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读锁写锁

ReentrantReadWriteLock其读锁是共享锁，共写锁是独占锁。读锁的共享锁可以保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。...注: 但是会出现写一个问题，就是写饥饿现象，上方我们是先运行了所有的写线程，读线程是在写线程后执行的，假如读线程的数量大于写线程数量的话，因锁的大概率都被读线程执行了，就会造成一种写饥饿现象，写线程无法满足大量读线程的读操作...通过乐观锁，当写线程没有写数据的时候，标志位stamp并没有改变，所以即使有再多的读线程读数据，他都可以读取，而无需获取锁，这就不会使得写线程抢不到锁了。...stamp类似一个时间戳的作用，每次写的时候对其+1来改变被操作对象的stamp值。通过代码来操作下看一看，先写一个出现写饥饿的情况，模拟19个读线程读取数据，1个写线程写数据。...可以看到结果，读锁都可以同时获取锁，就算写线程没有写入数据所有读线程还是在抢占锁，使用ReadWriteLock也是会出现同样的现象，写饥饿。

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Golang 读、写文件

这种方式每次都会覆盖 test.txt内容，如果test.txt文件不存在会创建。

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Python open 读和写

file.write(b'gfedcba') # file = open('text.txt', 'r') # print(file.read()) # file.close() # a # 打开一个文件用于追加（只写）...file.close() # file = open('text.txt') # print(file.read()) # file.close() # ab # 以二进制格式打开一个文件用于追加（只写）...b'aaa') # file.close() # file = open('text.txt') # print(file.read()) # file.close() 参考python open 关于读、...写、追加的总结

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day4 读写编辑

title: "day4 读编辑写"output: html_documentdate: "2025-02-09"文件读写部分1.读取ex1.txtex1 <- read.table("ex1.txt

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SparkStreaming读Kafka数据写Kudu

https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《SparkStreaming读HBase...写HDFS》及《SparkingStreaming读Kafka写Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入Kudu。...3.编写SparkStreaming写Kudu示例 ---- 1.使用Maven创建Scala工程，工程依赖pom文件 org.apache.spark

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SparkStreaming读Kafka数据写HBase

温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproj...

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非常哇塞的 ES读场景、写场景性能优化指南！你值得拥有！

比如ELKB，我们就需要额外关注它的写优化；再比如从MySQL中同步数据到ES的宽表，我们就需要额外关注它的读优化。废话不多说，我们直接show一下优化方法。...1.写入优化日志属于写多读少的业务场景，对写入速度要求很高。拿我们其中一个集群来说，单集群日志量达到百TB，每秒钟日志写入量达到10W条。...1.2 增加refresh间隔除了写translog，ES还会将数据写入到一个缓冲区中。但是注意了！...2.读取优化 2.1 指定路由如果你向ES里写数据，那么它会为你设置一个离散的隐藏ID，落到哪个分片，是不一定的。如果你根据一个查询条件查询数据，你设置了6个shards的话，它要查询6次才行。...当rollover触发后，将创建新索引，写别名将更新为指向新索引，所有后续更新都将写入新索引，比如indexname-000001.这种模式。

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Go RWMutex：高并发读多写少场景下的性能优化利器

它提供了两种类型的锁：读锁和写锁。...在写锁未被释放之前，任何想要获取读锁或写锁的 goroutine 都会被阻塞。...RWMutex 常用方法： Lock()：获取写锁，拥有写操作的权限；如果读操作正在执行，此方法将会阻塞，直到所有的读操作执行结束。...读操作内嵌写操作当有协程执行读操作时，请求执行写操作的协程会被阻塞。如果在读操作中嵌入写操作的代码，写操作将调用 Lock() 方法，从而导致读操作和写操作之间形成相互依赖关系。...小结 RWMutex 是 Go 中的一种读写锁实现，它通过读锁允许多个 goroutine 同时执行读操作，当有写操作请求时，必须等待所有读操作执行结束后才能执行写操作。

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Python的txt文本操作-读、写

读取txt文本 python常用的读取文件函数有三种read()、readline()、readlines() 以读取上述txt为例，看一下三者的区别 read() 一次性读全部内容...会覆盖原文件 a : 写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾 rb,wb：分别于r,w类似，但是用于读写二进制文件 r+ : 可读、可写，文件不存在也会报错，写操作时会覆盖

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java的poi技术读，写Excel

Excel数据到MySQL 你也可以在： java的poi技术读取和导入Excel 了解到写入Excel的方法信息使用JXL技术： java的jxl技术导入Excel 本文主要讲的是java中poi读和写

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复制延迟案例(2)-读己之写

但异步复制则有问题，如图-3：若用户在写后马上查看数据，则新数据可能尚未到达副本。对用户而言，看起来好像是刚提交的数据丢了，用户会不高兴。...此时，需“写后读一致性（read-after-write consistency）”，也称读写一致性（read-your-writes consistency）。...主从复制实现写后读一致性若用户访问：可能会被修改的内容，读主否则，读从这要求实际查询前，就得考虑内容是否可能会被修改。...若应用大部分内容都可能被用户编辑，则上面方案就没啥用，因为大部分内容都读主节点，导致丧失读操作的扩展性。就得考虑其他标准来决定是否读主。如跟踪最近更新时间，若更新后1min 内，则总是读主节点。...这时，可能就需提供跨设备的写后读一致性，即若用户在某设备输入一些信息，然后在另一个设备查看，则应该看到刚输入的信息。

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win10 UWP 你写我读

想要电脑读出我们写的内容，在win10，很简单其实这个技术在windows7就有了，但是现在 win10 写出一个你写我读的软件很简单。...我们需要一个类 MediaElement 来播放，因为 windows10 的M arkdown 软件用的不是很好，所有我自己写一个。...这个软件我用了你写我读，如果需要代码，请自己去下 https://github.com/lindexi/Markdown 点击读出文本在使用SpeechSynthesizer需要代码功能点麦克风

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读时加写锁，写时加读锁，Eureka可真的会玩

这不是很奇怪么，不按套路出牌啊，别人都是写时加写锁，读时加读锁，Eureka刚好反过来，属实是真的会玩。写的时候加的读锁，那么就说明可以同时写，那会不会有线程安全问题呢？答案是不会有安全问题。...为什么写时加读锁，读时加写锁现在我们转过来，按照正常的操作，服务注册等写操作加写锁，获取增量的时候加读锁，那么可以不可呢？...但是，如果获取的增量读的操作加了写锁，那岂不是读操作都串行化了，那么读的性能不是会变低么？而且注册中心其实是一个读多写少的场景，为了提升写的性能，浪费读的性能不是得不偿失么？...哈哈，其实对于这个读操作性能低的问题，Eureka也进行了优化，那就是通过缓存来优化了这个读的性能问题，读的时候先读缓存，缓存没有才会真正调用获取增量的方法来读取增量的信息，所以最后真正走到获取增量信息的方法...为什么写时加读锁，读时加写锁其实是为了提升写的性能，而读由于有缓存的原因，真正走到获取增量信息的请求很少，所以读的时候就算加写锁，对于读的性能也没有多大的影响。

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python 文件操作读、写、追加的区别

打开文件的常用模式有： r ，只读模式【默认】 w，只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容；】 a，追加模式【可读；不存在则创建；存在则只追加内容；】 "+" 表示可以同时读写某个文件...r+，读写【可读，可写】【可理解为先读后写，不擦除原文件内容，指针在0】 w+，写读【可读，可写】【可理解为先写后读，擦除原文件内容，指针在0】 a+，写读【可读，可写】【不擦除原文件内容，但指针直接到最后

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win10 UWP 你写我读

想要电脑读出我们写的内容，在win10，很简单其实这个技术在windows7就有了，但是现在 win10 写出一个你写我读的软件很简单。...我们需要一个类 MediaElement 来播放，因为 windows10 的M arkdown 软件用的不是很好，所有我自己写一个。...这个软件我用了你写我读，如果需要代码，请自己去下 https://github.com/lindexi/Markdown ? 点击 ?

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读鸿蒙论文，看性能优化

读前提示：Linux是个通用操作系统，鸿蒙是特殊领域专用系统。在专属领域中，鸿蒙肯定会比Linux发挥得好。作为开发者，我们需要知道软件工程中的trade off，才不会被一些标题党带着走。...我们就来解读解读论文里提到的优化点。优化1：Synchronous RPC-like IPC Fastpath 中文可以翻译成同步RPC样式的IPC快速通道吧。...，则是参考宏内核的优化方式。...优化5：Policy-free Kernel Paging 这是一个关于Page fault的一个优化，那什么是Page fault？这里我们做一个简单的计算机基础知识回顾。...那总得来说呢，鸿蒙里面提到的性能优化手段还是比较精彩的。大多数基于work load来做出优化的，思路值得学习。操作系统上的生态该怎么办？说完如何解决微内核的性能问题。我们继续讲解生态问题。

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Java NIO 散布读与聚集写【源码笔记】

目录一、Native函数解读 1.矢量I/O结构体iovec 2.散布读readv() 3.聚集写writev() 二、Scatter/Gather接口三、一个散布读示例四、散布读JDK源码 1...读取或者写入该buffer的长度小结：散布读ScatterRead和聚集写GatherWrite的本地函数使用矢量I/O结构体iovec作为基本参数与系统交付。...四、散布读JDK源码由以上Native源码分析看出，矢量IO数据结构iovec是散布读和聚集写的核心部分，JDK源码实现也会围绕iovec结构体的封装展开。 1.流程图 ?...五、文章总结 1.矢量I/O通过iovec结构体来体现，与readv和wirtev操作相关的结构体；readv和writev函数用于在一次函数调用中读、写多个非连续缓冲区；这两个函数被称为散布读/scatter...3.Scatter/Gather一个极其强大的工具，减少了数据来回移动，操作系统已经对此做了高度优化。 4.聚集写原理与散布读类同，不再赘述。六、参考资料 1.

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读服务+写服务分离架构，我坚决反对！

如上图，服务化读写分离之后：（1）业务方通过RPC分别调用读服务和写服务；（2）服务层分为读服务与写服务；（3）底层是高可用的数据库集群； ?...当然，也有可能读服务与写服务读写的是不同的数据库，如上图：（1）写服务访问写库；（2）读服务访问读库；写库与读库是一个主从同步的集群。...大部分互联网业务是读多写少的业务，数据库读取最容易成为瓶颈，常见提升读性能的方式是，增加缓存。 ?...因为，写服务修改数据库时，缓存中的数据没有办法得到淘汰！！！ OK，有朋友说，写数据库之前，可以由写服务来淘汰缓存： ? 即，读服务与写服务都可以操作缓存。...如上图：（1）缓存私有，只有读服务操纵缓存；（2）数据库发生写请求时，写服务给MQ发消息，由读服务来淘汰缓存；这种设计：（1）读服务来淘汰缓存，本质是一个写请求，不是很奇怪么？

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MyCat 双写双读自动负载切换配置

在使用MyCat自动负载切换这个功能之前，需要有已经配置好的两个master和两个slave mysql 实例，可以参考这里进行搭建：https://www.f...

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服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？

如上图，服务化读写分离之后：业务方通过RPC分别调用读服务和写服务服务层分为读服务与写服务底层是高可用的数据库集群当然，也有可能读服务与写服务读写的是不同的数据库，如上图：写服务访问写库读服务访问读库...写库与读库是一个主从同步的集群。

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