我觉得逼格高,不是体现在问题多刁钻,知识点多深,而是一个非常明确,无歧义的问题,能考察出面试者多方面的能力.这个问题背后:1.了解java中,HashMap的实现:如果一个面试者了解这一点,说明至少他关心过java提供的数据类型的实现,甚至极可能看过源码,他应该不会是一个纯粹的苦力.2.知道『不影响读写的情况下扩容』是什么含义,说明他在工作中了解多线程的相关知识.3.如果他能提到ConcurrentHashMap中的相关内容,说明他日常编程中有使用到concurrent包,可以继续聊聊,否则他对

我们知道,ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的,当你看到源码的get操作时,会发现get操作全程是没有加任何锁的,这也是这篇博文讨论的问题--为什么它不需要加锁呢? ConcurrentHashMap的简介 我想有基础的同学知道在jdk1.7中是采用Segment + HashEntry + ReentrantLock的方式进行实现的,而1.8中放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行

概述#include <unistd.h> ssize_t read(int fd, void *buf, size_t count); 描述read() 从文件描述符 fd 中读取 count 字节的数据并放入从 buf 开始的缓冲区中. 如果 count 为零,read()返回0,不执行其他任何操作. 如果 count 大于SSIZE_MAX,那么结果将不可预料. 返回值成功时返回读取到的字节数(为零表示读到文件描述符), 此返回值受文件剩余字节数限制.当返回值小于指定的字节数时并不意味着

Redis实例在运行的时候,要和许多对象进行交互,这些不同的交互对象会有不同的操作.下面我们来看看,这些不同的交互对象以及相应的主要操作有哪些. 客户端:键值对的增删改查操作. 磁盘:生成RDB快照.记录AOF日志.AOF日志重写. 主从节点:主库生成.传输RDB文件,从库接受RDB文件.清空数据库.加载RDB文件. 下面我们来分析一下哪些操作会引起主线程阻塞. 1.和客户端交互时的阻塞点. 键值对的增删改查操作是Redis和客户端交互的主要部分,也是Redis主线程执行的主要任务.所以复杂度高

MongoDB以文档的形式来存储数据,此结果类似于JSON键值对.文档类似于编程语言中将键和值关联起来的结构(比如:字典.Map.哈希表.关联数组).MongoDB文档是以BOSN文档的形式存在的.BSON是JSON附加了类型信息的一种二进制的表现形式. 文档中的字段可以是任何BSON类型,比如(文档类型.数组.文档数组) MongoDB将所有文档存储在collection中,collection是一组相关的文档集合,这一组文档集合拥有共同的索引,collection类似于关系型数据库中的表.

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:

http://www.osyunwei.com/archives/7464.html (学习运维知识好站) 说明: 操作系统:CentOS 5.X 64位 MySQL主服务器:192.168.21.126 MySQL从服务器:192.168.21.127,192.168.21.128 MySQL主从同步的数据库为:osyunweidb 实现目的: 增加两台服务器(主备),通过LVS+Keepalived实现MySQL从库读操作负载均衡 架构规划: 操作系统:CentOS 5.X 64位 LVS主

出处:http://blog.chinaunix.net/uid-28852942-id-3992727.html这篇文章不是介绍 nand flash的物理结构和关于nand flash的一些基本知识的.你需要至少了解 你手上的 nand flash的物理结构和一些诸如读写命令 操作的大概印象,你至少也需要看过 s3c2440中关于nand flash控制寄存器的说明. 由于本人也没有专门学过这方面的知识,下面的介绍也是经验之谈. 这里 我用的 K9F2G08-SCB0 这款nand flas

转载于osyunwei 说明: 操作系统:CentOS 5.X 64位 MySQL主服务器:192.168.21.126 MySQL从服务器:192.168.21.127,192.168.21.128 MySQL主从同步的数据库为:osyunweidb 实现目的: 增加两台服务器(主备),通过LVS+Keepalived实现MySQL从库读操作负载均衡 架构规划: 操作系统:CentOS 5.X 64位 LVS主服务器:192.168.21.129 LVS备服务器:192.168.21.130

# 读写操作 (读写操作是正常的)f = open('log',mode='r+',encoding='utf-8') # log是文件名 print(f.read()) f.write("这里是写入的内容") f.close() # 写读操作(写读操作注意点:是从文件的最前面开始写的,写了几个字符就覆盖几个字符,读出来的是剩下没有被覆盖的内容,如果都被覆盖了则输出空) f = open('log',mode='r+',encoding='utf-8') # log是文件名 f.wri

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 10pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-child(

通过vb.net 和NPOI实现对excel的读操作,很久很久前用过vb,这次朋友的代码是vb.net写的需要一个excel的操作, 就顾着着实现功能了,大家凑合着看吧 Option Explicit On Imports NPOI.SS.UserModel Imports System.IO Public Class ExcelHelper Public Shared Function ImportExcel(ByVal strSource As String) As DataTable Di

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文

package io; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; public class IOUtil { /** * 读取指定文件内容,按照16进制输出到控制台,为什么要按十六进制? * 并且每输出10个byte换行 * @throws IOException */ public static void printHex(String filename) throws IOException{ //把文件作为字节流

//把文件作为字节流进行读操作 FileInputStream in = new FileInputStream(filename);//FileInputStream具体实现了在文件上读取数据

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者.作者:petanne(来自豆瓣)来源:https://www.douban.com/note/580618150/ 缘由:有一个django守护进程Daemon一直在后台运行,轮询读数据库,导致被锁无法ALTER表结构.涉及django==1.4 django==1.9 mysql 在1.4中(1.5之前版本均为这样),默认的transaction为autocommit,在读写数据库时,均会对数据表产生一个状态为RUNNING的事务,写操作在save的时候

出处:http://blog.chinaunix.net/uid-28852942-id-3992727.html 这篇文章不是介绍 nand flash的物理结构和关于nand flash的一些基本知识的.你需要至少了解 你手上的 nand flash的物理结构和一些诸如读写命令 操作的大概印象,你至少也需要看过 s3c2440中关于nand flash控制寄存器的说明. 由于本人也没有专门学过这方面的知识,下面的介绍也是经验之谈. 这里 我用的 K9F2G08-SCB0 这款nand fla

这篇文章不是介绍 nand flash的物理结构和关于nand flash的一些基本知识的.你需要至少了解 你手上的 nand flash的物理结构和一些诸如读写命令 操作的大概印象,你至少也需要看过 s3c2440中关于nand flash控制寄存器的说明. 由于本人也没有专门学过这方面的知识,下面的介绍也是经验之谈. 这里 我用的 K9F2G08-SCB0 这款nand flash 来介绍时序图的阅读.不同的芯片操作时序可能不同,读的命令也会有一些差别. 当然其实有时候像nand flash

提出问题 1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据? 2. shuffle读过程是否有溢出操作?是如何处理的? 3. shuffle读过程是否可以排序.聚合?是如何做的? ...... 概述 在 spark shuffle的写操作之准备工作 中的 ResultTask 和 ShuffleMapTask 看到了,rdd读取数据是调用了其 iterator 方法. 计算或者读取RDD org.apache.spark.rdd.R

目录 概述 keepalived和heartbeat对比 一.环境 二.部署 部署lvs代理和keepalived MySQL+heartbeat+drbd的部署 MySQL主从复制 web服务器及amoeba配置 总测试 keepalived配置文件详解 概述 本项目解决了MySQL读操作频繁给数据库服务器造成的巨大压力,和写操作数据库服务器的高可用性以及数据存储的问题. 两台写的数据库服务器之间使用heartbeat心跳线,和drdb技术构建网络raid1存储,搭建nfs直接绑定VIP,对客

创建一个名为‘尘曦’的文件内容如下 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. [1] Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(