出于效率等一系列原因，Docker容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂，这会带来下面几个问题： 不能在宿主机上很方便地访问容器中的文件。 无法在多个容器之间共享数据。 当容器删除时，容器中产生的数据将会丢失。 为了解决这些问题，Docker引入了数据卷(Volume) 机制。数据卷以独立于Do...
Oracle临时表在处理临时数据、会话数据隔离和复杂查询优化方面非常有用。 其底层逻辑是通过Oracle特殊的临时表来减少I/O操作和日志开销，提高了数据库性能和查询效率。开发者可以根据具体需求和场景，合理使用临时表来简化数据处理逻辑和提高系统性能。 早期开发人员在使用Oracle数据库时，经常因为
OOP课第二阶段总结 前言 作为第二次3+1的总结，明显感受到了此次题目集越来越复杂，结合了实际的物理知识来解决现实中的电路问题。因为电路可以一直扩展下去，情况千变万化，难以像上次题目集一样找到一个呆板的做法。这次题目集，让很多人连题目都无法理解，代码也是无从下手，因为这些人根本不知道如何去设计，如
高级主题 这一章涵盖了非常重要的主题，但比本书的其他部分稍微复杂一些。 我们会深入对声音添加音效，完全不通过任何音频缓冲来计算合成音效, 模拟不同声音环境的效果，还有关于空 3D 空间音频。 重要理论：双二阶滤波器 一个滤波可以增强或减弱声音频谱的某些部分。 直观地，在频域上它可以被表示为一个图表被
C++ 递归 递归是一种使函数调用自身的技术。这种技术提供了一种将复杂问题分解为简单问题的方法，从而更容易解决问题。 递归可能有点难以理解。理解其工作原理的最佳方法是通过实验来尝试。 递归示例 将两个数字相加很容易做到，但将一系列数字相加就更复杂了。在下面的示例中，通过将其分解为将两个数字相加的简单
- 开题引入斐波那契 - 代码演示： 递归、循环 - 递归 vs 循环 - 时间复杂复高，指数型O(2^n)； 推导过程 - 占用线程堆栈， 可能导致栈满异常 - 压测演示 - 20230816补充尾递归 ## 斐波那契数列 打入门软件开发，斐波那契数列便是绕不过去的简单编程算法。 一个老生常谈的思
简单进行Springboot Beans归属模块单元的统计分析方法 背景 基于Springboot的产品变的复杂之后 启动速度会越来越慢. 公司同事得出一个结论. beans 数量过多会导致启动速度逐渐变慢. 之前同事写过功能进行分析. 但是本着能不影响产品就不影响产品. 我想通过其他方式进行处理.
https://my.oschina.net/u/4090830/blog/5747217 前言 redis，对于一个 java 开发工程师来讲，其实算不得什么复杂新奇的技术，但可能也很少人去深入了解学习它的底层的一些东西。下面将通过对内存统计、内存划分、存储细节、对象类型 & 内部编码这四个模块来
http://me.52fhy.com/lua-book/chapter11.html 版本：自2.6.0起可用。 时间复杂度：取决于执行的脚本。 使用Lua脚本的好处： 减少网络开销。可以将多个请求通过脚本的形式一次发送，减少网络时延。 原子操作。redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被
https://zhuanlan.zhihu.com/p/127043768 资产证券化，一听名字就是那种高大上的、复杂的、难理解的概念。别急，我们尽量用简单易懂的方式，来讲清楚它。 你可以简单的把资产证券化理解成是一种融资手段。 那些拥有资产的人，通常是那种大额的、短期内无法获得大量现金流的资产。
熟悉Redis的人都知道，它是单线程的。因此在使用一些时间复杂度为O(N)的命令时要非常谨慎。可能一不小心就会阻塞进程，导致Redis出现卡顿。 有时，我们需要针对符合条件的一部分命令进行操作，比如删除以test_开头的key。那么怎么获取到这些key呢？在Redis2.8版本之前，我们可以使用ke
# 疯狂GC的第二种处理方式-ChatGPT的学习之四 ## 摘要 ``` 上一个脚本太复杂了. 而且要改启动脚本. 课间休息跟人扯淡聊起来 chatGPT 发现他的语法很有用 但是思路不太对. 不过突然根据文档里写的想到了一个新的思路. ``` ## 获取GC信息 ``` while true d
开源之所以在软件开发中大量使用的原因是它提供了经过良好测试的构建块，可以加速复杂应用程序和服务的创建。但是第三方软件组件以及包和容器的便利性同时也带来了风险——软件供应链攻击。 软件供应链攻击日益普遍，Gartner 将其列为2022 年的第二大威胁。Gartner 预测，到 2025 年，全球 4
新一代应用统一部署管理平台 Seal AppManager 采用平台工程的理念，通过降低基础设施操作的复杂度为研发和运维团队提供易用、一致的应用管理和部署体验。Seal AppManager 帮助研发和运维团队实现关注点分离，即运维工程师负责基础建设，研发可以在零基础设施知识的情况下实现应用部署管理
## 前言 在软件系统中，当创建一个类的实例的过程很昂贵或很复杂，并且我们需要创建多个这样类的实例时，如果我们用new操作符去创建这样的类实例，这就会增加创建类的复杂度和创建过程与客户代码复杂的耦合度。如果采用工厂模式来创建这样的实例对象的话，随着产品类的不断增加，导致子类的数量不断增多，也导致了相
MiniFilter 微过滤驱动是相对于`SFilter`传统过滤驱动而言的，传统文件过滤驱动相对来说较为复杂，且接口不清晰并不符合快速开发的需求，为了解决复杂的开发问题，微过滤驱动就此诞生，微过滤驱动在编写时更简单，多数`IRP`操作都由过滤管理器`(FilterManager或Fltmgr)`所接管，因为有了兼容层，所以在开发中不需要考虑底层`IRP`如何派发，更无需要考虑兼容性问题，用户只需
[toc] [liteflow](https://liteflow.yomahub.com/) 更适应我们的项目使用了它 [drools](https://www.drools.org/) 感觉复杂度高些 ### 项目介绍 官网地址：http://waitmoon.com/zh 视频地址：https
AbstractRoutingDataSource是Spring框架中的一个抽象类，可以实现多数据源的动态切换和路由，以满足复杂的业务需求和提高系统的性能、可扩展性、灵活性。
网络性能问题排查思路 服务监控系列文章 服务监控系列视频 网络问题往往是性能排查中最复杂的一个问题，因为网络问题往往涉及的链路比较长，排查起来不仅仅是看本地机器的指标就可以了。本文将展示一个比较系统的排查网络问题的思路。 我们往往都是通过类似prometheus，grafana搭建的监控平台对机器的
线段树（Segment Tree）是常用的维护区间信息的数据结构，它可以在 O(logn) 的时间复杂度下实现单点修改、区间修改、区间查询（区间求和、区间最大值或区间最小值）等操作，常用来解决 RMQ 问题。 RMQ(Range Minimum/Maximum Query) 问题是指：对于长度为 n
