join是作为业务开发绕不开的SQL话题,无论是传统的数据库join,还是大数据里的join。
1、内存是计算机的重要原件,临时存储区域,作用是运行程序。Java虚拟机必须运行程序,分配和管理内存。
以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种,在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join,比 nested loop 更加高效。
DOM:文档驱动。DOM在解析文件之前把整个文档装入内存,处理大型文件时其性能很差,是由于DOM的树结构所造成的,此结构占用的内存较多。
No.23期 外排序(二) Mr. 王:接下来我们用一个例子对磁盘归并排序进行说明。先来约定讨论的参数:N=24,M=8,B=2。 小可:嗯,一共有24 个数据项,内存能装下8 个数据项,一个磁盘块包含2 个数据项。 也就是说,内存可以装下4 个磁盘块。 我们就以1 ~ 24 这组数字为例吧。 其初始状态为: 24 1 23 19 20 5 18 16 4 7 8 9 10 15 17 14 3 2 6 11 12 13 22 21 首先,我们尽可能把内存装满。 24 1 23 19 20 5
所有的对象都放在内存,20万用户以下无压力。 如果游戏的用户很多,例如超过50万,内存就会不够,可使用LRU算法来淘汰一些数据。 流程:收到用户请求 - 在内存查找用户对象 - 如果不存在就从数据库中加载- 放入内存cache-如果cache中的用户超过20万 - 用LRU算法淘汰最古老的用户数据。 避免同步的IO操作,所有会发生写数据库的操作:例如角色获得了经验,要更新数据库;这类和游戏逻辑相关、安全性要求不高的保存操作,一律用异步操作,由后台的数据库保存线程定期保存。 流程:如果要保存到数据库
举例:双重检查创建单例对象 可能存在问题,所以要对instance进行volatile语义声明,就可以禁止指令重排序
相信很多 Java 开发,都使用了 Java 的各种并发同步机制,例如 volatile,synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks(地址:https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html),其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样,第一次读的时候,感觉就是在看热闹,看完了只是知道他是这么规定的,但是为啥要这么规定,不这么规定会怎么样,并没有很清晰的认识。同时,结合 Hotspot 的实现,以及针对 Hotspot 的源码的解读,我们甚至还会发现,由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化,导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且,这种不一致,导致我们在学习 Java 内存模型(JMM,Java Memory Model),理解 Java 内存模型设计的时候,如果想通过实际的代码去试,结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了,导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型,重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列,会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解,希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是,还是强调一点,内存模型的设计,出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计,涉及的东西很多,我的水平有限,可能理解的也不到位,我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来,请大家不要完全相信这里的所有观点,如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
回想一下,一般情况下求中位数的做法:类似于快排的partition,找到一个数,使比它小的数的个数占到总数的一半就行。
操作系统 内存使用与分段--10 如何让内存用起来? 那就让首先程序进入内存 重定位: 修改程序中的地址(是相对地址) 程序载入后还需要移动… 重定位最合适的时机 - 运行时重定位 整理一下思路 引入
本文档解决了有关MongoDB 索引的一些常见问题 。有关索引的更多信息,请参阅 索引。
在理解一个源代码是如何成为可执行文件时,我简单的回顾下硬件层面、操作系统层面的知识。
有多高,以我目前不多的面试来看,在所有遇到的面试算法题中,出现原题的概率大概能有6成,如果把基于原题的变种题目算上,那么这个出现概率能到达9成,10题中9题见过。
No.34期 缩图法(一) Mr. 王:接下来我们再谈一种常用于磁盘上存储的图的思想,叫作缩图法。我们不得不设计磁盘算法,重要原因就是内存存不下特别大的图。 所以一些基本的考虑就是,我们能不能试着把图变得小一点,使之能被放进内存中。如果经过若干次I/O 之后,使得图剩下的部分可以被放进内存中,那么处理也就变得容易多了。 小可:哦,“缩图法”名字听起来也好像是这个思想。具体怎么做呢? Mr. 王:我们来看这样一个问题:判定一个特别大的图的连通性。显然这个大图会被存储在外存中。 Mr. 王:首先我们试着给
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法,也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结,希望对你有帮助。
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法:
本文以Tomcat 9为核心学习并归纳了一些内存马技术,除有特殊说明外的章节外,本文使用Java 8u292
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎讨论。
本文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者,迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射,以及应用运行时硬件都做了什么。假定你熟悉基本的I/O操作,比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。
内存屏障:限制命令操作顺序,有LoadLoad、LoadStore、LoadStore、StroreStreo四种屏障
String driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";
先写上:import java.util.Scanner //导入 java.util 包下的 Scanner 类,导入后才能使用它
内存可见性:所有线程都能看到共享内存的最新状态。每次读取前必须先从主内存刷新最新的值。每次写入后必须立即同步回主内存当中。
为了快速构建项目,使用高性能框架是我的职责,但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 探究的过程是痛苦并激动的,痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用,激动在于技术的相同性,新的框架不再是我焦虑。 每一个底层细节的攻克,就越发觉得自己对计算机一无所知,这可能就是对知识的敬畏。
2017-06-14 by Liuqingwen | Tags: 随笔 Java | Hits
上次我说过, 我们这个线程的世界是个弱肉强食的地方, 大家为了争抢资源大打出手,时不时闹出些内存数据互相被覆盖的事故, 给人类带了无穷的烦恼。
“映射”就是建立一种对应关系,主要是指硬盘上文件的位置与进程逻辑地址空间中一块相同区域之间一一对应。这种关系纯属是逻辑上的概念,物理上是不存在的,原因是进程的逻辑地址空间本身就是不存在的,在内存映射过程中,并没有实际的数据拷贝,文件没有被载入内存,只是逻辑上放入了内存,具体到代码,就是建立并初始化了相关的数据结构,这个过程有系统调用mmap()实现,所以映射的效率很高。
Glide的缓存策略 前言 众所周知,图片加载框架的基本模式就是三层缓存。内存、文件和网络。所有图片加载框架的基本思路都是先从内存中寻找需要的数据,如果找不到转到文件中寻找,还是找不到,才会去网络下载。但Glide在缓存策略上,花费了很多心思,从而使得其在加载图片过程中,对内存的使用量非常小。 本文将分享Glide在缓存策略上使用的技巧。 内存低消耗的秘密 在图片加载过程中,通常来讲,内存消耗的部分在于图片的解码。我们需要根据图片的尺寸,创建一个相应尺寸的Bitmap,这个Bitmap会存入内存缓存,然后通
关注问题: DBMS如何管理自身的内存以及数据在自身内存和磁盘之间的back-and-forth?
Java内存模型是保障多线程安全的根基,这里不过认识型的理解总结并未深入研究。
昨天,我们讲到了HBase的逻辑结构,今天我们来看一下HBase的存储及访问原理。
总的来讲,这一步就是通过类加载器把类读入内存。需要注意的是,第三步虽然生成了对象,但并不在堆里,而是在方法区里。
本博文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者,迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射,以及应用运行时硬件都做了什么。 假定你熟悉基本的I/O操作,比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。 缓存处理和内核vs用户空间 缓冲与缓冲的处理方式,是所有I/O操作的基础。术语“输入、输出”只对数据移入和移出缓存有意义。任何时候都要把它记在心中。 通常,进程执行操作系统的I/O请求包括数据从缓冲区排出(写操作)和数据填充缓冲区(读操作)。这就是I/O的整体概念
本博文主要讨论I/O在底层是如何工作的。本文服务的读者,迫切希望了解Java I/O操作是在机器层面如何进行映射,以及应用运行时硬件都做了什么。假定你熟悉基本的I/O操作,比如通过Java I/O API读写文件。这些内容不在本文的讨论范围。
Java 中的 volatile 关键字,用来修饰会被不同线程访问和修改的变量,通常用于并发编程中,是 Java 虚拟机提供的轻量化同步机制。
我们知道,分布式系统的基础是网络。因此,网络编程始终是分布式软件工程师和架构师的必备高端基础技能之一,而且随着当前大数据和实时计算技术的兴起,高性能 RPC 框架与网络编程技术再次成为焦点。不管是 RPC 领域的 ZeroC Ice、Thrift,还是经典分布式框架 Actor 模型中的 Akka,或者实时流领域的 Storm、Spark,又或者开源分布式数据库中的 Mycat、VoltDB,这些高大上产品的底层通信技术都采用了 NIO(非阻塞通信)通信技术。而 Java 领域里大名鼎鼎的 NIO 框架——Netty,则被众多的开源项目或商业软件所采用。
7:机器翻译 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 小晨的电脑上安装了一个机器翻译软件,他经常用这个软件来翻译英语文章。 这个翻译软件的原理很简单,它只是从头到尾,依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。对于每个英文单词,软件会先在内存中查找这个单词的中文含义,如果内存中有,软件就会用它进行翻译;如果内存中没有,软件就会在外存中的词典内查找,查出单词的中文含义然后翻译,并将这个单词和译义放入内存,以备后续的查找和翻译。 假设内存中有M个单元,每单元能存放一个单词和译义。每当软件将
首先,从操作系统的层次来说,进程(Progress)是资源分配和系统调度的的基本单位也可以理解为程序的基本执行实体;当一个程序被载入到内存中并准备执行,它就是一个进程!当进程被创建了,操作系统就会为该进程分配一个唯一、不重复的 ID,用于区分不同的进程
一个整形1,只占4个字节,为了节省内存空间,我们就用int类型来存储,而没必要用long long类型。
在公司有一个需求是要核对一批数据,之前的做法是直接用SQL各种复杂操作给怼出来的,不仅时间慢,而且后期也不好维护,就算原作者来了过一个月估计也忘了SQL什么意思了,于是有一次我就想着问一下之前做这个需求的人为什么不将这些数据查出来后在内存里面做筛选呢?直接说了你不怕把内存给撑爆吗?此核算服务器是单独的服务器,配置是四核八G的,配置堆的大小是4G。本着怀疑的精神,就想要弄清楚几百万条数据真的放入内存的话会占用多少内存呢?
在网络安全的广阔领域中,缓冲区溢出漏洞一直是一个重要的议题。这种漏洞,如果被恶意利用,可能会导致严重的安全问题,包括数据泄露、系统崩溃,甚至可能被攻击者利用来执行恶意代码。在本文中,我们将深入探讨缓冲区溢出漏洞的原理、危害以及如何防范这种漏洞。
之前一直就很好奇 java -jar 到底发生了什么,为什么执行 java -jar 代码就自动运行了。今天我们来说明一下,尽量覆盖操作系统、编译原理、JVM 的一些东西。( 本文将处于一个不断更新的状态,知道上面这些东西覆盖的差不多了为止,如果可以的话,也会加上硬件方面的东西 ),主要的目的就是为了能以最简单的 java 代码来串一些相对来说比较底层的东西,让自己以及让每个读者对计算机能有一个相对全局的了解。
缓存机制就是将数据库中经常使用的数据取出放入内存中。程序调用时直接从内存中取,丌用每次使用 数据都訪问数据库,这样提高了效率。
当有多项任务需要处理时,由于资源有限,所有任务无法同时处理,此时就需要确定某种规则来决定各项任务的执行顺序,这就是调度
为什么需要内存扩充技术?我们知道当并发运动的多个进程长度之和大于内存可用空间时,多道程序设计就会出现很多困难。内存扩充技术就是借助大容量的辅存,在逻辑上实现内存的扩充。常见的内存扩充技术有覆盖技术、交换技术以及虚拟内存。本节主要探讨前两种,即虚拟内存出现前的内存扩充技术。
原子操作是指一个或者多个不可再分割的操作。这些操作的执行顺序不能被打乱,这些步骤也不可以被切割而只执行其中的一部分(不可中断性)。在 Java 中通过原子操作来完成工作内存和主内存的交互,其中原子操作又可分为如下几类:
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