## ☐ ## 使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院金旭亮 ## Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动(*.jar) JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程序，是很容易切换底层数据库的。 ## JDBC核心类型一览表 |核心类型 (java.sql)|说明| |---|---| 载驱动程序| |Connection|与数据库建立连接| |Statement|在一个给定的连接中执行SQL语句| |PreparedStatement|用于执行预编译的SQL命令| |CallableStatement|用于调用数据库中存储过程| |ResultSet|保存SQL命令的执行结果| 上述组件是独立于底层数据库的，也就是说，只要连接上了数据库，相同的代码，就可以顺利工作..... ## ## JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用程序，或者是Server端应用程序，应该在独立的线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… ![Im

Curve支持S3 数据缓存方案 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/8/18|胡遥|初稿| ||||| 背景 · 整体设计 - 元数据采用2层索引 - 对象名设计 - 读写缓存分离 • 缓存层级 • 对外接口 • 后台刷数据线程 • 本地磁盘缓存 - 关键数据结构 - 详细设计 - Write流程 。 ## 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 ## 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。即读写缓存相互没影响不相关，写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 ## 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通过i

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新  ## ➢ 被动方式 ✓ 缓存过期 ✓ 定期同步 ## 存储扩展  存储空间 VS 缓存性能 ## 冷热可交换，引擎可扩展 IStore Norma $ \tilde{M} $ ap MemoryTile CMap map[int]interface{} ![Im

Curvefs-S3 本地写缓存盘方案 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 ## 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 ## 方案设计 ![Image] 480/p3_1.jpg) S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后，异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群，上传成功后，删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 另 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理，对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录（如果没有缓存盘，那一般而言就是系统盘本身了）。 • 本地缓存盘的文件内容表示 本地缓存盘存放的文件即是存储到对象存储中的对象。 • 写缓存如何作为读缓存利用 除了写缓存目录，另外引入读缓存目录；当写缓存目录中有新文件加入时，则对该文件做硬链接到读缓存目录。 这样，写缓存目录中的文件上传完之后就可以直接删除了，那么该文件的读缓存还是存在的。

全连接神经网络实战 PYTORCH 版 DEZEMING FAMILY DEZEMING Copyright $ \copyright $ 2021-10-02 Dezeming Family ## Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted 。本书不可避免要参考 $ ^{[2]} $ 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多，总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 ### 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch NeuralNetwork 内部定义函数: def weight_init(self): # 遍历网络的每一层 for m in self.modules(): # 如果该层是线性连接层 if isinstance(m, nn.Linear): print(m.weight.shape) print(m.bias.shape)

GO CN 千万级高性能长连接Go服务架构实践 彭宝江 百度公司 资深研发工程师 统一长连接服务背景 01 统一长连接服务介绍 02 统一长连接服务架构 03 统一长连接golang实践 04 总结和规划 05 01统一长连接服务背景 ’ alt=‘OCR图片’/> 什么是长连接 长连接 长连接 APP生命期常驻 支持全双工上下行 提升实时性、互动性 应用场景：消息&直播&PUSH ’ alt=‘OCR图片’/> 统一长连接服务背景 ’ alt=‘OCR图片’/> 02统一长连接服务介绍 ’ alt=‘OCR图片’/> 支持的业务场景 业务 支持能力 推送场景 推送预计UPS 消息 请求转发下行推送 单播/批量单播 万级 直播 请求转发下行推送 组播 千万级 云控 请求转发下行推送 批量单播 百万级 PUSH 请求转发下行推送 批量单播 百万级 统一长连接-功能目标 功能目标 服务能力 服务特性 服务接入 ’ alt=‘OCR图片’/> 统一长连接-性能目标 性能项 性能支持 说明 并发连接数 千万级长连接 支持横向扩容 下行QPS 百万级批量单播推送千万级组播推送 支持横向扩容 服务延时 毫秒级 - ’ alt=‘OCR图片’/> 统一长连接设计目标 稳定性 少出问题 快速恢复 高性能 高并发 高实时 易用

## Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台—架构部 - 背景 - 架构 - 心得 ## 目录 - 背景 - 架构 - 心得 ## 目录 ## 背景—why 长连接? - 业务场景 - 大量实时计算 - 司机乘客撮合 - 实时计价 - 高频度的数据交互 - 坐标数据 - 计价数据 - (golang) - 接口设计分层 • 框架层：模块间通信协议（类似tcp/udp） • 业务层：bytes（类似应用层）留给业务自己定义就好了 ## 架构—性能 • conn svr |连接数|qps|内存|cpu（平均）|gc（STW）| |---|---|---|---|---| |30000|3w上行 3w下行|3～4G|300%左右|8～40ms| |60000|6w上行 4w svr storage (redis\mysql) push svr util launcher: 接收连接，接收请求，go出去，等待业务层返回结果，并write back business：业务代码，拿到请求自行处理，完事之后return到laucher backend：和长连接系统中的其他模块异步通信模块 storage：和存储交互模块，提供统一的封装 util：其他通用模块（时间轮、对象池、wait封装等）

定义任务并导入 callable 任务 - 与远程程序集成 - 合并 stdout 和 stderr - 伪终端 - 两者结合 - 作为库使用 - 连接服务器 - 断开连接 - 最后注意 - 输出管理 - 输出等级 - 隐藏和 / 或显示输出级别 - 并行执行 - 它是如何运转的 - 如何使用 - bubble 属性）的对象。 • abort 函数用于手动停止任务的执行。 即使增加了上述复杂度，整个处理过程仍然很容易理解，而且它已经远比之前灵活。 ## 参见 上下文管理器，环境变量完整列表 ## 建立连接 让我们回到 fabfile 的主旨：定义一个 deploy 任务，让它在一台或多台远程服务器上运行，并保证代码是最新的： def deploy(): code_dir = '/s [my_server] out: [my_server] run: touch app.wsgi Done. 我们并没有在 fabfile 中指定任何连接信息，所以 Fabric 依旧不知道该在哪里运行这些远程命令。遇到这种情况时，Fabric 会在运行时提示我们。连接的定义使用 SSH 风格的“主机串”（例如：user@host:port），默认使用你的本地用户名——所以在这个例子中，我们只需要指定主机名

## APM 深水区： 构建连接运维与业务之桥 ## 赵宇辰 @ 听云 ## 极客邦科技 会议推荐2019  QCon 北京 ## 全球软件开发大会 大会：5月6–8日 培训：5月9–10日 QCon 广州 ## 全球软件开发大会 不断应用，复杂多元的IT运行环境也对传统运维提出了巨大挑战。 用户感知 体验 快速交付 数据分析 面向业务和服务的主动运营 效率 可视化 最大价值化 效益 ## APM深水区：构建连接运维与业务之桥 技术运营成本 量化业务表现 用户体验提升 数据 风险防范、故障定位 持续迭代持续优（DevOps） 业务运营效率价值 ## 业务运维可以做什么？ 完成了多少笔订单？ 2018-12-28 触发卡余额不足的交易有多少笔？交易失败，扣款返还的交易有多少笔？超限金额的交易有多少笔？ ## APM深水区：构建连接运维与业务之桥 业务目标 决策推荐 根因分析 异常检测 效率提升 多维分析 ![Image](/uploads/documents/3/7/1/9/3719f50296ac4f1d4a