分析:本题知识点为 字符与字符串+数组名与指针的区别+常量指针的特点,字符串由字符构成,并且会多出一个结束字符 '\0';数组中存储的数据位于 栈 区,是可读可写的,而常量指针所指向的数据位于 常量区,只可被读取;同时因为 常量区 中相同的数据只会存在一份,因此不同的常量指针指向的对象为同一个
Oracle是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一,而序列是一个计数器,它并不会与特定的表关联,通过创建Oracle序列和触发器实现表的主键自增。序列一般是用来填充主键和计数的,不占用磁盘空间,占用内存。本期我们重点来讲述一下Oracle序列。
OC语言使用引用计数来管理内存,每一个对象都有一个可以递增递减的计数器,如果引用这个对象,那么这个对象的引用计数递增,如果不用了,那么这个对象引用计数递减,直到引用计数为0,这个对象就可以销毁了。
整数的2进制表示方法有三种,原码、反码和补码 原码、反码和补码是用于表示有符号整数的三种方式。
在一个 n * m 的二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个高效的函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
这一题感觉没啥好多说的,就是按照题目说的,从头开始依次遍历,找到第一个回文字符串,返回即可,如果找不到就返回空即可。
这题也还好,就是不断地取出头部的单词进行拼接,直到全部取用完成或者组合出目标单词。
又是一个悲凉的早上,又是刷新下限的一次比赛,好久没有那么绝望过了,只做出两题,甚至一度差点以为只能做出一题,最终排名国内632/3117,世界排名1835/9692,差不多就是前20%的水平,真的是,一度回想起刚开始打比赛时候的绝望。。。
我赶紧看了下监控,一切正常,距离上次发版好几天了,FULL GC 一次没有,YoungGC,十分钟一次,堆空闲也很充足。
某天,运维老哥突然找我:“你们的某 JAVA 服务内存占用太高,告警了!GC 后也没释放,内存只增不减,是不是内存泄漏了!”
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
给你两个整数 memory1 和 memory2 分别表示两个内存条剩余可用内存的位数。 现在有一个程序每秒递增的速度消耗着内存。
一块原生的(Raw)物理磁盘,可以把他看成一个字节一个字节单元组成的物理存储介质
默认0,表示不实用swap,改成1-100的情况表示使用swap,1表示尽量不使用,100尽量使用。不建议打开这个参数,大部分情况内存超了oom即可,swap属于温水煮青蛙。
2、指向数组元素的指针 支持 递增 递减 运算。(实质上所有指针都支持递增递减 运算 ,但只有在数组中使用才是有意义的)
在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
运行程序时,程序的代码(执行该程序中不同任务的机器语言指令)和数据(该程序使用的信息)也要使用一些内存。
从这里开始,我们会经常分析代码在内存中的分布形式,正所谓新手看代码,高手看内存。这也是我将这个专栏划分为进阶篇的原因,从这里开始,我们将会经常在内存层面分析代码的作用。
首先,我们来看Python2里range()。它是一个内置函数,这个函数用于创建整数等差数列。因此它常被用于for循环。
ps --no-headers -o "rss,cmd" -C php-fpm | awk '{ sum+=$1 } END { printf ("%d%s\n", sum/NR/1024,"M") }'
一般来说,使用join语句,会用到两种算法,分别是Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
联合体的定义与结构体相似,但是联合体往往会节省更多的空间,它的特点是所有成员共用一块内存空间,结构体也叫共用体 联合体中给某一成员赋值,其他成员值往往会跟着变化
- 不像Windows 可以修改注册表修改2MSL 的值,linux 需要修改内核宏定义重新编译,tcp_fin_timeout 不是2MSL 而是Fin-WAIT-2状态超时时间.
linux TIME_WAIT 相关参数: net.ipv4.tcp_tw_reuse = 0 表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接,默认为0,表示关闭 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 0 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收,默认为0,表示关闭 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 60 表示如果套接字由本端要求关闭,这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间(可改为30,一般来说
从第 11 篇笔记开始进入第二章节,也就是存储器管理的相关知识。下面是本篇笔记的思维导图:
1.使用printf函数打印一个double类型的数据,要求:输出为10进制,输出左对齐30个字符,4位精度。以下哪个选项是正确的?
OC语言使用引用计数来管理内存,每一个对象都有一个可以递增递减的计数器,如果引用这个对象,那么这个对象的引用计数递增,如果不用了,那么这个对象引用计数递减,直到引用计数为0,这个对象就可以销毁了
我们介绍一种基于数据库维护自增 ID 区间,结合内存分配的策略,这也是淘宝的 TDDL 等数据库中间件使用的主键生成策略。
位图的最大优点之一是,它们在存储信息时通常可以节省大量空间 位图不是一个真实的数据类型,而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合。由于字符串类型是二进制安全的二进制大对象,并且最大长度是 512MB,适合于设置 2^32^个不同的位。 位操作分为两组:常量时间单个位的操作,像设置一个位为 1 或者 0,或者获取该位的值。对一组位的操作,例如计算指定范围位的置位数量。
序列是oracle提供的用于生成一系列数字的数据库对象,序列会自动生成顺序递增的序列号,可用于提供唯一的自动递增主键。序列和视图一样,并不占用实际的存储空间,只是在数据字典中保存他的定义信息。
在上文《Milvus 最佳实践之如何选择索引类型》中,针对0.5.3版本和不同用户需求提出了关于选择索引类型的意见。本文针对 Milvus 0.6.0 版本的一些关键系统配置项进行详细说明与测试验证,并给予如何设置的建议。
读者:我有个程序分配了大量的内存, 然后又释放了。但是从操作系统看, 内存的占用率却并没有回去。
企业业务逻辑数据的递增和用户量的递增会产生大量的数据库数据量过大的问题。数据库的默认索引表都是存在。一个数据库有索引库和data数据库。索引库里面存放着索引表,指向数据存储区。Java适配的MySQL数据库默认提供每张数据记录表的索引表机制。数据库表的数据索引默认是会查找索引表之后再去数据记录表中查找数据。
要分析这个问题,首先我们得估算下在队列消息堆积的情况下进行生产消费,RabbitMQ的内存占用情况。
来学习一下DirectMonotonicWriter类的代码. 源码版本: 8.7.0
首先说下我们为什么需要分布式 ID,以及分布式 ID 是用来解决什么问题的。当我们的项目还处于单体架构的时候,我们使用数据库的自增 ID 就可以解决很多数据标识问题。但是随着我们的业务发展我们的架构就会逐渐演变成分布式架构,那么这个时候再使用数据的自增 ID 就不行了,因为一个业务的数据可能会放在好几个数据库里面,此时我们就需要一个分布式 ID 用来标识一条数据,因此我们需要一个分布式 ID 的生成服务。那么分布式 ID 的服务有什么要求和挑战呢?
按照指令和数据是否统一编址,可以将计算机分成冯·诺伊曼体系结构和哈弗结构、 (1)冯·诺伊曼体系结构中,程序指令和数据连续存储,也就是指令和数据统一编址,这样程序指令和数据不能同时和处理器通信。 (2)哈佛体系结构的主要特点是把指令和数据分开进行存储,也就是说有程序存储器和数据存储器分别编址。很多嵌入式处理器采用这种体系结构,如DSP和8051单片机。近来, 出现了具有单一主要存储器、同时有分离的指令高速缓存和数据高速缓存的计算机,这种体系结构也被称为哈佛体系结构。
手机的内存优化几乎是所有手机游戏都会做的事情。像iphone7,iphone8这样的机器,他的CPU非常强悍,但是内存一共就只有2G,真正能给应用使用的安全内存可能就1.1G左右。内存的限制就直接制约着游戏画面的表现,比如不能用过多的的RT,不能用大分辨率贴图,抗锯齿不能使用TAA等太多的因素。像原神这样的游戏,因为用了延迟渲染,为了保证画质更是任性的直接不支持低内存的手机。
举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“较精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定: 每次更新前,我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存,于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中,从节点可以使用“-pretouch”参数运行,这也可以得到相同的效果。
那么MySQL突然飙升,首先查询当下主库内正在运行的线程以及是否有占用资源的SQL。然后执行分析info语句,看此次SQL是否是新发版功能引起,如果是新功能引起,立即回滚。
前面章节学习了结构体,结构体里可以按顺序存放相同或者不同的数据类型,每个成员都有它对应的存储空间。 而共用体和结构体一样也可以按顺序存放相同或者不同数据类型,但是与结构体的区别是,共用体所有成员共用一个存储空间,存储空间由成员中存储空间最大的来决定。
序列是oracle提供的用于生成一系列唯一数字的数据库对象,序列会自动生成顺序递增的序列号,以实现自动提供唯一的主键值,系列可以在多个用户并发环境中使用,并且可以为所有用户生成不重复的顺序数字,而不需要任何额外的I/O开销。
这一题就是针对每一个spell找一下potion里面有多少个大于success / spell的元素即可。对potions进行排序之后用一个二分查找即可快速地进行实现。
与关系型数据库相比,MongoDB的优点: ①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度: 举例来说,在 传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积
对于sequence 生成的主键索引,高并发时会出现严重的争用情况,下面AWR的前TOP4 等待事件,都是index contention相关的等待事件,非常严重:
最近正好闲了下来, 有时间做个技术总结吧. 这个还是两年多之前做的需求, 最后选择了位图作为推荐系统的核心数据结构, 过程很有意思, 简单总结一下.
作为一台服务器来说,内存并不是无限的,所以总会存在内存耗尽的情况,那么当 Redis 服务器的内存耗尽后,如果继续执行请求命令,Redis 会如何处理呢?
1.单机有多个数据库,互相隔离不共享,不支持为每个数据库设置不同的访问密码,集群没有数据库概念
- 非顺序生成,不利于数据库索引优化,影响查询效率,特别是在需要扫描数据段的场景下。
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