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4年前
%02x与%2x之间的区别
输出最小宽度用十进制整数来表示输出的最少位数。若实际位数多于定义的宽度,则按实际位数输出,若实际位数少于定义的宽度则补以空格或0(当最小宽度数值以0开头时)。X表示以十六进制形式输出02表示不足两位,前面补0输出;如果超过两位,则实际输出举例:printf("%02X",0x345);//打印出:345pri
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4年前
vivo 云服务海量数据存储架构演进与实践
一、写在开头vivo云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用MySQL数据库进行数据存储。随着vivo云服务业务发展,云服务用户量增长迅速,存储在云端的数据量越来越大,海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点,就是如何解决用户海量数据的存储问题。二、面临挑战
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4年前
HashMap在Java1.7与1.8中的区别
JDK1.7中使用一个Entry数组来存储数据,用key的hashcode取模来决定key会被放到数组里的位置,如果hashcode相同,或者hashcode取模后的结果相同(hashcollision),那么这些key会被定位到Entry数组的同一个格子里,这些key会形成一个链表。在hashcode特别差的情况下,比方说所有key的hashco
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4年前
Spark源码剖析(八):stage划分原理与源码剖析
引言对于Spark开发人员来说,了解stage的划分算法可以让你知道自己编写的sparkapplication被划分为几个job,每个job被划分为几个stage,每个stage包括了你的哪些代码,只有知道了这些之后,碰到某个stage执行特别慢或者报错,你才能快速定位到对应的代码,对其进行性能优化和排错。stage划分原理与源码
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4年前
Postgres与OS内核相关的几个参数设置
Postgres在postgresql.conf里面的配置参数有几个是和OS的内核参数紧密相关的,通常默认值是偏小的,但设置过大也会造成Postgres的启动失败,官方文档(Part17.3)有较详细的说明,但没有例子,这里给出实际示例。测试环境:DB:postgres9.1.3OS:CentOS6.2/Redhat
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4年前
Java中常见数据结构:List与Map
1:集合Collection(单列集合)List(有序,可重复)ArrayList底层数据结构是数组,查询快,增删慢线程不安全,效率高Vector底层数据结构是数组,查询快,增删慢线程安全,效率低LinkedList底层数据结构是链表,查询慢,增删快线程不安全,效率高Set(无序,唯一)HashSet底层数据结构是哈希表(实际上是
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4年前
PHP多进程与MySQL的高并发瓶颈处理
最近开发一个项目。客户端每隔10秒提交100行数据给服务端,服务端查重后写入。客户端约在几万左右,提交数据比较集中,不考虑读数据的问题。现在的设计是:数据库按客户端进行分表。每个表的数据量不高。服务端获得数据后,先插入redis队列,然后在通过定时任务插入数据库。问题是:1、服务端提供给客户端的接口,是否能满足几千上万的客
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4年前
Linux配置部署_新手向(四)——Redis安装与配置
\toc\前言配置完mysql之后,我们来紧接着安装redis,毕竟这些不用太多的思考,就是命令执行,配置文件,连接测试。安装首先,我们要看安装哪个版本,可以在Redis官网(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fdownload.redis.
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4年前
Spring Boot与RabbitMQ结合实现延迟队列的示例
背景何为延迟队列?顾名思义,延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而一般的队列,消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费。场景一:在订单系统中,一个用户下单之后通常有30分钟的时间进行支付,如果30分钟之内没有支付成功,那么这个订单将进行一场处理。这是就可以使用延时队列将订单信息发送到延时队列。场景二:用户希望通过手机远程遥控
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4年前
NoSQL与关系型数据库全面对比
我们总在说各种数据库的使用,以及各个数据库的优缺点,每个数据库都有自己的所擅长的领域,但选择什么样的数据库才是重点,那么问题来了,数据库到底是怎么划分的,有什么讲究呢?数据库大致分为两大类:关系型数据库和非关系型数据库关系型数据库顾名思义,就是表与表之间有关系,平时我们所用到的MSSQLServer、Oracle、M