代码 package main import "fmt" func main() { numsChan := make(chan int, 10) // 写入 go func() { for i := 1; i <= 50; i++ { numsChan <- i fmt.Println("写入：", i) } fmt.Println("数据全部写完毕，准备关闭管道") close(numsCh
1、管道写满，会导致写阻塞。 2、缓冲区读完，会导致读阻塞。 3、管道没有使用make分配空间，管道默认空间是nil。 4、从nil的管道写入/读取数据，不会出错/崩溃，但是会阻塞。 5、从一个已经关闭close(channel)了的管道读取数据时，返回0。不会崩溃。（和6对应去记） 6、向一个已经close的管道写
引入element-ui 写入标签 <el-pagination //每页的条数 @size-change="handleSizeChange" //当前页 @current-change="handleCurrentChange" //当前页数 :current-page.sync="currentPage2" :page-sizes="[100, 200, 300, 40
# api_util.py import requests class SendRequest: sess = requests.session() def all_send_request(self, method, url, **kwargs): print('\n----接口测试开始----') # print('\n----请求url:%s----'%url) # print(�
讲解I2C协议之前，首先列出GPIO的输出模式配置图，输出模式有推挽输出、开漏输出。 推挽输出：可以输出高、低电平，连接数字器件。推挽结果一般是指两个三极管分别受两互补信号的控制，总是在一个三极管导通时令一个三极管截止。（特点：是可以真正的输出高电平和低电平，且两种电平下都有驱动能
//如果仅读取自己app内目录，无需调用下面的方法动态申请权限public void requestPermission() { String[] permissions = new String[]{ Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE, Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE
一、介绍 在构建数据湖时，也许没有比数据格式存储更具有意义的决定。其结果将对其性能、可用性和兼容性产生直接影响。 通过简单地改变数据的存储格式，我们就可以解锁新的功能，提高整个系统的性能，这很有启发意义。 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake是目前为数据湖设计的
ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一款MPP架构(大规模并行处理)的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。 1、ClickHouse 特点 1.1、列式存储 以下面表数据为例： 采用行式存储时，数据在磁盘上的组织结
事务生命周期 -->获取排他锁 -->重做数据存入PGA(进程程序的全局区) -->获取复制锁和重做分配锁 -->获取重做日志分配空间 -->释放重做分配锁 -->重做日志缓冲区同步重做日志 -->释放重做复制锁 -->LGWR将重做日志缓冲区写入磁盘(注意：数据没有写入磁盘) -->LGWR将重做日志缓冲区写
一、脏页刷盘风险 原文地址： https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/7241744.html 关于IO的最小单位： 1、数据库IO的最小单位是16K（MySQL默认，oracle是8K） 2、文件系统IO的最小单位是4K（也有1K的） 3、磁盘IO的最小单位是512字节 因此，存在IO写入导致page损坏的风险： 二、do
1、电脑插入u盘 2、打开ultraiso软件 3、选择镜像 4、写入硬盘映像 5、需要格式化的先格式化后写入
java中字符流 字符流:对文本的读取，速度比字节流快 常见的字符流:Reader 和 Writer Reader是InputStreamReader的父类，InputStreamReader是FileReader的父类 FileReader的相关方法: new FileReader(File/String) read:每次读取单个字符，返回该字符，如果到文件末尾返回-1 read(char[]):
redis如何实现数据不丢失：为了保证Redis数据不丢失，要把数据从内存存储到磁盘上，这就是Redis的数据持久化。Redis 数据持久化有三种方式：1）AOF日志(Append Only File，文件追加方式)： 先执行命令把数据写入内存，然后再记录命令日志到文件中，重启时重新执行AOF文件中的命令以恢复数据，是目
Kafka优势 kafka通常以集群的方式运行，实现高可用 topic(主题)：在逻辑上对reorder(记录、日志)进行分组保存 kafka的分区 为了实现数据的高可用，比如将分区0的数据分散到不同的kafka节点，每一个分区都有一个broker作为leader和一个broker作为Follower kafka的高性能实现 顺
1 错误日志 Error Log 服务器启动关闭过程中的信息 服务器运行过程中的错误信息 从服务器上启动服务器进程时产生的信息 查看路径: show variables like 'log_error'; 2 全查询日志 General Query Log 全查询日志记录了所有对数据库的请求信息，不论是否得到了正确的执行。
1.kafka 保证消息的顺序性： 1.一个topic 只对应一个分区 2.发送消息的时候指定 key/partition 2.如何保障kafka数据不丢失： kafka 消息不丢失： 生产端： 1.发送一条消息，调用send方法，会出现回调。如果失败可以重试； 2.参数ack设置，可试着为all，所有副本都落数据，才算成
流水线冒险是指由于某种原因无法执行程序中的下一条指令的情况。在流水线微处理器中会发生三种类型的冒险，如下所示： （1）结构冒险：结构冒险是由于资源冲突导致的，防止重叠执行。例如：如果设计有一个浮点执行单元，并且如果每次执行需要 2 个时钟周期，那么程序中背靠背的浮点指令将导致流水线
出现背景 本质上是上级存储器对下级存储器的写操作，没别的 算法 当Cache命中时（要写的块正好在Cache里） 1、全写法 Cache来全写了，CPU在尽力写了，内存在干啥？#内存状态 就是说CPU写的时候同时把内容写道Cache和主存，缺点是增加了访存次数，降低了Cache效率 一般不直接写内存，CPU同时写Cac
redis、mysql双写缓存不一致： 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。 正文 给缓存数据设
##写入csv dic=[1,2,3,4,5] # # file = open('21.txt', mode='w',encoding='UTF-8') # # file.write(dic) # # # 关闭文件，不关闭文件可能会出问题 # # file.close() ######################################################### ##写入csv import csv f=open(
如果一个方法内有多个写入操作，比如 写入A表，然后用A表的自增id 去写入B表，假如A表写入成功，但B表因为某种原因写入失败！（这就导致A表写入了脏数据） 这时候 我们可以自定义 一个Filter 进行拦截判断是否需要这个方法开启事务 using var txScope = new TransactionScope(TransactionScope
Python 操作 yaml 文件 yaml的意思是：Yet Another Markup Language(仍是一种标记语言) 参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_43831559/article/details/124850190 1.yaml 文件 语法特点： 大小写敏感 使用缩进表示层级关系，缩进不允许使用tab键，只允许使用空格 缩进的空格数不重要，只
转自：http://catkang.github.io/2020/02/27/mysql-redo.html 1.介绍 磁盘数据库为了在保证数据库的原子性(A, Atomic) 和持久性(D, Durability)的同时，还能以灵活的刷盘策略来充分利用磁盘顺序写的性能，会记录REDO（重做/恢复）和UNDO（撤销）日志。 为了取得更好的读写性能，InnoDB会将数据缓
来源：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1706150811910444110&wfr=spider&for=pc 先更新数据库再删除缓存 这种方案会不会产生数据不一致的情况呢？比如下述这种情况： 有两个请求A和B，A进行查询同时B进行更新，假设发生下述情况： ①此时缓存刚好失效 ②请求A 就会去查询数据库得
using System; using System.Configuration; using System.IO; namespace ToIO { class Program { static void Main(string[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { WriteLog("Index=" +
