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第三节 netty前传-NIO中缓冲buffer-01

这个内存块包含在NIO Buffer对象中,该对象提供了一组api,这样可以方便用户更轻松地使用内存块。...当数据写入缓冲区时,缓冲区会跟踪写入的数据量(在buffer对象中有position 会跟踪写入点)。...一旦需要读取数据,就需要使用flip() 方法调用将缓冲区从写入模式切换到读模式。 在读模式下,缓冲区允许读取已经写入缓冲区的所有数据。一旦读完所有数据,需要清除缓冲区,以便再次写入。...compact()方法仅清除已读取的数据。 任何还没读的数据都会移动到缓冲区的开头,接下来写入时,就会在这些未读数据之后写入。...System.out.print((char)buf.get()); } //没有可读数据后,清除已读数据,从未读数据之后开始写入

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精通Java事务编程(2)-弱隔离级别之已提交读

弱隔离导致的并发性错误不仅是理论问题,它们已造成很多资损,审计调查和客户数据破坏。比起盲目依赖工具,不如对各种并发问题及如何防止有深入理解,构建可靠、正确的应用。...若发生脏读,意味着一个事务可能看到稍后需回滚的数据,即从未实际提交给DB的数据。 2.1.2 防止脏写 若两个事务同时尝试更新DB的相同对象,不知道写的顺序如何,但通常认为后写入会覆盖前写入。...但RC不能防止图-1的计数器增量竞争。它的第二次写入确实发生在第一个事务提交后,所以不是脏写,但结果仍不正确。...2.1.3.2 防脏读 ① 方案一 使用相同的锁,所有想读取该对象的事务必须先申请锁,事务完成后释放锁。确保不会发生读取脏的、未提交的值(因为锁在此期间,一直由一个事务持有)。...② 方案二 因此,大多DB 3 使用图-4方案防脏读:对于写入的每个对象,数据库都会记住旧的已提交值,和由当前持有写入锁的事务设置的新值。当事务正在进行时,任何其他读取对象的事务都会拿到旧值。

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    Node.js实现大文件断点续传_2023-02-24

    blob的起始字节拷贝blob的结束字节断点续传每次切片上传之前,请求服务器接口,读取相同文件的已上传切片数上传的是新文件,服务端则返回0,否则返回已上传切片数具体解决流程该demo提供关键点思路及方法..., data: formData, cancelToken: source.token, }) .then((response) => { // 返回数据显示进度...); // 将读取的buffer || chunk写入到stream中 writeStream.write(readFile); // 写入完后,清除暂存的切片文件 fs.unlink(item...,判断是否存在对应上传文件从未上传过此文件,则返回0,切片数从0开始已上传过文件,则返回对应切片数接收上传文件切片,文件存入临时存储目录通过count和total判断切片是否上传完毕上传完毕,创建文件保存目录...,并创建可写流,进行写入操作提取对应临时文件放入数组,循环文件目录数组,依次读取并写入文件buffer写入完毕,关闭可写流。

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    Node.js实现大文件断点续传

    blob的起始字节拷贝blob的结束字节断点续传每次切片上传之前,请求服务器接口,读取相同文件的已上传切片数上传的是新文件,服务端则返回0,否则返回已上传切片数具体解决流程该demo提供关键点思路及方法..., data: formData, cancelToken: source.token, }) .then((response) => { // 返回数据显示进度...); // 将读取的buffer || chunk写入到stream中 writeStream.write(readFile); // 写入完后,清除暂存的切片文件 fs.unlink(item...,判断是否存在对应上传文件从未上传过此文件,则返回0,切片数从0开始已上传过文件,则返回对应切片数接收上传文件切片,文件存入临时存储目录通过count和total判断切片是否上传完毕上传完毕,创建文件保存目录...,并创建可写流,进行写入操作提取对应临时文件放入数组,循环文件目录数组,依次读取并写入文件buffer写入完毕,关闭可写流。

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    Netty 解码器抽象父类 ByteToMessageDecoder 源码解析

    将 unsafe 中传递来的数据写入到这个 cumulation 累积区中。...如果解码前的数组大小和解码后的数组大小相等,且累积区的可读字节数没有变化,说明此次读取什么都没做,就直接结束。如果字节数变化了,说明虽然数组没有增加,但确实在读取字节,就再继续读取。...如果上面的判断过了,说明数组读到数据了,但如果累积区的 readIndex 没有变化,则抛出异常,说明没有读取数据,但数组却增加了,子类的操作是不对的。...如果不满足上面的条件,且计数器超过了 16 次,就压缩累积区的内容,压缩手段是删除已读的数据。将 readIndex 置为 0。还记得 ByteBuf 的指针结构吗? ?...当数组从未成功添加数据,且程序没有开启 autoRead ,就主动调用 read 方法。尝试读取数据。 Netty 所有的解码器,都可以在此类上扩展,一切取决于 decode 的实现。

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    使用 WPADPAC 和 JScript在win11中进行远程代码执行1

    像这样越界读取的字符串内容将在一个可以检查的字符串变量中返回给调用者。 我们将要使用第二次越界读取,但首先我们需要弄清楚如何将受控数据放入start_index和end_index 。...此外,LFH 引入了随机性,这会影响我们将输入字符串放置在已释放字符串旁边的能力。 通过从返回的字符串中读取堆元数据,我们可以获得一个已释放字符串的地址。...使用剩余的字符串之一作为输入字符串并读取 20080 个字节。 分析泄漏的字符串并获取指向已释放字符串之一的指针。 使用特制内容分配 500 个与已释放字符串(10000 个字符)长度相同的字符串。...绿色条纹代表分配的块(被字符串占用),灰色条纹代表分配的块,然后被稍后再次分配的释放(我们释放并在触发信息泄漏错误后重新分配的stings),白色条纹代表从未分配的数据(守卫页)。...我们的漏洞利用永远不会真正触及任何这些保护页面(它读取的数据太少超出了字符串的末尾),但在 1/3 的情况下,在输入字符串之后不会有空闲字符串infoleak,因此预期的堆元数据将丢失。

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    第四节 netty前传-NIO中缓冲buffer-02

    上一节中基本上已经介绍过buffer的核心部分,本节介绍buffer的几种很常用的api 获取Buffer对象,并初始化 要获取Buffer对象,必须先分配它。...Buffer类都有一个allocate()方法来 初始化一个缓冲区,大小为1024byte ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(1024); 向Buffer对象中写入数据...一般会有两种方式向buffer对象中写入数据,一种是通过Channel 写入,另外一种是buffer自身的api 使用put方法 第一种:int bytesRead = fileChannel.read...从buffer读取数据 和写入相似,也有两种方式。...并且limit保持不变,因此仍然标记可以从缓冲区读取多少元素(字节,字符等)。 clear() 和compact() 这俩方法上一节也说过了,都是清除buffer中已读数据,准备开始写入。

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    彤哥说netty系列之Java NIO核心组件之Buffer

    Buffer本质上是一个内存块,可以向里面写入数据,或者从里面读取数据,在Java中它被包装成了Buffer对象,并提供了一系列的方法用于操作这个内存块。...的对象: CharBuffer buf = CharBuffer.allocate(48); 将数据写入Buffer 将数据写入Buffer有两种形式: 从Channel读出数据并写入Buffer,也叫从...从Buffer中读取数据 从Buffer中读取数据也有两种形式: 从Buffer读取数据,并写入Channel,也叫作从Buffer写入Channel 调用Buffer自己的get()方法读取数据 从Buffer...rewind() rewind()方法会重置position为0,但limit保持不变,因此可以用来重新读取数据。通常是在重新读取数据之前调用。...compact() compact()方法用于清空已读取的数据,并将未读取的数据移至Buffer的头部,position的位置移动到从头开始计算的未读取的数据的下一个位置,它也会将Buffer从读模式切换回写模式

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    IO流的序列化和反序列化

    通俗来说就是将数据结构或对象转换成二进制串的过程 反序列化:把磁盘文件中的对象数据或者把网络节点上的对象数据,恢复成Java对象模型的过程。...// 读取对象 IoObj ioObj1 = (IoObj) ois.readObject(); 这里是将读取的值赋值给对象,readObject()方法就是用于读取对象流文件内容。...Java序列化算法 所有保存到磁盘的对象都有一个序列化编码号 当程序试图序列化一个对象时,会先检查此对象是否已经序列化过,只有此对象从未(在此虚拟机)被序列化过,才会将此对象序列化为字节序列输出。...如果此对象已经序列化过,则直接输出编号即可。 Java序列化算法潜在的问题 由于Java序列化算法不会重复序列化同一个对象,只会记录已序列化对象的编号。...序列化对象的引用类型成员变量,也必须是可序列化的,否则,会报错。 反序列化时必须有序列化对象的class文件。 当通过文件、网络来读取序列化后的对象时,必须按照实际写入的顺序读取。

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    java 输入输出(学习笔记)

    1.输入流和输出流 输入流:只能从中读取数据,而不能向其写入数据。 输出流:只能向其写入数据,而不能从中读取数据。 数据从内存到硬盘,通常称为输出流;从硬盘到内存,通常称为输入流。...反序列化机制无须通过构造器来初始化java对象。 如果使用序列化机制向文件写入了多个java对象,使用反序列化机制恢复对象时必须按实际写入的顺序读取。...绝对:直接根据索引向Buffer中读取或写入数据,使用绝对方式访问Buffer里的数据时,并不会影响位置的值。...程序不能直接访问Channel中的数据,包括读取、写入都不行,Channel只能与Buffer进行交互。...,这些方法用于从Buffer中读取数据或向Buffer中写入数据。

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    全网最完整的Python操作Excel数据封装函数

    伴随着近几年数据分析的热度,Python也成为最受欢迎的编程语言之一。而对于数据的读取和存储,对于普通人来讲,除了数据库之外,最常见的就是微软的Excel。 2. 前期准备 2.1....xls是一个特有的二进制格式,其核心结构是复合文档类型的结构,而xlsx的核心结构是XML类型的结构,采用的是基于 XML的压缩方式,使其占用的空间更小。xlsx 中最后一个 x 的意义就在于此。...答案就是:虽然这几个库已经把Excel的文件、表、行、列的概念完全转换为Python中的对象,但每次操作都需要遍历每一个单元格,甚至很多时候我们要花费大量的时间在思考循环单元格的边界上,这本身就是在重复造轮子...workbook.sheet_names() # 获取指定的表 worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[index-1]) # 获取表格中已存在的数据的行数...读取测试 先准备两个Excel文件,如图所示 其内容如下: 测试代码: 输出结果: 结论:表明读取并没有问题!!!接下来测试写入 4.2.

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    到底谁强?Grafana Mimir 和 VictoriaMetrics 之间的性能测试

    因此,只要至少有一个副本还活着,读取查询就会成功。写入查询需要一定数量的副本才能成功,因此复制因子为 3 时,只有一个副本会丢失。...每隔 2 小时,每个 ingester 将 TSDB 数据块上传到对象存储,其中 compactor 合并数据块,如果有间隙,则对数据进行去重,所以只有一个样本被长期保存。...ingester 上的复制并不能保护无法到达的对象存储或对象存储上的数据损坏(由于人为错误或压缩错误)。对象存储的数据安全为存储提供商的责任。...复制因子为 2 时,只有一个 vmstorage pod 可以丢失,以保持写入和读取成功。vmstorage 节点没有故意使用 WAL,因此它们可以非常快速地启动和运行。...即使 Cloud Storage 比 SSD PD 具有更高的可用性承诺 - Mimir 和 VictoriaMetrics 都会在 SSD PD 发生故障时面临写入和读取问题,尽管存在复制因素。

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    2.6K10

    超硬核解析Apache Hudi 的一致性模型(第二部分)

    如果文件/对象存储支持 PutIfAbsent 操作,则在存储层完全防止时间戳冲突。S3 不支持 PutIfAbsent(在撰写本文时),因此必须通过获取非冲突时间戳来避免冲突。...这一次,它写入与操作 1 相同的文件组。它会覆盖文件切片,但随后无法通过并发控制检查。虽然它从未写入完成的即时,但我们仍然存在一致性冲突。操作 1 的已完成瞬间现在指向失败操作 2 的未提交数据。...PutIfAbsent 通过无法写入已存在的具有相同文件名的文件来避免这些问题。 注意!PutIfAbsent 防护栏中的一个潜在间隙与文件切片有关。...使用单调时间戳源,例如 OLTP 数据库、DynamoDB 甚至 Apache ZooKeeper 计数器。有许多数据库能够生成单调数。 3....此服务仅用于日志写入(不是读取,也不是数据操作),因此其负载较低。

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    12 张图看懂 CPU 缓存一致性与 MESI 协议,真的一致吗?

    bit 是否为 1); 2、如果数据在 Cache 中,则直接读取 Cache 块上的字到 CPU 中; 3、如果数据不在 Cache 中: 3.1 如果 Cache 已装满或者 Cache 块被占用...而写回策略会先把数据读取到 Cache 中再修改 Cache 数据,这似乎有点多余?其实还是为了减少写回内存的次数。虽然在未命中时会增加一次读取操作,但后续重复的写入都能命中缓存。...在 “独占” 和 “共享” 状态下,Cache 块的数据是 “清” 的,任何读取操作可以直接使用 Cache 数据; 在 “已失效” 和 “已修改” 状态下,Cache 块的数据是 “脏” 的,它们和内存的数据都可能不一致...在读取或写入 “已失效” 数据时,需要先将其它核心 “已修改” 的数据写回内存,再从内存读取; 在 “共享” 和 “已失效” 状态,核心没有获得 Cache 块的独占权(锁)。...虽然 Core 的执行顺序是 A1 → A2 → B1 → B2,但内存看到的顺序却是 A2 → B1 → B2 → A1,变量 a 写入没有同步给对变量 a 的读取,Cache 的一致性被破坏了。

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    CPU缓存一致性:从理论到实战

    独占Exclusive (E):缓存⾏只在当前缓存中,但是⼲净的,缓存数据等于主存数据。当别的缓存读取它时,状态变为共享;当前写数据时,变为已修改状态。...当别的缓存读取它时,状态变为共享;当前写数据时,变为已修改状态。 共享Shared (S):缓存⾏也存在于其它缓存中且不一定是⼲净的。如果 O 存在,就是脏的,反之亦然。...收到确认消息后把 a 写入缓存,继续处理 b 的写入,由于 b 是 E 状态,直接写入缓存; 核心1 发送 BusRd 消息,读取到新的 b 值,然后获取 a(S 状态)值是0,因为使其无效的消息还在...原子操作有三类: 读:在读取的过程中,读取位置的内容不会发生任何变动。 写:在写入的过程中,其他执行线程不会看到部分写入的结果。...,在不需要保证顺序时使用; memory_order_release:释放操作,在写入某原子对象时,当前线程的任何前面的读写操作都不允许重排到这个操作的后面去,并且当前线程的所有内存写入都在对同一个原子对象进行获取的其他线程可见

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    很多工作10年都讲不清楚,Redis为什么这么快,5k字长文给你讲透!

    但如果要删除具有数百万个对象的非常大的键值对,则此命令可能会阻塞至少几秒钟,由于事件循环是单线程的,它会阻塞随后的其他事件,从而降低吞吐量。...起初,他提出了一个渐进式的解决方案:使用定时器和数据游标,他将逐步删除少量数据,例如1000个对象,最终清除所有数据。...但这个解决方案存在一个致命的缺陷:如果其他客户端继续写入正在逐步删除的键,而且删除速度跟不上写入的数据,那么内存将无休止地被消耗,这个问题通过一个巧妙的解决方案得以解决,但这个实现使Redis更加复杂。...Redis的核心网络模型,直到6.0版本,都是单一的反应器模型:所有事件都在单一线程中处理,尽管在4.0版本中引入了多线程,但更多是用于特定场景的补丁(删除超大键值等),不能被视为核心网络模型的多线程。...当主线程和所有I/O线程都完成读取时,主线程结束忙碌的轮询,遍历clients_pending_read队列,执行所有已连接客户端的请求命令,首先调用processCommandResetClient来执行已解析的第一个命令

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