专题目录 RocketMQ详解(一)原理概览 RocketMQ详解(二)安装使用详解 RocketMQ详解(三)启动运行原理 RocketMQ详解(四)核心设计原理 RocketMQ详解(五)总结提高 引子 本节参照github设计文档+源码,分析RocketMQ的核心设计原理.是本系列的核心中的核心,由于源码过于无聊,能用图说清楚的绝不用文字.从5个方面去剖析: 消息存储:首先明白消息如何落盘 通信机制:底层netty实现,RocketMQ的高效很大一部分依赖于Netty通信协议机制. 消息过

引子 消息队列之前就听说过,但一直没有学习和接触,直到最近的工作流引擎项目用到,需要了解学习一下.本文主要从一个初学者的角度针对RocketMQ的存储机制和确认重传机制做一个浅显的总结. 存储机制 我们知道,Broker(消息服务器)是消息存储中心,主要作用是接收来自 Producer 的消息并存储, Consumer 从这里取得消息.因此,RocketMQ的所有消息数据都是存放在Broker上的,我们先看看RocketMQ官方文档中的Broker消息存储架构图,然后再来详细讲解. Commit

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 

在上面介绍过栈(Stack)的存储结构,接下来介绍另一种存储结构字典(Dictionary). 字典(Dictionary)里面的每一个元素都是一个键值对(由二个元素组成:键和值) 键必须是唯一的,而值不需要唯一的,键和值都可以是任何类型.字典(Dictionary)是常用于查找和排序的列表. 接下来看一下Dictionary的部分方法和类的底层实现代码: 1.Add:将指定的键和值添加到字典中. public void Add(TKey key, TValue value) { Insert(

在C#中,用于存储的结构较多,如:DataTable,DataSet,List,Dictionary,Stack等结构,各种结构采用的存储的方式存在差异,效率也必然各有优缺点.现在介绍一种后进先出的数据结构. 谈到存储结构,我们在项目中使用的较多.对于Task存储结构,栈与队列是类似的结构,在使用的时候采用不同的方法.C#中栈(Stack)是编译期间就分配好的内存空间,因此你的代码中必须就栈的大小有明确的定义:堆是程序运行期间动态分配的内存空间,你可以根据程序的运行情况确定要分配的堆内存的大小.

接着上一篇说,这里我们来继续分析一下RDB文件存储结构,首先大家都知道RDB文件是在redis的“快照”的模式下才会产生,那么如果 我们理解了RDB文件的结构,是不是让我们对“快照”模式能做到一个心中有数呢??? 一:RDB结构剖析 首先呢,我们要对RDB文件有一个概念性的认识,比如下面画的图一样: 从图中,我们大概看到了RDB文件的一个简要的存储模式,但为了更好的方便对照,我准备save一个empty database,对比一下看看效果: 然后我们用winHex打开dump.rdb文件,看看它

用js写了一个类似redis存储结构的类库,目前只有的存储类型只有hash.set两个, 还没测试过性能,欢迎各位猿友能够帮我指出程序代码的缺陷, 后期有时间会完善其他几个类型的存储结构. /************************************************************************** * 类名: CRedis * 描述: Redis数据库的JS版本 * 版本: 2.0 * 作者: 老狼 * 创建日期: 2016-07-13 * 更新日期:

docker相关文件存放在:/var/lib/docker目录下 镜像的存储结构主要分两部分,一是镜像ID之间的关联,一是镜像ID与镜像名称之间的关联,前者的结构体叫Graph,后者叫TagStore. /var/lib/docker/repositories-aufs TagStore的存储地方,里面有image id与reponame ,tag之间的映射关系. aufs是driver名 /var/lib/graph/ 下面没有layer目录,只有每个镜像的json描述文件和layersize

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

如下所示,innodb的存储结构包含:表空间,段,区,页(块),行 innodb存储结构优化的标准是:一个页里面存放的行数越多,其性能越高 表空间:零散页+段 独立表空间存放的是:数据.索引.插入缓冲. 共享表空间存放的是:撤销信息.系统事务信息.二次写缓冲.共享表空间扩展后就不会回缩了. 段:存储引擎自动管理 区:由64个连续的页组成,每个页大小为16K(每个区大小为1M),对于大的数据段,innodb存储引擎每次最多可以申请4个  区,以此来保证数据的顺序性能.在每个段开始都有32个页大小的

当在 SQL Server 数据库中创建一张表时,会在多张系统基础表中插入所创建表的信息,用于管理该表.通过目录视图 sys.tables, sys.columns, sys.indexes 可以查看新建的表的元数据信息. 下面使用创建 Customer 表的过程作为示例. USE [TEST] GO DROP TABLE [dbo].[Customer] GO CREATE TABLE [dbo].[Customer]( [ID] [int] NOT NULL, ) NOT NULL, ) N

一.队列(queue) 队列和栈一样,在实际程序的算法设计和计算机一些其他分支里,都有很多重要的应用,比如计算机操作系统对进程 or 作业的优先级调度算法,对离散事件的模拟算法,还有计算机主机和外部设备运行速度不匹配的问题解决等,很多很多.其实队列的本质还是线性表!只不过是一种特殊的或者说是受限的线性表,是这样的: 1).限定在表的一端插入.另一端删除. 插入的那头就是队尾,删除的那头就是队头.也就是说只能在线性表的表头删除元素,在表尾插入元素.形象的说就是水龙头和水管,流水的水嘴是队头,进水的

Atitit.git的存储结构and 追踪 1. Add index.js 2 index1 1.1. new1 1.2. Modify1 2. Commit1 1. Add index.js 2 index 1.1. new D:\workspace\.git\objects\7f\4168d1e5c0931c50aeec12912f7057eae19777 1.2. Modify D:\workspace\.git\index Add line  to record the file pat

OpenCV 第二课 认识图像的存储结构 Mat Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体.矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针.因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的. 为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵体还没创建  A=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //给矩阵分配空间,并将首地址给了A  Mat B

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的

HBase 的存储结构 2016-10-17 杜亦舒 HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢?HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegionHBase 是集群结构,会把这些块儿分散存储到多个服务器中,每个服务器名为HRegionServer服务器多了,就需要一个管理者 HMaster,负责 HRegion 的分配.HRegionServer 负载均衡的处理 等事务当某个 HRegion 的大小达到阈值后,便会被分割开来,新

mysql存储结构:数据库->表->数据 1)管理数据库 增:create database sjk; 删:drop database sjk; 改:alter database sjk; 查:show databases; 2)管理表 选择数据库:use sjk; 增:create table 表(字段名1 字段名类型,字段名2 字段名类型); 删:drop table 表; 改: 添加字段:alter table 表 add [行列] 字段名 字段类型; 删除字段:alter table

数据结构(程序设计=数据结构+算法) 数据结构就是关系,没错,就是数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合. 传统上,我们把数据结构分为逻辑结构和物理结构. 逻辑结构:是指数据对象中数据元素之间的相互关系,也是我们今后最需要关注和讨论的问题. 物理结构:是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式. 常用的数据结构有: 数组,队列(queue),堆(heap),栈(stack),链表(linked list ),树(tree),图(graph)和散列表(hash) 栈(stack):运算只在表的

上一节中, 线性表的顺序存储结构的特点是逻辑关系上相邻的两个元素在物理位置上也相邻,因此可以随机存取表中任一元素,它的存储位置可用一个简单,直观的公式来表示.然后,另一方面来看,这个特点也造成这种存储结构的弱点,在做插入或删除操作时,需移动大量元素. 而链式存储结构,由于它不需要逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻,因此它没有顺序存储结构所具有的弱点,但同时也失去了顺序表可随机存取的优点. 线性链表 wiki中的定义: 链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不

有时可借用一维数组来描述线性链表,这就是线性表的静态单链表存储结构. 在静态链表中,数组的一个分量表示一个结点,同时用游标(cur)代替指针指示结点在数组中的相对位置.数组的第0分量可看成头结点,其指针域指示链表的第一个结点.这种存储结构需要预先分配一个较大的空间,但在线性表的插入和删除操作时不需移动元素,仅需要修改指针,故仍具有李安是存储结构的主要优点 结构图: 静态单链表的实现: (function(module){ function SLinkList(data, cur, MAXSIZE