UML（Unified Modeling Language）是一种统一建模语言，为面向对象开发系统的产品进行说明、可视化、和编制文档的一种标准语言。下面将对UML的九种图+包图的基本概念进行介绍以及各个图的使用场景。一、基本概念 如下图所示，UML图分为用例视图、设计视图、进程视图、实现视图和拓扑视图，又可以静动分为静态视图和动态视图。静态图分为：用例图，类图，对象图，包图，构件图，部署图。 动态图分为：状态图，活动图，协作图，序列图。 1、用例图（UseCase Diagrams）： 用例图主要回答了两个问题：1、是谁用软件。2、软件的功能。从用户的角度描述了系统的功能，并指出各个功能的执行者，强调用户的使用者，系统为执行者完成哪些功能。 2、类图（Class Diagrams）： 用户根...阅读全文
如果一个select语句能够返回单个值或者一列值，且该select语句嵌套在另一个SQL语句（例如select语句、insert语句、update语句或者delete语句）中，那么该select语句成为“子查询”（也叫内层查询），包含子查询的SQL语句称为“主查询”（也叫外层查询）。为了标记子查询与主查询之间的关系，通常将子查询写在小括号内。子查询一般用在主查询的where子句或having子句中，与比较运算符或者逻辑运算符一起构成where筛选条件或having筛选条件。子查询分为“相关子查询”（Dependent Subquery）与“非相关子查询”。 非相关子查询如果子查询返回单个值，则可以讲一个表达式的值与子查询的结果进行比较。 例如，检索成绩比学生张三平均分高的所有学生及课程的信息...阅读全文
前言MyBatis是常见的Java数据库访问层框架。在日常工作中，开发人员多数情况下是使用MyBatis的默认缓存配置，但是MyBatis缓存机制有一些不足之处，在使用中容易引起脏数据，形成一些潜在的隐患。个人在业务开发中也处理过一些由于MyBatis缓存引发的开发问题，带着个人的兴趣，希望从应用及源码的角度为读者梳理MyBatis缓存机制。本次分析中涉及到的代码和数据库表均放在GitHub上，地址： mybatis-cache-demo 。目录本文按照以下顺序展开。一级缓存介绍及相关配置。一级缓存工作流程及源码分析。一级缓存总结。二级缓存介绍及相关配置。二级缓存源码分析。二级缓存总结。全文总结。一级缓存一级缓存介绍在应用运行过程中，我们有可能在一次数据库会话中，执行多次查询条件完全相同的S...阅读全文
前言在接触到MQTT之后，总是会有疑问，为什么用MQTT不用TCP长连接透传？看起来【TCP长连接+私有协议透传】和【MQTT+业务主题】似乎都能达到同样的目的，甚至用MQTT会使得设备端逻辑实现、APP端逻辑实现、云端架构实现更加复杂。那么为什么物联网还要使用MQTT协议呢？一、MQTT相比于TCP长连接的优势1、协议更标准MQTT是标准的RFC协议，相比于私有协议而言更加标准。好处在于：（1）协议非常完整，能够马上用于生产。各端实现同一套协议之后，就能进行通信；私有协议还需要进行大量的验证，看有无缺陷或欠考虑的地方等。（2）协议的标准化带来大量的开源组件，降低开发难度。随着物联网+5G生态越来越好，开源组件越来越多，可以减少重复编码量。（3）标准协议利于第三方接入。当第三方设备、平台想要...阅读全文
本节主要介绍explode和posexplode函数的使用。1、数据介绍 主要包括三列，分别是班级、姓名以及成绩，数据表名是default.classinfo。2、单列Explode 首先来看下最基本的，我们如何把student这一列中的数据由一行变成多行。这里需要使用split和explode，并结合lateral view实现。代码如下：select class,student_name from default.classinfo lateral view explode(split(student,',')) t as student_name 结果如下：3、单列Posexplode 接下来，我们想要给每个同学来一个编号，假设编号就按姓名的顺序，此时我们要用到另一个hive函数，叫做...阅读全文
使用UDP协议进行信息的传输之前不需要建议连接。换句话说就是客户端向服务器发送信息，客户端只需要给出服务器的ip地址和端口号，然后将信息封装到一个待发送的报文中并且发送出去。至于服务器端是否存在，或者能否收到该报文，客户端根本不用管。 单播用于两个主机之间的端对端通信，广播用于一个主机对整个局域网上所有主机上的数据通信。单播和广播是两个极端，要么对一个主机进行通信，要么对整个局域网上的主机进行通信。实际情况下，经常需要对一组特定的主机进行通信，而不是整个局域网上的所有主机，这就是多播的用途。 通常我们讨论的udp的程序都是一对一的单播程序。本章将讨论一对多的服务：广播（broadcast）、多播（multicast）。对于广播，网络中的所有主机都会接收一份数据副本。对于多播，消息只是发送到一...阅读全文
目录1.retries参数说明 2.retries使用建议 3.retries后续发展复制1.retries参数说明参数的设置通常是一种取舍，看下retries参数在版本0.11.3说明：Setting a value greater than zero will cause the client to resend any record whose send fails with a potentially transient error. Note that this retry is no different than if the client resent the record upon receiving the error. Allowing retries without s...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。 为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。 认识 Kafka 看一下维基百科的定义 Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka 架构 Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。 Kafka架构（精简版） Pr...阅读全文
时序数据库技术体系中一个非常重要的技术点是时序数据模型设计，不同的时序系统有不同的设计模式，不同的设计模式对时序数据的读写性能、数据压缩效率等各个方面都有不同程度的影响。这篇文章笔者将会分别针对OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四个时序系统中的时序数据模型设计进行介绍。 在详细介绍时序数据模型之前，还是有必要简单回顾一下时序数据的几个基本概念，如下图所示： 上图是一个典型的时序数据示意图，由图中可以看出，时序数据由两个维度坐标来表示，横坐标表示时间轴，随着时间的不断流逝，数据也会源源不断地吐出来；和横坐标不同，纵坐标由两种元素构成，分别是数据源和metric，数据源由一系列的标签（tag，也称为维度）唯一表示，图中数据源是一个广告数据源，这个数据源由publ...阅读全文
学习地址1：https://pan.baidu.com/s/1OWDu5fNq_BXRUbLGrxzpJw 提取码：tjty 学习地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 今天跟大家交流一下关于开发一款数据库系统的相关事宜，从零开始，手把手带着大家一步步去实现这个功能，希望对大家有所帮助。 数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。 数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数...阅读全文
在使用Hive处理数据时，经常遇到行列转换的场景，本文将对Hive的行列转换操作做详细的说明。 行转列## 1）多行转多列 假设数据表 row2col： col1 col2 col3 a c 1 a d 2 a e 3 b c 4 b d 5 b e 6 现在要将其转化为： col1 c d e a 1 2 3 b 4 5 6 此时需要使用到max(case … when … then … else 0 end)，仅限于转化的字段为数值类型，且为正值的情况。 HQL语句为： select col1, max(case col2 when 'c' then col3 else 0 end) as c, max(case col2 when 'd' then col3 else 0 end) a...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识 Kafka看一下维基百科的定义Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka 架构Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。Kafka架构（精简版）Producer（生...阅读全文
今天给大家分享一下关于SpringBoot开发双11商品服务系统的整个流程，我将深度还原大厂实习期技术成长全流程，让你收获大厂项目开发全流程与实战经验，具备应对大流量场景问题的解决能力，全面助力提升实习/转正/跳槽表现力与成功率。 以下是参考资料下载： 网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1QNf3FbzlswJd_DU3FC64nw 提取码：q61x 腾讯微云下载地址：https://share.weiyun.com/o6TKslZV 密码：qn8bim Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spr...阅读全文
Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放 #1、reindex的速率极慢，是否有办法改善？ 以下问题来自社区：https://elasticsearch.cn/question/3782 问题1：reindex和snapshot的速率极慢，是否有办法改善？ reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？ reindex不管是跨集群还是同集群上都很慢，大约3~5M/s的索引速率，会是什么原因导致的？ 问题2：数据量几十个G的场景下，elasticsearch rei...阅读全文
在Hbase中split是一个很重要的功能，Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中，这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动split策略中，当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。table在region中是按照row key来排序的，并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中，这一点保证了Hbase的强一致性 。 在一个region中有一个或多个stroe，每个stroe对应一个column families(列族)。一个store中包含一个memstore 和 0 或 多个store files。每个column family 是...阅读全文
Seata 分布式事务 XA 与 AT 全面解析 2021-04-23 FUNKYE Seata Seata 目录 1.XA模式是什么？ 1.1什么是XA 1.2什么是Seata的事务模式？ 2那么什么是Seata XA 模式？ 2.1什么是Seata AT(TXC) 模式？ 2.2AT 模式如何做到对业务的无侵入 ？ AT模式一阶段 2.3 AT 模式如何保证隔离性 AT 模式二阶段提交 AT 模式二阶段回滚 3.为什么支持XA？ 4.为什么Seata要支持XA模式？ AT与XA的关系 Seata AT与XA的优劣 总结 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，star高达17300+，社区活跃度极高，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 注：本期分享借鉴于Sea...阅读全文
ElasticSearch学习笔记之九 复杂数据类型和嵌套对象 复杂数据类型空域数组域多层级对象内部对象的映射内部对象的索引内部对象数组 嵌套对象嵌套对象映射 复杂数据类型 除了前面说到的简单数据类型，Elasticsearch还支持JSON 的null ，数组，和对象. 空域 字段取值可以为空，当然，数组也可以为空。 然而，在 Lucene 中是不能存储 null 值的，所以我们认为存在 null 值的域为空域。 下面三种域被认为是空的，它们将不会被索引： "null_value": null, "empty_array": [], "array_with_null_value": [ null ] 数组域 很多时候，我们希望 tag 域 包含多个标签。我们可以以数组的形式索引标签： { ...阅读全文
前面我们有讲过如何进行API的安全控制，其中包括数据加密，接口签名等内容。详细可以参考我下面两篇文章：-《前后端API交互如何保证数据安全性》请添加链接描述-《再谈前后端API签名安全？》请添加链接描述在签名部分，通过时间戳的方式来判断当前请求是否有效，目的是为了防止接口被多次使用。但是这样并不能保证每次请求都是一次性的，今天给大家介绍下如何保证请求一次性？首先我们来回顾一些时间戳判断的原理：客户端每次请求时，都需要进行签名操作，签名中会加上signTime参数(当前请求时间戳)。HTTP请求从发出到达服务器的正常时间不会很长，当服务器收到HTTP请求之后，首先进行签名检查，通过之后判断时间戳与当前时间相比较，是否超过了一定的时间，这个时间我们可以自行决定要多长，比如1分钟，2分钟都可以，时...阅读全文
1、实战开发遇到聚合问题 请教一个问题，ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致，这个size不就是返回的条数吗？会影响统计结果吗？dsl语句摘要（手机敲不方便，双引号就不写了）： aggs:{topcount:{terms:{field:xx,size:10}}} 就是这个size，设置10和大于10将会导致聚合结果不一样，难道是es5.x的bug吗？ 以上是实战中的真实问题，基于这个问题，有了本篇文章。 本文探讨的聚合主要指：terms 分桶聚合。下图为分桶 terms 聚合示意图。 从一堆多分类的产品中聚合出 TOP 3 的产品分类和数量。TOP3 结果： 产品 Y：4 产品 X：3 产品 Z：2 2、前提认知：Elastic...阅读全文
参考地址1：https://pan.baidu.com/s/1N-x48vz9Z0peZdjOU5Gh-g 提取码: nxts 参考地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 关于数据库系统的开发一直以来都是一个难点，它的流程复杂，涉及到的技术点众多，特别在部署这块尤为重要，今天就带着大家手把手去实现这样一个数据库系统项目。 我将从理论结合实际场景综合性落地，让大家轻松吃透核心技术底层原理。 首先是应用场景这块：复用到日常开发场景中，如何运用高级数据结构、算法和设计模式，如何正确面对高并发进行编程，如何进行数据库的优化，如何理解数据库的执行计划分析慢SQL的原因等； 其次是原理剖析： 深度剖析数据库系统原理，将数据库几十年发展精髓拆解并呈现...阅读全文
综述字节跳动在发展过程中，逐渐形成了十分复杂的超大规模微服务体系，对后端整体的可观测性解决方案提出了极高的要求。为了解决这个问题，基础架构智能运维团队自研链路追踪系统，将海量 Metrics/Trace/Log 数据进行整合与统一，并在此基础上实现了新一代的一站式全链路观测诊断平台，帮助业务解决监控排障、链路梳理、性能分析等问题。本文将会介绍字节跳动链路追踪系统的整体功能和技术架构，以及实践过程中我们的思考与总结。什么是分布式链路追踪(Trace) ？M T L 的关系可观测性的三大基础数据是 Metrics / Log / Trace。说到这三大件，可能大家会想到当需要监控变化趋势和配置告警时就去用 Metrics；当需要细查问题时去查 log；对于微服务数量较多的系统，还得有 Trace...阅读全文
 给大家整理了一些关于C++大厂面试2024最新真题，希望能够帮助到大家的面试： 1、synchronized 关键字和 volatile 关键字的区别 synchronized 关键字和 volatile 关键字是两个互补的存在，而不是对立的存在！ volatile 关键字是线程同步的轻量级实现，所以volatile 性能肯定比synchronized关键字要好。但是volatile 关键字只能用于变量而 synchronized 关键字可以修饰方法以及代码块 volatile 关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原...阅读全文
 一、什么是实时数仓 实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）是指能够实时地处理和分析数据，使得数据仓库中的数据是最新的、最准确的，并且可以实时响应用户的查询和分析需求的一种数据仓库系统。 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力。传统数据仓库通常是每日、每周或每月定期进行数据的抽取、转换和加载（ETL），更新的速度较慢，一般不支持实时查询和分析。而实时数据仓库则更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力，能够在数据发生变化时及时响应用户的查询和分析需求。 二、安装...阅读全文
 一、Prometheus的概念和发展史 Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对Prometheus做一个基本的认识。 Prometheus发展速度很快，12年开发完成，16年加入CNCF，成为继K8s之后第二个CNCF托管的项目，目前Github 42k的 ，而且社区很活跃，维护频率很高，基本稳定在 1个月1个小版本的迭代速度。 二、Prometheus的特点 多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据 时序数据，是在一段时间内通过重复测量（me...阅读全文
【完结11章】技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统 给大家分享一套数据库课程——技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统，课程已完结，共11章，附源码。 数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。 如果分片数据损坏，无法修复，比如某个磁盘坏了，这时候数据无法修复，为了恢复索引状态，可以允许分片的数据丢失，后续通过上层数据来重建索引，这时候我们可以增加 accept_data_loss参数来允许分片数据丢失 POST /_cluster/reroute { "commands": [ { "move": { "index": "test_inde...阅读全文
 音视频技术涉及广泛。包括语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等方面。在现实生活中，音视频也扮演着越来越重要的角色，比如 视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天 等。接下来将从几个维度进行介绍：简单理解音视频原理、音视频理论基础、音视频学习路线、媒体协议和音视频发展方向。 一、C++音视频需要掌握哪些技术 1、搞音视频必须有扎实的C/C++开发语言基础、 JNI基础，学会如何交叉编译 FFmpeg 等 C/C++库； 2、其次，我们需要阅读大量的音视频规范/协议文档（如H2...阅读全文
RocksDB概述LSM 类存储引擎、数据库之一。所谓LSM，一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree（日志结构合并树），来源于分布式数据库领域，也是BigTable 的论文中所使用的文件组织方式。它的特点在于写入的时候是append only的形式，就像名字所显示的那样，跟日志一样只在文件后面追加。LSM 树结构的问题: 写入速度快，读取速度慢，写放大和读放大都较高。Rocksdb本身支持单个kv的读写和批量kv值的读写。由于LSM的出身，它专注于利用LSM树的特性，适应有序、层次化的磁盘读写。在LSM树之上构建了Rocksdb，而在RocksDB之上同样有一些更面向应用层的数据库，包括分布式数据库、查询引擎、大数据存储引擎、图数据库如Janusgraph等。1. ...阅读全文
HBase 参数设置参考 前言HBase 配置参数极其繁多，参数配置可能会影响到 HBase 性能问题，因此得好好总结下。 HBase 调优是个技术活。得结合多年生产经验加测试环境下性能测试得出。 JVM垃圾回收优化 本地 memstore 分配缓存优化 Region 拆分优化 Region 合并优化 Region 预先加载优化 负载均衡优化 启用压缩，推荐snappy 进行预分区，从而避免自动 split，提高 HBase 响应速度 避免出现 region 热点现象，启动按照 table 级别进行 balance GCHBase CMS GC 配置参考 RS 参数hbase.server.thread.wakefrequency 该值默认是 10 秒，它影响着 Flush 和 Compac...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《HPC云化部署的优势和挑战》 作者:土豆炒肉丝HPC云化部署指的是将高性能计算（HPC）工作负载部署在云计算平台上，这种方式带来了一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。以下是HPC云化部署的主要优势和挑战： 优势：1.灵活性和弹性：云计算平台提供灵活的资源调度和弹性伸缩功能，可以根据需要动态分配计算资源。这使得HPC应用能够更加高效地利用计算资源，根据实际需求进行资源扩展或收缩，从而降低成本。2.成本效益：传统HPC集群的建设和维护需要昂贵的硬件设备和专业技术团队。通过在云平台上进行部署，用户无需投资大量资金购买硬件设备，而是按需付费，只支付实际使用的资源，节省了大量成本。3.全球可访问性：云计算平台的服务通常分布在多个地理位置，用户可以从世界各地的终端设备访问这...阅读全文
生xhr对象 现代浏览器，最开始与服务器交换数据，都是通过XMLHttpRequest对象。它可以使用JSON、XML、HTML和text文本等格式发送和接收数据。 好处： 不重新加载页面的情况下更新网页 在页面已加载后从服务器请求/接收数据 在后台向服务器发送数据。 缺点： 使用起来也比较繁琐，需要设置很多值。 早期的IE浏览器有自己的内置对象，这样需要写兼容代码判断是否为XMLHttpRequest对象。 if (window.XMLHttpRequest) { // model browser xhr = new XMLHttpRequest() } else if (window.ActiveXObject) { // IE 6 and older xhr = new ActiveX...阅读全文
## download：[Netty+Nacos+Disruptor自研企业级API网关](https://www.51xuebc.com/thread-566-1-1.html) 数据类型、变量和常量的使用 在计算机编程中，数据类型、变量和常量是非常重要的概念。它们可以帮助程序员更好地理解和处理数据，从而实现更加复杂的功能。本文将详细介绍这些概念及其使用。 数据类型 数据类型是指计算机中可用的不同种类的数据。在编程语言中，通常有多种基本数据类型，如整数、浮点数、布尔值、字符等。每种数据类型都有其自己的特定格式和范围。 例如，在Python编程语言中，有以下常见的数据类型： 整数（int）：表示整数，如1、2、3等。 浮点数（float）：表示小数，如1.5、3.14等。 布尔值（bool）...阅读全文
网络视频（Web 视频）是指利用 HTML5 技术在浏览器中播放的视频，这类视频资源通常可以被随意下载，某些行业（比如教培行业）如果希望保护自己的视频资源不被下载，就需要对视频做防盗链处理。 防盗链需要着重加强两个方面的安全性：网络传输和客户端。 网络传输安全网络传输层面能做的不多，HTTPS是必要的，除此之外的防护措施效果也有限。 验证 Referer防盗链最常规的手段是验证Referer，而伪造Referer几乎零成本，所以它只防君子不防小人，没用。 请求防重放盗链可以理解成一种对静态资源的“重放攻击”，所以可以用应对重放攻击的思路来改造静态资源请求，通过一个动态接口返回静态资源，并且加入变量让动态请求短时间内失效，比如随机数、时间戳、流水号等等。 这种方式可以做到让链接地址没有复用价值...阅读全文
文章目录 简介初始化向ByteBuffer写数据手动写入数据从SocketChannel中读入数据至ByteBuffer 从ByteBuffer中读数据复位position读取数据确保数据长度字节序处理 继续写入数据总结 简介 在Java的Socket编程中，若使用阻塞式（BIO），则往往通过ServerSocket的accept()方法获取到客户端Socket之后，再使用客户端Socket的InputStream和OutputStream进行读写。Socket.getInputstream.read(byte[] b)和Socket.getOutputStream.write(byte[] b)的方法中的参数都是字节数组。这种阻塞式的Socket编程显然已经远远不能满足目前的并发式访问需求...阅读全文
作为一个软件攻城狮，在日常板砖中，经常会涉及到和其他模块的交互，为了理清这些交互关系，我们需要绘制各个模块间的时序交互图。以前绘制这些交互时序图，用的都是visio，实际使用下来感觉也不是很方便（可能我比较菜，不是visio大神），痛点如下：在绘制时序图时，我们经常会对各个模块的位置和交互的线序进行调整，用visio画图的话，调整模块位置和线序真是又酸又爽。2. 操作不够行云流水，一会儿拖个框，一会儿打个字，要是画图都能像打字一样方便该多好。3. OFFICE全家桶的启动速度你懂得。。。从学生时代我就一直在忍受visio带来的诟病，无奈毕业论文钦定要这玩意画图，不然我早就送他去。。。。。。直到工作后遇到这款神器！！！！！！PlantUML简介顺序图用例图类图对象图活动图组件图部署图状态图时序...阅读全文
 音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频扮演着越来越重要的角色，比如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。因此，从事音视频是一件比较有意义的事情，机遇与挑战并存。 音频基础 音频包括：采样率、声道数与声道布局、采样格式、PCM与波形图、音质、音频编码格式、音频封装格式。 采样率 声道布局 采样格式 PCM与波形图 音质:音色、音调、音量 编码格式:mp3、aac、ac3、opus等 封装格式: mp3、m4a、flac、wav等 视频基础...阅读全文
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。1.两种合并HBase中Compaction分为两种。Minor Compaction称为小合并，主要是选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成较大的HFile，并删除HFile中的过期数据。Major Compaction称为大合并，会将一个列族下的所有HFile合并成一个大的HFile，同时删除过期数据、已删除数据（打了Delete标记的）、版本过大的数据等三类无效数据。2. 参数调优1).hba...阅读全文
Kafka对于producer发来的消息怎么保证可靠性？ 每个partition都给配上副本，做数据同步，保证数据不丢失。 副本数据同步策略 和zookeeper不同的是，Kafka选择的是全部完成同步，才发送ack。但是又有所区别。 所以，你们才会在各种博客看到这句话【kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制】 这句话对也不对，不对也对（谜语人......） 首先笔者认为：Kafka使用的就是完全同步方案。 完全同步的优点 同样为了容忍 n 台节点的故障，过半机制需要 2n+1 个副本，而全部同步方案只需要 n+1 个副本， 而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，过半机制方案会造成大量数据的冗余。（这就是和zookeeper的不同） 完全同步会有什么问题？ 假设就有这么...阅读全文
在日常开发中我们经常会遇到需要同时处理多个操作的情况，比如在购物时，我们需要同时完成支付和更新库存两个操作。这时，如果其中一个操作失败了，我们就需要进行回滚，以保证数据的一致性。 那么，如何在MySQL中实现这样的功能呢？答案就是——事务。下面我们就来介绍一下MySQL事务是什么？它是如何使用的？ ## 一、什么是事务？ ### 事务定义 - 事务是一个最小的不可再分的工作单元；通常一个事务对应一个完整的业务(例如银行账户转账业务，该业务是一个最小的工作单元)。 - 一个完整的业务需要批量的DML(insert、update、delete)语句共同联合完成。 - 事务只和DML语句有关，或者说DML语句才有事务。这个和业务逻辑有关，业务逻辑不同，DML语句的个数不同。 ### 事务是什么？ ...阅读全文
c/c++音视频实战-gb28181系列-pjsip-sip栈-h264安防流媒体服务器 视频课程分享——c/c++音视频实战-gb28181系列-pjsip-sip栈-h264安防流媒体服务器，附源码。 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件，比如mp4、flv、mkv等。 媒体流（Stream）：表示时间轴上的一段连续数据，如一段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解码器（有些码流音频他是纯PCM）。 数据帧／数据包（Frame/Packet）：通常，一个媒体流是由大量的数据帧组成的，对于压缩数据，帧对应着编解码器的最小处理单元，分属于不同媒体流的数据帧交错存储于容器之中。 编解码器：编解码器是以帧为单...阅读全文
一、HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题： 1) scan缓存是否设置合理？ 优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成多次RPC请求进行加载，这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务，另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会首先加载一部分数据到本地，然后遍历处理，再加载下一部分数据到本地处理，如此往复，直至所有数据都加载完成。数据加载...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《CDN在互联网直播中的运用与性能优化》,作者:不知不觉随着互联网技术的不断发展，互联网直播已成为人们获取信息、娱乐、学习等多种需求的重要途径之一。然而，在直播过程中，由于网络延迟、卡顿等问题，观众的观看体验往往受到影响。为了解决这些问题，内容分发网络（CDN）技术被广泛应用于互联网直播领域，本文将探讨CDN在互联网直播中的运用与性能优化。一、CDN的基本概念CDN是一种分布式的内容分发网络，它通过在全球各地的节点部署缓存服务器，将网站的内容缓存到这些节点上，当用户访问网站时，CDN会根据用户的地理位置，选择距离用户最近的缓存节点来提供服务，从而减少网络延迟，提高用户访问速度。二、CDN在互联网直播中的应用1.直播流媒体传输在互联网直播中，直播流媒体传输是非常重要的...阅读全文
 一、什么是Doris Doris 是一个 MPP 的 OLAP 系统，主要整合了 Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式，编码和压缩) 的技术。 二、Doris得作用 1、对数据分析、统计 2、报表 3、多维分析 4、Doris 是从百度内部自主研发并贡献到 Apache 开源社区的 ROLAP 数据库。 5、Doris 整合了 Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Eng...阅读全文
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的？这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么？Region切分的切分点在哪里？如何切分才能最大的保证Region的可用性？如何做好切分过程中的异常处理？切分过程中要不要将数据移动？等等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBase的实现方案。 Region切分触发策略 在最新稳定版（1.2.6）中，HBase已经有多达6种切分触发策略。当然，每种触发策略都有各自的适用场景，用户可以根据业务在表级别选择不同的...阅读全文
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号链接： https://mp.weixin.qq.com/s/qayKiwk5QAIWI7-nyD3FVA作者：DuZhimin随着互联网、尤其是物联网的发展，我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来，在有时间的坐标中将这些数据连点成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。这些数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。基于时间序列数据的特点，关系型数据库无法满足对时...阅读全文
一、概述HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。本文从 HBase 写链路开始分析，然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手，全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点：在给定业务量级的情况下，预先评估好集群的合理规模在 HBase 的众多参数中，选择合理的配置组合二、HBase 写链路简要分析HBase 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入：Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入，待 memstore 达到一定量的...阅读全文
1. 前言 相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼，那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚，同时也记录一下。 2. 读写分离 这个相对比较好理解一些，就是将数据库分为主从库，一个主库（Master）用于写数据，多个从库（Slaver）进行轮询读取数据的过程，主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步，是一种常见的数据库架构。下面这张图就展示了 “一主二从” 的结构： 2.1 为什么要读写分离 大多数互联网数据操作往往都是读多写少，随着数据的增长，数据库的“读”会首先成为瓶颈。如果我们希望能线性地提升数据库的读性能和写性能，就需要让读写尽可能的不相互影响，各自为政。在使用读写分离之前我们应该考虑使用缓存能不能解决问题。然后再考虑对数据库按照...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《数据如何同步到云服务器》，作者：每日知识小分享随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将他们的数据和应用程序存储在云服务器上。然而，将数据同步到云服务器是一个复杂的过程，需要一定的技术知识和规划。本文将介绍数据同步到云服务器的最-佳做法，包括数据备份、数据恢复、数据迁移等方面。一、数据同步的概念数据同步是指将数据从一个地方复制或传输到另一个地方，以保证数据的完整性和一致性。在云服务器中，数据同步通常指将本地数据备份到云服务器中，或者将云服务器中的数据恢复到本地或者其他云服务器中。二、数据同步的分类数据备份数据备份是指将本地数据备份到云服务器上，以防止本地数据丢失或损坏。在备份过程中，需要选择合适的备份软件和备份策略，以确保备份数据的完整性和可靠性。同时，...阅读全文
download：https://www.daxiacode.com/7446.html【资源目录】:| ├──1–django 简介.mp4 1.65G| ├──10–权限分配.mp4 637.10M| ├──11–批量操作.mp4 1011.98M| ├──12–权限分配实现.mp4 696.79M| ├──13–rbac组件.mp4 804.36M| ├──14–stark组件(上).mp4 699.82M| ├──15–stark组件(下).mp4 635.81M| ├──16–CRM项目开发(上).mp4 362.90M| ├──2–路由匹配与函数视图.mp4 1.36G| ├──3–数据模型.mp4 1.56G| ├──4–数据查询与网络请求.mp4 1.22G| ├──5–网络...阅读全文
[完结11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统 参考资料下载地址1：https://pan.baidu.com/s/1ANB63p3Alsu6ivFGlKKNLg 提取码: ksn2 参考资料下载地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 大家好，今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识，将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目，希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助，如果有不足的地方还请大家多多指正。 一、什么是数据库系统 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成 二、数据库管理系统的主要功能包括 数据定义功能：DBMS提供数据定义语言（Data Definition La...阅读全文
HBase-2.x支持7种Region自动拆分Region的策略，类图如下:其中BusyRegionSplitPolicy是HBase-2.x新增的策略，其他6种在HBase-1.2.x中也可以使用。设置自动拆分策略的关键配置如下:hbase.regionserver.region.split.policy description: Region自动拆分的策略 default: HBase-1.2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy HBase-2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.SteppingSplitPolicy o...阅读全文
