获课♥》789it.top/2853/Oracle软件在主机平台的应用：企业级数据库解决方案的深度实践Oracle数据库作为全球领先的企业级关系型数据库管理系统，在主机平台（Mainframe）上的应用承载着金融、电信、政府等关键行业的核心业务系统。本文将全面剖析Oracle在主机环境中的技术特性、架构优势以及行业应用实践。一、主机平台的技术特性与Oracle的适配优势1. 主机平台的独特价值主张极致可靠性：99.999%的高可用性标准（全年停机不超过5分钟）垂直扩展能力：单机支持数千个处理器...阅读全文
获课♥》789it.top/1869/Flink+ClickHouse：企业级实时大数据开发的双擎架构在大数据实时化处理需求爆炸式增长的今天，Apache Flink与ClickHouse的组合已成为企业构建实时数据分析平台的首选技术栈。这对黄金搭档完美融合了流处理的高效性与分析查询的即时性，为各行业提供了端到端的实时数据解决方案。一、技术组合的核心价值1. 能力互补的架构设计Flink的流处理引擎：提供Exactly-Once语义的精准处理、毫秒级延迟的事件驱动架构、以及强大的状态管理能力Cl...阅读全文
--- #### **1. 异步日志处理的核心阶段** 日志记录流程可分为两个关键阶段： 1. **日志事件生成**：应用程序调用 `logger.info("message")` 生成日志事件。 2. **日志事件处理**：将事件格式化、过滤并写入目标（如文件、网络）。 | **阶段** | **潜在阻塞点** | |-------------------|-----------------------------...阅读全文
--- ### **1. Watermark 的核心作用** Watermark 是 Flink 事件时间（Event Time）处理的核心机制，用于解决 **乱序数据** 和 **延迟数据** 的问题。它的本质是一个**逻辑时钟**，告诉系统“某个事件时间之前的数据应该到齐了”，从而触发窗口计算。 --- ### **2. 时间类型的区别** Flink 支持三种时间语义： | 时间类型 | 描述 ...阅读全文
** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1、概述 加权移动平均法，是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期变化的趋势。 指数移动加权平均法，是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减，越靠近当前时刻的数值加权系数就越大。 指数移动加权平均较传统的平均法来说，一是不需要保存过去所有的数值；二是计算量显著减小。 2、算法理解 引入一个例子，例子为美...阅读全文
文章目录 1. 为什么需要限流2. 传统限流的问题3. kratos限流算法4. kratos限流实现4.1 cpu使用率计算4.2 核心结构4.3 计算maxPass4.4 计算minRT4.5 maxFlight4.6 Allow 1. 为什么需要限流 无论是在单体服务中还是在微服务中，提供的API接口都是有访问上限的 当非预期的请求对系统压力过大，我们就必须考虑使用限流来丢弃部分请求，以保障服务整体可用，以防止压力超出系统承载上限而拖垮系统，比如遇到以下情况： 业务上：热点业务的突发请求代...阅读全文
Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发Flink+ClickHouse：玩转企业级实时大数据开发一、实时大数据处理的新范式在数字化转型浪潮中，“获课”企业对于实时数据处理的需求日益增长。Apache Flink作为流计算领域的领军框架，与ClickHouse这一高性能列式数据库的强强联合，itxt.top/1869/ 为企业构建实时大数据处理系统提供了最佳实践。为什么选择Flink+ClickHouse组合？Flink的核心优势：真正的流批一体处理引擎低延迟、高吞吐的流处理能...阅读全文
当前，基础教育正面临着新的历史使命。2025年《政府工作报告》提出，深入实施基础教育扩优提质工程，健全与人口变化相适应的资源统筹调配机制。为了推动教育变革创新，教育部启动国家中小学智慧教育平台全域应用试点工作，以数字化手段不断扩大优质资源覆盖面，示范引领区域教育均衡，推动教育质量提升。在此背景下，四川省广安思源教育集团（以下简称“思源教育集团”）加快推进新型数字技术与教育教学相融合，携手天翼云为下属学校打造了功能齐全、使用便捷的电教室，让学校师生享受到更具个性、更加高效的教育服务，助力优质基础教...阅读全文
负责人威【lf123qqq】公司直属惘纸：【tl10027.com】 第二步、点击主页右上角的“注册”填写一个你想要的账号。 第三步、在弹出的注册窗口中，填写手机号码、验证码和密码等信息， 然后勾选用户协议，点击“注册”账号。页面会提示注册成功或账号已存在，别人注册过的，同一个账号永久不会重复的。 第四步、系统会向手机发送一条验证码如信，输入验证码后，点击“确认”按钮，表示注册好了阅读全文
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--- #### **1. 线性增长** **特点**：固定增量，每次增加相同的数值，形成均匀增长的直线。 **公式**：\( f(n) = a · n + b \)（其中 \( a \) 是固定增量，\( b \) 是初始值） **例子**（从1开始，每次+2）： y=2n-1 n=1 → 1 n=2 → 3 n=3 → 5 n=4 → 7 **应用**：工资按月固定上涨、匀速运动的距离。 --- #### **2. 指数增长...阅读全文
开发服务器端程序时，一种常见的需求是，通过向另一个http服务器发送请求，获得数据。最常规的作法是使用同步http请求的方式，过程如下 这种方式简单好用，但是在高并发场景下有缺陷。在单线程环境下，程序发送http请求是串行的，也就是第一个请求未完成的情况下，第二个请求发不出去，就像一条单行车道，车子只能一辆一辆的过。 为此我们会引入多线程提高并发性，然而多线程对并发发送http请求的提升也是有限的，比如8个线程同时只能发送8个请求，假如每个请求从发送到得到结果的时间是1秒，那么8个线程每秒钟也只...阅读全文
MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中，谓词就是返回boolean值即true或者false的函数，或是隐式转换为boolean的函数。SQL中的谓词主要有 LKIE、BETWEEN、IS NULL、IS NOT NULL、IN、EXISTS 谓词下推的基本思想即： 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置，以使真正执行时能直接跳过无关的数据。 传统数据库中的谓词下推： 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了，谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减...阅读全文
大家好，我是yes。 我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的，那为什么消息存磁盘读写还可以这么快？有没有做了什么优化？都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么？各自有什么优缺点? 今天我们就来一探究竟。 先说下快的主要原因就是顺序读写、mmap、sendfile。我们先来看看这几点，然后再盘一下 RocketMQ 和 Kafka是如何应用的。 存储介质-磁盘 一般而言消息中间件的消息都存储在本地文件中，因为从效率来看直接放本地文件是最快的，并且稳定性最高。毕竟要是放类...阅读全文
文章目录 1. RocketMQ消息持久化(消息不丢失)原理1.1. 如何保证消息写入CommitLog文件性能接近内存写入性能？1.2. RocketMQ对PageCache的使用（Mmap）1.3. RocketMQ消息刷盘1.3.1. 同步刷盘1.3.2. 异步刷盘2. Mmap内存映射及RocketMQ中的应用2.1. 其他零拷贝策略2.2. 内存预映射机制2.3. 内存预热2.4. 总结3. 参考文献 大家好，跟我学RocketMQ系列并没有结束。随着笔者对RocketMQ的学习与感悟...阅读全文
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334 # 清理缓存$ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches$ free -h total used free shared buff/cache availableMem: 62G 1.1G 61G 9.2M ...阅读全文
### **1. 类加载器的命名空间与类型隔离** - **命名空间隔离**：每个类加载器拥有独立的命名空间。即使两个类的全限定名相同，若由不同的类加载器加载，JVM会将其视为**完全不同的类型**。 - **类型转换限制**：若尝试跨类加载器进行类型转换（如 `instanceof` 或强制类型转换），会抛出 `ClassCastException`，因为二者在JVM中属于不同的类。 ### **2. 跨类加载器调用的条件** #### **(1) 父子类加载器关系** - ...阅读全文
你的观察非常敏锐！确实，**链表实现的队列（如 `LinkedList`）不需要像数组队列那样处理数据搬移问题**，但这并不代表环形队列（通常基于数组实现）没有独特的优势。两者的核心区别在于 **底层数据结构的选择**，而不同数据结构在不同场景下的性能、内存占用、访问效率等差异显著。下面通过几个关键点详细对比： --- ### **1. 内存占用与碎片** - **链表队列（如 `LinkedList`）**： - 每个节点需要存储 **数据 + 两个指针（前驱和后继）*...阅读全文
Roaring Bitmap 的压缩原理可以用一个 **“分抽屉整理物品”** 的比喻来理解，它的核心是通过 **“分块 + 动态压缩”** 的方式，针对不同数据特征选择最省空间的存储方法。 --- ### **1. 分块思想：把大问题拆成小问题** - **32位数拆成高16位和低16位** 想象你要管理一个超大的仓库（存放所有32位整数），直接管理整个仓库会非常麻烦。于是你把仓库分成 **65536个小抽屉**（因为高16位有 `2^16=65536`种可能），每个抽...阅读全文
获课♥》jzit.top/14028/ComfyUI的核心技能及生态体系可以归纳为以下几个方面：一、核心技能节点化工作流架构ComfyUI采用节点化工作流架构，将深度学习模型的每个操作步骤模块化，用户可以通过简单的拖放操作，将这些节点按需组合成完整的生成工作流。每个节点代表一个独立的处理步骤，如噪声处理、采样、图像解码等，这种设计使得操作更加直观、易于理解。实时可视化每一个节点都可以实时显示其处理结果，用户可以在工作流的每一步进行调整并即时查看效果。这种高度可视化的设计帮助用户在图像生成过程中精...阅读全文
