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如此狂妄,自称高性能队列的Disruptor有啥来头?

并发框架Disruptor1.Disruptor概述1.1背景​ Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题(在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级),基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单,2010年在QCon演讲后,获得了业界关注,2011年,企业应用软件专家MartinFowler专门撰写长文介绍。同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖。​ 目前,包括ApacheStorm、Camel、Log4j2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高性能。​ 需要特别指出的是,这里所说的

数据库扩容也可以如此丝滑,MySQL千亿级数据生产环境扩容实战

数据库平滑扩容目录1:理解传统扩容实现方案2:理解平滑扩容双写方案3:掌握数据库2N扩容方案4:实现数据库双主同步5:掌握ShardingJDBC路由以及动态扩容技术6:掌握KeepAlived+MariaDB数据库高可用方案1.扩容方案剖析1.1扩容问题在项目初期,我们部署了三个数据库A、B、C,此时数据库的规模可以满足我们的业务需求。为了将数据做到平均分配,我们在Service服务层使用uid%3进行取模分片,从而将数据平均分配到三个数据库中。如图所示:后期随着用户量的增加,用户产生的数据信息被源源不断的添加到数据库中,最终达到数据库的最佳存储容量。如果此时继续向数据库中新增数据,会导致数

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分享会上狂吹MySQL的4大索引结构,没想到大家的鉴赏能力如此的~~~~

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。优缺点:优点:提高数据检索效率,降低数据库的IO成本通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗缺点:索引列也是要占用空间的索引大大提高了查询效率,但降低了更新的速度,比如INSERT、UPDATE、DELETE索引结构索引结构描述B+Tree最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引Hash底层数据结构是用哈希表实现,只有精确匹配索引列的查询才有

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数据结构与算法——栈和队列<也不过如此>

📖作者介绍:22级树莓人(计算机专业),热爱编程<目前在c++阶段,因为最近参加新星计划算法赛道(白佬),所以加快了脚步,果然急迫感会增加动力>——目标Windows,MySQL,Qt,数据结构与算法,Linux,多线程,会持续分享学习成果和小项目的📖作者主页:king&南星📖专栏链接:数据结构🎉欢迎各位→点赞👏+收藏💞+留言🔔​💬总结:希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🐾🏅文章目录一、🥇栈1、🥈概念理解2、🥈链表头插头删实现栈1、🥉预备准备2、🥉创建结点函数3、🥉遍历函数4、🥉头插5、🥉头删3、🥈链表尾插尾删实现栈二、🥇队列1、🥈概念理解2、🥈数组头插尾删实现队列1、🥉

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【unity之UI专题】—UI如此简单之UGUI六大组件(GIF思维导图详解)

👨‍💻个人主页:@元宇宙-秩沅👨‍💻hallo欢迎点赞👍收藏⭐留言📝加关注✅!👨‍💻本文由秩沅原创👨‍💻收录于专栏:unity常用API⭐UGUI专题篇⭐文章目录⭐UGUI专题篇⭐🎶前言🎶(==A==)UGUI的六大组件图示🎶(==B==)1.Canvas-画布组件👽ScreenSpace—overlay(覆盖模式)👽ScreenSpace—Camera摄像机模式👽WorldSpace—ARVR🎶(==C==)2.CanvasScaler—画布缩放控制器👽前言——了解参数👽三种适配模式👽ConstantPixelSize(恒定像素模式)👽ScalewithscreenSize(缩放模式)👽Co

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为什么电脑只有C盘,没有A/B盘?答案竟如此随意……

大家有没有过这种疑惑?为什么Windows电脑的存储盘是从C盘开始而不是从A/B盘开始呢? 小贝看着自己的电脑不禁陷入一阵思考之中……如果要细究起来,这可能要追溯到计算机发展的早些时候。我们先来看一看这台发售于1986年的个人电脑↓ 很明显,它与我们现如今使用的电脑,在形态还是有不少差距的。如箭头所指示,该PC底座左右两侧各有一个软盘驱动器,分别为“A驱动器”、“B驱动器”,插在其中的软磁盘就被称为“A盘”和“B盘”。数据的存储也都是借助软盘。 那时,使用这台电脑需要经过3步:第一步,先将软盘A插入左侧,载入操作系统,再将软盘B插入右侧,载入软件,才能开始使用。后来,随着计算机技术的发展,软磁