Wesley13 Wesley13
3年前
Java并发多线程高频面试题
并发知识不管在学习、面试还是工作过程中都非常非常重要,看完本文,相信绝对能助你一臂之力。1、线程和进程有什么区别?线程是进程的子集,一个进程可以有很多线程。每个进程都有自己的内存空间,可执行代码和唯一进程标识符(PID)。每条线程并行执行不同的任务。不同的进程使用不同的内存空间(线程自己的堆栈),而所有
Wesley13 Wesley13
3年前
Ubuntu13.10上android+idea+scala+sbt环境搭建
首先声明,开发android,不是一定要使用ADT或者AndroidStudio等google提供的IDE,其实这两个也就是分别在eclipse和Idea上装了相应的插件而已。唯一需要的就是SDK而已,甚至模拟器都可以不需要,因为google提供的模拟器实在太慢了,甚至我在ubuntu13.10下,启动android4.4,半小时都没有成功,估计永远也起不来
Easter79 Easter79
3年前
Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)
概述分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移
Wesley13 Wesley13
3年前
MongoDB学习笔记10——分片
分片(Sharding)这种技术可以将数据分散到多台机器,但对于应用而言,仍然如同在使用单个数据库一样。在使用MongoDB时,水平分区是唯一可采用的方式。在MongoDB中由MongoS路径进程管理数据的分割,并将请求路由到必需的分片服务器。在进行分片的时候需要mongod配置服务器和mongos分片服务器。1)创建分片设置:打开新的终端窗
Stella981 Stella981
3年前
Leaf:美团分布式ID生成服务开源
Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话:“Therearenotwoidenticalleavesintheworld.”Leaf具备高可靠、低延迟、全局唯一等特点。目前已经广泛应用于美团金融、美团外卖、美团酒旅等多个部门。具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:《Lea
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3年前
SpringBoot日记——MQ消息队列整合(一)
  除了之前讲到的缓存,我们还会用到消息队列来存储一些消息,为了提升系统的异步性能等等;  消息服务有两个概念需要知道:消息代理messagebroker,目的地destination。消息发送由代理接管并传递到指定目的地:    ——消息只有唯一的发送和接受者,消息从队列中取出就不在了。  目的地有两种形式:queue\点对点的消息队
Stella981 Stella981
3年前
Linux搭建MySQL主从
实现目标搭建两台MySQL服务器(一主一从),一台作为主服务器,一台作为从服务器,主服务器进行写操作,从服务器进行读操作。工作流程概述主服务器:开启二进制日志配置唯一的serverid获得master二进制日志文件名及位置创建一个用于slave和mas
Stella981 Stella981
3年前
OpenGL学习整理
1.着色器  着色器(Shader)是运行在GPU上的小程序。这些小程序为图形渲染管线的某个特定部分而运行。从基本意义上说,着色器只是一种把输入转化为输出的程序。着色器也是一种非常独立的程序,因为它们之间不能互相通信;    着色器之间唯一的沟通只有通过输入和输出;2.GLSL着色器
Stella981 Stella981
3年前
Kafka 已落伍,转角遇见 Pulsar!
自LinkedIn2011年创建了ApacheKafka后,这款消息系统一度成为大规模消息系统的唯一选择。为什么呢?因为这些消息系统每天需要传递数百万条消息,消息规模确实很庞大(2018年Twitter推文平均每天500万条,用户数平均每天为1亿)。那时,我们没有MOM系统来处理基于大量订阅的流数据能力。所以,很多大牌公司,像
小万哥 小万哥
5个月前
NumPy 双曲函数与集合操作详解
NumPy概览:使用numpy.sinh(),numpy.cosh(),numpy.tanh()计算双曲函数;示例包括求弧度值的双曲正弦、余弦。此外,numpy.arcsinh(),numpy.arccosh(),numpy.arctanh()用于求反函数。同时,NumPy提供集合操作如numpy.unique()构建唯一元素数组,numpy.union1d()求并集,numpy.intersect1d()求交集,numpy.setdiff1d()求差集,numpy.setxor1d()求对称差。