B-树是对2-3树数据结构的扩展.它支持对保存在磁盘或者网络上的符号表进行外部查找,这些文件可能比我们以前考虑的输入要大的多(以前的输入能够保存在内存中). (B树和B+树是实现数据库的数据结构,一般程序员用不到它.) 和2-3树一样,我们限制了每个结点中能够含有的“键-链接”对的上下数量界限:一个M阶的B-树,每个结点最多含有M-1对键-链接(假设M足够小,使得每个M向结点都能够存放在一个页中),最少含有M/2对键-链接,但也不能少于2对. (B树是用于存储海量数据的,一般其一个结点就占用磁盘

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe

基本操作: 读出.写入.擦除: 因为NAND闪存单元的组织结构限制,单独读写一个闪存单元是不可能的.存储单元被组织起来并有着十分特别的属性.要知道这些属性对于为固态硬盘优化数据结构的过程和理解其行为来说是很重要的.我 在下方描述了关于读写擦除操作的SSD的基本属性 读是以页大小对齐的 一次读取少于一页的内容是不可能的.操作系统当然可以只请求一字节,但是SSD会访问整个页,强制读取远超所需的数据. 写是以页大小对齐的 将数据写入SSD的时候,写入的增量也是页大小.因此即使一个写入操作只影响到一个字

dp[n][2],维护儿子的联通块数量和父亲的联通块数量. 第一遍dfs求儿子,第二遍dfs求爸爸. #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include <string> #include<queue> #include<vector> #include<set

获取子代元素节点:children 获取所有子代元素节点数:**.childElementCount  或者  **.children.length

磁盘驱动就是实现磁盘空间和内存空间数据上的交互,在上一篇中我们讨论了内存端的Page Segment Block Sector相关的概念,本文以3.14内核为例,讨论这部分内存是如何被组织管理的.我们知道,为了解决CPU和内存的速度不匹配,计算机系统引入了Cache缓存机制,这种硬件Cache的速度接近CPU内部寄存器的速度,可以提高系统效率,同样的思路也适用于解决内存和磁盘的速度不匹配问题,此外,磁盘多是机械式的,从寿命的角度考虑也不适合频繁读写,所以内核就将一部分内存作为缓存,提高磁盘访问速

内核为块设备提供了两种通用的缓存方案. 页缓存(page cache) 块缓存(buffer cache) 页缓存的结构 在页缓存中搜索一页所花费的时间必须最小化,以确保缓存失效的代价尽可能低廉,因为在缓存失效时,进行搜索的计算时间实际上被浪费了.因而,页缓存设计的一个关键的方面就是,对缓存的页进行高效的组织. 管理和查找缓存的页 对此用途而言,树数据结构是非常流行的,Linux也采用了这种结构来管理页缓存中包含的页,称为基数树(radix tree) 基数树也是不平衡的,换句话说,在树的不同分

数据块的复制当然需要一个源数据节点,从其上拷贝数据块至目标数据节点.那么数据块复制是如何选取复制源节点的呢?本文我们将针对这一问题进行研究. 在BlockManager中,chooseSourceDatanode()方法就是用来选取数据块复制时的源节点的,它负责解析数据块所属数据节点列表,并选择一个,用它作为数据块的复制源.其核心逻辑如下: 我们优先选择正处于退役过程中的数据节点而不是其他节点,因为前者没有写数据传输量因此相对不是很繁忙.我们不使用已退役节点作为数据源.否则我们从它们之中随机选择

一.物理磁盘到文件系统 文件系统用来存储文件内容,文件属性,和目录,这些类型的数据如何存储在磁盘块上的呢?Unix/linux使用了一个简单的方法. 他将磁盘分为3个部分: 超级块,文件系统中第一个块被称为超级块,这个块存放文件熊他能够本身的结构信息.比如,超级块记录了每个区域的大小,超级块也存放为被使用的磁盘块的信息. i_节点表.超级块的下一个部分就是i-节点表,每个文件都有一个属性,文件的大小,文件所有者,和创建时间等,这些性质被纪录在一个称为i-节点的结构中.所有i-节点都有着相同的大小

Bytom侧链Vapor源码浅析-节点出块过程 在这篇文章中,作者将从Vapor节点的创建开始,进而拓展讲解Vapor节点出块过程中所涉及的源码. 做为Vapor源码解析系列的第一篇,本文首先对Vapor稍加介绍.Vapor是目前国内主流公链Bytom的高性能侧链,是从Bytom主链中发展出来的一条独立的高性能侧链.Vapor是平台最重要的区块链基础设施之一,目前采用DPoS的共识算法,具有高性能.高安全.可扩展等特点,用于搭建规模化的商业应用. Vapor节点创建及出块模块的启动 Vapor入

将一个XML或HTML文档转换成了DOM树结构后,如何才能定位到特定的节点?XPath实现了这样的功能,它通过DOM树中节点的路径和属性来导航,通过XPath路径表达式可以选择DOM树中的nodes(节点)或是node-set(节点集). XPath包含了数量超过100的内置函数.这些函数针对字符串值,数字值,日期和时间比较,节操作,顺序操作,布尔值,等 解析用的java包 Java 5 推出了 javax.xml.xpath 包,这是一个用于 XPath 文档查询的独立于 XML 对象模型的库

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 之前的文章已经介绍了伙伴系统,这篇我们主要看看源码中是如何初始化伙伴系统.从伙伴系统中分配页框,返回页框于伙伴系统中的. 我们知道,每个管理区都有自己的伙伴系统管理属于这个管理区的页框,这也说明了,在伙伴系统初始化时,管理区必须要已经存在(初始化完成)了.在管理区描述符(struct zone)中,struct free_area就专门用于描述伙伴系统的.在一个管理区中,伙伴系统一共维护着包含1,2,4,8,

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 最近在学习内核模块的框架,这里做个总结,知识太多了. 分段和分页 先看一幅图 也就是我们实际中编码时遇到的内存地址并不是对应于实际内存上的地址,我们编码中使用的地址是一个逻辑地址,会通过分段和分页这两个机制把它转为物理地址.而由于linux使用的分段机制有限,可以认为,linux下的逻辑地址=线性地址.也就是,我们编码使用的是线性地址,之后只需要经过一个分页机制就可以把这个地址转为物理地址了.所以我们更重要的

关于数据块.副本的介绍,请参考文章<HDFS源码分析之数据块Block.副本Replica>. 一.数据块状态BlockUCState 数据块状态用枚举类BlockUCState来表示,代码如下: /** * States, which a block can go through while it is under construction. * 状态,一个数据块在under construction(即构建)过程中所应有的状态 */ static public enum BlockUCSt

我们知道,HDFS中的文件是由数据块Block组成的,并且为了提高容错性,每个数据块Block都会在不同数据节点DataNode上有若干副本Replica.那么,什么是Block?什么又是Replica? 首先,我们看下Block的定义,如下: /************************************************** * A Block is a Hadoop FS primitive, identified by a * long. * *************

转自: http://www.cnblogs.com/tolimit/ 阅读之前,先敬原作者一杯! 分段和分页 先看一幅图 也就是我们实际中编码时遇到的内存地址并不是对应于实际内存上的地址,我们编码中使用的地址是一个逻辑地址,会通过分段和分页这两个机制把它转为物理地址.而由于linux使用的分段机制有限,可以认为,linux下的逻辑地址=线性地址.也就是,我们编码使用的是线性地址,之后只需要经过一个分页机制就可以把这个地址转为物理地址了.所以我们更重要的可能是去说明一下linux的分页模型. 系

1.数据库启动的时候,是如何初始化Buffer Pool的? 现在我们已经搞明白一件事儿了,那就是数据库的Buffer Pool到底长成个什么样,大家想必都是理解了 其实说白了,里面就是会包含很多个缓存页,同时每个缓存页还有一个描述数据,也可以叫做是控制数据,但是我个人是比较倾向于叫做描述数据,或者缓存页的元数据,都是可以的.那么在数据库启动的时候,他是如何初始化Buffer Pool的呢? 其实这个也很简单,数据库只要一启动,就会按照你设置的Buffer Pool大小,稍微再加大一点,去找操作

百篇博客系列篇.本篇为: v64.xx 鸿蒙内核源码分析(索引节点篇) | 谁是文件系统最重要的概念 | 51.c.h.o 文件系统相关篇为: v62.xx 鸿蒙内核源码分析(文件概念篇) | 为什么说一切皆是文件 | 51.c.h.o v63.xx 鸿蒙内核源码分析(文件系统篇) | 用图书管理说文件系统 | 51.c.h.o v64.xx 鸿蒙内核源码分析(索引节点篇) | 谁是文件系统最重要的概念 | 51.c.h.o v65.xx 鸿蒙内核源码分析(挂载目录篇) | 为何文件系统需要挂载

包含块简介 在 CSS2.1 中,很多框的定位和尺寸的计算,都取决于一个矩形的边界,这个矩形,被称作是包含块( containing block ). 一般来说,(元素)生成的框会扮演它子孙元素包含块的角色:我们称之为:一个(元素的)框为它的子孙节点建造了包含块.包含块是一个相对的概念. <div> <table> <tr> <td>hi</td> </tr> </table> </div> 以上代码为例,DI

首先,块的大小确定的话,可以发现方案最多只有1种 然后就可以O(nsqrt(n))搞,不过会TLE 接着我们又发现,一个节点可以作一个块的根,当且仅当该节点的size能被块的大小整除 然后就可以O(nlogn)搞了 详见代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <cstdlib> #include <algori

“包含块(containing block)”,W3c中一个很重要的概念,今天带大家一起来好好研究下. 初步理解 在 CSS2.1 中,很多框的定位和尺寸的计算,都取决于一个矩形的边界,这个矩形,被称作是包含块( containing block ). 一般来说,(元素)生成的框会扮演它子孙元素包含块的角色,我们称之为:一个(元素的)框为它的子孙节点建造了包含块.包含块是一个相对的概念. <div> <table> <tr> <td>hi</td>