现象及原因 通常来讲,在使用json数据格式时一般不需要要求数据有序.但凡事都有例外,针对查询时序数据这样一个场景,就必须要求服务器端返回的数据是按时间有序的,否则前端在进行数据展示时就会有问题. 项目架构如下: 数据从OpenTSDB中查询出来的时候是有序的: [{ "metrc":"cpu.usage", "dps": { "123456": 12, "123457": 13, "123458

小结: 1. 很多时候,编译器和 CPU 引起内存乱序访问不会带来什么问题,但一些特殊情况下,程序逻辑的正确性依赖于内存访问顺序,这时候内存乱序访问会带来逻辑上的错误, 2. https://github.com/torvalds/linux/blob/master/Documentation/memory-barriers.txt#L111 ============================ ABSTRACT MEMORY ACCESS MODEL ===================

毕业后稀里糊涂的闭门造车了两年,自己的独立博客也写了两年,各种乱七八糟,最近准备把自己博客废了,现在来看了下这两年写的对我来说略微有点意义的文章只此一篇,转载过来以作留念. 写的很肤浅且凌乱,请见谅. 我的服务器主要完成一个内网音视频实时转发功能,以及其他一些业务.设计大概如下: 服务器上分为接收线程,业务处理线程,发送线程.接收线程socket绑定到完成端口.业务处理线程是采用多线程的模拟完成端口,发送线程也是多线程采用模拟完成端口.这样做的目的是想业务处理线程阻塞并不影响发送和接收. 客户端

qml  Loader异步导致ComBoBox数据乱序 当使用Loader动态加载qml文件时, 如果将Loader设置为异步,那么动态加载的组件内的ComBoBox数据将呈现乱序状态, 代码请见下文: 图1  动态加载qml文件 图2  测试用qml文件(带ComboBox) 现象: 图3 首尾交替 从上面的现象可以看出, ComboBox的数据按照首尾交替的方式进行呈现: 当我将图1的异步去掉时,如下图: 图4 去掉异步 下图5是去掉异步的情况(不再出现首尾交替现象): 图5 正常显示

今天做项目中遇到了一个比较低级的错误,如果没注意将会变的更麻烦... 其实吧,也不难,要求就是将list中的值转为map后,再顺序输出map中的值,list的顺序怎样,加入到map的顺序也应怎样,不能乱序! 一开始做之前没注意那么多,习惯性使用 Map<String,Object> jsonMap = new HashMap<>(); 这样做之后的结果可想而知,虽然说查询数据快,但数据肯定是乱序的,毕竟它是根据hashcode码来排序, 之后使用TreeMap,但依然没有得到想要的

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

本文简单介绍volatile关键字的使用,进而引出编译期间内存乱序的问题,并介绍了有效防止编译器内存乱序所带来的问题的解决方法,文中简单提了下CPU指令乱序的现象,但并没有深入讨论. 以下是我搭建的博客地址: http://itblogs.ga/blog/20150329150706/    欢迎到这里阅读文章. volatile关键字 volatile关键字用来修饰一个变量,提示编译器这个变量的值随时会改变.通常会在多线程.信号处理.中断处理.读取硬件寄存器等场合使用. 程序在执行时,通常将数

http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2009/07/15/1524415.html 1.IP分片的情况.IP软件包有一个［分片］和［重组］模块,一个IP数据报在传输中可以被ip软件包的［分片］模块分片,在目的接收端B的IP软件包 的[重组]模块重新组合.接收端B的IP软件包如果收到乱序的IP报文,是不会把这个包交付到高层TCP协议的,直到收到同一个IP报文的全部分片.所 以,如果发送端的FIN被分片,接收端B在收到完整的此IP数据报之前,TCP模块不

一 Python的概述以及游戏的内容 Python是一种功能强大且易于使用的编程语言,更接近人类语言,以至于人们都说它是“以思考的速度编程”:Python具备现代编程语言所应具备的一切功能:Python是面向对象 编程的语言,可以跟其他语言结合使用:Python在绝大多数操作系统上都可以运行,且是免费开源的.因为上述原因,Python变得十分流行以及成功. 本游戏属于猜字游戏,计算机从一组单词中随机挑一个出来,然后对其进行乱序(也就是让单词的字母随机排列).玩家要猜出原始单词才算赢.由此可以大致

主键乱序插入对Innodb性能的影响 在平时的mysql文档学习中我们经常会看到这么一句话: MySQL tries to leave space so that future inserts do not incur un-necessary page splits (and thus higher IO cost). In an "ideal" world, MySQL tries to keep the index pages at 15/16-th full, but depe

网上看的数组乱序输出,要么不合实际,要么代码繁琐.自己试了下,希望能给大家带来帮助. 重要思想也是Math.random*arr.length随机下标,然后删除取到的元素,继续随机下标. //将数组乱序输出 var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; var newArr = []; for(var i=0; i<arr.length; i++){ var index = Math.floor(Math.random()*arr.length);//随机下标 newArr

  以下内容来自搜狗实验室技术交流文档,搜狐公司研发中心版权所有,仅供技术交流   摘要 --------- 乱序优化是现代编译器非常重要的特性,本文介绍了什么是乱序优化,以及由此引发的一个bug,希望引起各位开发者的注意.   乱序优化 --------- 乱序优化和cpu的乱序执行很类似. 现代cpu都采用流水线结构,流水线的各级可以同时执行不同的指令,也只有用多条指令将流水线填满以后,cpu的能力才能得到充分发挥. 乱序执行(out-of-order execution)是指cpu允许将多

[现象] 代码如下: var list = [{ n: "a", v: 1 }, { n: "b", v: 1 }, { n: "c", v: 1 }, { n: "d", v: 1 }, { n: "e", v: 1 }, { n: "f", v: 1 }, { n: "g", v: 1 }, { n: "h", v: 1 }, { n: &qu

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/45586553 在Android全部系统自带的控件其中,ListView这个控件算是使用方法比較复杂的了,关键是使用方法复杂也就算了,它还常常会出现一些稀奇古怪的问题.让人非常头疼.比方说在ListView中载入图片,假设是同步载入图片倒还好,可是一旦使用异步载入图片那么问题就来了,这个问题我相信非常多Android开发人员都以前遇到过.就是异步载入图片会出现错位乱序的情况.遇到这

点击上方↑↑↑蓝字[协议分析与还原]关注我们 " 介绍TCP排序方法,分享一个Windows版的TCP排序工具." 在分析协议的过程中,不可避免地需要抓包. 无论抓包条件如何优越,无论Windows下使用wireshark还是Linux下使用tcpdump,无论是在个人机器网卡还是骨干网络的分光分流口,当pcap被保存,当pcap文件被打开,都会碰到报文乱序.重传的情况,有时报文情况会相当的糟糕,并且相当的普遍,这是一种正常的技术现象,只要是抓包就会碰到的现象. 在协议解析系统中,首先

一.CPU Loadcpu load是对使用或者等待cpu进程的统计(数量的累加):每一个使用(running)或者等待(runnable)CPU的进程,都会使load值+1;每一个结束的进程,都会使load值-1.大部分Unix操作系统只计算running和runnable的进程.但是Linux系统除了上述两种状态进行,还计算uninterruptible sleep状态的进程(通常是在等待磁盘IO). cpu load average:分别表示1分钟.5分钟和15分钟内的cpu负载均值,使用

1.初始化为有序json对象 JSONObject jsonOrdered= new JSONObject(true); 2.将String对象转换过程中,不要调整顺序 JSONObject jsonOrdered = JSONObject.parseObject(jsonString, Feature.OrderedField); 3 对象序列化乱序 @JSONField(ordinal = 1)private String id; @JSONField(ordinal = 2)private

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建

乱序问题 在业务编写 FlinkSQL 时, 非常常见的就是乱序相关问题, 在出现问题时,非常难以排查,且无法稳定复现,这样无论是业务方,还是平台方,都处于一种非常尴尬的地步. 在实时 join 中, 如果是 Regular Join, 则使用的是 Hash Join 方式, 左表和右表根据 Join Key 进行hash,保证具有相同 Join Key 的数据能够 Hash 到同一个并发,进行 join 的计算 . 以下面的例子进行说明, 以下有三张表, 分别是订单表, 订单明细表, 和商品类