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高水位线和全表扫描

高水位线好比水库中储水的水位线,用于描述数据库中段的扩展方式。高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响。...当使用delete 操作 表记录时,高水位线并不会下降,随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少。本文给出高水位线的描述,如何降低高水位线,以及高水 位线对全表扫描的影响。...全表扫描会扫描高水位线之下的所有块,包括空闲数据块(执行了delete操作)。     低高水位线       是在使用ASSM时的一个概念。...二、演示高水位线与全表扫描 SQL> create table t -->创建测试表 2 as 3 select rownum as id, 4 round(dbms_random.normal...block gets 3 consistent gets -->consistent gets的值降为3 0 physical reads 三、总结   1、高水线直接决定了全表扫描所需要的

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    “台湾DRAM教父”高启全,投身电子特气领域

    这家公司董事长则是有着台湾“DRAM教父”之称的高启全,因此也引发了外界的关注。...据悉,高启全于2019年加入兆捷科技经营团队,带领公司顺利转亏为盈。在兴柜前记者会上,高启全强调“不是我厉害,是我运气好!”...资料显示,高启全自1980年起便在半导体及DRAM领域从业,先后在美国仙童半导体、英特尔等公司任职。...1987年高启全加入台积电任一厂厂长,后创办旺宏电子,高启全还曾任台湾DRAM公司南亚科技总经理、华亚科技董事长等职务,是华人在全球DRAM界最资深的人士之一,有“台湾存储教父”之称。...2020年9月30日,高启全正式从紫光集团离任。 编辑:芯智讯-林子

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    全链路监控系统整合业务系统如何高可用

    参照zinpkin全链路监控系统的弊端:监控系统收集器,通过集成SpringBoot插件,耦合侵入业务,和应用部署在同一个jvm中,影响洪峰下的业务系统的高可用性。...高可用设计方案: 保障高可用必须牺牲一致性 目前全链路架构方案的改进: 方案:将影响业务性能的模块和应用解耦,以java agent和应用部署在同一台服务器上,保证进程隔离。...2)在需要与集群解耦的业务场景下,使用TransportClient,为了提升效率,可以考虑将kafka和es通信的通道抽离成一个基础服务组件,单独分布式部署(高可用架构部署),一个节点一个客户端,负载均衡...,比如有3个节点,这样就可以并行的消化生产者消息,到es集群,从而解决高流量日志消息对业务系统的影响。

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    全链路压测(13):高可用和性能优化

    到了这里基本上技术实践的东西就讲完了,这篇文章,我想和大家聊聊,关于性能优化和高可用,我的一些理解。 开始聊之前,我想回到写这个系列文章的开头,先聊聊全链路压测出现的原因和本质。...降低技术实践和管理成本支出; 关于全链路压测的理解误区 全链路压测是一个技术工程,而非单纯的测试手段; 全链路压测只适用于部分企业和业务类型,而非一个银弹; 全链路压测的落地并非一蹴而就,需要较好的技术基础设施建设做保障...; 落地全链路压测最大的挑战不是技术能力,而是企业的组织协调和沟通效率; 全链路压测的本质是尽量用较低的成本确保系统稳定可用,以保障系统在峰值流量下支撑业务目标达成; 高可用和性能优化 聊完了上面关于全链路压测的本质和目的...系统高可用和性能优化一直是技术领域热门的一个话题,无论是三高(高性能、高可用、高稳定),还是CAP(数据一致性、服务可用性、分区容错性),都强调了服务的性能和可用。...高可用四板斧 如何理解高可用 可用是一个名词,简单来讲就是系统既有的功能能否正常为用户提供服务;可用性是一个形容词,即系统的可用在某种评估标准下能得多少分。那么如何衡量可用性?

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    【Apache Doris】如何实现高并发点查?(原理+实践全析)

    导读 本文主要分享 Apache Doris 是如何实现高并发点查的,以及如何实测单节点上万QPS。...但有些高并发服务场景中,用户需要频繁获取整行数据,如果表较宽时,列存的IO也随之被放大。...Apache Doris 中 FE 是 SQL 查询的访问层服务,使用 Java 编写,分析和解析 SQL 也会导致高并发查询的高 CPU 开销,且其查询引擎和计划对于某些简单的查询(例如点查询)而言太重了...那么,Apache Doris 是如何实现高并发查询以及如何实现高并发点查的呢? 二、原理介绍 Apache Doris 能够实现高并发查询的能力主要是通过以下几个方面: 1....但对于高并发点查场景,则不适合这个长流程。 因此,Apache Doris 实现了点查询的短路径优化。

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    基于 VMAF 和 GREED 的高帧率全参考视频质量评价方法

    来源:PCS 2021 演讲者:Pavan C Madhusudana 内容整理:贾荣立 本文基于 VMAF 和 GREED 提出了针对不同帧率视频的全参考质量评价方法,并对多个数据集有较好的泛化能力。...目录 引言 方法介绍 VMAF GREED 实验 性能分析 与其他方法和模型的性能对比 对于特定帧率的视频质量评价 在其他数据集下的表现 结论 引言 在进行全参考视频质量评价的时候,常常会遇到无失真参考视频和失真视频帧率不同的情况...当参考视频 和失真视频 的帧率不同时,给先前的全参考质量评价技术的应用带来了一定的困难。...性能分析 与其他方法和模型的性能对比 对于现有的全参考质量评价模型,需要参考视频和失真视频有相同的帧序列,因此对于有不同帧数的视频对,需要首先采用帧补全的处理,再进行评价。...在其他数据集下的表现 为了评判该模型对于非高帧率数据的泛化能力,采用了其他三个 VQA 数据集:LIVE-VQA、CSIQ-VQA 和 LIVE-mobile 进行评价,这些数据集的参考视频和失真视频具有相同的帧率

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    从Java全栈开发视角看电商平台的高并发优化

    # 从Java全栈开发视角看电商平台的高并发优化 在互联网大厂中,Java全栈开发工程师的角色日益重要。...那在高并发场景下,你们是怎么处理的? **应聘者**:我们会通过Redis缓存热点数据,比如商品信息和用户会话。此外,还会用Kafka来异步处理订单创建和库存扣减,避免直接访问数据库造成压力。...**面试官**:很好,看来你对高并发系统有比较深入的理解。 ### 第二轮提问:数据库优化与事务管理 **面试官**:你提到用了Redis缓存,那么你们是如何保证缓存与数据库的一致性的呢?....signWith(SignatureAlgorithm.HS512, "secret") .compact(); } ``` ### 总结 通过以上对话可以看出,作为一名Java全栈开发工程师...无论是后端的高并发优化、数据库事务管理,还是前端的性能提升、消息队列的应用,都离不开扎实的技术功底和丰富的实战经验。 希望这篇文章能帮助你更好地理解Java全栈开发在实际项目中的应用。

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    从全栈开发视角看微服务架构下的高并发优化实践

    # 从全栈开发视角看微服务架构下的高并发优化实践 ## 面试官与程序员的对话实录 **面试官:** 你好,很高兴见到你。今天我们会围绕你的技术背景和项目经验展开一些深入的交流。...**应聘者:** 您好,我叫李明,28岁,本科学历,有5年Java全栈开发经验。目前在一家中型互联网公司担任高级工程师,主要负责后端服务和前端页面的开发与维护工作。...**面试官:** 很好,看来你对高并发场景有清晰的认识。那么,如果用户在高并发下点击“立即购买”按钮,前端应该怎么做? **应聘者:** 前端可以做一些简单的防抖处理,比如限制点击频率。...你会如何设计评论系统的高可用性? **应聘者:** 评论系统需要保证高可用性和一致性。我可以将评论数据存储到MySQL,并使用Elasticsearch做全文检索。...## 标签 java,微服务,高并发,Redis,Elasticsearch,WebRTC,全栈开发 ## 简介 本文以一次真实的面试对话形式,探讨了高并发系统设计与微服务架构下的关键技术点,涵盖

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    熔断、隔离、重试、降级、超时、限流,高可用架构流量治理核心策略全掌握

    导读 对于人类的身体健康来说,“三高”是个大忌,但在计算机界,系统的“三高”却是健康的终极目标。...其整体架构概览如下: 一个完善的架构应该具备3个能力,也就是身体的“三高”: 高性能; 高可用; 易扩展。...合理设定限流阈值的方法包括: 容量评估:通过单机压测确定服务的单机容量模型,并与下游服务协商以了解他们的限流阈值 容量规划:根据日常运行、运营活动和节假日等不同场景,提前进行容量评估和规划 全链路压测:...04、总结 想要让系统长期“三高”,流量治理只是众多策略的其中一个,其他还有像存储高可用、缓存、负载均衡、故障转移、冗余设计、可回滚设计等等均是确保系统长期稳定运行的关键因素,笔者也期待在后续就这些策略再和大家进行分享...,它能够在各种网络条件和负载情况下保持高性能、高可用和易扩展。

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    从全栈开发视角解析微服务架构下的高并发场景优化

    从全栈开发视角解析微服务架构下的高并发场景优化在互联网大厂中,随着业务规模的不断扩展,系统面对的并发请求量也日益增长。...作为一名拥有6年Java全栈开发经验的工程师,我曾参与多个大型分布式系统的建设与优化工作,尤其是在微服务架构下如何提升系统的稳定性与性能,是我长期关注的核心问题。...第二轮提问:性能优化与高并发处理面试官:刚才提到了高并发场景下的优化,那你有没有在代码层面做过一些性能调优?应聘者:有的。...第三轮提问:消息队列与异步处理面试官:在高并发场景下,除了数据库优化,你还有没有用到其他技术手段?...第五轮提问:安全与监控面试官:在高并发系统中,安全性和监控也是不可忽视的部分。你有没有在这两方面做过什么工作?

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