完全重装当然是舍不得的，于是Google了一下，发现了preupgrade这个Tool可以用来升级系统，详情参见：http://fedoraproject.org/wiki/PreUpgrade。...升级还是很傻瓜话的，惟一的问题就是由于我家网络不太好，下载升级包的过程中找不到mirror而终端过一次。...重新开始之后，正好是凌晨5~6点，以平均600K的速度疯狂下载，很快就把1917个升级包下好了，然后就是安装，没什么好说的。...升级完之后检查了一下软件的兼容性，发现除极个别的软件之外，如aMule和Vim (vi可以)，其它都可以正常工作。aMule又得重新编译了。...升级之后，用package-cleanup –orphans查了一下垃圾软件包，不是很多。看见这些垃圾我就很不爽，于是就准备手动删除它们。
基本不同 1.写法不同，箭头函数使用箭头定义，普通函数中没有 .箭头函数都是匿名函数，普通函数可以有匿名函数，也可以有具体名函数，但是箭头函数都是匿名函数。...在普通函数中，this总是指向调用它的对象，如果用作构造函数，this指向创建的对象实例。箭头函数中没有this,声明时捕获其所在上下文的this供自己使用。...x fn1.apply(obj); // obj x fn2.call(obj); // window x fn2.apply(obj); // window x 4.箭头函数不可以做构造函数
更重要的是，消息中间件有持久化功能，即使宕机也不丢消息，而且可以长期不升级、不重启。消息中间件的缺点是，对失败情况的处理难以定制化——你可能想定制重试间隔、重试次数等细节。...日志采用同步模式 我们知道，性能瓶颈通常都是I/O，尤其是数据库的I/O。因此我们用了缓存，速度蹬的一下窜上来了——不一定哦。 用缓存把I/O变成了内存计算，最大瓶颈消除，速度上升一个数量级。...日志是一种I/O啊，虽然顺序写磁盘很快，但还是比内存计算要慢啊。更糟的是，一个线程写日志时，另一个线程必须等它写完才能接着写，否则日志会乱，当日志量较大时，就stop the world了。...各个应用实例的本地缓存是独立的，旧数据的作废依赖于过期策略。作为改进，可以利用消息队列，一个实例广播消息说某数据作废了，其他实例纷纷自检。这是准实时同步。...复杂版的想法是好的，但注意，锁要设置超时(还记得我上文说的吗)，否则万一持有锁的实例发生问题，就全体耽误了。即使设了超时，也可能全体实例一直等待超时，浪费时间。
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下所有数据库实例可以使用同一个Undo表空间吗？ ♣ 答案部分 不能。RAC下的每个节点实例需要有自己单独的Undo表空间。...同Redo一样，Undo表空间也需要部署到共享存储，虽然每个节点上Undo的使用是独立的，但需要保证集群内其它节点实例能对其访问，以完成构造读一致性等要求，配置如下所示： SQL>ALTER SYSTEM
Dubbo支持为同一个服务配置多个版本，也就是说当一个接口实现，出现不兼容升级时，可以用版本号过渡，版本号不同的服务相互间不引用。...软件开发人员可以配置Dubbo中的线程模型。 如果业务能够快速的完成，并不会发起新的I/O请求，比如只是在内存中计算（也就是CPU密集型），则直接在I/O线程线程上处理更快，减少了线程池的调度。...但如果事件耗时很多或者需要发起新的I/O请求，比如需要查询数据库，则必须派发到线程池，否则会阻塞I/O线程，将导致不能当前接口不能接收其它请求。...如果用I/O线程处理事件，又在事件处理过程中发起新的I/O请求，比如在连接事件中发起登录请求，会报“可能引发死锁”的异常，但不会真会死锁。...direct 所有消息都不派发到线程池，全部在I/O线程上直接执行。 message 只有请求响应消息派发到线程池，其它连接断开事件，心跳等消息，直接在 IO 线程上执行。
随着CPU、内存和I/O设备的不断升级，它们之间一直存在着一个矛盾，就是速度不一致问题。CPU的速度高于内存，内存的速度又高于I/O设备。...我们写的代码中大多数内容都会经过内存处理，有些内容会去读写I/O设备，根据木桶理论，整体的性能取决于最慢的操作，就是I/O设备，所以单单提升CPU的性能是不够的。...什么是原子性 由于I/O的速度太慢，早期的操作系统发明了多进程，就是允许某个进程执行一小段时间后，重新选择一个进程来执行，这个过程叫做任务切换，而这一小段的时间我们称其为时间片。 ? 不会吧？...你还不懂可见性、有序性和原子性吗？...，之后释放锁，锁释放后，线程 B 被唤醒，线程 B 再次尝试加锁，此时是可以加锁成功的，加锁成功后，线程 B 检查 instance == null 时会发现，已经创建过 Singleton 实例了，所以线程
命令模式转到插入模式输入 o / i / a 命令模式转到底行模式输入 shift+； 也就是： 2、讨论常见模式——命令、底行 命令模式： 底行模式： 保存文件 「w」: 在冒号输入字母「w」就可以将文件保存起来...所谓的头文件展开，本质是在预处理的时候，将头文件内容拷贝至源文件 实例: gcc –E hello.c –o hello.i 选项“-E”,该选项的作用是让 gcc 在预处理结束后停止编译过程。...选项“-o”是指目标文件,“.i”文件为已经过预处理的C原始程序。...实例: gcc –S hello.i –o hello.s 扩展：条件编译 用途1：动态裁剪 我们可以通过给编译器传递不同的宏值，来进行对代码的动态裁剪。...实例: gcc hello.o –o hello 函数库： 问题： 我们的C程序中，并没有定义“printf”的函数实现,且在预编译中包含的“stdio.h”中也只有该函数的声明,而没有定义函数的实现,
还记得当初我们刚接触Java或者刚写Java代码时怎么处理多线程访问共享数据的吗？加锁synchronized。但是，why？为什么加了synchronized就能保证共享数据一致了呢？...可以用BiasedLockingStartupDelay参数设置是否启动偏向锁（=0，立即启动偏向锁）： -XX:BiasedLockingStartupDelay=0 如果启动了偏向锁 锁升级过程：...比如，我们要在synchronized某一块内存上设置一个数i，把i的值从0变成1，这个过程放在CPU执行可能会有好几条指令或者不能同步（速度太快），所以需要有个lock指令。...小结 Java对象头 markword 在Hotspot虚拟机中，对象在内存中的布局分为三块区域： 对象头 实例数据 对齐填充 Java对象头是实现synchronized的锁对象的基础，一般而言，synchronized...您还可以看 你知道Object o = new Object()在内存中占多少字节吗？ 看完点赞，养成习惯。 举手之劳，赞有余香。
想参与吗？我们期待您的贡献。 Rust 社区更新 本周无论文或研究探讨。 官方 [内部] Rust 核心团队人员变动。见本号 4 月 3 日文章。...O 的函数，可作为参数或返回值在程序中传递，如 File。...或许 first-class 不翻更好理解） 当前程序打包发布人的安全噩梦 对请求排序，以加速 I/O 关于 Rust 中已检查异常（checked exception）的短文 离奇的架构设计，从开始就不要支持...[视频] 7 天内学会 Rust OpenGL Rust 演练 以 Rust 为主，构建 Python 客户端 Rust 图形用户界面库 KAS 的简单实例（译注：文章特短，推荐对 GUI 开发感兴趣的朋友阅读...参与邀请 您一直想为开源项目做贡献，但却不知道从哪里开始吗？每周，我们都会强调一些来自 Rust 社区的任务。您可以挑选，并开始参与！ 有些任务可能还有导师，请访问具体任务页面，以了解更多信息。
「谢飞机」：String str = "abc"; 「面试官」：还有吗？ 「谢飞机」：还有？啊，这样 String str = new String("abc"); ? 「面试官」：还有吗？...还可以这样；new String(new char[]{'c', 'd'}); 回家再学学吧，下次记得给我买百事，我不喝可口。 三、StringBuilder 比 String 快吗？ 1....再仔细看，其实你会发现，这new是在循环里吗呀，我们把这段代码写出来再看看； String str = ""; for (int i = 0; i < 10000; i++) { str = new...StringBuilder().append(str).append(i).toString(); } 现在再看这段代码就很清晰了，所有的字符串链接操作，都需要实例化一次StringBuilder，...所以，为了避免获得锁与释放锁带来的性能损耗，所以引入锁升级，升级后不能降级。
如果还有一个派生类继承了这个类，那么如何计算这两个类，各自实例化了多少对象？ 你了解联合体和结构体吗？ 如何测试一个机器是大端还是小端？ 你了解队列和栈吗？ 怎么用两个栈实现一个队列。...为什么三次握手就可以可靠？...void Func1(int N) { int count = 0; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) {...时间复杂度为 O(N+M) 实例3 实例3基本操作执行了100次，通过推导大O阶方法，时间复杂度为 O(1) 实例4 实例4基本操作执行最好1次，最坏N次，时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N)...，但是不同的是空间可以重复利用 实例3 实例3递归调用了N次，开辟了N个栈帧，每个栈帧使用了常数个空间 空间复杂度为O(N)
但是我们需要每个算法都上机测试吗？固然可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方法。...实例1基本操作执行了2N+10次，通过推导大O阶方法知道，时间复杂度为 O(N) 2. 实例2基本操作执行了M+N次，有两个未知数M和N，时间复杂度为 O(N+M) 3....实例3基本操作执行了10次，通过推导大O阶方法，时间复杂度为 O(1) 4. 实例4基本操作执行最好1次，最坏N次，时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N) 5....= 2; i <= n; ++i) arr[i] = arr[i - 1] + arr[i - 2]; return arr; } 实例3： // 计算阶乘递归Fac的空间复杂度？...实例1使用了常数个额外空间，所以空间复杂度为 O(1) 2. 实例2动态开辟了N个空间，空间复杂度为 O(N) 3.
(Right 3) Right 4 > fmap (+1) [1, 2, 3] [2,3,4] 通过fmap把函数作用于容器里的值，得到一个装着新值的同类容器，甚至I/O Action也可以这样理解：...I/O Action类容器特殊之处在于，容器里的值是不确定的，取决于外部输入，可能来自用户键入、文件读取、甚至直接从系统环境取（比如随机数种子）。...但可以肯定的是，I/O Action这个容器里装着一个值（不论这个值来自哪里），而fmap能够把函数作用于这个值，同样得到一个装着新值的I/O Action 至此，盒子的比喻仍然很恰当：纯环境下的容器是木质宝箱...functor and box 函数也是Functor类实例？！ 那么，是不是所有的Functor类实例都可以这样理解呢？...I/O Action的话，当然是return 1（通过return把值放进I/O Action里） 的作用是： It applies the wrapped function to the wrapped
A系列卡件，并着手自行开发新型的C300控制器和C系列I/O卡硬件。...为了不流失原来的TPS老客户，PKS系统的C200和C300控制器兼容TPS系统上的PM I/O卡件，如果TPS用户想升级至PKS系统，可以只更换服务器、操作站和控制器，原有的PM I/O卡件、接线端子板和现场接线可以保持不动...基于上述的历史原因，目前正在使用中的PKS系统可能有如下几种配置： 第一种：C300控制器+C系列I/O卡件（霍尼韦尔的全套新硬件） 第二种：C200控制器+A系列I/O卡件（罗克韦尔公司的全套硬件）...第三种：C300控制器（霍尼韦尔新硬件）+PM I/O卡件（TPS系统上的I/O卡件） 第四种：C200控制器（罗克韦尔公司的控制器硬件）+PM I/O卡件（TPS系统上的I/O卡件） 说起PKS...2、 霍尼韦尔的TPS系统升级至PKS系统，保留原有的I/O卡件和接线，这种升级方案有哪些优缺点？ 3、 试着画出数据在PKS系统的传递路径。 4、 操作站中的C站可以取代服务器吗？
但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。...M+N) 错误 O(max(M,N) N远大于M O(N) M远大于N O(M) N和M差不多大 O(N)or O(M) 实例3: // 计算Func4的时间复杂度？...使用了常数个额外空间，所以空间复杂度为 O(1) 实例2： // 计算Fibonacci的空间复杂度？...你有办法在O(n)时间内完成吗？...你可以使用空间复杂度为 O(1) 的 原地 算法解决这个问题吗？
因此，在Redis 6.0版本，作者加入了多线程I/O的能力，即可以开启多个I/O线程，并行读取客户端命令请求，并行向客户端返回结果。I/O多线程能力使得Redis性能提升至少一倍。...：是否开启多线程I/O能力，默认为"no"； io-threads：I/O线程数目，默认为1，即只使用主线程执行网络I/O，线程数最大为128；该配置应该根据CPU核数设置，作者建议，4核CPU设置2~...3个I/O线程，8核CPU设置6个I/O线程。...开启多线程I/O能力之后，重新启动Redis实例，查看所有线程，结果如下： ps -L -p 104648 PID LWP TTY TIME CMD 104648 104648...最后，开启了I/O多线程之后，命令的执行流程如下图所示： I/O多线程流程图 03 Redis中的多进程 Redis还有多进程？是的。在某些场景下，Redis也会创建多个子进程来执行一些任务。
在论文中提到，Thrift 支持的类型包括了基础类型 bool、byte、i16、i32、i64、double、string，容器类型 list、set、map，以及结构体类型。...服务可能由多个实例构成的集群来提高，升级服务一般采用滚动更新，也就是先更新集群中的几个实例，通过监控观察这几个实例的运行情况，当结果符合预期之后，继续分批更新剩余的实例，直至所有的实例更新完成。...但如果升级服务涉及改动某条通信协议，麻烦的事就出现了。在滚动更新期间，同一条协议存在两个版本，未升级的服务实例提供的是版本 1，升级后的服务实例提供的是版本 2。...如果我们改动的是一条请求协议，那么尚未升级的客户端，把老版的请求发给了已经升级的服务端，服务端能解析吗？...如果改动的是一条响应协议，已经升级的服务端，把新版的响应发给了尚未升级的客户端，客户端能解析吗？ 实际上，要处理这种情况，就需要 Thrift 提供向前向后兼容的能力了。
但是这类企业并不代表全部需要数据库的企业，绝大多数企业本身从事的主业并不是计算机相关的业务，也没有数据库相关的知识储备，所以必须建立相关的部门专门从事本企业数据库或数据中心的维护和升级。...是简单的把数据库从本地机房移到云上吗？当然不是。 先不说云原生啥的高深概念，最少也得是根据云上软件硬件和架构特点进行过改写优化的数据库。 我们举几个例子来简单介绍一下云数据库。...Aurora数据库是在开源数据库Mysql的基础上，针对AWS云上I/O特点的变化进行优化的分布式数据库。 我们先来看看AWS上Mysql数据库架构的I/O流情况。...上图是MYSQL数据库的一主一副架构的I/O流。 我们可以看到除去把BINLOG备份到S3上的I/O流，还有其他的25个I/O流需要在一个事务处理中完成，这无疑会拖慢Mysql的整体速度。...这个文件系统和 PolarDB 实例捆绑在一起，实现对存储在数据库实例中的CHUNK的读写处理。
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