的情况可能是因为字段不存在或者字段值为null。
对于以上情况,可以通过以下方式来处理:
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
在开发中遇到一个业务诉求,需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据,并根据配置的权重规则进行排序、打散(如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次)。下面对该业务诉求的实现,设计思路和方案优化进行介绍。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源:https://c1n.cn/EmgJv 目录 前言 初版设计方案 CK 分页查询 使用ES Scroll Scan 优化深翻页 ES+Hbase 组合查询方案 RediSearch+RedisJSON 优化方案 总结 前言 在开发中遇到一个业务诉求,需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据,并根据配置的权重规则进行排序、打散(如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次)。下面对该业务诉求的实现,设计思路和方案优
最近我们在公司内尝试用ES替换老旧的Solr, 在性能对比测试的环节, 发现ES竟然比Solr慢了非常多, 响应时间是Solr的两三倍, 然后开始各种排查, 最后发现ES的响应时间竟然随着request.size的增加呈线性增加, 这说明大部分时间都耗在了获取返回字段上面. 而我们目前在召回时并未获取很多字段, 只获取了UID(我们自己定义的一个基于docvalues列存的字段)和score. 按照ES的query-then-fetch召回模式来说, score应该是在query阶段生成, 在fetch阶段应该只需要读取UID, 而UID是基于列存的, 没有理由会随着request.size的增加而线性增长.
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
注意:本文分享给安全从业人员,网站开发人员和运维人员在日常工作中使用和防范恶意攻击,请勿恶意使用下面描述技术进行非法操作。
注意:本文分享给安全从业人员、网站开发人员以及运维人员在日常工作防范恶意攻击,请勿恶意使用下面介绍技术进行非法攻击操作。。
研究源码,一般我们都从整体以及实例先入手,再研究细节,不至于一开始就“深陷其中而"当局者迷". 本文,我们来看最后一种有返回值的线程创建方式。
研究源码,一般我们都从整体以及实例先入手,再研究细节,不至于一开始就“深陷其中而"当局者迷".
在最近在做 WPF 框架开发的时候,看到了在 WPF 的 StaticExtension 里面,有部分逻辑采用了反射的方法去获取静态字段和静态属性。此时我第一个反应就是这部分逻辑的性能有锅,于是尝试了进行加上缓存来优化。但是在使用了 Benchmark 进行性能测试的时候发现了,其实加上了缓存的性能反而更差,也就是说在 dotnet 5 里面的反射获取静态字段和属性的性能没有想象的伤性能
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/date-and-time-functions.html
API文档说明:InputStreamReader类是从字节流到字符流的桥接器:它使用指定的字符集读取字节并将它们解码为字符。 它使用的字符集可以通过名称指定,也可以明确指定,或者可以接受平台的默认字符集。每次调用一个InputStreamReader的read()方法都可能导致从底层字节输入流中读取一个或多个字节。 为了实现字节到字符的有效转换,可以从基础流中提取比满足当前读取操作所需的更多字节。为了获得最高效率,请考虑在BufferedReader中包装InputStreamReader
在ThinkPHP中读取数据的方式很多,通常分为读取单行数据、读取多行数据和读取字段值
一般情况下,我们在写Django项目需要操作QuerySet时一些常用的方法已经满足我们日常大多数需求,比如get、filter、exclude、delete神马的感觉就已经无所不能了,但随着项目但业务逻辑越来越复杂,这几个方法可能就不能很好但满足我们了,所以这时候,最好的办法是神马??对,读文档!这里的读文档不是有业务需求时去查文档,而是要为了阅读文档而阅读文档。以下也是作为我的文档阅读笔记,我记下了一些我以后可能会用到或者一些技巧性提升的东西,好,不废话,正文开始: 首先,我们假设有以下两个model:
为了提高软件的开发效率,降低软件开发成本,一个优良的软件系统应该具有以下特点:
很多时候我们需要将一个类的实例变成二进制数据存储或是通过网络发送,这个过程叫序列化。如果将二进制数据解析成位于内存中的类实例或是相关数据结构,那叫反序列化。所有的序列化算法都遵循一定的套路,例如:
本文选取一些mysql函数进行具体举例介绍,从功能、语法等多方面做个记录说明,附上执行截图
Hibernate项目中不仅有ORM一个框架,这里介绍的是它的另一个框架Validator,用来验证实体类是否满足需求。Validator实现了Java的一项标准Bean Validation。
实话说,就目前为止,我写程序都是运行——>报错——>然后看报错信息——>print输入输出这样去测试的。但是项目毕竟是一个整体的项目,这样测试未免太不专业了。
Gson[1] 是 Google 推出的 Java Json 解析库,具有接入成本低、使用便捷、功能扩展性良好等优点,想必大家都很熟悉了。在这篇文章里,我们将讨论 Gson 的基本用法和以及主要流程的源码分析。
随着在硬件上多核处理器的发展和广泛使用,并发编程成为程序员必须掌握的一门技术,在面试中也经常考查面试者并发相关的知识。
BitTorrent协议的种子文件(英语:Torrent file)可以保存一组文件的元数据。这种格式的文件被BitTorrent协议所定义。扩展名一般为“.torrent”。
那么当 Flutter 涉及到 Future 的时候,widget 该如何去构建呢?
我们在实现使用Redis实现分布式锁,最开始一般使用SET resource-name anystring NX EX max-lock-time进行加锁,使用Lua脚本保证原子性进行实现释放锁。这样手动实现比较麻烦,对此Redis官网也明确说Java版使用Redisson来实现。小编也是看了官网慢慢的摸索清楚,特写此记录一下。==从官网到整合Springboot到源码解读==,以==单节点为例==,==小编的理解都在注释里==,希望可以帮助到大家!!
从诞生开始,Java 就支持线程、锁等关键的并发概念。这篇文章旨在为使用了多线程的 Java 开发者理解 Core Java 中的并发概念以及使用方法。
FutureBuilder 是一个基于 Future 最后一次结果进行构建的 Widget。
我想用Java 读取文本文件(txt)中的字符,但是对Java的文件操作不怎么熟悉,于是开始翻官方文档,解决了如何从文件中读取一行或者全部数据的问题。
运行程序,输入 两个整数,打印为 2,测试输入3个值仍然打印2,是因为这个"%d %d"指定了只解析两个int,多余的将留在缓冲区中,如果后面再写一个scanf,将从缓冲区中继续解析。
如需有条件地从表中选取数据,可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
SolrCloud是solr对分布式搜索的实现, 分布式搜索主要涉及到两个概念, shard和replica.
前不久,阿里大牛虾总再次抛出了分布式锁的讨论,对照之前项目中实现的redis分布式锁总结一下
java.util.concurrent 包的类都来自于 JSR-166:Concurrent Utilities,官方的描述叫做“The JSR proposes a set of medium-level utilities that provide functionality commonly needed in concurrent programs. ”。作者是大名鼎鼎的 Doug Lea,这个包的前身可以在这里找到,它最好的文档就是系统的 API 手册。
本文讲解了 Java 中 字节输入流 InputStream,介绍了 InputStream 类的应用场景,并给出了样例代码,Java 字节输入流是用于从输入源读取字节数据的流,它以字节为单位进行读取操作,并提供了多种方法来读取不同类型的数据。
Extractvalue:对xml文档进行查询 语法:extractvalue(文档类型,xpath路径)
上一篇《gRPC Server 的初始化和启动流程》为大家介绍了 gRPC Server 的初始化和启动流程,本篇将带大家深入到 grpc-rs 这个库里,查看 RPC 请求是如何被封装和派发的,以及它是怎么和 Rust Future 进行结合的。
让我们尝试使用一个比较简单的示例来了解pinning。前面我们遇到的问题,最终可以归结为如何在Rust中处理自引用类型的引用的问题。
让我们直接了当的说吧,Pin是这一系列概念中很难一开始就搞明白的,但是一旦你理解了其心智模型,就会觉得非常容易理解.
定义:与union联合查询注入类似,报错注入是利用网站的报错信息来带出我们想要的信息。 报错注入的原理:就是在错误信息中执行sql语句。触发报错的方式很多,具体细节也不尽相同.注意,报错注入可能不一定能成功,可以多刷新几次。
上一篇博客 【Android 异步操作】AsyncTask 异步任务 ( FutureTask 模拟 AsyncTask 执行过程 | AsyncTask 执行过程回顾 | FutureTask 分析 ) 中 , 使用 FutureTask 模拟 AsyncTask 执行 , 简单介绍了 FutureTask<V> 类 , 和 RunnableFuture<V> 接口 ;
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。数据流的最初的源可以从各种来源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建,并通过sink返回结果,例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一,示例程序 改代码可以直接粘贴复制到你自己的工程,只需要导入Flink的相关依赖,具体工程构建方法,请参考。 object WordCount { def main(arg
Elasticsearch的 Scripting 是一种允许你使用脚本来评估自定义表达式的功能。通过它,你可以实现更复杂的查询、数据处理以及柔性调整索引结构等。
通过上一课时的介绍我们了解到,业务线程使用 KafkaProducer.send() 方法发送 message 的时候,会先将其写入RecordAccumulator 中进行缓冲,当 RecordAccumulator 中缓存的 message 达到一定阈值的时候,会由 IO 线程批量形成请求,发送到 kafka 集群。本课时我们就重点来看一下 RecordAccumulator 这个缓冲区的结构。
在上一篇文章中主要整理了Golang连接mysql以及一些基本的操作,并进行了大概介绍,这篇文章对增删查改进行详细的整理 读取数据 在上一篇文章中整理查询数据的时候,使用了Query的方法查询,其实database/sql还提供了QueryRow方法查询数据,就像之前说的database/sql连接创建都是惰性的,所以当我们通过Query查询数据的时候主要分为三个步骤: 从连接池中请求一个连接 执行查询的sql语句 将数据库连接的所属权传递给Result结果集 Query返回的结果集是sql.Rows类型
公司系统中有一接口访问量大,内部计算逻辑较为复杂。在优化时打算把Request中的参数做为Key,Response做为Value放到进程内缓存中,以降低服务器压力,提高接口响应速度。因为Response中一些数据时效性要求较高,所以缓存设置一个较短的过期时间(比如10s)。
本文转载自知乎地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/92679351?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=5
线程池中是以⽣产者消费者模式,通过⼀个阻塞队列来实现的,阻塞队列缓存任务,⼯作线程从阻塞队列中获取任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云