- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 golang中的指针、方法和接口
（1）一个类型是否实现了接口，取决于该类型的方法集。对于类型T来说，方法集包括接收者为T的方法；对于类型*T来说，方法集包括接收者为T和*T的方法。在将一个类型对应的变量赋值给一个接口类型变量时，编译器会根据该原则判断是否赋值成功。可以使用reflect.ValueOf().NumMethod()查看类型的方法集。（2）在方法调用时，实际上需要进行值传递（对于接口变量来说，会动态绑定真正调用方法的变量，并将该变量进行值传递）。此时可能出现：方法接收者为*T，而变量为T；或者方法接收者为T，而变量为*T。
2020-06-11 16:44:28
380
原创 数据密集型应用系统设计 读书笔记 第三部分
（1）批处理系统：[1]MapReduce与分布式文件系统：MapReduce作用在分布式文件系统上读写文件，在Hadoop的MapReduce实现中，该文件系统称为HDFS。MapReduce的两个回调函数：<1>Mapper：从记录中提取关键词和值，生成任意数量的键值对；<2>Reducer：生成输出记录。MapReduce的分布式执行：HadoopMapReduce的并行化基于分区，作业的输入通常是HDFS中的一个目录，输入目录中的每一个文件可视为一个分区，由一个.
2020-06-02 20:11:14
183
原创 数据密集型应用系统设计 读书笔记 第二部分（下）：一致性与共识
一致性与共识：（1）一致性保证：尽管可线性化（一致性级别）与可串行化（事务级别）属于完全不同的概念（事务隔离主要是为了处理并发执行事务时的各种临界状态，而分布式一致性主要针对延迟和故障等问题来协调副本之间的状态），但是基于两阶段加锁和实际串行执行的可串行化是典型的可线性化：不存在并发，且任意两个操作都具有严格的先后顺序。而基于快照隔离的可串行化只保证了因果一致性：无法区分并发写的先后顺序，但是可以保证快照中能看到所有已提交的事务，因一定提交在果之前，只要能看到果，则必然能看到因。（2）可线性化：
2020-06-01 18:29:29
211
原创 数据密集型应用系统设计 读书笔记 第二部分（上）：复制，分区，事务
（1）数据复制：几乎所有的分布式数据库都使用了一种数据变化的方法：主从复制、多主节点复制、无主节点复制。主从复制和多主节点复制中，读请求可能发送到滞后的从节点，导致读到过期数据：写后读一致性和单调读一致性可以解决相关问题，无主节点复制实现了Quorum一致性，可以读到最新数据。多主节点复制和无主节点复制对写入的顺序没有保证，可能存在因果混乱，需要保证前缀读一致性，没有分区的主从复制可以保证主节点的写入顺序，又使用全序广播保证从节点的一致性，即保证了前缀读一致性。多主节点复制和无主节点复制可能存在并发写入，需
2020-05-29 18:50:02
212
原创 数据密集型应用系统设计 读书笔记 第一部分
（1）可靠、可扩展与可维护的应用系统：可靠性：即使发生了某些错误，系统仍可以正常工作。可扩展性：描述系统应对负载增加能力。可维护性：让工程和运营团队更加轻松。（2）数据模型：关系模型与文档模型：文档模型适用于类似文档的结构（例如一对多关系树），关系模型趋向于将数据分解；文档数据库不强制执行某种模式，而是由应用程序理解的“读时模式”；关系型数据库遵循写时模式：模式是显式的，且向数据库写入时必须遵守。（3）存储引擎：[1]追加日志+哈希索引：哈希索引存在于内存中，把键映射
2020-05-27 22:52:51
147
原创 流畅的python笔记 第一章：python数据模型
第零章 引言这是我个人阅读《流畅的python》这本书的读书笔记。目前我已经把这本书看过一遍，可以说这是一本比较难啃的书，但是仔细读下来你会发现自己的python水平提高好几个档次，甚至刷新了自己对python这门语言的认识。我花了将近一个月把这本书读完，现在回过头去看自己以前写的代码，感觉确实有些不忍直视。大众对python这门语言的第一感觉就是简单容易上手，认为学两三天就可以当py
2018-01-26 16:28:19
613
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人