文章以Nginx，Rails，Mysql，Redis作为例子，换成其他web服务器，语言，数据库，缓存服务都是类似的。 以下是3层的示意图，方便后续引用： ?...片段缓存 如果说前面2种缓存能够用到的场景有限，那么片段缓存是适用性最广的。...cache，更新评论数的时候不会更新文章时间，可以将这个counter也加入到key的一部分 场景3：复杂页面结构的生成 数据结构比较复杂的页面，在生成的时候避免不了大量的查询和html渲染，用片段缓存...和caches_action不同，rails自带的片段缓存是不支持条件的，比如说我们想未登陆用户给他用片段缓存，而登陆用户不使用，写起来就很麻烦，我们可以改写一下helper就可以了： def...数据查询缓存 通常来说web应用性能瓶颈都出现在DB IO上，做好数据查询缓存，减少数据库的查询次数，可以极大提高整体响应时间。 数据查询缓存分2种： A.
下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。...词条的添加 当新的文档被添加到ES中时，ES会对其进行分词处理，将文档拆分成独立的词条。...词条的删除 当文档从ES中删除时，ES会从倒排列表中移除与被删除文档相关联的词条条目。如果某个词条只存在于被删除的文档中，那么该词条也会被从词典中移除。...词条的查询 当用户发起搜索请求时，ES会在词典中查找与查询关键词匹配的词条，并获取相应的倒排列表进行进一步的处理。这通常涉及在词典中使用二分查找、哈希查找或树查找等高效算法来快速定位词条。...每个分段是一个独立的、不可变的索引结构，包含了一定时间范围内的数据。随着时间的推移，新的数据会被添加到新的分段中，而旧的分段则会被合并或删除，以保持索引的效率和大小。
，如果不采用异步更新，那么每次更新数据都会对当前组件进行重新渲染，所以为了性能， Vue 会在本轮数据更新后，在异步更新视图。...pruneCacheEntry(cache, key, keys, _vnode) } } }}在该函数内对this.cache对象进行遍历，取出每一项的name值，用其与新的缓存规则进行匹配...，发现旧节点D与新节点D相同，直接复用旧节点D作为diff后的第一个真实节点，同时旧节点endIndex移动到C，新节点的 startIndex 移动到了 C图片第二次循环后，同样是旧节点的末尾和新节点的开头...sameVnode 判断节点是否一样，一样时，直接调用 patchVnode去处理这两个节点旧节点和新节点自身不一样，当两个节点不一样的时候，直接创建新节点，删除旧节点下面主要讲的是patchVnode...当一个路由被匹配时，它的 params 的值将在每个组件中以 this.$route.params 的形式暴露出来。
对于大公司来说，那些变态的访问量和性能指标，将会让前端一点也不“好玩”。...好了，请求方面的优化已经达到变态级别，那问题来了：你都不让浏览器发资源请求了，这缓存咋更新？ 很好，相信有人想到了办法：通过更新页面中引用的资源路径，让浏览器主动放弃缓存，加载新资源。...好像这样： 下次上线，把链接地址改成新的版本，就更新资源了不是。OK，问题解决了么？！当然没有！...我们会很自然的联想到利用 数据摘要要算法 对文件求摘要信息，摘要信息与文件内容一一对应，就有了一种可以精确到单个文件粒度的缓存控制依据了。...先部署页面，再部署资源：在二者部署的时间间隔内，如果有用户访问页面，就会在新的页面结构中加载旧的资源，并且把这个旧版本的资源当做新版本缓存起来，其结果就是：用户访问到了一个样式错乱的页面，除非手动刷新，
，所以当缓存数量达到最大值时，我们就删除将来被访问几率最低的数据，即 this.keys 中第一个缓存的组件相关代码keep-alive是vue中内置的一个组件源码位置：src/core/components...pruneCacheEntry(cache, key, keys, _vnode) } } }}在该函数内对this.cache对象进行遍历，取出每一项的name值，用其与新的缓存规则进行匹配...：高内聚、低耦合、单向数据流Watch中的deep:true是如何实现的当用户指定了 watch 中的deep属性为 true 时，如果当前监控的值是数组类型。...diff算法的优化策略：四种命中查找，四个指针旧前与新前（先比开头，后插入和删除节点的这种情况）旧后与新后（比结尾，前插入或删除的情况）旧前与新后（头与尾比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点...，移动到旧后之后）旧后与新前（尾与头比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点，移动到旧前之前）Vue为什么没有类似于React中shouldComponentUpdate的生命周期？
本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。...在合并完成后，将读取请求切换到新的合并片段上，并将旧的片段删除。 每个片段中都有自己的内存哈希表，将键映射到文件的偏移量。...一方面，由于磁盘的并发资源有限，当执行昂贵的压缩操作时，很容易发生读写请求等待的情况；另一方面，在高写入吞吐量时，磁盘的有限写入带宽需要在的初始写入和后台运行的压缩线程之间所共享，可能发生压缩无法匹配新数据写入速率的情况...如果采用覆盖式更新，对方法在更新值而不更改键时会非常高效，只要新值的字节数不大于旧值，记录就可以直接覆盖。...这种所谓的「反缓存」（anti-caching）方法，当没有足够的内存时，通过将最近最少使用的数据从内存写到磁盘，并在将来再次被访问时将其加载到内存。
为什么数据库已经更新的数据迟迟没有生效？缓存数据何时过期？ 我们有哪些后台任务正在执行？执行的排期如何？执行失败的原因是什么？...相信大部分的系统平台都有与自身业务相关的后台任务，FreeWheel 也不例外。...一个常见的场景是，数据库中的数据更新了，却不能很清楚地知道数据何时能生效，在定位问题时很容易导致判断错误。...由于平台本身没有特别的复杂业务，同时更新不会特别频繁，因而在记使用记录时我们选择记录使用全量，而非变量，即当某个对象发生变化时，都将原始对象的快照进行全量备份。...下图是某次更改设置的新值与旧值的对比，通过记录全量，我们能很清楚地看到某一时刻整个数据的状态，也能很容易地看到那些字段发生了变化。
在修改索引mapping时，要先删除旧索引再新建一个正确映射的新索引。...在索引数组数据时，如果需要根据数组数量匹配，可以多索引一个字段，用来保存数量。...关于缓存 其核心实际是采用一个 bitset 记录与过滤器匹配的文档。Elasticsearch 积极地把这些 bitset 缓存起来以备随后使用。...这点和传统关系型数据库完全不同，数据库中的记录要么匹配要么不匹配。 3....高亮搜索 想要某些片段高亮显示时，在执行查询时需要增加一个新的highlight参数： GET /my_index3/my_type/_search { "query":{ "match":
如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题 一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在哪里，由于其不变性。...这要么对一个索引所能包含的数据量造成了很大的限制，要么对索引可被更新的频率造成了很大的限制 # 动态更新索引 如何在保留不变性的前提下实现倒排索引的更新？ 答案是: 用更多的索引。...当一个文档被」删除」时，它实际上只是在 .del 文件中被「标记」删除。一个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到，但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。...文档更新也是类似的操作方式：当一个文档被更新时，旧版本文档被标记删除，文档的新版本被检索到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就已经被移除。...我们也不希望丢失掉这些数据。Elasticsearch 增加了一个 translog，或者叫事务日志，在每一次对 Elasticsearch 进行 操作时均进行了日志记录。
因为数据不会改变，不需要在每次数据改变时被重建。 写入一个大的倒排索引中允许数据被压缩，减少磁盘 I/O 和 缓存索引所需的RAM量。 当然，一个不变的索引也有缺点。主要是它是不可变的!...动态更新索引 下一个需要解决的问题是如何更新倒排索引，而不会失去其不变性的好处？ 答案是：使用多个索引。 通过增加一个新的补充索引来反映最近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。...删除与更新 段是不可变的，因此无法从旧的段中删除文档，也不能更新旧的段来反映文档的更新。...当文档被’删除’时，它实际上只是在 .del 文件中被标记为已删除。标记为已删除的文档仍然可以匹配查询，但在最终查询结果返回之前，它将从结果列表中删除。...文档更新也以类似的方式工作：当文档更新时，旧版本文档被标记为已删除，新版本文档被索引到新的段中。也许文档的两个版本都可以匹配查询，但是在查询结果返回之前旧的标记删除版本的文档会被移除。
，所以当缓存数量达到最大值时，我们就删除将来被访问几率最低的数据，即 this.keys 中第一个缓存的组件相关代码keep-alive是vue中内置的一个组件源码位置：src/core/components...pruneCacheEntry(cache, key, keys, _vnode) } } }}在该函数内对this.cache对象进行遍历，取出每一项的name值，用其与新的缓存规则进行匹配...旧后与新后（比结尾，前插入或删除的情况）旧前与新后（头与尾比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点，移动到旧后之后）旧后与新前（尾与头比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点，移动到旧前之前）--- 问完上面这些如果都能很清楚的话，基本O了...diff 算法的过程中,先会进行新旧节点的首尾交叉对比,当无法匹配的时候会用新节点的 key 与旧节点进行比对,从而找到相应旧节点.更准确 : 因为带 key 就不是就地复用了,在 sameNode 函数
props: { include: patternTypes, // 匹配的组件，缓存 exclude: patternTypes, // 不去匹配的组件，不缓存 max: [String...旧后与新后（比结尾，前插入或删除的情况）旧前与新后（头与尾比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点，移动到旧后之后）旧后与新前（尾与头比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点，移动到旧前之前）--- 问完上面这些如果都能很清楚的话，基本O了...对象为引用类型，当复用组件时，由于数据对象都指向同一个data对象，当在一个组件中修改data时，其他重用的组件中的data会同时被修改；而使用返回对象的函数，由于每次返回的都是一个新对象（Object...所以当大家使用watch监听对象时，如果在不需要使用旧值的情况，可以正常监听对象没关系；但是如果当监听改变函数里面需要用到旧值时，只能监听 对象.xxx`属性 的方式才行watch和watchEffect
key是为Vue中的vnode标记的唯一id,通过这个key,我们的diff操作可以更准确、更快速diff算法的过程中,先会进行新旧节点的首尾交叉对比,当无法匹配的时候会用新节点的key与旧节点进行比对...、尾、旧尾新头、旧头新尾.准确: 如果不加key,那么vue会选择复用节点(Vue的就地更新策略),导致之前节点的状态被保留下来,会产生一系列的bug.快速: key的唯一性可以被Map数据结构充分利用...diff算法的优化策略：四种命中查找，四个指针旧前与新前（先比开头，后插入和删除节点的这种情况）旧后与新后（比结尾，前插入或删除的情况）旧前与新后（头与尾比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点...，移动到旧后之后）旧后与新前（尾与头比，此种发生了，涉及移动节点，那么新前指向的节点，移动到旧前之前）Vue模版编译原理知道吗，能简单说一下吗？...props: { include: patternTypes, // 匹配的组件，缓存 exclude: patternTypes, // 不去匹配的组件，不缓存 max: [String
3、为什么Elasticsearch能做到保证数据不丢失? 4、Refresh、flush的作用是什么？ 什么时候使用？ 5、Elasticsearch存储怎么让数据保存在磁盘上，而不是在内存上？...当您尝试按ID检索，更新或删除文档时，它会首先检查translog中是否有任何最近的更改，然后再尝试从相关段中检索文档。 这意味着它始终可以实时访问最新的已知文档版本。...更新文档时，它实际上只是将旧文档标记为已删除，并为新文档编制索引。合并过程还会清除这些旧的已删除文档。...index buffer之后，与此同时会将操作记录在translog之中，当发生refresh时ranslog中的操作记录并不会被清除，而是当数据从filesystem cache中被写入磁盘之后才会将...步骤1：当translog变得太大时 ，可以执行commit ponit操作。 步骤2：使用fsync刷新文件系统缓存，写入磁盘。 步骤3：旧缓冲区被清除。
我们称任何对象的变化为一对（“旧值，新值”）。如果创建了对象，则旧值可能会丢失。如果对象被删除，新值可能会丢失。...虚拟列和常规列的区别如下： 它们未列在表定义中 无法将数据添加到 INSERT 当使用 INSERT 而不指定列列表时，虚拟列将被忽略 使用星号 (SELECT) 时，它们不会被选中 虚拟列不会出现在...与“合并”具有相同结构的 Hitsbuffer 表。单击并使用缓冲引擎。写入此表时，数据将缓存在 RAM 中，然后写入“联合”。敲桌子。已创建 16 个缓冲区。...如果只记录一行，100秒后会更新。如果写了很多行，数据很快就会更新。 当服务器使用 DROP TABLE 或单独的表停止时，缓冲的数据也将在目标表中更新。 您可以为数据库和表名称设置空单引号字符串。...如果缓冲表中的列集与从属表中的列集不匹配，则在两个表中插入列的子集。 当数据添加到缓冲区时，其中一个缓冲区被阻塞。如果同时从表中执行读操作，会造成延迟。
与聚集索引记录不同，二级索引记录不包含隐藏的系统列，也不会就地更新。 当二级索引列被更新时，旧的二级索引记录被删除标记，新记录被插入，并最终被删除标记记录被清除。...当二级索引记录被删除标记或二级索引页被更新的事务更新时，InnoDB在聚集索引中查找数据库记录。...列表的中点是新子列表尾部与旧子列表头部相交的边界。 当InnoDB将页读入缓冲池时，它最初将它插入到中点（旧子列表的头部）。...可以配置如何InnoDB保留当前缓冲池状态以避免服务器重新启动后的长时间预热。 2、更改缓冲区 更改缓冲区是一种特殊的数据结构，当二级索引页不在缓冲池中时，它会缓存对二级索引页的 更改 。...当由于更新而变长时，行可能变得碎片化（以不连续的片段存储）。 除了长度小于4的字符串列之外，所有字符串列都是动态的。
当用户观看的视频内容分布呈现长尾分布时即大部分内容只有少量用户观看从而导致缓存未命中，或者当内容生成位置距离用户较远，例如处于不同的大洲，Segment Pre-Fetch 能够使得在媒体客户端发出请求之前流媒体内容被传送的距离较近的边缘设备中...播放列表将修改段 URL 与预取指令使用查询参数。对于分段请求,当遇到这些查询参数时，它会触发边缘应用中的预取操作，一个典型的再现播放列表如下图所示。因为依赖于查询参数，能够与现有的媒体播放器兼容。...Rendition Playlist例子 下列的时序图展示了一个非常典型的客户端到 CDN 在到内容生成者的交互示意图，客户端在向边缘设备请求片段 1 时，边缘设备会向 CDN 缓存请求，如果没有命中，...则向源端请求，同时边缘设备也会以同样的方式请求后面的一些片段，当客户端请求后续的片段时，客户端将会从临近的边缘计算中获得， First Segment Request Trickplay 特技模式（Trick...Trickplay请求过程 Stream Format Conversion 视频库中存在许多的 HLS 格式的内容，大多数都是很少被观看的旧视频，因此在大规模数据数据的情况下，重新封装是困难的，但仍然需要维护这些视频流
一致性哈希：通过一致性哈希算法将缓存节点和数据键映射到一个虚拟的环上，使得节点和键的分布更加均匀。缓存失效：设置缓存数据的过期时间，当数据过期时自动从缓存中删除。2....缓存更新策略：用于在数据更新时如何保证缓存中的数据也得到更新。常见的缓存更新策略有写回策略和写直策略。...写回策略在更新时只更新内存中的数据，并将更新操作记录到缓存的日志中，等到数据被淘汰时再写回到缓存中。写直策略则在更新时立即将新数据写入缓存中，保证缓存中的数据与存储中的数据一致。3....缓存更新策略：写回策略的性能较高，因为只需要更新内存中的数据，并将更新操作记录到缓存的日志中，不涉及到磁盘的写操作。但当数据被淘汰时，会导致写回的开销较大。...写直策略在更新时对缓存的性能影响较小，但可能会导致缓存中的数据与存储中的数据不一致。综上所述，在高并发场景中，一致性协议的选择应根据实际需求和性能要求来决定。
当一个文档被 “删除” 时，它实际上只是在 .del 文件中被标记删除。一个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到，但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。 更新：更新相当于是删除和新增这两个动作组成。...当一个文档被更新时，旧版本文档被标记删除，文档的新版本被索引到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就已经被移除。...如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题。 一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在那里，由于其不变性。...段的缺点 当对旧数据进行删除时，旧数据不会马上被删除，而是在 .del 文件中被标记为删除。而旧数据只能等到段更新时才能被移除，这样会造成大量的空间浪费。...若有一条数据频繁的更新，每次更新都是新增新的标记旧的，则会有大量的空间浪费。 每次新增数据时都需要新增一个段来存储数据。当段的数量太多时，对服务器的资源例如文件句柄的消耗会非常大。
当一个文档被 “删除” 时，它实际上只是在 .del 文件中被标记删除。一个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到，但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。 更新：更新相当于是删除和新增这两个动作组成。...当一个文档被更新时，旧版本文档被标记删除，文档的新版本被索引到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就已经被移除。...如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题。 一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在哪里，由于其不变性。...段的缺点 当对旧数据进行删除时，旧数据不会马上被删除，而是在 .del 文件中被标记为删除。而旧数据只能等到段更新时才能被移除，这样会造成大量的空间浪费。...若有一条数据频繁的更新，每次更新都是新增新的标记旧的，则会有大量的空间浪费。 每次新增数据时都需要新增一个段来存储数据。当段的数量太多时，对服务器的资源例如文件句柄的消耗会非常大。
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