Algolia 是一个托管搜索引擎,提供全文,数字和多面搜索,能够从第一次击键中提供实时结果,它提供了一组工具,可简化制作完整搜索体验并将其集成到您的网站和应用程序中的过程。这些包括:
Actuator是Spring Boot提供的应用系统监控的开源框架。在攻防场景里经常会遇到Actuator配置不当的情况,攻击者可以直接下载heapdump堆转储文件,然后通过一些工具来分析heapdump文件,从而可进一步获取敏感信息。
Redis是key-value数据库,可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了,Redis如何处理。
KEYS pattern:查找所有符合给定模式pattern的key eg: keys a* 找出所有以a开头的key
相比之下大家对数据库中间件的项目背景会比较熟悉,其实搜索中间件的项目背景也类似,搜索系统总的来说可以分两种,一种是业务为主的搜索推荐系统,另一种是以提供基础搜索服务能力为主的泛化的数据检索系统。
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理,我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了,我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
最简单的索引策略就是:将key值的offset存入在内存,使用hash表进行管理,在搜索时,会先根据key值找到offset,进而由offset找到对应的value值。不过看起来很简单,问题在于hash表需要保存在内存。一旦重启,索引就需要重新载入。
MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
举个例子,有一个字段它一共在10万行数据里有10万个值对吧?结果呢?这个10万值,要不然就是0,要不然就是1,那么他的基数就是2,为什么?因为这个字段的值就俩选择,0和1。假设你要是针对上面说的这种字段建立索引的话,那就还不如全表扫描了,因为你的索引树里就仅仅包含0和1两种值,根本没法进行快速的二分查找,也根本就没有太大的意义了,所以这种时候,选用这种基数很低的字段放索引里意义就不大了。
近期更换了电脑,上一部电脑的开发环境和代码都找不回来。幸好上一篇中通过自建的Git仓库保存了自己平常开发的Java项目,而且项目是由Gradle进行构建的,所以电脑环境变换对项目的影响应该不大。之前一直使用Eclipse进行开发,但其实工具的发展也是日新月异的,所以慢慢也觉得Eclipse已经满足不了现代的开发了,所以打算转向新兴的VS code。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree(B 树)或其变种 B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
Java Hotspot 虚拟机中,每个对象都有对象头(包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码、分代年龄,当加锁时,这些信息就根据情况被替换为 标记位(轻重量级锁)、线程锁记录指针、重量级锁指针、线程ID等内容。
在讨论平衡二叉树之前,先了解什么是二叉搜索树,二叉搜索树是二叉树的一种,它有一种特性,就是每个节点的左子节点都比节点本身的值小,右子节点都比节点本身大。因为这个特性,当对二叉搜索树进行中序遍历的时候,输出一定是按升序排列的。 利用二叉搜索树,可以在O(log N)的时间复杂度下查找指定元素。然而如果在插入二叉搜索树的时候,是以升序的方式,比如[1,2,3,4,5],二叉搜索树会一直往右节点增加,这样会导致二叉搜索树退化成链表,查找的时间复杂度也降到了O(N)。
Kafka是一个高吞吐量的、分布式的消息系统,由Linkedin开发,开发语言为scala 具有高吞吐、可扩展、分布式等特点 适用场景 活动数据统计 活动数据包括页面访问量(Page View)、被查看内容方面的信息、搜索情况等内容 先以日志的形式存储,然后周期性地对这些文件进行统计分析 运营数据统计 收集服务器的性能数据(CPU、内存、IO使用率 ……),之后进行统计 Linkedin就是基于这类需求开发出了Kafka,所以kafka最适合的场景为: 一个日志集群,各种服务器将它们自身
img垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂;
第一件事是确定方块序列怎么生成的,看了下js有很友好的给出源文件地址,随机数生成核心: return (v * a + C) % M;`,种子也是固定的,就放弃了RL的想法。
云监控产品中心 10月功能发布总览: 应用性能观测 APM 1.支持 PHP 和 Python 语言探针部署,具体接入步骤可查看官网接入指南: https://cloud.tencent.com/document/product/1463/57860。 2.调用查询支持业务标签搜索。 用户可根据按业务类型在上报数据时自定义标签 ,例如订单标签,购物车标签等,当用户订单出现异常,您可以快速到订单调用情况,包括响应时间、执行结果、服务状态等。 [点击查看大图] 例如在上报 PHP 应用数据时自定义标
对于词的研究,想必每个seoer都知道,而除了比较热门的百度相关搜索词之外,百度下拉框关键词应该也是不少人研究的范围,不过大部分人都是针对下拉框词的刷量,毕竟百度下拉框关键词采集已经泛滥成灾了。
可以看到这是一颗二叉排序树,时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
首先HashMap是Map的一个实现类,而Map存储形式是键值对(key,value)的。可以看成是一个一个的Entry。Entry所存放的位置是由key来决定的。
原来知道Elasticsearch在分组聚合时有一些坑但没有细究,今天又看了遍顺便做个笔记和大家分享一下。 我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。 将一个索引切分成多个shard,大多数时候是没有问题的,但是在es里面如果索引被切分成多个shard,在使用group进行聚合时,可能会出现问题,这个在官网文
B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在B+树中,所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上,由各叶子节点指针进行连接。
Mysql开发技巧: MySQL开发技巧(一) MySQL开发技巧(二) MySQL开发技巧(三)
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
在elementUI中,提供了很多默认的布局,比如:布局容器<el-container>
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
如果搜索文档有很多重复的文本,比如一些文档是转载的其他的文档,只是布局不同,那么就需要把重复的文档去掉,一方面节省存储空间,一方面节省搜索时间,当然搜索质量也会提高。 simhash是google用来处理海量文本去重的算法。
在很长的一段时间里,我以为缓存击穿和缓存穿透是一个东西,直到最近去腾讯面试,面试官问我缓存击穿和穿透的区别;我回答它俩是一样的,面试官马上抬起头用他那细长的单眼皮眼睛瞪着我说:“你确定吗?”,最后面试提醒我,既然有不同的名字,那他们肯定就是不一样的,也就是说缓存击穿和缓存穿透不是一个东西;
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引,Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理,揭开搜索的神秘面纱。
我自己总结的Java学习的一些知识点以及面试问题,目前已经开源,会一直完善下去,欢迎建议和指导欢迎Star: https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6340076.html
Redis什么是?它有哪些优缺点?它凭什么这么快?使用Redis如何持久化?道友们!让我们深入探索一波呗!
而对于 web 框架来说,路由管理是必不可少的一部分,那么本文就来探讨一下 go-zero 的路由管理是怎么做的,具体采用了哪种技术方案。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
Mysql可以通过启动时指定参数和使用配置文件两种方法进行配置,在大多数情况下配置文件位于/etc/my.cnf 或者是 /etc/mysql/my.cnf在Windows系统配置文件可以是位于C://windows//my.ini文件,MySQL查找配置文件的顺序可以通过以下方法获得。
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产,运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据,运营商大数据便可以衍生出众多业务,主要有SQM(运维质量管理)、CSE(客户体验提升)、MSS(市场运维支撑)、DMP(数据管理平台)。 3.1.1 SQM(运维质量管理) 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生,对于整个运营商背后的网络来说,经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题,这样就和业务脱钩了。 以
memcached原理及介绍 memcached介绍 提速方法 : memcached特征 : memcached作用 : memcached适合做的东西 : memcached工作原理 : memcached内存算法 : memcached缓存策略 : memcached失效策略 : memcached分布式算法 : memcached与redis比较 memcached介绍 memcached是一种缓存技术,在存储在内存中(高性能分布式内存缓存服务器).目的 : 提速.(传统的都是把数据保存在关系型数据
倒排索引(Inverted Index)也叫反向索引,有反向索引必有正向索引。通俗地来讲,正向索引是通过key找value,反向索引则是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引。
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象(如索引、视图和存储过程)。
如图,树结构的组成方式类似于链表,都是由一个个节点连接构成。不过,根据每个父节点子节点数量的不同,每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用,分别指向子节点 B,C,D;B 节点需要 2 个引用,分别指向子节点 E 和 F;K 节点由于没有子节点,所以不需要引用。
等等,都说MyISAM引擎读数据快,我们把表引擎换下试试!于是alter table, 再次执行
在工作或是学习中我们经常会使用到一些api,这些api是该网站用于查询或者是测试的接口。有了它们,我们甚至不需要登录该网站就能完成自己所想的目标。今天我就将一些常用的api进行总结,涵盖各个方面,大家需要的时候翻阅使用就可以了。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
HashMap是Map的一个实现类,它是以键值对存储数据的,Key-Value都是Map.Entry中的属性。当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1),先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。如果这个位置没有其它元素,将(k1,v1)直接放入一个Node类型的数组中,当元素加到12的时候,底层会进行扩容,扩容为原来的2倍。如果该位置已经有其它元素(k2,v2),那就调用k1的equals方法和k2进行比较二个元素是否相同,如果结果为true,说明二个元素是一样的,用v1替换v2,如果返回值为false,二个元素不一样,就用链表的形式将(k1,v1)存放。不过当链表中的数据较多时,查询的效率会下降,所以在JDK1.8版本后做了一个升级,HashMap存储数据结构链表长度超过8且数组长度大于64时数据结构,会将链表替换成红黑树才会树化时,会将链表替换成红黑树,来提高查找效率。因为对于搜索,插入,删除操作多的情况下,使用红黑树的效率要高一些。因为红黑树是一种特殊的二叉查找树,二叉查找树所有节点的左子树都小于该节点,所有节点的右子树都大于该节点,就可以通过大小比较关系来进行快速的检索。在红黑树上插入或者删除一个节点之后,红黑树就发生了变化,但它不再是一颗红黑树时,可以通过左旋和右旋,保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡,因为红黑树强制约束了从根到叶子的最长的路径不多于最短的路径的两倍长,插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例,这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的。
AI 科技评论按:本文作者石塔西,原载于知乎,雷锋网已获授权。本文是对阿里的论文《Image Matters: Visually modeling user behaviors using Advanced Model Server》的解读。
随带一提,可以通过配置文件和db.setLogLevel()命令来设置整体的以及每个组件的日志级别。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云