我在做一个收据采集的程序，需要记录起始时间和结束时间，在数据库中是用timestamp字段来保存的，有些情况下不存在起始时间，此时就需要设置一个默认的起始时间，当初想着是使用timestamp类型的『最小值...从MySQL的官方文档就可以得到结论，http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/datetime.html The TIMESTAMP data type is used...MySQL converts TIMESTAMP values from the current time zone to UTC for storage, and back from UTC to the...For more information, see Section 10.6, “MySQL Server Time Zone Support”....如果我没有理解错的话，MySQL将timestamp类型的值保存的时候，会从当前时区转成UTC时间，正好解释了前面1970-01-01 00:00:00或1970-01-01 00:00:01两个值保存时出错的问题了
8核16g服务器支持多少并发8核16g服务器是配置比较高的服务器了，具体支持多少并发，会受到带宽、服务器速度、不同用户正在访问的页面大小等一系列因素的影响，这个问题是无法得到一个准确答案。...假设所有用户访问的页面平均大小为60KB（如果网页含有大量的图片、视频、下载文件等，要酌情考虑大小）云服务器1M带宽最多能支持多少人同时在线？...公式：带宽X等待时间/页面大小=并发人数首先，我们计算1M带宽在8S中之内能传送多少个60KB的页面，1024*8/60=136.53 也就是大约为137个。...这意味着，如果每一个用户都愿意等到极限的8秒钟，那么可以满足137个人同时在线。如果想要每个人平均等1秒钟的话，这个数字大概是17（1024*1/60)。...按照这个公式，如果你的云服务器是5M带宽的话，它支持的最大并发数是1024*5*8/60=683。也就是5M带宽的服务器，最大支持683个人同时在线。
经常会有客户提问，服务器上如果使用了点量实时云渲染（也叫像素流或者云流化）技术服务，可以支持多少路并发？...这个问题其实之前我们有简单说过，影响并发的两个因素：程序本身的情况以及服务器的参数性能，具体可参考文章《虚幻4像素流送技术支持多少人并发？》。...点量实时云渲染软件，支持服务器开启多少路并发判断方法如下： 1、找一台服务器安装需要云流化的内容，比如UE4或者Unity3D的EXE程序（也可以是其他的Windows下的EXE程序），注意为了更好的测试...duobignfa.png 从以上我们可以看出，具体能支持多少并发，其实和云渲染技术或者软件没有太大关系，主要还是取决于程序本身的情况以及所选服务器的性能。...这里小芹在举个例子，假设有个unity3D的exe程序，在i5处理器、1050显卡可以流畅跑一路，如果服务器有更多核心、更好的CPU，使用多张3070Ti之类的高性能显卡，则有可能支持8~12路的并发。
如果lock和unlock中间没有任何逻辑的理想情况下，同一个锁可以支持每秒： 1000ms/ (1ms的lock+1ms的设置超时+1ms的unlock)=333(个) 结论 分布式锁本身...lock和unlock耗时是us级，在理想情况下大概可支持每秒1000个原子操作，300多个从分配到释放流程结束。...7：加了分布式锁还出现了并发问题？ 1：一个线程里lock成功，unlock失败？ Q: 日志里报了多次的unlock失败，什么原因？...A：如果不符合可获取到的时间间隔计算，则考虑是否特定场景下有耗时操作。具体可参考 3：锁内部要避免的操作有哪些？ 7：加了分布式锁还出现了并发问题？ Q：锁获取失败是怎么处理的？...A：锁获取失败并没有按请求失败处理，而是在无锁状态下继续执行会引发并发问题。 Q：锁获取成功了还是出现并发问题？ A：执行太慢了，超过了expire的时间锁失效了。 ?
如果lock和unlock中间没有任何逻辑的理想情况下，同一个锁可以支持每秒： 1000ms/ (1ms的lock+1ms的设置超时+1ms的unlock)=333(个) 结论 分布式锁本身lock...和unlock耗时是us级，在理想情况下大概可支持每秒1000个原子操作，300多个从分配到释放流程结束。...7：加了分布式锁还出现了并发问题？ 1：一个线程里lock成功，unlock失败？ Q: 日志里报了多次的unlock失败，什么原因？...A：如果不符合可获取到的时间间隔计算，则考虑是否特定场景下有耗时操作。具体可参考 3：锁内部要避免的操作有哪些？ 7：加了分布式锁还出现了并发问题？ Q：锁获取失败是怎么处理的？...A：锁获取失败并没有按请求失败处理，而是在无锁状态下继续执行会引发并发问题。 Q：锁获取成功了还是出现并发问题？ A：执行太慢了，超过了expire的时间锁失效了。
* 先把问题原因的总结和建议给大家列出来，有兴趣的朋友可以查看后面的问题细节描述，或者按照附录的创建表、插入表语句来手工验证一下。...错误1 这个报错其实我们查询MySQL官方手册就可以查询到， 对于一行记录最大的限制是65535字节。为什么是65535，不要问我，手册也没说:)——一行数据里面字段长度定义有64k，我也是醉了。...有了65535的限制以后还有一个8126的限制是为什么呢？ MySQL是分两层的，MySQL Server层 + 存储引擎层。...按照上面的说法，应该要报错的， 但是各位可以在自己的数据库上试一下，表能够建立成功，这是为什么呢？ 其实MySQL在计算字段长度的时候并不是按照字段的全部长度来记的。...● 创建一个150个字段长度类型为varchar(100)的表可以创建成功。
实际上，出现上述的情况，还是因为我们对于 GO 语言的并发模型和涉及的 GO 语言基础不够扎实，误解了语言的用法。 那么，对于 GO 语言的并发模式，我们一起来梳理一波。...GO 语言常见的并发模式有这些： 创建模式 退出模式 管道模式 超时模式和取消模式 在 GO 语言里面，咱们使用使用并发，自然离不开使用 GO 语言的协程 goroutine，通道 channel 和...nil 通过上述这种方式，主协程不仅可以轻易的等待一个子协程退出，还可以获取到子协程退出的状态 那么，主协程如果是等待多个协程退出呢？...golang 这个字符串 cat xxx.txt |grep "golang" 那么对于 GO 语言并发模式中的管道模式也是类似的效果，我们就可以用这个管道模式来过滤数据 例如我们可以设计这样一个程序...context 包中的提供了上下文机制，可以在协程 goroutine 之间传递 deadline，取消等信号 我们使用的时候例如可以这样： 使用 context.WithCancel 创建一个可以被取消的上下文
支持主题的数量和 ID 使用的数据类型有关。根据我们从 Discourse 上 dump 出来的 SQL，我们看到 Discourse 的官方使用 Integer 作为 ID 的数据类型。...随后，我们查看了 pgsql 的官方文档，integer 是 4 字节的，能够存储的最大值为：2147483647。对 Discourse 来说，这个值应该是够用了。...对数据量来说，应该还是不太可能有机会出现溢出的情况。https://www.isharkfly.com/t/discourse/14718
可以支持很多不同的对象存储。...因为这个 S3 的对象存储可以 CloudFont 进行集成，不仅仅是提供对象存储，同时还可以提供 CDN 服务。对于其他的对象存储，没有怎么用过，所以不是非常熟悉。...我们，使用的 S3 对象存储，对我们来说可以获得非常大的存储空间，同时不依赖程序的重新部署，想象下你的 Discourse 可能有超过 10 万的主题，平均下来，每个主题可能有 1 个图片或者附件。...这样你的附件也轻轻松松超过 10 万。对于这个数据量，我们认为还是属于比较基本的数据量。对比 Discourse 的官方，昨天我们才发的帖子，估计目前的数据量应该超过了 27 万。...因为 Discourse 的设计，主题的 ID 使用数据库的 Sequence 来进行自增的。对于一个网站的数据量，Discourse 还是比较好估计的。
文件结构 我们知道，InnoDB引擎是支持事务的，所以表里的数据肯定都是存储在磁盘上的。如果在test数据库下创建两个表：t1和t2，那么在相应的数据目录下就会发现两个文件。...表结构信息包含MySQL表的元数据（例如表定义）的文件，比如表名、表有多少列、列的数据类型啥的，不重要，我们先不管； ibd文件存储的是表中的数据，比如数据行和索引。...理解这个事非常重要，MySQL从磁盘加载数据是按照页来读取的，即便你查询一条数据，它也会读取一页16k的数据出来。 聚簇索引 数据库表中的数据都是存储在页里的，那么这一个页可以存放多少条记录呢？...这取决于一行记录的大小是多少，假如一行数据大小是1k，那么理论上一页就可以放16条数据。...上面已经说过，假如一行数据大小是1k，那么理论上一页就可以放16条数据。那一页可以放多少主键+指针呢？ 假如我们的主键id为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节。
一、excel的三个工具类 1....） * @param inputStream * @param excelListener 监听器，在监听器中可以处理行数据LinkedHashMap，表头数据，异常处理等...） * @param file * @param excelListener 监听器，在监听器中可以处理行数据LinkedHashMap，表头数据，异常处理等 * @param...） * @param filePath * @param excelListener 监听器，在监听器中可以处理行数据LinkedHashMap，表头数据，异常处理等 *...void invoke(T object, AnalysisContext context) { rows.add(object); // 实际数据量比较大时，rows里的数据可以存到一定量之后进行批量处理
链表 中，便于下一次从磁盘缓存数据的时候，有空闲的缓存页可以供其使用。...因为 预读 机制的存在，会将一部分 mysql 认为可能下次会读到的数据也加载到缓存页中，因此单纯简单的 lru 链表就会导致一部分后期可能不会读到的数据（例如预读到的数据，或者全表检索的数据），加入到...10.查看信息 mysql> SHOW ENGINE INNODB STATUS\G 。。。 。。。...Buffer pool size：代表该Buffer Pool可以容纳多少缓存页，注意，单位是页！...Free buffers：代表当前Buffer Pool还有多少空闲缓存页，也就是free链表中还有多少个节点。
软件无非就是解决两个问题：存储与计算， 如果数据库可以通过SQL更好的搞定这些， UI + DB不是很合理吗？Oracle为啥牛逼？不就是可以让你直接捅、随便捅吗？...现在很多应用和系统都搞分层、搞治理，无非还不是因为标准化生产的大背景下组织结构和边界决定的吗？ 有多少核心系统需要重点关注？又有多少非关键系统需要那么精细化的设计与治理？！...真正的高手从来不是谁掌握最高深的技术， 而是谁能根据具体场景选择最为合适的技术。工具箱里千万般工具，当下只择最合适的那个，这才叫牛逼。...每家企业所处的阶段不一样， 组织和文化的土壤不一样，人和工作的思路更是不一样， 天天学阿里、学字节你就能成为阿里和字节吗？...别做梦了，多少老板都没想明白，你看到的阿里和字节只是结果， 而阿里和字节怎么成长为今天的样子、投入了多少资源、付出了多少心力、脑力和体力，你绝对是意想不到， 这也是为啥我会觉得很多老板抱怨地很non-sense
概述 shardingdb 是一个开源包，旨在为 GoLevelDB 增加分片和并发读写功能。它可以作为 LevelDB 的替代品，方便地集成到现有项目中。...本博客将介绍 shardingdb 及其功能，并介绍如何在您的项目中使用它。 特点 - 分片支持：shardingdb 使您能够将数据分布在多个 LevelDB 实例中，提高性能和可扩展性。...- 并发读写：shardingdb 支持并发读写，进一步提高性能。 - 替代品：shardingdb 可以作为 LevelDB 的替代品使用，对现有代码的更改最小。...总结 如果您使用goleveldb，但是又苦于数据量太大，读写性能下降，那么shardingdb 是一个功能强大且易于使用的解决方案，可为 LevelDB 增加分片和并发读写功能。...通过将 shardingdb 作为 goleveldb 的替代品使用，您可以轻松地提高项目的性能和可扩展性。尝试使用 shardingdb，看看它能为您的应用程序带来的不同！
1000元，不多不少（一致性），我取款的时候有人给我转账，我不应该拒绝这样的操作（隔离性），取款完毕，我们可以打一张回执单，上面会有我们的余额（持久化），之后查多少次都不会变。...MySQL并发控制技术方案 数据库的一个核心方向就是并发控制了，并发是对临界资源进行操作，通过并发控制技术来确保整个过程中对于数据的操作是“安全”的。...总体来说，有以下的两类并发控制技术：锁机制 (Locking)和多版本并发控制（MVCC） （1）锁机制 (Locking) 通过锁机制可以保证数据一致性，整体的场景感觉无非是读-读，读-写，写-写这几类并发...（2）多版本并发控制（MVCC） MVCC(Multiversion Concurrency Control)是侧重于读写并发的改善机制，它可以避免写操作堵塞读操作的并发问题，通过使用数据的多个版本保证并发读写不冲突的一种机制...把这个过程细化到一个数据并发中的场景： （1） 操作数据前，加锁，互相排斥，不允许其他并发任务操作。 （2） 操作数据后，解锁，其他任务可以继续执行。
我们都知道在启动Java时，可以通过Xms和Xmx这两个参数来指定Java的最小堆内存和最大堆内存，但这两个参数的最小值又可以是多少呢？ 下面我们通过OpenJDK源码看下。..._min_heap_size; } static void set_min_heap_size(size_t v) { _min_heap_size = v; } 由上我们也可以看到，调用min_heap_size...()方法返回的也是这个值。...第14行设置InitialHeapSize为Xms的值。 第27行设置MaxHeapSize为Xmx的值。...，返回的就是Xms的值。
Java并发编程之-list集合的并发. 我们都知道Java集合类中的arrayList是线程不安全的。那么怎么证明是线程不安全的呢？怎么解决在并发环境下使用安全的list集合类呢？...一般可以理解为，这是并发导致的异常。那么在并发情况下出现了异常。是不是从侧面说明arrayList是不安全的呢？ 二：怎么解决这个问题 这里凯哥顺便说下，解决问题的一般步骤。...两个线程(司小司和小明)对一个共享变量(签到表，可以理解为是人名的集合)进行读写操作(司小司签到是写操作，小明要查看自己是否签到了，可以理解为读操作)，因为两个线程都来竞争共享资源。...有没有更其他可以优化的方案吗？ 来看看使用JUC并发包下的：CopyOnWriteArrayList(写时复制list)来解决吧。...先来看看这个类的add方法的源码： 从源码中，我们可以看到复制了一个新的list集合，将新元素在新集合中操作。那么为什么这种操作就不会出现并发异常呢？ 因为这种思想，可以理解为读写分离的思想。
当他面对一块矩形材料时，他总是从中间切割一刀，切出一块最大的正方形，剩下一块矩形，然后再切割剩下的矩形材料，直到全部切为正方形为 止。...形 依次切出3x3、2x2 1x1 1x1共4个正方形 例如，对于一块两边分别为5和3的材料(记为5x3)，小明会 切 最终会切出多少个正方形?...现在小明有一块矩形的材料，两边长分别是2019和324。...} } count++; System.out.println("所以长为: "+longSide + ", 宽为: "+width+"的矩形可以切...} count++; System.out.println("所以长为: " + longSide + ", 宽为: " + width + "的矩形可以切
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100425.html原文链接：
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