什么是配置缓存？ 配置缓存是一个提升 IDE 和命令行构建速度的基础构建块。...为了在您的构建中使用它，需要保证所有工程所应用的所有插件都是兼容的，这是为了安全地 (反) 序列化任务图。您可能需要更新某些 Gradle 插件。...它是如何工作的？ 想要深入了解配置缓存，我们要从了解构建的配置阶段开始。就算您开启了配置缓存，第一次构建仍会经历这一过程。...为了保证正确性，Gradle 会持续跟踪会影响已缓存的任务图的所有输入，包括构建文件、请求执行的任务以及配置过程中对于 Gradle 和系统属性的的访问。...确保不要序列化派生属性，并让这些属性成为临时的或使用函数作为替代。举例来说，在缓存运行时，您将会为 allLines 属性获取到一个旧的值，因此这一操作是必须的。
", 71) println(trump.firstName) 输出的就是： Donald 那么问题来了，一般来说数据类都是免不了要序列化和反序列化的，所以有可能普爷是从硬盘上来的： val trump...其次，有些情况下，需要初始化的成员可能需要得到一个正确的主构造器的参数，如果我们将代码稍作修改： data class Person(val name: String, val age: Int){...lastName 和 firstName 无论如何也不能正确地被初始化。...因此对于需要序列化数据类的情景，大家在编写代码时还是需要多加注意，不要在数据类当中写有特定初始化逻辑的属性，反序列化的场景中，这样的属性无法保证被正确地初始化。...显然，数据类就作为数据结构使用就行了，尽量不要越过这条红线做一些其他的事情，以免产生一些奇怪的问题。 ----
* @JsonName 注解让你说明代表这个属性的(JSON)键值对之中的键应该是一个给定的字符串，而不是属性的名称。...10.8 顶层反序列化函数 // 代码清单10.9 反序列化一个对象 /**--------10.2.5 反序列化的最后一步：callBy()和使用反射创建对象----.../ 代码清单10.12 缓存的反射数据的存储 // 代码清单10.13 构造方法的参数及注解数据的缓存 // 代码清单10.14 验证需要的参数被提供了 总结 Kotlin...如果单个 Kotlin 声明产生了多个字节码元素，像＠get Rule 这样指定一个注解的使用点目标，允许你选择注解如何应用。...注解类的声明是这样的，它是一个拥有主构造方法且没有类主体的类，其构造方法中所有参数都被标记成 val 属性。 元注解可以用来指定（使用点）目标、保留期模式和其他注解的特性。
话说，我们有一个数据类： data class Person(val name: String, val age: Int) 现在呢，我又有这样的一个 Json 字符串： {"name":"benny"...不过不巧，本地之前缓存了一份刚才的 Json，程序重新运行之后试图从这个 Json 解析出一个 Person，程序跑着倒也没什么，只是输出有点儿奇怪： Person(name=benny, age=18...val (name, age) = person //正确 val (name, age, company) = person //错误，没有 component3 所以这条路不通。 4....熟悉 Kotlin 数据类的坑的朋友们都知道，NoArg 和 AllOpen 无论如何都是少不了的。...不过今天说的这个问题只是简单的应用这俩插件可不行。 我们知道有了 NoArg 插件，编译器会帮我们生成一个无参构造方法，这时候 Gson 就可以通过这个构造来实例化 Person。
当我想在序列化对象时知道对象被序列化后的大小, 以提前来选择该对象应该被序列化的正确位置(如数据库引擎的FSM算法), 那么Bssom.Net能够满足你 当我拥有一个大的二进制数据, 但是我只想无合约的读取其中一个字段...而如何找到格式化器, 这则是解析器所需要做的. 4.解析器 解析是将.Net类型对象获取到对应的格式化器的一个过程.Bssom.Net通过IFormatterResolver来实现对对象的解析....,如果你只想读取对象中的某一个值,而不用完整的反序列化它,那么这个方法非常有用 //通过内嵌的简单字段访问语言,获取Dict中的一个Key对应的值 var val = new Dictionary<string...,获取数组中的一个属性的值 var val = new object[] { (int)1,(double)2.2 } var buf = BssomSerializer.Serialize(val);...upVal = BssomSerializer.Deserialize(buf); upVal.Is("abc"); //修改IDict对象中的某个键 var val = new Dictionary
android虚拟机：反射的方式 gson：反射+反射缓存、支持部分stream、内存性能较差（gc问题） ASM ASM是一个 Java 字节码操控框架。它能被用来动态生成类或者增强既有类的功能。...反射缓存能够提高1个数量级的性能。...例如，ExtendableBean实体具有name属性和一组键/值对形式的可扩展属性： image.png 当我们序列化这个实体的一个实例时，我们将Map中的所有键值作为标准的、普通的属性： image.png...@JsonAlias 所述 @JsonAlias定义反序列化过程为属性的一个或多个的替代名称。...让我们通过一个简单的例子来看看这个注解是如何工作的： image.png 这里我们有一个 POJO，我们想将带有fName、f_name和firstName 等值的JSON 反序列化到 POJO的firstName
它是对磁盘进行I/O操作，会引起性能问题，导致ANR，且多线程场景下效率低下、存储延迟，存储较大数据如json或html会频繁引起GC，导致界面卡顿，曾经在项目开发中使用SharedPreferences碰到数据缓存延迟的情况...不使用预定义的架构，因此您必须使用相应的键类型函数为需要存储在 DataStore 实例中的每个值定义一个键。...例如，如需为 int 值定义一个键，请使用 intPreferencesKey()。。然后，使用 DataStore.data 属性读取内容。..."; //可以生成单独的.java每个生成的类的文件 option java_multiple_files = true; message Settings { int32 count = 1;...创建 定义一个实现 Serializer 的类，其中 T 是 proto 文件中定义的类型。此序列化器类会告知 DataStore 如何读取和写入您的数据类型。
：一个Action算子就会生成一个Job； Stage：Stage等于宽依赖的个数加1； Task：一个Stage阶段中，最后一个RDD的分区个数就是Task的个数。..."local[*]") // 1、Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application val sc: SparkContext = new SparkContext...一共2个stage val resultRdd: RDD[(String, Int)] = rdd02.reduceByKey(_ + _) // 2、Job：一个Action算子就会生成一个...3、RDD 持久化 3.1 Cache缓存 RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。...在存储级别的末尾加上“_2”表示持久化的数据存为两份。 SER：表示序列化。 缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。
这可能会导致带有从ysoserial .NET生成的有效负载的 RCE 。 接下来必须面对几个问题： 如何使用适当控制的inputBlob字节数组到达接收器？ 我必须重构这种丑陋的二进制格式吗？...我以为我做到了，但没有正确。这一刻，一种愤怒的情绪涌上心头，因为这不是我第一次“重新发现”旧的发现。但是，当我说：一个人在（重新）发现的每个阶段都会学习大量新事物时，请听我说，这也是最终重要的。...该程序集System.Windows.Forms.TableLayoutSettings（在 GAC 中可用，因此这是“通用的”而不是特定于 Exchange 的）实现了一个序列化构造函数以及一个自定义...TypeConverter 在反SerializationInfo序列化期间，源自序列化对象的参数包含一个名为SerializedString....这是一个很好的练习。 事实证明，我以前的怀疑是正确的：.NET 框架< 4.5.2 的XXE很棘手，几乎不可能，有时可能通过“不幸”XmlResolver实现等。
Redis核心知识点 Redis核心知识点大全 五种数据类型 redis整合SpringBoot 序列化问题 渐进式扫描 慢查询 缓存相关问题 数据库和缓存谁先更新 缓存穿透 缓存雪崩 缓存击穿 实际应用...我们需要关心慢查询两件事: 1.相关阈值如何设置?...RDB文件是一个经过压缩的二进制文件,生成RDB文件的过程就是遍历redis数据库中所有key,然后根据key代表的不同数据类型,将其序列化为不同格式的二进制数据,最终用新生成的RDB文件替换旧的RDB...AOF重写机制是通过遍历数据库当前所有键,然后用一条命令去记录键值对代替之前记录这个键值对的多条命令: 因为aof_rewrite函数生成的新的AOF文件只包含还原当前数据库状态所必须的命令,所以新的...来生成当前键的毫秒级过期时间戳 过期键由redisDb中的expires过期字典进行保存 ---- 删除策略 redis采用定期删除和惰性删除两种策略结合完成过期键的清理。
序列化： DatumWrite接口用来把java对象转换成内存中的序列化格式，SpecificDatumWriter用来生成类并且指定生成的类型。...序列化： 序列化跟生成的User类似，只不过schema是自己构造的，不是User中拿的。...： 反序列化跟生成的User类似，只不过schema是自己构造的，不是User中拿的。...所以如果json值的null的话，在avro提供的json中直接写null，否则使用只有一个键值对的对象，键是类型，值的具体的值。...这一点很奇怪，但是使用Avro生成的Model进行insert的话，sprak读取就没有任何问题。 很困惑。
OF解码器.选择正确的对象反序列化工厂 (基于消息类型) 并且反序列化消息生成DTO (数据传输对象).....此map也被用于发送消息和正确连接适配器查找,委托消息从一个通道到多个会话....OF数据报文解码器.选择正确的反序列化工厂 (基于消息类型)并且反序列化消息进入生成DTOs.OF解码器接收VersionMessageUdpWrapper对象将其传递到DeserializationFactory...运行mvn clean编译生成源代码.生成后，我们需要实现我们的（反）序列化. 反序列化: 序列化: 序列化和反序列化注册: 我们已经准备好测试我们的实现....实例，（反）序列化器被检查.如果它是这个接口的实例,注册表被注入进（反）序列化实现.
可以以非序列化或序列化的形式缓存 RDD，两种情况有所不同，我们先来看看非序列化形式的。...该函数缓存一个 partition（一个 partition 对应一个 block） 数据至 storage 内存。...2: 缓存序列化 RDD（支持 ON_HEAP 和 OFF_HEAP） 有了上面分析缓存非序列化 RDD 至内存的经验，再来看下面的缓存序列化 RDD 至内存的图会发现有一些相似，也有一些不同。...与 “缓存非序列化 RDD” 相同，如果缓存序列化 block 至内存失败了，根据 StorageLevel 还有机会缓存到磁盘上。...而本文则分析了在最重要的缓存非序列化/序列化 RDD 至内存的场景下，storage 内存真正是如何分配使用的，即以什么样的 MemoryMode、什么样的分配逻辑及方式，还介绍了 block 在 memory
本文每一小节都是关于调优技术的，并给出了如何实现调优的必要步骤。...以下在 spark- shell 中执行的代码，会计算文件的总行数，输出文件内容 ： val filename = "..." val rdd1 = sc.textFile(filename).cache...即使通过转换缓存的 RDD，生成新的 RDD，缓存的数据仍然可用。下面的代码会找出所有的注释行（以 # 开始的行数据）。...val rdd2 =rdd1.filter(_.startsWith("#")) rdd2.collect 因为 rdd2 源于已缓存的 rdd1，rdd1 已经把它的运算结果缓存在内存中了， 所以 rdd2...定义 ：当 RDD 由逐级继承的祖先 RDD 链形成时，我们说从 RDD 到 根 RDD 的路径是其谱系。 下面清单所示的示例是一个简单的算法，可生成一个新顶点集并更新图。
[unoptimized-compilation] 未优化编译器通过两个步骤来生成机器码： 对函数主体的序列化AST进行遍历，以生成函数主体的控制流程图CFG。...inline caching的核心是在调用的时候缓存对应方法解析的结果，VM使用的inline caching机制包括： 一个调用的特殊缓存，将接收的类映射到方法，如果接收者具有匹配的类型则调用方法，缓存还会有一些辅助信息...一个共享的stub，实现方法调用的快速路径，stub在给定的缓存中查找是否有和接收者匹配的类型，如果找到了增加相应的频次计数器，并且尾部调用缓存的方法；否则，stub调用系统的查找解析逻辑，如果解析成功就更新缓存...AppJIT snapshots其实是VM使用一些模拟的数据来训练程序，然后将生成的代码和VM内部的数据结构序列化而生成的，然后分发这个snapshot而不是源码或者Kernel binary。...所有这些分析都是保守的，因为必须要保证正确性，有可能会牺牲一点性能，这跟JIT不太一样，JIT生成的代码还可以通过反优化来回到未优化的代码上运行。
ijst Github repo: github.com/h46incon/ijst ijst (iJsonStruct) 一个是 C++ Json 序列化/反序列化库： 只需定义一次结构体，无须重复添加元信息..."map_val": {"k1": 1, "k2": 2} })"; //*** 定义一个 ijst 结构体： IJST_DEFINE_STRUCT( // 结构体名字 JsonStruct..., (IJST_TMAP(T_uint64), mapVal, "map_val", 0) ); //*** 默认情况下会生成这样的类： /* class JsonStruct { public:...Some private methods }; */ 字段访问及(反)序列化 //*** 定义一个 JsonStruct 对象 JsonStruct jStruct; //*** 反序列化 int ret...注：不同环境测得的性能会有差异，一般而言，ijst 的序列化性能和 RapidJSON 相似，反序列化性能为其 1/4 ~ 1/2。
如何缓存: cache persist 缓存的好处: 如果一个RDD有设置cache\persist，此时rdd所属第一个Job执行完成之后,数据会持久化到本地的磁盘/内存中。...后续RDD所属的其他job在执行的时候会直接将缓存数据拿过来使用而不用重新计算 RDD Cache缓存 RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在...但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 如何使用？...image.png RDD Persist缓存 如何使用？...这么奇怪？那么把rdd4和rdd5删了呢？
2：SparkStreaming的内部结构：本质是一个个的RDD（RDD其实是离散流，不连续） （*）问题：Spark Streaming是如何处理连续的数据 Spark...数据序列化 可以通过改变序列化格式来减少数据序列化的开销。...在流式传输的情况下，有两种类型的数据会被序列化： 输入数据 由流操作生成的持久RDD 在上述两种情况下，使用Kryo序列化格式可以减少CPU和内存开销。...所以，为了在生产环境中维持期望的数据处理速率，就应该设置合适的批间隔时间(即批数据的容量)。 找出正确的批容量的一个好的办法是用一个保守的批间隔时间（5-10,秒）和低数据速率来测试你的应用程序。...即使保存数据为序列化形态会增加序列化/反序列化的开销，但是可以明显的减少垃圾回收的暂停。
，特点：内部自动连表操作，会将括号内外键字段所关联的表与当前表自动拼接成一张表，然后将表中的数据一个一个查询出来封装成一个一个的对象。...，特点：按步骤查询多张表，然后将查询结果封装到对象中，给用户的感觉好像还是连表操作，括号内支持传多个外键字段，每放一个外键字段就会多走一条SQL语句，多查一张表。...type:'post', // 提交方式 默认是get请求 data:{'i1':$('#d1').val(),'i2':$('#d2').val()}, // 提交的数据...但是问题来了前端如何向后端发生json格式的数据呢？...序列化 序列化的目的就是将数据整合成一个大的字典的形式方便数据交互。
第二部分：Flink 进阶篇，包含了 Flink 中的数据传输、容错机制、序列化、数据热点、反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点。...七、说说 Flink的内存管理是如何做的? Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...它揭示了该类型的一些基本属性，并且可以生成序列化器。...针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。...作业参数调优包括：并行度的设置，State的设置，checkpoint的设置。 十二、Flink是如何处理反压的？
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