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缓存优化

Cache性能分析与改进 平均访存时间与程序执行时间 \[平均访存时间 = 命中时间 + 不命中率 * 不命中开销 \]\[CPU时间 = (CPU执行周期数 + 存储器停顿周期数) * 时钟周期时间 \]\[存储器停顿周期数 = "读"的次数 * 读不命中率 * 读不命中开销 + "写"的次数 * 写不命中率 * 写不命

sql怎样查看有没有命中索引

一、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,between,in等操作 ref 使用非唯一索

Mysql锁

Mysql锁 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制 我们认知中的行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，这些锁统称为悲观锁 概述 MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level

存储系统——Cache高速缓冲存储器

主存-Cache间以块为单位 Cache-CPU间以字为单位 脏位：标识数据块是否被修改过 写命中：1.只修改Cache内容，等换出时才写回主存（写回法）2.同时写入Cache和主存（全写法）（写缓冲可能溢出） 写未命中：1.将主存中的块调到Cache中修改（写分配法），等换出时才写回主存（写回法） 2.只写入主存，不调入Ca

构造与使用分离：命中内容高亮及合并的展示问题解决实现

在入侵检测业务中，针对文件内容型的告警详情，需要匹配命中内容的上下若干行。 第一种实现 先来看一种实现： /** * Created by zhangli on 19-12-18. * 高亮文本工具类 */ public class HighLightUtils { private static final Integer LINE_NUM = 10; private static fi

搜索相关性方法

基于bm25的改进 https://tech.meituan.com/2017/06/16/travel-search-strategy.html 美团点评旅游搜索召回策略的演进， 关于相关性跟进的方法。参考BM25公式。 主要考虑点： 1）考虑不同文本域权重不一样，其中H表示文本域集合，名称， 品类等。 i_f是命中域的动态权重，可以根据命中Term

p5 CACHE logisim 总结

前言 参考了指导书和各位大佬的博客搭完了Cache，然后莫名其妙的AC了。由于惊喜来的太突然，我甚至没搞懂Cache它就A了。还是总结一下顺便理清一下思路。如果明年软院没有再改革的话，也算留点东西叭嘿嘿嘿。  模块 group_blcok TAG:6位组内块地址 V:脏位，就是这个Block有没有被用过，被

Vulkan_Ray Tracing 12_AnyHit Shader

本文主要参考NVIDIA Vulkan Ray Tracing Tutorial教程，环境配置与程序均可参照此文档执行（个人水平有限，如有错误请参照原文）。 与最近命中着色器一样，任何命中着色器都在光线和几何体之间的交点上运行。但是，任何命中着色器都将在沿射线与几何体的所有命中点上执行。然后将在离相

引起索引失效的情况

       1. OR 查询。在5.1 以后引入的 index_merge。并不会是查询失效。        2.  隐式类型转换。         比如按字符串建立的索引 在 查询时用的 整数查询 where phpone = 135        （没加引号）        导 致索引失效。         3. 

elasticseach 增删改查 ，包括各种组合查询（全）

1.创建索引 见官方文档：索引文档 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic 1.1单个创建 PUT /{index}/{type}/{id} { "field": "value", ... } 案例 website表示 索引的名字 bllog 表示 索引下面的分类 ， 123 表示索引的id ，举例 比如 一个点上系统里面的产品 ，分类有 电子产品 ，

概率问题：概率论的题.假设目标出现在射程之内的概率为0.7,这是击中目标的概率为0.6,求两次独立射击中至少有一次命中目标的概率.

昨天晚上在写作业的时候，突然遇到这么一道不起眼的问题，但是和我的思路有很大差异，遂记录之，我觉得还挺有意义的。 其他例题答案是有的，但是和我想的大相径庭，可以说一晚上折腾的觉都没睡好，今天终于搞懂了，嘿嘿，开心： 先说一下我之前的错误思路： 我觉得B事件应该是B1+B2+B1B2，既然题目

存储技术与高并发

跳表 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68516038 存储技术选型 发展 文件存储 使用 grep、awk、提取数据 全量IO MySQL 数据库 使用索引 索引命中才会快 放大： 10T 的数据，命中索引时，毫秒级别 10T 的数据，命中索引，简单连接查询，IO吞吐量限制了速度 Redis 缓存 单线程。串行？并行？ KV类型，V类

HTTP(六)

文章是学习记录使用，摘自《HTTP权威指南》 Web缓存是可以自动保存常见文档副本的 HTTP 设备。当Web请求抵达缓存时,如果本地有“已缓存的”副本，就可以从本地存储设备而不是原始服务器中提取这个文档。使用缓存有下列优点。 ·缓存减少了冗余的数据传输，节省了你的网络费用。 ·

Mysql索引命中

转载自：https://www.cnblogs.com/hoewang/p/10257190.html ** Mysql索引命中问题 ** 索引概念和作用 索引是一种使记录有序化的技术，它可以指定按某列/某几列预先排序，从而大大提高查询速度（类似于汉语词典中按照拼音或者笔画查找）。 索引的主要作用是加快数据查找速度，提高数据库

虚拟 DOM 和 diff 算法 —— 精细化比较

           这一篇来讲五角星部分，diff算法最精华的内容：  子节点更新策略 一、经典的diff算法优化策略   四种命中查找：（按照顺序排列）（四个指针）         命中一种就不再继续往下命中判断了         如果当前没有命中，就继续往下命中判断         如果都没有命中

布隆过滤器解决缓存穿透问题

背景：很多商城，商品详情的链接格式：https://item.jd.com/100005786822.html，不同的商品详情的链接不一样的地方在于商品编号，如，我有个商品1002002，那么商品详情的链接为https://item.jd.com/1002002.html； 当我们访问商品详情链接时，后台的逻辑：先从redis中查询该商品，如果不存在，再查数据库

浏览器缓存机制总结

浏览器缓存机制也就是我们常说的HTTP缓存机制，根据HTTP报文的缓存标识来响应的； 简单来说,浏览器缓存其实就是浏览器保存通过HTTP获取的所有资源,是浏览器将网络资源存储在本地的一种行为； 从缓存位置上来划分的话，分为四种，并且各自有优先级，当依次查找缓存且都没有命中的时候，才会去请

非聚簇索引一定会回表查询吗？

不一定，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引，那么不需要进行回表查询。 例如，在学生表的年龄上建立了索引 CREATE INDEX sc_age ON sc(age) 查看sc的表结构 desc sc 当进行explain select age from sc where age<20查询时，在索引的叶子节点上已经包含

【计算机系统结构】期末考试备考复习宝典 （必考考点--建议收藏）

【计算机系统结构】期末考试备考复习宝典 （必考考点–建议收藏） 要期末考试了，整理一份宝典备考之计算机系统结构的知识点。文章内容由William_Tao(攻城狮)提供，觉得不错的话，点赞支持一波！ （公众号：小白IT梦） ♈️考试题型 一、单选题（共5题，每题2分，共10分） 二、术语解释（共5小题，每小题3分，共1

IPS和IDS技术

目录 IPS技术原理--抵御2-7层已知威胁 入侵防御实现机制  签名 签名过滤器  例外签名 入侵防御对数据流的处理  检测方向 IDS技术原理 --网络摄像头（旁观者）   IPS（Intrusion Prevention Systems）入侵防御、IDS（Intrusion Detection Systems） 入侵检测 IPS技术原理--抵御2-7层已

Appendix B3 Review of Memory Hierarchy

Six Basic Cache Optimizations 普通内存访问时间公式给了我们一个框架，来提高缓存优化以提高缓存性能，因此，我们将六种缓存优化分为三类： ■ 降低未命中率——更大的块大小、更大的缓存大小和更高的关联性 ■ 减少未命中惩罚——多级缓存并给予读优先于写 ■ 减少命中缓存的时间

存储系统的结构与优化

本文主要介绍存储系统的层次结构以及性能优化技术，包括Cache的性能优化、主存的性能优化和虚拟存储器的性能优化。 目录存储器的层次结构层次结构的组织Cache的基本工作原理Cache的性能优化降低缺失率的方法减少Cache的缺失开销的方法减少Cache命中时间的方法总结Cache优化的各种方

《计算机系统结构》期末复习

资源已上传CSDN 系统结构基本概念 按功能划分的多级层次结构 翻译：将L+1级程序全部转化成L级程序，再去执行新产生的L级程序 解释：每一条L+1级指令被译码后，直接去执行一串等效的L级指令 计算机系统结构的经典定义 程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。 Amdahl提出

体系结构复习-Part 2-Cache + 指令级并行

体系结构复习-Part 2-Cache + 指令级并行 体系结构复习-Part 2-Cache + 指令级并行1. Cache与存储1.1 CPU & Memory Gap1.2 Cache结构1.2.1 局部性（Locality）1.2.2 Cache需要解决的4个关键问题1.2.3 Cache缺失类型 1.3 Cache性能（Cache Performance）1.3.1 AMAT1.3.2 降低Miss R

Computer Architectrure: Quantitative Approch 第三章第十二节

Putting It All Together: The Intel Core i7 6700 and ARM Cortex-A53 在本节中，我们将探讨两个多重问题处理器的设计：ARM Cortex-A53内核（用作数款平板电脑和手机的基础）和Intel Core i7 6700（高端，动态计划的，推测性的） 适用于高端台式机和服务器应用程序的处理器。 我们从更简单