使用 GORM 操作数据库,需要了解 GORM 的约定和字段标签提供的约束。尽量遵循 GORM 已有的约定,但是如果约定不符合需求,也可以自定义配置,从而改变已有约定,达到满足需求的目的。
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件,有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中,消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离,一个topic又可以分为多个分区,当我们发送消息的时候,会根据某种规则(可以是默认规则,也可以是自定义规则),把消息存储到某个分区当中,同时消息会被分配一个序列号,也就是我们常说的offset,这个offset是一个不断递增的数值。
可能不熟悉seed用法的看到这里会很疑惑,我不是都用了seed吗?为何我随机出来的数字都是一样的?不应该每次都不一样吗?
最近我们有个按照年龄分布的统计分析需求,数据分析师要分析大于50岁的人群有多少,他用了toDate处理字段birthday转换时间格式,通过dateDiff来对比生日时间和当前时间,从而计算年龄。然后这样的计算,我们计算出来的超过50的岁的数据占比很大,我们怎么想也觉得不太可能有这么多老年人玩我们的产品,如果是微信那样的产品,那还有可能。出于这样的怀疑,我们去细查我们当时写的sql:
消息引擎最重要的工作就是将生产者生产的消息传输到消费者,消息的格式应该要怎么设计是各大消息引擎框架最核心的问题,消息格式决定了消息引擎的性能与效率,Kafka 在过去的多个版本迭代中,衍生了 3 个版本的消息格式,每个版本的消息格式之间究竟有哪些差异,它们之间的升级解决了什么样的问题呢?下面我就对 Kafka 的消息格式进行深度剖析。
NTP(Network Time Protocol,网络时间协议)是由RFC 1305定义的时间同步协议,用来在分布式时间服务器和客户端之间进行时间同步。NTP基于UDP报文进行传输,使用的UDP端口号为123。
本文将概述用户使用 UDF 的大致流程,UDF 的详细使用说明请参考官网用户手册:
雪花Id生成算法,是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的优点在于,在分布式系统中快速生成有时间顺序的唯一编号!Snowflake实测每秒可生成900万个唯一Id。
在golang里面获取时间戳并不难。只要加载time包。然后time.Now().Unix(),就可以了,但接下来转成string就麻烦了 本来,加载strconv的话,用strconv.Itoa也可以解决,但unixtime的时间戳是int64, itoa只能转32位的。这时候就只有一个恶心的办法了。 fmt.Sprintf("%d",int64),这个是肯定可以转,。。。。我现在就是用这种办法的 做个笔记 --EOF-- 后记,在群里问了一下,结果asta谢就说了。明明有strconv.FormatIn
连接集群 mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?o
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
大家周末快乐!随着最近项目落地,0.10.0 即将发布,准备写一系列教程,今天第一篇,介绍 IoTDB 的数据模型和建模方式。
ROS1使用了一种简化的消息类型描述语言来描述ROS节点发布的数据值。通过这样的描述语言,ROS1能够使用多种编程语言生成不同类型消息的源代码。
因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。
Kafka 日志压缩类似于 Redis 持久化的 RDB 模式,假设 Kafka 崩溃,通过日志文件恢复最终状态时,Kafka 只需要关心最新状态,并不关心每一时刻的状态。 Kafka 日志压缩主要是针对两种数据:
EdgeX Foundry是由Linux基金会运维的、全球领先的开放源码边缘计算软件框架。自2017年开源之后,在世界各地的各行业、各场景上得到了广泛的应用。从2018年起,VMware与众多行业合作伙伴在中国社区推广EdgeX技术、拓展生态,并持续地贡献代码。
Application->Assembly name,大牛直播SDK按照APP名称授权,未授权版本,此处请改成“SmartPlayer”,如需授权,可直接联系商务;
社区APP问答模块,设计思想:主要为了满足用户在发表疑问及遇到的问题的时候可以发表。 1 发表问答模块,需要保存数据库及内存数据库 2 获取问答列表,主要是读取内存数据库的数据。 3 问答列表及评论的分页模式;这个可以用pagenumber或者时间戳获取分页数据;这个如果大家想了解可以微信公众账号获取交流群
前面,已经介绍了go标准库和sqlx库操作mysql的教程,下面介绍专业的ORM框架Gorm来操作各类数据库。
ffmpeg的remuxing.c是一个用于将多媒体文件从一种容器格式转换为另一种容器格式的命令行工具。它可以将音频、视频和字幕等元素从源文件中提取出来,并按照用户指定的方式重新封装到目标文件中。在本篇文章中,我将对ffmpeg的remuxing.c进行介绍,并讨论其关键功能和技术实现。
尽管Windows平台有诸多优势,Linux平台的发展还是势不可挡,特别实在传统行业,然而Linux生态构建,总是差点意思,特别是有些常用的组件,本文基于已有的Linux平台RTSP、RTMP播放模块,构建Unity下的RTSP和RTMP直播播放。
开发中经常会遇到一些小需求,比如时间戳和日期的互相转化, URL encode/decode,Base58 encode/decode,2/8/16进制转换, 数字的encode/decode,特殊的比如parity_codec里的Compact类型的encode/decode
但对计算机而言,这个时间不一定是单调递增的。因为人觉得当前机器的时间不准,可以随意拨慢或调快。
Kafka 作为一个消息系统,其中很大的一个用途就是作为业务上的解耦,而它实现的模式就是经典的生产者消费者模式。毫无疑问,就出现了producer、consumer。然后消息总得有地方存放啊,然后就有了具体的broker,那在broker上是如何进行组织和存放的,就出现了partition。对应的为保证消息不丢失,也就出现了消息备份组这样一个概念(ISR,in-sync replica)再加上消息的topic也就形成了,kafka的 topic-partition-message 的三级负载结构。到这里Kafka中比较核心的几个概念就都有了,下面开始详细介绍。
时间离我们仅在咫尺,无论是在编程中时间还是日常生活中对于时间的 记述都是离我们最近的,那么让我们一起来学习一下GoLang中内置包time。
Client与Server的网络通信协议传输使用google protobuf,服务器端使用的是Java
数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码。
使用EF框架遇到并发时,一般采取乐观并发控制。 1支持并发检验 为支持并发检验,需要对实体进行额外的设置。默认情况下是不支持并发检验的。有以下两种方式: 方式名称 说明 时间戳注解/行版本 使用TimestampAttribute特性,实体的属性必须是byte数组类型 非时间戳注解 使用ConcurrencyCheckAttribute Fluent API 使用StringPropertyConfiguration.IsConcurrencyT
近年来,“微服务”在软件架构出现频次越来越高,其思想主要是指将一个大型的单个应用服务拆分为多个微服务,每个微服务在其自己的进程中运行,并采用轻量级的协议进程通信,通常采用的方法是基于HTTP的RESTful API。本文主要介绍一个RESTful框架的使用方式及其主要实现原理,主要基于Golang和MongoDB实现,协议采用HTTP+JSON,另外搭配ElasticSearch可以实现数据资源的搜索功能。使用者只需要定义好数据资源的结构体,即可快速构建RESTful服务。
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI
前面已经讲过了雪花算法,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中)。我们可以看到它调用的是native 方法:
在各个语言之中都有时间类型的处理,因为这个地球是圆的(我仿佛在讲废话),有多个时区,每个时区的时间不一样,在程序中有必要存在一种方式,或者说一种类型存储时间,还可以通过一系列的方法转换成不同国家的时间。
在直播场景里,我们经常需要将多个视频画面混合成一个视频画面(或是多路音频合成一路声音),常见的场景如:
在阅读了罗培羽著作的Unity3D网络游戏实战一书后,博主综合自己的开发经验与考虑进行部分修改和调整,将通用的客户端网络模块和通用的服务端框架进行提取,形成专栏,介绍Socket网络编程,希望对其他人有所帮助。目录如下,链接为对应的CSDN博客地址:
前面已经讲过了雪花算法 ,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中)。我们可以看到它调用的是native 方法:
按给定的时间戳和排序规则,对所有datablock作排序后输出,每次调用Next后,都会输出一部分排序好的Datablock
SELECT DATEDIFF("2089-10-01","2008-08-08") AS "北京奥运会开幕式天数"
HMAC-based One-Time Password 简写,表示基于 HMAC 算法加密的一次性密码。是事件同步,通过某一特定的事件次序及相同的种子值作为输入,通过 HASH 算法运算出一致的密码。
对于某些问题设备来说,设备时间与比当前实际的时间差了几个小时,甚至几天的情况都存在。那么,客户端如果能够获取到当前最准确的时间呢?
在前面文章《Cobar SQL审计的设计与实现》中提了一句关于时间戳获取性能的问题
由于是做环保相关的,有时需要对212协议进行拆包和解包。HJ212协议是一种字符串协议,数据传输通讯包主要由包头、数据段长度、数据段、CRC校验、包尾组成,其中“数据段”内容包括请求编码、系统编码、命令编码、密码、设备唯一标识、总包数、包号、指令参数。请求编码为请求的时间戳,系统编码ST统一规定为22,命令编码CN为该数据包的时间类型,访问密码、设备唯一标识在对接时由平台提供,指令参数为数据内容。通讯协议的数据结构如图4所示。
上节中我们知道了 Sentinel-Go 大概能做什么事情,最简单的例子如何跑起来
我也会在每天忙完后,抽 1 个时间去回答大家的问题,但是不一定每个人我都能回答的到,因为有时候信息太多,可能没有看到你的问题。
和外部联调一直是令人困扰的问题,尤其是一些基础环境配置导致的问题。笔者在一次偶然情况下解决了一个调用外网服务概率性失败的问题。在此将排查过程发出来,希望读者遇到此问题的时候,能够知道如何入手。
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