找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利用适配的算法,那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没... ```java1 -> 2 -> 11 -> 3 -> 1 -> 3 -> 4 -> 1 -> 4 ->```单向链表的查找更新比较简单,我们看看插入新节点的具体过程(这里只展示中间位置的插入,头尾插入比较简单):![](https://markdownpicture.oss-cn...
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/libexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:.生效:profilesource /etc/profile查看:jdk版本java –versio... 线上CPU飙升排查或辅助JVM参数调优调整查找各个当前进程ID资源信息top -c查找当前进程内最耗费CPU的线程top -Hp 进程ID线程ID十六进制值转换printf "%x\n" 线程ID定位具体堆栈信息:输出进程ID的堆栈信息,然后...
也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法。底层可以是一个普通的java字节数组(byte[]),也可以是一个申请在堆外的ByteBuffer。每条记录都会以序列化的形式存在一个或多个MemorySegment中。... 可以高效地比较与操作。另外,该二进制形式可以把相关的值,以及hash值,键值和指针等相邻地放进内存中。这使得数据结构可以对高速缓存更友好,可以从 L1/L2/L3 缓存获得性能的提升## Flink量身定制的序列化框架Fl...
.getSelectState(data: DATA): SelectedState { return getStateOrNull(data) ?: SelectedState.NON_SELECTED}```Java 时代我们只能通过 `getStateOrNull` 这类的命名规范来提醒返回值的可空,Kotlin 通过 ... DatabaseManager.db.bannerDao.insertAll(*(it.toTypedArray())) } } }.distinctUntilChanged() ```上面的例子用于从多个数据源获...
如果跨网络时延比较高,可以使用批量方式。 简单 高 高,支持批量上报。 如果参考 “最佳实践”-->"查看上报时延"章节内容来查看上报的时延。SDK>=1.5.6 版本,支持批量。 FILE 不推荐 复杂 很高 低,写文件之... eventSaveMaxFileSize:表示需要保存的日志文件的最大文件大小,单位为MB。 eventFilePaths:表示需要保存的日志文件的位置,为一个字符串数组,数组中的每一个值都表示一个路径,用户将日志文件写到不同的文件夹下,可以...
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/libexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:.生效:profilesource /etc/profile查看:jdk版本java –versio... 线上CPU飙升排查或辅助JVM参数调优调整查找各个当前进程ID资源信息top -c查找当前进程内最耗费CPU的线程top -Hp 进程ID线程ID十六进制值转换printf "%x\n" 线程ID定位具体堆栈信息:输出进程ID的堆栈信息,然后...
也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法。底层可以是一个普通的java字节数组(byte[]),也可以是一个申请在堆外的ByteBuffer。每条记录都会以序列化的形式存在一个或多个MemorySegment中。... 可以高效地比较与操作。另外,该二进制形式可以把相关的值,以及hash值,键值和指针等相邻地放进内存中。这使得数据结构可以对高速缓存更友好,可以从 L1/L2/L3 缓存获得性能的提升## Flink量身定制的序列化框架Fl...
.getSelectState(data: DATA): SelectedState { return getStateOrNull(data) ?: SelectedState.NON_SELECTED}```Java 时代我们只能通过 `getStateOrNull` 这类的命名规范来提醒返回值的可空,Kotlin 通过 ... DatabaseManager.db.bannerDao.insertAll(*(it.toTypedArray())) } } }.distinctUntilChanged() ```上面的例子用于从多个数据源获...
`Database Inspector` 可以实时查看 Jetpack `Room` 框架生成的数据库文件,同时也支持实时编辑和部署到设备当中。相较之前需要的 `SQLite` 命令或者额外导出并借助 DB 工具的方式更为高效和直观。### 2.2 Layout... 采用赋值形式进一步简化。这样子的写法已经很接近于语言的日常表达,高级~```kotlin fun generateAnswerString(count: Int, countThreshold: Int): String = if (count > countThreshold) "I have the...
占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访问,以及 ExecNode 的并行 Translat... 为了加速从 Class Name 到 Classloader 的查找,会维护一个叫做 SystemDictionary 的哈希表(Key 是 Class Name,Value 是 Classloader 实例)。在 Classloader 数量非常多的时候,比如线上出现了超过 2w 的 Classloade...
占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访问,以及 ExecNode 的并行 Translate,使... 为了加速从 Class Name 到 Classloader 的查找,会维护一个叫做 SystemDictionary 的哈希表(Key 是 Class Name,Value 是 Classloader 实例)。在 Classloader 数量非常多的时候,比如线上出现了超过 2w 的 Classloade...
占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访问,以及 ExecNode 的并行 Translat... 为了加速从 Class Name 到 Classloader 的查找,会维护一个叫做 SystemDictionary 的哈希表(Key 是 Class Name,Value 是 Classloader 实例)。在 Classloader 数量非常多的时候,比如线上出现了超过 2w 的 Classloade...
因为包含 4 个不同的取值。- 序列 `[1, 2, 3, 1, 2]` 的基数为 3,虽然包含 5 个元素,但其中的 1, 2 分别重复了一次。最直观的基数统计方法是利用 HashSet:将序列中的所有值依次添加到 HashSet 中,最后统计 Hash... 使用调和平均数计算出的平均收入为 10/(1/100000+9/3000)=3322,比较接近群体中的普遍情况。HyperLogLog 算法对于 LogLog 算法的重要改进就是把算术平均数改成了调和平均数。同时,HLL 不是先求平均得分,再计算指数...