RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个

前言 在上文「Guava 源码分析(Cache 原理)」中分析了 Guava Cache 的相关原理. 文末提到了回收机制.移除时间通知等内容,许多朋友也挺感兴趣,这次就这两个内容再来分析分析. 在开始之前先补习下 Java 自带的两个特性,Guava 中都有具体的应用. Java 中的引用 首先是 Java 中的引用. 在之前分享过 JVM 是根据可达性分析算法找出需要回收的对象,判断对象的存活状态都和引用有关. 在 JDK1.2 之前这点设计的非常简单:一个对象的状态只有引用和没被引用两种区

前言 最近需要在Jupyter中写一个类库,其中有一个文件实现从数据库中读取空间数据并加载为Feature对象,Feature对象是cartopy封装的geomery列表,能够方便的用于作图等.因为有很多数据是经常用到的,所以就写了很多常量将数据事先读好供用户直接调用,这样造成的一个问题是每次加载该页面的时候很慢,于是我就考虑可以写个Cache来缓存这些数据,这在其他情况下是再正常不过的需求,然而我却在这里折腾半天,踏了坑,坑里还有水,再也没有出来...在这里我简单分析一下失败的原因,如果有人有

前言 Google 出的 Guava 是 Java 核心增强的库,应用非常广泛. 我平时用的也挺频繁,这次就借助日常使用的 Cache 组件来看看 Google 大牛们是如何设计的. 缓存 本次主要讨论缓存. 缓存在日常开发中举足轻重,如果你的应用对某类数据有着较高的读取频次,并且改动较小时那就非常适合利用缓存来提高性能. 缓存之所以可以提高性能是因为它的读取效率很高,就像是 CPU 的 L1.L2.L3 缓存一样,级别越高相应的读取速度也会越快. 但也不是什么好处都占,读取速度快了但是它的内存

QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的.一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用QC.每个Cache都是以SQL文本作为key来存的. 原理 QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的.一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用QC.每个Cache都是以SQL文本作为key来存的.在应用QC之前,SQL文本不会被作任何处理.也就是说,两个SQL语句,只要相差哪怕是一个字符(例如大小写

网上有很多教你怎么使用jQuery.data(..)来实现数据缓存,但有两个用户经常使用的data([key],[value])和jQuery.data(element,[key],[value])几乎没有什么文章说清楚它们两的区别,所以我用到了,研究下分享给大家.$("").data([key],[value])与jQuery.data(element,[key],[value])的区别这两个函数都是用来在元素上存放数据也就平时所说的数据缓存,都返回jQuery对象,当时我分别在使用

前言 目前大部分互联网架构 Cache 已经成为了必可不少的一环.常用的方案有大家熟知的 NoSQL 数据库(Redis.Memcached),也有大量的进程内缓存比如 EhCache .Guava Cache.Caffeine 等. 本系列文章会选取本地缓存和分布式缓存(NoSQL)的优秀框架比较他们各自的优缺点.应用场景.项目中的最佳实践以及原理分析.本文主要针对本地 Cache 的老大哥 Guava Cache 进行介绍和分析. 基本用法 Guava Cache 通过简单好用的 Clien

有篇博文介绍的原理已经比较清楚了,见下面链接, 本文给出实验结果. http://www.cnblogs.com/cocowool/archive/2011/08/22/2149929.html Last-modified 第一次请求,请求头中没有 IF_Modify_Since, 因为第一次还没有获得 Last-Modified时间值, 本次请求只能是无条件请求. GET http://localhost/httpcache.php HTTP/1.1Host: localhostConnect

在将数据块读入到SGA中,他们的缓冲区被放置在悬挂散列存储桶的链表中(散列链),这种内存结构由大量 子cache buffers chains锁存器(也称为散列锁存器或CBC锁存器)保护. Buffer Cache概述 Buffer Cache是SGA的一部分,Oracle利用Buffer Cache来管理data block,Buffer Cache的最终目的就是尽可能的减少磁盘I/O.Buffer Cache中主要有3大结构用来管理Buffer Cache. Hash Bucket与Hash

什么是opcode opcode(operate code)是计算机指令中的一部分,用于指定要执行的操作,指令的格式和规范由处理器的指定规范指定 opcode是一种php脚本编译后的中间语言,就像java的ByteCode,或者.NET的MSL 为什么要使用opcode缓存 opcode cache的目的是避免重复编译,减少CPU和内存开销的.如果动态内容的性能瓶颈不在于CPU和内容,而在于IO操作,比如数据库查询带来的IO开销,这个时候opcode cache的性能提升是非常有局限的.无论如何

Spring框架从version3.1开始支持cache,并在version4.1版本中对cache功能进行了增强. spring cache 的关键原理就是 spring AOP,通过 spring AOP,其实现了在方法调用前.调用后获取方法的入参和返回值,进而实现了缓存的逻辑.关于Spring Cache原理的详细介绍,参见http://blog.csdn.net/guugle2010/article/details/40115675 1.采用Spring的默认开箱即用的cache(Out

DMA和cache一致性问题 Cache原理 CPU缓存(Cache Memory)是位于CPU与内存之间的临时存储器,它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多.缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存 读写速度不匹配的矛盾,因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多,这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存.在缓存中的数据是内存中的 一小部分,但这一小部分是短时间内CPU即将访问的,当CPU调用大量数据时,就可避开内存直接从缓存中调用,从而加快读取速度. 只要Cache

query cache原理 当mysql接收到一条select类型的query时,mysql会对这条query进行hash计算而得到一个hash值,然后通过该hash值到query cache中去匹配,如果没有匹配中,则将这个hash值存放在一个hash链表中,同时将query的结果集存放进cache中,存放hash值的链表的每一个hash节点存放了相应query结果集在cache中的地址,以及该query所涉及到的一些table的相关信息:如果通过hash值匹配到了一样的query,则直接将c

一.概述 Solr查询的核心类就是SolrIndexSearcher,每个core通常在同一时刻只由当前的SolrIndexSearcher供上层的handler使用(当切换SolrIndexSearcher时可能会有两个同时提供服务),而Solr的各种Cache是依附于SolrIndexSearcher的,SolrIndexSearcher存在则Cache生,SolrIndexSearcher亡则Cache被清空close掉.Solr在Lucene之上开发了很多Cache功能,从目前提供的Ca

Cache存储器 Cache(高速缓冲存储器) 高速缓冲存储器是位于主存与CPU之间的一级存储器,有静态存储芯片(SRAM)组成,容量比较小,速度比主存高得多,接近于CPU的速度,单位成本比内存高.Cache存储了频繁访问内存的数据. (1)Cache原理.命中率.失效率 使用Cache改善系统性能的主要依据是程序的局部性原理. 命中率.失效率 Cache的访问命中率为h(通常1-h就是Cache的失效率),Cache的访问周期时间是t1,主存储器的访问周期时间是t2,则整个系统的平均访存时间就

[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C

独悲须要忍受.快乐须要分享对Linux协议栈多次perf的结果,我无法忍受conntrack的性能,然而它的功能是如此强大,以至于我无法对其割舍,我想自己实现一个高速流表.可是我不得不抛弃依赖于conntrack的诸多功能.比方state match.Linux NAT等,诚然.我尽管对NAT也是抱怨太多,但无论如何.不是还有非常多人在用它吗.       以前,我针对conntrack查找做过一个基于离线统计的优化,其思路非常easy,就使用动态的计算模式取代统一的hash算法.我事先会对经过

cache原理: https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/10984976.html cache的verilog实现 实现的cache是16k, 4way组相连cache,每个set是256 个cacheline,每个cacheline是16 byte,所以总的size是256*4*16=16k byte. 我们用23bit物理地址,如下图所示,低4位位cacheline内部的字节地址,因为cacheline size是16byte,所以用4位表示,因为每个

(记忆线:当时一刷完是1-205. 二刷88道.下次更新记得标记不能bug-free的原因.)   88-------------Perfect Squares(完美平方数.给一个整数,求出用平方数来相加得到最小的个数) public class Solution{ public static void main(String[] args){ System.out.println(numSquares(8)); } public static int numSquares(int n){ //

Mybatis:将java对象映射成SQL语句,再将结果转化为java对象,解决了java对象和sql拼接.结果集的问题,又可以自己写sql语句 总体结构: 根据JDBC规范建立与数据库的连接 通过反射打通java对象与sql参数的交互交互式框架: 1.准备好交互环境 2.构建一个交互环境,在交互环境还划分为会话,每次会话都有一个环境 3.交换数据 Mybatis 1.Mybatis配置文件 conf.xml 2.根据数据库表编写对应实体类 3.定义操作表的sql映射文件 4.在Mybatis配

一.  DBWR写磁盘数据触发条件 1. 当进程在辅助LRU链表和主LRU链表上扫描以查找可以覆盖的buffer header[空闲缓冲区]时,如果已经扫描的buffer header的数量到达一定的限度(由隐藏参数:_db_block_max_scan_pct决定)时,触发DBWR进程.  _db_block_max_scan_pct表示已经扫描的buffer header的个数占整个LRU链表上buffer header总数的百分比.这时,搜索可用buffer header的进程挂起,在v$