艾木酱 艾木酱
3年前
MemFireDB获华为云“鲲鹏云服务”和“Stack 8.0”兼容性认证
近日,敏博科技自研的MemFireDB分布式关系数据库系统与华为云鲲鹏云服务、华为云Stack8.0完成兼容性认证,正式成为华为云鲲鹏凌云合作伙伴。本次测试内容涵盖产品功能、性能、可靠性、安全性、合规性等方面,重点验证了高并发、大容量的服务能力,分布式ACID事务、在线平滑弹性伸缩、跨数据中心部署等能力。面向高并发在线事务系统、海量数据存储、数据备份容灾等
爱写码 爱写码
3年前
十年磨一剑,匠心打造中国人自己的网络编程架构t-io
中国人拥有了完全自主的高性能网络编程框架tio。通过十多年对低层技术的潜心研究,终于打磨出中国人自己的完全自主的开源网络编程软件tio。1、什么是tiotio是基于java开发的一个开源的网络编程架构,大家都知道现在手机上或者电脑上都装了很多APP,这些APP都不是一个个在手机上或电脑上孤立的使用,而是能访问其他的地方数据或者与其他节点进行实时聊天,故每个A
风斗 风斗
3年前
为什么很多公司都转型go语言开发?Go语言能做什么 ?
Go语言能做什么一、我们为什么选择Go语言选择Go语言的原因可能会有很多,关于Go语言的特性、优势等,我们在之前的文档中也已经介绍了很多了。但是最主要的原因,应该是基于以下两方面的考虑:执行性能缩短API的响应时长,解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下,一次API批量请求,往往会涉及对另外接口服务的多次调用,而在之前的PHP实现模式下,要做到
Stella981 Stella981
3年前
Raft 算法在分布式存储系统 Curve 中的实践
作为网易数帆开源的高性能、高可用、高可靠的新一代分布式存储系统,Curve对于多副本数据同步、负载均衡、容灾恢复方面都有较高的要求。网易数帆存储团队选用Raft算法作为Curve底层一致性协议,并基于Raft的特性,实现了异常情况下的数据迁移和自动恢复。本文首先简要介绍一下Raft算法的一些基本概念和术语,再详细介绍其在Curve中的实践。Raft一致性
Easter79 Easter79
3年前
TiDB DM 2.0 GA,数据迁移不用愁
社会数字化、智能化的发展进程中,海量的数据带来巨大挑战,各行各业都在加速数字化转型,越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而,作为数据基础设施的核心,传统数据库例如MySQL面临性能和容量瓶颈,通过中间件实现的分库分表方案复杂度高,同时带来高昂的运维成本。作为一款企业级NewSQL数据库,TiDB采用计算、存储分离的架构,可以根据业务
Wesley13 Wesley13
3年前
Java原子类操作原理剖析
◆CAS的概念◆对于并发控制来说,使用锁是一种悲观的策略。它总是假设每次请求都会产生冲突,如果多个线程请求同一个资源,则使用锁宁可牺牲性能也要保证线程安全。而无锁则是比较乐观的看待这个问题,它会假设每次访问都没有冲突,这样就提高了效率。但是事实难料、这个冲突是避免不了的,无锁也考虑到了肯定会遇到冲突,对于冲突的解决无锁就使用一种比较交换(CA
Wesley13 Wesley13
3年前
CICD实战——服务自动测试
导语随着微服务、容器、云计算的发展,近些年DevOps、CI/CD等概念越来越多地映入大家的眼帘。许多开发团队都希望应用这些理念来提高软件质量和开发效率,工欲善其事必先利其器,什么样的工具才能够满足开发者的需求?TARS作为一套优秀的开源微服务开发运营一体化平台,拥有多语言、高性能、敏捷研发、高可用等特点。那么TARS是否能够完美支持D
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL之索引(四)
压缩索引MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,这在某些情况下能极大地提高性能。默认只压缩字符串,但通过参数设置也可以对整数做压缩。MyISAM压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分,把这部分存储起来即可。例如,索引块中的第
Wesley13 Wesley13
3年前
Java数据结构和算法(四)——栈
前面我们讲解了数组,数组更多的是用来进行数据的存储,纯粹用来存储数据的数据结构,我们期望的是插入、删除和查找性能都比较好。对于无序数组,插入快,但是删除和查找都很慢,为了解决这些问题,后面我们会讲解比如二叉树、哈希表的数据结构。  而本篇博客讲解的数据结构和算法更多是用作程序员的工具,它们作为构思算法的辅助工具,而不是完全的数据存储工具。这些数据结构的生
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,