下面介绍Hbase的缓存机制: a.HBase在读取时,会以Block为单位进行cache,用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV)、BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据)、IndexBlock(默认大小128K,索引数据,用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读,Block的访问顺序为BloomBlock、IndexBlock、DataBlock,如果Region下面的Stor
oracle中的shared pool很重要,但是感觉知之甚少。今天想在原来的认识上能够有一点更深入的了解。 简单做了一个总结。 首先是转储一下shared pool共享内存的内容。 SQL> alter session set events 'immediate trace name heapdump level 2'; Session altered. 这个步骤会得到一个trace文件。简单的换算一下,就得到了trace文件的大体信息。 SQL> select sid from v$mystat
PHP内核中的哈希表是十分重要的数据结构,PHP的大部分语言特性都是基于哈希表实现的,例如:变量的作用域,寒暑表,类的属性,方法等,zend引擎内部的很多数据都是保存在哈希表中的。
#_*_coding:utf-8_*_ #yum install python-boto import boto import boto.s3.connection #pip install filechunkio from filechunkio import FileChunkIO import math import threading import os import Queue class Chunk(object): num = 0 offset = 0 len =
HDFS 小文件过多会对hadoop 扩展性以及稳定性造成影响, 因为要在namenode 上存储维护大量元信息.
桶排序是将待排序序列分到有限数量的桶中,然后对每一个桶分别进行排序。桶排序的前提假设为被排序序列的关键字数值符合均匀分布,此时桶排序的平均时间复杂度为 ,最坏时间复杂度为 其中 为桶的数量。当桶数量 时,此时桶排序的复杂度为线性复杂度 。
那么你就需要一个数据结构来存储"访问者A",同时记录“2秒”的过期时间,同时要记录在这2秒内的访问次数。
Extendible Hashing is a dynamic hashing method wherein directories, and buckets are used to hash data. It is an aggressively flexible method in which the hash function also experiences dynamic changes. ——Extendible Hashing (Dynamic approach to DBMS)
在java的容器集合中,hashmap的使用频率可以说是相当高的。不过对于hashmap的存(put())以及取(get())的原理可能很多人还不大清楚,今天,我就给大家介绍下它是如何存如何取的。
bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构,用于存储bucket的索引数据,默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件(shard数量为0,主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中),随着单个bucket内的Object数量增加,整个shard文件的体积也在不断增长,当shard文件体积过大就会引发各种问题。
在上大学的时候,学习操作系统感觉特别枯燥,都是些条条框框的知识点,感觉和实际的关联不大。发现越是工作以后,在工作中越想深入了解,发现操作系统越发的重要。像现在的RHCE市场反响不错,如果想深入地学习,就有很多操作系统的知识需要补补。在实践中结合理论还是不错的一种学习方法。自从接触数据库以后,越来越感觉到很多东西其实都是相通的,操作系统中的很多设计思想在数据库中也有借鉴和改进之处。所谓大道至简,其实就是这个道理。 说到存储管理,是操作系统中式最重要的资源之一。因为任何程序和数据等都需要占有一定的存储空间,
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series(时间序列)、添加动态参数相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap,都知道哪里要用HashMap,知道Hashtable和HashMap之间的区别,那么为何这道面试题如此特殊呢?是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题,甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧! 先来些简单的问题 “你用过HashMap吗?” “什么是Hash
几乎每个人都会回答“是的”,然后回答HashMap的一些特性,譬如HashMap可以接受null键值和值,而Hashtable则不 能;HashMap是非synchronized;HashMap很快;以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap,而且 对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下,从此刻开始问出一些刁钻的问题,关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题:
在 dict.h 文件中,Hash 表是一个二维数组(dictEntry **table)。
1、静态只读。当初始化生成hash表结构后,是不能动态修改这个hash表结构的内容。 2、将内存利用最大化。Nginx的hash表,将内存利用率发挥到了极致。 3、查询速度快。Nginx的hash表做了内存对齐等优化。 4、主要解析配置数据。
HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap,都知道哪里要用HashMap,知道Hashtable和HashMap之间的区别,那么为何这道面试题如此特殊呢?是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题,甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧!
问题描述:上线运行一段时间后,随着越来越多的数据增长,集群每次重启后一周左右,读写就会开始变得越来越慢,直到无法正常进行读写。
ConcurrentHashMap顾名思义就是同步的HashMap,也就是线程安全的HashMap,所以本篇介绍的ConcurrentHashMap和HashMap有着很重要的关系,所以建议之前没有了解过HashMap的可以先看看这篇关于HashMap的原理分析《HashMap从认识到源码分析》,本篇继续以JDK1.8版本的源码进行分析,最后在介绍完ConcurrentHashMap之后会对ConcurrentHashMap、Hashtable和HashMap做一个比较和总结。
在Object-C语言中,方法在调用之后都会被缓存起来,在下一次调用的时候就会去缓存中拿取,缓存方法的地方是一个叫cache_t的结构。本文基于源码分析cache_t的结构原理。
哈希表这个数据结构相信各位都不陌生,无论是高级语言,还是各大数据库底层实现都不离开它,所以本文我想来聊聊我个人对哈希表的一些看法,同时也是对哈希表这个知识点做一次系统性的梳理和总结。
限流又称为流量控制(流控),通常是指限制到达系统的并发请求数,常用的限流算法主要有漏洞和令牌桶。
前文已经对Reducer如何构建和几个重要场景做了介绍,本文就来分析 Reducer 如何实现前向传播。
Linux定时器分为低精度定时器和高精度定时器两种类型,内核对其均有实现。本文讨论的是我们在应用程序开发中比较常见的低精度定时器。作为常用的基础组件,定时器常用的几种实现方法包括:基于排序链表实现、基于小根堆实现、基于红黑树实现、基于时间轮实现。本文讲解的是时间复杂度最优,也是linux内核采用的基于时间轮的实现方式。
如今,超过 1,000 名客户使用 Apache Impala 来支持他们在本地和基于云的部署中的分析。分析师和开发人员组成的大型用户社区受益于 Impala 的快速查询执行,帮助他们更有效地完成工作。对于这些用户而言,性能和并发性始终是首要考虑因素。
本篇文章主要是对 PHP HashTable 总结,下面的参考链接是很好的学习资料。学习“散列”这个数据结构—推荐《数据结构与算法分析 C语言描述》
Prometheus会将所有采集到的监控样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上.时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:
在今天的计算机科学和分布式系统中,哈希算法是一项关键技术,它被广泛用于数据存储和检索。本篇博客将重点介绍布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理,以及如何在 Python 中实现它们。每一行代码都将有详细的注释,以帮助你理解算法的实现。
1:CreateFile()“xxxxx” failed (3: The system cannot find the path specified)
在HyperLogLog去重实现中,如果要求误差在0.001以内,那么就需要1048576个int, 也就是会消耗4M的存储空间,但是在实际使用中有很多的维度的统计是达不到这个数据量,那么可以在这里做一个优化,优化方式是:初始HyperLogLog内部使用存储是一个set集合,当set大小达到了指定大小(1048576)就转换为HyperLogLog存储方式。这种方式可以有效减小内存消耗。
0 字节的变量在内存中的地址是相同的,称为 zerobase,这个变量在 runtime/malloc.go 文件中
SCAN命令可以为用户保证:从完整遍历开始直到完整遍历结束期间,一直存在于数据集内的所有元素都会被完整遍历返回,但是同一个元素可能会被返回多次。如果一个元素是在迭代过程中被添加到数据集的,又或者是在迭代过程中从数据集中被删除的,那么这个元素可能会被返回,也可能不会返回。
在OC底层探索06-isa本身藏了多少信息你知道吗?分析了isa。 在OC底层探索08-基于objc4-781类结构分析中分析了bits;
我们对服务端上传文件到oss做了收敛,将oss的写操作(目前只有文件上传)封装到基础服务中,那么就涉及到了对oss写操作的监控问题。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
Common Join 是最稳定且默认的Join算法,通过 MR Job 完成 Join 。
小编在阅读etcd源码的时候,看到它的存储storage使用了BoltDB数据库。查阅资料发现它是一个go语言开发的单机的KV数据库,是awesome-go推荐学习的项目,它的代码组织结构非常清晰,代码量也不是很大,于是小编阅读了BoltDB的源码,希望有两方面的收获,一是学习代码的组织分层,提升代码品味;二是加深对数据库知识的理解,数据快速查找是怎么实现的,MVCC机制具体是怎么实现的。
HashTable,即哈希表,也叫散列表。它是一种利用哈希函数(Hash Function)进行数据存储的数据结构,通过把键(Key)映射到哈希表中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度。哈希函数的作用是将键映射到哈希表中的位置,而哈希表存储数组则用于存储记录。
我们在学习 Redis 的 Hash 表的时候难免脑子里会想起其他 Hash 表的实现,然后进行一番对比。通常我们如果要设计一个 Hash 表,那么我们需要考虑这几个问题:
上一篇文章介绍了一些关于scribe的基础知识,也是自己在公司内部分享的一些内容,当时公司很多同事也积极与我沟通,没想到网上也有这么多人关注,下面几篇文章继续分享一些自己研究scribe的一些成果和心得吧! 其实我们研究一个开源的系统,第一步通常是先把它用起来,因为一个开源的系统能够出现在大家的面前肯定是比较出名和流行的,所有功能是比较出色的。所以我们必须很清楚的这些功能,而scribe最大的特点就是配置文件,它强大的功能全部通过配置文件来配置实现的,今天就简单介绍scribe的配置文件。
PHP 的数组是一种非常强大灵活的数据类型,在讲它的底层实现之前,先看一下 PHP 的数组都具有哪些特性。
大数据时代,无人不知Google的“三驾马车”。“三驾马车”指的是Google发布的三篇论文,介绍了Google在大规模数据存储与计算方向的工程实践,奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础,如今市场上流行的几款国产数据库都有参考这三篇论文。 《The Google File System》,2003年 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》,2004年 《Bigtable: A Distributed Storage System
PHP中使用最为频繁的数据类型非字符串和数组莫属,使用哈希表实现的PHP数组。 1.数据结构:保存哈希表容器,保存数据的容器 2.哈希函数实现:需要尽可能的将不同的key映射到不同的槽(bucket)中,首先我们采用一种最为简单的哈希算法实现,将key字符串的所有字符加起来,然后以结果对哈希表的大小取模,这样索引就能落在数组索引的范围之内了 3.操作接口函数:初始化,查找,插入,删除,销毁
map通常是一种无序键值对的集合,map存在的意义主要是利用map的结构根据key来快速检索数据,在go中也是这样的。 map 也是一种集合,我们可以像遍历数组或者切片一样遍历它,但是需要注意的是map是无序的。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
redis旧版小hash使用的数据结构,紧密数组存储结构 用1字节存储总节点数(如果1字节满了,代表需要遍历到底才知道有多少节点) 每个节点存储自己占用的内存空间,修改删除后,标记为闲置空间,闲置空间不压缩不回收,留用节点扩展或者插入节点 这也代表插入没有足够闲置时要O(n)移动后续内存 数据也是占用zipmap内存,所以查找是O(n)(利用len做快表跳跃)
本文是对vpp源码中bihash的内存分布及结构体字段的简单介绍,由于时间有限,很多细节没有分析,后续有时间再进行详细补充。
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