S3-FIFO 本文作为下一篇缓存文章的预备知识。 背景 基于LRU和FIFO的驱逐 FIFO和LRU都是经典的缓存驱逐算法，在过去几十年中也出现了很多追求更高效率的驱逐算法，如ARC, 2Q, LIRS, TinyLFU。传统观点认为，基于LRU的缓冲未命中率要低于基于FIFO的算法，如CLOCK
3月27日，全面反映LoongArch产业生态发展最新成果的《龙芯生态白皮书（2022年）》正式对外发布, 白皮书下载地址：https://kdocs.cn/l/ce5Emg1C2pPd ，我将其中涉及到.NET部分的内容节选出来，可以看到龙芯对.NET的支持的非常的不错，我知道他们有个几十人的.N
https://cizixs.com/2017/01/03/how-slow-is-disk-and-network/ 简介 经常听到有人说磁盘很慢、网络很卡，这都是站在人类的感知维度去表述的，比如拷贝一个文件到硬盘需要几分钟到几十分钟，够我去吃个饭啦；而从网络下载一部电影，有时候需要几个小时，我都
背景 线上几亿的数据在回刷的时候容器服务会出现OOM而重启，导致任务中断 内存泄露分析 jmap -histo pid 找出了有几十亿的java.lang.StackTraceElement对象，找不到被谁引用了 jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof pid
https://zhuanlan.zhihu.com/p/585350070 自从今年龙芯3C5000+7A2000面世以来，在服务器市场已经具备初步的竞争力。在11月16日南京的会议中，龙芯发布了几十款服务器与台式机产品。一直以来，服务器CPU给人的感觉比较高端，价格也要贵好几倍，一个INTEL的
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13177272.html 人类都是视觉动物，讲究一图胜千言。如果没了可视化，那么你在跟领导汇报工作时，很大程度会鸡同鸭讲。其实 excel2016+已经是一个不错的数据分析及可视化工具了(支持几十种数据源),但是，不方便权限控制，集
https://zhuanlan.zhihu.com/p/261115166 Percolator - 分布式事务的理解与分析 概述 一个web页面能不能被Google搜索到，取决于它是否被Google抓取并存入了它的倒排索引。Google管理着万亿级别的倒排索引，并且每天都有着几十亿级别的数据更新
https://cn.pingcap.com/blog/tidb-internal-1 引言 数据库、操作系统和编译器并称为三大系统，可以说是整个计算机软件的基石。其中数据库更靠近应用层，是很多业务的支撑。这一领域经过了几十年的发展，不断的有新的进展。 很多人用过数据库，但是很少有人实现过一个数据库
https://www.cnblogs.com/AcAc-t/p/kafka_topic_consumer_group_command.html 最近工作中遇到需要使用kafka的场景，测试消费程序启动后，要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset，而后开
前言 最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。 另一个是某个电商的案例，
不知大家在使用MyBatis有没有过程人工梳理代码的经理？但由于web应用数量多，代码行数几十万行，人力梳理代码费时又费力。基于此，架构师根据MyBatis的扩展点推出一款插件做到降低全表更新的风险，降低人工成本。
昨天同事遇到的一个案例，这里简单描述一下：一个表里面有一个bit类型的字段，同事在优化相关SQL的过程中，给这个表的bit类型的字段新增了一个索引，然后测试验证 时，居然发现SQL语句执行结果跟不加索引不一样。加了索引后，SQL语句没有查询出一条记录，删除索引后，SQL语句就能查询出几十条记录。下面
10 几年前，互联网产业蓬勃发展，相比传统 IT 企业，互联网应用每天会产生海量的数据。 如何存储和分析这些数据成为了当时技术圈的痛点，彼时，分库分表解决方案应运而生。 当时最流行的 Java 技术论坛是 javaeye ，有位淘宝的技术人员分享了一篇分库分表的文章 ，这篇文章，我反复看了几十遍，想
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则，因为在过去几十年中，远
docker在默认运行容器的情况下，是不会对运行的容器进行资源限制的，在自己的实验环境的话是随便你怎么弄的，不过在生产中是一定会对docker运行的容器进行资源限制的，如果不限制的话在生产中会带来很多弊端的。例如当资源没有做限制时，资源用完了后会导致其他的容器无法运行，在生产中的话是会部署几十个或者
在前几篇文章中`LyShark`通过多种方式实现了驱动程序与应用层之间的通信，这其中就包括了通过运用`SystemBuf`缓冲区通信，运用`ReadFile`读写通信，运用`PIPE`管道通信，以及运用`ASYNC`反向通信，这些通信方式在应对`一收一发`模式的时候效率极高，但往往我们需要实现一次性吐出多种数据，例如ARK工具中当我们枚举内核模块时，往往应用层例程中可以返回几条甚至是几十条结果，如
魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据，帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据，预估至少几十亿甚至上百亿的数据量，所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储，所以对实时写入性能也有一定要求
转载请注明出处： 1.MongoDB索引 索引通常能够极大的提高查询的效率, 如果没有索引, MongoDB 在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的, 特别在处理大量的数据时, 查询可以要花费几十秒甚至几分钟, 这对网站的性能是非常致命的
今天，给大家推荐几个好用且免费的IntelliJ IDEA插件。如果你还没有用过，可以尝试一下，也许对你的日常工作会有一定的效率提升噢！ RestFulTool 如果你是一个RESTful服务的开发者，那么这个一定要试一下。它是一套非常丰富的RESTful服务开发工具，对 Spring MVC 和
PKUWC 2024 D1T2 很牛的题，想到了在笛卡尔树上统计，没想到可以做区间 dp。 把原序列 \(f\) 建一个笛卡尔树，会发现有 \(f'=\sum_{j} f_j\times(sz_j-1)\)。具体而言，遍历这棵笛卡尔树，当前节点的子树代表的区间为 \([l,r]\)，最小值位置在 \
