流水线结构在计算机性能中的作用
概念在现代计算机体系结构中，流水线结构是一项关键技术，用于提高计算机性能和吞吐率。本文将探讨流水线结构的基本概念，以及如何计算最大吞吐率和加速比。什么是流水线结构？流水线结构是一种用于并行处理任务的计算机架构。它将一个复杂的任务分解成多个阶段，并允许这些阶段同时执行，从而提高了任务的完成速度。在计算机系统中，常见的流水线包括指令流水线和数据流水线。指令流水线的基本构成考虑一个具有5级流水线结构的计算机系统，用于执行指令。每个指令的执行被分为以下5个阶段： 取指令（2Δt） 分析指令（1Δt） 取操作数（3Δt） 运算（1Δt） 写回结果（2Δt） 每个阶段都由独立的子部件完成，且各阶段之间是并行执行的。最大吞吐率最大吞吐率是指单位时间内完成的指令数。在流水线结构中，最大吞吐率通常由流水线的最慢阶段决定。在这个例子中，取操作数阶段需要最长的时间（3Δt），因此最大吞吐率可以计算为1个时钟周期（3Δt）完成一个指令。最大吞吐率 = 1 /...
最短移臂调度算法
概念最短移臂调度算法（Shortest Seek Time First, SSTF）是一种磁盘调度算法，用于优化读写磁盘上的数据块的顺序，以最小化寻道时间，从而提高磁盘I/O操作的效率。这个算法的核心思想是选择距离当前磁头位置最近的磁道或扇区来执行操作，以最快地完成磁盘访问。 以下是SSTF算法的主要特点和工作原理： 当前位置优先： SSTF算法会优先选择当前磁头位置附近的数据块，因为这些数据块的寻道时间最短。 减少平均寻道时间： SSTF的目标是减少平均寻道时间，即完成一系列磁盘I/O请求的平均时间。通过选择最接近当前磁头位置的数据块，可以减少寻道时间。 不考虑请求的大小： SSTF算法不关心请求的大小或顺序，只关注磁道的位置。这意味着即使有一些请求位于当前磁头位置的相对远处，也会优先考虑它们，只要它们离当前位置更近。 容易引发饥饿现象： SSTF算法在某些情况下可能导致某些请求长时间等待，因为如果不断有请求靠近当前磁头位置，那么较远的请求可能永远无法满足。 适用性：...
MySQL: 使用GROUP_CONCAT函数
实际工作过程中需要删除数据库的脏数据，需要得到脏数据的idlist字符串，可以直接使用GROUP_CONCAT函数进行聚合 可以使用MySQL的GROUP_CONCAT函数来将查询结果中的ID列转化为以逗号分隔的字符串。以下是一个示例查询： 1SELECT GROUP_CONCAT(id SEPARATOR ',') AS id_list FROM your_table_name;
CRC校验
概念CRC校验是一种数据校验方式，用于检测数据传输过程中是否存在错误。它通过对数据进行计算，生成一段校验码，并将其附加在数据末尾。接收方在接收到数据后，同样对数据进行计算并生成校验码，然后与发送方附加的校验码进行比较。如果两个校验码一致，则说明数据传输过程中没有发生错误。 例子若信息码字为111000110，生成多项式G(x)=x^5+x^3+x+1则CRC校验码是什么 参考文章 二进制除法如何计算https://zh.wikihow.com/%E5%81%9A%E4%BA%8C%E8%BF%9B%E5%88%B6%E6%95%B0%E7%9A%84%E9%99%A4%E6%B3%95%E8%BF%90%E7%AE%97
CAP理论
CAP理论，也称为CAP定理，是分布式计算领域的一个基本概念，用于描述在分布式系统中三个关键属性之间的权衡关系。这三个属性分别是一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）。CAP理论由计算机科学家Eric Brewer于2000年提出。 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有节点看到的数据副本都是相同的，即在数据更新后，所有节点最终都会达到一致的状态。 可用性（Availability）：系统在有限的时间内能够为每个请求作出响应，不会因为节点故障或其他原因而导致无法访问。 分区容忍性（Partition...
Redis集群模式下MSET、PIPELINE的原子性
在 Redis Cluster 中，MGET 和 PIPELINE 操作无法保证原子性。主要原因是因为它们涉及多个键的读取操作，并且这些键可能分布在不同的节点上。Redis Cluster 通过将数据分布在多个节点上来实现水平扩展和负载均衡，但同时也引入了一些复杂性，特别是涉及多节点操作时。 MGET（多键获取）： 在 Redis Cluster 中，MGET 操作涉及从不同的节点上获取多个键的值。由于 Redis Cluster 的节点间可能会有网络延迟和不同的负载情况，MGET 操作不能保证在同一时刻原子地获取所有键的值，这可能会导致一些键的值是不同时间戳的快照。 PIPELINE（批量操作）： PIPELINE 允许将多个命令一次性发送到服务器，并一起处理响应。然而，由于 Redis Cluster 的分片机制，不同的命令可能会发送到不同的节点上。这意味着即使你使用 PIPELINE，每个命令仍然在不同的节点上进行处理，可能会导致多个命令的执行不是在同一时刻进行的。 为了保证更高的一致性和原子性，可能需要考虑其他方式： 使用 Lua 脚本： 通过编写 Lua...
Redis插槽
在Redis中，插槽（Slots）是一种数据分片机制，用于将数据按照一定规则分散存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和水平扩展。Redis使用插槽分片来支持分布式架构，这在Redis Cluster模式中特别重要。 具体来说，Redis将所有可能的键分成固定数量的插槽，通常是16384个。每个Redis节点负责处理其中的一部分插槽，这意味着一个集群中可以有多个节点，每个节点负责一部分插槽，从而将数据均匀分布在多个节点上。 当执行命令操作时，Redis首先会根据键名计算哈希值，然后确定该键属于哪个插槽。根据插槽信息，Redis可以决定将数据发送到哪个节点进行处理。这种方式使得Redis Cluster能够实现数据的高可用性和水平扩展，因为即使集群中的某个节点失效，其他节点仍然可以继续服务。 Redis的插槽分片机制带来了以下好处： 分布式存储： 插槽分片允许数据在多个节点上进行分布式存储，从而支持大规模数据的处理和存储。 水平扩展： 可以通过增加节点来扩展Redis集群的性能和容量，从而适应不断增长的数据负载。 高可用性： Redis...
RSA加密
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事务的隔离级别与数据一致性问题
使用不同的隔离级别，可能产生不同的数据一致性问题，这些问题有脏读、不可重复读、幻读 脏读（Dirty Read）：脏读是指在一个事务中读取了另一个事务尚未提交的数据。如果后续事务回滚，那么前一个事务所读取的数据实际上是无效的，这可能会导致不准确的结果。脏读违反了事务的隔离性，可能会引发一些严重的问题。MySQL的InnoDB引擎默认的隔离级别（REPEATABLE READ）可以避免脏读。 不可重复读（Non-Repeatable Read）：不可重复读是指在同一个事务中，多次读取同一行数据时，得到了不同的结果。这是因为在两次读取之间，另一个事务可能修改了数据。不可重复读也违反了事务的隔离性。InnoDB引擎在隔离级别为READ COMMITTED和REPEATABLE READ时，都会避免不可重复读。 幻读（Phantom...
Go只有值传递
Go 只有值传递Slice底层数据结构12345type slice struct { array unsafe.Pointer len int cap int} Slice图解 Slice扩容原理 cap < 1024时每次扩容一倍 cap ≥ 1024是每次扩容1.25倍 123456789var s []int // len: 0 cap: 0s = append(s, 0) // len: 1 cap: 1s = append(s, 1) // len: 2 cap: 2s = append(s, 2) // len: 3 cap: 4for i := 3; i < 1025; i++ { // len: 1025 cap: 1280 s = append(s, i)} 值传递演示1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253package...
