dbms_shared_pool 包提供了对共享池的一些过程，函数的访问；显示共享池的对象尺寸；绑定对象到共享池；清除绑定到共享池的对象；使用改包时，必须用 @?/rdbms/admin/dbmspool.sql 来创建该包； – 1.sizes/*该过程用于显示在共享池中大于指定尺寸的对象；*/dbms_shared_pool.sizes(minsize => );
我熟练应用ctrl c和ctrl v 开发curd代码好多年了。 mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。 遇到这种问题，我们一般也会想到是因为索引。 那除开索引之外，还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢？ 有哪些操作，可以提升mysql的查询能力呢？ 今天这篇文
p_len：字符组合长度 p_pool：用于收集字符组合的列表 possible_chars：指定字符集（字符串或字符列表） 1 def generator_passwd(p_len, p_pool, px=''): 2 for c in possible_chars: 3 if p_len > 1: 4 px = px[:6-p_len] 5 px += str(c) 6
行记录 变长字段长度列表：存储变长字段的长度，如varchar、text、blob null值列表：记录各列是否为null 1：null 0:非null 隐藏列 ROW_ID: 没有创建主键 并且没有唯一索引的时候会默认创建 rowId,，否则不创建 trx_id:事务的id roll_ptr:回滚的id 记录
1，基于线程的异步 from multiprocessing.dummy import Pool # 3表示开启线程的数量 pool = Pool(3) # 使用callback函数对于alist的每个元素进行指定形式的异步操作 # 其中，callback必须保证有一个参数和返回值 result = pool.map(callback, alist) print(result)
Mysql解决The total number of locks exceeds the lock table size错误 InnoDB表执行大批量数据的更新，插入，删除操作时会出现这个问题，需要调整InnoDB全局的innodb_buffer_pool_size的值来解决这个问题，并且重启mysql服务。 show variables like "%_buffer%";(不要忘记带;号
//===----------------------------------------------------------------------===// // // BusTub // // buffer_pool_manager_instance.cpp // // Identification: src/buffer/buffer_pool_manager.cpp // // Copyright (c) 2015-2021, Carnegie M
redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令(比如,SET命令对应与StrictRedis.set方法)。Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py。 简单说,官方推荐使用StrictRedis方法。 不推荐Redi
官方文档中使用multiprocessing.Pool的例子如下： from multiprocessing import Pool def f(x): print(x*x) return x*x def test(): with Pool(processes=4) as pool: # start 4 worker processes result = pool.apply_async(f, (10,)) # ev
方式一： utils文件夹下，建立redis_pool.py import redis POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234', max_connections=1000) 视图函数中使用： import redis from django.short
前言 主程序为单进程单线程，当遇到了某些比较耗时的操作时，会卡住执行流程，非常影响效率。而引进多进程或多线程，则能在一定程度上缓解这种情况。 多进程 多线程 多线程 import threadpool THREAD_POOL_SIZE = 4 def execute_thread(func, args_list, pools=4, force_pool=False):
import ( "fmt" "runtime" "sync" "time" ) // Pool Goroutine Pool type Pool struct { queue chan int wg *sync.WaitGroup } // New 新建一个协程池 func NewPool(size int) *Pool { if size <= 0 {
近期看了一些关于GIL的一些内容，敲一下代码看看效果。 # coding:utf-8 # GIL(Global Interpreter Lock):他只允许任何时刻只有一个线程处于执行状态，即使是在具有多个CPU内核的多线程架构中。 # 为什么没有删除GIL，因为现在的python已经严重依赖GIL提供的解决方案。如果删除会破
问题： 有一个需求，需要全表查询并返回，但是数据量较大 ，每次查询都要8S左右 解决方式： 查看innode缓存大小show variables like 'innodb_buffer_pool%'; 缓存换算成G显示： SELECT @@innodb_buffer_pool_size/1024/1024/1024; 查询大小 SELECT @@innodb_buffer_pool_size set global i
1. 注意事项 缓存分层会降低大多数工作负载的性能。用户使用此功能之前要格外小心。 1.1 已知良好的工作负载 RGW time-skewed ：如果 RGW 工作负载几乎所有读取操作针对最近写入的对象，一个简单的缓存分层配置，将最近写入的对象从在可配置的时间段后缓存到基础层可以工作良好。 2.
Autorelease底层实现 1 - 在了解 Autorelease之前，我们首先要了解自动释放池 __AtAutoreleasePool ① 在 main函数中创建 MJPerson对象 ② 我们转换成 C++代码，如下 我们就看到了 __AtAutoreleasePool。把 C++代码按照 OC格式书写 原来 __AtAutoreleasePool是一个结构体。注：C++中
除了内存管理之外，数据的前后级流转也涉及到buffer管理. 个人觉得ffmpeg里面的buffer管理实现极为巧妙，也很值得借鉴.概述重要数据结构AVBufferPool在libavutil/buffer_internal.h中定义，为内部数据结构，不能在应用程序中直接引用.mutex 用于多线程资源保护pool 指向BufferPoolEntry
Python 中一切皆对象，这些对象的内存都是在运行时动态地在堆中进行分配的，就连 Python 虚拟机使用的栈也是在堆上模拟的。既然一切皆对象，那么在 Python 程序运行过程中对象的创建和释放就很频繁了，而每次都用 malloc() 和 free() 去向操作系统申请内存或释放内存就会对性能造成影响，毕
create ltm pool pool_web_test members add { 10.1.1.1:80 10.1.1.2:80 10.1.1.3:80 } 《1》要求10.1.1.1:80手动关停，10.1.1.2:80 10.1.1.3:80 开启 modify ltm pool pool_web_test members replace-all-with { 10.1.1.1:80 { session user-disabled state user-down } 10
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言近期发展非常快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，尽管 NOSQL 近期越來越多的被提到，可是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。 MYSQL 如此方便和稳定。以至于我们在开发 WEB 程序的时候非常少想到它。即使想到优化也
同步：https://zhufn.fun/archives/yichuansuanfa/ 我们选择遗传算法的经典案例——旅行商问题来介绍遗传算法的具体实现。 旅行商问题 给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。 我们将给每个城市设定一个坐标，以此来求得每对城市之间的
一、区别和联系 异步和多线程有什么区别？其实，异步是目的，而多线程是实现这个目的的方法。异步是说，A发起一个操作后（一般都是比较耗时的操作，如果不耗时的操作就没有必要异步了），可以继续自顾自的处理它自己的事儿，不用干等着这个耗时操作返回。.Net中的这种异步编程模型，就简化了多线程编
背景 基于elasticsearch-5.6.0 机器配置：3个云ecs节点，16G,4核，机械硬盘 优化前，写入速度平均3000条/s，一遇到压测，写入速度骤降，甚至es直接频率gc、oom等；优化后，写入速度平均8000条/s，遇到压测，能在压测结束后30分钟内消化完数据，各项指标回归正常。 生产配置 这里我先把自己优化的结果贴
持久化到MySQL: spring.datasource.platform=mysql ### Count of DB: db.num=1 ### Connect URL of DB: db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssm?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=tru
