大家好,又见面了,我是全栈君 变量定义中类型后带一个问号,意思是这个数据类型是NullAble类型的。用于给变量设初值的时候,给变量(int类型)赋值为null,而不是0! 例子: int?...变量定义中类型后带两个问号, 用于判断并赋值,先判断当前变量是否为null,如果是就可以赋一个新值,否则跳过!意思是取所赋值??左边的,如果左边为null,取所赋值??右边的。
) 8KB 36%/70% 280MB 1.27GB/s 163K/s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 4KB 40%/73% 280MB 1.30MB/s 333K/s Linux+共享内存.../s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 512字节 44%/100% 280MB 610MB/s 1250K/s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 256字节 42%/100%...最后加的一个东西就是:write队列什么时候合包?...165MB/s 2857K/s Linux+共享内存 1 8-16384字节 98%/98% 74MB/74MB 1.56GB/s 199K/s Linux+共享内存 1 8-128字节(模拟ping包...) 100%/83% 74MB/74MB 303MB/s 5253K/s 由于没改动共享内存通道的任何代码,所以共享内存的后两项性能测试没有重新跑。
创建MONGODB 的索引,属于基本操作,但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引,也属于基本操作,实际上量变产生质变,很多问题的考虑都不在那么简单。...MONGODB 3.4 的时候有一个参数 setParameter: maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes: 1024 这个参数就直接为后台添加索引加速的,如果有足够的内存...,(内存的与wiretiger 无关),则会加速background 添加索引的速度。...所以大collection添加索引,就是一个量变到质变的过程,你需要考虑的问题1 你内存的大小,是否能hold 你添加的索引2 业务上访问度是否是高强度的,如果是,那你及需要考虑上面提到的方法3 oplog...的设计大小其实和你以后一些基础操作有关4 尽量抛弃旧版本,升级到 3.6 及以上的版本,这样可以快速调整oplog的大小 所以一件看上去不值得一提的加索引的事情,其实如果量大到一定程度,则考虑和需要分析的问题和
而【检查数】这一列下钻后的数据,恰恰是被合并的名称下的数据,所以下钻后就查不到数据了。...跟实施那边反馈后,他们给出了一个中转方案:下钻到一个临时页面,在页面中显示一个被合并名称的超链接,再下钻一层就能查出数据了。...所以就将下钻后的查询条件修改成了下图这样: 之前的条件为:study.HospitalName=’${xxxx}’。 这里记录一下,为以后需要的同行铺一下路。
那么,在日常执行 delete 时,我们是否需要养成加 limit 的习惯呢?是不是一个好习惯呢? 在日常的 SQL 编写中,你写 delete 语句时是否用到过以下 SQL?...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过,在一般场景下,我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生,也不知有多大区别,今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用 truncate,效率上 truncate 远高于 delete,应为 truncate 不走事务,不会锁表,也不会生产大量日志写入日志文件;truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...这个例子对我们实践的指导意义就是,在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数,让操作更安全,还可以减小加锁的范围。...所以,在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 好了,本文就带你了解这些,如果有相关疑问和好想法,请在下方留言,方便和小伙伴儿们一起讨论。
BIOS是如何启动的,CPU硬件逻辑设计为在加电瞬间强行将CS值置为0XF000,IP为0XFFF0,这样CS:IP就指向0XFFFF0这个位置,这个位置正是BIOS程序的入口地址。...在次 boot loader 存在与内存中后,就可以对文件系统进行查询了,同时将默认的内核镜像以及初始化内存盘镜像也被加载到内存中。...BIOS:计算机加电自检完成后第一个读取的地方就是就是BIOS(Basic Input Output System,基础输入输出系统),BIOS里面记录了主机板的芯片集与相关设置,如CPU与接口设备的通信频率...电脑启动后,CPU逻辑电路被设计为只能运行内存中的程序,没有能力直接运行存在于软盘或硬盘中的操作系统,如果想要运行,必须要加载到内存(RAM)中。...系统将解压后的内核放置在内存之中,并调用start_kernel()函数来启动一系列的初始化函数并初始化各种设备,完成Linux核心环境的建立。
喏 → MySQL专栏目录 | 点击这里 在业务场景要求高的数据库中,对于单条删除和更新操作,在delete和update后面加limit 1绝对是个好习惯。...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过,在一般场景下,我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生,也不知有多大区别,今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用truncate,效率上truncate远高于delete,应为truncate不走事务,不会锁表,也不会生产大量日志写入日志文件;truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...这个例子对我们实践的指导意义就是,在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数,让操作更安全,还可以减小加锁的范围。...所以,在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 好了,本文就带你了解这些,如果有相关疑问和好想法,请在下方留言,方便和小伙伴儿们一起讨论。
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在业务场景要求高的数据库中,对于单条删除和更新操作,在删除和更新后加限制1绝对是个好习惯。...那么,在日常执行删除时,我们是否需要养成加极限的习惯呢?是不是一个好习惯呢? 在日常的SQL编写中,您写删除语句时是否用到过以下SQL?...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过,在一般场景下,我们对删除后是否需要加limit的问题很陌生,也不知有多大区别,今天带你来了解一下,记得mark...如果是清空表数据建议直接用truncate,效率上truncate远高于删除,应为truncate不走事务,不会锁表,也不会产生大量日志写入日志文件;truncate table table_name后立即立即释放删除磁盘空间...所以,在删除后加限制是个值得养成的好习惯。 好了,这里就带你了解这些,如果有相关疑问和好想法,请在下方留言,方便和小伙伴儿们一起讨论。 ---- ----
在业务场景要求高的数据库中,对于单条删除和更新操作,在delete和update后面加limit 1绝对是个好习惯。...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过,在一般场景下,我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生,也不知有多大区别,今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用truncate,效率上truncate远高于delete,应为truncate不走事务,不会锁表,也不会生产大量日志写入日志文件;truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...这个例子对我们实践的指导意义就是,在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数,让操作更安全,还可以减小加锁的范围。...所以,在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 好了,本文就带你了解这些,如果有相关疑问和好想法,请在下方留言,方便和小伙伴儿们一起讨论。
那么,在日常执行 delete 时,我们是否需要养成加 limit 的习惯呢?是不是一个好习惯呢? 在日常的 SQL 编写中,你写 delete 语句时是否用到过以下 SQL?...delete from t where sex = 1 limit 100; 你或许没有用过,在一般场景下,我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生,也不知有多大区别,今天带你来了解一下...如果是清空表数据建议直接用 truncate,效率上 truncate 远高于 delete,应为 truncate 不走事务,不会锁表,也不会生产大量日志写入日志文件;truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...这个例子对我们实践的指导意义就是,在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数,让操作更安全,还可以减小加锁的范围。...所以,在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。 之前,给大家发过三份Java面试宝典,这次新增了一份,目前总共是四份面试宝典,相信在跳槽前一个月按照面试宝典准备准备,基本没大问题。
【导语】本文介绍了一个可以生成欺骗性补丁的系统模型,通过将该补丁放置在固定位置,人们能够使自己在行人检测器中获得“隐身”的效果。作者对比了三个不同的生成补丁的方...
02 原因分析 众所周知,单台数据库实例的配置是有瓶颈的,特别是关系型数据库,当CPU和内存配置提高到一定程度后,性能就不再提升了,即使对数据库的内核进行优化,也只能稍微抬高这个瓶颈线。...在我经历过的应用系统压力测试工作中发现,大厂提供的应用产品通常服务器压力和数据库压力是基本持平的,小的开发商提供的应用系统往往是服务器还没有明显压力,CPU、内存使用率都很低,数据库却已经“炸了”。...当已经无法通过上面方案降低数据库压力后,还可以采用分布式数据库、主从读写分离数据库来横向扩展数据库性能。从原理上分析,横向扩展数据库性能是可以无限提高数据库承压能力的。...Redis缓存数据库是将数据以键值对的形式缓存在内存中的高效数据库。...纵向提高数据库配置 加CPU、加内存,性能提升也是有限的,幸运的是,目前大部分数据库都支持分布式架构,或主从读写分离架构。
前置++ 是先将变量的值加1,然后使用加1后的值参与运算。而后置++ 是先使用该值参与运算,然后再将该值加1。...按照通俗的见解,虽然后置++是先参与运算,然后再将值加1,但是执行对自身的赋值运算后,该值也加1,变成16才是呀。...况且,后置++对其他变量j赋值后,i自身也加1了, prePlus3:i=16,j=15 为什么对自己赋值后,结果就不一样呢? 实际上,不管是前置++还是后置++,都是先将变量的值加1....,然后才继续计算的,,二者之间真正的区别是:前置++是将变量的值加1后,使用增值后的变量进行运算的,而后置++是首先将变量赋值给一个临时变量,接下来对变量的值加1,然后使用临时变量进行运算,从效果上来讲...从指令上来说,后置++在执行增值指令iinc前,先将变量的值压入栈,执行增值指令后,使用的是之前压入栈的值。
前提:某大型跨境电商业务发展非常快,线上机器扩容也很频繁,但是对于线上机器的运行情况,特别是jvm内存的情况,一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。...公式为1/(1+n) 长期表现 第一个变化:fgc的次数减少,减少了大概一倍以上; mobile工程,调整前基本上一天1-2辆次,调整后基本上就是2-3天一次 ? ?...总结: Jvm调优这块还是有一定难度的有时候我们会碰到下面这些问题:OutOfMemoryError,内存不足、内存泄露、线程死锁、Java进程消耗CPU过高。...这些问题在日常开发容易忽视,比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源,但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。
我粗略地计算了一下,这些键值对所占的内存空间大约是 25GB(5000 万 *512B)。所以,当时,我想到的第一个方案就是:选择一台 32GB 内存的云主机来部署 Redis。...因为 32GB 的内存能保存所有数据,而且还留有 7GB,可以保证系统的正常运行。同时,我还采用 RDB 对数据做持久化,以确保 Redis 实例故障后,还能从 RDB 恢复数据。...采用多个实例保存数据切片后,我们既能保存 25GB 数据,又避免了 fork 子进程阻塞主线程而导致的响应突然变慢。...就像下图中,原来的实例内存是 8GB,硬盘是 50GB,纵向扩展后,内存增加到 24GB,磁盘增加到 150GB。...当实例之间相互连接后,每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。 客户端收到哈希槽信息后,会把哈希槽信息缓存在本地。当客户端请求键值对时,会先计算键所对应的哈希槽,然后就可以给相应的实例发送请求了。
proxy_pass后缀不加斜杠 location /abc/ { proxy_pass http://172.16.1.38:8080; } 第二种:proxy_pass后缀加斜杠...location /abc/ { proxy_pass http://172.16.1.38:8081/; } 上面两种配置,区别只在于proxy_pass转发的路径后是否带.../ 针对情况1 :如果访问url = http://server/abc/test.jsp,则被nginx代理后,请求路径会便问http://proxy_pass/abc/test.jsp,将test.../ 作为根路径,请求test/路径下的资源 针对情况2 :如果访问url = http://server/abc/test.jsp,则被nginx代理后,请求路径会变为 http://proxy_pass
前言 作为一台服务器来说,内存并不是无限的,所以总会存在内存耗尽的情况,那么当 Redis 服务器的内存耗尽后,如果继续执行请求命令,Redis 会如何处理呢?...设置了有效期后,可以通过 ttl 和 pttl 两个命令来查询剩余过期时间(如果未设置过期时间则下面两个命令返回 -1,如果设置了一个非法的过期时间,则都返回 -2): ttl key 返回 key 剩余过期秒数...这种策略对内存不够友好,可能会浪费很多内存。 定期扫描:系统每隔一段时间就定期扫描一次,发现过期的键就进行删除。...Redis 改进后的 LRU 算法 在 Redis 当中,并没有采用传统的 LRU 算法,因为传统的 LRU 算法存在 2 个问题: 需要额外的空间进行存储。...lfu-decay-time 1 具体算法如下: 获取当前时间戳,转化为分钟后取低 16 位(为了方便后续计算,这个值记为 now)。
导读:在业务场景要求高的数据库中,对于单条删除和更新操作,在delete和update后面加limit 1绝对是个好习惯。...那么,在日常执行delete时,我们是否需要养成加 limit 的习惯呢?是不是一个好习惯呢? 在日常的SQL编写中,你写delete语句时是否用到过以下SQL? ?...你或许没有用过,在一般场景下,我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生,也不知有多大区别,今天带你来了解一下,记得mark!...如果是清空表数据建议直接用truncate,效率上truncate远高于delete,应为truncate不走事务,不会锁表,也不会生产大量日志写入日志文件;truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间...加Limit的优点 以下面的这条SQL为例: ? 1. 降低写错SQL的代价,就算删错了,比如limit 500,那也就丢了500条数据,并不致命,通过binlog也可以很快恢复数据。 2.
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