管道(Channel)是Go语言中比较重要的部分,经常在Go中的并发中使用.今天尝试对Go语言的管道来做以下总结.总结的形式采用问答式的方法,让答案更有目的性. Q1.管道是什么? 管道是Go语言在语言级别上提供的goroutine间的**通讯方式**,我们可以使用channel在多个goroutine之间传递消息.channel是**进程内**的通讯方式,是不支持跨进程通信的,如果需要进程间通讯的话,可以使用Socket等网络方式. 以上是管道的概念,下面我们就看下管道的语法. Q2.管道的语

从本质上说,管道也是一种文件,但他又和一般的文件有所不同,管道可以克服使用文件进行通信的两个问题 限制管道的大小.实际上,管道是一个固定大小的缓冲区.在Linux中该换冲区的大小为一页,4k 使得他的大小不像文件那样不加检验的增长.使用固定缓冲区也会带来问题,比如再写管道时可能变满 当这种情况发生时,随后对管道的write()调用被阻塞,等待某些数据被读取,以便腾出足够的空间供 write()调用. 读取工作也可能比写的进程快.当所有进程的数据被读取完时,一个随后的read()调用将默认的被阻塞

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多

工作原理: NameNode和DateNode,NameNode相当于一个管理者,它管理集群内的DataNode,当客户发送请求过来后,NameNode会 根据情况指定存储到哪些DataNode上,而其本身自己并不存储真实的数据.那NameNode怎么知道集群内DataNode的信息呢? DataNode发送心跳信息给NameNode. 写操作: 以下是直接从文档中摘抄下来的(利于理解): 有一个文件FileA,100M大小.Client将FileA写入到HDFS上. HDFS按默认配置. HD

//:ThinkingInJava/net.mindview.io/write2File.java package net.mindview.io; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOExce

本质:读操作,用mysql_num_rows函数,写操作用mysql_affected_rows函数 mysql_num_rows() 返回结果集中行的数目.此命令仅对 SELECT 语句有效.要取得被 INSERT,UPDATE 或者 DELETE 查询所影响到的行的数目,用 mysql_affected_rows(). CI中的方法: 读操作,获取行数: $query->num_rows() 该函数将会返回当前请求的行数.在本例子中, $query 表示当前 SQL 所产生的请求结果对象:

Linux的IO操作中数据的写函数int nwrite = write(int fd,void* buf ,int len)表示向fd文件描述符写入len个字节长度的数据报文,但是这并不能保证真正向内核缓冲区写入了len个数据.比如当内核socket缓冲区不足,小于len个字节,则会只写入其中的一部分,返回nwrite表示实际写入的字节数:因为这种读写方式可以保证数据全部写入缓冲区,因此实际返回值只有-1表示写入错误,size表示完全写入缓冲区. 为了保证数据写入的完整性,采用循环的写入是非常必

假如我有一个类库 Lib,提供一个类 ClassA 对外服务,ClassA 中有若干只读属性 PropA, PropB 等等,外部调用者无法对 ClassA 中的 PropA 和 PropB 进行写操作,于是我可以这样定义: namespace Lib { public class ClassA { public string PropA { get; private set; } public string PropB { get; private set; } } } 但是我在 Lib 库中

原文:SQL Server Log文件对磁盘的写操作大小是多少 SQL Server 数据库有三种文件类型,分别是数据文件.次要数据文件和日志文件,其中日志文件包含着用于恢复数据库的所有日志信息,SQL Server总是先写日志文件ldf,数据变化写入mdf则可以滞后,所以日志写入的速度在一定程序上决定了SQL Server所能承载的写事务量,那么ldf写入大小是多少呢? 要知道SQL Server写 Log的大小,这里使用工具Process Monitor 这里设置一个Filter,以满足只收

最近这两天都在看IO相关的知识点.一开始太凌乱,太杂,不过终于整理清楚了.觉得杂乱是因为一开始以为异步IO等于非阻塞IO,这完全是两个概念, LINUX下的异步IO有两类,一类为glibc AIO,这类AIO是通过线程回调模拟,没细究;另一类是native AIO,是LINUX内核支持的,但只支持直接IO技术,关于直接IO技术.这里哆嗦两句,在一般情况下LINUX进行write系统调用时,通常是采用的延迟写入机制.在内核空间,有一个IO缓冲区,主要用来存储用户的写入数据,write系统调用成功返

文件操作频率最高的就是读跟写.nodejs的文件的读取API在<node基础-文件系统-读取文件>里已经简单介绍过,本文就简单介绍下nodejs的文件写API. nodejs的文件操作均提供了同步.异步两种方式,写操作也是同样的,常用的两个接口为fs.writeFile(异步).fs.writeFileSync(同步),下面就来看看他们的使用以及区别. fs.writeFile(filename, data, [options], callback) 先来看下API说明 /** * 往文件里异

[背景] 某某同学执行了一下Explain结果结果发现数据库有了一条写入操作,恭喜这位同学你的锅到货了,你签收一下: 对! 你没有听错,在一种场景下就算是Explain也会引发数据的写操作,就这是外层查询访问任意表,内层查询调用function 在function有写入动作的情况下会发生写入. [硬生生的套上一个场景] 假设我们有一个Person表,每访问一次Person表都记录一次在什么时候,访问了哪一行,表结构设计如下 create table if not exists person( i

4种开源Excel读写类库与MS Excel类库写操作对比 软件开发过程中,经常需要将数据保存为.xls或.xlsx文件.之前发现微软提供的Microsoft.Office.Interop.Excel效率及其底下,所以搜集了另外4个可以独立读写Excel的开源类库,对写操作进行对比. 测试平台: CPU Intel Xeon, 3200 MHz (16 x 200) 主板 MSI E7525 Master-S2 (MS-9151) 内存 1024 MB  (Registered ECC DDR2

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

前言 在前三篇文章中,spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的构建和Stage的划分,spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任务的提交,以及spark 源码分析之二十一 -- Task的执行细节剖析了Task执行的整个流程.在第三篇文章中侧重剖析了Task的整个执行的流程是如何的,对于Task本身是如何执行的 ResultTask 和 ShuffleMapTask两部分并没有做过多详细的剖析.本篇文章我们针对Task执行的

前言 再上一篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中,主要介绍了 spark shuffle的准备工作,本篇文章主要介绍spark shuffle使用BypassMergeSortShuffleWriter写数据详细细节. 在本篇文章中如果有不了解的术语,也可以参照 spark shuffle的写操作之准备工作  做进一步了解. 这种shuffle写数据的方式是最简单的,spark计划在以后会移除这种shuffle机制. 先上源码,后解释: 流程如下: map数据根据分区函数写入

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

package seday07; import java.io.BufferedWriter;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.OutputStreamWriter;import java.io.PrintWriter;import java.util.Scanner; /** * @author xingsir * 简易记事本工具 * 程序启动后,要求用户输入文件名,然后对该文件写

1 应用场景介绍   硬件条件:使用stm32 MCU   软件条件:协议栈应用   协议栈简单介绍如下:   类似于OSI七层模型,所涉及的协议栈包括应用层,网络层,链路层,物理层,如下图:   在协议栈应用层,网络层和链路层都会产生数据,但是大部分的数据是网络层产生的,数据管理尽量放在某一层统一管理.数据的管理无外乎读,写两个操作,读数据在哪一层都可以,只要能得到flash地址,不管在哪一层,都能读到预定的数据.写数据则不然,尽量放在同一层统一写入,否则在多任务读写时,就会存在问题. 2 应

这期的文章主要是讲述写操作过程中涉及到的三个日志文件,看过前几期的话可能你或多或少已经有些了解了(或者从别的地方也了解过).比如整个写操作过程中用到的两阶段提交,又或者是操作过程中涉及到的日志文件,但是总体来说不是很系统更谈不上全面. 今天我们就来会会这三兄弟. 图注:思维导图 两阶段提交 这个名词你应该听到过很多次了,在这里再介绍下这位老朋友. 所谓的两阶段提交,从字面意思来看应该是有两个步骤来进行约束的.事实上也是如此.这两个步骤中的主角就是我们今天要讲的重要角色中的两位:binlog 和

具体到操作流程: 当执行某个写操作的 SQL 时,引擎将这行数据更新到内存的同时把对应的操作记录到 redo log 里面,然后处于 prepare 状态.并把完成信息告知给执行器. 执行器生成对应操作的 binlog,并把 binlog 写入磁盘里.然后调用引擎的提交事务接口,变更 redo log 状态为 commit. ===>>><<<<==== 重做日志(redo log 位于存储引擎层的 redo log,它是用来记录在"数据页做了什么修改&