Irene181 Irene181
4年前
干货|Sqlite数据库知识必知必会(上篇)
大家好,我是IT共享者,人称皮皮。前面几天给大家分享了MySQL数据库知识,没来得及看的小伙伴可以前往:,,关于数据库的安装可以参考:,今天皮皮继续给大家分享数据库知识,但是换了一个主角,它就是Sqlite。前言前面我们学习了很多数据库,虽然它们功能非常丰富,但是占用空间比较大,使得我们的系统负荷变大,这对于我们新手小白来说不是一个理想的选择,于是乎
Wesley13 Wesley13
4年前
java之大文件断点续传
需求:支持大文件批量上传(20G)和下载,同时需要保证上传期间用户电脑不出现卡死等体验;内网百兆网络上传速度为12MB/S服务器内存占用低支持文件夹上传,文件夹中的文件数量达到1万个以上,且包含层级结构。支持PC端全平台操作系统,Windows,Linux,Mac支持文件和文件夹的批量下载,断点续传。刷新页面后继续传输。关闭浏览器后保
摸鱼飞弹 摸鱼飞弹
4年前
golang 实现配置中心 (一)
项目背景,之前在上家东家接触到golang,自学到项目上线,也是摸着石头过河,中间也遇到了一些小bug(生产环境出现内存泄露问题,导致业务占用内存,居高不下,实际是因为项目的service层部分应用没有应用到redis或数据库,但是也进行了实例化,最后没有释放资源导致,排查方法也是比较笨,就是一些流程在本地跑,看哪些环节导致内存居高不下,最后追查到的结果),
DevOpSec DevOpSec
4年前
【转载】JVM性能调优
1、JVM调优目标:使用较小的内存占用来获得较高的吞吐量或者较低的延迟。程序在上线前的测试或运行中有时会出现一些大大小小的JVM问题,比如cpuload过高、请求延迟、tps降低等,甚至出现内存泄漏(每次垃圾收集使用的时间越来越长,垃圾收集频率越来越高,每次垃圾收集清理掉的垃圾数据越来越少)、内存溢出导致系统崩溃,因此需要对JVM进行调优,使得程序在正
Wesley13 Wesley13
4年前
CIL锁,GIL与线程池的区别,进程池和线程池,同步与异步
一.GIL锁什么是GIL?全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁GC是python自带的内存管理机制,GC的工作原理:python中的内存管理使用的是应用计数,每个数会被加上一个整型的计数器,表示这个数据被引用的次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存占用达到某个阈值,GC会将其他线程挂起,然后执行垃圾清理操作,垃圾
Stella981 Stella981
4年前
OpenVPN分配静态IP以及同一网段内IP个数(64个)
说明:简单的来说,同一网段内可用的IP数量只有64个;(不一定正确)最直接的解释就是每个客户端占用两个IP,因为根据IP掩码位/30得知可用的IP就是两个。对于为什么只有64个,下面是官方的解释。解释:分配静态IP的方式是通过ipconfigpush设置的,而ifconfigpush地址代表虚拟客户端和服务器IP端点。它们必须从连续/30个子网中
Wesley13 Wesley13
4年前
PHP代码优化的一些重要技巧
除了要学习PHP的基本知识,比如《为开发者准备的9个实用PHP代码片段》《深入探讨PHP类的封装与继承》《PHP比较运算符的详细学习》,还要了解一些代码优化上的技巧,从而帮助我们写出更加优秀的程序。我们在编写程序时,总是想要使自己的程序占用资源最小,运行速度更快,代码量更少。PHP独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创新的语法,它可以
Stella981 Stella981
4年前
Redis缓存被污染了,该怎么办?
在一些场景下,有些数据被访问的次数非常少,甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后,如果还继续留存在缓存中的话,就只会白白占用缓存空间。这种情况,就是缓存污染。1.如何解决缓存污染问题?要解决缓存污染,我们也能很容易想到解决方案,那就是得把不会再被访问的数据筛选出来并淘汰掉。这样就不用等到缓存被写满以后,再逐一淘汰旧
Wesley13 Wesley13
4年前
序列化方案选型对比
4千字长文预警!!背景JSON/XML不好吗?好,再没有一种序列化方案能像JSON和XML一样流行,自由、方便,拥有强大的表达力和跨平台能力。是通用数据传输格式的默认首选。不过随着数据量的增加和性能要求的提升,这种自由与通用带来的性能问题也不容忽视。JSON和XML使用字符串表示所有的数据,对于非字符数据来说,字面量表达会占用
Stella981 Stella981
4年前
EasyNVR安防互联网化流媒体服务器直播平台如何获取授权的机器码?
背景分析随着平安城市、智慧城市、雪亮工程、智能交通等各项建设的持续开展,安防逐渐得到普及,面对如此广阔的市场,对安防企业来说不仅仅是机遇更多的是挑战。现今大多数摄像头一直没能摆脱人工监控的传统监控方式,由此导致了大量视频数据堆积占用存储资源、实时性差、检索困难等问题,海量摄像头带来的海量视频数据检索工作需要耗费大量警力。!15.jfif