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Java序列化和反序列化,你该知道得更多

序列化 (Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间,对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。...你会发现,几种常用集合类的数据存储字段,竟然都被 transient  修饰了,然而在实际操作中我们用集合类型存储的数据却可以被正常的序列化和反序列化?WHAT,这不是啪啪打脸博主的吗?...为了验证,我们可以在单元测试序列化和返序列化的时候,在ArrayLIst的两个方法中打上断点,以确认这两个方法在序列化和返序列化的执行流程中(截图为反序列化过程): ?   ...,和将对象数据保存到数据库的持久化不是一样的吗?   ...你想,你把对象序列化出去,N久了,你虚拟机都关十次八次了,两个对象怎么可能相同?   ⑥ 你很帅是吗?   是。

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    批流统一计算引擎的动力源泉—Flink Shuffle机制的重构与优化

    2.1 反压的产生和影响 实际job运行过程中,经常会看到整个链路上下游的inqueue和outqueue队列全部塞满buffer造成反压,尤其在追数据和负载不均衡的场景下。...此外,基于新流控机制还可以针对很多场景做优化,比如对于非keyby的rebalance模式,上游采用round-robin方式轮询向不同下游产出数据,这种看似rebalance的做法在实际运行过程中往往会带来负载不均衡而触发反压...序列化和内存拷贝优化 如开篇所列,整个shuffle过程涉及最多的就是数据序列化和内存拷贝,在op业务逻辑很轻的情况下,这部分开销占整体比例是最大的,往往也是整个runtime的瓶颈所在,下面分别介绍这两部分的优化...; Serializer数量和sub partition数量成正比,每个serializer内部又需要维护两个临时数组,尤其当record size比较大时,存储数据的临时数组膨胀会比较大,这部分内存overhead...本身是无状态的; Broadcast场景下数据只序列化一次,序列化后的临时结果只拷贝到一个flink buffer中,这个buffer会被插入到所有的sub partition队列中,通过增加引用计数控制

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    《Prometheus监控实战》第8章 监控应用程序

    第8章 监控应用程序 首先,考虑的一些高级设计模式和原则 ---- 8.1 应用程序监控入门 应用程序开发中存在一种常见的反模式,即把监控和其他运维功能(如安全性)视为应用程序的增值组件而非核心功能。...不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险,这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否,例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反模式是监控力度不足...人们经常会抱怨数据太少,但很少会担心数据太多 注意:在存储容量的限制范围内,因超出容量而导致监控停止工作显然是不可取的。...一种有效的方法是首先关注并修改保留时间,以便在减少存储的同时又不丢失有用的信息 第三点需要注意的是,如果你使用多个环境(例如开发、测试、预生产和生产),那么请确保为监控配置提供标签,以便明确数据来自哪个特定环境...在绝大多数情况下,放置这些指标的最佳位置是在我们的代码中,尽可能接近试图监控或测量的操作 我们想要创建一个实用程序库:一个允许我们从集中设置创建各种指标的函数。

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    设计匠艺 | 清晰的设计意图

    聪明的做法是在架构过程中选择遵守一种设计原则,并运用一种或多种一致的模式或风格。 Ruby On Rails之所以能够得到普遍流行,正是基于这一原因。...它的整个设计意图可以由“惯例优于配置”原则和MVC模式来阐释。 Rails的目的很单一,就是基于MVC模式打造一个敏捷的Web框架。...Rails是另一种钳制变化的方式,它将契约视为一种惯例,以运行时的动态组装取代静态的配置。表面上施加了约束,限制了灵活,事实上这种牺牲换来的是无与伦比的简单之美。...UNIX的设计意图是一种哲学,即“Keep It Simple Stupid”,正是遵循了这一设计意图,UNIX才取得了成功。 你的设计意图清晰吗?...虽然Spring是Rod Johnson在几个商业项目中运用J2EE时,逐步演化出来的框架,但它的设计意图在整个演化过程中却始终如一地坚持:摒弃EJB的笨拙,转而以轻量级的框架与容器。

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    Flink面试八股文(上万字面试必备宝典)

    Flink的运行必须依赖Hadoop组件吗 Flink可以完全独立于Hadoop,在不依赖Hadoop组件下运行。但是做为大数据的基础设施,Hadoop体系是任何大数据框架都绕不过去的。...之后,客户端可以断开连接(分离模式),或保持连接来接收进程报告(附加模式)。客户端可以作为触发执行 Java/Scala 程序的一部分运行,也可以在命令行进程 ./bin/flink run ......Flink任务延时高,如何入手 在 Flink 的后台任务管理中,我们可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...在 Flink CEP的处理逻辑中,状态没有满足的和迟到的数据,都会存储在一个Map数据结构中,也就是说,如果我们限定判断事件序列的时长为5分钟,那么内存中就会存储5分钟的数据,这在我看来,也是对内存的极大损伤之一...基于外部数据库;选择使用Redis或者HBase存储数据,我们只需要设计好存储的Key即可,不需要关心Flink任务重启造成的状态丢失问题。 26.

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    几种实用型Ruby Web开发框架介绍

    大家在通过对Ruby的学习后,都知道,Ruby on Rails是一款性能非常优越的Ruby Web开发框架。但是其他的Ruby Web开发框架又有多少人知道一二呢?   ...一个完整的web应用可以在单一文件中定义,同时遵循MVC框架(这使得web应用以后更易于移植到Rails之上)。...Og允许arbitrary Ruby对象的序列化。在attr_accessor中标记为Object(或Array或Hash)之后,引擎会序列化对象的YAML转储堆。Og同时支持任意对象图。...它与Rails的主要差别在于它不是基于Model-View-Controller模式的框架。...API实现、快速的最小化应用以及那些不需要Rails中的功能(比如ActiveRecord)的web应用开发。可以用来对面板最小应用进行控制,或者是widget。

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    SQLite 的性能优化其实挺难的,但是知道三个技巧让你的应用飞起来!

    最近,有个朋友问我:“为什么我的 Rails 项目用 SQLite,总觉得慢得像蜗牛?”这让我想起很多开发者在遇到类似问题时的感受,尤其是初次接触 SQLite 的时候。...SQLite 作为轻量级的数据库,在 Rails 项目中非常常见,特别是开发阶段。但问题来了,SQLite 真有我们想象中那么简单吗?它的性能优化又需要注意什么呢?...就拿写操作来说,SQLite 默认是单线程模式,也就是说,所有的写操作都会串行执行。想象一下,当有多个请求同时对数据库进行写操作时,瓶颈立马就出现了:写入速度会大大减慢,应用响应也会变得迟钝。...SQLite 虽然是轻量级数据库,但它同样支持索引,正确的索引可以大幅提升查询性能。还记得的我之前的文章里面的内容吗?...提示:add_index :users, :email通过在 email 字段上创建索引,查询速度可以提升几倍甚至几十倍。有人可能会担心索引会增加存储开销,但相比查询的速度提升,这点代价是值得的。

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    Active Record基础

    Active Record 是MVC中的M,负责处理数据和业务逻辑,Active Record实现了Active Record模式,是一种 对象关系映射 系统 Active Record 模式: 在 Active...Record 模式: 中,对象中既有持久存储的数据,也有针对数据的操作,Active Record 模式把数据存取逻辑作为对象的一部分,处理对象的用户知道如何读写数据。...对象关系映射: ORM是一种技术手段,把应用中的对象和关系型数据库中的数据表连接起来,使用ORM,应用中对象的属性和对象之间的关系可以通过一种简单额方法从数据库中获取,无需直接编写SQL语句,也不过度依赖特定的数据库种类...class User < ApplicationRecord validates :name, presence: true end 迁移 Rails提供了一个DSL来处理数据库模式,叫做迁移,...迁移的代码储存在特定的文件中,可以通过rails命令执行。

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    如何在Ubuntu 18.04上使用RVM安装Ruby on Rails

    项目存储库位于git存储库中。 本教程将指导您完成Ruby和Rails安装过程并通过RVM进行设置 课程准备 本教程将通过RVM引导您完成Ruby on Rails安装过程。...引导命令的反斜杠确保我们使用常规curl命令而不是任何已更改的别名版本。 我们将附加-s标志以指示该实用程序应该以静默模式与-S标志一起操作以覆盖其中一些以允许curl在失败时可以输出错误。...cat /tmp/rvm.sh | bash -s stable --rails 在安装过程中,系统可能会提示您输入常规用户的密码。...gem install rails -v rails_version 我们可以通过创建gemsets然后在使用普通gem命令的Rails中安装Rails,这样可以让每一个Ruby能够使用各种Rails...为了在Ruby on Rails应用程序中实现更多可伸缩性,集中化和控制,您可能希望将它与PostgreSQL或MySQ一起使用,而不是使用默认的sqlite3数据库。

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    在 Microsoft Exchange 中搜索反序列化保护绕过 ( CVE-2022–21969)

    查看像 Microsoft Exchange 这样的庞大代码库通常是由我的第一种方法驱动的。很高兴看到较小的项目,但学习不同类型的模式(和反模式)特性,例如某种编程语言,只有通过查看巨人才有可能。...从序列化表示中重建对象可能会导致危险行为,例如远程代码执行 (RCE)。.NET 中这些众所周知的接收器之一是来自“未受保护”格式化程序的反序列化调用,例如BinaryFormatter....接下来必须面对几个问题: 如何使用适当控制的inputBlob字节数组到达接收器? 我必须重构这种丑陋的二进制格式吗?(提示:我不擅长这个!) 怎么可能没有其他人已经(成功地)针对这部分?...,其他著名小工具也丢失了 因为这当然在我修补的 Exchange 实例中得到了修复,所以我想再次查看我们的 Rpc 反序列化代码。...TypeConverter 在反SerializationInfo序列化期间,源自序列化对象的参数包含一个名为SerializedString.

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    上岸美团、华为、字节!

    数据库索引,讨论了一下B+树能存多少数据。 数据库存储引擎知道哪些,有什么区别。 数据库锁。 算法题:起始点到终点最短路径。...什么是序列化反序列化。 负载均衡,知道哪些负载均衡 。 什么时候会OOM,服务OOM怎么办,如何排查。 Spring 启动流程。 Spring 设计模式。...对于模版模式的理解,应用场景,你在项目中是怎么使用的。 HTTP 请求过程 。 TCP 和 UDP 区别。 Linux知道哪些命令。 设置索引有什么注意的地方。 最近看了哪些书,有什么收获。...算法题:合并有序数组 O(N)时间 O(1)空间。 数据库设计:只能以半小时为单位订会议室。 算法题 数据库设计题 数据库设计题 部分问题参考答案 : 招银网络二面:什么是序列化?...手写单例模式,和 Spring 的单例有什么区别。 算法题:给你一个整数数组 nums ,数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集(幂集)。

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    慢的不是 Ruby,而是你的数据库

    在编写一个在现有的 Postgresql 数据库中提供键值存储的 gem,并对其进行基准测试时,我不断地念叨:Ruby 可不慢,数据库才慢。因此,我决定搜集这些基准数据,以支持我的观点。...其中一个 Rails 的问题是它与数据库的高度耦合(也可以说是一种好处)。Rails 专注于掌控数据库的一切。没有数据库,Rails 将毫无用处,甚至可能阻碍工作进展,而不是提供帮助 [2]。...如上所述,技术性能问题是由 Ruby 而不是 Rails 引起的。 ActiveRecord(Rails 中的实现,而非模式 per-sé)是对系统(关系数据库)的抽象,需要大量详细知识来保持性能。...从内存和代码中填充某个数组,然后从数据库中填充该数组,速度仍然要快一千倍或更多。正如我在第一段中所展示的那样。 所以,该怎么办呢?我采用的一些经验法则是: 在可以避免的情况下,不要使用数据库。...这也是 Ruby 很少在 Rails(和 / 或 Web)之外使用的原因之一。 [7] 令人惊讶的是,从内存中的 SQLite 中查找比从数据库中查找要慢。

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    Flink记录 - 乐享诚美

    在 Flink CEP 的处理逻辑中,状态没有满足的和 迟到的数据,都会存储在一个 Map 数据结构中,也就是说,如果我们限定判断事件 序列的时长为 5 分钟,那么内存中就会存储 5 分钟的数据,这在我看来...18、Flink 中水印是什么概念,起到什么作用? Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制, 本质上是一种时间戳。...在Flink的后台任务管理中,我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列,下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压,而Storm是直接从源头降速。...每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化:它能减少线程之间的切换,减少消息的序列化/反序列化,减少数据在缓冲区的交换,减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。

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    460道Java后端面试高频题

    什么是 Java 的序列化,如何实现 Java 的序列化? Java 中的反射是什么意思?有哪些应用场景? 反射的优缺点? Java 中的动态代理是什么?有哪些应用? 怎么实现动态代理?...堆中存什么?栈中存什么? 为什么要把堆和栈区分出来呢?栈中不是也可以存储数据吗? Java 中的参数传递时传值呢?还是传引用? Java 对象的大小是怎么计算的? 对象的访问定位的两种方式?...数据库中常用的锁有哪些? 表锁和行锁有什么区别? InnoDB 什么时候使用行级锁?什么时候使用表级锁? InnoDB 存储引擎的锁的 3 种算法?...调整数组顺序使奇数位于偶数前面 数组的度 求一个数组中的第 K 小 / 大的数 将一个整数数组划分为 K 个相等的子集问题 旋转数组中的最小数字 在二维数组中查找一个数 找出数组中重复的数字 找出数组中只出现一次的那个数...二叉树的层序遍历 Morris 遍历二叉树:前序、中序、后序 输入一个数组,判断是不是二叉搜索树的后序遍历序列 二叉树的序列化:前序、层序 反序列化:怎么序列化的就怎么反序列化 在二叉树中找一个节点的后继节点

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    Flink记录

    在 Flink CEP 的处理逻辑中,状态没有满足的和 迟到的数据,都会存储在一个 Map 数据结构中,也就是说,如果我们限定判断事件 序列的时长为 5 分钟,那么内存中就会存储 5 分钟的数据,这在我看来...18、Flink 中水印是什么概念,起到什么作用? Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制, 本质上是一种时间戳。...在Flink的后台任务管理中,我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列,下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压,而Storm是直接从源头降速。...每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化:它能减少线程之间的切换,减少消息的序列化/反序列化,减少数据在缓冲区的交换,减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。

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    Java 序列化 之 Serializable

    2、对象保存至文件中 例如:hibernate中的二级缓存:把从数据库中查询出的对象,序列化转存到硬盘中,下次读取的时候,首先从内存中找是否有该对象,如果没有在去二级缓存(硬盘)中去查找。...; 另一种情况是web应用程序被重新加载时(其实原理也是重启tomcat),内存中的session对象也会被钝化到服务器的文件系统中 当系统启动时,会把序列化到硬盘上session重新加载到内存中来...ArrayList 序列化源码分析 我们知道,ArrayList 是通过数组进行存储数据的,当数组中元素达到数组的最大容量时,会自动生成一个更大的数组,并复制到更大的数组中。 ?...打开ArrayList 源码,我们可以知道,数据是存储在 Object[] elementData 数组中。...因为 ArrayList 的 elementData 数组大小,不是ArrayList 的实际容量,这里只把实际存储在 elementData中的数据,进行序列化。这样减少了序列化的流大小。 ?

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    Flink面试通关手册「160题升级版」

    window join 啊 cogroup 啊 map flatmap,async io 等 35、flink的水位线,你了解吗,能简单介绍一下吗 Flink 的watermark是一种延迟触发的机制。...在HDFS上存储的话会有小文件吗 默认情况下,如果设置了Checkpoint选项,Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分: ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存,主要用于数据的网络传输。...Flink实现了自己的序列化框架,Flink处理的数据流通常是一种类型,所以可以只保存一份对象Schema信息,节省存储空间。又因为对象类型固定,所以可以通过偏移量存取。...你可能无法在状态中存储那么多值,所以最好考虑你的键空间是无界的,同时新键会随着时间不断出现。

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    Flink 网络传输优化技术

    5万人关注的大数据成神之路,不来了解一下吗? 5万人关注的大数据成神之路,真的不来了解一下吗? 5万人关注的大数据成神之路,确定真的不来了解一下吗?...图7.StreamRecordWriter 当发送数据时,StreamRecordWriter 将记录反序列化为字节数组,并拷贝至 Netty Server 的 Channel 的一个 Buffer 中...图10.重构前后性能对比 避免不必要的序列化和反序列化 众所周知,序列化和反序列化是成本很高的操作,尤其是对于实时计算来说,因此 Flink 在避免不必要的序列化和反序列化方面做了不少优化工作。...要注意的是,Object Resue Mode 在 Stream API 中的行为和在 Batch API 中的行为并不完全一致,前者是避免了 Chained Operator 之间的深拷贝,但不同 Subtask...因此在 1.7 版本,Flink 将 RecordWriter 的写 Buffer 操作分为将数据反序列化为字节数组和将字节数组拷贝到 Channel 里两步,从而使得多个 Channel 可以复用同一个反序列化结果

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