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@5 记录日志索引 索引文件先写入8个字节的时间戳；再写入8个字节的offset即metric与该时间戳对应的日志写入位置 @6 记录监控日志； 日志格式为：1571565694000|2019-10...-20 18:01:34|hello|3|0|3|0|0|0 @7 校验metric文件大小默认为50M；超过后创建新文件 @8 内存中记录去除秒数的时间戳；也是写入索引的时间戳，据此可以获取对应metric...索引文件和metric日志文件；缓存中记录上次写入的时间戳。...；日志目录见：记录metric索引和日志文件 @2 offsetInIndex上次读取索引文件的位置；初始值为0即从头开始读取 @3 根据时间戳、上次索引文件读取位置offsetInIndex在索引文件中查找...@3 监控统计日志的时间戳需要在待查询时间范围内 @4 指定resource则只收集该resource的统计信息 @5 读取数据不得超过MAX_LINES_RETURN（10万）条 小结：监控日志检索先根据去掉秒数的时间戳从索引文件中读取
如果我们的ID按递增的顺序来插入，比如陆续插入8，9，10，新的ID都只会插入到最后一个节点当中。当最后一个节点满了，会裂变出新的节点。...这样的插入是性能比较高的插入，因为这样节点的分裂次数最少，而且充分利用了每一个节点的空间。...但是，如果我们的插入完全无序，不但会导致一些中间节点产生分裂，也会白白创造出很多不饱和的节点，这样大大降低了数据库插入的性能。..."当前时间小于上一次记录的时间戳！")...* * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截 * @return 当前时间戳 */ protected long tilNextMillis(long lastTimestamp
如果我们的ID按递增的顺序来插入，比如陆续插入8，9，10，新的ID都只会插入到最后一个节点当中。当最后一个节点满了，会裂变出新的节点。...这样的插入是性能比较高的插入，因为这样节点的分裂次数最少，而且充分利用了每一个节点的空间。 ?...但是，如果我们的插入完全无序，不但会导致一些中间节点产生分裂，也会白白创造出很多不饱和的节点，这样大大降低了数据库插入的性能。 ? ?..."当前时间小于上一次记录的时间戳！")...* * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截 * @return 当前时间戳 */ protected long tilNextMillis(long lastTimestamp
然后在下一次过来获取的时候，对比一下当前时间戳和上次记录的时间戳，如果发现当前时间戳小于上次记录的时间戳，所以出现了时钟回拨现象，对外抛出异常，本次 ID 获取失败。...理论上当前时间戳会很快的追赶上上次记录的时间戳。但是，你可能也注意到了，“对外抛出异常，本次 ID 获取失败”，意味着这段时间内你的服务对外是不可使用的。...InnoDB 在每个数据页上专门有一个叫做 PAGE_LAST_INSERT 的字段，记录了上次插入位置，用来判断当前插入是是否是递增或者是递减的。...比如还是这个图：上次插入的是记录 8，本次插入 9，判断为递增插入，所以采用插入点分裂，所以才有了上面这个图片。好，那么问题就来了，请听题：假设出现了这种情况，阁下又该如何应对？...在上面这个图的情况下，我要插入 10 和 9：当插入 10 的时候，按 InnoDB 遍历 B+ tree 的方法会定位到记录 8，此时这个页面的 PAGE_LAST_INSERT 还是 8。
然后在下一次过来获取的时候，对比一下当前时间戳和上次记录的时间戳，如果发现当前时间戳小于上次记录的时间戳，所以出现了时钟回拨现象，对外抛出异常，本次 ID 获取失败。...理论上当前时间戳会很快的追赶上上次记录的时间戳。 但是，你可能也注意到了，“对外抛出异常，本次 ID 获取失败”，意味着这段时间内你的服务对外是不可使用的。...InnoDB 在每个数据页上专门有一个叫做 PAGE_LAST_INSERT 的字段，记录了上次插入位置，用来判断当前插入是是否是递增或者是递减的。...比如还是这个图： 上次插入的是记录 8，本次插入 9，判断为递增插入，所以采用插入点分裂，所以才有了上面这个图片。 好，那么问题就来了，请听题： 假设出现了这种情况，阁下又该如何应对？...在上面这个图的情况下，我要插入 10 和 9： 当插入 10 的时候，按 InnoDB 遍历 B+ tree 的方法会定位到记录 8，此时这个页面的 PAGE_LAST_INSERT 还是 8。
如果采用HBase，存储用户各大区注册时间信息的表结构可以变成这样： [1505888939928_8294_1505888939996.png] row key：是用来检索记录的主键，其作用类似于...TimeStamp：HBase中通过row和columns确定的一个数据存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。...时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。...HBase不支持条件查询和Order by等查询，读取记录只能按Row key（及其range）或全表扫描，因此Row key需要根据业务来设计以利用其存储排序特性（Table按Row key字典序排序如...HBase的数据存储与检索原理 HBase在行的方向上可以分为多个region，一个region类似于一张mysql中的表.HRegion与表的不同之处在于随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时
索引是按照顺序在叶子节点分布的，如果按顺序插入索引，则会使用顺序IO依次写入磁盘，也不会出现页分裂和浪费等问题，性能也比较高。...但如果使用无序的 UUID，就会导致磁盘臂不按顺序移动，且会导致页分裂和不饱和的节点导致数据库插入性能降低。...一般是正数，最高位是0 * 41位时间戳(毫秒级)，注意，41位时间戳不是存储当前时间的时间戳，而是存储时间戳的差值（当前时间戳 - 开始时间戳) * 得到的值），这里的的开始时间戳，一般是我们的...41位的时间戳，可以使用69年，年T = (1L * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5...* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间戳 * @return 当前时间戳 */ protected long tilNextMillis
insertBefore（）用于在指定元素里面的某个位置添加一个节点，这个方法接受两个参数：要插入的节点和作为参照的节点。插入节点后，被插入的节点会变成参照节点的前一个同胞，同时被方法返回。...x设置或检索的x坐标，以像素为单位，鼠标指针的一个相对定位的父元素的相对位置。 Ÿ设置或检索的y坐标，以像素为单位，鼠标指针的一个相对定位的父元素的相对位置。...也可以通过 三十四：关于时间戳 时间戳表示1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数 php输出的时间戳是总秒数，而js输出的时间戳是总毫秒数...获取php时间戳：var endTime = ; 获取js时间戳：ar now = new Date().getTime() php和js时间戳互转：var startDate = new Date(php...时间戳* 1000).getTime();//php时间戳转换为js时间戳 js转换为php时间戳就相反了。
全局唯一 ID 几乎是所有设计系统时都会遇到的，全局唯一 ID 在存储和检索中有至关重要的作用。 ID生成器 在应用程序中，经常需要全局唯一的ID作为数据库主键。如何生成全局唯一ID？...数据在插入后，获取的ID虽然是唯一的，但一定要等到事务提交后，ID才算是有效的。有些双向引用的数据，不得不插入后再做一次更新，比较麻烦。...二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0 41位，用来记录时间戳（毫秒）。...41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5...* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截 * @return 当前时间戳 */ protected long tilNextMillis
InnoDB 使用「聚簇索引」，如上图所示，数据记录本身被存于主索引（一颗 B+Tree）的叶子节点上。...这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录「按主键顺序存放」，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL 会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB...如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会「顺序添加」到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。这样就会形成一个「紧凑」的索引结构，近似顺序填满。...它由一个 12 字节的十六进制数字组成，其中包含以下几部分： Time：时间戳。4 字节。秒级。 Machine：机器标识。3 字节。...snowflake 算法：和 Mongodb 的实现类似，1位符号位 + 41位时间戳（毫秒级）+ 10位数据机器位 + 12位毫秒内的序列。
它非常适合处理视频流应用的大规模数据存储和检索需求。...我们将需要分两步获取这些视频：首先获取时间戳，然后获取实际的视频内容。...这不是 ScyllaDB 中的标准函数。这是一个我们创建的用户定义函数（UDF），用于解决这个数据建模问题。该函数返回表中最近的 created_at 时间戳数组。...在 ScyllaDB 中创建新的 UDF 可以是解决您独特数据建模挑战的一个好方法。 然后，这些时间戳值可以用来查询我们想要在页面上展示的实际视频内容。...，created_at 列是主键，因为我们在第一个查询中通过该列进行过滤，以获取最近的时间戳值。
如图所示，这三个文件是成套出现的。其中.index是用来存储Consumer的Offset偏移量的索引文件，.timeindex是用来存储消息时间戳的索引文件，log文件就是用来存储具体的数据文件。...以切割时记录的Offset值作为文件的名字。...一种是时间戳索引文件，记录的是时间戳和Offset的关系。为了提高检索效率Kafka并不会为每一条消息都会建立索引，而是采用稀疏索引。也就是说隔一批消息才产生一条索引记录。...如图所示： 我们可以通过以参数来设置索引的稀疏程度。 相对来说，越稠密的索引检索数据更快，但是会消耗更多的存储空间； 越的稀疏索引占用存储空间小，但是插入和删除时所需的维护开销也小。...同样，时间戳索引也是采用稀疏索引设计。由于索引文件是以Offset命名的，所以Kafka在检索数据的时候，是采用二分法查找，效率就非常快。 06 结尾 以上就是我对Kafka数据存储原理的理解！
每当向表中插入一条新记录时，MySQL都会自动为该记录分配一个唯一的ID值，并且这个ID值会自动递增，确保每个记录都具有不同的ID。...这意味着当向表中插入新记录时，自增主键的初始值为9，并且每次插入新记录时，该主键值会自动递增1。 DEFAULT CHARSET=utf8mb3：指定了表的默认字符集为utf8mb3。...// 数据中心ID workerID int64 // 工作节点ID sequence int64 // 序列号 lastStamp int64 // 上次生成ID的时间戳...，单位为毫秒 now := time.Now().UnixNano() / 1e6 // 如果当前时间小于上次生成ID的时间戳，则等待 if now < sf.lastStamp { for...now <= sf.lastStamp { now = time.Now().UnixNano() / 1e6 } } // 如果当前时间与上次生成ID的时间戳相同，则递增序列号 if
它的目的是从表中检索最新记录，本质上捕获查询时表的“快照”。在 MoR 表上执行时，会发生日志文件与基本文件的合并，并导致一些性能影响。...SELECT 语句来执行快照查询，它将检索记录的最新值。...通过指定时间戳，用户可以请求Hudi表在给定时间的历史快照。...第二个查询设置的时间戳早于最新插入的时间戳，从而生成倒数第二个插入的快照。 示例中的时间戳遵循 Hudi 时间线的格式"yyyyMMddHHmmssSSS"。...也可以以"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"或"yyyy-MM-dd"的形式设置。 增量查询 用户可以设置起始时间戳（带或不带结束时间戳）以检索指定时间窗口内更改的记录。
这样的话，Treap是有一个随机附加域满足堆的性质的二叉搜索树，其结构 相当于以随机数据插入的二叉搜索树。其基本操作的期望时间复杂度为O(logn)。...插入 给节点随机分配一个优先级，先和二叉搜索树的插入一样，先把要插入的点插入到一个叶子上，然后 跟维护堆一样，如果当前节点的优先级比根大就旋转，如果 当前节点是根的左儿子就右旋，如果当前节点是根的右儿子就左旋...Splay 的查找插入删除等基本操作的时间复杂度为均摊O(logN)而非期望。可以故意构造出使 Splay 变得很慢的数据。...之后我们建立一个双关键字的Treap,关键字1为得分从小到大,关键字2为时间戳从大到小,这种排列方式的逆序,恰好是我们要的顺序(也可以直接就是逆序)。...例如字符串,作为检索字符串的容器,我们更推荐Trie树,而不是平衡树。平衡树仅适合做元素间相互比较时间很少的类型的有序存储容器。
链表在插入元素时的时间复杂度为O(1)（因为只影响插入点前后的节点，无论链表有多大），但是由于空间不连续的特点，访问一个未排序链表的指定节点时就需要逐个对比，时间复杂度为O(n)，比数组结构就要慢一些。...完全二叉树的特点使其可以很容易地转化为一维数组来存储，且不需要二外记录其父子关系，索引为i的节点的左右子节点对应的索引为2i+1和2i+2(当然左右子节点也可能只有一个或都不存在)。...Node.js就使用一维数组来模拟最小堆。源码基本上就是这一数据结构和“插入”，“删除”这些基本操作的实现。...堆结构的使用最主要的是为了获得堆顶的元素，因为它总是所有数据里最大或最小的，同时堆结构是一个动态调整的数据结构，插入操作时会将新节点插入到堆底，然后逐层检测和父节点值的相对大小而“上浮”直到整个结构重新变为堆...假设时间戳到达600时程序再次执行processTimer( )，此时发现当前时间已经超过nextExpiry记录的时间戳511，于是继续向下执行进入listOnTimeout(list, now)，这里的
AWSet 类似，但对于并发的操作，会保留删除，丢弃新增。 LWW LWW（Last-writer-wins），最后写入者优先。 所有的操作会有一个时间戳元数据，副本会对比同步操作的时间戳。...如果大于当前状态时间戳，覆盖掉原来的状态；如果小于当前状态时间戳，则忽略。 2P-Set Two-Phase Set。...origin: a, // 节点创建时的左节点 rightOrigin: c // 节点创建时的右节点 } 操作有 “插入” 和 “删除”。...此时 E 和 F 是冲突的，我们会对唯一的 id（某种意义上的时间戳）使用特定的规则来决定先后顺序。...YATA 将对应节点标记为删除（item.deleted 设置为 true），并将节点记录到删除集合 DeleteSet 里。
其中.index是用来存储Consumer的Offset偏移量的索引文件，.timeindex是用来存储消息时间戳的索引文件，log文件就是用来存储具体的数据文件。...以切割时记录的Offset值作为文件的名字。...一种是时间戳索引文件，记录的是时间戳和Offset的关系。为了提高检索效率Kafka并不会为每一条消息都会建立索引，而是采用稀疏索引。也就是说隔一批消息才产生一条索引记录。...相对来说，越稠密的索引检索数据更快，但是会消耗更多的存储空间； 越的稀疏索引占用存储空间小，但是插入和删除时所需的维护开销也小。 同样，时间戳索引也是采用稀疏索引设计。...由于索引文件是以Offset命名的，所以Kafka在检索数据的时候，是采用二分法查找，效率就非常快。 以上就是我对Kafka数据存储原理的理解！
为每个缓存赋予时间戳，在访问时更新时间戳，使用优先队列按照时间戳排序，淘汰最小时间戳的缓存。...在查询时，我们简单地将链表节点从链表中删除，然后插入头节点即可，这样链表的尾结点必然是最早访问的缓存。看上去，不管是淘汰还是查询都是O(1)。 问题在于，插入头结点具备scalability么?...工作集时钟中断固定间隔发生，处理函数扫描内存页 access bit为1(此次tick中被访问) 记录上次使用时间为当前时间,并清零access bit access bit为0(此次tick中未访问...）Age = 当前时间 – 上次使用时间 若Age大于设置的x，则不在工作集，可以被淘汰。...第二步，计算Idle 维持一个全局的LRU时钟作为时间戳，如果刷新速度比服务器要求的刷新速度快，就用服务器缓冲的LRU，否则用实时的。
，这里的意思时，当前后的更新任务时间差小于 10ms 时，直接采用上次的 Scheduler_now，这样可以抹平 10ms 内更新任务的时间差， 有利于批量更新： // packages/react-reconciler...当 currentEventTime 不等于 NoTimestamp 时，则判断其正在执行浏览器事件，react 想要同样优先级的更新任务保持相同的时间，所以直接返回上次的 currentEventTime...如果是 react 上次中断之后的首次更新，那么给 currentEventTime 赋一个新的值 划分更新任务优先级 说完了相同优先级任务的触发时间，那么任务的优先级又是如何划分的呢？...路径下的 unstable_scheduleCallback 函数，我们来看一下这个函数，它会去按计划插入调度任务： // packages/scheduler/src/Scheduler.js function...; } getCurrentTime 获取的是当前的时间戳，deadline 上面讲到了是浏览器每一帧结束的时间戳。
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