如果我们的SQL Server要保证高可用性，那么可以采用故障转移群集。最简单的故障转移群集是两台服务器，一台做活动的服务器，另一台做备用服务器，这就是AP模式的Cluster。...那么我们企业里面要做Cluster的时候，到底应该做AP模式的还是做AA模式的呢？ AP模式是在两台服务器上安装一个数据库实例，只有一台服务器负责该数据库实例的全部运算和操作，另外一台服务器闲置。...当活动的服务器发生故障时，系统自动启动另一台服务器的实例，实现故障转移。AP模式的最大缺点就是资源利用率低，只有一台服务器在被使用。...所以，如果我们在有足够资源（也就是很有钱的意思）的情况下，而且想简单一点，那么我们就做AP模式。毕竟AA模式比AP模式更复杂，更难于管理。...如果我们想充分利用服务器资源，服务器有限，而且多个数据库之间不存在分布式事务的话，那么用AA模式是一个不错的选择。 以以前的经验来看，最好不要使用分布式事务，会遇到各种各样灵异的问题。
下面的代码是用此前一个名为MyPDO的类改写的，引入了单例模式来保证在全局调用中不会重复实例化这个类，降低系统资源的浪费。 代码如下： <?...null) { $maxValue = 0; } return $maxValue; } /** * 获取指定列的数量...column `$key` in field list."); } } } /** * getFields 获取指定数据表中的全部字段名
# 问题 一个非标准的 JSON 字符串： // test.json ["a",'b "',"c"] 1 2 使用 JSON.parse() 输出： 'use strict'; const fs =...jsonObj = null; try { jsonObj = JSON.parse(source); } catch (e) { //new Function 的方式
目录 一、日志模型三要素 二、将日志写入不同的目的地 三、采用依赖注入编程模式创建Logger 四、根据等级过滤日志消息 一、日志模型三要素 日志记录编程主要会涉及到三个核心对象，它们分别是Logger...所以当我们以Debug模式编译并执行该程序时，Visual Studio的输出窗口会以如下图所示的形式呈现出格式化的日志消息。 ?...上面这个实例演示了日志记录采用的基本编程模式：首先创建或者获取一个LoggerFactory并根据需要注册相应的LoggerProvider，然后利用LoggerFactory创建的Logger来记录日志...LoggerFactory() 2: .AddConsole() 3: .AddDebug() 4: .CreateLogger(nameof(Program)); 三、采用依赖注入编程模式创建...每条日志消息都具有一个等级，针对日志等级是我们普遍采用的日志过滤策略。
这篇的内容实际是在10月份团队月会中跟团队成员分享的一些感受和理解，但是没有组织成文，年终总结回顾时我觉得还是写出来，因为平时遇到了太多的类似的思维模式上的问题，其实稍稍一转就可以把事情做的更好，单纯的从技术层面去解决问题往往还是太过局限和片面...这篇先来谈谈第一个问题： 避免非白即黑的思维模式 我们定了标准和规则，但是总会有人不遵守，浪费我们的时间去处理这些特例，那我们做这个事情岂不是也没100%解决问题，那既然解决不了问题还做它干嘛？...这就是比较典型的非黑即白的思维。 我先不说怎么解决好，我们逆向思考一下，举个形象的例子，每个国家都制定了非常严格的法律法规，特别是美国，他的法律相当完善了吧，但是刑事犯罪杜绝了吗？酒驾杜绝了吗？...跨越障碍，把事情做来最重要 所以，首先这里要说的就是这种非黑即白的思路一定要避免，一定要打破，不然事情肯定就卡在这一步上了。然后再往下做，怎么做呢？...而且事情一旦动手做起来，找到了套路和节奏，再往后做就会越做越顺，所以跨越非黑即白的思维障碍，第一步抓准重点把事情做起来才是最重要的。 未完待续。
概述 我们在使用JMeter执行性能测试的过程中，会遇到很多不方便的地方 GUI模式 执行脚本很方便，看结果也很方便，但是GUI模式消耗资源，对测试结果的准确性影响很大 非GUI模式 消耗资源很少，但是看结果很不方便...我们无法查看任何内容，只能每隔30秒看到一行运行状态 因此我们陷入了僵局 想看到测试运行过程，需要GUI，但是结果不准确； 想要准确的结果，需要非GUI，但是看不到运行过程。...在涉及性能测试的可视化和分析时，资源和功能之间的这种冲突让我们很苦恼 开源工具 Tauru Taurus 解决了我们刚刚的冲突。...Taurus允许通过命令在非UI模式下执行JMeter脚本，并提供实时的可视化监控 Taurus的仪表板显示以下信息 运行过程 运行时间 错误信息 性能指标监听 ? 测试报告信息 ? ? ...Tauru 安装 Tauru 是python的一个包。因此想安装它，就必须安装python，而且只支持python2.7。
本文的五个部分： 传统流程交付模式； 持续集成的交付模式； 微服务下的持续集成交付模式； 标准化的演进案例； 下一阶段的挑战。...这样具备了硬件和软件条件，所以大部分人就开始享用持续集成的交付模式。 2.1.持续集成的交付模式 ? 持续集成的交付模式的特点： 第一，交付周期短。...这种服务的分割方式可以采用DSL，不同服务的性能要求和不同服务的需求要求，我们会采用不同的领域语言。...然后，我们也是参考了Uber，采用大量的微服务架构，并且它有很多不同服务转型的案例。...接下来，我们采用了Google出来的一款语言，它有大量的指针概念，你不用创建很多的对象，以降低内存消耗的方式来提高语言的性能。 所以，我们微服务90%的是用JS，有些消耗更大的采用性能更高的语言。
Kafka的消息传递机制主要采用Pull（拉取）模式，但也融合了Push（推送）模式的某些特点。...以下是对这两种模式在Kafka中的运用的详细描述：1.Pull模式在Pull模式中，消费者（Consumer）主动从Broker拉取消息。...2.Push模式尽管Kafka主要采用Pull模式，但它也融合了Push模式的某些特点，尤其是在消费者组（Consumer Group）的变更和消息传递方面：消息推送：在消费者组中，当有新的消费者加入或现有消费者离开时...消费者组协调：消费者组内部的协调机制类似于Push模式，其中组成员之间的协调和消息传递是由Kafka的内部机制自动管理的。...同时，Kafka也采用了Push模式的一些特点，特别是在消费者组的管理和Partition分配方面，以确保系统的高可用性和负载均衡。
之前已经推送过Python中使用正则表达式的一些例子，详见文末的相关阅读。本文重点介绍一下贪心模式和非贪心模式的用法和区别。...在默认情况下，正则表达式是按照贪心模式去匹配的，也就是去匹配能够匹配到的尽可能多的内容。例如： ?...空白字符和标点符号都算单词尾，但是正则表达式默认使用贪心模式，也就是匹配尽可能多的内容，所以上面的代码匹配到的文本中最后一个单词尾。如图： ? 那如何才能只匹配以字母b开始的单词而不是像上面这样子呢？...可以使用非贪心模式。非贪心模式是使用问号“?”完成的，在正则表达式中，如果问号前面是普通字符或子模式，表示问号前面的字符或子模式可以出现也可以不出现。...但是如果问号紧跟在+、*和{m,n}这样的内容后面，则表示非贪心模式，也就是匹配尽可能少的内容。以上面的问题为例，改为非贪心模式，例如： ? 下面的代码进一步演示了贪心模式和非贪心模式的区别： ?
我们以BUCK电路为例，如图1是一个典型的BUCK电路，当电路工作在电感电流不连续（DCM）状态时，假设电路中的元件都是理想的：忽略电感和电容的寄生参数，忽略MOS管和肖特基二极管的管压降，负载电容足够大使输出电压保持稳定不变...按照上述分析，周而复始，我们得到的UD的理想电压波形应该如图2所示。...图2 UD电压与电感电流理想波形 然而示波器测出来的UD点的实际电压波形如图3所示，在电感电流不连续的这段时间里，UD点电压出现了衰减振荡波形，其实这是电流不连续工作状态下完全正常的现象。...图3 UD电压与电感电流实测波形 图2所示波形是我们将电路元件参数完全理想化得出来的，当我们考虑到MOS管DS间的分布电容C_DS以及电感的寄生电容CL后，我们再来分析tc~td这段电感电流不连续的过程...因为阻尼振荡的存在，必然会存在损耗，降低开关电源效率，但是因为CL与C_DS比较小，存贮的能量也很小，因此此处造成的损耗相对来说是比较小的。 END 本期知识分享就讲解到这，欢迎评论区留言。
NIO虽然称为Non-Blocking IO（非阻塞IO），但它支持阻塞IO、非阻塞IO和IO多路复用模式这几种方式的使用。...但是在客户端有就绪事件，处理客户端的请求时，比如服务端接收客户端连接请求的过程、服务端读取数据（数据拷贝）的过程，是阻塞的。 IO多路复用模式 看完NIO非阻塞模式的使用方法你是不是就觉得万无一失了？...有，那就是IO多路复用模式，相对于上面的非阻塞模式，IO多路复用模式主要是引入了Selector选择器，且需要把Channel设置为非阻塞模式（默认是阻塞的）。...通道目前可以用于写操作） 以Debug模式启动服务端，初始化完ServerSocketChannel后，手动设置了ServerSocketChannel的阻塞模式为非阻塞，并且为ServerSocketChannel...---- 转载请注明出处——胡玉洋 《Java网络编程——NIO的阻塞IO模式、非阻塞IO模式、IO多路复用模式的使用》
一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个叫【杰】的粉丝问了一个关于Python正则表达式的问题，其中涉及到Python正则表达式中的贪婪模式和非贪婪模式，讨论十分火热，这里拿出来给大家分享下，一起学习...二、解决过程 这里分享【小王】大佬的解答，一起来看看吧，下面是他给的一个示例代码。...： 我想匹配HTML标签中的数据，也就是之间的数据。...这个就是贪婪模式的匹配方式，那么非贪婪模式呢？ 小彩蛋 分享一个【小王】大佬的代码，实现的效果是将正则匹配结果写成命名分组Python代码。...这篇文章基于粉丝提问，针对Python正则表达式中的贪婪模式和非贪婪模式问题，给出了具体说明和演示，顺利的帮助粉丝解决了问题。
最近在写程序时，碰到一个场景，需要找到一个字符串中指定的一个片段，而不是所有片段，这就涉及到正则表达式中贪婪和非贪婪两种模式。 字面意思上，正则表达式一般趋向于最大长度匹配，就是贪婪模式。...如果是非贪婪模式，上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abc，只匹配到了部分的字符串。 编程中怎样区分这两种模式？...默认情况下，正则用的都是贪婪模式，如果要使用非贪婪模式，需要在量词后面直接加上一个问号"?"，量词包括如下， (1) {m,n}：m到n个。 (2) *：任意多个。 (3) +：一个到多个。...再上个程序，用贪婪和非贪婪模式找到content中的内容， import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public...root";hello:"word" 非贪婪模式：content:".+?"
最近，我们的生信入门《转录组测序分析专题》课程进行了全面更新，里面就更新了 ，尤其是关于非模式物种的分析部分。...acc=GSE226837 非模式生物（Non-model organisms） 非模式生物（Non-model organisms）是指那些在生物研究中不像模式生物那样被广泛研究和使用的生物种类。...人参（Panax ginseng）是一种非模式生物，因为它不满足上述模式生物的一些特点。...然而，随着科学技术的发展，一些非模式生物的研究也在逐渐增加，它们的基因组信息和研究工具也在不断完善。人参作为一种重要的药用植物，其研究在中医药领域和植物学领域具有重要意义。...此外，有些非模式生物可能在AnnotationHub中存在相应的注释信息，可以通过这个平台获取。
正则详细教程系列可以看此链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1796055.html 前言 学过正则表达式的童鞋肯定都知道贪婪模式和非贪婪模式，...今天我们就来仔细讲讲它们的区别和具体实例 为什么会有贪婪与非贪婪模式？ 首先，贪婪模式和非贪婪模式跟前面讲到的量词密切相关，我们先再来看看有哪些量词 ? * + ?...这就要说到我们的贪婪、非贪婪模式了 引入贪婪、非贪婪模式 这两种模式都必须满足匹配次数的要求才能匹配上 贪婪模式，简单说就是尽可能进行最长匹配 非贪婪模式，则会尽可能进行最短匹配 正是这两种模式产生了不同的匹配结果...分析 a* 在匹配开头的 a 时，会尽量匹配更多的 a，直到第一个 b 不满足要求为止，匹配上三个 a，后面每次匹配时都得到空字符串 非贪婪匹配（Lazy） 如何从贪婪模式变成非贪婪模式呢 在量词后面加上...贪婪匹配：匹配上从第一个 " 到最后一个 " 之间的所有内容 非贪婪匹配：找到符合要求的结果 贪婪匹配和非贪婪匹配的区别 ?
观察者模式，指的是定义一种对象间的一对多的关系，当一个对象的状态发生变化的时候，所有依赖于它的对象都将得到通知并更新自己。...现在要说的分歧在这里： “推” 的方式是指，Subject 维护一份观察者的列表，每当有更新发生，Subject 会把更新消息主动推送到各个 Observer 去。...“拉” 的方式是指，各个 Observer 维护各自所关心的 Subject 列表，自行决定在合适的时间去 Subject 获取相应的更新数据。 “推” 的好处包括： 1、高效。...如果没有更新发生，不会有任何更新消息推送的动作，即每次消息推送都发生在确确实实的更新事件之后，都是有意义的。 2、实时。事件发生后的第一时间即可触发通知操作。...” 的模式的例子； 通常我们希望把压力分散到各个客户端上去，服务端只做最核心的事情，只提供内容，不管理分发列表； …… 还有一个 idea 是关于 “推” 和 “拉” 结合的形式，例如，服务端只负责通知某一些数据已经准备好
在Concurrent Mode 下，React可以暂停高消耗的，非紧急的组件的渲染，并聚焦在更加紧迫的任务处理，如UI 渲染，始终保持应用为可响应式，避免白屏，卡顿等现象。...下图描述了卡顿现象： 在等待非紧急 API 调用完成时，UI 卡顿，从而阻止呈现用户界面。解决方案是使用并发模式进行可中断渲染。...并发模式 并发模式是一组功能，可帮助 React 应用程序保持响应并平滑地适应用户的设备和网络速度能力。并发模式将其拥有的任务划分为更小的块。 React 的调度程序可以挑选并选择要执行的作业。...React 将渲染调用分为两部分： 创建根元素 使用渲染调用 目前，React 计划维护三种模式： 传统模式是向后兼容的传统或当前模式 阻塞模式是并发模式开发的中间阶段 并发模式 阻塞模式是使用createBlockingRoot...React 官方文档中也说明了每种模式支持的功能： 示例应用： 本文也创建了一个测试程序来验证并发模式和其他模式的用法和效果。
为了提高查询性能，可以通过属性hit-count-accuracy配置全局或单个查询的命中数准确性。 Infinispan 的最新版本进一步加强了 Infinispan 14 中引入的跟踪功能。...Infinispan 服务器包括的 RESP（Redis 序列化协议）端点（也是在 Infinispan 14.0.0 中引入的）在这个版本中得到了显著的增强，实现了大多数核心 Redis 命令。...服务器管理控制台也得到了增强，可以显示连接到集群的客户端的列表，并允许管理角色、用户及进行访问控制。此外，它还支持深色模式。 Infinispan 15 所需的最低 JDK 版本是 JDK 17。...它还提供了manual索引模式，允许通过显式调用重新索引操作来更新索引。 要了解 Infinispan 15.0.0 的完整功能列表，请查阅该版本的发布博文。...要了解更多关于 Infinispan 的信息，请查看官方提供的学习材料及官方博客。此外，还可以查看他们的路线图，了解接下来将要发布的功能。
值得推荐的做法就是采用《.NET Core采用的全新配置系统[1]: 读取配置数据》最后演示的方式将相关的配置定义成一个Options类型，并采用与类型定义想匹配的结构来定义原始的配置，这样就能利用它们之间的映射关系将读取的配置数据绑定为...至于该方法具体的实现原理，我们会在后续的部分予以单独介绍，而目前介绍的重点是Options模式采用的API在背后是如何调用这个方法得到所需的Options对象的。...我们在回顾一下《.NET Core采用的全新配置系统[1]: 读取配置数据》演示的采用Options模式读取配置的例子。...的时候，该方法仅仅是按照如下的方式针对该类型注册了一个服务而已，这个服务的真实类型为OptionsManager ，注册的服务采用的生命周期模式为Singleton。...注册到ServiceCollection上，采用的生命周期模式为Singleton。
在 linux 环境下，gev 底层使用 epoll ，这是 gev 会专注优化的地方。...在 mac 下底层使用 kqueue，可能不会过多关注这部分的优化，毕竟很少有用 mac 做服务器的（Windows 环境"暂"不支持）。...特点基于 epoll 和 kqueue 实现的高性能事件循环支持多核多线程动态扩容 Ring Buffer 实现的读写缓冲区异步读写SO_REUSEPORT 端口重用支持网络模型gev 只使用极少的 goroutine..., 一个 goroutine 负责监听客户端连接，其他 goroutine （work 协程）负责处理已连接客户端的读写事件，work 协程数量可以配置，默认与运行主机 CPU 数量相同。...性能测试 测试环境 Ubuntu18.04 和同类库的简单性能比较, 压测方式与 evio 项目相同。
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