你说说为神马表的总数.redis库的总数.HashMap的数量最好是2的N次方 数据在表库HashMap 落地时候都会跟总数取模,这个我们做个测试 假设数量是2的3次方就是8,即索引就是0-7 php -r "echo 58 % 8; php -r "echo 58 & 7; 00111010 & 00000111 = 00000010 =>2 再来个 php -r "echo 1234567 % 8;" php -r "echo 1

最近在看MIT的算法公开课,讲到分治法的求X的N次方时,只提供了数学思想,于是自己把代码写了下,虽然很简单,还是想动手写一写. int powerN(int x,int n){ if(n==0){ return 1; } int childN = n/2; int result; result = powerN(x,childN); if(n&1){ return result*result; } else{ return result*result*x; } }

每当跨月的时候也是系统出问题最多的时候,没有表和字段缺失是两个最常见的错误. 为了解决这个问题,研究了一下mysql的 information_schema 表: information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息.如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等. 再简单点,这台MySQL服务器上,到底有哪些数据库.各个数据库有哪些表,每张表的字段类型是什么,各个数据库要什么权限才能访问,等等信息都保存在information_schema表里面. OK!事

转载自 https://www.cnblogs.com/miketwais/articles/mysql_partition.html https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/82461109 mysql数据库分表及实现 项目开发中,我们的数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多.以至于查询书读变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈. 当出现这种情况时,我们可以考虑分表,即将单个数据库表进行拆分,拆

单库分表已经在上篇写过了,这次写个分库分表,不同在于配置文件上的一点点不同 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <schema name="app_house" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100&qu

一个数的负几次方就是这个数的几次方的倒数.当这个数是正整数时,也就是说一个数的负n次方就是这个数的n次方分之一.例如: 2的-2次方=2的2次方分之1=4分之13的-2次方=3的2次方分之1=9分之1(1/2)^-4=1/((1/2)^4))=16;

项目开发中,我们的数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多.以至于查询书读变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈. 当出现这种情况时,我们可以考虑分表,即将单个数据库表进行拆分,拆分成多个数据表,然后用户访问的时候,根据一定的算法,让用户访问不同的表,这样数据分散到多个数据表中,减少了单个数据表的访问压力.提升了数据库访问性能. 我们可以进行简单的设想:现在有一个表products存储产品信息,现在有100万用户在线访问,就要进行至少100万次请求,现在

分表概述 数据库分表,就是把一张表分成多张表,物理上虽然分开了,逻辑上彼此仍有联系. 分表有两种方式:水平分表,即按列分开:垂直分表,即按行分开 优势 1. 查询速度大幅提升 2. 删除数据速度更快 3. 可以将使用率低的数据通过表空间技术转移到低成本的存储介质上 场景 官方建议:当数据表大小超过数据库服务器内存时应该使用分表. 两种分表方式大致相同,下面以垂直分表为例进行介绍. 垂直分表 基本过程 1. 创建父表 2. 创建子表,子表必须继承父表,最好不要新加字段 [加了以后如何,没试过] /

目前,比较流行的分表为2倍扩容. 表A(id, name, age, sex) 基于自增id分表, 通过触发器先同步A到B, 程序通过mod 2操作数据,然后drop掉触发器,在 删除两个A表的偶数id, B表的奇数id.在alter table A engine=InnoDB;去除索引碎片.依次类推2个表分解成四个表,四个变8个表.. 这样,大表的负载降低提高表的利用率. (表聚合待续)

.net大型分布式电子商务架构说明 背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 架构演变 基础框架剥离 -> 分库分表 -> 基础服务建设 -> 私有云建设 ->分布式操作系统 基础框架 整个公司无论有多少项目,需要沉淀最基础的框架,里面一般包含核心的分库分表规则,统一的数据库操作类库,统一的通讯类,统一的日志类,统一的加密算法,统一的基础服务sd

目录 1.前言 2.BULK INSERT 3.简单示例 前言 由于昨天接到一个客户反馈导出数据卡死的问题,于是决定今天模拟一下千万级的数据,然后傻傻的等待插入数据了半天...... 对于海量数据,上百万上千万的数据插入,我们用ADO.NET提供的普通一条一条数据插入非常非常慢,好在Sql Server为我们提供了批量插入方法. BULK INSERT 语法 主要参数说明 database_name 指定的表或视图所在的数据库的名称,如果未指定,则默认为当前数据库. schema_name 表或

有以下三张表,分表为pl表(uid,content),user表(id,username),lyb表(uid,title) 多表查询操作有以下几种方法: ㈠视图模型(推荐) 定义视图模型,只需要继承ThinkModelViewModel,然后设置viewFields属性即可 public $viewFields = array('pl'    =>array('uid','rid','content'),'user'    =>array('id','username','_on'=>'

public bool DoQuestionSqlBulkCopy(DataTable dtDoQuestion,             string DoQuestionName,             DataTable dtDoQuestionText,            string DoQuestionTextName,            DataTable dtDoQuestionRemark,            string DoQuestionRemarkName

TCP/IP可以分为四层或者五层 应用层.传输层.网络层.网络接口层 或者 应用层.传输层.网络层.数据链路层.物理层 与OSI相比 相同点:都有层次结构 不同点:TCP/IP的应用层包含了OSI的应用层.表示层.会话层. 跃层封装:TCP封装的次数不定,OSI固定为3次 ARP:地址解析协议,将IP地址映射为对应的MAC地址,经过2次封装(以太.IP). BPDU:网桥协议数据单元,交换机发的,用来维护生成树协议,经过1次封装(以太). 协议分类: 单信道与双信道协议,知名协议与非知名协议,私

整理正则表达式篇                             -wuian7yulian 基础知识介绍 :  1> 字符串的组成: 对于字符串"ABC"来说,其包括三个字符 四个位置 可以理解为 三个人已经排好队 这样 再来一个人排队就有四个位置可以选择 2> 什么是占有字符: 正则表达式匹配过程中,如果子表达式匹配到东西,而并非是一个位置,并最终保存匹配结果当中,就成为占有字符 3> 什么是零宽度: 正则表达式在匹配过程中,如果子表达式匹配一个位置,或者

在学习thinkphp 的过程中,需要对多表进行操作,但是在实际过程中,总是遇到各种问题,所以写下这篇博文,作为自己的学习历程 在操作过程中,两表查询都没有问题,但是三表查询就开始出现问题 有以下三张表,分表为pl表(uid,content),user表(id,username),lyb表(uid,title) 多表查询操作有以下几种方法: ㈠视图模型(推荐) 定义视图模型,只需要继承Think\Model\ViewModel,然后设置viewFields属性即可 public $viewFie

net大型分布式电子商务架构 背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 架构演变 基础框架剥离 -> 分库分表 -> 基础服务建设 -> 私有云建设 ->分布式操作系统 基础框架 整个公司无论有多少项目,需要沉淀最基础的框架,里面一般包含核心的分库分表规则,统一的数据库操作类库,统一的通讯类,统一的日志类,统一的加密算法,统一的基础服务sdk,公

背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 架构演变 基础框架剥离 -> 分库分表 -> 基础服务建设 -> 私有云建设 ->分布式操作系统 基础框架 整个公司无论有多少项目,需要沉淀最基础的框架,里面一般包含核心的分库分表规则,统一的数据库操作类库,统一的通讯类,统一的日志类,统一的加密算法,统一的基础服务sdk,公用的一些工具类等等.该框架用于

Sharding-JDBC集分库分表.读写分离.分布式主键.柔性事务和数据治理与一身,提供一站式的解决分布式关系型数据库的解决方案. 从2.x版本开始,Sharding-JDBC正式将包名.Maven坐标.码云仓库.Github仓库和官方网站统一为io.shardingjdbc.这意味着除了当当的无私奉献,我们也乐于采纳第三方公司的代码贡献.本次2.0.0的版本,由当当与数人云共同开发. Sharding-JDBC是一款基于JDBC的数据库中间件产品,对Java的应用程序无任何改造成本,只需配置

前言 SaaS模式是什么? 传统的软件模式是在开发出软件产品后,需要去客户现场进行实施,通常部署在局域网,这样开发.部署及维护的成本都是比较高的. 现在随着云服务技术的蓬勃发展,就出现了SaaS模式. 所谓SaaS模式即是把产品部署在云服务器上,从前的客户变成了“租户”,我们按照功能和租用时间对租户进行收费. 这样的好处是,用户可以按自己的需求来购买功能和时间,同时自己不需要维护服务器,而我们作为SaaS提供商也免去了跑到客户现场实施的麻烦,运维的风险则主要由IaaS提供商来承担. SaaS多租

nginx(三)反向代理和负载均衡 正向代理概念:比如在学校要上网,在学校内网是一个内网ip,需要连上公网就需要一个正向代理服务器. 反向代理概念: 看下图(Nginx只做请求的转发,后台有多个http服务器提供服务,nginx的功能就是把请求转发给后面的服务器,决定把请求转发给谁.) 负载均衡: 1:首先安装两个tomcat,安装好以后的访问地址: tomcat1:  http://192.168.0.101:8080 tomcat2:  http://192.168.0.114:8080 2