内存映射

对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将java程序中的对象自动持久化到关系数据库中。本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形式。 这也同时暗示者额外的执行开销；然而，如果ORM作为一种中间件实现，则会有很多机会做优化，而这些在手写的持久层并不存在。 更重要的是用于控制转换的元数据需要提供和管理；但是同样，这些花费要比维护手写的方案要少；而且就算是遵守ODMG规范的对象数据库依然需要类级别的元数据。 对象-关系映射（Object/Relation Mapping，简称ORM），是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。 面向对象是从软件工程基本原则(如耦合、聚合、封装)的基础上发展起来的

数据库分表） 数据切分 垂直（纵向）切分 水平（横向）切分 分库分表带来的问题 1. 事务一致性问题 2. 跨节点关联查询 join 问题 3. 跨节点分页、排序、函数问题 4. 全局主键避重问题 1. UUID 2. 结合数据库维护主键ID表 3. Snowflake分布式自增ID算法 5. 数据迁移、扩容问题 什么时候考虑切分 1. 能不切分尽量不要切分 2. 数据量过大，正常运维影响业务访问 3. 随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分 4. 数据量快速增长 5. 安全性和可用性 案例分析 1. 用户中心业务场景 2. 水平切分方法 "根据数值范围"：以主键uid为划分依据，按uid的范围将数据水平切分到多个数据库上。 "根据数值取模"：也是以主键uid为划分依据，按uid取模的值将数据水平切分到多个数据库上。 3. 非uid的查询方法 1. 建立非uid属性到uid的映射关系 1. 映射关系 2. 基因法 2. 前台与后台分离 支持分库分表中间件 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding）

目录 Ptmalloc内存管理设计 Main_arena 与 non_main_arena chunk 的组织 空闲 chunk 容器 sbrk 与 mmap 内存分配概述 内存回收概述 边界标记法 内容来源 Ptmalloc内存管理设计 具有长生命周期的大内存分配使用 mmap。 特别大的内存分配总是使用 mmap。 具有短生命周期的内存分配使用 brk，因为用 mmap 映射匿名页，当发生缺页异常时，linux 内核为缺页分配一个新物理页，并将该物理页清 0，一个 mmap 的内存块需要映射多个物理页，导致多次清 0 操作，很浪费系统资源，所以引入了 mmap分配阈值动态调整机制，保证在必要的情况下才使用 mmap 分配内存。 尽量只缓存临时使用的空闲小内存块，对大内存块或是长生命周期的大内存块在释放时都直接归还给操作系统。 对空闲的小内存块只会在 malloc 和 free 的时候进行合并，free 时空闲内存块可能放入 pool 中，不一定归还给操作系统。 收缩堆的条件是当前 free 的块大小加上前后能合并 chunk 的大小大于 64KB，并且堆顶的大小达到阈值，才有可能收缩堆，把堆最顶端的空闲内存返回给操作系统。 需要保持长期存储的程序不适合用 ptmalloc 来管理内存。 为了支持多线程，多个线程可以从同一个分配区（arena）中分配内存，ptmalloc假设线程

为什么使用框架 框架的优势如下： 1.不用再考虑公共问题，框架已经帮我们做好了。 2.可以专心用于业务逻辑，保证核心业务逻辑的开发质量。 3.结构统一，便于学习和维护。 4.框架中继承了前人的经验，可以帮助新手写出稳定、性能优良而且结构优美的高质量程序。 什么是框架 框架(Framework)是一个提供了可重用的公共结构的半成品。 框架就是应用程序的“骨架”，开发者可以在这个骨架上加入自己的东西。 2.MyBatis介绍及其环境搭建 MyBatis前身是iBatis，本是Apache的一个开源的项目 ORM框架 实体类和SQL语句之间建立映射关系 特点 基于SQL语法，简单易学 能了解底层封装过程 SQL语句封装在配置文件中，便于统一管理与维护，降低程序的耦合度 方便程序代码调试 什么是数据持久化 数据持久化就是将内存中的数据模型转换为存储模型，已经将存储模型转换为内存中的数据模型的统 称。 什么是ORM ORM(Object/Relational Mapping)即对象/关系映射，是一种持久化技术。 在对象模型和关系数据库模型之间建立起对应关系，并且提供了一种机制，通过JavaBean对象去操作 数据库表中的数据。 MyBatis通过简单的XML或者注解进行配置和原始映射，将实体类和SQL语句之间建立映射，是一种半 自动化的ORM实现。 MyBatis环境搭建 1.下载jar包

贷前系统负责从进件到放款前所有业务流程的实现，其中涉及一些数据量较大、条件多样且复杂的综合查询，引入ElasticSearch主要是为了提高查询效率，并希望基于ElasticSearch快速实现一个简易的数据仓库，提供一些OLAP相关功能。本文将介绍贷前系统ElasticSearch的实践经验。 一、索引 描述：为快速定位数据而设计的某种数据结构。 索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。了解索引的构造及使用，对理解ES的工作模式有非常大的帮助。 常用索引： 位图索引 哈希索引 BTREE索引 倒排索引 1.1 位图索引（BitMap） 位图索引适用于字段值为可枚举的有限个数值的情况。 位图索引使用二进制的数字串（bitMap）标识数据是否存在，1标识当前位置（序号）存在数据，0则表示当前位置没有数据。 下图1 为用户表，存储了性别和婚姻状况两个字段； 图2中分别为性别和婚姻状态建立了两个位图索引。 例如：性别->男 对应索引为：101110011，表示第1、3、4、5、8、9个用户为男性。其他属性以此类推。 使用位图索引查询： 男性 并且已婚 的记录 = 101110011 & 11010010 = 100100010，即第1、4、8个用户为已婚男性。 女性 或者未婚的记录 = 010001100 | 001010100 = 011011100, 即第2、3、5、6

1.什么是ORM ORM的全称是Object Relational Mapping，即对象关系映射。它的实现思想就是将关系数据库中表的数据映射成为对象，以对象的形式展现，这样开发人员就可以把对数据库的操作转化为对这些对象的操作。因此它的目的是为了方便开发人员以面向对象的思想来实现对数据库的操作。 2．什么是Hibernate 对于Hibernate的称呼有很多，比如工具、技术、框架以及解决方案等，这些都可以，重要的是大家要知道它的作用。在这里我习惯性称它为框架，它是一种能实现ORM的框架。能实现ORM这个功能的框架有很多，Hibernate可以说是这些框架中最流行、最受开发者关注的，甚至连JBoss公司也把它吸收进来，利用它在自己的项目中实现ORM功能。 3．ORM的实现原理 现在在Java领域大家对Hibernate的讨论很多，比如它的优缺点、如何应用、错误如何解决以及把它和Struts/Spring等框架相结合作为整个系统的解决方案。在这里我想和大家探讨一些更深层次的话题，那就是Hibernate是如何实现ORM的功能？如果让我们自己开发一款实现ORM功能的框架需要怎么做？其实这些问题就是围绕着一个词，那就是“映射”，如果我们知道如何实现这种映射那么我们也能够开发出自己的一款ORM框架。会使用Hibernate的开发人员都知道，在使用它实现ORM功能的时候，主要的文件有：映射类

一、Mapping概述 映射 为了能够把日期字段处理成日期，把数字字段处理成数字，把字符串字段处理成全文本（Full-text）或精确的字符串值，Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型。这些类型和字段的信息存储（包含）在映射（mapping）中。 正如《数据吞吐》一节所说，索引中每个文档都有一个类型(type)。 每个类型拥有自己的映射(mapping)或者模式定义(schema definition)。一个映射定义了字段类型，每个字段的数据类型，以及字段被Elasticsearch处理的方式。映射还用于设置关联到类型上的元数据。 这里只是入门。 例如，可以使用映射来定义： 字符串字段是否作为全文本搜索字段 哪些字段包含数字，日期或地理信息 文档中所有字段的值是否应该被索引到_all字段 日期值的格式 自定义规则来控制动态添加的字段的映射 映射类型与type ：即一个索引中有多个type，从逻辑上对文档进行划分、每个索引有一个或多个映射类型，类型是对Document划分的逻辑组，索引中每个文档都有一个类型( type )，每个类型拥有自己的映射或者模式定义(schema definition) 。每个映射类型包括： 关联到类型上的元数据，比如：_index, _type, _id, and _source 字段或属性的定义，比如：字段类型，每个字段的数据类型

很早之前，就有关于“每台机器（machine)应该有多少个服务”的讨论。在我们继续之 前，应该找一个比“机器”更好的术语。在前虚拟化时代，单个运行操作系统的主机与底 层物理基础设施之间的映射形式有很多种。因此，我倾向于使用“主机”（host)这个词来 做通用的隔离单元，也就是能够运行服务的一个操作系统。如果你直接在物理机上部署， 那么一台物理机映射到一台主机（在当前上下文中，这个词可能不完全正确，但确实也找 不到更好的了）。如果你使用了虚拟化，单个物理机会映射到多个独立的主机，并且每个 都可以包含一个或者多个服务。 所以在考虑不同的部署模型时，我会使用主机这个词。那么每台主机应该有多少个服 务呢？ 我有自己倾向的模型，但要考虑多个因素，来决定哪个模型最适合你。需要注意的一点 是：某些决定会限制可用的部署方式。 6.9.1单主机多服务 如图6-6所示，在每个主机上部署多个服务是很有吸引力的。首先，从主机管理的角度来 看它更简单。在一个团队管理基础设施，另一个团队管理软件的模式下，管理基础设施团 队的工作量通常与所要管理的主机量成正比。如果单个主机包含更多的服务，那么主机管 理的工作量不会随着服务数量的增加而增加。其次是关于成本。即使你有一个能够提供一 些配置和更改虚拟主机大小等服务的虚拟化平台，虚拟化的基础设施本身也会占用一部分 资源，从而减少服务可用的资源。在我看来

来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=175 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ http://cnsendnet.taobao.com 到现在为止你还未触碰LINQ，那进来吧 —— LINQ入门（完结篇） 前 言 　　各种懒惰，各种拖沓，终究是要动笔写终结篇了，在这个系列的前几篇文章里我们主要学习linq的基础语法以及他对内存数据的操作等，那么本篇文章我们将讨论学习最为大家所熟悉的，也是最受争议的 Linq To SQL，再次强调，如果你到目前为止认为LinqToSql就是linq的话，有以下几种方式可共君选择：1.把这个系列的前面几篇文章给读了。2.到菜市场卖块豆腐给撞了。3.（MM可以忽略跳过哈）把屁股洗干净，让大家把你菊花给爆了。 用 意 　　Linq To Sql 相对现在来说，不可否认它已经过时了，伴随着vs2010和Entity Fromwork 4的出现，linq to sql 退出历史舞台是必然的，因为EF4比之更强大更完善。但是linq to sql 并不是一无是处，有很多东西它与EF4是相通的，简单的了解linq to sql并无害处，并且还可以对EF4有一定的过渡帮助。 　　由于这个主题能讲的内容非常多，篇幅关系不能全部说完，在这里只能简单地向大家分享个大概，敬请谅解。 目

01 =Read Error Rate / (底层)数据读取错误率 指从磁盘表面读取数据时发生的硬件读取错误的比率，Raw值对于不同的厂商有着不同的体系，单纯看做1个十进制数字是没有任何意义的。 以上为Wiki上的英文翻译版本，此属性貌似存在分歧，有的说值高了好，有的说低了好,此处我们还是按照Wiki上的吧，反正只要 Worst不小于 Threshold 就行了。 这里的Raw值也可能不同，比如我笔记本上的ST硬盘就Raw为0，而台式机上1.5T的ST就为227901540。 02 =Throughput Performanc e / 吞吐性能(读写通量性能) Raw值越高越好 整体(普通)的硬盘驱动器的吞吐性能。如果这个属性的值一直在下降有很大的可能性是硬盘有问题了。 一般在进行了人工 Offline S.M.A.R.T. 测试以后才会有值。 03 =Spin-Up Time / 马达旋转到标准转速所需时间 Raw值越低越好 主轴旋转加速的平均时间(从零转速到完全运转(标准转速)[毫秒])。 单位也可能为秒。 如果是0的话证明这一项没有读对，或者是这一项的数据生成错误。不应该出现0的结果。 04 =Start/Stop Count / 启动/停止计数 马达 启动/停止 周期的计数。当马达启动或硬盘完全停止工作后(断开电源)启动和硬盘从睡眠模式回复到先前状态，计数都会增加。