但是文件写入只能支持单线程，我不想让网络下载需要等待磁盘写入，因此我需要先在内存做缓存，然后让磁盘写入。...配合 DirectX 渲染的设计方法，采用双缓存数据结构设计，也就是有两个集合，其中一个集合用来被其他模块写入，另一个集合用来作为当前使用。...刚好这个文件写入双缓存类足够通用，可以让我水一篇博客 如果只是想要抄代码的小伙伴，请到文本最后面 这个双缓存类的设计里面需要有两个集合，一个集合用于被加入，另一个集合用于被使用。.../// 提供双缓存 线程安全列表 /// /// 写入的时候写入到一个列表，通过 SwitchBuffer 方法，可以切换当前缓存 class DoubleBuffer...，那么这部分代码也许会写出线程相关的逻辑，因此再封装一个 DoubleBufferTask 类，这是一个使用双缓存的任务调度类 这个类可以支持设置任意的类型作为任务的数据，同时传入处理任务的执行方法
redux是参考Flux设计原则的一个管理数据流的库。 下图为redux的核心运作流程 ? redux 三大原则： 单一数据源：整个应用的状态都保存在一个对象（store）中。...状态只读：不允许直接修改状态（必须通过 dispatch action来修改状态） 纯函数reducer：状态修改为一个纯函数（接受一定的输入，必定会得到一定的输出）完成。 1....dispatch(action)：分发一个action，并返回这个action，这是唯一能改变store中数据的方式 subscribe(listener)：注册一个监听者，它在store发生变化时调用...2）用reselect提高数据获取性能 工作原理：只要相关状态没有改变，就直接使用上一次的缓存结果。...reselect把计算过程分为两个步骤： 步骤1: 从输入参数state抽取第一层结果，第一层结果和之前抽取的第一层结果做比较（===比较），如果发现完全相同，就不会进入第二步计算，选择器直接把之前第二部分的运输结果返回
LevelDB Put如何写入数据 leveldb插入数据步骤 用户输入的kv数据首先组装为wal log entry写入到wal log中 然后将kv数据从内存中的wal log entry解析为memtable...中的数据 最后在插入到memtable中，完成此次数据的put操作 写入流程分析 DB::Put分析 Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice...& key, const Slice& value) { WriteBatch batch; // 拼接key和value batch.Put(key, value); // 写入wal...value类型，标记为非删除 rep_.push_back(static_cast(kTypeValue)); // 组装写入的key和value // 按照32位来编码key的大小和...key的内存 PutLengthPrefixedSlice(&rep_, key); // 按照32位来编码value的大小和value内容 PutLengthPrefixedSlice(&
本周笔者就深入谈一谈对 Hooks 数据流的理解，相信读完文章后，可以从百花齐放的 Hooks 数据流方案中看到本质。...答案是会变，因为 user 对象在每次数据流更新都会变，useSelector 在 deepEqual 作用下没有触发重渲染，但因为全局 reducer 隐去组件自己的重渲染依然会重新执行此函数，此时拿到的...一种方式是利用 reselect 根据参数引用进行缓存。...这也说明了函数式保持幂等的重要性，如果 verySlowFunction 不是严格幂等的，这种缓存也无法实施。...但这种 Immutable 的数据流管理思路给了开发者非常自由的缓存控制能力，只要透彻理解上述概念，就可以开发出非常 “符合预期” 的数据缓存管理模型，只要精心维护，一切就变得非常有秩序。
十五)重试机制 Pytest(十六)多进程并发执行 Pytest(十七)pytest增加log日志 Pytest(十八)setup和teardown pytest测试用例之间的参数如何传递...在前置操作中生成了一个数据id，在测试用例需要引用，或者用例执行完成后需要在后置操作中删除。 比如在用例A中产生的数据，在用例B中使用，这样的如何处理？...这些在用例执行过程中生成的数据可以用cache缓存来解决。 cache 是一个可以在测试会话之间保持状态的缓存对象。...对应的值 那么如何使用呢?...执行完毕在目录下面.pytest_cache， 可以发现，里面有缓存的值。每个参数保存对应的文件中去。
这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。...实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。 如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。...ES的关键是要明白，ES是一个JSON格式的数据库，它有一个必须的要求。...数据格式必须采用以下格式 { “id: { the rest of your json}} 往下会展示如何转换成这种格式。...:param pdd: 一个rdd类型的数据 :param es_host: 要写es的ip :param index: 要写入数据的索引 :param index_type: 索引的类型
设计模式与结构分析 在这个场景设计开发中，我们严格遵守 redux 单向数据流 与 react-redux 的最佳实践，并采用 redux-saga 来处理业务流， reselect 来处理状态缓存，通过...selectors selector 的作用是获取对应业务的状态，这里使用了 reselect 来做缓存，防止 state 未改变的情况下重新计算，先看一下表格的 selector 代码： import...，所以 reselect 很好的完成了这个工作：如果业务状态不变，直接返回上次的缓存。...缓存功能是否正常。...组合好参数并调用对应的 api 层。 如果正常返回结果，则发送成功 action 通知 reducer 更新状态。 如果错误返回，则发送错误 action 通知 reducer。
前言 pytest测试用例之间的参数如何传递？如在前置操作中生成了一个数据id，在测试用例需要引用，或者用例执行完成后需要在后置操作中删除。...还有很多同学经常问到的case1 生成了数据a，在case2 中引用这个值。这些在用例执行过程中生成的数据可以用cache缓存来解决。...内置cache fixture cache 是一个可以在测试会话之间保持状态的缓存对象。...test_2(cache, delete_sp): # 执行用例后生成sp_id sp_id = "yy_10086" cache.set("sp_id", sp_id) 用例之间的数据关联...使用 pytest 命令行执行，会在项目目录生成.pytest_cache 缓存文件 > pytest v目录下的id文件就是cache设置的缓存文件,里面写的对应的value值
微信缓存数据.png
背景 在GreatSQL主从复制环境中，有时候可能会出现一些误操作，将本应该写入到主库的数据写入到了从库，导致主从数据不一致，影响数据同步。是否可以将写入从库的数据同步写入主库呢？...| | 70 | IT | CTU | +--------+------------+----------+ 6 rows in set (0.00 sec) 主库写入的数据正常同步到从库...| 70 | IT | CTU | +--------+------------+----------+ 6 rows in set (0.01 sec) 此时从库写入的数据在主库中并没有出现...=0 */ #at 462 #240221 16:10:25 server id 18001 end_log_pos 493 CRC32 0xab795e4a Xid = 34 可以看到写入的从库写入的数据在...binlog.000002，我们可以通过 grep 从库的 server id 确定日志文件中有没有在从库写入的数据。
Flume的文章《非Kerberos环境下Kafka数据到Flume进Hive表》、《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》、《如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入...HDFS》和《如何使用Flume采集Kafka数据写入Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍在非Kerberos的CDH集群中使用Flume采集Kafka数据写入HBase。...本文的数据流图如下： ?...部分当做完整的一列写入HBase RegexHbaseEventSerializer:根据正则表达式将Event Body拆分到不同的列 写正则表达式Fayson不擅长，对于复杂结构数据时正则表达式的复杂度可想而知且不便于维护...2.通过Hue查看HBase的fayson_ods_deal_daily表 ? 可以看到数据已写入到HBase的fayson_ods_deal_daily表，查看表总数与发送Kafka数量一致 ?
Flume的文章《非Kerberos环境下Kafka数据到Flume进Hive表》、《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》和《如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入...HDFS》，本篇文章Fayson主要介绍在非Kerberos的CDH集群中使用Flume采集Kafka数据写入Kudu。...本文的数据流图如下： ?...3.准备向Kafka发送数据的脚本 ?...可以看到数据已写入到Kudu表，查看表总数与发送Kafka数量一致 ?
比如UI，数据序列化，服务通信 也就是说，只要知道哪些东西是状态相关的（源于应用状态），在状态发生变化时，就应该自动完成状态相关的所有事情，自动更新UI，自动缓存数据，自动通知server 这种理念看似新奇...）后，UI自动更新（Container update），自动触发缓存数据，通知server等副作用（saga） 三.核心实现 MobX is inspired by reactive programming...reactjs/reselect来填补，同样为了复用数据衍生逻辑，同样自带缓存。...Vuex也是一开始就考虑了state衍生数据，不像Redux需要reselect来填补空白 五.优势 从实现上看，只有MobX内置了数据变化监听，也就是把数据绑定的核心工作提到了数据层，这样做的最大好处是修改...想象一下给一个复杂的老项目上Redux，至少需要： 把共享状态都提出来，作为state 把对应的操作也都提出来，作为reducer和saga，并保证reducer结构与state一致 定义action，
简介 批量写入又称为bulk write，对于单表插入多条数据的场景，可以减少插入请求数量，提高吞吐量和效率。...block中，然后(stmt.counter % stmt.ch.blockSize)判断本地缓存大小是否到达阈值，到达则执行Flush()，将数据写入远端。...综上，clickhouse-go中的核心实现逻辑是： 底层维护一个缓存block，同时设置block_size控制缓存大小 执行stmt.Exec时，不会直接写入远程ClickHouse中，而是将插入参数...Append到block中 每次Append后，判断block的size和block_size的关系，如果正好整除，则刷新block(即写入clickhouse) 因此block_size这个参数很重要...，它表示本地缓存的上限，如果很大的话，程序会占用一些内存。
今天推荐这篇Axios缓存请求数据的文章，相信是常见的业务场景，感兴趣的读者可以看看 umi-request，支持缓存功能。...本文将介绍在 Axios 中如何通过增强默认适配器来缓存请求数据。那么为什么要缓存请求数据呢？...为了让大家能够更好地理解后续的内容，我们先来看一下整体的流程图： ? 上图中蓝色部分的工作流程，就是本文的重点。接下来，阿宝哥将从如何设计缓存开始，带大家一起来开发缓存请求数据的功能。...一、如何设计缓存 在计算中，缓存是一个高速数据存储层，其中存储了数据子集，且通常是 短暂性 存储，这样日后再次请求该数据时，速度要比访问数据的主存储位置快。...完整的示例代码：https://gist.github.com/semlinker/b8a7bd5a0a16c2d04011c2c4a8167fbd 三、总结 本文介绍了在 Axios 中如何缓存请求数据及如何设计缓存对象
Spark Streaming能够按照batch size（如1秒）将输入数据分成一段段的离散数据流（Discretized Stream，即DStream），这些流具有与RDD一致的核心数据抽象，能够与...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...Seconds, StreamingContext} /** * package: com.cloudera.streaming * describe: SparkStreaming读取HBase表数据并将数据写入...的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver。
一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。...但很多时间我们接受的项目还是数据超过内存的。 这里使用XeLabs TokuDB做一个测试。...对于20亿数据写入，实际测试在58分钟多点就可以完成。...从最佳实战上来看，Innodb和TokuDB都写入同样的数据，InnoDB需要花大概是TokuDB3-4倍时间。...另外测试几种场景也供大家参考： 如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键： root@localhost [zst]>CREATE
它与分库的区别是，分表后的子表仍在原有库中，而分库则是子表移动到新的数据库实例里并在物理上单独部署。分表的拆分架构如下图所示： ? 海量数据写入——万级并发的订单系统如何分库？...假设订单只是单量多而每一单的数据量较小，这就适合采用分表。单条数据量小但行数多，会导致写入（因为要构建索引）和查询非常慢，但整体对于容量的占用是可控的。...分表的数据仍存储在一个数据库里，不会出现很多分库。无须引入一些分库中间件，因此维护成本和开发成本均较低。 因为在同一个数据库里，也可以很好地解决事务问题。 如何选择分库维度？...如果你确定要对数据库进行分库，究竟要如何实现呢？ 首先要解决的问题便是如何选择分库维度。 不同的分库维度决定了部分查询是否能直接使用数据库，以及是否存在数据倾斜的问题。...可以按订单归属的用户这个字段进行分库，则同一个用户的订单都在某一个分库里。 分库后的场景如下图所示： ? 海量数据写入——万级并发的订单系统如何分库？
对于20亿数据写入，实际测试在58分钟多点就可以完成。...从最佳实战上来看，Innodb和TokuDB都写入同样的数据，InnoDB需要花大概是TokuDB3-4倍时间。...另外测试几种场景也供大家参考：如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键： root@localhost [zst]>CREATE..., 200000000 rows affected (22 min 43.62 sec) Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 同样的数据写入在主键自增无值产生时...另外在Bulk Loader处理中为了追求更快速的写入，压缩方面并不是很好。
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