在提出基于滑动窗口的LZ77算法后,两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel [1]于1978年又提出了LZ78算法:与LZ77算法不同的是LZ78算法使用树状词典维护历史字符串. [数据压缩]LZ77算法原理及实现 1. 原理 从个人层面,LZ78算法比LZ77算法更容易被理解. 压缩 LZ78算法的压缩过程非常简单.在压缩时维护一个动态词典Dictionary,其包括了历史字符串的index与内容:压缩情况分为三种: 若当前字符c未出现在词典中,则编码为(0, c): 若当前

没有什么东西是一成不变的,包含我们的理想和生活!MySQL作为一个免费的开源的关系型数据库,深受大家喜爱,从最初的无人问津到当下的去IOE,都体现出了MySQL举足轻重的作用.今天我们就从淘宝的发展来阐述MySQL在大型网站下的架构演变史! MySQL的可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种Scale-up : 纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力Scale-o

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/Creator/本文链接地址: Mysql在大型网站的应用架构演变 本文已经被多处转载,包括CSDN推荐以及码农周刊等等,阅读数超过50w+,回流到我博客流量的还是比较少,不过这不重要, 后续会分享更多技术,尽量试图把自己理解的东西描述出来(很多时候自己的理解是90分,可是描述出来就只有60分了) CSDN的转载 :http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160 伯乐在线的转

物联网应用中实时定位与轨迹回放的解决方案 – Redis的典型运用(转载)   2015年11月14日|    by: nbboy|    Category: 系统设计, 缓存设计, 高性能系统 摘要 我们解决某个问题,很多时候并不在于你掌握了某个工具或某项技术,而在于你对该场景下该问题的本质理解. 这则博文,针对物联网应用中实时定位与轨迹回放的问题,阐述最为简要的解决之道. 目录[-]     1. 系统需求     2. 应用场景     3. 数据量估算     4. 项目难点及解决   

终于有机会重新回头学习一下一直困扰自身多年的数据结构了,赶脚棒棒哒.一直以来,对数据结构的掌握基本局限于线性表,稍微对树有一丢丢了解,而对于图那基本上就是不懂(不可否认,很多的考试中回避了图也是原因之一),而查找和排序只能算是了解点皮毛,简单的面试能应付的水平.关于数据结构方面的教材和视频有不少,首推严蔚敏老教授的书和视频,尤其是视频,记载的是其在清华大学的授课过程,全程通过不同的教具来演示不同的示例,非常直观.自身由于懒惰,一直也没坚持的把其看完,于是选择了相对简单的学习方法,就是选择了程杰老

一.数据库语言部分1. SQL语言:关系数据库的标准语言2. PL/SQL:过程化语言Procedural Language3. SQL*Plus:简单的报表,操作系统接口 4. Oracle 8.01后出现:(1) 数据分区技术:只适用8.01后的版本,数据分散存放,不要放在一个硬盘上,I/O性能好,安全性能好.(2) 对象技术:存储过程.函数.包.数据库触发器.动态SQL编程(3) 数据库权限管理(4) 数据完整性约束(Data Integrity Constraints) 二.Oracle

文正整理自:http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种: Scale-up:纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力 Scale-out:横向扩展,  通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说,无疑横向扩展才是出路,同时通过纵向购买更高端的机器也一

没有什么东西是一成不变的,包含我们的理想和生活!MySQL作为一个免费的开源的关系型数据库,深受大家喜爱,从最初的无人问津到当下的去IOE,都体现出了MySQL举足轻重的作用.今天我们就从淘宝的发展来阐述MySQL在大型网站下的架构演变史! MySQL的可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种 Scale-up : 纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力Scale-

这篇文章本来是我们开发组内部用的一个小文档.因为我们公司以前没有做SAAS的经验,就成立了一个小组做一做这方面的技术前探,我是成员之一.这篇文档想从宏观的层面把开发一个SAAS应用所要用到的技术点稍微梳理一下,便于指导后面的技术前探工作.之所以发在这里,是因为自己相关的研发经验太缺乏,可能有些技术盲点是自己根本没能考虑到的,希望园子里的各位大牛多多指导. 一.聚焦“三头怪” 在MS的官方文档中,把构建一个足够成熟的SAAS(MS简单列出了SAAS应用的4级成熟度)所面临的3个主要挑战:可配置性,

原文来自于:http://www.cnblogs.com/Creator/p/3776110.html 原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/Creator/本文链接地址: Mysql在大型网站的应用架构演变 写在最前: 本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下,Mysql架构的演变 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种Scale-up :  纵

1 场景描述 系统中用到了进度计划编制功能,支持从project文件直接导入数据,并能够在系统中对wbs任务进行增.删.改操作.wbs任务分解中一个重要的概念就是前置任务,前置任务设置确定了不同任务项之间的依赖关系,以软件开发的一般过程为例,需求调研就是系统设计的前置任务.具体来说前置任务又分为以下四种类型 Finish-to-Start (FS) 把这个任务的开始日期和前提条件任务的结束日期对齐,一般用于串行的任务安排,前一个任务必须完成后才能启动下一个新任务 Start-to-Start (

1.问题描述与要求 模拟某校九层教学楼的电梯系统.该楼有一个自动电梯,能在每层停留,其中第一层是大楼的进出层,即是电梯的"本垒层",电梯"空闲"时,将来到该层候命. 电梯一共有七个状态,即正在开门(Opening).已开门(Opened).正在关门(Closing).已关门(Closed).等待(Waiting).移动(Moving).减速(Decelerate). 乘客可随机地进出于任何层.对每个人来说,他有一个能容忍的最长等待时间,一旦等候电梯时间过长,他将放弃

Tips Link 作业链接 [2019BUAA软件工程]结对作业 GitHub地址 WordChain PSP表格 psp2.1   预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 60 40 . Estimate · 估计这个任务需要多少时间 900 1200 Development 开发 700 900 . Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 60 60 . Design Spec · 生成设计文档 100 120 .Design Review · 设计复审 (

本来上个月想去了解一下kuda的,结果一直没有抽出时间去搞,现在大致先开个头,方便后面深入! Apache Kudu是开源Apache Hadoop生态系统的新成员,它完善了Hadoop的存储层,可以 快速分析快速数据. Kudu提供快速插入/更新和高效柱状扫描的组合,以在单个存储层上实现多个实时分析工作负载.作为HDFS和Apache HBase的新补充,Kudu使架构师能够灵活地处理各种用例,而无需异乎寻常的解决方法. Kudu专为需要快速(快速变化)数据快速分析的用例而设计.Kudu专为利

转载:RocketMQ源码学习--消息存储篇 消息中间件—RocketMQ消息存储(一) RocketMQ高性能之底层存储设计 存储架构 RMQ存储架构 上图即为RocketMQ的消息存储整体架构,RocketMQ采用的是混合型的存储结构,即为Broker单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件(即为CommitLog,1G)来存储. Consume Queue相当于kafka中的partition,是一个逻辑队列,存储了这个Queue在CommiLog中的     起始offset,log大小

http://www.tuicool.com/articles/umQfMzA 1.序言 今天来和大家探讨一下RocketMQ在消息存储方面所作出的努力,在介绍RocketMQ的存储模型之前,可以先探讨一下MQ的存储模型选择. 2.MQ的存储模型选择 个人看来,从MQ的类型来看,存储模型分两种: 需要持久化(ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka,RocketMQ) 不需要持久化(ZeroMQ) 本篇文章主要讨论持久化MQ的存储模型,因为现在大多数的MQ都是支持持久化存储,而且业务上也大

转自 基于C#的波形显示控件的实现[附完整源码下载] 编者记: 09年暑假正好在学院实验室呆了一段时间,做了个完整的上位机软件(具体实现:根据下位机的指令,实现通过串口来操纵下位机进行实验,并将采集的数据进行处理和保存,并以图形的方式显示),整个项目边学C# WinForm边设计,这个波形显示控件就是项目中的一部分,也花了自己绝大多数时间.此外,顺便将该波形显示控件当作自己毕业设计的内容,下文实际上是节选自自己的本科毕业论文,希望对大家能有所帮助.代码以及文章有疏漏.错误.不妥之处在所难免,欢迎

Coolhash 当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定.redis官方公布读写性能在10万 tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有 join关联设计.coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品. 下面以redis为例进行了详细测试和技术分析,leveldb 的性能可详见其官方资料,在写性能上优于redis,但是读性能和多数据

原文: Mysql在大型网站的应用架构演变 本文已经被多处转载,包括CSDN推荐以及码农周刊等等,阅读数超过5w+,回流到我博客流量的还是比较少,不过这不重要, 后续会分享更多技术,尽量试图把自己理解的东西描述出来(很多时候自己的理解是90分,可是描述出来就只有60分了) CSDN的转载 :http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160 伯乐在线的转载: http://blog.jobbole.com/70844/ 当然还有大量转载没有写明出处的..

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

Huffman树是一种在编码技术方面得到广泛应用的二叉树,它也是一种最优二叉树. 一.霍夫曼树的基本概念 1.结点的路径和结点的路径长度:结点间的路径是指从一个结点到另一个结点所经历的结点和分支序列.结点的路径长度是指从根结点到该结点间的路径上的分支数目. 2.结点的权和结点的带权路径长度:结点的权是指结点被赋予一个具有某种实际意义的数值.结点的带权路径长度是该结点的路径长度与结点的权值的乘积. 3.树的长度和树的带权路径长度:树的长度就是从根结点到每一结点的路径长度之和.树的带权路径长度就是所