引入七牛云扩展包 composer require qiniu/php-sdk 创建文件上传配置文件 config/upload.php <?php // 文件上传配置 return [ 'qin
具体讨论,请参考 https://www.ossez.com/t/discourse-s3/56 页面中的内容。
在Go语言中,可以使用内置的map类型实现散列表,它内部就使用了哈希表和双向链表来管理元素的存储和释放。具体来说,每个槽位(bucket)可以存储一个元素(key-value pair),以及一个指向下一个元素的指针。当元素被插入到散列表时,会被分配到对应的槽位,并被添加到双向链表的尾部。当元素被删除时,其对应的槽位和链表节点会被释放。
文章首发于若绾 Chevereto V4的进阶使用:挂载外部对象存储拓展存储空间,转载请注明出处
Hello,今天想跟大家分享一下我近期做的项目中使用的文件上传与文件下载,其实在以前我们想要做文件上传可能要自己去搭建一个专门的服务器,然后将我们的文件上传到这个服务器上,下载就从我们这个服务器上去进行下载就行了。
线性表,全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解,即“把所有数据用一根线串起来,再存储到物理空间中”。最简单的线性表就是数组了。虽然PHP的数组本身不是由基础的数据结构构成,但是其内部实现方式应用到了大部分的线性表数据结构。今天,借着学习线性表数据结构的机会,重新回顾PHP数组的内部实现原理。
排序,就是重新排列表中的元素,使表中的元素满足按关键字递增或递减的过程。为了査找方便,通常要求计算机中的表是按关键字有序的。
之前有说过Linux VPS每日自动备份FTP及数据库通过邮箱发送方法,不过需要自建FTP空间才行,较本教程有点麻烦,如果你没有FTP空间,可以申请一个七牛云存储,免费10G空间备份一般的小站足够了。这里介绍一个备份网站文件和数据库到七牛的脚本,实测效果还不错,Linux vps下弄个定时任务就可以每天定时自动备份了。
所谓动静分离就是通过nginx(或apache等)来处理用户端请求的静态页面,tomcat(或weblogic)处理动态页面,从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
Class的结构 通过上一章中对isa本质结构有了新的认识,今天来回顾Class的结构,重新认识Class内部结构。 首先来看一下Class的内部结构代码,对探寻Class的本质做简单回顾。 struct objc_class : objc_object { // Class ISA; Class superclass; cache_t cache; // formerly cache pointer and vtable class_data_bit
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。
访问密钥,不建议直接使用总账号生成密钥。推荐创建一个子账户,授予对象存储的权限即可,使用子账户的访问密钥
实现的功能很简单,先设置好云的 AccessKeyId 和 AccessKeySecret ,然后设置你所访问的 bucket 所在的区的链接和你所需要访问的 bucket 的名称。之后就可以在 linux 终端上访问
大家好,在上篇文章hash表在golang语言中的实现中介绍了下golang中map的数据结构以及底层的存储逻辑。在介绍数据结构的时候,其中hmap中有一个重要的字段:B。我们知道B值是用来确定buckets数组大小的。那么,在用make初始化一个map的时候,B值是怎么计算的呢?本文就来介绍下B值的计算逻辑。
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据,例如海量的图片,海量的视频,海量的xml等数据。在这种分布式存储中,是不支持随机的读写的,要么直接覆盖,要么删除然后再修改。
Flink 在流式数据处理方面的能力非常强大,尤其值得一提的是它对带状态的流计算作业的支持度。它支持 Operator 和 Keyed 两类状态存储结构,其中后者因为用量大、用法多样,Flink 在这方面做了很多的支持:提供了纯粹基于堆内存的 HeapKeyedStateBackend,适合状态小,对延时要求高的作业;以及磁盘存储为主,内存为辅的 RocksDBKeyedStateBackend,适合状态巨大,对时延相对不敏感的作业。
使用Token Bucket令牌桶算法和Redis结合的变体思路,完成API接口限制需求
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。
C++中map和unordered_map提供的是一种键值对容器,在实际开发中会经常用到,它跟Python的字典很类似,所有的数据都是成对出现的,每一对中的第一个值称之为关键字(key),每个关键字只能在map中出现一次;第二个称之为该关键字的对应值(value)。
笔者之前在Web漏洞挖掘指南 -SSRF服务器端请求伪造介绍了SSRF某些场景下的利用和绕过方法,有时开发对于SSRF的限制可能是简单的禁用内网地址来实现的,这时如果传入一个外网地址,将其重定向至内网地址,则可以绕过限制对内网服务器发出请求。
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,
Cloud File Transfer 是一个功能强大的 SaaS 文件管理分享平台,可以称之为网盘,他基于laravel框架,文件可以存储到Amazon S3、Wasabi Bucket、GCP Bucket、Storj Bucket 、Dropbox等处。无论您选择哪种存储平台来存储所有文件,您都可以为所有客户提供密码保护、自定义链接过期功能。而且每个文件都可以以链接和电子邮件的形式分享。
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;
通过本文,我们来了解下面这个四个方面:应用发展过程中不可避免的存储问题、什么是对象存储 、对象存储的优势、对象存储的最佳实践。
公司在高速发展中,总会遇到各种各样的网络问题,今天笔者和大家分享一个“公司网站存储需求”的实际案例。
我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目,其中大部分都是通过Go语言完成的,例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码,或者通过Go语言生成归档文件功能,现下基于部分用户的使用需求,我们还需要做出小幅调整,目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
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对象存储诞生之初 谈到为什么要有对象存储,必须聊聊对象存储诞生之前的两大存储模型:块存储和文件存储。 块存储主要是将存储介质的空间整个映射给主机使用的,主机如果需要对这些空间进行读写IO操作,需要先进行分区和格式化处理,形成可以被操作系统识别的逻辑命名空间,之后主机才能通过操作系统对这些存储介质进行读写操作。常见的块存储有磁盘,SSD,NAS、SAN等,这些物理设备都或多或少存在物理上的极限,比如存储空间、性能等都存在物理极限。 文件存储立足于物理存储介质之上,是操作系统对数据管理操作的抽象,这些抽象最终汇
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
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。
在我们的ceph集群中,可能不只有sata盘或者ssd盘,有些时候服务器上同时插了ssd和sata盘用作osd,那如果我们按照默认的crush分布规则,那会使所有pg均分在ssd和sata盘上,造成sata盘的存储空间浪费和整个ceph集群的性能浪费,其实我们可以改变ceph的默认存储规则,来使那些io要求较高的数据存储在由ssd的osd组成的存储池上,将备份数据或者时效性要求不高的数据存储在由sata的osd组成的存储池上,既提高了性能,又可以减少较大数据量存储的成本。
线性探测,字面意思就是按照顺序来,从冲突的下标处开始往后探测,到达数组末尾时,从数组开始处探测,直到找到一个空位置存储这个key,当数组都找不到的情况下回扩容(事实上当数组容量快满的时候就会扩容了);查找某一个key的时候,找到key对应的下标,比较key是否相等,如果相等直接取出来,否则按照顺寻探测直到碰到一个空位置,说明key不存在。如下图:首先存储key=xiaoming在下标0处,当存储key=xiaowang时,hash冲突了,按照线性探测,存储在下标1处,(红色的线是冲突或者下标已经被占用了) 再者key=xiaozhao存储在下标4处,当存储key=xiaoliu是,hash冲突了,按照线性探测,从头开始,存储在下标2处 (黄色的是冲突或者下标已经被占用了)
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服,有两个无法避免的运维问题。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。
Serverless 已经成为近期热度越来越高的技术,众所周知,Serverless 的核心是帮用户屏蔽了底层的资源、提供按需请求、按需使用、按需付费的一种全新服务,像腾讯云的云函数(SCF)和对象存储等都是 Serverless 化的服务。基于 Serverless 云函数,用户可以快速构建各种功能性的 REST API 服务,如 WEB 服务后台、APP 应用后台、小游戏的聊天服务、图片处理、音视频转码等。本文就以 API网关 + 云函数 + 对象存储等云产品,分享如何快速实现自定义的音视频转码服务。
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。
Tech 导读 本文针对数据存储相关名词概念进行了解释,重点介绍了数据库技术的发展史,并又从数据结构设计层面进行了部分技术实战能力的外延扩展,阐述了拉链表、位运算、环形队列等相关数据结构在软件开发领域的应用,希望本文给你带来收获。
2、直接存取文件类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点设计一种哈希函数和处理冲突的方法将记录散列到存储设备上,故又称散列文件。
过去的相当长的一段时间里,商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3,国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?
对于很多站长朋友来说,网站数据是非常重要的,所以一定要勤备份,以防服务器出问题,数据不至于丢失无法还原。
如果有大量的数据,在同一时间内直接写入数据库,势必对系统造成很大的压力。如果通过特定的方式采用限流的方式以很定的速率来写入数据库,那数据库压力就会小很多。
作者:pishi,腾讯 PCG 后台开发工程师 布隆过滤器是一种具有空间优势的概率数据结构,用于回答一个元素是否存在于一个集合中这样的问题,但是可能会出现误判——即一个元素不在集合但被认为在集合中。 相信大家对布隆过滤器(Bloom Filter,BF)都不陌生,就算没用过也听过。布隆过滤器是一种具有空间优势的概率数据结构,用于回答一个元素是否存在于一个集合中这样的问题,但是可能会出现误判——即一个元素不在集合但被认为在集合中。 布隆过滤器可用于避免缓存穿透、海量数据快速查询过滤之类的场景。但是,大家真的了
本文档的目的是向用户介绍Alluxio存储和 在Alluxio存储空间中可以执行的操作背后的概念。 与元数据相关的操作 例如同步和名称空间,请参阅 [有关命名空间管理的页面] (…/…/en/core-services/Unified-Namespace.html)
HashMap作为我们经常使用的集合,我们除了熟练的使用它,更应该掌握其具体的实现原理(JDK1.8)。关于HashMap是个啥,我这里就不讲述了。
本节主要从snova基础环境构建入手,为snova用户提供直观操作感受。 目录: 腾讯云平台snova集群创建 控制台使用指南 snova数据库访问方式 内表-外表创建,cos对象存储数据交互 ---- 基本概念: 名词 释义 集群 集群是Snova 的基本使用单位,一个集群通常由 2 个 master 节点和多个计算节点组成。 每个用户根据业务需求可在多地建立多个集群。 计算节点 集群的基本存储和计算单元,每个集群计算节点个数不少于 2 个,随着计算节点增加,可线性提升集群容量和性能。 节点规格 计算节点
此文章是跟DataWhale开源组织刷leetcode算法题时所写,主要内容借鉴算法通关手册
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理,使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
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