转自:  http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjAzMDA1MQ==&mid=2648945468&idx=1&sn=b622788361b384e152080b60e5ea69a7#rd 网上有很多Kafka的测试文章,测试结果通常都是“吊打”其他MQ.感慨它的牛B之余我觉得必要仔细分析一下它如此快速的原因.这篇文章不同于其他介绍Kafka使用或者技术实现的文章,我会重点解释——为什么真快.(当然不是因为它用了Scala!!!!) 生产者(写

这里首先要谈到php 的hashtabletypedef struct _hashtable { uint nTableSize; // hash Bucket的大小,最小为8,以2x增长. uint nTableMask; // nTableSize-1 , 索引取值的优化 uint nNumOfElements; // hash Bucket中当前存在的元素个数,count()函数会直接返回此值 ulong nNextFreeElement; // 下一个数字索引的位置 Bucket *pI

1.默认 query_cache 是打开的 你使用 show global variables like '%query_cache%'; 确认一下有没有打开,如果打开了.第一次查询读数据文件,第二次就会走query_cache,所以就会很快.当然,如果数据更新了,要重新再缓存. 2.第二种情况 ,查询表引擎:show variables like '%storage_engine%',表引擎使用innodb.第一次查询也会走数据文件,第二次直接走buffer_pool,也比直接查询数据文件要快

Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因. 为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基

1. Redis的高并发和快速的原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因. 2. 为什么Redis是单线程的 官方答案 因为Re

出处知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58038188 Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多

姚冬,中老年程序员 进藤光.杨个毛.欧阳修 等人赞同 我是来反对楼上某些答案的.我曾经用MFC写了金山词霸(大约20多万行),又用Qt写了YY语音(大约100多万行),算是对两种框架都比较有经验.纠正几个错误的认识. 1. “用Qt写的程序编译比MFC慢”的说法是错误的绝对错误,单位代码行数编译Qt远比MFC快得多,因为Qt库的头文件设计非常好,尽量都使用了前置声明,避免了头文件嵌套,几乎所有类都使用了公有类和私有类的设计,把没必要公开的声明放到私有头文件里,避免了编译时引入过多代码.而MFC没

引子: 和朋友的聊天中得知他公司后台接口全部都是 POST 请求, 我表示很纳闷为什么全是 POST 请求呢? GET 比 POST 安全,或者说 便于后台方便,后台不用区分包装类  (所以全部用 POST 请求)? 相对来说是POST更安全些,但是后台所有接口都是带敏感性的么? 比如静态数据(数据字典.省市区.类型之类的)这时候也要 post ? 带敏感性的请求POST完全是应该的,但普通请求(大多数获取数据请求)都应该往GET请求看齐,因为GET请求对于浏览器来说减轻了其压力.而且请求比PO

这是一个非常有意思的问题. 在看源码的过程中,总会遇到这样的写法: var triggerEvents = function(events, args) { var ev, i = -1, l = events.length, a1 = args[0], a2 = args[1], a3 = args[2]; switch (args.length) { case 0: while (++i < l) (ev = events[i]).callback.call(ev.ctx); return;

这是一个非常有意思的问题. 在看源码的过程中,总会遇到这样的写法: var triggerEvents = function(events, args) { var ev, i = -1, l = events.length, a1 = args[0], a2 = args[1], a3 = args[2]; switch (args.length) { case 0: while (++i < l) (ev = events[i]).callback.call(ev.ctx); return;

写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 - 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高.而保存到硬体的操作则在后台异步完成. 读操作MongoDB快的原因是: 1)MongoDB的设计要求你常用的数据(working set)可以在内存里装下.这样大部分操作只需要读内存,自然很快. 2)文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起(内存或硬盘),大家知道硬盘读写耗时最多是随机读写所产生的磁头定位时间,数据集中在一起则减少了

摘要:Android系统非常特别,App须要进行模拟化測试.即使这样仍然有解决的办法---虚拟化技术. 之前的模拟器比方eclipse自带的是非常慢的一种,并且模拟器的版本号并非最新的.开机.能够说差点儿要把你逼迫到一种绝境,慢的要死:载入一次程序,等你上完厕所回来发现还没载入完.不管从哪一个角度来说.就是非常低下的效率.今天无意中发现Genymotion模拟器超越了本人全部见过的模拟器,所以分享给大家. Genymotion模拟器 – 更快的Android模拟器 问:你希望不用真机或者平板就能

通常数组不直接保存值,而是通过保存值的list.然后对list中的“值”使用equals方法比较,这部分查询速度自然慢.但是如果有好的散列函数,数组的每个位置就只有较少的“值”.因此,不是查询所有的list,而是快速跳到数组的某个位置,只对很少的额元素进行比较,这就是HashMap会如此之快的原因. 这里解释一下数组的“键”,数组并不保存键本身,而是通过“键”对象生成一个数字,将其作为数组的下标索引.这个数字就是散列码,有定义在Object中的hashcode生成(也称散列函数).你的类总是应该

[1]Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因. [2]为什么Redis是单线程的 基本解释 因为Red

Kafka 为什么能那么快 | Kafka高效读写数据的原因 无论 kafka 作为 MQ 也好,作为存储层也罢,无非就是两个功能(好简单的样子),一是 Producer 生产的数据存到 broker,二是 Consumer 从 broker 读取数据.那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了,下面我们就聊聊 Kafka 快的原因. 1. 利用 Partition 实现并行处理 我们都知道 Kafka 是一个 Pub-Sub 的消息系统,无论是发布还是订阅,都要指定 Topic. Topic

作为一名服务端工程师,工作中你肯定和 Redis 打过交道.Redis 为什么快,这点想必你也知道,至少为了面试也做过准备.很多人知道 Redis 快仅仅因为它是基于内存实现的,对于其它原因倒是模棱两可. 那么今天就和小莱一起看看: 图注:- 思维导图 - 基于内存实现 这点在一开始就提到过了,这里再简单说说. Redis 是基于内存的数据库,那不可避免的就要与磁盘数据库做对比.对于磁盘数据库来说,是需要将数据读取到内存里的,这个过程会受到磁盘 I/O 的限制. 而对于内存数据库来说,本身数据就

天下武功,无坚不摧,唯快不破! 学习一个技术,通常只接触了零散的技术点,没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系,没有系统观.这样会很吃力,而且会出现一看好像自己会,过后就忘记,一脸懵逼. 跟着「码哥字节」一起吃透 Redis,深层次的掌握 Redis 核心原理以及实战技巧.一起搭建一套完整的知识框架,学会全局观去整理整个知识体系. 系统观其实是至关重要的,从某种程度上说,在解决问题时,拥有了系统观,就意味着你能有依据.有章法地定位和解决问题. Redis 全景图 全景图可以围绕两个纬度展开

前言 redis和数据相比除了他们的结构型颠覆以外!还有他们存储位置也是不相同.传统数据库将数据存储在硬盘上每次数据操作都需要IO而Redis是将数据存储在内存上的.这里稍微解释下IO是啥意思.IO就是输入流输出流方式将数据在硬盘和内存之间进行交互!而redis直接在内存上就剩下了IO操作.这也是redis快的原因之一吧 内存相对于硬盘来说很宝贵.我们平时的电脑也是硬盘是内存的几百倍.既然内存很宝贵而redis又将数据存储在内存上那么redis肯定不能肆无忌惮的进行存储 .这就需要redis和开

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/574 我们在上一篇文章中讲解了 Go HTTP 标准库的实现原理,这一次我找到了一个号称比net/http快十倍的Go框架 fasthttp,这次我们再来看看它有哪些优秀的设计值得我们去挖掘. 一个典型的 HTTP 服务应该如图所示: 基于HTTP构建的服务标准模型包括两个端,客户端(Client)和服务端(Server).HTTP 请求从客户端发出,服务端接受到请

ArrayList与LinkedList的普通for循环遍历 对于大部分Java程序员朋友们来说,可能平时使用得最多的List就是ArrayList,对于ArrayList的遍历,一般用如下写法: public static void main(String[] args) { List<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { arrayList.add(i)

Spark 入门 目录 一. 1. 2. 3. 二. 三. 1. 2. 3. (1) (2) (3) 4. 5. 四. 1. 2. 3. 4. 5. 五.         Spark Shell使用 1. 2. 六.         运行WordCount Demo 1. 2. 3. 七.         Spark TopKey Demo 八. 1. 2. 一. Spark功能和优势 1.        Spark功能 Spark类似于MapReduce,是另一种分布式计算框架,由于MapRe