zone也是用于内存管理的,不过他是增量分配,一次销毁的。下面是结构图。 zone.h #ifndef V8_ZONE_H_ #define V8_ZONE_H_ namespace v8 { namespace internal { // The Zone supports very fast allocation of small chunks of // memory. The chunks cannot be deallocated individually, but instead // t
所谓"正向运动学"通俗点讲就是把几个连接部件的一端固定起来,另一个端可以自由(向前/向外)运动。比如人的行走,单个下肢可以理解为脚连接小腿,小腿连接大腿,大腿连接腰。行走的过程,相当于二条腿相对固定于腰部,大腿运动驱动小腿,小腿又驱动脚,从而带动整个连接系统的一系列运动。 先来一个基本的关节类Segment:(就是一个圆角矩形+二个小圆圈) package { import flash.display.Sprite; import flash.geom.Point; public class Seg
compaction用来合并对象存储的小文件,将小的segment合并为大的segment。
前两期我们讲解了HashMap的基本原理,以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接:
okio 补充了 java.io 和 java.nio 的内容,使得数据访问、存储和处理更加便捷。本文将简单介绍一下 okio 的使用以及基于 okio-1.17.0 版本,对 okio 的源码进行分析,最后总结一下 okio 的优点。
Temporary buffer Buffer segment Buffer Buffer slice ---- 临时写入缓冲区 所在文件: src/rdkafka_buf.h(c) 写操作缓冲区, 写入时保证了8位内存对齐, 以便提高内存读取效率和跨平台的安全性; 定义: typedef struct rd_tmpabuf_s { size_t size; //buf即内部缓冲区容量 size_t of; //当前写入位置 char *buf; //内部缓冲区 int
这两个地方冲突,R_ 4.4版本改成这种 R::Construct_min_vertex_2( Segment_2)
在上一篇博客中,博主已经为大家介绍了如何进行kylin的增量构建。在最后也讨论了增量构建会导致Segment越来越多,进而降低数据查询的效率。本篇博客,为大家带来的就是如何对Cube进行碎片化的管理
用ionic3来实现就是采用segment组件。其中ios和android的样式分别如下两图:
GreenPlum是Coodinator/Segment架构,集群通常由一个Coodinator节点和一个standby coodinator节点以及多个segment节点组成,其中数据放置在segment节点上。Coodinator是整个数据库的入口,客户端只会连接到Coodinator上并执行相关查询操作,Standby节点为Coordinator提供高可用支持,Mirror为primary的备。
由于自动refresh过程每秒钟都会创建一个新的segment,不需要很长时间,segment的数量就会爆炸性增长。拥有太多的segment会严重影响ES的性能及查询效率。每个segment都会消耗文件句柄、内存和CPU等。更重要的是,每个搜索请求都必须依次检查每个段;segment越多,搜索速度就越慢。因此,如何制定合理的merge 策略以及如何自动的进行force merge是每个ES运维人员都必须学会的关键技能。
1.1 ConcurrentHashMap源码理解 上篇,介绍了ConcurrentHashMap的结构。本节中,我们来从源码的角度出发,来看下ConcurrentHashMap原理。 1.2 ConcurrentHashMap初始化 我们首先,来看下ConcurrentHashMap中的主要成员变量; public class ConcurrentHashMap<K, V> { //用于根据给定的key的hash值定位到一个Segment final int segmentMask;
假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音,并获得每个声音片段的时间边界。例如,给定一小时的流,管道预测前10分钟是前景(我们感兴趣的人说话),然后接下来的20分钟是背景(其他人或没有人说话),然后接下来的20分钟是前景段,最后10分钟属于背景段。
这是因为当时没有其他方法可以在浏览器上流式传输视频。作为用户,您可以选择安装Flash或Silverlight之类的第三方插件,还是根本无法播放任何视频。
在OkHttp的源码中经常能看到Okio的身影,所以单独拿出来学习一下,作为OkHttp的低层IO库,Okio确实比传统的java输入输出流读写更加方便高效。Okio补充了java.io和java.nio的不足,使访问、存储和处理数据更加容易,它起初只是作为OKHttp的一个组件,现在你可以独立的使用它来解决一些IO问题。
今天到公司之后,就收到客户的邮件,他们提供了一个列表,希望我们能够们配合提供一份比较详细的报告,得到某些表在生产环境中所占的空间大小,他们需要根据这些信息来分析一个需求做相应的处理,这个问题处理起来还是很容易的,感觉分分钟搞定,但是自己去查看的时候,发现还是要考虑一些细节, 比如这个表如果是分区表,segment_type就会为TABLE PARTITION,对应的Index的segment_type就为INDEX PARTITION,如果表中含有lob列,就会在有两个相应的段,一个是数据lob段,一个是索
当Greenplum数据库高可用性被启用时,有两种类型的Segment:主Segment和镜像Segment,每个主Segment都有一个对应的镜像Segment。主Segment从Master接收请求来对该Segment的数据库做更改并且接着把那些更改复制到对应的镜像。如果主Segment变成不可用,数据库请求会被转移到镜像Segment。
Druid 是多进程架构,每种进程类型都可以独立配置,独立扩展。这样可以为集群提供最大的灵活度。这种设计还提供了强失效容忍:一个失效的组件不会立即影响另外的组件。
我们都知道HashMap在多线程情况下,在put的时候,插入的元素超过了容量(由负载因子决定)的范围就会触发扩容操作,就是rehash,这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中,在多线程的环境下,存在同时其他的元素也在进行put操作,如果hash值相同,可能出现同时在同一数组下用链表表示,造成闭环,导致在get时会出现死循环,所以HashMap是线程不安全的。
Segment Register 也可以称作 Selector Register,它在整个 x86/x64 体系下实在太重要了。
该项目的目标是展示 HLS 在设计数字系统方面的能力。为此,本文展示如何在 HLS 中描述数字时钟。如果有兴趣学习 HLS 编码技术,请参阅:
上一篇已经分析过s.meta.CreateIndex(),这里重点分析s.notifyIndexChan。将collectionID发送到channel,其它的goroutine进行消费。
JDK5中添加了新的concurrent包,相对同步容器而言,并发容器通过一些机制改进了并发性能。因为同步容器将所有对容器状态的访问都
ConcurrentHashMap算是java基础中非常基本的知识点,不仅在日常开发中经常用到,面试中也是经久不衰的话题。它基本沿用HashMap的接口定义,使得即使不了解其底层原理,也能无缝切换。
Druid 的查询需要有实时和历史部分的 Segment,历史部分的 Segment 由 Historical 节点加载,所以加载的效率直接影响了查询的 RT(不考虑缓存)。查询通常需要指定一个时间范围[StartTime, EndTime],该时间范围的内所有 Segment 需要由 Historical 加载,最差的情况是所有 Segment 不幸都储存在一个节点上,加载无疑会很慢;最好的情况是 Segment 均匀分布在所有的节点上,并行加载提高效率。所以 Segment 在 Historical 集群中分布就变得极为重要,Druid 通过 Coordinator 的 Balance 策略协调 Segment 在集群中的分布。
" 说到 Elasticsearch ,其中最明显的一个特点就是 near real-time 准实时 —— 当文档存储在Elasticsearch中时,将在1秒内以几乎实时的方式对其进行索引和完全搜索。那为什么说 ES 是准实时的呢? "
索引是一种奇特的对象,他就像一把双刃剑,用好了可以提高性能,用不好就可能会影响性能,但如何才能用好索引?
上一节我们完成了数据的存储和索引,本节我们看如何写入数据和进行查询。我们将创建一个Segment对象,它一方面接收发送来的请求,也就是Record数据结构,然后将数据写入到store和index,基本架构如下:
上图是 Milvus 2.0 的一个整体架构图,从最左边 SDK 作为入口,通过 load balancer 把请求发到 Proxy 这一层。接着 Proxy 会和最上面的 coordinator service(包括 root coord 、 root query、data 和 index)通过和他们进行交互,然后把 DDL 和 DML 写到我们的 message storage 里。
这里我们可以看到,不论是从A 跳转到B ,还是从A 跳转到C都能够实现,并且其中的幅度大不相同,我们可以从中看出
思考:我们通过搜索引擎搜索一个关键字,搜索引擎怎样查找它抓取到的那些文档中包含这个关键字。
HashMap在并发执行put会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表成环,一旦成环,Entry的next节点永远不为空,产生死循环 而
了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力?
okio是由square公司开发的,它补充了java.io和java.nio的不足,以便能够更加方便,快速的访问、存储和处理你的数据。OKHttp底层也是用该库作为支持。而且okio使用起来很简单,减少了很多io操作的基本代码,并且对内存和CPU使用做了优化,他的主要功能封装在ByteString和Buffer这两个类中。
ConcurrentHashMap和HashMap一样都是基于散列的容器,ConcurrentHashMap可以认为是一种线程安全HashMap,它使用了一中完全不同的加锁策略提高并发性和伸缩性。 ConcurrentHashMap并不是将每个方法在同一个锁上同步并使得每次只能有一个线程访问容器,而是使用一种粒度更细的加锁机制来实现更大程度的共享,这种机制称为“分段锁”。
本文是前段时间做一个技术建设项目过程中,技术调研的一个持久化wal的实现库,此库可谓短小精悍,尤其内部数据的组织结构尤为值得一学,下文将重点对其核心功能进行源码分析
JDK1.7中的ConcurrentHashMap间接地实现了Map,并将每一个元素称为分段锁segment,每个segment都是一个HashEntry<K,V>数组,称为table,table的每个元素都是一个HashEntry的单向队列。
网上关于 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的文章确实不少,不过缺斤少两的文章比较多,所以才想自己也写一篇,把细节说清楚说透,尤其像 Java8 中的 ConcurrentHashMap,大部分文章都说不清楚。
在处理监督机器学习任务时,最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时,特别是需要深度神经网络的任务时,该怎么办?如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据,从而在不花费数百美元在昂贵
数据结构 ConcurrentHashMap 实现并发操作的原理 使用了锁分段技术:ConcurrentHashMap持有一组锁(segment[]),并将数据尽可能分散在不同的锁段中(即,每个锁只会
很多认为Elasticsearch(以下简称ES),同一个分片的主分片和副本分片文档数量肯定是样的,数据大小也是一样的。
QJM是QuorumJournalManager的简介,是Hadoop V2中的namenode的默认HA方案。qjm方案简单,只有两个组件:journal node和libqjm,qjm方案并不负责选主,选主交由外部实现,例如基于zookeeper实现。libqjm负责journal数据的读写,其中包括journal在异常情况下的一致性恢复;journalnode负责log数据的存储。
通过前面的文章,我们已经知道在elasticsearch中每个shard每隔1秒都会refresh一次,每次refresh都会生成一个新的segment,按照这个速度过不了多久segment的数量就会爆炸,所以存在太多的segment是一个大问题,因为每一个segment都会占用文件句柄,内存资源,cpu资源,更加重要的是每一个搜索请求都必须访问每一个segment,这就意味着存在的segment越多,搜索请求就会变的更慢。 那么elaticsearch是如何解决这个问题呢? 实际上elasticsearc
ICOM6012 Internet Infrastructure Technologies Topic 4 Transport Layer Actions Sender Get application layer message Determine segment header fields values Create segment Pass segment to IP Receiver Receive segment from IP Check header values Extract applica
HashMap不是线程安全的,在多线程环境下可以使用Hashtable和ConcurrentHashMap,Hashtable实现线程安全的方式是用synchronized修饰方法,如get和put方法都是用synchronized修饰的,使用的是对象锁,这样会导致线程1get元素(或者put元素)时,线程2不能get元素和put元素,在竞争激烈的时候会出现严重的性能问题
前言:MySQL5.7新特性之一介绍了一些新特性及兼容性问题,MySQL 5.7新特性之二介绍了临时表的优化和实现。 这期我们一起来学习下undo空间管理,重点介绍truncate功能。 1. 背景 InnoDB存储引擎中,undo在完成事务回滚和MVCC之后,就可以purge掉了,但undo在事务执行过程中,进行的空间分配如何回收,就变成了一个问题。 我们亲历用户的小实例,因为一个大事务,导致ibdata file到800G大小。 我们先大致看下InnoDB的undo在不同的版本上的一些演进
最近在rebuild index时提示unable to extend temp segment by 8192 in tablespace..的错误提示。这个是个比较常见的错误。索引在创建的时候需要使用到该用户缺省的临时表空间进行排序,以及在索引表空间生成临时段。如果当前的索引表空间限制了自动扩展或者已经达到了数据文件的最大值,此错误提示便会出现。下面是具体的分析及其解决过程。
/Users/heidsoft/research/lucene-solr/lucene/luke/src/java/org/apache/lucene/luke/models/commits/Segment.java
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