从上述介绍来看，ZooKeeper是一个维护配置信息、命名、提供分布式锁服务和提供组服务的集中式服务，而不仅用于注册中心。...这些功能明显要求ZooKeeper的数据安全性要很高，不能因为重启后导致数据丢失，这势必需要将数据落盘。...将数据落盘的要求，明显独立部署更合适，如果ZooKeeper作为依赖的方式去实现，则需要依赖于业务系统实现落盘操作。...而Eureka各节点互相独立、平等的，各节点都提供查询和注册服务，这与我们的业务节点相呼应，业务系统不会因为Eureka而拒绝提供业务服务。
每个Handler 的线程都有一个 Looper ，主线程当然也不例外，但是我们不曾准备过主线程的 Looper 而可以直接使用，这是为何？...-文完- 后续可能还会更新类似的小型知识点，相对于长篇的文章来讲我不需要花费大量的时间写作，对于读者来讲也没有阅读压力，希望对你有所帮助。
---- 我们知道，ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档 ?...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
为什么性别字段不需要索引 在数据库设计中，索引通常用于提高查询效率，但并非所有字段都适合建立索引，尤其是具有低基数特性的字段，如性别字段。以下是性别字段可能不需要索引的几个原因： 1....每次对表进行插入、更新或删除操作时，相关的索引也需要同步更新，这可能会降低写操作的性能。 4. 存储空间消耗 索引会占用额外的存储空间。对于大型数据库，过多的索引可能会导致存储空间的浪费。 5.
JDK动态代理为什么不能对类进行代理？Mybatis Mapper接口为什么不需要实现类？如果你还不知道上述问题的答案，那么这篇文章一定能消除你心中的疑惑。...而JDK动态代理模式下可以共用一个LawHandler处理器（绿框标注），因为它在构造函数里的目标对象参数是抽象的。反编译JDK动态代理的实现原理是怎么样的呢？...Mybatis Mapper上面JDK动态代理的例子实现了被代理接口LawEvidence，但是众所周知，Mabatis动态Sql只需要一个Mapper接口及其对应的XML配置，并不需要实现类。...要想弄清楚这个问题，我们首先得知道为什么Mybatis Mapper不需要实现类？这要从Mybatis的职责说起，Mybatis是用来干什么的？...现在可以解答文章开头的其中一个问题啦，Mybatis Mapper接口为什么不需要实现类？因为执行Sql所需要的所有的JDBC操作都在Mybatis的MapperProxy中实现了，所以不需要实现类。
图 1 - macOS 磁盘工具 我们在 前一篇文章 中曾经分析过为什么早期 Windows 操作系统每隔一段时间可能需要整理磁盘上的碎片[^1]，该问题背后有两个原因，其一是 Windows 使用的...Linux 和 macOS 系统不需要碎片整理的原因与 Windows 需要碎片整理的原因正好相反： Linux 和 macOS 使用的文件系统或者降低了碎片发生的概率或者实现自动整理碎片的特性； 固态硬盘与机械硬盘具有不同的特性...如果磁盘上确实出现了碎片，那么 Linux 和 macOS 的文件系统也会尝试移动出现碎片的文件，不需要额外的碎片整理工具，这种设计带来的用户体验会比手动触发耗时较长的碎片整理好很多。...这里简单总结一下 Linux 和 macOS 不需要碎片整理的两个原因： 文件系统基于区块分配的设计使得磁盘上出现碎片的概率很低，延迟分配和自动的整理策略解放了操作系统的使用者，在多数情况下不需要考虑磁盘的碎片化...参考资料 [^1]: 为什么早期的 Windows 需要整理碎片 https://draveness.me/whys-the-design-windows-defragmentation/ [^2]:
首次接触 Spring Boot 的时候，绝大多数小伙伴应该和我一样好奇： 为什么 Spring Boot 不需要额外安装 Tomcat 啊？ 到底为什么呢？让我们带着好奇心开始今天的旅程吧。...版本管理中心默认配置了项目所需的所有基础环境的版本，这些版本会随着 Spring Boot 版本的升级而不断变化，也就是说，开发人员不需要再关心这些琐碎依赖的版本了，交给大管家 Spring Boot...这一次，我们直接按住 Ctrl 键（macOS 是 Command 键），点击鼠标左键就可以跳转到 spring-boot-starter-web.pom 的源文件了。...对比之下可以看得出，Spring Boot 引入的 Tomcat 更精简一点，大体上都是相同的，这也就是为什么Spring Boot 不需要额外安装 Tomcat 的根本原因了。...Spring Boot 大行其道的重要原因，省去了开发人员配置的时间，更专注于业务逻辑的实现、性能的优化，至于那些繁杂的配置嘛，交给 Spring Boot 这个大管家就可以了，他约定好的东西，只要没问题，不需要特殊化定制
另外一个选择是，你压根就没有必要去安装这个包，因为你仅仅是需要它里面的数据，你再仔细看教程，其实就是：To load a CountDataSet object called ‘cds’, type:...counts(cds)) head(fData(cds)) head(pData(cds)) 如果你是熟悉R包结构，就明白它自带的数据，其实就存储在 data 文件夹： 存储在 data 文件夹 你不需要安装这样的包...，也不需要加载它，仅仅是load这个压缩包里面的文件夹里面的对应的R数据对象文件即可。...object ，这个对象来自于 DESeq 包，如果你没办法按照它这个DESeq包，就不可能使用它定义的CountDataSet对象，那么你就无法load对应的R数据对象文件成功，报错如下： > cds 载入需要的程辑包...package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE, : 不存在叫‘DESeq’这个名字的程辑包 载入需要的程辑包
我们知道， ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢？...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档 ?...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。 END
图 1 - macOS 磁盘工具 我们在 前一篇文章 中曾经分析过为什么早期 Windows 操作系统每隔一段时间可能需要整理磁盘上的碎片[^1]，该问题背后有两个原因，其一是 Windows 使用的...Linux 和 macOS 系统不需要碎片整理的原因与 Windows 需要碎片整理的原因正好相反： Linux 和 macOS 使用的文件系统或者降低了碎片发生的概率或者实现自动整理碎片的特性； 固态硬盘与机械硬盘具有不同的特性...如果磁盘上确实出现了碎片，那么 Linux 和 macOS 的文件系统也会尝试移动出现碎片的文件，不需要额外的碎片整理工具，这种设计带来的用户体验会比手动触发耗时较长的碎片整理好很多。...，而不是整理磁盘上的碎片。...这里简单总结一下 Linux 和 macOS 不需要碎片整理的两个原因： 文件系统基于区块分配的设计使得磁盘上出现碎片的概率很低，延迟分配和自动的整理策略解放了操作系统的使用者，在多数情况下不需要考虑磁盘的碎片化
时 间：9.99分钟 我们知道，ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档 ?...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
为什么ConcurrentHashMap的读操作不需要加锁？...我们知道，ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢？...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...2021Java面试宝典 get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。
来源：https://cnblogs.com/keeya/p/9632958.html 为什么ConcurrentHashMap的读操作不需要加锁？...我们知道，ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢？...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
命令必须处于非活动状态，而输出必须处于活动状态，此组合可确保计时器仅在命令已打开后启动，然后再次关闭。 你在模拟器上测试过了吗？工作起来很有魅力。...要编程任何两步、基于时间的循环操作，您需要定义两个时段（两个定时器的两个预设值）： 接通时间 周期 您要做的是，在命令激活1秒（TM1）后打开闪光器，然后关闭闪光器0.5秒，这使我们的总循环周期为...更多定时器和定时功能 在这篇文章中，我们只看到了三个可以从标准ON DELAY timer中派生出来的定时函数，但仍然有越来越多的函数，而不是手册中吹嘘的那7个函数。...脉冲定时器和关闭后脉冲定时器是两种定时功能，其基于检测命令信号从关闭到打开的转换或反之亦然，而不管命令信号持续的时间长短。...累加计时器，如名称所示，持续累加命令已激活的时间量，并需要单独的重置输入将累加值再次归零。 上述两种类型都可以通过有效地利用ON延迟定时器来轻松实现。
但是，从这篇博文中你将会了解到你根本不需要运行SSHd守护进程来进入你的容器。当然，除非你的容器就是一个SSH服务器。 运行SSH服务器是很想当然的，因为它提供了进入容器的简便方式。...如果你的应用停了（正常退出或者崩溃），你必须要从你的进程管理日志里面去查看，而不能简单的查看Docker提供的信息。 你可以负责把应用放到容器中，但你是否应该同时负责管理访问策略和安全限制呢？...这样做的好处：如果你需要安装新的工具（如s75pxd）来将你备份的数据长期保存，或将数据转移到其他永久存储时，你可以在这个特定的备份容器中进行，而不是在主服务容器中。这很简洁。 检查日志?...第一种方法相对简单；但是需要root权限访问Docker主机（从安全角度来说不是很好）。第二种方法在 SSH 的 authorized_keys 文件中使用 command= 模式。...如果你想要在你的系统上查看一个远程的主机上可以有效使用的内存，可以使用SSH密钥，但是你不会希望交出所有的shell权限，你可以在authorized_keys文件中输入下面的内容： command="
4 开发和生产环境分离 那么为什么会有这种不合理的预期？ 在我看来，一个原因是数据科学的开发和生产环境之间存在着很大的差别。...这意味着你需要一个特征提取实例的容器和一个训练实例的容器。 当管道的不同步骤存在相互冲突的依赖项时，也可能需要不同的容器，如特征提取代码需要 NumPy 0.8，但模型需要 NumPy 1.0。...其中大多数是工作流编排工具，而不是基础设施抽象工具，但是，人们对这两类工具多有混淆，让我们看看它们之间的一些关键的相似性和差异。...可调试性：当一个步骤失败时，你可以从失败的步骤恢复工作流，而不是从头开始。 它们都是完全参数化的，而且是动态的。...然而，只有当我们有好的工具来抽象底层基础设施，帮助数据科学家专注于实际的数据科学工作，而不是配置文件时，这才有意义。
这样做的好处是属性的具体实现被隐藏，当未来需要修改时，只需要修改getter 和 setter即可，而不用修改代码中所有引用这个属性的地方。...而不可能触发一个函数的调用。...当后续需要对这个属性的访问进行一些控制时，我们可以将其修改为函数触发式属性。在修改前后，调用这个对象属性的代码不用修改，因为还是使用相同的语法来访问这个属性。...当我们需要确保 name 是一个字符串时，可以使用 @property 装饰器将属性转变为一个函数调用，如下所示。...因此没有必要一开始就为对象属性编写getter和setter函数，而是在需要时切换到函数调用式属性。
9632958.html 我们知道，ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的，当你看到源码的get操作时，会发现get操作全程是没有加任何锁的，这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢...，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...举个栗子，volatile int array[10]是指array的地址是volatile的而不是数组元素的值是volatile的....其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
为什么defineProps不需要import导入？为什么不能在非setup顶层使用defineProps？defineProps是如何将声明的 props 自动暴露给模板？...不需要import导入？...既然defineProps语句已经被移除了，自然也就不需要import导入了defineProps了。...为什么defineProps不需要import导入？...既然defineProps语句已经被移除了，自然也就不需要import导入了defineProps了。 为什么不能在非setup顶层使用defineProps？
有这么几个特点： 第一，提供私有化部署，用户可以把他需要的服务部署到自己的服务器上，数据不会出他自己的环境，打消了他们的安全顾虑。 第二，强调全端数据接入。...所以，所有的用户只需要用同一个数据分析平台就可以满足需求，没有太多定制化的东西，节省了很大成本。 大数据的概念很宽泛，专注于某一个领域更容易成功。...可能将来会出现行业的整合，但是目前那些小而精、小而美的产品存活下来的机会比较大。 很多人倾向于在现阶段要掌握数据，怎么能拿到数据怎么干，但我认为这种思路背离了以用户为中心的理念。...不能只想着自己掌握数据，更重要的是要知道用户真正需要什么。所以我认为大数据本身发展大概会分成两个阶段：第一个阶段是能力阶段，第二个阶段是价值阶段。...所以我们一方面提供全端接入的模式，一方面也建立了数据分析团队，帮助用户理清思路，梳理维度，让他们比较容易得落地；另外就是数据分析的理念问题，很多用户不知道怎么做数据分析，那么我们在产品之外还需要灌输理念
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