把大多数人每个星期的双休过过成了奢侈的节假日放假,把每天23点后定义为自己的自由时间,应该如何去思考这个问题 ? 双休的两天里,不!是放假的两天里,终于有较长的时间好好的学习一下一直断断续续的FreeRTOS了,本来打算一天加一个晚上结束战斗,最后还是高估了自己.FreeRTOS之所以能被这么多人使用,其必定是复杂多变的,笔者总结了其中的一些常用函数,其中参考的是正点原子的系列教程以及ESP32 IDF 4.0 关于FreeRTOS的数据手册和官方API手册. 认识FreeRTOS ● Free

导读:首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式.其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的特点.最后将学习到一种优雅的底层数据文件结构. 今日格言:优秀的软件,从模仿开始的原创. 了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的能力.那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力? Druid 的底层数据存储方式就是其可以实

在 Docker 的设计中,容器内的文件是临时存放的,并且随着容器的删除,容器内部的数据也会一同被清空.不过,我们可以通过在 docker run 启动容器时,使用 --volume/-v 参数来指定挂载卷,这样就能够将容器内部的路径挂载到主机,后续在容器内部存放数据时会就被同步到被挂载的主机路径中.这样做可以保证保证即便容器被删除,保存到主机路径中的数据也仍然存在. 与 Docker 通过挂载卷的方式就可以解决持久化存储问题不同,K8s 存储要面临的问题要复杂的多.因为 K8s 通常会在多个主

在[虚拟化实战]存储设计之五IOPS中我们讲了评估存储性能的三个关键指标.也就是Throughput,IOPs和latency.以及三者之间的关系.本文深入介绍Latency过高的原因和一些建议. Latency过高直接导致在该存储上执行虚拟机以及其应用的性能减少.终于用户可能抱怨程序打不开,执行慢,响应时间长等等. 一   怎样衡量Latency? Latency或者respondingtime,指完毕一个IO请求所须要的时间.往往以milliseconds来衡量. 应用端发出的一个IO请求,

https://sites.google.com/a/mammatustech.com/mammatusmain/kafka-architecture/4-kafka-detailed-architecture.pdf?attredirects=2&d=1 https://news.ycombinator.com/item?id=7386652 https://www.quora.com/Why-does-Kafka-scale-better-than-other-messaging-syste

概述 本人对模板编程的应用并非很深,若要用一句话总结我个人对模板编程的理解,我想说的是:模板编程是对类定义的弱化. 如何理解“类定义的弱化”? 一个完整的类有如下几部分组成: 类的名称: 类的成员变量(或属性,C#中属性和成员变量还是有区别的): 类的成员方法: 从编译器的角度看,我们必须明确指定以上3部分,才算完整地定义了一个类并且编译通过. 所谓的“类弱化”,是指类的设计者在定义类的时候,并没有完整定义一个类,而是把类的其中一部分的定义留给类的使用者. 从传统才c++98看,通过模板类,使用

形参实现一种数据传入的接口 ,由 实参 拷贝给 形参. 拷贝!!!!!!!!!!! 例1: void func(int tmp){ //意图是实现传进来的参数 +1 tmp++; } int mian(){ ; func(a); printf("%d\n",a); //输出结果还是 10, 并没有实现我们需要的功能 } 解析:参数传递是拷贝的概念. 由于函数设计的时候, 形参是 int tmp, 执行的动作是将 a 的值 拷贝成 tmp, 传递后 tmp = 10, --> tm

背景 ENode是一个CQRS+Event Sourcing架构的开发框架,Event Sourcing需要持久化事件,事件可以持久化在DB,但是DB由于面向的是CRUD场景,是针对数据会不断修改或删除的场景,所以内部实现会比较复杂,性能也相对比较低.而Event Store实际上对数据只有新增和查询的需求,所以我想为Event Sourcing的场景针对性的实现一个Event Store.看了一下业界的一些实现,感觉都没有达到我的期望,所以想自己动手实现一个.下面是我构思的一个Event St

1.存储设计 在上一章中,我们已经完成了基本业务流程的梳理和服务模块的划分,接下来,开始设计数据存储. 虽然在微服务的理论中,没有对数据库定强制性的规范,但一般,服务拆分之后,数据库也会对应的拆分. 这种结合业务来进行拆分的方式是数据库拆分中的垂直拆分. 数据库设计偷个懒,就不再用比较重的Power Designer,直接拿Navicat开干. 根据服务的拆分,分别建立数据库如下: 用户库(shop_user): 建表语句: SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_

文章摘自:美团点评技术团队  Kafka文件存储机制那些事 Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机

日志的分类 首先往大的来说,日志分2种 ①业务日志: 即业务系统需要查看的日志, 常见的比如谁什么时候修改了什么. ②参数日志: 一般是开发人员遇到问题的时候定位用的, 一般不需要再业务系统里展示. 对于业务日志, 我们现在基本确定" 业务日志是业务" 这么个准则, 即业务日志应该跟随着业务表走. 比如你一个订单的操作日志, 那么订单表再哪它就应该在哪, 业务日志应该要跟着你的业务操作同生共死(事务性), 基于上述理念所以业务日志我们不会用table存 对于参数日志, 我觉得这个说是后

场景描述: 第三方应用:freeshare 账号系统:account freeshare点击登录,跳转到account页面进行授权. 具体例子可以参考我们的freeshare系统:http://freeshare.free4lab.com/ 原先的设计 进行授权的时候,传参数:client_id和redirect_uri,参数简单解释如下: client_id:申请使用account登录时分配的appKey redirect_uri:用户填写正确用户名密码后,授权返回的第三方应用的url地址 升

队列相关基础内容参我的博文:队列顺序存储 - 设计与实现 - API函数 队列也是一种特殊的线性表:可以用线性表链式存储来模拟队列的链式存储. 主要代码: // linkqueue.h // 队列链式存储API声明 #ifndef _LINKQUEUE_H_ #define _LINKQUEUE_H_ typedef void LinkQueue; // 创建队列 LinkQueue* LinkQueue_Create(); // 销毁队列 void LinkQueue_Destroy(Link

简单研究了一下BLOB/TEXT字段对数据库性能的影响,得到一个大概的结论:(未验证) 无论MySQL还是MSSQL,都可以通过把BLOB/TEXT数据存储在行外的方式提高性能 把BLOB/TEXT字段单独建表保存其实意义不大,增加复杂度,而且性能比行外存储的方式提升微乎其微 行外存储的这种设计方式,在查询的时候不获取BLOB/TEXT字段,可以获得高性能 一些参考资料: https://dzone.com/articles/blob-storage-innodb https://stackov

在内存空间中, 1. 单位大小的数据 叫 数值 . 比如 int a; char b; ... 2. 由这些单位数据组合起来的内存, 称作 空间. 比如: 各种数组char/int a[10]; 结构体... 空间以数组为例.又分为: 2.1 字符空间 2.2 非字符空间 对于 数值 做参数有两种方法: 值传递: 只是拷贝数据副本, 不会对原有数据进行篡改. (保护数据) 地址传递:. 传递数值的地址, 目的在于对原有的数据进行修改 . (灵活使用) 对于 空间 来说, 设计参数的时候,只用地址

摘要 在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分.每个数据库都有其独有的存储.计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分. Nebula 的 Storage 包含两个部分, 一是 meta 相关的存储, 我们称之为 Meta Service ,另一个是 data 相关的存储, 我们称之为 Storage Service. 这两个服务是两个独立的进程,数据也

在Python教程里,针对默认参数,给了一个“重要警告”的例子: def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) print(f(3)) 默认值只会执行一次,也没说原因.会打印出结果: [1] [1, 2] [1, 2, 3] 因为学的第一门语言是Ruby,所以感觉有些奇怪. 但肯定的是方法f一定储存了变量L. 准备知识:指针 p指向不可变对象,比如数字.则相当于p指针指向了不同的内存地址. p指向的是可变对象,比如lis

每个接口都有请求参数.响应参数.其中请求参数分为公共参数和业务参数.响应参数分为两类:正常的响应参数.统一的错误参数   一.请求参数 1.公共参数:每个接口都有的参数,主要包含appkey.时间戳.版本.响应格式.session 参考淘宝开放平台如下: 公共请求参数:a) session:有些接口需要登陆后才能调用,所以需要传递session参数b) timestamp:用于验证相同一组参数值不能重复使用,如其它参数都一样,timestamp也一样可考虑是否参数被他人截获并反复调用,服务端遇到

1.如果变量数据只有一个值,可以直接放在data.ws 中    2.如果变量要根据循环取随机值.序列值等(参数存在一组值),放在paralist中     3.如果是申明全局变量,且要在代码中用到参数名称,就要放在头文件(globals.h)中   ----------------------------------------------------------------  1.变量 1.1变量定义 定义数组时一定要指明大小 变量定义一定要放在所以操作之前,放在脚本最前面     int

基本概念 链式存储定义 为了表示每个数据元素与其直接后继元素之间的逻辑关系,每个元素除了存储本身的信息外,还需要存储指示其直接后继的信息. 表头结点 链表中的第一个结点,包含指向第一个数据元素的指针以及链表自身的一些信息 数据结点 链表中代表数据元素的结点,包含指向下一个数据元素的指针和数据元素的信息 尾结点 链表中的最后一个数据结点,其下一元素指针为空,表示无后继. 链表技术领域推演 链表链式存储_api实现分析 在C语言中可以用结构体来定义链表中的指针域 链表中的表头结点也可以用结构体实现

kafaka并不是直接将原省消息写入日志文件的,相反,它会将消息和一些必要的元数据信息大宝在一起封装成一个record写入日志.其实就是我们之前介绍的batch 具体对每个日志而言,kafka又将其进一步细分成日志段文件以及日志段索引文件,每个分区日志都是由若干日志段文件+索引文件构成的. 创建topic时,kafka为该topic的每个分区在文件系统中创建了一个对应的子目录,名字就是<topic>-<分区号>.每个日志子目录的文件构成都是如图所示的结构,即若干组日志段+索引文件.