4、db file scattered read 发生原因： 这是一个用户操作引起的等待事件，当用户发出每次I/O需要读取多个数据块这样的SQL操作时，会产生这个等待事件，最常见的两种情况全表扫描和索引快速扫描...这个名称中的scattered（发散）可能会导致很多人认为它是以scattered的方式来读取数据块的，其实恰恰相反，当发生这种等待事件时，SQL的操作都是顺序地读取数据块的，比如FTS或IFFS方式。...block# 从这个文件中开始读取的起始数据块块号。 blocks 读取的block数量。 优化方向： 这种情况通常显示与全表扫描相关的等待。...尽管在特定条件下执行全表扫描可能比索引扫描更有效，但如果出现这种等待时，最好检查一下这些全表扫描是否必要。...这个等待事件是由于等待用户进程的响应所引起的，它并不表明数据库就存在什么不正常。如果网络出现故障时，这种等待时间就会经常发生。
开发SheetKit的主要原因： •便于Deep link的调用SwiftUI提供了onOpenURL方法让应用程序可以非常轻松的响应Deep Link。但在实际使用中，情况并不如预期。...主要因为SwiftUI中重要的视图展示模式：NavigationView、Sheet等都没有迅捷、简便的重置能力。很难通过一两句代码将应用程序立即设置成我们想要的视图状态。...•新的半高模态视图在WWDC 2021中，苹果为大家带来了期待已久的半高模态视图。或许推出的比较仓促，这种很受欢迎的交互方式并没有提供SwiftUI版本，仅支持UIKit。...无论sheet、fullScreenCover还是bottomSheet（半高模态视图）都得到充分的支持和统一的管理。...功能都是以我个人的需求为主。如果有什么其他的功能要求，请通过twitter[9]、博客留言或者Issues等方式告诉我。 希望本文能够对你有所帮助。
全链路压测被众多互联网公司的程序员定义为核武器，传统性能测试更多的是以事务为核心，更多的是由单个或者多个事务构成业务场景进行压测。那全链路压测到底是什么？...为什么会出现这个问题，就是因为大家对整个全交易链条上的各个环节的系统承压能力不清楚，所以在出现了全链路压测，一方面能够让各个产品知道自己的承压极限在哪？...，并且影响会一直蔓延，只要有一个节点出现故障，那么故障在上下游系统经过层层累加后会造成的影响谁都说不清楚，所以最好的办法就是模拟完全的真实情况来做到提前心里有数。...但是在银行业这样做还是有很大的风险的，一旦生产系统出现关键交易系统的宕机可能导致一些金融事故，会对金融市场造成恐慌，而且会被银监会通报，所以银行的压测还是不要进行全链路压测，不过可以在测试环境尽量仿真的模拟全链路压测...一般来说造成这种情况一般都是因为IO聚集导致了阻塞，可以考虑采用缓存、异步的方式去解决，对于一些关键交易的事务的完整性可以考虑采用先缓存最后通过缓存同步数据库的方式来保证最终一致性。
说在前面 数据库分页是后台经常要使用的技术手段，有时候进行数据库查询会根据业务需要对某一字段排序，那么当待排序字段值相同时，我们得到的查询结果会是什么呢？...问题原因 期初还很好奇，总数没问题，总查询也没问题，为什么数据会重复了，然后会把部分数据给覆盖了。...，这也是导致我们分页查询时出现重复数据的问题原因。 ...这也为我们提供了避免数据分页时待排序字段值相同情况时结果无序的解决方案。 SQL中ORDER BY相同值结果乱序的具体原因 查阅了Goole和相关资料，大概总结了这种情况的原因。...其实发生这种现象是“故意”设计的。 如果没有指定ORDER BY语句，则SQL Server（或任何RDBMS）不保证以特定顺序返回结果。
以下信息图表中所用的标注极少，因此情况一目了然，我还突出显示了一些关键状态和背景情况。 每次疫情的毒性 ? 每个方块代表一次疫情爆发，以年份作为标记。方块的大小表示病例数量。...形容某种疾病的“致命”程度，通常是以这种疾病致死的可能性来界定，而不是以总死亡人数来界定。按照这个定义，2003年埃博拉传染病就是最致命的一次爆发。 毒性最低的一次爆发发生在2007年的乌干达。...苏丹埃博拉病毒（SUDV）导致了7次爆发，并且自发现扎伊尔埃博拉病毒以来始终处于活跃状态。本迪布焦埃博拉病毒（BUDV）首次出现于2007年，已导致了两次爆发。...比如说，饥荒可能导致人们食用更多含有病毒的非洲丛林动物，同时，城市化则会迫使人类的居住地与携带埃博拉病毒的动物的栖息地产生交集。 那么为什么目前的疾病爆发夺去了那么多人的生命呢？...今年这场疫情爆发的受害者之所以如此众多，最有可能的原因是，西非早就是这种病毒传播的高风险地区，因此一次不幸的事件便会造成一发不可收拾的局面。
它们就是共享锁与排它锁。共享锁和排它锁是悲观锁的不同的实现，它俩都属于悲观锁的范畴。 ? 6、SQL优化的一般步骤是什么，怎么看执行计划，如何理解其中各个字段的含义。...在不损坏精准性的情况下，长度越短越好。keylen显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际长度，即 key_len 是根据表定义实际计算出来的，不是通过表内检出来的。...8）、ref：显示索引的那一列被使用，如果可能的话，是一个常数。那些列或常量被用于查找索引上的值。 9）、rows：根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录的行数。...1）、作为关系型数据库，是什么原因出现了这种大表？是否可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。...【1】、使用自增主键对数据库做分库分表，可能出现一些诸如主键重复等的问题。 【2】、数据库导入的时候，可能会因为主键出现一些问题。
ni 高优先级应用所占用的CPU百分比。 wa 等待I/O设备所占用的CPU百分比。如果这个值非常高，输入输出设备可能存在非常明显的瓶颈。 hi 硬件中断所占用的CPU百分比。...2.3 HugePage 回头看我们最长的那副图，上面有一个叫做TLB的组件，它的速度虽然高，但容量也是有限的。这就意味着，如果物理内存很大，那么映射表的条目将会非常多，会影响CPU的检索效率。...默认内存是以4K的page来管理的。如图，为了减少映射表的条目，可采取的办法只有增加页的尺寸。像这种将Page Size加大的技术，就是Huge Page。...如果你的应用，写了大量的日志，I/O wait就可能非常的高。 对于硬盘来说，可以使用iostat命令来查看具体的硬件使用情况。只要%util超过了80%，你的系统基本上就跑不动了。...想要获取更多的性能数据，就不得不借助更加专业的工具，比如基于eBPF的BCC工具，这些牛x的工具我们将在其他文章里展开。读完本文，希望你能够快速的了解Linux的运行状态，对你的系统多一些掌控。
减少磁盘负载 Flink Blocking Shuffle 的中间数据会全量落盘，Shuffle Write 和 Shuffle Read 阶段分别进行磁盘的写和读操作。...，由于资源多是以 Pod 为粒度进行隔离，又造成了存储资源的浪费。...全落盘策略下所有中间数据全量落盘，但是下游支持从内存直接消费未被释放的数据。这种策略可以在有效减少磁盘读指令的同时兼顾更好的容错能力。...这是由于部分数据在落盘的过程中被直接从内存消费了，针对这种情况，未来还可以做进一步优化。 全落盘和选择性落盘从磁盘读取的数据量是不一致的。选择性落盘减少了磁盘写操作，IO 负载的减少使得磁盘读变快了。...随着并行度的增加，可能导致总网络层内存无法满足作业运行的最低要求，从而发生 Insufficient Netwrok Memory 的报错。增加作业并行度时，需要对网络层内存也做相应的调整。
可以在备库上执行 show slave status 命令，它的返回结果里面会显示 seconds_behind_master，用于表示当前备库延迟了多少秒 主备延迟的来源 1....备库所在机器的性能要比主库所在的机器性能差。 但实际上，更新过程中也会触发大量的读操作。所以，当备库主机上的多个备库都在争抢资源的时候，就可能会导致主备延迟了. 当然，这种部署现在比较少了。...因为主备可能发生切换，备库随时可能变成主库，所以主备库选用相同规格的机器，并且做对称部署，是现在比较常见的情况。 2....在这个不可用状态中，比较耗费时间的是步骤 3，可能需要耗费好几秒的时间。这也是为什么需要在步骤 1 先做判断，确保 seconds_behind_master 的值足够小。...问题：发生主从切换的时候，主有的最新数据没同步到从，会出现这种情况吗，出现了会怎么样？
而事实也如小哥所猜，因为若是点开文章作者查看详情，明晃晃地会显示： 这篇文章是由AI引擎来创作的。 再由我们的工作人员审阅、核实和编辑。 好家伙，这可真是把人机结合玩得明明白白了。...AI写出来的文章是什么水平？ 我们不妨随机点开一篇文章来看看——《什么是高收益存储账户？》。 文章先是对高收益储蓄账户做大致的介绍： 高收益储蓄账户和标准储蓄账户类似，但利率会更高一些。...然后AI便开门见山地讲述了文章要写的重点——“如果你最近在考虑高收益储蓄账户，那么了解它如何运作等详情就是非常有必要的”。 接下来AI行文所采用的手法，就是我们非常熟知的“总-分-总”模式了。...可以说是围绕着“高收益储蓄账户”这个概念，把重点内容是展开到位了。 不仅如此，在文章的最后，AI还给出了一个“温馨提示”： 高收益储蓄风险较低，可以安心投资。...但若是把CNET Money的作者简介丢进去，依旧是可以搜到对应的文章…… AI写新闻并不是新鲜事了 有一说一，AI写新闻这种事情并不是第一次发生了。
常规列表支持的交互 全量列表 && 分页列表 虽然都是列表，但实际上有很多时候我们的列表数据却可能是总量确定的，可能涉及到某个人某个业务的数据量的时候，就只有不到一屏，或者最多两页，那这种时候，其实全量列表对于用户来说是最合适最友好的...，而对于全量列表也就不存在加载更多或者没有更多的情况了。...我可以简单分享下自己的逻辑，假设用户是初始状态进入的，那么默认pageNo是1，当触发的时候去请求第二页么？不，不是这样的。 在你请求有数据拿到第一页的时候，其实你就知道总条数以及总页数了。...特别的是，需要大家注意当本来就只有一页数据的时候，你就要显示出没有更多数据了。这种情况基本都会被忽略，因为一般情况下好像生产环境的列表数据不会这么少，而导致测试或者开发测不到这种异常情况的。...但如果你的设置是让其闪现1s出现加载框然后消失那才尴尬呢。那么，为什么开始进来的时候需要加载动画是中央的loading呢，因为此时你没有数据可看。
这可能就是为什么说：流量红利消耗殆尽的今天，大家其实是在争夺用户的注意力了吧。...这种可能太黑暗了，虽然一些广告流量作弊确实是这样的吧；而且在这种情况下，也不可能有人类会点击。我们不妨把这个情况称之为：on page or not。...就算这个广告真的on page了，不代表它出现在了屏幕上，如下图所示： 在广告监测领域有个指标，专门描述这种状态——广告可见度。...参与度那里的无交互，指访客基本没干什么就走了，造成这种现象的原因主要是如下4种： 1. 恶意点击，他（她）们和你交互个什么劲啊； 2....虽然到这里才出现 “状态漏斗”4个字，但我相信看完全文的小伙伴一定都知道它是什么意思了。
冗余是实现高可用性的关键原则之一，但我怀疑在这种情况下集群 C 和 D 上是否有足够的可用容量。将总尝试次数设置为 2 也无济于事，而且它会使用户体验在小问题上变得更糟。...您可能会争辩说，如果功能处于关键路径上，则启用断路器是没有意义的，但请记住，这种短暂且受控的“中断”可能会阻止一个大的且无法控制的中断。 尽管断路器和错误预算具有相似的想法，但配置它们是有意义的。...如果答案是肯定的，那么关闭它是安全的，否则 - 开始处理。不幸的是，当机器可以有不同的时钟时间时，时钟偏差就会出现问题。如果发生这种情况，请求将被卡住或/并立即被拒绝，从而导致中断发生。...它可能发生的原因有很多技术和特定领域的原因，假设它发生了。 每个应用程序都有其未知的容量。...当然，如果客户有错误预算/断路器，第二项可能不会产生额外的负载，从而有机会离开这个循环。相反，可能会发生其他事情——从 LB 的上游列表中删除实例可能会在负载和关闭邻居实例等方面造成更多不平等。
这时我们要避免这种情况发生，就需要清除浮动, 就算子元素浮动了，其父元素也不出现高度塌陷 现象。 清除浮动的方式： 父级元素定义height。 但这样定死的高度，往往不是我们想要的。...important > id > class > tag , important 比 内联优先级高 优先级就近原则，同权重情况下样式定义最近者为准; (14) 为什么要初始化 CSS 样式 ?...因为浏览器的兼容问题，不同浏览器对有些标签的默认值是不同的，如果没对css初始化，往往会出现浏览器之间的页面显示出现差异。 (15) 说说你对边距折叠的理解?...外边距折叠（margin塌陷）： 相邻的两个或多个外边距 (margin) 在垂直方向会合并成一个外边距（margin） 什么时候会造成margin塌陷？ 相邻的元素都在普通流中。...line-height: 1.5：子元素根据自己的字体乘以1.5来计算行高：30 * 1.5 = 45px (21) 任意高度元素的展开收起动画 使用height + overflow：hidden
需要注意的是如果设置太小的时间，很可能会引起不断刷新，从而根本来不及看清显示的情况，而且系统负载也会大大增加。 f或者F 从当前显示中添加或者删除项目。 o或者O 改变显示项目的顺序。...当这种读写请求过多就会导致不可中断睡眠状态的进程过多，从而导致负载高，cpu低的情况。...场景五：系统出现大量的僵死进程： 解决办法： 出现此种情况时，可能是由于僵死进程导致的。可以通过指令 ps -axjf 查看是否存在 D 状态进程。 D 状态是指不可中断的睡眠状态。...什么场景会造成CPU跑满： CPU 的跑满或跑高 1）普通进程占用很高，可以直接kill掉 2）kswapd0 进程导致的内存不足等问题，您需要对系统进行规格的升级或程序的优化。...在一个多CPU的系统中，如果程序使用了单线程，会出现这么一个现象，CPU的整体使用率不高，但是系统应用却响应缓慢，这可能是由于程序使用单线程的原因，单线程只使用一个CPU，导致这个CPU占用率为100%
I 选项极速膨胀，在达到一定长度后，甚至会造成无法编译的情况。...想解决上述的问题，好一点的情况下，可能会浪费 1 个小时，而不好的情况，就是让有风险的代码上线了，你说工程师会不会因此而感到头疼？ Header Map 是个啥？...至于原因，我们就从下面的例子开始说起，假设我们有一个基于 CocoaPods 构建的全源码工程项目，它的整体结构如下： 首先，Host 和 Pod 是我们的两个 Project，Pods 下的 Target...正是由于这种机制，会导致一些有意思的问题发生。...但幸运的是，在后续的探索的过程中，我们发现了为什么 Xcode 的 Header Map 没有生效，以及为什么它与 CocoaPods 出现了不兼容的情况，虽然它的原理并不复杂，核心点就是将文件查找和读取等
近年来，随着一些强大、通用的深度学习框架相继出现，把卷积层添加进深度学习模型也成了可能。这个过程很简单，只需一行代码就能实现。但是，你真的理解“卷积”是什么吗？...同样的，我们也无法解释为什么卷积可以进行缩放，以及它在图像数据上的处理效果为什么会那么好。 假设我们有一个4×4的输入，目标是把它转换成2×2的输出。...但在图像中，像素总是以一致的顺序出现，并且会始终对周围像素产生影响：如果所有附近的像素都是红色，那么我们的目标像素就很可能也是红色的。...虽然这个卷积核一次只能扫描3×3的区域，提取其中的特征，但当它扫描完整幅图像后，它就有能力在图像中的任何位置检测全局范围内的某个特征。 那么深度学习和这种传统方法的区别是什么？...感受野 无论是什么CNN架构，它们的基本设计就是不断压缩图像的高和宽，同时增加通道数量，也就是深度。如前所述，这可以通过池化和Stride来实现。
表锁就是把整张表锁起来，特点是加锁快，开销小，不会出现死锁，锁粒度大，发生锁冲突的概率高，并发相对较低。 ...行锁就是以行为单位把数据锁起来，特点是加锁慢，开销大，会出现死锁，锁粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度也相对表锁较高。...这也就是为什么MyISAM表不适合大量更新操作应用的原因，因为大量更新操作可能导致查询操作很难获得读锁，从而长久阻塞，致使程序响应超时。...情况1：事务需要更新大部分或者全部数据，表又比较大，如果使用默认的行锁，不仅这个事务执行效率低，而且可能造成其他事务长时间锁等待和锁冲突，这种情况下可以考虑使用表锁来提高事务的执行速度。 ...情况2：事务涉及多个表，比较复杂，很可能引起死锁，造成大量事务回滚，这种情况也可以考虑一次性锁定事务涉及的表，从而避免死锁，减少数据库因事务回滚带来的开销。
量子位金磊：接下来想问问徐总，咱们通义千问正式开放也有半年多的时间了，现在用户使用的情况是怎么样的？ 阿里云徐栋：我跟高总的角度可能会不太一样，因为我们是云厂商，再加上模型服务面向全行业。...比如一个To C产品背后不是一个模型，它可能是多个模型，甚至多个模型上面分装出的多个Agent，之间会相互通信。 我在线下跟高总聊multi-agent这个架构，这个架构其实未来可以看到这样的情况。...量子位金磊：那么高总，请问咱们产品面向B端进行商业变现，是按需付费还是其他的模式？以及对未来新出现的变现模式有什么样的想法？...所以说为什么会这样，它的一些理论到现在也没有完完全全地透彻出来。整个模型从训练到推理各个环节，现在也还是有存在很多需要去探索的地方。...至于会不会出现洗牌，我个人的观点是看现在整个AI技术发展的曲线，依然是非常陡峭的，还没有看到任何放缓或者说见顶的态势。在这种情况下，其实很难判断会不会见顶。
如果我们的系统声称是严格可序列化的，那么它必须显示为一个全局位置，所有操作对所有进程来说都完全按照它们的全局顺序显示。这样的系统可能需要全球挂钟时间(这是很难获得的)。 ? 系统保证了什么?...在这种情况下，我们有一个相当简单的保证:只有因果操作按顺序出现。它们按客户的顺序出现。然而，其他操作可以被不同的客户机以任意顺序看到。...[几分钟后]呼，猫薄荷植物阻止了她的坠落。 (朋友的回复)我喜欢这种情况发生在猫身上! 因果关系违反可能导致其他人的屏幕会有: 噢,不!我的猫刚刚从窗户跳出去了。...一个值得注意的例子是从系统中读取一些值，然后可能由于网络问题和分区的原因，读取的值可能是陈旧的。单调读取系统避免了这种情况。...结论 最后一个可以回答的问题是“在我们的指导图中的那些彩色区域是什么?”简而言之，红色区域系统不可能“完全可用”(因为网络分区和其他原因)，而绿色区域系统可以。
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