参考原文:http://blog.csdn.net/ha196200/article/details/44985597 (1) 数据库阻塞: 假设第一个连接T1占有且没有释放资源,第二个连接T2请求同一资源(表tb)时需要等待,若T1没有提交或回滚,T2将持续等待,导致阻塞发生. 第一个连接: begin tran 第二个连接: begin tran commit tran (2)  数据库死锁: 第一个连接占有资源没有释放,准备获取第二个连接所占用的资源,而第二个连接占有资源没有释放,准备获取

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

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:

MariaDB/MySQL中使用表级锁的存储引擎(例如MyISAM.Aria(MariaDB对MyISAM引擎的改进,前身是MyISAM))在读(select).写操作(insert.delete.update.replace)上有优先级的概念.默认情况下,写操作的优先级高于读操作.注:不适用于InnoDB存储引擎. 以MyISAM为例.当有进程正在写MyISAM表的时候,又有新的读操作.写操作出现,则会先执行完所有的写操作,等写完后才会读表.实际上并非总是先执行完所有写操作,因为有系统变量ma

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(

Excel文件读.写可以使用Office自带的库(Microsoft.Office.Interop.Excel),前提是本机须安装office才能运行,且不同的office版本之间可能会有兼容问题.还可以使用NPOI,在不安装office的时候也是可以读写的,速度很快.当然,还有支持Excel2007以上版本的OpenXml.以及其他一些开源项目,由于本人不太熟悉,在此不做过多介绍. 为了解决烦人Office版本兼容问题,本项目-ShiQuan.Offices 决定采用基于NPOI,进行Exce

概述 #include <unistd.h> ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t count); 描述 write 向文件描述符 fd 所引用的文件中写入从 buf 开始的缓冲区中 count 字节的数据. POSIX规定,当使用了write()之后再使用 read(),那么读取到的应该是更新后的数据. 但请注意并不是所有的文件系统都是 POSIX兼容的. 返回值 成功时返回所写入的字节数(若为零则表示没有写入数据). 错误时返回-1,并

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

这个版本据说是可以支持excel2007,但是我使用2007编辑的xlsx是无法获得该库的支持.于是乎我就将它转化为2003.感觉支持地很好. 下面介绍一下具体的使用: require_once('./phpexcel1.7.3/PHPExcel.php'); $php_excel_obj = new PHPExcel(); $php_reader = newPHPExcel_Reader_Excel2007(); if(!$php_reader->canRead($file_name)) {

其性能特点见:http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3567421.html TokuDB 是一个高性能.支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎.TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持. 总体来说TokuDB具有: 1.高压缩比,官方宣称可以达到1:12. 2.高insert性能,官方称至少比innodb高9倍. 3.可以在线添加索引和字段,速度快. TokuDB 它架构的核心基于一个不同的.现代的检索方法,名为分形树索引(FTI,Fract

1.怎样加快master数据库的写操作?分表原则!将表水平划分!减少表的锁定时间!!! 或者或者添加写数据库的集群!!!或者添加写数据库的集群!!! 2.既然分表了,就一定要注意分表的规则!要在代码层,代码层知道将数据insert/select到哪张表上. 3.要在代码层知道将数据操作到哪张表上!分表规则, 所以分表规则要用代码设计出来,与数据库中的分表规则对应!!!一样!!!一样的分表规则!! 4.那么按什么规则分表呢?有不同的策略,常见的有按照01234556789,账号尾数0对应0表,1对

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

原文:XEvent – SQL Server Log文件对磁盘的写操作大小是多少 本篇是上一篇SQL Server Log文件对磁盘的写操作大小是多少的续,使用XEvent收集SQL Server Data文件和Log文件的写大小,脚本如下: DECLARE @DBNAME VARCHAR(256) SET @DBNAME = 'myDB' DECLARE @sqlcmd NVARCHAR(MAX) = 'IF EXISTS(SELECT * FROM sys.server_event_sess

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

很多文章认为MySQL在读未提交(Read Uncommitted)的隔离级别下,写操作是不加锁的,然而实际上并不是,在RU级别下,写操作加有X锁. 实践出真知 以前,我也认为RU隔离级别下,写操作不会加锁.偶然间,看到一篇优质的文章<查看Mysql正在执行的事务.锁.等待>,文章介绍了查看锁的语句: select * from information_schema.innodb_locks; 实验表:test session 1 设置session隔离级别为RU,开启事务,更新,但不comm

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

使用gdb调试程序,读写操作是很普遍的事情.其中,读操作包括: 读取某个变量的值 读取某个内存地址里的内容 读取某个寄存器的值 对应地,写操作包括: 修改某个变量的值 修改某个内存地址里的内容 修改某个寄存器的值 本文将首先简单介绍一下读操作,然后重点介绍一下写操作. 1. 读操作 读取某个变量的值: p <var> 读取某个内存地址里的内容: x /NFU <memaddr> 读取某个寄存器的值: info r <register> 2. 写操作 先上个例子// fo

建议25:谨慎集合属性的可写操作 如果类型的属性中有集合属性,那么应该保证属性对象是由类型本身产生的.如果将属性设置为可写,则会增加抛出异常的几率.一般情况下,如果集合属性没有值,则它返回的Count等于0,而不是集合属性的值为null.下面的代码将产生一个NullReferenceException异常: class Program { static List<Student> listStudent = new List<Student>() { }, } }; static

1) nginx禁止对写操作timeout时retry 以前遇到的一个case,业务那边说一笔请求从nginx端发送给后端tomcat了2次(落在两个不同的tomcat节点上).后来发现是nginx发给后端节点timeout,然后做了重试,发给了另一个节点.默认情况下nginx对后端error和 timeout 都会做retry,可以明确的禁止在timeout的情况下禁止retry.当然如果集群读写分离的话,对于只读集群retry是无所谓的,但对于写确实存在问题. 2) kafka重启时因为数据

Sqlserver日期操作 select GETDATE() as '当前日期', DateName(year,GetDate()) as '年', DateName(month,GetDate()) as '月', DateName(day,GetDate()) as '日', DateName(dw,GetDate()) as '星期', DateName(week,GetDate()) as '周数', DateName(hour,GetDate()) as '时', DateName(m

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