传统的socket IO中，需要为每个连接创建一个线程，当并发的连接数量非常巨大时，线程所占用的栈内存和CPU线程切换的开销将非常巨大。...使用NIO，不再需要为每个线程创建单独的线程，可以用一个含有限数量线程的线程池，甚至一个线程来为任意数量的连接服务。...由于线程数量小于连接数量，所以每个线程进行IO操作时就不能阻塞，如果阻塞的话，有些连接就得不到处理，NIO提供了这种非阻塞的能力。 小量的线程如何同时为大量连接服务呢，答案就是就绪选择。...这就好比到餐厅吃饭，每来一桌客人，都有一个服务员专门为你服务，从你到餐厅到结帐走人，这样方式的好处是服务质量好，一对一的服务，VIP啊，可是缺点也很明显，成本高，如果餐厅生意好，同时来100桌客人，就需要...NIO中没有数据可读时，read()会立即返回0，线程不会阻塞。
研究机构Gartner表示，受人工智能影响的工作数量将因产业而异；2019年时，医疗照护、公部门与教育界的就业机会将持续成长；制造业则会遭受最大冲击。...人工智能最大的好处——人工智能的增强功能（AI augmentation），会结合人脑与人工智能，使之相辅相成。...1/5劳动将仰赖人工智能 Gartner预测到了2022年，以非例行性工作为主的工作者当中，每5人就有1人将仰赖人工智能完成任务。...许多零售商已开始扩大相关技术的使用范围，以改善店内结帐流程。 研究也发现，许多消费者仍偏好在实体店面与具备丰富知识的销售人员互动。...特别是在居家修缮、药妆等特定领域，见多识广的销售人员对顾客满意度有很大的影响力。虽然零售商将会减少结帐与其他营运相关活动的人力，但他们会发现传统的销售顾问很难被取代。
while循坏: for循环: while和for循环的对比: 区别:for 和 while 在实现循环的过程中都有初始化、判断、调整这三个部分，但是 for 循环的三个部 分⾮常集中，便于代码的维护...即使 n 的初始值为 0，循环体内的代码仍然会执行一次，然后才会检查循环条件。因此，即使 n 的初始值为 0，cnt 的值也会至少增加一次，最终输出 1。...for(i=1; i<=10; i++) { if(i == 5) break; printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: continue:跳过本次循....环中 continue 后的代码，直接去到循环的调整部分。...，来到了i++的调整部分 printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: 对比for循环和while循环中continue对代码的运行影响: 分析代码可以知道它们修改条件的位置不同
循环展开 简单的循环可以展开以获取更好的性能，但需要付出代码体积增加的代价。循环展开后，循环计数应该越来越小从而执行更少的代码分支。...如果循环迭代次数只有几次，那么可以完全展开循环，以便消除循坏带来的负担。...使用位运算替代四则运算 在许多古老的微处理器上， 位运算比加减运算略快， 通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中， 位运算的运算速度通常与加法运算相同，但仍然快于乘法运算。...并且，从书写的角度看，第一种形式的下标表达式需要书写两次，而第二种形式只需书写一次。 尽量使循环体内的工作量达到最小化 循环中，随着循环次数的增加，会加大对系统资源的消耗。...示例代码： for (i = 0; i < n; i++) { tmp += i; sum = tmp; } 这是个求和操作，但是这里每循环一次，就要进行一次sum = tmp;操作，这样的写法很浪费资源
在每次循环中，变量 item 会依次被赋值为列表中的每一项，并执行循环体内的代码。...在每次循环中，变量 item 会被赋值为输出中的每一行，并执行循环体内的代码。...在每次循环中，循环变量会被赋值为当前的数字，并执行循环体内的代码。...以下是while循的一般用法： while condition do # 执行循环体代码 done ``其中： - `condition` 是一个条件表达式用于控制循环是否继执行。...while循环会检查 counter 是否小于等于5，如果是，则执行循环体内的代码块，并将 counter 值加1。这样，循环会重复执行5次，输出计数器的值。
移动平均价的计算： 期初结存金额+本期入库金额-本期索赔金额 期初结存数量+本期入库数量-本期索赔数量 差异科目介绍 物料的标准成本价与当期的移动平均价之间存在的差异，由于物料估价类的不同，将直接记入到产品销售成本调整的损益科目中...层面的价值不等，这部分差异月底会进行追差。...因此，内部交易价的高低将直接影响事业部的内销收入 4、寄销转自有差异—供应商寄售商品转为自有资产时，供应商提供的发票价格与物料当期的标准成本单价之间产生的差异。...6、价格变更差异—同一物料在不同的会计期间中，两标准成本单价之间产生的差异（月末结帐产生） 7、物料帐重估差异—进行销存比分配（月末结帐产生） 物料日常业务（采购、转储、生产订单结算）产生的差异均一次性计入损益...，在月末结帐时由“重估差异”科目按销存比进行分配，而不是直接对上述相应差异科目进行抵减，因此，进行差异分析和毛利分析均应结合重估差异一并考虑。
根据 hashcode 再取模的方式，由于数量从3台到4台，经路由算法路由后，k4 会尝试从3.169的机器去查找，但对应的数据却存储在3.166上，以上面6个key的命中来看，只有50%的命中率，扩容后带来缓存穿透...1.2 一致性哈希算法 一致性哈希算法 一致性哈希算法的设计理念如下图所示： 首先将哈希值映射到 0 ~ 2的32次方的一个圆中，然后将实际的物理节点的IP地址或取其hash值，放入到hash环中。...扩容后的示例图： 从中可以看到受影响的范围能控制在两个节点的hashcode之间的部分数据，比起先哈希再取模，其未命中率将会得到极大的影响。...，引入了虚拟节点的，可以设置一个哈希环中存在多少个虚拟节点，然后将虚拟节点映射到实体节点，从而解决数据分布吧均衡的问题。...，比轮循、加权轮循、随机、加权随机算法等负载均衡算法相比，实现复杂，性能低下，运维管理复杂。
贾言 代码评审歪诗 窗外风雪再大 也有我陪伴着你 全文字数：2000字 阅读时间：5分钟 贾言 代码评审歪诗 验幻空越重 命循频异长 依轮线日简 接偶正分壮 架构师说, 用20个字描述代码评审的内容...循-勋 不要在循环中调用服务，不要在循环中做数据库等跨网络操作； 频-品 写每一个方法时都要知道这个方法的调用频率，一天多少，一分多少，一秒多少，峰值可能达到多少，调用频率高的一定要考虑性能指标，考虑是否会打垮数据库...，是否会击穿缓存； 异-宜 异常处理是程序员最基本的素质，不要处处捕获异常，对于捕获了只写日志，没有任何处理的catch要问一问自己，这样吃掉异常，是否合理； 下面是一个反例， 在导出文件的controller...长-昌 如果一行代码过长，要分解开来；如果一个方法过长，要重构方法；如果一个类过长要考虑拆分类； 依-依 如果调用了外部依赖，一定要搞清楚这个外部依赖可以提供的性能指标，最好约定SLA； 轮-伦 不要重复造轮子...做法2的好处是将不同类型的逻辑解耦，各自发展，不会相互影响，如果添加类型也不必影响现有类型逻辑。
例如，在前面 的magicians.py中使用的简单循环中，Python将首先读取其中的第一行代码： for magician in magicians： 这行代码让Python获取列表magicians...使用单数和复数式名称， 可帮助你判断代码段处理的是单个列表元素还是整个列表。 4.1.2 在 for 循环中执行更多的操作 在for循环中，可对每个元素执行任何操作。...因此，可对列表中的每 个值执行任意次数的操作。...例如，你可能使用for循 环来初始化游戏——遍历角色列表，将每个角色都显示到屏幕上；再在循环后面添加一个不缩进 的代码块，在屏幕上绘制所有角色后显示一个Play Now按钮。...Python没有找到期望缩进的代码块时，会让你知道哪 行代码有问题。
数据读写 执行节点查找操作时， 先根据key计算hash值， 然后顺时针找到第一个大于 等于该哈希值的token节点， 如图10-3所示 image.png 这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中...相邻的节点， 对其他节点无影响。...但一致性哈希分区存在几个问题： ·加减节点会造成哈希环中部分数据无法命中， 需要手动处理或者忽略 这部分数据， 因此一致性哈希常用于缓存场景。...当使用少量节点时， 节点变化将大范围影响哈希环中数据映射， 因此 这种方式不适合少量数据节点的分布式方案。 ·普通的一致性哈希分区在增减节点时需要增加一倍或减去一半节点才 能保证数据和负载的均衡。
基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...这意味着在服务器B接收到第一个请求之前前，服务器A会连续的接受到2个请求，以此类推。...这种潜在的问题可以通过“最少连接数”算法来避免：传入的请求是根据每台服务器当前所打开的连接数来分配的。即活跃连接数最少的服务器会自动接收下一个传入的请求。...这是因为，如果所有的服务器是相同的，那么第一个服务器优先，直到第一台服务器有连续的活跃流量，否则总是会优先选择第一台服务器。...所有服务器在虚拟服务上的响应时间的总和加在一起，通过这个值来计算单个服务物理服务器的权重;这个权重值大约每15秒计算一次。
Redis的一致性哈希算法 一.节点取余 根据redis的键或者ID,再根据节点数量进行取余。...数据读写 执行节点查找操作时， 先根据key计算hash值， 然后顺时针找到第一个大于 等于该哈希值的token节点， 如图10-3所示 这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中...但一致性哈希分区存在几个问题： ·加减节点会造成哈希环中部分数据无法命中， 需要手动处理或者忽略 这部分数据， 因此一致性哈希常用于缓存场景。...当使用少量节点时， 节点变化将大范围影响哈希环中数据映射， 因此 这种方式不适合少量数据节点的分布式方案。 ·普通的一致性哈希分区在增减节点时需要增加一倍或减去一半节点才 能保证数据和负载的均衡。...槽是集群内数据 管理和迁移的基本单位。 采用大范围槽的主要目的是为了方便数据拆分和集 群扩展。 每个节点会负责一定数量的槽， 如图10-4所示。
如果是同步，线程会等待接受函数的返回值（或者轮循函数结果，直到查出它的返回状态和返回值）。如果是异步，线程不需要做任何处理，在函数执行完毕后会推送通知或者调用回调函数。...在web项目中，这是很可怕的。所以我们需要引入非阻塞。非阻塞就是为了让一个响应的操作，不影响另一个响应。否则，当A用户在访问某个耗时巨大的网页时，B用户只能对着白板发呆。...它能让响应神奇的变成： 打印 yzh start 打印 zhh start # 等待1s左右 打印 yzh is over 打印 zhh is over 这个异步sleep函数，似乎在单进程下，让每个函数互相不影响...线程会更新状态，当状态更新后，在下次轮循会触发生成器继续执行后面的动作。...上面的代码中，在一个while循环中轮循timer的状态。由于timer存在于wait中。所以需要把timer“提取”出来。
对比了一下测试环境和生产环境相关表结构都是一样的，之后我们把目光放在了数量的问题上面，但是几张关联表的数据量也不大，不到1w的数据量为何会这么慢呢。...1.嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithm) 一个简单的嵌套循环连接（NLJ）算法从循环中的第一个表中逐行读取一行，将每行传递给处理连接中下一个表的嵌套循环。...这个过程会重复多次，因为还有剩余的表被连接。...如果其中出现了一张数据量很大的表，对整个过程的效率也影响很大。...举个简单的例子：外层循环结果集有1000行数据，使用NLJ算法需要扫描内层表1000次，但如果使用BNL算法，则先取出外层表结果集的100行存放到join buffer, 然后用内层表的每一行数据去和这
这种方案存在一个问题：当节点数量变化时，如扩容或收缩节点，数据节点映射关系需要重新计算，会导致数据的重新迁移。...数据读写执行节点查找操作时，先根据 key 计算 hash 值，然后顺时针找到第一个大于等于该哈希值的 token 节点 这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中相邻的 节点，对其他节点无影响...但一致性哈希分区存在几个问题： ·加减节点会造成哈希环中部分数据无法命中，需要手动处理或者忽略这部分数据，因此一致性哈希常用于缓存场景。...·当使用少量节点时，节点变化将大范围影响哈希环中数据映射，因此这种方式不适合少量数据节点的分布式方案 ·普通的一致性哈希分区在增减节点时需要增加一倍或减去一半节点才能保证数据和负载的均衡。...槽是集群内数据管理和迁移的基本单位。采用大范围槽的主要目的是为了方便数据拆分和集群扩展。每个 节点会负责一定数量的槽，如图所示。 当前集群有 5 个节点，每个节点平均大约负责 3276 个槽。
基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...这意味着在服务器 B 接收到第一个请求之前，服务器 A 会连续的接收到 2 个请求，以此类推。...这种潜在的问题可以通过 “最少连接数” 算法来避免：传入的请求是根据每台服务器当前所打开的连接数来分配的。即活跃连接数最少的服务器会自动接收下一个传入的请求。...这是因为，如果所有的服务器是相同的，那么 第一个服务器优先，直到第一台服务器有连续的活跃流量，否则总是会优先选择第一台服务器。...所有服务器在虚拟服务上的响应时间的总和加在一起，通过这个值来计算单个服务物理服务器的权重；这个权重值大约每 15 秒计算一次。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.节点取余分区 使用特定的数据，例如Redis的键或者用户ID，在根据节点数量N使用公式:hash(key) % N计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。...这种方式相比节点取余最大的好处是加入和删除节点只影响哈希环中相邻的节点，而对其它节点无任何影响。但这种分区也有它的弊端。...下面我们看一下这种分区的弊端: 加减节点会造成哈希环中部分数据无法命中，需要手动处理或者忽略这部分数据，因此一致性哈希常常用于缓存场景。...当使用少量节点时，节点变化将大范围影响哈希环中的数据映射，因此这种方式不适合少量数据节点的分布式方案。 普通的一致性哈希分区在增减节点时需要增加一倍或减去一半节点才能保证数据和负载均衡。 ?...每个节点都会负责一定数量的槽。因为Redis Cluser采用的就是虚拟槽，所以下面重点介绍一下Redis的数据分区。
前面优化后，进行测试，证明这里也不影响处理速度。 }); `` 其中 wobTrackingList也是提前查询出来的。看似都在内存中计算，应该会很快的。但是忽略了两点。...1、Where 运算实际上是查询运算，虽然别人给我们封装好了，单次调用速度很快，但是也比赋值加减运算要慢。2、wobTrackingList中的数据量很可能比外层遍历的数据还要大。...wobTrackingList数量越大，Where耗时越多。加之外圈遍历次数多了，累计耗时就上去了。 优化方案 将wobTrackingList 转化成字典。...循环中只做取值赋值操作。...尽量减少循环中的复杂逻辑，只做简单的取值赋值，判断和计算。 循环中处理数据，特别是耗时严重的操作（如查询数据库），要考虑好循环可能出现的次数。 循环中内存取值，用字典要比list效率高。
for循坏由4部分组成。...4.更新(update):循环里的负责更新每一轮循环的循环变量。...注意的问题：我们必须确保循环里面有影响测试条件的程序代码，否则就有陷入无限循环的风险。 第二部分： break和continue的不同点。 当循环遇到break语句，它会立即结束、完全无视条件语句。...continue会摆脱当前这一轮循环，但不会完全跳出循环，而是强迫跳入下一轮循环。 第三部分： 数组概念： 一维数组，二维数组和多维数组 数组(array):可用于存储多块数据于一体的变量。...外层循环处理数组的每一行，内层循环则处理每行中的每一列。
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