- 2024-12-23Mysql面试题二
对MySQL的锁了解吗当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制。隔离级别与锁的关系在ReadUncommitted级别下,读取数据不需要加共享锁,这样就不会跟被修改的数据上的排他锁冲突在ReadCommitted级别下,读
- 2024-12-11Java 的 CMS 垃圾回收器和 G1 垃圾回收器在记忆集的维护上有什么不同?
Java的CMS垃圾回收器和G1垃圾回收器在记忆集的维护上的不同记忆集(RememberedSet,RSet)是垃圾回收器用来跟踪跨代引用的重要结构,它记录老年代对象对新生代对象的引用。CMS和G1垃圾回收器在记忆集的维护方式和粒度上有显著差异。1.CMS垃圾回收器的记忆集维护1.1粒度
- 2024-12-07数据结构的概念、堆栈
数据结构与算法数据结构研究程序里如何使用存储区存放数字,算法研究解决一些常见问题的通用方法。数字之间的关系可以从两个完全不同的角度描述。逻辑关系(逻辑结构)描述数字之间与计算机无关的关系;物理关系(物理结构)描述存放数字的存储区之间的关系。逻辑结构1.集合结构:所有的数
- 2024-09-28LogParser-LLM: Advancing Efficient Log Parsing with Large Language Models
本文是LLM系列文章,针对《LogParser-LLM:AdvancingEfficientLogParsingwithLargeLanguageModels》的翻译。LogParser-LLM:利用大型语言模型推进高效日志解析摘要1引言2相关工作和动机3日志解析粒度4方法5实验6结论摘要日志是无处不在的数字足迹
- 2024-09-20MySQL 中的锁定粒度:理解与应用
在MySQL数据库的使用中,锁定粒度是一个至关重要的概念。它决定了数据库在并发控制中锁定的范围和程度,对数据库的性能和并发能力有着深远的影响。今天,我们就来深入了解一下MySQL中的锁定粒度是什么意思,并通过实际案例来更好地理解它。一、什么是锁定粒度锁定粒度是指数
- 2024-09-20MySQL 中的锁定粒度:理解与应用
《MySQL中的锁定粒度:理解与应用》在MySQL数据库的使用中,锁定粒度是一个至关重要的概念。它决定了数据库在并发控制中锁定的范围和程度,对数据库的性能和并发能力有着深远的影响。今天,我们就来深入了解一下MySQL中的锁定粒度是什么意思,并通过实际案例来更好地理解它。一、什么
- 2024-09-09数据库系统 第45节 数据库缓存
缓存是数据库系统中用于提高性能的重要技术之一。它通过减少对数据库的直接访问次数,从而减少数据检索的时间和减轻数据库服务器的负载。以下是缓存的两种主要类型及其作用:查询结果缓存(QueryResultCache):这种类型的缓存存储了数据库查询的结果集。当相同的查询再次执
- 2024-08-31关于at32f415 free rtos下使用flash储存数据flash db库在写入数据库操作时,写入次数大于2次导致数据库数据错乱问题的解决
由于f415的扇区每2k是一块扇区,所以在此处.blk_size=n*1024, //Flash块/扇区大小(因为STM32F2各块大小不均匀,所以擦除粒度为最大块的大小:128K)这个代码中,需要m==2,同理,需要查看你的单片机每个扇区的大小是多少,如果一个扇区的大小是4k,则此处需要填写的是由于f415的扇区每2
- 2024-08-31抽象,解耦,粒度,关系的个人理解
学习java和k8s时发现他们的概念有共性,觉得比较有意思记录一下.只是由技术引发的乱七八糟的想法,和具体技术没有太大关系,写着玩(#^.^#)延展思考后,提炼出四个关键词,先概述下,后面分别详述:1.抽象:代码解决了很多重复性的工作,能够实现去重的基础就是从千奇百怪的具象事
- 2024-08-16关于SOA和微服务
面向服务的架构(SOA)想象一下,你正在经营一家大型超市,超市里有各种各样的商品和服务。SOA就像是超市的各个部门,比如生鲜区、家电区、收银台等等,每个部门提供特定的服务。这些服务(部门)通过一定的规则(如通信协议)相互协作,共同为顾客(即应用程序或用户)提供服务。在SOA中,服务的粒度
- 2024-08-05mysql 行级锁(按照粒度分类)
MySQL支持多种锁机制,以确保数据的一致性和完整性。其中,行级锁(Row-LevelLocking)是一种细粒度的锁机制,能够锁定单行数据,从而允许高并发访问。本文将简要介绍MySQL行级锁的概念、使用场景及其优缺点。行级锁的概念行级锁是一种细粒度的锁机制,允许事务在操作数据时仅锁定特定的行,而
- 2024-08-03数据中台以及数据仓库的介绍
数据中台1、数据中台的概念数据中台是一种集中化的数据管理平台,用于整合和管理企业内部各个业务系统的数据。它将数据从各个业务系统中抽取、清洗和集成,然后提供给其他业务系统或者数据应用进行分析、决策和创新。数据中台的目标是实现数据的一致性、可信度和可用性,促进数据
- 2024-07-17数据仓库中事实表设计的关键步骤解析
在数据仓库的设计过程中,事实表是描述业务度量的核心组件。本文将深入探讨数据仓库中事实表设计的关键步骤,包括选择业务过程及确定事实表类型、声明粒度、确定维度和确定事实的过程,帮助读者更好地理解和应用事实表设计的原则和方法。第一步:选择业务过程及确定事实表类型在事实
- 2024-07-06维度建模四部曲:选择业务处理过程、定义粒度、选择维度、确定事实
维度建模是设计数据仓库的一种常用方法,它通过将业务数据组织成维度表和事实表的结构,使得数据分析和查询更加直观和高效。在进行维度建模时,有一个经典的四部曲:选择业务处理过程、定义粒度、选择维度、确定事实。本文将对这四个步骤进行详细介绍。选择业务处理过程:在维度建模
- 2024-06-17Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity论文阅读笔记
Motivation&Abs现有的结构限制了模型以端到端的方式预测多粒度分割mask;同时目前没有大规模的语义感知&粒度感知数据集,同时不同数据集之间语义和粒度的固有差异给联合训练工作带来了重大挑战。本文提出通用图像分割模型,能够以任何粒度分割识别任何内容,给一个点作为prompt能够生
- 2024-06-10数据仓库核心:事实表深度解析与设计指南
文章目录1.引言1.1基本概念1.2事实表定义2.设计原则2.1原则一:全面覆盖业务相关事实2.2原则二:精选与业务过程紧密相关的事实2.3原则三:拆分不可加事实为可加度量2.4原则四:明确声明事实表的粒度2.5原则五:避免同一事实表中存在不同粒度的事实2.6原则六:统一事实的
- 2024-06-05【维度建模】【第二章】Kimball维度建模技术概述
2.1基本概念2.1.2维度建模研讨维度模型应该由业务、模型设计者通过充分的讨论得到。2.1.3四步骤维度设计过程维度设计期间主要设计一下四个主要的决策:选择业务过程声明粒度确认维度确认事实2.1.4业务过程表示一次业务的行为。例如获得订单、学生课程注册,2.1.5粒度粒
- 2024-05-20探讨篇(一):服务粒度的艺术 - 简化架构与避免服务泛滥
一、背景上周小组有个需求上线牵扯9个应用(小组目前维护了26个服务,由于团队系统业务属性特征基于高可用、高性能原则拆分,有些是合理的,有些不是很合理的),同时上周OpsReview的一个微服务滥用典范案例(Promise服务A调用服务B,服务B只是读个配置数据返回,无具体业务逻辑),OpsReview会上也
- 2024-03-21Dubbo23_软件架构的演进过程1
软件架构的发展经历了由单体架构、垂直架构、SOA架构到微服务架构的演进过程,下面我们分别了解一下这几个架构。一、单体架构架构说明:全部功能集中在一个项目内(Allinone)。架构优点:架构简单,前期开发成本低、开发周期短,适合小型项目。架构缺点:全部功能集成在一个
- 2024-02-08zuul实现限流
zuul限流限流算法漏桶: leakeybucket,原理:桶的下方的小孔会以一个相对恒定的速率漏水,而不管入桶的水流量,这样就达到了控制出水口的流量令牌桶: tokenbucket,原理:以相对恒定的速率向桶中加入令牌,请求来时于桶中取令牌,取到了就放行,没能取到令牌的请求则丢弃限流粒度粗粒