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从 MongoDB 及 Mysql 谈B/B+树
前两天有位朋友邀请我回答个问题,为什么 MongoDB (索引)使用B-树而 Mysql 使用 B+树?我觉得这个问题非常好,从实际应用的角度来学习数据结构,没有比这更好的方法了。因为像 Mysql 和 MongoDB 这种经久考验的大型软件在设计上都是精益求精的,它们为什么选…
LevelDB 完全解析(0):基本原理和整体架构
之前零零散散写过几篇和 LSM-Tree、LevelDB 有关的文章。之后也看了一些代码和论文,笔记也做了一些,但大都比较零乱、随意,没花功夫整理。 这次打算将之前的文章和之后的笔记一起整理一下,成为一个系列文章——本文是本系列文章的第一篇。 Log Structured Me…
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
1. 图状结构数据广泛存在 这三种数据关联在一起,形成图状(Graph)结构数据。 为了满足 social graph 的在线增删改查场景,字节跳动自研了分布式图存储系统——ByteGraph。针对上述图状结构数据,ByteGraph 支持有向属性图数据模型,支持 Gremli…
我终于看懂了HBase,太不容易了...
在我还不了解分布式和大数据的时候已经听说过HBase了,但对它一直都半知不解,这篇文章来讲讲吧。 在真实生活中,最开始听到这个词是我的一场面试,当年我还是个『小垃圾』,现在已经是个『大垃圾』了。 面试官当时给了一个场景题问我,具体的题目我忘得差不多了,大概就是考试与试题的一个场…
线程池续:你必须要知道的线程池submit()实现原理之FutureTask!
前言上一篇内容写了Java中线程池的实现原理及源码分析,说好的是实实在在的大满足,想通过一篇文章让大家对线程池有个透彻的了解,但是文章写完总觉得还缺点什么?上篇文章只提到线程提交的execute()方
面试官问:高并发下,你都怎么选择最优的线程数?
为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度…
永远不要使用双花括号初始化实例,除非你想OOM!
生活中的尴尬无处不在,有时候你只是想简单的装一把,但某些“老同志”总是在不经意之间,给你无情的一脚,踹得你简直无法呼吸。 但谁让咱年轻呢?吃亏要趁早,前路会更好。 喝了这口温热的鸡汤,咱们来聊聊是怎么回事。 所以小王正在得意的把这段代码介绍给部门新来的妹子小甜甜看,却不巧被正在…
面试官:怎么排查堆内存溢出呀?
上次给小伙伴们说过了死循环cpu飙高的排查过程,今天就带着大家看看堆内存溢出我们一般怎么排查的。 老婆我就是不了解,人家要你说给我听。 今天我就直说堆,因为溢出是发送在堆中的。 JVM堆内存被分为两部分:年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generat…
高并发环境下如何优化Tomcat性能?看完你就懂了!
Tomcat的运行模式有3种。 默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持。 利用java的异步io护理技术,noblocking IO技术。要想运行在该模式下,则直接修改server.xml里的Connector节点,修改protocol为如下配置。 重启Tomca…
手把手教你定位常见Java性能问题
性能优化一向是后端服务优化的重点,但是线上性能故障问题不是经常出现,或者受限于业务产品,根本就没办法出现性能问题,包括笔者自己遇到的性能问题也不多,所以为了提前储备知识,当出现问题的时候不会手忙脚乱,我们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障,来学习怎么去分析和定位。 既然…
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2018-03-19