在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
imgurl.org是xiaoz 2017年12月开始运营的一个图床网站，以下简称ImgURL，ImgURL运营期间经历了几次迁移，不过当时数据都还不多，没什么难度。随着时间推移数据量越来越多，至今图片数据已经超过100万张，截至2022.03.29已经达到1176457张图片。
为了让一个复制组正常使用消息分段功能，所有组成员必须运行MySQL 8.0.16或以上版本，并且组使用的组复制通信协议版本必须支持消息分段。可以使用group_replication_get_communication_protocol() UDF检查组使用的通信协议版本是多少，UDF 返回版本号字符串代表了组支持的最老的MySQL Server版本。MySQL 5.7.14的版本支持压缩消息，MySQL 8.0.16的版本支持消息分段。如果所有组成员都运行在MySQL 8.0.16以上版本，并且组中不需要运行更低版本的组成员，则可以使用group_replication_set_communication_protocol UDF()来设置通信协议版本为MySQL 8.0.16及其以上，这样就能够确保消息分段功能在组中所有成员上正常运行。有关更多信息，请参见"4.1.4. 设置组的通信协议版本”。
组复制的基本保证是，只有在组中的大多数节点接收到事务并且就并发事务的相对顺序达成一致之后，才会提交事务。其对事务的基本处理流程为：
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
图中，紫色部分即代表哈希表，也称为哈希数组（默认数组大小是16，每对key-value键值对其实是存在map的内部类entry里的），数组的每个元素都是一个单链表的头节点，跟着的绿色链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就会采用头插法将其放入单链表中。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
ES 对它的最小词源(Term) 维护了一个“倒排索引”，即 “从 最小词源 到文档ID 的映射”。 在文档入库时会先分词，完成后可查询。当查询时，比如 中国，人民 这样 的词，在查找时它所对应的 数据记录的ID有，1，14，1001 这样的数据ID。es 把这些ID的记录包含组成结果返回就是查询结果了。
pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
---- 文章来源：https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下，效率越来越高： ALL 全表扫描
虽然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2
图论和网络科学工具揭示了静息状态脑电分析中脑功能组织的基本机制。然而，仍不清楚几个方法学方面如何可能使重构的功能网络的拓扑产生偏差。在此背景下，文献显示所选分段的长度不一致，阻碍了不同研究结果之间的有意义的比较。本研究的目的是提供一种不受分段长度对功能连通性和网络重建影响的网络方法。采用不同时间间隔(1、2、4、6、8、10、12、14和16s)对18名健康志愿者的静息状态脑电图进行相位滞后指数(PLI)和振幅包络相关(AEC)测量。通过计算加权聚类系数(CCw)、加权特征路径长度(Lw)和最小生成树参数(MST)对网络拓扑进行评估。分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示，PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低，PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。此外，CCw和Lw表现出非常相似的行为，基于AEC的指标在稳定性方面更可靠。一般来说，MST参数在短时间内稳定，特别是基于PLI的MST (1-6 s，而AEC为4-8 s)。在源水平，结果更加可靠，基于PLI的MST的结果稳定可以达到1 s。这表明，PLI和AEC都依赖于分段长度，这对重建的网络拓扑结构有影响，特别是在电极上。源水平的MST拓扑对分段长度的差异不敏感，因此可以对不同研究的脑网络拓扑进行比较。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
1. 加大max_length_for_sort_data参数的设置 在MySQL中，排序算法分为两种，一是只加载排序字段到内存，排序完成后再到表中取其他字段，二是加载所有需要的字段到内存，显然第二种节省了IO操作，所以更快 决定使用哪种算法是通过参数max_length_for_sort_data来决定的 当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时，MySQL就会选择第二种算法，反之使用第一种。所以，如果有充足的内存让MySQL存放须要返回的非排序字段，就可以加大这个参数的值来让MySQL选择第二种排序算法
随着业务数量的增大，部分批量查询会导致数据库的慢查询（已经增加了索引），比如模糊搜索等，所以准备迁移到ElasticSearch 要求 平滑迁移，不影响用户使用 为了降低风险，接口会逐个切换 减少测试工作量 方案 数据同步方案 使用Flink SQL CDC迁移MYSQL数据到ES 业务升级方案 平行请求再对比: 这样的方式可以减少测试工作量，不需要测试肉眼对比查询结果是否一致 设置不同的工作模式，而且支持动态切换（结合配置中心） MYSQL: 只访问MYSQL, ES: 只访问ES FAST: 两
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
哈喽，小伙伴们好呀，我是狗哥。我们在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：狼爷 来源：www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
MySQL有哪些性能优化方式？这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识，就像要考你计算机网络的知识时，问你“输入URL回车之后，究竟发生了什么”一样，看看你能说出多少了。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
每当我们遇到数据库查询耗时过长，总会第一时间想到，在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据，但是我们真的清楚究竟什么是索引，为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗？接下来请大家根据下文，一起深入索引的世界吧。
ConcurrentHashMap是HashMap的升级版，HashMap是线程不安全的，而ConcurrentHashMap是线程安全。而其他功能和实现原理和HashMap类似。
二.拟合 1.1元多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting):
前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,betwe
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
站在一个旁观者的角度，我个人对任何厂都是没有抵触情绪的，只要发 offer，只要钱给到位，只要不拖延，只要能就业，就算是好公司（咱要求不高）。
select id,name from product limit 866613, 20
LongAdder是一个用于并发环境中的长整型加法操作的类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量。LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。
广义上的可重入锁指的是可重复可递归调用的锁，在外层使用锁之后，在内层仍然可以使用，并且不发生死锁（前提得是同一个对象或者class），这样的锁就叫做可重入锁。ReentrantLock和synchronized都是可重入锁
搜狐视频P2P客户端并非单纯的只走P2P的客户端，由于需要向播放器提供数据，并且P2P通道质量的不确定性，需要使用CDN来弥补数据，因此产生了节约比这个指标。节约比，又叫分享率，从微观上来讲就是在一次播放中，通过P2P下载的媒体数据占据总数据量(P2P+CDN)的比例，宏观上指在一段时间内P2P系统提供的带宽占据视频网站总可用带宽(P2P+CDN)的比例。对播放器来说，比较重要的指标是流畅率，流畅率往往和节约比是相互制约的关系，播放器P2P客户端的一个重要任务就是寻找一个兼顾流畅率和节约比的平衡点。
这次抓包实践的目的是搞清楚腾讯视频Windows客户端在点播视频的时候，视频数据是如何传输来到客户端的。
RocketMQ是一个高可用、高性能、高可靠的分布式消息队列，相对于kafka更适合处理业务系统之间的消息。
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。
本篇文章站在多线程并发安全角度，带你了解多线程并发使用 HashMap 将会引发的问题，深入学习 ConcurrentHashMap ，带你彻底掌握这些核心技术。
Redis提供了redis-cli、redis-server、redis-benchmart等shell工具，今天对这些工具做下介绍。
在日常工作中，我们最常用的是柱形图、折线图和饼图。今天兰色要分享一个冷门图表：直方图
一、公平锁/非公平锁 公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。 非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能，会造成优先级反转或者饥饿现象。 对于Java ReentrantLock而言，通过构造函数指定该锁是否是公平锁，默认是非公平锁。非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。 对于Synchronized而言，也是一种非公平锁。由于其并不像ReentrantLock是通过AQS的来实现线程调度，所以并没有任何办法使其变成公平锁。 二、可重入锁
上面是很多锁的名词，这些分类并不是全是指锁的状态，有的指锁的特性，有的指锁的设计，下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定的解释。
在读很多并发文章中，会提及各种各样锁如公平锁，乐观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类。介绍的内容如下：
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能，会造成优先级反转或者饥饿现象。
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3.频域/时频域分析：通过快速傅立叶变换（FFT），短时傅里叶变换（STFT），小波变换（CWT）等方式将时域信号转换成频域/时频域信号、绘制频域/时频域分布图和地形图并通过不同方式提取感兴趣时频段的振幅信息进行进一步统计分析。
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