大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 场景：公司项目使用的jdk为1.7，最近不是很忙，找到一个爬虫系统学习。该系统使用到了jdk1.8的特性，所以I need 俩版本，开整！！！ 1 ....准备两个版本的jdk我的两个jdk路径为： D:\jdk1.7.0_80 D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_111 2 ....设置两个子JAVA_HOME，一个总设置两个子JAVA_HOME: JAVA_HOME7 = D:\jdk1.7.0_80 JAVA_HOME8 = D:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/190326.html原文链接：https://javaforall.cn
针对以上问题，有两个场景：使用阿里云的云服务器的RocketMQ和使用自己搭建的RocketMQ。但无论采用这两种的任何一种，都是可以在同一个topic下，通过tag来进行业务区分的。...自主搭建的RocketMQ 通过自主搭建RocketMQ，然后通过SpringBoot进行集成实现，可以参考在公众号【程序新视界】中的文章《Spring Boot快速集成RocketMQ实战教程》，可关注公众号搜索...那么解决方案就是：初始化多个ConsumerBean，每个ConsumerBean中的配置不同的groupId和tag，同时注册不同的监听器。 如此一来，就可以监听一个topic下的不同tag了。...原理分析 两个一样的ConsumerGroup的Consumer订阅同一个Topic，但是是不同的tag，Consumer1订阅Topic的tag1，Consumer2订阅Topic的tag2，然后分别启动...如果还有其他相关问题，也可关注公众号“程序新视界”，相互沟通学习。 原文链接：《RocketMQ，同一个topic下是否可以通过不同的tag来进行订阅吗？》
这事我们得从2018年那次更新说起： Power BI在2018年11月更新后，使得我们可以将列和度量值放到一个文件夹中管理，这样我们可以使复杂的报告编写环境变得简洁一些。...同理也可以选中B到F列，同样输入FOLDER，这样所有的列都放在文件夹中了，或者直接拖到文件夹中也是可以的。同理，我们将度量值也都放在一个文件夹中： ?...这时有同学会说，这样还是将一堆度量值和一堆列放在一张表中，我不想在数据表中存放度量值，那有没有办法，将所有的度量值放在单独一个表中？当然也是可以的。 我们可以新建一个表，输入一个数据，加载： ?...但是有时候我们又会遇到另一个问题： 假设我写了一个度量值，这个度量值在多页报告中都要使用，难道同一个度量值要写重复两次吗？而且两个度量值的名还不能是一样的。这就比较麻烦了。 但是，请看下图： ?...我们发现，MA这个度量值同时出现在两个文件夹中。 ？？？难道现在同一个文件中可以出现两个相同名称的度量值吗？ 自然是不能的。这里有什么诀窍呢？请看： ?
不难发现，上述所有的过程对于磁盘的来说都是顺序写，因此这个也是 LSM 算法的一个特点——可以将大量的随机写入转换为顺序写入从而减少磁盘 IO 时间。leveldb 就借助了 lsm 的这个特性。...再次强调，没有完美的架构，当架构解决一个问题的同时，一定会带来一个全新的问题。...LevelDB 的用法 leveldb 是一个允许修改的数据库，因此其对于 LSM 的使用和 clickhouse 类似，主要的不同在于写入日志后的操作不同。...此时如果 clickhouse 又接到一条写入情况，会重新开启一个新的进程。...感想 扯回来，正因为面向的场景不同，clickhouse 和 leveldb 对 LSM 的使用存在着不同。这也给了我们一个启发，作为架构师，我们要做到运用之妙存乎一心。
和我们平时给朋友发送短信类似 如果在Session关闭时有部分消息已被收到但还没有被签收（acknowledged），那当前消费者下次连接到相同队列时，这些消息还会被再次签收 队列可以长久的保存消息直到消费者收到消息...生产者会为这个ID保存所有发送到主题的消息， 当客户端再次连接到MQ时会根据消费者的ID得到所有当自己处于离线时发送到主题的消息 非持久订阅状态下，不能恢复或重新派送一个未签收的消息。...基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。...确认机制提供了消息安全的保障，但同时会阻塞客户端带来很大的延时。 很多高性能的应用，允许在失败的情况下有少量的数据丢失。...10ms，倍数为2，那么第二次重连时间间隔为20ms，第三次重连时间间隔为40ms，当重连时间间隔是最大重连时间间隔时，以后每次重连时间间隔都为最大重连时间间隔。
这一部分主要回答第一个问题(为什么包含这些模块？)。 第二部分中，会简单介绍一下学术界对lsm tree的描述，同时介绍一些lsm tree相关论文和综述。...，内存和磁盘上对数据的组织方式不同而已。...kvs这个[]uint64就是用来存储它的索引的，在moss中一个kv对在kvs对应两个元素。...，对kvindex和kvbuf会做页对齐等操作；同时在moss中，提供了嵌套的特性，所以它在下图的持久化中可以看到childSegments结构，此处不再展开，感兴趣的可以阅读参考资料部分做了解。...详细的读写过程参考该书深入学习 3.3.3 leveldb压缩合并 在leveldb中可以说压缩合并是最核心的一个功能了，一方面通过压缩来解决空间放大的问题(踢除无效、冗余的数据)。
使用时，leveldb::DB 用于引用一个 LevelDB 实例。一个 LevelDB 实例可以简单认为是一个支持并发读写和持久化的 map。...LevelDB 暴露给外部的操作接口都很简单，具体可以根据上面提供的索引链接看看代码和注释。...verify_checksums 和 fill_cache 是两个偏优化的参数，重点是 snapshot 参数，表示本次读操作要从哪个 Snapshot 读取。...这里的 SkipList 只插入，不修改和删除 。 因此，从这段注释可以看出，MemTable 支持一写多读同时并发操作。...SST 文件的查找 LevelDB 中将 SST 文件的管理实现成 leveldb::Version ，同时实现了 leveldb::VersionSet 管理多个 Version —— 因为 LevelDB
CouchDB 和 LevelDB 都是数据库系统，但它们在很多方面有着不同的设计和应用重点。...每个文档都可以具有不同的结构，这使得它适用于半结构化和不规则数据。...多个 CouchDB 节点可以组成集群，允许高可用性和数据同步。•LevelDB：LevelDB 本身并不是一个分布式数据库，但可以用作构建分布式系统的基础存储引擎。...•LevelDB：LevelDB 适用于需要高性能键值对存储的应用程序，如缓存、日志记录和简单的持久化存储。...此外，你也可以考虑在某些场景下同时使用这两种数据库，根据具体需求将它们集成到你的应用中。
但是区别于其他NoSQL，Hamsterdb是单线程和非分布式的，其特性设计也更像是一个列存储数据库，同时还支持read-committed隔离级别的ACID事务。...Hamsterdb是单线程和非分布式的，它可以直接连接到用户应用程序中。Hamsterdb提供一种独特的事务实现，以及有类似于列存储数据库所具备的特性，非常适合于分析型工作负载。...同时，它还在嵌入式设备和前置应用程序中得到了上千万的部署，以及服务于云端——例如高速缓存和索引，已经有数以百万计的部署。 Hamsterdb在键值存储中有一个独特的功能：它能识别架构信息。...另外，我运行了两个Hamsterdb 的分析函数，LevelDB也是。所有测试运行的缓存大小从4MB到1GB，机器配备一个HDD和一个SSD。...两个机器分别使用了不同硬盘：HDD（Core i7-950 8核和8MB缓存）和一个SSD（Core i5-3550 4核和8MB缓存），下面是部分基准测试结果，详情可以看这里。
LevelDB的优点体现在： key与value采用字符串形式，且长度没有限制； 数据能持久化存储，同时也能将数据缓存到内存，实现快速读取； 基于key按序存放数据，并且key的排序比较函数可以根据用户需求进行定制...通过运行该性能测试程序，用户能直观地了解LevelDB在海量数据读写方面的性能。 可为测试程序db_bench指定相关测试参数，也可以选择默认参数。...db_bench主要针对读与写两个方面进行测试。写性能测试项具体如下。 Fillseq：以顺序写的方式创建一个新的数据库。 Fillrandom：以随机写的方式创建一个新的数据库。.../db_bench 针对上述的几个测试项，表1-1对比了LevelDB官方发布的与笔者实际测试的结果。两者硬件测试环境不同，因而相应测试项的数据也不相同。...但总体而言，可以得知LevelDB读写性能的优异。
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。...shardingdb 添加两个 LevelDB 文件夹，不打印日志，您可以运行以下命令： ..../resharding -i /data1 -o /data1,/data2,/data3 如果您有三个 LevelDB 数据文件夹，并希望向 shardingdb 添加一个 LevelDB 文件夹，同时打印详细日志...另一个示例 以下是演示如何使用两个现有 LevelDB 实例创建新的 shardingdb 实例的示例： db1, err := leveldb.OpenFile(getTempDir(), nil)...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！
数据往往可以以层次划分，连文件系统和操作系统都做层次化设计。对应数据服务，把锁分散在各层，尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例，操作跳表时，锁粒度已经可以非常细。...最简单的持久化用leveldb，使用方便，接口清晰，稳定性毋庸置疑；而且leveldb写入速度极快，适合持久化。...自研binlog文件，可以实现更强大的功能：持久化文件配合内存数据结构，预分配+内存映射，快速加载；多种刷盘方式，配合无锁队列，加快写入速度；学习leveldb的merge方法，合并操作文件。 ?...类似下面要说的功能边界划分，对于数据格式，也要摆脱对上层的依赖；同时需要考虑扩展性，增删字段或者类型变化，上下兼容。...Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点，功能边界划分和线下环境搭建：内部数据服务不同于开源项目，常常会与业务逻辑耦合
不难发现，上述所有的过程对于磁盘的来说都是顺序写，因此这个也是LSM算法的一个特点——可以将大量的随机写入转换为顺序写入从而减少磁盘IO时间。leveldb就借助了lsm的这个特性。...LevelDB的用法 leveldb是一个允许修改的数据库，因此其对于LSM的使用和clickhouse类似，主要的不同在于写入日志后的操作不同。...此时如果clickhouse又接到一条写入情况，会重新开启一个新的进程。...这个差异主要时两个数据库面向的场景不同，clickhouse主要面向读多写少的分析场景，强调大批量一次性写入增加吞吐量。而leveldb主要面向写多读少的业务场景，强调低延时。...其他 扯回来，正因为面向的场景不同，clickhouse和leveldb对LSM的使用存在着不同。这也给了我们一个启发，作为架构师，我们要做到运用之妙存乎一心。
语句，也不支持索引； 2、一次只允许一个进程访问一个特定的数据库； 3、没有内置的C/S架构，但开发者可以使用LevelDB库自己封装一个server； LevelDB本身只是一个lib库，在源码目录...make编译即可，然后在我们的应用程序里面可以直接include leveldb/include/db.h头文件，该头文件有几个基本的数据库操作接口，下面是一个测试例子： #include 的更新记录，也就是第二个记录返回，因此，查找的顺序应该依照数据更新的新鲜度来，对于SSTable文件来说，如果同时在level L和Level L+1找到同一个key，level...LevelDb中引入了两个不同的Cache:Table Cache和Block Cache。其中Block Cache是配置可选的，即在配置文件中指定是否打开这个功能。...levelDb就是这样通过两个cache来加快读取速度的。
在这个网址中可以通过JS代码查看实际的运行效果： Bloom Filters by Example (llimllib.github.io) 注意在案例中使用了Fnv和 Murmur 这两个简单的哈希函数...levelDB实现 LevelDB的布隆过滤器精髓在哈希函数上，它通过一个哈希达到多个哈希的性能，同时保证误判率在一定的限制。...我们建议那些工作集不适合放在内存中的应用程序不适合在内存中使用，并且进行大量随机读取的应用程序设置一个过滤策略。...，这样我们就可以读取由 使用不同参数创建的bloom过滤器。...例如，下面的例子是错误的： 下面的例子中Slice将可能指向一个外部的引用，同时不保证外部引用存在。
本节信息量很大，我们要从整体上把握 LevelDB 这座大厦的结构。当我们熟悉了整体的结构，接下来就可以各个击破来细致了解它的各种微妙的细节了。...一个比喻 LevelDB 有点类似于建筑，分为地基和地面两部分，也就是磁盘和内存，而地基又好比地壳结构分了很多层级，不同层级的数据还会定期从上往下移动 —— 沉积作用。...待 wtable 的大小达到一个阈值，LevelDB 将它凝固成只读的 rtable，同时生成一个新的 wtable 继续接受写操作。rtable 将会被异步线程刷到磁盘中。...这时写线程就会阻塞等待异步线程序列化完成，这是 LevelDB 的卡顿点之一，也是未来 RocksDB 的优化点。 图中还有个日志文件，记录了近期的写操作日志。...每一次重新打开数据库，都会生成一个新的 MANIFEST 文件，具有不同的版本号，然后还需要将老的 MANIFEST 文件删除。
自上而下，共分6层 应用层 RPC 层 网络层 共识层 数据层 存储层 1.应用层 包括比特币钱包、客户端等种上层的应用，一般是比特币程序本身的外部应用。...以比特币钱包为例，比特币钱包有很多种，可以上官网上下载不同钱包，比如最简单的钱包，早期这个钱包还保留有CPU挖矿功能。...先验出者，证明了这个块是正确的，然后根据这个创建块，将收到的交易进行打包，并链接到这个创世块后面，就成了第二个块，并且这个节点也根据收到的交易产生了个随机Hash，广播给其它节点。...Merkle树的构成是通过将每一笔交易的哈希，自上而下，相邻两个节点向上构建出一个新的父哈希值，由此来构建一棵哈希树。...6.存储层 存储主要使用的是 LevelDB，进行存储，LevelDB 是基于 SSTable 进行设计实现的一个数据引擎。很多数据库都是基 LevelDB 进开发。
作为程序员，我们在平时的学习工作中，都应该阅读过不少源代码。...）：~/.bytom 配置文件内容 我们根据自己的操作系统打开相应的目录（我的是~/Library/Bytom），可以看到有一个config.toml，内容大约如下： $ cat config.toml..."：说明比原内部使用了leveldb作为数据库（用来保存块数据、帐号、交易信息等） api_addr = "0.0.0.0:9888"：我们可以在浏览器中打开http://localhost:9888来访问...而且，通过观察这些配置，我们可以发现，如果chain_id不同，则监听的端口和连接的种子都不同： mainnet（连接到主网）: 46657，会主动连接6个种子 testnet（连接到测试网）: 46656...，也同时把前面的内容串在了一起。
全程的操作流程如下描述： MemTable(wTable)的大小达到一个阈值，LevelDB 将它凝固成只读的Immutable MemTable(rTable)，同时生成一个新的 wtable 继续接受写操作...Key = sharedKey + unsharedKey Key 会划分为两个部分，一个是 sharedKey，一个是 unsharedKey。...Leveldb命名空间下，有一个名为log的子命名空间，其下有Writer、Reader两个实现类。...不会被删除，其对应的SST文件也因此得以保留，通过这种方式，使得LevelDB可以在一个稳定的快照视图上访问文件。...通过上面的描述可以看出，相邻Version之间的不同仅仅是一些文件被删除另一些文件被删除。也就是说将文件变动应用在旧的Version上可以得到新的Version，这也就是Version产生的方式。
我们根据不同的应用场景，选择一个适合的一致性协议，这个协议将负责数据在不同的节点之间的同步工作。 有了这三部分，我们基本上就掌握了一个分布式存储的核心。...同时我们希望大部分的运维操作都可以由程序自动完成，或用户只需要在界面上进行简单的操作就可以完成。...我们采用了一种叫做 Log Replication 的机制，可以同时发挥 LevelDB 和 Zookeeper 的优点，同时避开他们自身的问题。...如果我们可以拿到所有 的 Log，并按照 Log 里面记录的操作重复一遍，那么我们就可以完整的恢复数据的状态。任何一个拥有 Log 的程序都可以通过重放 Log 的方式恢复数据。...当日志提交成功后，Meta Server 就可以将对元数据的修改同时提交到本地的 LevelDB 中。这里 LevelDB 中存储的是一份全量的数据，而不需要以 Log 的形式存储。 ?
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