1.SkipList Redis的sortedSet数据结构是有序不重复的(索引为唯一的,数据(score)却可以重复), 跳表是redis的一个核心组件,也同时被广泛地运用到了各种缓存地实现当中,它的主要优点, 就是可以跟红黑树.AVL等平衡树一样,做到比较稳定地插入.查询与删除.理论插入查询删除的算法时间复杂度为O(logN). 2.什么是跳表 链表,相信大家都不陌生,维护一个有序的链表是一件非常简单的事情,我们都知道,在一个有序的链表里面,查询跟插入的算法复杂度都是O(n). 我们能不能进

在上篇我们对Django原生View源码进行了局部解析:https://www.cnblogs.com/dongxixi/p/11130976.html 在前后端分离项目中前面我们也提到了各种认证需要自己来做,那么我们用rest_framework的时候 rest_framework也为我们提供相应的接口,rest_framework中的APIView实现了和Django原生View  as_view()一样的功能 并在此基础上实现了原生request的封装.认证.权限.视图等等功能 我们来看A

在6.1 如何在spring中自定义xml标签中我们看到了在spring中自定义xml标签的方式.dubbo也是这样来实现的. 一 META_INF/dubbo.xsd 比较长,只列出<dubbo:applicaton>元素相关的. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <xsd:schema xmlns:xsd="http://www

Android 开源项目源码解析(第二期) 阅读目录 android-Ultra-Pull-To-Refresh 源码解析 DynamicLoadApk 源码解析 NineOldAnimations 源码解析 SlidingMenu 源码解析 Cling 源码解析 BaseAdapterHelper 源码分析 Side Menu.Android 源码解析 DiscreteSeekBar 源码解析 CalendarListView 源码解析 PagerSlidingTabStrip 源码解析 公共

第一章 第一个dubbo项目 第二章  dubbo内核之spi源码解析 2.1  jdk-spi的实现原理 2.2 dubbo-spi源码解析 第三章 dubbo内核之ioc源码解析 第四章 dubbo内核之aop源码解析 第五章  dubbo内核之compiler源码解析 5.1 javassist基本使用 5.2 dubbo-compiler源码解析 第六章  dubbo与spring xml结合源码 6.1 如何在spring中自定义xml标签 6.2 dubbo在spring中自定义xm

      又开始新的阅读了,这次看的是Peer节点加入通道的过程.其实每次看源码都会有好多没有看懂的地方,不过相信只要坚持下去,保持记录,还是有很多收获的.       对于Peer节点加入通道这一过程,从用户角度来说也只是简单执行一行命令: peer channel join -b mychannel.block       就完成了某一节点加入通道的过程.而从Fabric网络内部来讲,却是做了很多工作,接下来看一下具体的流程: 整个流程的切入点和客户端创建通道的流程相同在fabric/pe

一,React.Children是什么? 是为了处理this.props.children(this.props.children表示所有组件的子节点)这个属性提供的工具,是顶层的api之一 二,React.Children.map的结构及举例  结构:React.Children.map(object children,function fn [, object context]) 举例如下:      //举例:(<span>1</span>和 <span>2<

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源码解析 在解析代码之前,首先要了解extend函数要解决什么问题,以及传入不同的参数,会达到怎样的效果.extend函数内部处理传入的不同参数,返回处理后的对象. extend函数用来扩展对象,增加属性和方法. 传入的参数有以下形式: 详细参见:解析jQuery中extend方法--用法<一> 可以传入N多个参数,将src1,src2..srcN的每一项合并到dest中 extend(dest,src1,src2...srcN); 只传入一个对象时,$.extend(),给jQuery扩展静

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方

Spring5源码解析-Spring框架中的单例和原型bean 最近一直有问我单例和原型bean的一些原理性问题,这里就开一篇来说说的 通过Spring中的依赖注入极大方便了我们的开发.在xml通过<bean>定义(或者通过@Bean在配置类里定义)对象之后,然后只需简单地使用@Autowired注解,就可以使用由Spring上下文管理的每个对象.需要注意的是,所有这些对象在Spring中默认都是单例. 这一次我们会去讨论Spring如何来管理这些定义的bean.在第一部分中,我们将讲解单例和

前言:分析Qt的代码也有一段时间了,以前在进行QT源码解析的时候总是使用ue,一个函数名在QTDIR/src目录下反复的查找,然后分析函数之间的调用关系,效率实在是太低了,最近总结出一个更简便的方法,就是利用Qt Creator这个IDE. 带来的好处是: 1. Qt Creator可以很方便的跟踪代码的调用,这样大大提高了分析代码的速度. 2. 函数间的调用关系能更加直观的找到. 3. 便于对代码的纵向关系的把握. 带来的坏处: 1. 只是展现了调用到的函数或者类的关系. 2. 缺少对类.某一

一.Spark 运行架构 Spark 运行架构如下图: 各个RDD之间存在着依赖关系,这些依赖关系形成有向无环图DAG,DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG,进行Stage划分,划分的规则很简单,从后往前回溯,遇到窄依赖加入本stage,遇见宽依赖进行Stage切分.完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler.TaskScheduler 负责具体的task调度,在Worker节点上启动ta

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正. 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示. 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值.从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小.而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小,循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值.如果

转载于:http://www.cnblogs.com/marchtea/archive/2012/11/20/2766756.html 前言: 之前趁着这段时间比较空闲,也因为听闻tinyxml大名,因此就阅读了tinyxml的源码.在上一篇博文中<tinyxml源码解析(上)>中对tinyxml整体架构以及其中两个基类TiXmlBase,TiXmlNode进行了注释解析.不过文章写得有点啰嗦,太过详细.因此这篇文章将提取其中的部分设计而不是对于每个函数进行注释. 本文将主要介绍tinyxml

一.配置简述 之前在.Net Framework平台开发时,一般配置文件都是xml格式的Web.config,而需要配置其他格式的文件就需要自己去读取内容,加载配置了..而Net Core支持从命令行.环境变量.文件.内存.Key-per-file中加载配置,其中文件包括xml.ini.json三种文件格式.这里需要说明一下,不论哪种格式的配置文件,加载到程序中最终会以Key/Value形式保存,源码中将所有配置读取出来并保存在  Dictionary<string, string> Data

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构中网络请求性能优化与源码解析 说明:Java生鲜电商平台中,由于服务进行了拆分,很多的业务服务导致了请求的网络延迟与性能消耗,对应的这些问题,我们应该如何进行网络请求的优化与处理呢? 到底有没有一些好的建议与方案呢? 下面这个文章将揭晓上面的问题,让你对SpringCloud微服务网络请求性能有一个全新的认识. 目录简介 01.网络请求异常分类 02.开发中注意问题 03.原始的处理方式 04.如何减少代码耦合性 05.异常统一处理步骤 06

Java生鲜电商平台-电商中海量搜索ElasticSearch架构设计实战与源码解析 生鲜电商搜索引擎的特点 众所周知,标准的搜索引擎主要分成三个大的部分,第一步是爬虫系统,第二步是数据分析,第三步才是检索结果.首先,电商的搜索引擎并没有爬虫系统,因为所有的数据都是结构化的,一般都是微软的数据库或者 Oracle 的数据库,所以不用像百度一样用「爬虫」去不断去别的网站找内容,当然,电商其实也有自己的「爬虫」系统,一般都是抓取友商的价格,再对自己进行调整. 第二点,就是电商搜索引擎的过滤功能其实比