用ionic3来实现就是采用segment组件。其中ios和android的样式分别如下两图：
Temporary buffer Buffer segment Buffer Buffer slice ---- 临时写入缓冲区 所在文件: src/rdkafka_buf.h(c) 写操作缓冲区, 写入时保证了8位内存对齐, 以便提高内存读取效率和跨平台的安全性; 定义: typedef struct rd_tmpabuf_s { size_t size; //buf即内部缓冲区容量 size_t of; //当前写入位置 char *buf; //内部缓冲区 int
zone也是用于内存管理的，不过他是增量分配，一次销毁的。下面是结构图。 zone.h #ifndef V8_ZONE_H_ #define V8_ZONE_H_ namespace v8 { namespace internal { // The Zone supports very fast allocation of small chunks of // memory. The chunks cannot be deallocated individually, but instead // t
所谓"正向运动学"通俗点讲就是把几个连接部件的一端固定起来，另一个端可以自由(向前/向外)运动。比如人的行走，单个下肢可以理解为脚连接小腿，小腿连接大腿，大腿连接腰。行走的过程，相当于二条腿相对固定于腰部，大腿运动驱动小腿，小腿又驱动脚，从而带动整个连接系统的一系列运动。 先来一个基本的关节类Segment:（就是一个圆角矩形+二个小圆圈） package { import flash.display.Sprite; import flash.geom.Point; public class Seg
okio 补充了 java.io 和 java.nio 的内容，使得数据访问、存储和处理更加便捷。本文将简单介绍一下 okio 的使用以及基于 okio-1.17.0 版本，对 okio 的源码进行分析，最后总结一下 okio 的优点。
前两期我们讲解了HashMap的基本原理，以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接：
compaction用来合并对象存储的小文件，将小的segment合并为大的segment。
当前，SDN作为一种新的网络架构，已经成为行业高度关注的热点。其倡导的开放式网络，代表了从网络应用适应网络能力向网络能力主动适配网络应用需求这个网络建设理念的改变。转发与控制分离、集中的控制层面、开放的网络编程接口是SDN网络架构的主要特征。 OpenFlow作为最主要的SDN协议，希望以一种全新转发协议颠覆现有以IP、MPLS网络架构。但是，这种激进的演进方式没有得到设备厂家及电信运营商的支持，通过对现有网络协议进行扩展和优化，推动现有网络平滑演进，实现网络开放的目标才是更加可行的选择。 Segmen
1.1 ConcurrentHashMap源码理解 上篇，介绍了ConcurrentHashMap的结构。本节中，我们来从源码的角度出发，来看下ConcurrentHashMap原理。 1.2 ConcurrentHashMap初始化 我们首先，来看下ConcurrentHashMap中的主要成员变量； public class ConcurrentHashMap<K, V> { //用于根据给定的key的hash值定位到一个Segment final int segmentMask;
在上一篇博客中，博主已经为大家介绍了如何进行kylin的增量构建。在最后也讨论了增量构建会导致Segment越来越多，进而降低数据查询的效率。本篇博客，为大家带来的就是如何对Cube进行碎片化的管理
Druid 是多进程架构，每种进程类型都可以独立配置，独立扩展。这样可以为集群提供最大的灵活度。这种设计还提供了强失效容忍：一个失效的组件不会立即影响另外的组件。
HashMap在并发执行put会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表成环,一旦成环,Entry的next节点永远不为空,产生死循环 而
这是因为当时没有其他方法可以在浏览器上流式传输视频。作为用户，您可以选择安装Flash或Silverlight之类的第三方插件，还是根本无法播放任何视频。
GreenPlum是Coodinator/Segment架构，集群通常由一个Coodinator节点和一个standby coodinator节点以及多个segment节点组成，其中数据放置在segment节点上。Coodinator是整个数据库的入口，客户端只会连接到Coodinator上并执行相关查询操作，Standby节点为Coordinator提供高可用支持，Mirror为primary的备。
JDK5中添加了新的concurrent包，相对同步容器而言，并发容器通过一些机制改进了并发性能。因为同步容器将所有对容器状态的访问都
这两个地方冲突，R_ 4.4版本改成这种 R::Construct_min_vertex_2( Segment_2)
由于自动refresh过程每秒钟都会创建一个新的segment，不需要很长时间，segment的数量就会爆炸性增长。拥有太多的segment会严重影响ES的性能及查询效率。每个segment都会消耗文件句柄、内存和CPU等。更重要的是，每个搜索请求都必须依次检查每个段；segment越多，搜索速度就越慢。因此，如何制定合理的merge 策略以及如何自动的进行force merge是每个ES运维人员都必须学会的关键技能。
当Greenplum数据库高可用性被启用时，有两种类型的Segment：主Segment和镜像Segment，每个主Segment都有一个对应的镜像Segment。主Segment从Master接收请求来对该Segment的数据库做更改并且接着把那些更改复制到对应的镜像。如果主Segment变成不可用，数据库请求会被转移到镜像Segment。
在OkHttp的源码中经常能看到Okio的身影，所以单独拿出来学习一下，作为OkHttp的低层IO库，Okio确实比传统的java输入输出流读写更加方便高效。Okio补充了java.io和java.nio的不足，使访问、存储和处理数据更加容易，它起初只是作为OKHttp的一个组件，现在你可以独立的使用它来解决一些IO问题。
这里我们可以看到，不论是从A 跳转到B ，还是从A 跳转到C都能够实现，并且其中的幅度大不相同，我们可以从中看出
假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。例如，给定一小时的流，管道预测前10分钟是前景(我们感兴趣的人说话)，然后接下来的20分钟是背景(其他人或没有人说话)，然后接下来的20分钟是前景段，最后10分钟属于背景段。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
每一个Segment表示一个数据片段。里面包含多条Log Entry等数据和信息。每一个存在过得Segment都对应一个Wal文件。Segment同时只会存在一个。
今天到公司之后，就收到客户的邮件，他们提供了一个列表，希望我们能够们配合提供一份比较详细的报告，得到某些表在生产环境中所占的空间大小，他们需要根据这些信息来分析一个需求做相应的处理，这个问题处理起来还是很容易的，感觉分分钟搞定，但是自己去查看的时候，发现还是要考虑一些细节， 比如这个表如果是分区表，segment_type就会为TABLE PARTITION,对应的Index的segment_type就为INDEX PARTITION，如果表中含有lob列，就会在有两个相应的段，一个是数据lob段，一个是索
我们都知道HashMap在多线程情况下，在put的时候，插入的元素超过了容量（由负载因子决定）的范围就会触发扩容操作，就是rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中，在多线程的环境下，存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现同时在同一数组下用链表表示，造成闭环，导致在get时会出现死循环，所以HashMap是线程不安全的。
了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力，Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力？
无论是存算分离还是存算一体，client对于查询的正确性要求都是一致的，没有哪个客户会因为所谓的“架构优势”牺牲正确性，即使是ANN这样的‘近似查询’。而对于存算分离的架构，由于“存”和“算”发生的进程是不同的，那么如何保证数据的完整性&&一致性就是一个相比于存算一体更复杂的问题。本文从这个问题出发，介绍milvus是怎么在存算分离架构下保证查询数据的完整性，一致性和实时性的。本文涉及到一些前置知识，如果对读者造成困惑，可以参考MrPresent-Han：Milvus 存算分离系列-1：milvus架构简介
上图是 Milvus 2.0 的一个整体架构图，从最左边 SDK 作为入口，通过 load balancer 把请求发到 Proxy 这一层。接着 Proxy 会和最上面的 coordinator service（包括 root coord 、 root query、data 和 index）通过和他们进行交互，然后把 DDL 和 DML 写到我们的 message storage 里。
Segment类继承于ReentrantLock，主要是为了使用ReentrantLock的锁，ReentrantLock的实现比 synchronized在多个线程争用下的总体开销小
该项目的目标是展示 HLS 在设计数字系统方面的能力。为此，本文展示如何在 HLS 中描述数字时钟。如果有兴趣学习 HLS 编码技术，请参阅：
HashMap在并发执行put会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表成环,一旦成环,Entry的next节点永远不为空,产生死循环
● 如图1所示，该网络使能IS-IS，配置SR-MPLS BE功能。其中，DeviceC和DeviceD之间链路Cost是100，其他链路的Cost均为10。当前从DeviceA到DeviceF的最优路径是：DeviceA->DeviceB->DeviceE->DeviceF。通过在DeviceB上配置TI-LFA FRR局部保护功能，在DeviceB和DeviceE之间链路故障时，数据流量可以快速切换到备份路径：DeviceA->DeviceB->DeviceC->DeviceD->DeviceE->DeviceF。
jdk1.7.0_79 HashMap可以说是每个Java程序员用的最多的数据结构之一了，无处不见它的身影。关于HashMap，通常也能说出它不是线程安全的。这篇文章要提到的是在多线程并发环境下的HashMap——ConcurrentHashMap，显然它必然是线程安全的，同样我们不可避免的要讨论散列表，以及它是如何实现线程安全的，它的效率又是怎样的，因为对于映射容器还有一个Hashtable也是线程安全的但它似乎只出现在笔试、面试题里，在现实编码中它已经基本被遗弃。 关于HashMap的线程不安全
在处理监督机器学习任务时，最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时，特别是需要深度神经网络的任务时，该怎么办?如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵
0. HashMap和HashTable HashMap线程不安全 多线程下HashMap的put操作可能导致Entry链表形成环形数据结构，next节点永不为空，就形成了死循环获取Entry，例如： final HashMap<String, String> map = new HashMap<>(2); Thread t = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 10000; i++) {
ConcurrentHashMap算是java基础中非常基本的知识点，不仅在日常开发中经常用到，面试中也是经久不衰的话题。它基本沿用HashMap的接口定义，使得即使不了解其底层原理，也能无缝切换。
上一篇已经分析过s.meta.CreateIndex()，这里重点分析s.notifyIndexChan。将collectionID发送到channel,其它的goroutine进行消费。
Segment Register 也可以称作 Selector Register，它在整个 x86/x64 体系下实在太重要了。
JDK1.7中的ConcurrentHashMap间接地实现了Map，并将每一个元素称为分段锁segment，每个segment都是一个HashEntry<K,V>数组，称为table，table的每个元素都是一个HashEntry的单向队列。
网上关于 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的文章确实不少，不过缺斤少两的文章比较多，所以才想自己也写一篇，把细节说清楚说透，尤其像 Java8 中的 ConcurrentHashMap，大部分文章都说不清楚。
ConcurrentHashMap和HashMap一样都是基于散列的容器，ConcurrentHashMap可以认为是一种线程安全HashMap，它使用了一中完全不同的加锁策略提高并发性和伸缩性。 ConcurrentHashMap并不是将每个方法在同一个锁上同步并使得每次只能有一个线程访问容器，而是使用一种粒度更细的加锁机制来实现更大程度的共享，这种机制称为“分段锁”。
在这里，你的全身上下都被数据围绕，无处不在的物联网、穿梭自如的无人驾驶汽车让数据源源不断产生，就像开着的水管，数据源一直流出。你发现曾经用于分析大数据的方法已经失效，因为他们更适合批处理。
QJM是QuorumJournalManager的简介，是Hadoop V2中的namenode的默认HA方案。qjm方案简单，只有两个组件：journal node和libqjm，qjm方案并不负责选主，选主交由外部实现，例如基于zookeeper实现。libqjm负责journal数据的读写，其中包括journal在异常情况下的一致性恢复；journalnode负责log数据的存储。
上一节我们完成了数据的存储和索引，本节我们看如何写入数据和进行查询。我们将创建一个Segment对象，它一方面接收发送来的请求，也就是Record数据结构，然后将数据写入到store和index，基本架构如下：
Druid 的查询需要有实时和历史部分的 Segment，历史部分的 Segment 由 Historical 节点加载，所以加载的效率直接影响了查询的 RT（不考虑缓存）。查询通常需要指定一个时间范围[StartTime, EndTime]，该时间范围的内所有 Segment 需要由 Historical 加载，最差的情况是所有 Segment 不幸都储存在一个节点上，加载无疑会很慢；最好的情况是 Segment 均匀分布在所有的节点上，并行加载提高效率。所以 Segment 在 Historical 集群中分布就变得极为重要，Druid 通过 Coordinator 的 Balance 策略协调 Segment 在集群中的分布。
首先常用三种HashMap包括HashMap,HashTable和CocurrentHashMap：
索引是一种奇特的对象，他就像一把双刃剑，用好了可以提高性能，用不好就可能会影响性能，但如何才能用好索引？
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