了 input() 与 print() 函数。

02

分布式文件系统：JuiceFS 技术架构

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com/docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)]

01

SQL Server 在RAID 10 vs. RAID 5性能

RAID 10 vs. RAID 5 Performance 上给出了使用SQLIO.EXE 产生8KB 随机读和写的一个性能数据图，相差接近一倍的性能差距。磁盘访问时间=磁盘寻道时间+延迟延迟时

ZFS文件系统与Freenas介绍

ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件系统（Dynamic File System）,是第一个128位文件系统。最初是由Sun公司为Solaris 10操作系统开发的文件系统。作为OpenSolaris开源计划的一部分，ZFS于2005年11月发布，被Sun称为是终极文件系统，经历了 10 年的活跃开发。而最新的开发将全面开放，并重新命名为 OpenZFS。

04

分布式实时消息队列Kafka（一）

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列Kafka（一）.assets/image-20210328152502315.png)]

03

Hbase理论要点

Hbase理论知识点概要问题01：Hbase的功能与应用场景？功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景问题02：Hbase有什么特点？分布式的，可以实现高并发的数据读写上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写底层基于HDFS，可以实现大数据按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高问题03：Hbase设计思想是什么？设计思想

02

高级Java研发师在解决大数据问题上的一些技巧

众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;

02

数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。

02

如何激怒一位Python爱好者？

什么是pythonic呢？简而言之，这是一种写代码时遵守的规范，主打简洁、清晰、可读性高，符合PEP 8（Python代码样式指南）约定的模式。

01

TiDB集群tikv节点内存占用较高问题排查

TiDB集群上线运行一段时间，近期巡检的时候发现一个问题，集群中TiKV节点内存占用比较高，尤其在导入数据的时候，节点的内存会更高

01

2021年大数据Spark（四十八）：Structured Streaming 输出终端/位置

Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件，并且在每个组件显式地做到fault-tolerant（容错），由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。

04

这几款硬盘检测工具，为您的数据保驾护航

我整理了以下这些软件，用于检测硬盘状况，及时做好数据备份。（重要数据建议保存至云端）

02

Flash中XIP模式

XIP：eXecute In Place，即芯片内执行，指应用程序可以直接在flash闪存内运行，不必再把代码读到系统RAM中。所谓片内执行并不是说程序在存储器内执行，CPU的基本功能是取指、译码、执行，存储器访问，写回。Nor Flash能在芯片内执行，指的是CPU能够直接从Nor flash中取指令，供后面的译码器和执行器来使用。

02

excel导入导出百万级数据优化

在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文，介绍这种导入导出的优化，然而我拒绝囫囵吞枣式学习，背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了，在此先感谢蜗牛，为我提供了高质量的代码参考和分析案例。

02

分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计（五）

文章目录分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计（五）知识点01：课程回顾知识点02：课程目标知识点03：Hbase设计：列族的设计知识点04：聊天系统案例：需求分析知识点05：聊天系统案例：Hbase表设计知识点06：聊天系统案例：环境准备知识点07：聊天系统案例：模拟生成数据知识点08：聊天系统案例：构建Rowkey 知识点09：聊天系统案例：测试写入代码知识点10：聊天系统案例：查询需求分析知识点11：聊天系统案例：测试查询代码知识点12：聊天系统案例：查询问题知

02

「首度揭秘」大规模HPC生产环境 IO 特征

在王坚博士的《在线》一书中提到，单纯谈数据的“大”，意义是不大的。欧洲核子研究中心（CERN）进行一次原子对撞产生的数据大到惊人，而如何通过计算的方式去挖掘出这些数据背后的价值，才是数据意义的本身。HPC高性能计算，就是完成这种价值转换的重要手段。近年来，HPC的应用范围已经从纯学术扩展到资源勘探、气象预测、流体力学分析、计算机辅助设计等更多场景。这些HPC应用程序会产生或依赖大量数据，并将其存储在PB级别的共享的高性能文件系统中。然而，无论是HPC应用的用户，还是高性能文件系统的开发人员，对这些文件的访问模式了解都非常有限。

05

Python与Excel协同应用初学者指南

本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。

02

可编程 USB 转串口适配器开发板简介

可编程USB转 UART/I2C /SMBusS/SPI/CAN/1 -Wire适配器USB2S结构尺寸及电压设置

02

Apache Paimon核心原理和Flink应用进阶

这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章，你最好收藏一波。

01

Python数据科学（四）- 数据收集系列1.数据型态2.结构化vs半结构化vs非结构化数据3.Python IO与档案处理

◆ 定性分析：分析: _ 知几写了很多篇文章 ◆ 定量分析：分析:_ 知几写了107篇文章。

02

翻译：The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

05

通过流式数据集成实现数据价值（4）-流数据管道

从实时源收集数据后，会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件，每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的，但更常见的是，流的数据内容可以通过内部（作为元数据的一部分）或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的，可能是无限的数据集，与传统的有界，静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中，我们讨论流数据管道。

03

Linux IO向量化：iovec与readv、writev系列函数

struct iovec定义了一个向量元素。通常，这个结构用作一个多元素的数组。对于每一个传输的元素，指针成员iov_base指向一个缓冲区，这个缓冲区是存放的是readv所接收的数据或是writev将要发送的数据。成员iov_len在各种情况下分别确定了接收的最大长度以及实际写入的长度。且iovec结构是用于scatter/gather IO的。readv和writev函数用于在一次函数调用中读、写多个非连续缓冲区。有时也将这两个函数称为散布读（scatter read）和聚集写（gather write）。 iovec结构体的定义如下：

03

分布式实时消息队列Kafka（一）

分布式实时消息队列Kafka（一）知识点01：课程回顾 Hbase是什么？分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？冷热数据分离热数据：大概可能被使用的数据，新产生的数据写入内存冷数据：小概率被读取的数据，产生一段时间的数据写入磁盘什么是列族，为什么要设计列族？列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase

03

Python 之文件读写操作

使用 open 打开文件后，格式：open(filename,mode)，最后一定要调用文件对象的 close() 方法，如图所示：

03

什么是HDFS的纠删码

Fayson在前面的文章中介绍过CDH6，参考《Cloudera Enterprise 6正式发布》和《如何在Redhat7.4安装CDH6.0》。CDH6主要集成打包了Hadoop3，包括Hadoop3的一些新特性的官方支持，比如NameNode联邦，纠删码等。纠删码可以将HDFS的存储开销降低约50%，同时与三分本策略一样，还可以保证数据的可用性。本文Fayson主要介绍纠删码的工作原理。

07

JavaSE 基础学习之五 —— IO 操作 (java. io.*)

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/80552164

02

❤️爆肝新一代大数据存储宠儿，梳理了2万字 “超硬核” 文章！❤️

🍅 作者：不吃西红柿 🍅 简介：CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。（优质好文持续更新中……）✍ 目录一、kudu介绍二、基础概念三、设计架构四、数据存储结构五、表设计六、注意事项 ---- 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating)，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功

04

【Java基本功】浅析Java中IO流的概念和用法

本文介绍了Java IO流的基本概念，使用方法，以及使用的注意事项等。帮助你更好地理解和使用Java的IO流。

02

Java I/O 总结

Java中I/O操作主要是指使用Java进行输入，输出操作. Java所有的I/O机制都是基于数据流进行输入输出，这些数据流表示了字符或者字节数据的流动序列。

02

Java基础17：Java IO流总结

本文介绍了Java IO流的基本概念，使用方法，以及使用的注意事项等。帮助你更好地理解和使用Java的IO流。

00

解析Node.js 中的 Stream(流)

流（Stream）是驱动 Node.js 应用的基础概念之一。它是数据处理方法，用于按顺序将输入读写到输出中。

03

shuffle 中环形缓冲区

shuffle中环形缓冲区使用于map shuffle阶段存放map的缓存数据，当缓冲区的数据达到一定比率（80%）就会将缓冲区的数据刷写到磁盘文件中，在刷盘之前，会对数据分区、排序、合并，对缓冲区的操作是边写入边读取的过程，二者互不影响，提升写入的速率，读写过程就是一个生产者、消费者模式，生产者向环形缓冲区中写入数据，消费者从环形缓冲区中读取数据并且写入磁盘。环形缓冲区在物理上是一组连续的空间地址，在逻辑上是首尾相连的环形空间，通过使用下标实现环形，初始read=write=index=0,read下一个读取位置，write下一次写入位置，index 刷盘的结束位置，每一次写入write++,当缓存达到一定比率，执行读取线程开启，将index=write,那么将读取read~index-1区间的数据写入磁盘，此时write继续接受数据写入，当数据读取完read=index,继续进行下一次读取操作，需要注意当下标达到临界点即缓冲区数组的大小时需要进行下标索引的转换，例如当read=array.length,需要read=0。

05

轻松掌握组件启动之MongoDB（上）：高可用复制集架构环境搭建

单机版的MongoDB无法保证系统的可靠性。一旦进程发生故障或是服务器宕机，业务将直接不可用。此外，一旦服务器上的磁盘损坏，数据会直接丢失，而此时并没有任何副本可用。

02

磁盘碎片整理软件评测

硬盘在使用一段时间后，由于反复写入和删除文件，磁盘中的空闲扇区会分散到整个磁盘中不连续的物理位置上，从而使文件不能存在连续的扇区类。这样，再读写文件是就需要到不同的地方去读取，增加了磁头的来回移动，降低了磁盘的访问速度。

01

Linux进程监控工具Supervisor简易使用教程

專欄 ❈ gw1770df，Python中文社区专栏作者，从事Python开发工作，全栈工程师。博客： https://word.gw1770df.cc Github： https://github.com/gw1770df ❈—— Supervisor 官网为 http://supervisord.org/ A Process Control System 使用b/s架构、运行在类Unix系统上一个进程监控管理系统。它可以使进程以daemon方式运行，并且一直监控进程，在意外退出时能自动

06

一文学会 Node.js 中的流[每日前端夜话0xF4]

用 Dominic Tarr 的话来说：“流是 Node 中最好的，也是最容易被误解的想法。”即使是 Redux 的创建者和 React.js 的核心团队成员 Dan Abramov 也害怕 Node 流。

03

夯实Java基础系列16：一文读懂Java IO流和常见面试题

术语“输入”和“输出”有时候会有一点让人疑惑。一个应用程序的输入往往是另外一个应用程序的输出那么OutputStream流到底是一个输出到目的地的流呢，还是一个产生输出的流？InputStream流到底会不会输出它的数据给读取数据的程序呢？就我个人而言，在第一天学习Java IO的时候我就感觉到了一丝疑惑。为了消除这个疑惑，我试着给输入和输出起一些不一样的别名，让它们从概念上与数据的来源和数据的流向相联系。

01

IOR中文文档

IOR是一个并行的IO基准，可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准，专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端，并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明（Install），初学者教程（IOR的第一步），以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的，我们鼓励贡献者鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。

01

性能优化：调整 I/O 相关的等待

编辑手记:对Oracle数据库进行调整优化，基本上最终都可以归结到I/O调整上，因此，了解如何来优化Oracle数据库的I/O对于一个DBA来说就显得至关重要。 I/O相关竞争等待简介当Oracle数据库出现I/O相关的竞争等待的时候，一般来说都会引起Oracle数据库的性能低下，发现数据库存在I/O相关的竞争等待一般可以通过以下的三种方法来查看Oracle数据库是否存在I/O相关的竞争等待：（1）Statpack报告中在"Top 5 Wait Events"部分中主要都是I/O相关的等待事件。（2）

03

【Android 高性能音频】AAudio 音频流 PCM 采样的采样缓冲播放的连续机制 ( 数据回调机制 | 数据回调函数指针 | 实现数据回调函数 | 设置数据回调函数 )

1 . AAudio 音频流的采样缓冲播放流程 : 样本采样完成后 , 存入缓冲区 , 然后将其通过 AAudio 播放出来 , 采样阶段采集

03

如何深入理解 Node.js 中的流（Streams）

在本文中，我们将探讨Node.js中的流概念，了解可用的不同类型的流（可读流、可写流、双工流和转换流），并讨论有效处理流的最佳实践。

02

ClickHouse的MergeTree中的一级索引和二级索引，以及数据存储方式

综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。

05

FINS协议格式及功能码简介

FINS（factoryinterface network service）通信协议是欧姆龙公司开发的用于工业自动化控制网络的指令/响应系统。使用FINS指令可实现各种网络间的无缝通信，包括用于信息网络的Ethernet（以太网），用于控制网络的ControllerLink和SYSMAC LINK。通过编程发送FINS指令，上位机或PLC就能够读写另一个PLC数据区的内容，甚至控制其运行状态，从而简化了用户程序。FINS协议支持工业以太网，这就为OMRON PLC与上位机以太网通信的实现提供了可能。

05

RocketMQ 整合 DLedger(多副本)即主从切换实现平滑升级的设计技巧

源码分析 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换系列已经进行到第8篇了，前面的章节主要是介绍了基于 raft 协议的选主与日志复制，从本篇开始将开始关注如何将 DLedger 应用到 RocketMQ中。

03

打造用户态存储利器，基于SPDK的存储引擎Blobstore & BlobFS

Blobstore是位于SPDK bdev之上的Blob管理层，用于与用户态文件系统Blobstore Filesystem （BlobFS）集成，从而代替传统的文件系统，支持更上层的服务，如数据库MySQL、K-V存储引擎Rocksdb以及分布式存储系统Ceph、Cassandra等。以Rocksdb为例，通过BlobFS作为Rocksdb的存储后端的优势在于，I/O经由BlobFS与Blobstore下发到bdev，随后由SPDK用户态driver写入磁盘。整个I/O流从发起到落盘均在用户态操作，完全bypass内核。此外，可以充分利用SPDK所提供的异步、无锁化、Zero Copy、轮询等机制，大幅度减少额外的系统开销。它们之间的关系如下所示(以NVMe bdev为例):

02

Python 文件读写操作记录

# coding=utf-8 import os # 此文件只为记录方法，不可直接执行 # read ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ file_name = "test.txt" file_path = os.getcwd() + os.sep + "data" + os.sep + file_name file_obj = open(file_path, "r") # 读取所有内容------------------------

02

LevelDB 完全解析（2）：Log

这里的 log 是指 Write Ahead Log。前面说了，LevelDB 写入的数据会先保存到 MemTable。为了防止宕机导致数据丢失，在将数据写入 MemTable 之前，会先将数据持久化到 log 文件中。

03

JuiceFS 数据读写流程详解

对于文件系统而言，其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响，本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程，让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解。

02

操作系统基础 - LFS和SSD

上世纪90年代，伯克利的Jhon Ousterhout带领一个小组开发了一个新的文件系统来尝试解决文件系统的性能问题，这个研究的成果就是Log-structured File System(LFS)，然而多年以来它并没有得到业界的采纳，直到固态硬盘（Solid State Drive)兴起后，LFS才终于大放异彩。

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭