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。...（1）、INCREMENT BY用于定义序列的步长，如果省略，则默认为1，如果出现负值，则代表Oracle序列的值是按照此步长递减的。...（4）、MINVALUE定义序列生成器能产生的最小值。选项NOMAXVALUE是默认选项，代表没有最小值定义，这时对于递减序列，系统能够产生的最小值是?10的26次方;对于递增序列，最小值是1。...（5）、CYCLE和NOCYCLE 表示当序列生成器的值达到限制值后是否循环。CYCLE代表循环，NOCYCLE代表不循环。如果循环，则当递增序列达到最大值时，循环到最小值;最小值为1。...你不能使用序列的CURRVAL和NEXTVAL，在下面情况下（具体参见官方文档）： （1）、在DELETE、SELECT、UPDATE的子查询中 （2）、在视图或物化事物的查询中。
每台的初始值分别为1,2,3...N，步长为N（这个案例步长为4） 优点： 解决了单点问题 缺点： 一旦把步长定好后，就无法扩容；而且单个数据库的压力大，数据库自身性能无法满足高并发 应用场景： 数据不需要扩容的场景...1位标识符：始终是0 41位时间戳：41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截 )得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的...74ms 3、单线程最小耗时：不到1ms 4、单线程最大耗时：4.1s 性能还可以，如果对性能要求不是太高的话，这个方案基本符合老顾的要求。...而且也解决了数据库压力的问题，因为在一段区间内，是在jvm内存中获取的，而不需要每次请求数据库。即使数据库宕机了，系统也不受影响，ID还能维持一段时间。...达到了10%，先判断buffer2中有没有去获取过，如果没有就立即发起请求获取ID线程，此线程把获取到的ID，设置到buffer2中。
，即分布式ID中的时间信息可能并不是这个ID真正产生的时间点，例如：获取的某分布式ID的值为3200169789968523265，它的反解析结果为{"timestamp":"2019-05-02 23...replace into 跟 insert 功能类似，不同点在于：replace into首先尝试插入数据列表中，如果发现表中已经有此行数据（根据主键或唯一索引判断）则先删除，再插入。...优化： 对于MySQL性能问题，可用如下方案解决：在分布式系统中我们可以多部署几台机器，每台机器设置不同的初始值，且步长和机器数相等。 比如有两台机器。...ID没有了单调递增的特性，只能趋势递增，这个缺点对于一般业务需求不是很重要，可以容忍 数据库压力还是很大，每次获取ID都得读写一次数据库，只能靠堆机器来提高性能。...扩展： 可以通过集群来提升吞吐量（可以通过为不同Redis节点设置不同的初始值并统一步长，从而利用Redis生成唯一且趋势递增的ID）（其实这个方法和Flicker一致，只是利用到了Redis的一些特性
每台的初始值分别为1,2,3…N，步长为N（这个案例步长为4） 优点： 解决了单点问题 缺点： 一旦把步长定好后，就无法扩容；而且单个数据库的压力大，数据库自身性能无法满足高并发 应用场景： 数据不需要扩容的场景...1、1位标识符：始终是0 2、41位时间戳：41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截 )得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，...：74ms 3、单线程最小耗时：不到1ms 4、单线程最大耗时：4.1s 性能还可以，如果对性能要求不是太高的话，这个方案基本符合老顾的要求。...而且也解决了数据库压力的问题，因为在一段区间内，是在jvm内存中获取的，而不需要每次请求数据库。即使数据库宕机了，系统也不受影响，ID还能维持一段时间。...、达到了10%，先判断buffer2中有没有去获取过，如果没有就立即发起请求获取ID线程，此线程把获取到的ID，设置到buffer2中。
的单点问题，在auto_increment基本上面，设置step步长 每台的初始值分别为1,2,3...N，步长为N（这个案例步长为4） 优点： 解决了单点问题 缺点： 一旦把步长定好后，就无法扩容...64位二进制数由如下部分组成： 1位标识符：始终是0 41位时间戳：41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截 )得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的...74ms 3、单线程最小耗时：不到1ms 4、单线程最大耗时：4.1s 性能还可以，如果对性能要求不是太高的话，这个方案基本符合老顾的要求。...而且也解决了数据库压力的问题，因为在一段区间内，是在jvm内存中获取的，而不需要每次请求数据库。即使数据库宕机了，系统也不受影响，ID还能维持一段时间。...达到了10%，先判断buffer2中有没有去获取过，如果没有就立即发起请求获取ID线程，此线程把获取到的ID，设置到buffer2中。
（二）分库分表 shardingsphere的方式来完成分库分表，表中的一列确定分库键。 ?...缺点： 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。 Snowflke snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。...同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。 虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性和可扩展性。...缺点： 强依赖时钟，如果时间回拨，数据递增不安全。 Mysql 利用数据库的步长来做的。...：9.381 s 单任务平均耗时：74.6767 ms 单线程最小耗时：0.0 ms 单线程最大耗时：4.119 s 优点： 有序递增、可读性强、符合刚才我们那个扩容方案的id。
分库分表（二） shardingsphere的方式来完成分库分表，表中的一列确定分库键。...缺点：无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。 Snowflke snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。...同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性和可扩展性。...缺点：强依赖时钟，如果时间回拨，数据递增不安全。 Mysql 利用数据库的步长来做的。...：9.381 s 单任务平均耗时：74.6767 ms 单线程最小耗时：0.0 ms 单线程最大耗时：4.119 s 优点：有序递增、可读性强、符合刚才我们那个扩容方案的id。
针对上面介绍的数据库自增ID的缺陷，会存在以下两种优化方案：数据库水平拆分，设置不同的初始值和相同的步长。这样可以有效的生成集群中的唯一ID，也大大降低ID生成数据库操作的负载。批量生成一批ID。...而其也存在一定的缺陷，包括强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务处于不可用状态；ID可能不是全局递增，虽然ID在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境下的每个机器节点上的时钟，可能会出现不是全局递增的场景...微信序列号生成方案微信序列号跟用户uin绑定，具有以下性质：递增的64位整形；使用每个用户独立的64位 sequence 的体系，而不是用一个全局的64位（或更高位） sequence ，很大原因是全局唯一的...worker id：在上图中用22bit部分表示，在使用DefaultUidGenerator方式生成分布式ID的实例启动的时候，往db中写入一行数据得到的自增id值。...比较适合对于一些频繁地、小步长的时钟回退情况，即能做到全局唯一，又能很好地兼顾递增趋势。
针对上面介绍的数据库自增 ID 的缺陷，会存在以下两种优化方案： 数据库水平拆分，设置不同的初始值和相同的步长。这样可以有效的生成集群中的唯一 ID，也大大降低 ID 生成数据库操作的负载。...而其也存在一定的缺陷，包括强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务处于不可用状态；ID 可能不是全局递增，虽然 ID 在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境下的每个机器节点上的时钟...，可能会出现不是全局递增的场景。...微信序列号生成方案 微信序列号跟用户 uin 绑定，具有以下性质：递增的 64 位整形；使用每个用户独立的 64 位 sequence 的体系，而不是用一个全局的 64 位（或更高位） sequence...比较适合对于一些频繁地、小步长的时钟回退情况，即能做到全局唯一，又能很好地兼顾递增趋势。
问题 主键自增这应该算是一个非常常见的需求，在单机数据库中，这个需求一个 auto_increment 就能实现，但是在数据库集群中，这个需求却变复杂了，因为存在多个数据库实例 ，各自都是主键自增，合在一起就不是主键自增了...最简单的思路 最简单的办法莫过于通过设置主键自增的步长和起始偏移量来处理这个问题。...通过分布式 ZK ID 生成器实现 通过 ZK 递增方式实现 今天我们就先来看看看如何通过 ZK 递增的方式实现主键全局自增。...TABLE.MINID 某线程当前区间内最小值 TABLE.MAXID 某线程当前区间内最大值 TABLE.CURID 某线程当前区间内当前值 文件配置的MAXID以及MINID决定每次取得区间，这个对于每个线程或者进程都有效...文件中的这三个属性配置只对第一个进程的第一个线程有效，其他线程和进程会动态读取 ZK 重启 MyCat 测试 最后重启 MyCat ，删掉之前创建的表，然后创建新表进行测试即可。
要求长度为i的序列的Ai{a1,a2,……,ai}最长递增子序列，需要先求出序列Ai-1{a1,a2,……,ai-1}中以各元素(a1,a2,……,ai-1)作为最大元素的最长递增序列，然后把所有这些递增序列与...，在时间复杂度上提升明显，但是同时在实现时也比通俗算法多了好些坑，这里说明一下： 算法中为了获得实际的序列，数组B中保存的不是长度为j的递增序列的最大元素的最小值，而是该值在输入数组A中的位置，如果只想求出最长递增子序列的长度...]的位置，同时将max值增加1，说明找到了比当前最长的递增序列更长的结果 对于其他情况，在更新新节点的前驱节点时，要注意，当前元素的前驱节点是B[j-1]，而不是pre[B[j]]，这点要格外留意，后者看似有道理...后继，研究完这个问题之后产生了两个遗留问题，暂时没有答案，和大家分享一下 对于一个序列A，最长递增子序列可能不止一个，传统算法找到的是所有递增子序列中，最大值下标最小（最早出现）的递增子序列，而改进算法找到的是最大值最小的递增子序列...，那么改进算法所找到的递增子序列，是不是所有最长递增子序列中各元素合最小的一个呢，我感觉很可能是，但是还没想出怎么证明。
问题 主键自增这应该算是一个非常常见的需求，在单机数据库中，这个需求一个 auto_increment 就能实现，但是在数据库集群中，这个需求却变复杂了，因为存在多个数据库实例 ，各自都是主键自增，合在一起就不是主键自增了...最简单的思路 最简单的办法莫过于通过设置主键自增的步长和起始偏移量来处理这个问题。...MSSQL 可以直接在 SQL 中指定主键的自增步长和起始偏移量，但是 MySQL 则需要修改数据库配置才能实现，因此这里不推荐使用这种方式。...通过分布式 ZK ID 生成器实现 通过 ZK 递增方式实现 今天我们就先来看看看如何通过 ZK 递增的方式实现主键全局自增。...TABLE.MINID 某线程当前区间内最小值 TABLE.MAXID 某线程当前区间内最大值 TABLE.CURID 某线程当前区间内当前值 文件配置的MAXID以及MINID决定每次取得区间，这个对于每个线程或者进程都有效
欢迎关注公众号：古时的风筝 古时的风筝.jpg 如果是刚接触 web scraper 的，可以看第一篇文章。 如果你已经用过这个工具，想必已经用它抓取过一些数据了，是不是很好用呢。...它的分页是按照 25 递增的，向后递增依次为 [0,25,50,75...]。...大多数的网站的递增还是1，即[0,1,2,3...]。 而 web scraper 中提供了一种写法，可以设置页码范围及递增步长。...写法是这样的： [开始值-结束值:步长]，举几个例子来说明一下： 1、获取前10页，步长为1的页面 ：[1-10] 或者 [1-10:1] 2、获取前10页，步长为10的页面：[1-100:10] 3、...获取前10页，步长为25的页面：[1-250:25] 现在我们要抓取的豆瓣小组的规则就是第三中情况，所以设置 sitemap 的 Start URL 为：https://www.douban.com/group
在已知样本集set的时候，如果根据样本集得到Y=f(X1,X2,X3,…)=aX1+bX2+cX3+…中的未知参数a，b，c呢？ 这得先介绍最小二乘法，以及梯度下降法。 什么是最小二乘法？...答：最小二乘法适用于任意多维度的线性回归参数求解，它可求解出一组最优a，b，c解，使得对于样本集set中的每一个样本data，用Y=f(X1,X2,X3,…)来预测样本，预测值与实际值的方差最小。...c…，对于每个维度参数的求解，步骤为（以a为例）： 2.1）设定a范围的最大值与最小值 2.2）设定a计算的梯度步长（这就是它叫梯度下降法的原因） 2.3）固定其他维度参数 2.4）计算a的所有取值中...n，计算a，b，c的算法复杂度都是线性的O(m)，这个结论让算法的整体复杂度是n*O(m) +n*O(m) + n*O(m)，而不是[n*O(m) ]*[n*O(m)]*[n*O(m)]的关系。...求解最优a和b的过程为： （1）设a0=-2，b0=80，从最边缘开始求解 （2.1）先求最优a，固定b=80不动，a从-2到2梯度递增，求最优a的解 ?
41位时间戳：41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截 )得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的。...缺点 依赖机器的时钟，如果服务器时钟回拨，会导致重复ID生成。 在分布式环境上，每个服务器的时钟不可能完全同步，有时会出现不是全局递增的情况。...如果发现表中已经有此行数据（根据主键或唯一索引判断）则先删除，再插入。...对于MySQL的性能问题，可以用如下方案解决 在分布式环境中，我们可以部署N台数据库实例，每台设置成不同的初始值，自增步长为机器的台数。每台的初始值分别为1,2,3...N，步长为N。 ?...可以初始化每台Redis的初始值为1,2,3,4,5，然后步长为5。
对于上面两个需求来说，第一点是所有系统都要求的。而第二点则并不是所有系统都需要，例如分布式追踪的请求 ID 就可以不需要单调递增。...UUID 不是自增的，如果作为数据库主键，那么无法实现顺序写，从而会降低数据库写入性能。 没有业务含义。 UUID 是没有业务含义的，我们无法从 UUID 中获取到任何含义。...雪花算法生成的 ID 是单调递增的，但其递增步长又不是确定的，因此无法从 ID 的差值推断出生成的数量，从而可以保护业务隐私。...而集群部署之后的 ID 冲突问题，我们可以通过设置递增步长来解决。...首先，我们需要先把新增的服务器部署好，设置新的步长，起始值要设置一个不可能达到的值。当把新增的服务器部署好之后，再一台台处理旧的服务器，这个过程真的非常痛苦，可以说是人肉运维了。
使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID 优点： （1）简单，使用数据库已有的功能 （2）能够保证唯一性 （3）能够保证递增性 （4）步长固定 缺点： （1）可用性难以保证：数据库常见架构是一主多从...如上图所述，由1个写库变成3个写库，每个写库设置不同的auto_increment初始值，以及相同的增长步长，以保证每个数据库生成的ID是不同的（上图中库0生成0,3,6,9…，库1生成1,4,7,10...，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： （1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...，我们的目标是趋势递增，不是绝对递增） （2）数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库 2....数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。 ? 如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。
针对个人疑问：后面的场景中，会更详细的提到。在这里简单说一下，递增加压的过程是为了让一个系统的性能衰减过程可以清晰判断出来。而递增的量级就完全取决于业务系统的能力了。...而在银行，测试目的明确就是想知道线上正常日的固定压力能不能支撑，所以固定断开执行，而加压也是测业务增长以后的固定值能撑不，毕竟有钱有时间有人力。...第二个问题，我更愿意用步进长度来说明，就像粗调微调一样，先粗调再微调，是不是会效率更高呢？ A: 专业方向是专业方向。从哪个角度这些概念都没有存在的价值。哈哈。...Q: 同时，递增的过程，也要是连续的，而不是 100 线程、200 线程、300 线程这样断开执行场景，这样是不合理的。 那请问是如何 慢慢递增起来的呢？...Q: 在具体的项目实施中，有经验的性能测试人员，都会更关心服务端能处理的请求数即 TPS，而不是压力工具中的线程数。确实这句话。特别感同身受。还和不少人解释多次。太心累了 A: 看来是有吃苦的经验的。
MFC 控件编程之水平滚动条跟垂直滚动条 一点水平滚动条的操作 首先在操作滚动条的时候.我们要知道滚动条的一些属性. 比如我们要设置 最大值 最小值....以及每次递增的值是多少.都要设置. 所有就有一个结构.专门存储了滚动条信息....我们在单击水平滚动条里面.判断是哪个消息进行不同的处理即可. 比如 点击左边箭头. 点击右边箭头. 等等. 值递增.....要先获取当前滚动条的状态信息. 1.点击右箭头位置递增 void C滚动条Dlg::OnHScroll(UINT nSBCode, UINT nPos, CScrollBar* pScrollBar)...进行位置的设置. 7.判断是否越界.如果越界.设置为滚动条最小值. 8.使用封装好的函数.设置到当前滚动条中.
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