是什么深度的内容,但是却让我受益匪浅——你写不出复杂高深的代码,但是至少能写出规范、干净、同事看了不喊“卧槽”而是喊“卧槽牛逼”的代码。在这篇文章中我将会挑选几条手册中的编程规约做一个简单的导读。**友情提示,文末有手册下载方式哦。**>对软件来说,适当的 规范和标准绝不是消灭代码内容的创造性、优雅性,而是限制过度个性化,以一种普遍认可的统一方式一起做事,提升协作效率,降低沟通成本。代码的字里行间流淌的...
会话窗口,支持非常灵活的自定义窗口满足特殊业务需求。- 带反压的流模型Flink是采用java开发的,flink计算集群运行在java虚拟机中,因为flink计算会面临大量数据处理、大量状态存储,完全基于jvm的堆内存管理存在较大的缺陷,flink基于jvm实现了独立的内存管理:可超出主内存的大小限制、承受更少的垃圾回收开销、对象序列化二进制存储,下面在来详细介绍下flink内存管理。## 完全JVM内存管理存在的问题基于JVM的数据分析引擎...
底层实现是在内存中通过 Map 的数据结构来存储数据,把原始的数据对象直接存储到内存中。这种 StateBackend 的优点是访问速度特别快,所有操作都是在内存中进行,基本没有额外的 CPU 开销。缺点是随着状态规模的增长,... 序列化后的结果也会比以 Object 的形式存在内存中要小,因此支撑的状态规模比 FsStateBackend大。另外,RocksDBStateBackend 在 JVM 的 Heap 中没有额外的状态数据存储,对应的 GC 压力非常低。但是都是以二进制的形式...
**FsStateBackend** 底层实现是在内存中通过 Map 的数据结构来存储数据,把原始的数据对象直接存储到内存中。这种 StateBackend 的优点是访问速度特别快,所有操作都是在内存中进行,基本没有额外的 CPU 开销。缺点是... 序列化后的结果也会比以 Object 的形式存在内存中要小,因此支撑的状态规模比 FsStateBackend大。另外,RocksDBStateBackend 在 JVM 的 Heap 中没有额外的状态数据存储,对应的 GC 压力非常低。但是都是以二进制的形式...
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 也就是我们定义了对操作对象的一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不...
## 一、前言- 开发Java项目过程中,难免会碰到一些 性能 问题,这时候就需要一些工具,帮忙排查- 本文主要介绍 JDK自带的上古神器 jstat、jmap,用于分析内存问题,另简单介绍 MAT、gceasy、HeapDump 等- 以 openjdk... 其他内存分析工具### 1. [MAT](https://www.eclipse.org/mat/):免费经典的dump分析工具- MAT 全称 Eclipse Memory Analysis Tools,是一个分析 Java 堆数据的专业工具,可以计算出内存中对象的实例数量、占用空间大...
最终会导致out of memory! **常见问题汇总**#### **为什么要做内存泄漏监控&监控上线?**内存泄漏无关设备型号,debug还是release环境,该发生的场景一定会发生。如线下监控,需要需要有人... 则认定这个Action会导致内存泄漏,然后分析这个Action中存在的内存泄漏对象,若不会导致OOM,则认定此Action不会内存泄漏。 **我的策略**#### **检测时机**页面退出时,检测退出的页面是否存在内存泄漏...
那么它会把程序字节码保存为一个以 .pyc 为扩展名的文件 . 如果没有写入权限 , 则 Python 进程会在内存中生成字节码 , 在程序执行结束后被自动丢弃 .2. Python进程会把编译好的字节码转发到PVM(Python虚拟机... 从数据流中读取操作码和参数 , 并对其进行解释处理 . 指令处理器会循环执行这个过程 , 不断改变 stack和 memo区域的值 .直到遇到 .这个结束符号 。这时 , 最终停留在栈顶的的值将会被作为反序列化对象返回 。- ...
Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayListener`将其中信息反馈到 `KVStore` 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 `KVStore`中,`KVStore`是 Spark 中基于内存的 KV 存储,可以存储任意的类实例。前端会从`KVStore`查询所需的对象,实现页面的渲染。## 1.2 痛点- #### **存储空间开销大**Spark 的事件体系非常...
在反序列化等场景中不必担心 Null 的出现。```kotlindata class BannerResponse( @SerializedName("data") val data: BannerData = BannerData(), @SerializedName("message") val message: String = "... Immutable 还体现在集合类的类型上。我们在项目中提倡非必要不使用 `MutableList` 这样的 Mutable 类型,可以减少 `ConcurrentModificationException` 等多线程问题的发生,同时更重要的是避免了因为 Item 篡改带来的...
若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建... 即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许模块按照灵活配置支持不同的策略。这样便能够根据不同业务场景实现不同的策略。![picture.image](https://p6-volc-community...
将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayListener`将其中信息反馈到 `KVStore` 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 `KVStore`中,`KVStore`是 Spark 中基于内存的KV存储,可以存储任意的类实例。前端会从`KVStore`查询所需的对象,实现页面的渲染。 ## 1.2 **痛点**### **1.2.1 存储空间开销大**Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大...
将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayListener`将其中信息反馈到 `KVStore` 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 `KVStore`中,`KVStore`是 Spark 中基于内存的KV存储,可以存储任意的类实例。前端会从`KVStore`查询所需的对象,实现页面的渲染。 **痛点**1. **存储空间开销大**Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的...