如果大家遇到过上述类似的问题，说明需要指标库这样的一套指标管理工具来规范指标的定义与维护。
在日常生活中，随机数实际上经常遇到，想丢骰子，抓阄，还有抽签。呵呵，非常简单就可以实现。那么在做程序设计，真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api，这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息，如内存，电压，物理信号等等，它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了，废话我就不说了。呵呵。
Java中数据库连接池原理机制详解 【面试+提高】 连接池的基本工作原理 1、基本概念及原理 由上面的分析可以看出，问题的根源就在于对数据库连接资源的低效管理。我们知道，对于共享资源，有一个很
01 说一说Servlet的生命周期? servlet有良好的生存期的定义，包括加载和实例化、初始化、处理请求以及服务结束。这个生存期由javax.servlet.Servlet接口的 init,s
在真实的业务中生成唯一数是常见的功能，也是面试必考题。今天说说在面试过程中面试官在问这个问题时最想得到怎样的答案。
简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
本项目案例由网易数帆投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
按照这个流程，扫描完后栈n会留下3，16，6这三个数，栈s会留下+，-这两个 符号，
在之前的写过单链路性能测试实践中，部分接口的参数虽然有依赖性，但是由于部分接口是多次请求的，所以有一部分接口的参数比较随意，因为除了响应结果的基础验证之外没有任何其他校验部分。例如下面代码片段：
回到未排序的数组，试另一个算法 "归并排序"。第一件事是检查数组大小是否 > 1，如果是，就把数组分成两半，因为数组大小是 8，所以分成两个数组，大小是 4，但依然大于 1，所以再分成大小是 2 的数组，最后变成 8 个数组，每个大小为 1，现在可以"归并"了，"归并排序"因此得名。
连接池是创建和管理一个连接的缓冲池的技术，这些连接准备好被任何需要它们的线程使用。 好处 编辑 这种连接“汇集”起来的技术基于这样的一个事实：对于大多数应用程序，当它们正在处理通常需要数毫秒完成的事务时，仅需要能够访问JDBC连接的 1 个线程。当不处理事务时，这个连接就会闲置。相反，连接池允许闲置的连接被其它需要的线程使用。 事实上，当一个线程需要用 JDBC 对一个 GBase 或其它数据库操作时，它从池中请求一个连接。当这个线程使用完了这个连接，将它返回到连接池中，这样这就可以被其它想使用它的线程使用
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于一个简单的数据库应用，由于对于数据库的访问不是很频繁。这时可以简单地在需要访问数据库时，就新创建一个连接，用完后就关闭它，这样做也不会带来什么明显的性能上的开销。但是对于一个复杂的数据库应用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。 连接复用。通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略，使得一个数据库连接可以得到高效、安全的复用，避免了数据库连接频繁建立、关闭的开销。 对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池。该模式正是为了解决资源频繁分配、释放所造成的问题的。把该模式应用到数据库连接管理领域，就是建立一个数据库连接池，提供一套高效的连接分配、使用策略，最终目标是实现连接的高效、安全的复用。 数据库连接池的基本原理是在内部对象池中维护一定数量的数据库连接，并对外暴露数据库连接获取和返回方法。如： 1． 资源重用 由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量）。 2． 更快的系统响应速度 数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间。 3． 新的资源分配手段 对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接的配置，实现数据库连接池技术，几年钱也许还是个新鲜话题，对于目前的业务系统而言，如果设计中还没有考虑到连接池的应用，那么…….快在设计文档中加上这部分的内容吧。某一应用最大可用数据库连接数的限制，避免某一应用独占所有数据库资源。 4． 统一的连接管理，避免数据库连接泄漏
平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。数据服务生产方只需要配置，做到“配置即开发”，配置包括：1）数据源；2）数据加速到何处；3）接口形态，访问方式；4）配置独立的测试环境，访问隔离的测试数据。当配置完毕后，数据服务平台便会根据配置清单，完成接口的自动化生产和部署。生产和部署完毕后，调用方在平台申请服务权限调用。通过自动化生产，达到配置即开发的目的，从而极大的提升效率。
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
给定一个包含 0, 1, 2, ..., n 中 n 个数的序列，找出 0 .. n 中没有出现在序列中的那个数。
给一个连续的数据流,写一个函数返回终止数字到达时,终止数字前面出现的第一个唯一数字即只出现一次的函数（包括终止数字）,如果在终止数字前无唯一数字或者找不到这个终止数字, 返回 -1。
当有人告诉你世界怎么了，国家怎么了，他还有大量数据做支撑，似乎无懈可击之时，我们依然可以大胆地去怀疑，因为真相很难伪造，至少对看了本文地人来说，伪造真相的操作成本会增加不少。
对于上面的定义和概念，不了解大数据圈的人可能会觉得很抽象，并不能真正地理解。下面我通过数据中台用户之一业务分析师的视角具像化数据中台的一次应用场景，方便你能更好的理解它。
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
Java Random.nextInt()方法原理解析 主要介绍了Java Random.nextInt()方法原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具 有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 lic int nextInt(int n) 该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包含0而不包含n。 关于Random r = new Random(47)中47的意思 今天看Java编程思想的时候看到了一段这样的代码： Random r = new Random(47); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 刚开始没注意那个47，以为是随机一个47以内的数，但是看到后面在nextInt(26)里面还有个26，一想26应该才是随机数的范 围，那这个47是什么呢？ 然后看源码，看不懂。。。只知道是一个种子，然后百度查，总算理解了一些，如下： 首先要搞明白种子的概念： 想要获取一个范围内的随机数（例如26，随机数可能是0-25），首先需要一个种子（其实就是一个数值）。 每个种子会对应这个范围内（0-26）的唯一的一个随机数。 47这个种子在26这个范围内，所对应的随机数为24，所以每次随机得出的结果都为24. （注意：47在26这个范围内对应的是24，这个是死的，固定的，无论你执行多少次，它还是24） 至于为什么种子47会对应24，这个涉及到java封装的算法，有兴趣可以深入了解。 但是大家可能会发现，平常我们生成随机数的时候并没有传那个种子，如下： Random r = new Random(); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 然后一运行，发现每次运行出来的结果不一样，是所谓的随机数，原来如果没有种子的话，程序会取当前日期的毫秒数来作为 种子，所以每次执行种子都会不同，因为每次时间的毫秒数是不一样的，所以随机出来的数也就会不同。 总之，new Random(47)里面的47表示产生随机数的一个种子，nextInt(26)表示随机数的范围，种子和范围是相关联的，一个 种子对应一个范围内的一个固定的随机数，如果不填种子，则会默认取当前时间的毫秒数作为种子来生成随机数。
1、认识 PriorityQueue PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口，它是一种基于优先级堆的极大优先级队列。优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素。如果不提供Comparator的话，优先队列中元素默认按自然顺序排列，也就是数字默认是小的在队列头，字符串则按字典序排列（参阅 Comparable），也可以根据 Comparator 来指定，这取决于使用哪种构造方法。优先级队列不允许 null 元素。依靠自然排序的优先级
导读：本文将介绍过去15年中，网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中，逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。内容分为五部分：
从银行开始建设数据仓库至今已近20年，当前各银行机构在数据能力建设中面临诸多困扰：如何保证数据使用时的准确性？如何让数据敏捷响应业务变化？如何让更多的业务人员使用数据？
这次，阿七将介绍一种名为 HyperLogLog 的算法，它在 Redis 中的实现让大规模数据统计变得简单且高效。
吗？ 看似一个简单的问题，但不一定能讲出为什么，今天我们来尝试用科学的姿势研究一下。 内容不难，主要是分享怎么用数学语言去描述问题的本质。
导读：随着业务的进一步发展，秉承“人人用数据，时时用数据”的愿景，如何让运营、产品自主探索分析数据，并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数平台的运营策略。
最近学习了一点网络爬虫，并实现了使用Python来爬取知乎的一些功能，这里做一个小的总结。网络爬虫是指通过一定的规则自动的从网上抓取一些信息的程序或脚本。我们知道机器学习和数据挖掘等都是从大量的数据出发，找到一些有价值有规律的东西，而爬虫则可以帮助我们解决获取数据难的问题，因此网络爬虫是我们应该掌握的一个技巧。 Python有很多开源工具包供我们使用，我这里使用了requests、BeautifulSoup4、json等包。requests模块帮助我们实现http请求，bs4模块和json模块帮助我们
随着JDK的发展以及JIT的不断优化，我们很多时候都可以写读起来易读但是看上去性能不高的代码了，编译器会帮我们优化代码。之前大学里面学单片机的时候，由于内存以及处理器性能都极其有限（可能很多时候考虑内存的限制优先于处理器），所以很多时候，利用位运算来节约空间或者提高性能，那么这些优秀的思想，放到目前的Java中，是否还有必要这么做呢？我们逐一思考与验证下（其实这也是一个关于Premature optimization的界定的思考）
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
分布式协调服务是分布式应用中不可缺少的，通常担任协调角色，比如leader选举、负载均衡、服务发现、分布式队列和分布式锁
本文介绍了SAS中数据集纵向串接和横向合并的方法，包括使用DATA步、SET语句、APPEND过程、MERGE语句等方法。同时，还介绍了如何通过数据集选项IN=操作观测和更新UPDATA语句对数据集进行更改。最后，介绍了数据集的更改和更新语句的注意事项和具体操作方法。
无论是做PHP开发还是做JAVA开发甚至前端开发，只要是开发，面试的时候都必考数据库。为什么前端也要考数据库？因为数据库课程是计算机的基础课程，同样的基础课程还有操作系统，数据结构。只要写代码就永远跳不出这三门基础课。
好未来数据中台的Node.js中间层从7月份开始讨论可行性，截止到9月已经支持了4个平台，其中3个平台生产环境稳定，另1个在测试阶段近期上线。
数学运算是计算机的基本用途之一，Java提供了非常丰富的运算符来支持。我们根据运算的特点和性质，把运算符划分为几组：基本算数运算符、自增自减运算符、关系运算符、位运算符、逻辑运算符、赋值运算符、其他运算符。下面分别介绍。
^异或运算符 其运算法则是对运算符两侧数的每一个二进制位，同值取0，异值取1。 异或运算最常见于多项式除法，不过它最重要的性质还是自反性：A ^ B ^ B = A， 与运算 用1与叫做保留，用0与叫做消除。 注： 当0~1之间的浮点实数用二进制来表示使 采用 乘2挪整的方法（见例题三） 当 十进制整数转二进制 是 除2取余法 例如：把15化为二进制的数 15÷2=7余1 7÷2=3余1 3÷2=1余1 1÷2
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
约数和质数一样在蓝桥杯考试中是在数论中考察频率较高的一种，在省赛考察的时候往往就是模板题，难度大一点会结合其他知识点考察，但是仍然会用到模板，这里有三大模板，第一个是试除法求约数个数，第二个是求约数个数，第三个是求约数的和(来自y总的三个模型）
之前没听过也没了解过 HyperLogLog，通过翻译这篇文章正好简单学习下。欢迎指正错误~
规范化模型分层、数据流向和主题划分，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。
点击关注公众号，Java干货及时送达 为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
作者 ｜ 蔡芳芳 过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文，InfoQ 采访了 OPPO 云数架构部部长鲍永成，请他与我们分享 OPPO 引入数据湖和数
本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据，这里将使用一个名为faker的库。
按着题目把这些数转换成8字节的二进制数就可以了，负数的二进制是补码。可以自己写个函数实现一下，实际效果图：
在如今的电商项目中，随着业务系统的数据量日益增大，数据存储能力逐渐成为影响系统性能的瓶颈。而关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，数字农业的技术优势已经得到了充分证实，数据已成为农业各领域的核心竞争力。在业务不断拓展过程中，益客集团立足企业降本增效和转型升级，结合养殖全产业链场景，在数字化应用道路上不断创新实践。
2019-2021 人人都提数据中台，张口就说业务数据化、数据业务化，数据驱动业务，甚至数据重塑业务；如今大家又与时俱进开始侃侃而谈数据化转型。在我们讨论数据化转型、数据中台、数据云时候都离不开一个稳定可持续迭代的数据底座。这里数据底座包括离线数仓、实时数仓、数据湖。数仓（包括离线数仓、实时数仓、数据湖）就是这个数据底座。
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用
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