首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏nginx遇上redis

    C语言中字节对齐问题分析2

    2. 为什么要字节对齐 简单的说来就是为了提高cpu的性能,或者说是为了提高程序运行的效率。当然,在其背后更有简化cpu设计的功效。 typedef struct { char a; short b; }element_t; 下面我们来分析为什么进行字节对齐能提高运行效率。 在做进一步的分析之前,还需要清除的是,对于32位处理器,其数据总线是32位的。 因此,cpu从内存中存取数据时可以(也只能)一次读入4字节。 现在,我们开始分析采用字节对齐和不采用字节对齐时,cpu 对于内存的访问次数有何不同。 以上分析可以看出,采用字节对齐能提高系统性能。而编译器在编译程序时,也会根据需要选择不同的指令来完成对数据的存取操作。

    1.8K20发布于 2020-05-12
  • 来自专栏蓝天

    HBase Thrift2 CPU过高问题分析

    HBase Thrift2 CPU过高问题分析.pdf 1. 现象描述 外界连接9090端口均超时,但telnet端口总是成功。 而scanner没有被关闭的原因有两个:一是客户端程序问题没有关闭,也就是有内存泄漏了,二是客户端程序异常导致没机会关闭。 查看客户端源代码,确实存在openScanner的异常时未关闭。 另外客户端被kill掉或断电等,也会导致无法释放,这一点是HBase Thrift2得解决的问题。 3.  解决方案 针对前面分析出的问题分别加以解决: 1) 客户端保证scanner全部释放; 2) HBase Thrift2增加自动释放长时间未操作的scanner; 3) 另外也可以使用 getScannerResults替代getScannerRows来规避此问题

    77620发布于 2018-08-02
  • 来自专栏高通\展锐\MTK等平台调试

    Android RIL 调试问题分析 ——系统篇(2

    飞行模式服务状态错误 问题描述 打开飞行模式读取“服务状态”显示“正在使用中”。 原因分析 安卓系统问题,更新状态不及时,需要修改安卓固件 解决方法 修改android 系统frameworks层 在安卓如下目录下找到ServiceStateTracker.java文件做如下修改 <

    54930编辑于 2022-11-15
  • 来自专栏生信小驿站

    单基因生信分析流程(2)一文解决差异分析、基因相关分析问题

    单基因生信分析流程(1)一文解决TCGA数据下载整理问题 单基因生信分析流程(2)一文解决差异分析和基因相关分析问题 本文目的 学会如何使用差异分析 学会绘制火山图和热图 学会如何求取相关基因 第一招: 差异分析 差异分析步骤总结 (1)读取基因表达矩阵 (2)根据基因表达量设置样本分组 (3)设置差异倍数、生成差异分析结果 (4)绘制火山图和热图 加载所必须的包 # ============== edgeR") rm(list=ls()) # =============================================================== 设置分组,我们根据ERBB2基因的表达中位值 ,将样本分为ERBB2高表达组和ERBB2低表达组,通过求两组样本的差异基因,来对ERBB2的生物学功能进行分析

    4.2K62发布于 2019-05-15
  • 来自专栏自动化、性能测试

    Selenium常见报错问题2)- 解决和分析StaleElementReferenceException异常

    been deleted entirely:该元素已被删除【更常见】 The element is no longer attached to the DOM:元素不再附加到DOM上 该元素已被删除 分析原因 造成这种情况的最常见原因:刷新了元素所在的页面,或者用户导航到另一个页面 另一个原因是:JS库删除了一个元素,并用相同的ID或属性替换了它 解决方法 再次查找该元素 元素不再附加到DOM上 分析原因 selenium.common.exceptions.StaleElementReferenceException: Message: stale element reference: element is not attached to the page document【第二种情况】 什么情况下遇到这问题 对元素hover,即调用了 Webdriver.ActionChains(driver).move_to_element(element).perform() 的方法 如何解决这问题? 如果这样也解决不了你的问题,那么可以试试直接click元素(当然,前提是点击该元素不会触发其他任何交互,才能用click替换hover)

    4.5K10发布于 2020-06-09
  • 来自专栏张师傅的博客

    一次 HTTP2 通信失败的问题分析

    背景 某业务上线 HTTP/2 以后,通过 curl 访问某接口一直失败。 开发人员怀疑可能是运维的 HTTP/2 配置不当导致访问失败,但是同样是配置 HTTP/2 的其它域名却是正常的,于是来一起看了一下这个问题。 wireshark 解密结果 看起来就是 HTTP2 服务端的问题发了一个错误的包导致客户端回了 rst 帧。 接下来继续看 HTTP/2 服务端回复了什么。通过查看包,果然发现了一些有意思的。 Expires 头 在 HTTP/1.1 时代,curl 是合法的,没有问题,在 HTTP/2 中,这里就有问题了。 当然这依然不能直接证明就是这个原因,除非 curl 亲自告诉我。 进一步分析 为什么有空格会出现问题呢?当然要从 curl 的底层去分析,curl 的 HTTP/2 底层是用 nghttp 这个库来实现的,nghttp 本来也可以通过命令行直接发起请求。

    65210编辑于 2022-05-13
  • 来自专栏Golang语言社区

    抽奖问题分析

    普通抽奖问题问题描述 用户随机抽奖,数据如下: // map中,key代表用户名,value代表成用户下单数 var users map[string]int64 = map[string]int64 { "a": 10, "b": 6, "c": 3, "d": 12, "f": 1, } 思路 随机问题,一般就是通过随机函数从某个范围内随机取出某个数值,则该数值对应的就是中奖用户 在这里,如果我们能给map中每个元素设置对应的索引,即转化为数组,是不是就可以解决问题了呢? : 数据结构和上面抽奖问题一致,只是这里,要求中奖概率和用户的订单数成正比 思路 ==本质==还是随机函数获得一个数值,数值对应的用户即获奖用户;这里要实现订单数对获奖概率的影响问题,即==订单数对应随机数的某个范围 ,往往都有数学模型去对应,比如抽奖问题,就可以转化为初中所学习的数轴知识,画个草图,简单易理解,也不需要多高深的数学知识 问题本身并不难,重要的是转换思路,将抽象问题简化为具体的数学问题,然后去解决

    2.4K30发布于 2018-03-27
  • 来自专栏程序员奇点

    ping 问题分析

    ping 问题分析 ping 是什么 ping 是常用的网络管理命令,ping也属于一个通信协议,是TCP/IP协议的一部分,适用于windows和linux以及unix。 . . . . . . . . . : 是 自动配置已启用. . . . . . . . . . : 是 本地链接 IPv6 地址. . . . . . . . : fe80::dd9a:f549:2b85 Ping不通ARP问题故障分析 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于ARP问题引起Ping不通。 Ping不通VLAN问题故障分析 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于VLAN问题引起Ping不通。 Ping不通路由问题故障分析 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于路由问题引起Ping不通。

    2.6K41编辑于 2022-03-26
  • 来自专栏全栈程序员必看

    乱码问题分析

    一、字符编码问题举例 1、支付宝代扣签约失败问题问题描述:用户在浏览器中输入中文请求,表单post给后台为中文乱码,导致通用代扣签约失败。 2、微博红包提现失败问题。 所以,结论2就是,查询字符串的编码,用的是操作系统的默认编码。 六、常见问题分析 下面看一下,当我们碰到一些乱码时,应该怎么分析这些问题? 出现乱码问题的原因都是在转换中编码和解码的字符集不一致导致的,由于往往一次操作涉及到多次编解码,所以出现乱码时很难查找到底是哪个环节出现了问题,下面就几种常见的现象进行分析

    1.8K30编辑于 2022-09-01
  • 来自专栏移动开发的那些事儿

    TCP问题分析

    TCP问题分析 网络的五层协议 物理层 数据链路层 网络层,IP协议,ICMP协议(ping) 传输层,传输层有两个协议,面向连接的TCP和无连接的UDP,TCP是点对点的可靠连接,保证数据顺序必达 imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) TCP三次握手 [图片上传中... %来自前一个估计,而10%则取自新的测量 RTO(Retransmission TimeOut),这个是重传超时时间,也就是下重传消息需要等待Ack的时间,超过这个时间就再次发起下一次重传 TCP抓包分析 tcpdump chmod 777 /system/bin/tcpdump 到此为止,tcpdump就成功安装到了/system/bin/目录下,接着用如下命令还是抓包 Java中的Socket异常分析 连接,A端的socket的read的时候返回-1,那这条socket就不再有可读取的数据,造成这个-1的原因是B端的TCP发起了一个FIN,可能是调用了socket的close方法 tcpdump抓包分析

    1.4K30发布于 2018-09-04
  • 来自专栏全栈程序员必看

    NE问题分析

    定位到log,SW-WD tombstore文件是系统在系统发生NE是抓到的堆栈信息,可能会包含多份文件,找的需要的即可 2.解析堆栈 backtrace信息, 主要看调用栈,我们能从中得到发生问题的具体代码行号 得到对应文件和行号 addr2line -Cie 具体so so内偏移地址 3.分析 1).常见的空指针解应用类问题采取规避方法进行判空处理,举例:818848 488093 330523 2).根据代码推断出是多线程的访问竞争引起的问题 /9367352/ libsurfaceflinger.so: http://gerrit.scm.adc.com:8080/#/c/9367154/4/libc/Android.bp HWSan分析方法 ,他们通过监控系统SWT重启,发现是因为sf造成的卡死,题中的log只有他们的SWT回传,没有nwatchcall回传,所以需要联系测试去eap系统下载才行 2.分析问题 sf卡死一般分为以下几种 ,io,cpu,loading过重导致sf运行缓慢,这种情况sf连续两个时间点的堆栈不一样,这时候要看log上有没有lmk或者lowmem字样,分析是否是系统问题 4).sf被binder阻塞,比如虚拟屏

    96410编辑于 2022-07-25
  • 来自专栏程序员奇点

    ping 问题分析

    ping 问题分析 ping 是什么 ping 是常用的网络管理命令,ping也属于一个通信协议,是TCP/IP协议的一部分,适用于windows和linux以及unix。 . . . . . . . . . : 是 自动配置已启用. . . . . . . . . . : 是 本地链接 IPv6 地址. . . . . . . . : fe80::dd9a:f549:2b85 Ping不通ARP问题故障分析 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于ARP问题引起Ping不通。 Ping不通VLAN问题故障分析 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于VLAN问题引起Ping不通。 Ping不通路由问题故障分析 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于路由问题引起Ping不通。

    3.5K10编辑于 2022-04-26
  • 来自专栏JAVA乐园

    GC问题和OOM问题分析

    小编最近遇到GC不断增长的问题。 推荐一款分析GC日志的工具 0x01:GC问题 GCViewer是一款分析GC日志的开源工具,非常容易使用,官网如下: https://github.com/chewiebug/GCViewer 下图列出了支持的 具体一些图标上的线条,及说明也非常简单;如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条,只要看到堆的占比只增不减,大概率是有内存泄露问题。 0x02:OOM问题 JVM故障分析及性能优化系列之一:使用jstack定位线程堆栈信息 JVM故障分析及性能优化系列之二:jstack生成的Thread Dump日志结构解析 JVM故障分析及性能优化系列之三 对应OOM问题以上这个网友写的这几篇文章非常不错,可以参考。

    1.5K10发布于 2020-06-15
  • 来自专栏杨建荣的学习笔记

    通过addm分析io问题(r2笔记64天)

    昨晚在做测试环境数据迁移的时候,遇到了io的问题,本来预计2,3个小时完成的数据导入工作最后竟然耗了7个多小时。 所以大家虽然能够列出一些图表数据,说明问题但是还是没有能够明确的定位问题。 在大家都有依据,但是没有方向的,听听oracle怎么说,得到一个详尽的addm报告,然后就可以看到里面清晰的分析了io的一些问题,有很大一部分是由于rman导致的。 亮点是最后两处。 有了这些分析,也有了一些说服力,他们开始查找问题发生的那个时间段的一些可能影响,结果网路组的人发现从8点开始网络带宽消耗异常的高。但是我们做数据导入是不依赖网络的。 问题一下子有了一种峰回路转的感觉。最后一定位,在结合一些相关的数据来做分析,道理就说得通了。 在有些场合中,官方的报告要好于一些主观的数据分析

    62760发布于 2018-03-14
  • 来自专栏云深之无迹

    DietPi配置问题(2)

    液晶显示屏/触摸屏选项 ignore_lcd 默认情况下,在I2C总线上检测到Raspberry Pi LCD显示器时,将使用它。ignore_lcd=1将跳过此检测阶段,因此将不使用LCD显示器。 例如,lcd_rotate=2将补偿上下颠倒的显示。 disable_touchscreen 启用/禁用触摸屏。

    1.6K30发布于 2020-08-11
  • 来自专栏数据结构与算法

    1464 装箱问题 2

    题目描述 Description 一个工厂制造的产品形状都是长方体,它们的高度都是h,长和宽都相等,一共有六个型号,他们的长宽分别为1*1, 2*2, 3*3, 4*4, 5*5, 6*6。 他们很需要有一个好的程序帮他们解决这个问题从而节省费用。现在这个程序由你来设计。  输入描述 Input Description 输入文件包括几行,每一行代表一个订单。 4 0 0 1 7 5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 样例输出 Sample Output 2 #include<cstdio> 3 using namespace std; 4 int tot; 5 int main() 6 { 7 int a1,a2,a3,a4,a5,a6; =a2%6; 56 int kong2=(36-a2yu*4); 57 tot=tot+(a2/6); 58 while(kong2>0&&a1>0) 59

    1.1K80发布于 2018-04-12
  • 来自专栏软件工程

    Dubbo配置问题-2

    目录 配置优先级别 1.dubbo的多版本支持 2.主机绑定过程分析 3.集群容错 4.服务降级 配置的优先级别是什么呢? 主机绑定过程分析 我们服务端在发布url时对于ip的获取经历了许多过程. 2.failover(默认) 失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。一般用于查询操作. 重试次数配置如下:<dubbo:service retries="<em>2</em>" />或<dubbo:reference retries="<em>2</em>" /> 或<dubbo:reference><dubbo:method timeout="1"/> 这里配置了超时时间为1ms,超过1ms或者系统直接宕机了不管用了,dubbo服务端没返回处理结果我们这里就直接调用配置好的降级类. ps:注意这里同时配置容错和降级可以能会出现冲突问题

    57920编辑于 2021-12-22
  • 来自专栏Panda诚

    常见乱码问题分析

    了,就我们中国人来说,汉字乱码是最常见的问题了。 说到这里,我们就以一个开发的角度,分析一下常见的乱码原因。 常见乱码问题分析: 从编程角度来看,出现乱码的场景主要是有文本处理的时候,比如文件的新建和读取、复制和粘贴,导入和导出,打开和保存,数据存储和检索,显示,打印,分词处理,字符转换,规范化 为了编码数据库操作过程中的乱码问题,在创建数据库的时候使用 UTF-8 编码方式,如果仅在某些列中使用多语言数据,则可以使用 SQL NCHAR 数据类型(NCHAR,NVARCHAR2 和 NCLOB 接下来的文章,会对数据库的编码乱码问题进一步进行研究。

    1.7K10发布于 2020-09-01
  • 来自专栏Java实战博客

    Spring 2.5.3 问题分析

    spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> image.png 结果:不配置spring-boot-starter-web 无法启动Tomcat 特殊说明: 解决问题的光鲜

    35410编辑于 2022-01-19
  • 来自专栏有趣的Python和你

    Python数据分析之锁具装箱问题问题重述问题分析建模与求解

    问题重述 某厂生产一种弹子锁,其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是:至少在5个中有3个不同的数;相邻槽的高度相差不能为5。 问题分析 锁具个数 首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念,以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表数据结构来代表一个相应的锁具,例如[1,2,3,4,5]代表一个锁具。 利用排除法的思想,通过Python语言,把问题分为所有可能的组合A6^5,存储到列表结构中;再通过集合的概念,剔除列表中相同槽高,只保留一个,如果个数小于3,则不符合要求,进行剔除;最后,剔除减去相邻差为 _2[1],list_randoms_1[2] - list_randoms_2[2],list_randoms_1[3] - list_randoms_2[3],list_randoms_1[4] - 2.count(0) == 4): if (list_2.count(1) == 1 | list_2.count(1) == 1): hukai_counts.append

    61530发布于 2018-07-03
领券