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kingasdfg:
你这里面存在一个错误添加多个任务 应该是这样的 /** * ...
Quartz的任务的临时启动和暂停和恢复【转】 -
kyzeng:
纠正一个错误,long型对应的符号是J,不是L。
Jni中C++和Java的参数传递 -
zhaohaolin:
抱歉,兄弟,只是留下作记录,方便学习,如果觉得资料不好,可以到 ...
netty的个人使用心得【转】 -
cccoooccooco:
谢谢!自己一直以为虚机得使用网线才可以与主机连接呢。。
主机网卡无网线连接与虚拟机通信 -
yuqilin001:
要转别人的东西,请转清楚点嘛,少了这么多类,误人子弟
netty的个人使用心得【转】
一.需求:
我们希望找到一个key-value型数据库,具有以下特点
1.稳定高效
2.基于memcache或其它方便调用的包,以便在PHP中分布调用
3.如果有热备能力更佳,但至少有主从结构。
可选择的有:memcachedb和Tokyo Tyrant。它们的官方报告数据都不错。
我们曾经对Tokyo Tyrant-Tokyo Cabinet寄予厚望,因为它可以做双主。但结果是,在插入200万100字节的数据之后,Tokyo Tyrant就像蜗牛一样,而且不断报错。
二.测试数据:
软硬件环境:
CPU: 64位4核Intel(R) Xeon(R) CPU E5310 @ 1.60GHz
内存:8G
操作系统:centos
硬盘:120G
客户端:PHP PECL扩展
启动方式:memcachedb -p11211 -d -r -u root -H /opt/mdb/ -m 6144 -N -t 4
或memcachedb -p11222 -d -r -u root -H /opt/mdb/ -m 7000 -N -t 8 -E -X -v
网络环境:未明确标注的均为localhost
(1)400字节数据单主机新增数据测试(10万数据)
内网:ping值:time=0.151 ms 千兆带宽
400字节:2.8秒/万
100字节:2.0秒/万
本机: ping值:time=0.010 ms
400字节:0.7秒/万
结论:
在小数据量的情况下,localhost和内网差别为4:1左右。
数据的大小对写效率有一定的影响,400字节和100字节的数据在写入数据时,速度差别为3:2左右,读数据效率差别较小。
(2)100字节数据单主机测试结果:(2千万数据)
新增:7280条/秒 (客户端8进程,其余未标明的测试均为单进程)
更改:200万以前1860条/s,200万稳定在以后>10000条/秒(这个现象原因还未找到,更改数据测试有待重测)
读取:>10000万条/秒
结论:
客户端程序多进程与单进程对效率影响差别很小。甚至过多客户端进程写入时,反而影响效率。
(2)将数组转成字符串存取能提高效率么?压缩选项是否能较大地提高效率?
某数组(如下),序列化后长度为700字节,用分隔符将数组的值转成字符串为350字节左右。下面测试中,已经包含把数组序列化和转字符串的时间。
array ( 0 => 10735, 1 => 10720, 2 => 10705, 3 => 10690, 4
=> 10675, 5 => 10660, 6 => 10645, 7 => 10630, 8 => 10615,
9 => 10600, 10 => 10585, 11 => 10570, 12 => 10555, 13 =>
10540, 14 => 10525, 15 => 10510, 16 => 10495, 17 => 10480,
18 => 10465, 19 => 10450, 20 => 10435, 21 => 10420, 22 =>
10405, 23 => 10390, 24 => 10375, 25 => 10360, 26 => 10345,
27 => 10330, 28 => 10315, 29 => 10300, 30 => 10285, 31 =>
10270, 32 => 10255, 33 => 10240, 34 => 10225, 35 => 10210,
36 => 10195, 37 => 10180, 38 => 10165, 39 => 10150, 40 =>
10135, 41 => 10120, 42 => 10105, 43 => 10090, 44 => 10075,
45 => 10060, 46 => 10045, 47 => 10030, 48 => 10015, 49 =>
10000);
在内网环境:
数组直接存取:
无压缩 写3.5秒/万,读3.2秒/万
带压缩 写3.3秒/万,读2.6秒/万
字符串存取:
无压缩 写3.0秒/万,读2.3秒/万。
带压缩 写3.1秒/万,读2.4秒/万
把数组的值都改成一样时(可压缩性高,压缩后只占了10字节以内),带压缩地写2.6秒/万,读1.9秒/万。
在本机:
数组直接存取:带压缩地写1.9秒/万,读1.1秒/万
字符串存取: 带压缩地写1.1秒/万,读0.9秒/万
结论:
数组对象转成字符串存入能可以节约一半左右的空间,但在效率方面的提高非常有限,仅在本机上写数据上有所提高。
在数据可压缩性较好时,可以大量节省空间和时间。但可压缩性不太好时,几乎没有差别。
(4)主从测试结果:(100万数据以下)
100字节数据
新增:1000条/秒
400字节
更改:100条/秒(客户端单进程)
读取:3570条/秒 (客户端单进程)
结论:
在使用主从结构时,写效率很大影响,效率差别在100:1左右,所以不建议使用主从。
(5)使用SVN最新版本的测试情况(新增350字节数据)
方案1:32位4核CPU,内存8G,-m2048启动:
表现优秀:0-443万 4000条/秒,非常稳定
表现较差:在443-800万 2100条/秒,忽快忽慢 data.db在2.5G左右。
表现很差:在800-1千万 1400条/秒,忽快忽慢 data.db在4G左右 负载load average在5左右,服务器基本不响应。
出错情况:17次/1千万
在本服务器上启动两个mdb时,负载比一个高,性能较快地达到瓶颈。三个mdb时,负载很高,启动5个mdb进程时,写数据在1000多条/秒了,基本就 没有性能可言。
方案2:64位4核CPU,内存8G,-m6144启动:
0-1200万 5000条/秒,非常稳定
1300万后 2000条/秒,忽快忽慢 data.db在6G左右
1800万后 1400条/秒,忽快忽慢 data.db在8G左右 此时读数据性能也不太稳定,但大部分保持在3000-4000条 /秒以上。负载load average在3左右,服务器仍然响应。
出错情况: 20次/1千万
在本服务器上,起2个mdb进程的效率比一个稍好一些,写数据在5599条/秒左右,读数据在10000条/秒左右。在32位CPU的服务器上则相反,性 能更快地达到瓶颈。
在重新启动mcdb后,读和写的速度都又恢复到了最好的状态,测试到单个文件大小达到14G时,仍然能和刚开始的速度一样。另外,当负载 下降后,再插入数据也能有很高的性能。
mdb停止时不能删除日志,否则不能在原数据基础上再重启。
结论:
mcdb根据硬件的情况,对应着相应的性能瓶颈。强烈建议使用CPU4核64位,8G内存的服务器,测试大数量时,表现很稳定和高效。而32位的服务器因 为不能管理大内存,差别很大,很容易达到瓶颈,进入不稳定状态,如果负载重需要人工重启干预。
重新启动mcdb,可以达到释放内存,提高性能的效果。隔一断时间插入数据,也可以降低负载。
应该使用SVN的版本。SVN的最新版本整体数据也比发布版在开始时更为稳定。
一台服务器上最好不要超过两个以上mdb服务。
mcdb出错的概率比较低,在20次/1千万左右,如果出错率更高,可能是服务器负载很大造成。有些写错误实际上已经写入,报错的原因仅仅是返回的数据未 读到。
(6)并发测试(内网环境)
10并发读和写 每线程50000次 每线程错误量15次左右 错误率0.03%
500并发读和写 每线程100次 每线程错误量5次左右 错误率5%,允许失败重连,最高连接数达到2300个。
300并发写 每线程100次 每线程错误量2次左右 错误率2%,
100并发读 每线程50次 错误率5%以上,允许失败重连,最高连接数达到2650以上。
50并发读 每线程5000次 错误率1%,速度很快,正常。
结论:
mdb不是一个可靠db,不能独立 作为db使用,可作为大缓存。我理解,mdb虽说是持久层,但它继承自缓存的性质, 决定了它不可能是可靠的。
mdb对高并发的支持并不好,读写分离解决不了问题,客户端如使用并发的长连接不断地读写,长连接数保持在50左右时效率是可靠的。
三.总结:在并发较高的环境下,将memcachedb定义为大缓存更合适,而不适用为单独的db.
1.memcachedb 必须使用多线程启动,需要在编译时加上--enable-threads,否则在100万左右数以后据时,写入数据将不断报错,并效率极低,且读写并行能 力极差。另外,如果要使用-m参数,需要从SVN拿,发布版不行。
2.使用8G内存与2G内存对比,速度差别在2:1左右。(2G的数据就不提供了)
3.使用localhost和千兆内网速度比为4:1。
4.在使用主从结构时,写效率很大影响,效率差别在100:1左右,所以不建议使用主从。
5.数据的大小对写效率有一定的影响,400字节和100字节的数据在写入数据时,速度差别为3:2左右,读数据效率差别较小。
6.客户端程序多进程与单进程对效率影响差别很小。甚至过多客户端进程写入时,反而影响效率。
7.数组对象转成字符串存入能可以节约一半左右的空间,但在效率方面的提高非常有限,仅在本机上写数据上有所提高。
8.在数据可压缩性较好时,可以大量节省空间和时间。但可压缩性不太好时,几乎没有差别。
9.mcdb根据硬件的情况,对应着相应的性能瓶颈。在方案1中,存放3G以下数据量能得到最佳性能,方案2则在6G以下。可以启动多个进程来解决单个文 件太大的问题。
10.单线程连接时,mcdb出错的概率比较低,在20次/1千万左右
11.如果将log全都删除,重启数据库会失败。可以在启动时用-E选项,由mdb自动管理日志。
12.并发时,mdb不是一个可靠db,有一定的出错率,不能独立 作为db使用,可作为大缓存。
13.mdb对高并发的支持并不好,读写分离解决不了问题,客户端如使用并发的长连接不断地读写,长连接数保持在50左右时效率是可靠的。
四.参考:
1.memcachedb官方测试结果: http://memcachedb.org/benchmark.html
2.Tokyo Cabinet的测试结果和介绍:http://blog.s135.com/read.php?362&guid=9
3.某网友的Tokyo Cabinet测试:http://blog.zol.com.cn/861/article_860439.html 结果比我在基于Tokyo Tyrant的测试好看多了,但也明确表示在200万数据以后变慢很多。
官网:http://memcachedb.org/
作者的讨论组:http://groups.google.com/group/memcachedb
安装和启动指南:http://blog.csdn.net/simonlsy/archive/2008/01/07/2027940.aspx
[转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_403b3b8f0100coe7.html ]
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软考网络工程师2010-2014真题及答案完整版 全国计算机软考 适合软考中级人群
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示:测量酒精值、酒驾阈值、醉驾阈值; 3、采用PCF8591进行AD模数转换; 4、LED指示:正常绿灯、酒驾黄灯、醉驾红灯; 5、可通过按键修改酒驾醉驾阈值;
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现约束最优化求解的方法,主要分为两大部分:无约束优化和带约束优化。对于无约束优化,作者首先讲解了梯度下降法的基本原理和实现技巧,如步长搜索和Armijo条件的应用。接着深入探讨了带约束优化问题,特别是序列二次规划(SQP)方法的具体实现,包括拉格朗日函数的Hesse矩阵计算、QP子问题的构建以及拉格朗日乘子的更新策略。文中不仅提供了详细的MATLAB代码示例,还分享了许多调参经验和常见错误的解决办法。 适合人群:具备一定数学基础和编程经验的研究人员、工程师或学生,尤其是对最优化理论和应用感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要解决各类优化问题的实际工程项目,如机械臂能耗最小化、化工过程优化等。通过学习本文,读者能够掌握如何将复杂的约束优化问题分解为更易处理的二次规划子问题,从而提高求解效率和准确性。 其他说明:文章强调了优化算法选择的重要性,指出不同的问题结构决定了最适合的算法。此外,作者还分享了一些实用的经验教训,如Hesse矩阵的正定性处理和惩罚因子的动态调整,帮助读者少走弯路。
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