----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 近期一直在分析OceanBase的源代码,恰巧碰到了OceanBase的核心开发人员的新作<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>.看完样章后决定入手,果然物有所值. 对于准备学习分布式的同学,这是一本不错的书籍,相对系统,全面的介绍了分布式的相关技术和项目,基本都是干货. 另一半是在介绍OceanBase的内容,对我来说,正是踏破铁鞋无觅处.接下来会有几篇专门研究存储引擎的读书笔记哟.废话不多说,转入正题. 1.存

本文只讨论OverLapped I/O的三种异步模型及完成端口,像select.SWASelect不作讨论,讨论顺序从劣到优,方便于循序渐进地对比,更容易区分各模型之间的差别. 1. OverLapped I/O 设备内核对象模型,这种模型虽然采用异步,但为了知道对象是否触发,需要一直挂起线程,换个角度来说,与同步的差异不大. 2. OverLapped I/O 事件内核对象模型,这模型比较前一种就先进多了,它可以同时等待多个事件,但是waitForMultipleObject最多只能等待64个

Bitcask 存储模型 Bitcask 是一个日志型.基于hash表结构的key-value存储模型,以Bitcask为存储模型的K-V系统有 Riak和 beansdb新版本. 日志型数据存储 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不修改老的数据,就像我们的各种服务器日志一样.在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大小限制,当文件大小增加到相应的限制时,就会产生一个新的文件,老的文件将只读不写.在任意时间点,只有一个文件是可写的,在Bi

1.概念剖析 相信很多从事linux后台开发工作的都接触过同步&异步.阻塞&非阻塞这样的概念,也相信都曾经产生过误解,比如认为同步就是阻塞.异步就是非阻塞,下面我们先剖析下这几个概念分别是什么含义. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步:异步的概念和同步相对.当一个异步过程

Bitcask模型是一种日志型kv模型.所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作.Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入. 任意时刻,系统中只有一个数据文件支持写入,称为active data file.其余的数据文件都是只读文件,称为older data file.即所有写操作都是对最后更新文件的一个追加. 除了增加外,删除和更新也全部不随机读写已有文件.删除只是增加一个带删除标志的记录,随后更新索引hash:而更新也是一样. 文件中的数据结构非常简单,是一条一条的

Linux并发模型 目前可以实现并发程序的方法有Apache模型(Process Per Connection,简称PPC),TPC(Thread PerConnection)模型,以及select模型和poll模型.Epoll模型. 各种模型优缺点 Apache模型和TPC模型是最容易理解的,Apache模型在并发上是通过多进程实现的,而TPC模型是通过多线程实现的,但是这种方式在大量进程/线程切换时会造成大量的开销. select模型是通过一种轮询机制来实现的.需要注意: Socket数量限

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L

Linux并发模型 Linux并发模型 目前可以实现并发程序的方法有Apache模型(Process Per Connection,简称PPC),TPC(Thread PerConnection)模型,以及select模型和poll模型.Epoll模型. 各种模型优缺点 Apache模型和TPC模型是最容易理解的,Apache模型在并发上是通过多进程实现的,而TPC模型是通过多线程实现的,但是这种方式在大量进程/线程切换时会造成大量的开销. select模型是通过一种轮询机制来实现的.需要注意:

一.V测试模型 1.V模型示意图: 单元测试:又叫模块测试,针对软件设计中的最小单位—>程序模块 集成测试:又叫组装测试,通常在单元测试的基础上,将所有程序模块进行有序.递增测试. 系统测试:把整个软件系统看为一个整体进行测试,包括对功能.性能.兼容性测试. 验收测试:α测试,内部测试人员使用版本.β测试,bug已经不多 面向用户.γ测试版,正式 2.V模型优缺点: 优点:开发阶段包含了底层测试(单元测试)和高层测试(系统测试):清楚的标识了开                         

什么是LOD LOD也称为层次细节模型,是一种实时三维计算机图形技术,最先由Clark于1976年提出,其工作原理是: 视点离物体近时,能观察到的模型细节丰富:视点远离模型时,观察到的细节逐渐模糊.系统绘图程序根据一定的判断条件,选择相应的细节进行显示,从而避免了因绘制那些意义相对不大的细节而造成的时间浪费,同时有效地协调了画面连续性与模型分辨率的关系. 示例图: 地形LOD模型算法 地形里面的LOD算法可以分为:非连续LOD模型.连续LOD模型以及节点LOD模型. 非连续LOD模型:它实质上保

本文为<高性能网络编程游记>的第六篇"性能追击:万字长文30+图揭秘8大主流服务器程序线程模型". 最近拍的照片比较少,不知道配什么图好,于是自己画了一个,凑合着用,让大家见笑了. 本文我们来探索一下主流的各种应用服务器的网络处理模型,看看大家都是怎么设计网络程序的.在本文中,我会从Node.js.Apache Server.Nginx.Netty.Redis.Tomcat.MySQL.Zuul等常用的服务器程序,给大家逐一分析,分析各种服务器程序的性能,心中有数,才能手中

一.概述 众所周知,Redis是一个高性能的数据存储框架,在高并发的系统设计中,Redis也是一个比较关键的组件,是我们提升系统性能的一大利器.深入去理解Redis高性能的原理显得越发重要,当然Redis的高性能设计是一个系统性的工程,涉及到很多内容,本文重点关注Redis的IO模型,以及基于IO模型的线程模型. 我们从IO的起源开始,讲述了阻塞IO.非阻塞IO.多路复用IO.基于多路复用IO,我们也梳理了几种不同的Reactor模型,并分析了几种Reactor模型的优缺点.基于Reactor模

前戏:一起走进条件随机场 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度

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

1. LR的直观表述 1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个人见人爱,花见花开,工业界为之疯狂,学术界..额,好像学术界用的不多哎.不过没关系,就算学术界用的不多也遮不住它NB的光芒,它就是LR模型.LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型!为啥这么说呢?我们来看一下它的假设函数的样子: 首先来解释一下的表示的是啥?它表示的就是将因变量预测成1(阳性)的概率,具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率,而是该条件概率的参数.看

各I/O模型优缺点 BIO通信模型 BIO主要的问题在于每当有一个新的客户端请求接入时,服务端必须创建一个新的线程处理新接入的客户端链路,一个线程只能处理一个客户端连接 线程池I/O编程 假如所有可用线程都被阻塞,后续I/O都将在队列中排队 线程池采用阻塞队列实现,队列积满之后,后续入队列操作将被阻塞,新的客户端请求被拒绝,发生大量连接超时 NIO编程 缓冲区Buffer 每一种Java基本类型都有对一种缓冲区 大多数标准I/O使用ByteBuffer 通道Channel Channel分为两大

一.提升树 提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法.以决策树为基函数的提升方法称为提升树,boosting tree.对分类问题的决策树是二叉分类树,对回归问题的决策树是二叉回归树.提升树算法是AdaBoost算法的特殊情况.我的理解提升树分为普通提升树与梯度提升树,普通提升树每次拟合的是真实残差值,而梯度提升树拟合的是损失函数在当前模型的的负梯度. 普通提升树解决回归问题算法如下: 输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)} 输出:提升

一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 一.Bagging(1996) 1.随机森林(1996) RF = bagging + random-combination C&RT (1)RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起,不考虑计算代价,通常树越多越好. RF中使用CART没有经过剪枝操作,一般会有比较大的偏差(variance),结合Bagging的平均效果可以降低CART的偏

引言: NoSQL高级培训课程的基础理论篇的部分课件,是从一本英文原著中做的摘选,中文部分参考自互联网.给大家分享. 正文:  The NoSQL Ecosystem 目录 The NoSQL Ecosystem... 1 13.1. What's in a Name?. 5 13.1.1. SQL and the Relational Model 6 13.1.2. NoSQL Inspirations. 8 13.1.3. Characteristics and Considerations

1. 直播协议 直播协议主要有RTMP,HLS,MPEG-DASH,RTSP,HTTP-FLV等.每种协议都各有长短,比如RTMP延迟低,但诞生于Adobe,依赖于Flash Player,在如今FLash Player面临被淘汰的时代,RTMP前途未卜:HLS是苹果基于HTTP开发并主导的流媒体协议,它充分利用了HTTP的通用性,并能根据带宽自适应码率,但单个TS文件duration过大(一般为10s),延迟较高:MPEG-DASH类似于HLS,也是基于HTTP的,不同点是DASH单个片段du