一致性 视图 笔记mysql
【JVM故障问题排查心得】「内存诊断系列」JVM内存与Kubernetes中pod的内存、容器的内存不一致所引发的OOMKilled问题总结（上）
在我们日常的工作当中，通常应用都会采用Kubernetes进行容器化部署，但是总是会出现一些问题，例如，JVM堆小于Docker容器中设置的内存大小和Kubernetes的内存大小，但是还是会被OOMKilled。在此我们介绍一下K8s的OOMKilled的Exit Code编码。 ......
【JVM故障问题排查心得】「内存诊断系列」JVM内存与Kubernetes中pod的内存、容器的内存不一致所引发的OOMKilled问题总结（下）
之前文章根据《【JVM故障问题排查心得】「内存诊断系列」JVM内存与Kubernetes中pod的内存、容器的内存不一致所引发的OOMKilled问题总结（上）》我们知道了如何进行设置和控制对应的堆内存和容器内存的之间的关系，所以防止JVM的堆内存超过了容器内存，导致容器出现OOMKilled的情况... ......
MySQL数据库：2、MySQL的下载与安装、基本使用、系统服务制作
一、MySQL简介 MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 二、安装与下载 1、下载流程 1、访问官方（www.mysql.com） 2、点击‘DOWNLOADS’，进入下载界面 3、下拉，找到‘ ......
MySQL主从同步
1.什么是MySQL主从同步？ “主”指的是MySQL主服务器（master），负责写请求。“从”指的是MySQL从服务器（slave），负责读请求。主从同步指的是将主服务器上的数据同步至从服务器。 2.为什么需要主从同步？ 针对大流量，一台服务器已经不能满足要求。这个时候往往是将MySQL集群部署 ......
MySQL数据库：6、约束的概述及语法
Python基础之MySQL数据库 一、约束概述 1、为什么要约束 为了防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止错误信息的输入、输出造成无效的操作而提出的 为了保证数据的完整性，SQL规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制，从以下四个方面考虑 实体完整性：例如一个表中不能存在两条相同的 ......
MySQL数据库：7、SQL常用查询语句
Python基础之MySQL数据库 一、SQL语句常用查询方法 前期数据准备 为了更加直观的展示、演示SQL语句查询关键字，需导入下列表格与记录（数据） 模拟公司，导入创建公司员工表，表内包含：ID、姓名、年龄、工作时间、岗位 创建人员表格: create table emp( id int ......
MySQL 性能压测工具-sysbench，从入门到自定义测试项
sysbench是一个开源的、基于LuaJIT（LuaJIT 是 Lua 的即时编译器，可将代码直接翻译成机器码，性能比原生 lua 要高） 的、可自定义脚本的多线程基准测试工具，也是目前用得最多的 MySQL 性能压测工具。 基于 sysbench，我们可以对比 MySQL 在不同版本、不同硬件配 ......
数据库和缓存的一致性如何保证
最近帮组里做讲座预约系统，虽然使用人数不多，但终于还是遇到了一些系统经典问题，比如数据库与缓存的一致性问题，很有意思，好记性不如烂笔头，学习了一些思路以后决定记录下来与大家分享。 什么是数据库与缓存的一致性问题 程序员应该没人不懂这个，但我还是觉得应该写上，有头有尾。所谓数据库与缓存的一致性问题，可 ......
MySQL锁，锁的到底是什么？
MySQL锁是解决资源竞争的一种方案。短短一句话却包含了3点值得我们注意的事情：1.对什么资源进行竞争？2.竞争的方式（或者说情形）有哪些？3.锁是如何解决竞争的？这篇文章开始带你循序渐进地理解这几个问题。 ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析
【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点，而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
《MySQL必知必会》知识汇总二
六、用通配符进行过滤 本章介绍什么是通配符、如何使用通配符以及怎样使用LIKE操作符进行通配搜索 LIKE操作符 百分号（%）通配符 select prod_id,prod_name from products where prod_name like 'jet%'; %表示任何字符出现任意次数,也 ......