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delete奇怪行为

new F(); // 此时f身上有value属性,但值是什么还不知道 // 第一次访问该属性才去计算初始值(通过doStuff) f.valuevar tmpF = new F() // 如果不访问...,但getter对使用方更友好,外部完全不知道值是提前算好还是现算 delete奇怪行为分为2部分: // 1.delete用defineProperty定义属性报错 // Uncaught TypeError...但规则是这样,所以奇怪行为1是合理 占位初始值 猜测如果属性已经存在了,defineProperty()会收敛一些,考虑一下原descriptor感受: var obj = {}; obj.value...,能不能删可能只是configurable一部分) 遵循规则是:通过声明创建变量和函数带有一个不能删天赋,而通过显式或者隐式属性赋值创建变量和函数没有这个天赋 内置一些对象属性也带有不能删天赋...: var y = 2; delete window.y === false 就因为创建方式不同,而创建天赋就给定了 此外,还有一个有意思尝试,既然eval直接拿外层变量对象,而且eval环境声明东西没有不能删天赋

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taskscheduler java_java – taskScheduler池奇怪行为「建议收藏」

我有两个弹簧启动应用程序(1.4.3.RELEASE),它们位于同一台服务器上.应用程序A是一个单一应用程序,其中包含用于处理警报部分代码,而应用程序B是一个仅处理警报新专用应用程序.这里目标是打破小应用程序中...threadPoolTaskScheduler.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true); threadPoolTaskScheduler.setPoolSize(100); return threadPoolTaskScheduler; } } 昨天,我经历了一个奇怪行为...已检测到警报并将其发送到新应用B – >好 >应用程序B收到警报并开始根据taskScheduler处理它 – >好 >第一步已由应用程序B处理 – >好 >第二步已由应用程序A处理 – > NOK,奇怪行为...对我来说,每个taskScheduler都附加到创建它应用程序.我哪里错了?...UPDATE 我有一个发出警报真实盒子.这些警报必须由新应用程序处理.但我还有旧盒子没有迁移到新系统.所以我在两个不同项目中有处理代码.

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MySQL主从复制断开一个奇怪问题

今天下午,线上阿里云RDS本地只读从库宕机了,还好,这个个服务器上数据库实例只是提供了一部分读需求,很快就复原了,但是上面所有的数据库实例都down掉了,启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。...第二步就是查看主从复制关系是否正常,在查看时候,有两台主从复制关系断开了,大概报错情况如下: mysql--root@localhost:mysql.sock:(none) 16:50:31>>show...当时看到上面这些信息,我想着可能是没发通过常规办法来解决这个问题了,所以就索性重新搭建主从复制关系,这个数据库上数据大概有50G左右,万一复制关系断开了,其实修复起来还挺麻烦,但是当时也没有更好办法了...虽然主从复制修复完成了,但是具体原因还有待考证,怀疑是表slave_relay_log_info中数值和真实relay log文件序号不一致导致。有好想法欢迎大家讨论。...处理完成复制关系之后,查看了一下当前业务方连接,看到有连接打进来,这才放心了。

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并发编程6:CopyOnWriteArrayList 复制

读操作(比如 get())也不会阻塞其他操作;写操作则是通过复制一份,对复制版本进行操作,不会影响原来数据。...CopyOnWriteArrayList 源码分析(Android SDK 25) 从名字就可以看出来 CopyOnWriteArrayList 特点是 “CopyOnWrite”(写复制),即在写入新元素不直接操作原容器...,而是先复制一个快照,对这个快照进行操作,在操作结束后再将原容器引用指向新引用。...做了一些优化:如果这个集合也是 CopyOnWriteArrayList,就直接指向该集合数组;否则复制一下。...oldValue; } finally { lock.unlock(); } } 总结 核心思想就两点: 底部实现(这里是数组) volatile 修饰,保证一致性 写复制

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如何控制Go编码JSON数据行为

今天来聊一下我在Go中对数据进行 JSON 编码遇到次数最多三个问题以及解决方法,大家来看看是不是也为这些问题挠掉了不少头发。...我们先从最常见一个问题说,首先在Go 程序中要将数据编码成JSON 格式通常我们会先定义结构体类型,将数据存放到结构体变量中。...在编码,默认使用结构体字段名字作为JSON对象中 key,但是一般JSON 是给 HTTP接口返回数据使用,在接口规范里针对数据我们一般都要求返回 snakecase风格字段名。...JSON编码行为说明: // 忽略字段 Field int `json:"-"` // 自定义key Field int `json:"myName"` // 数据为空忽略字段 Field...所以这个算是一个经验总结出来 Tip吧在写代码大家一定要注意了。 这就是我在开发把数据编码成 JSON格式遇到三个问题和相应解决方法。。

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大文件复制取值问题

小文件复制使用File.Copy()方法非常方便,但在程序中复制大文件系统将处于假死状态(主线程忙于复制大量数据),你也许会说使用多线程就可以解决这个问题了,但是如果文件过大,没有显示复制进度就会让用户处于盲目的等待中.../实例化一个线程,使用Lambda表达式初始化对象             Thread t = new Thread(() =>             {                 //单次复制大小...FileStream to = new FileStream(txtTo.Text, FileMode.Append, FileAccess.Write);                 //如果源文件长度小于单次复制大小...//已复制长度                     long copied = 0;                     //当剩下长度比单次复制块要小时退出循环                     ...,缓冲数据都将写入到文件系统             to.Flush();         }     } } 问题:我试过单次复制大小sectionSize取值与复制速度有很大关系,不知道有那位能告诉我怎样才能计算出每次

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Map复制给新Map,用 “=、clone、还是putAll”?论Map复制和浅复制

使用.clone()方法 测试用例 测试用例源码 使用场景 在我们最初使用map复制开发业务代码,通常会踩到深浅复制(拷贝)这个坑里,比如我,在Map复制 (如:Map<String, String...值不仅有基本数据类型,还有引用数据类型,所以当我修改引用类型属性后,new_Map和old_Map引用变量值都发生变化;(如你value都是基本类型,就不涉及深浅拷贝问题) 尝试过办法 1. “...=”赋值 新建一个Map,然后使用“=”直接赋值,这样只是复制了old_Map引用,和old_Map仍使用同一个内存区域,所以,在修改new_Map时候,old_Map值同样会发生变化。...使用.putAll()方法 创建一个新Map结构,使用putAll()方法把原先Map添加到新Map中,但是发现修改了副本Map之后,原先Map中数据也被修改了;(源码如下) public...使用.clone()方法 HashMap自带了一个clone()方法,但是,它源码中注释说明了也只是一种浅复制(拷贝):(源码如下) @Override public Object clone

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PHP5中复制change on write

php变量在赋值时候是增加引用计数,并不是又创建了一块内存空间 但是当新变量值变更 , 值从新赋予新 , 就会减掉刚才引用计数,并且从新创建内存空间....上面的内容是显而易见,重新赋值自然会重新创建内存空间,但是有一种情况也会发生这样事 , 那就是在使用到引用符&时候 , 也会发生复制. 例如下面的代码: <?...xdebug_debug_zval('a','b'); a: (refcount=2, is_ref=1)='shihan' b: (refcount=2, is_ref=1)='shihan' 下面这个$b=&$a会产生复制..., 当进行函数传参 , 内容占用增大 <?...test2($d){} test2($b); xdebug_debug_zval('a','b'); var_dump(memory_get_usage());//633128 当没有在函数内部更改这个值需求

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加速LakeHouse ACID Upsert新写复制方案

Apache Hudi 支持两种类型 upsert:写复制和读合并。通过写复制,在更新范围内具有记录所有文件都将被重写为新文件,然后创建新快照元数据以包含新文件。...因此写复制速度对于许多用例来说至关重要,缓慢复制不仅会导致作业运行时间更长,还会消耗更多计算资源。在某些用例中我们看到大量 vCore 被使用,相当于花费了数百万美元。...引入行级二级索引 在讨论如何改进 Apache Parquet 中复制之前,我们想先介绍一下 Parquet 行级二级索引,我们用它来定位 Parquet 中数据页,以帮助加速写复制。...图 3:Apache Hudi 中传统写复制与新写复制比较 我们演示了新复制过程,并将其与传统过程进行比较。...图 4:Parquet 文件中新复制 基准测试结果 我们进行了基准测试,以使用TPC-DS数据比较我们快速写复制方法与传统方法(例如 Delta Lake)性能。

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使用部分写复制提升Lakehouse ACID Upserts性能

Apache Hudi支持两种类型upserts操作:写复制和读合并。通过写复制,所有具有更新范围内记录文件都将被重写为新文件,然后创建包含新文件新snapshot元数据。...因此写复制对于很多使用场景至关重要。较慢复制不仅会导致任务运行时间变长,还会消耗更多计算资源。在一些使用场景中可以观察到使用了相当数量vCore,等同于花费了上百万美元。...Apache Parquet中复制 我们在Apache Parquet中引入了一种新复制方式来加速lakehouseupserts。...图3:Apache Hudi传统写复制和新写复制比较 上面展示了新复制和传统复制处理过程。...下图描述了更多细节: 图4:Parquet文件中新写复制 性能测试 我们使用传统TPC-DS 数据方式测试比较了新复制性能。

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研报复制(二):《基于阻力支撑相对强度(RSRS)市场择

本文是对光大证券研究报告《基于阻力支撑相对强度(RSRS)市场择》前四种择时方法复现。 ?...报告认为,常用均线系统和MACD等指标滞后性较高,阻力支撑指标RSRS领先性较好,可以以此为依据构造择策略,具体原理见报告。(在公众号号后台回复"RSRS"获取研报和代码)。...语言:python3.6 数据来源:tushare(免费) 回测区间:两个时间段,第一个与研报一致,2005年3月-2017年3月,通过对比来看复制是否准确,第二个为2005年初到当前,看策略现在表现如何...斜率策略回测 策略逻辑:斜率指标超出阈值S1 = 1买入,斜率指标超出阈值S2 = 0.8卖出。...参考资料 1. 20170501-光大证券-光大证券技术择系列报告之一:基于阻力支撑相对强度(RSRS)市场择

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Word VBA技术:复制带有自动编号文本并在粘贴保留编号数字

标签:Word VBA 在Word文档中,复制文本并在某处粘贴是经常要进行操作。...然而,如果文档中包含有自动编号文本内容,例如以自动编号数字开头文本,如果要复制内容不包括第一个编号项,那么这种复制粘贴操作可能会导致问题。在这种情况下,原始文档中数字和粘贴文本将不匹配。...下面的代码会解决这样问题。它将创建文本副本,其中自动编号数字已被转换为普通文本,以便在粘贴保留数字。...." & vbCr & _ "本程序将自动编号数字修改为正常文本,以便在其他位置粘贴保持正确数字编号." & vbCr & vbCr & _ "运行程序前,必须选择想要在其他位置插入文本...End:=Selection.Range.End) rngRange.ListFormat.ConvertNumbersToText wdNumberParagraph '当转换数字复制所选文本

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Redis复制和心跳检测过程,主节点故障从节点处理方法

主服务器接收到写操作将被复制到所有连接从服务器上,从而使得所有从服务器上数据与主服务器保持一致。当一个从服务器与主服务器建立复制连接,它会发送一个SYNC命令给主服务器。...如果从服务器在一定时间内未收到主服务器响应或者连接异常断开,从服务器会标记主服务器为下线。当从服务器重新连接到主服务器,会重新进行复制同步。...在Redis复制中,当主节点在发送命令期间出现故障,从节点将会采取以下几个步骤来处理:从节点会发现与主节点连接已经断开。从节点会尝试重新连接主节点。...如果主节点不是正常主节点,而是一个新主节点,从节点会被提示需要进行全量复制。从节点会执行全量复制操作,即请求主节点将所有的数据发送给它。...总结当主节点在发送命令期间出现故障,从节点会尝试重新连接主节点,如果连接成功,则继续复制,如果连接失败,则进行全量复制操作,保持数据一致性。

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Redis复制从节点缓慢回写数据问题和解决方案

复制延迟:由于从节点缓慢回写数据,导致从节点复制进程滞后于主节点,从而造成复制延迟。解决方案:提高从节点性能:增加从节点硬件配置,如CPU、内存等,以提高其回写数据速度。...使用流水过滤器:通过配置Redisrepl-backlog-size参数,将复制数据部分存储在主节点上固定长度缓冲区中,从而在从节点回写数据,可以根据此缓冲区来获取未回写数据,从而加快回写速度...重新同步:如果从节点复制进程滞后过大,那么可以考虑重新同步从节点。可以通过断开从节点与主节点连接,删除从节点上数据,然后重新启动复制流程,从而重新同步数据。...在Redis复制过程中,缓慢回写数据可能会引发数据不一致和复制延迟等问题,需要根据具体情况采取相应解决方案来保证数据一致性和正常复制。...当从节点与主节点断开连接后重新连接上,会将断开期间丢失写命令重新发送给从节点,以便保持数据一致性。

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