内存映射

Hibernate框架简介 Hibernate框架是一款数据持久型的框架也是一款ORM框架 数据持久型：是将数据存入数据库或将数据库里的数据读入程序中 ORM：我们说JAVA中是面向对象的思想 而现在市场中大部分使用的数据库都是关系型数据库，如果利用面向对象语言来操作关系型数据库的话，其中会出现一些很麻烦的代码，会阻碍我们进行开发造成了没必要的麻烦，所以ORM提供了一种能使用对象来调用数据库里的每一条数据，具体是以类来对应数据库中的表，以对象来对应表中的字段，以对象来对应表中的每一条数据。 在了解Hibernate之前 首先回顾一下JDBC是如何操作数据库的 1，加载mysql驱动 2，获取连接 3，获取数据的操作对象 4，进行数据库的操作 5，关闭资源 在Hibernate结构目录中分别有以下几个结构 documentation(文档) lib(jar包) project(源代码) 对于初学这款框架的程序员来说 先进入lib包下进行导包 hibernate框架的jar包就分的很详细 lib中会发现有这几种envers jpa optional osgi required 一般情况下只导入required下的jar包即可 这些jar都是必须存在的 optional中的jar包主要是用于优化hibernate的性能 包括数据连接池和缓存两部分 接下来了解下Hibernate的相关配置

五.mybatis相关 1.jdbc介绍 JDBC是Java制定的接口，数据库产商依照该接口编写与自家数据库配套的实现类。比如MySQL、Oracle、SqlServer等都有自己的不同实现，这些实现类的集合既是我们笼统意义上的“驱动”。 2.preparedstatement和statement的区别 数据库系统会对sql语句进行预编译处理（如果JDBC驱动支持的话），预处理语句将被预先编译好,语法语义解析优化sql语句,指定执行计划执行并返回结果 但是很多情况,我们的一条sql语句可能会反复执行,或者每次执行的时候只有个别的值不同(比如select 的where子句值不同,update的set子句值不同,insert 的values值不同).如果每次都需要经过上面的词法语义解析,语句优化,制定执行计划等,则效率就明显不行了 所谓预编译语句就是将这类语句的值用占位符替代,可以视为将sql语句模板或者说参数化 什么是预编译(将这条sql(解析完成)语句放入缓存执行计划中,如果有相同的sql语句进来,就会直接执行该sql(解析完成)语句,省去解析的过程) 下面列出PreparedStatement的几点优势。 1.PreparedStatement可以写动态参数化的查询用PreparedStatement你可以写带参数的sql查询语句

前言 mappings 就相当于 关系型数据库中的 表结构 例: GET t1 { "t1" : { "aliases" : { }, # 该索引是否有别名 "mappings" : { #mappings 信息 "doc" : { #索引类型 doc "properties" : { #字段详细映射关系 在 properties中 "name" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } } }, "settings" : { #关于索引 t1 的settings 设置 "index" : { "creation_date" : "1553334893136", #索引创建时间 "number_of_shards" : "5", #主分片 "number_of_replicas" : "1", #副分片 "uuid" : "lHfujZBbRA2K7QDdsX4_wA", "version" : { "created" : "6050499" }, "provided_name" : "t1" } } } } 映射是什么? ES 中的 映射 用来 定义一个文档及其包含的字段如何存储 和索引的过程。 例如，我们可以使用映射来定义:

IA32体系即Intel32位体系架构，也被称为i386、X86-32或X86。在Intel公司1985年推出的80386微处理器中首先使用。用以取代之前的X86-16位架构，包括8086、80186、80286芯片。谈到这儿，就不得不说说X86架构的发展历史。 Intel 8086是由Intel于1978年所设计的16位微处理器芯片，是x86架构的鼻祖。8086是16位CPU，数据总线16条，地址总线20条，能保存的地址的大小是2^20=1M。 8086增加了4个段寄存器用来保存各内存段的起始地址，这4个段寄存器分别为CS(代码段寄存器)、DS(数据段寄存器)、SS(堆栈段寄存器)、ES(扩展段寄存器)。 由于地址总线共20条，段地址有20位，但是段寄存器只有16位，不能保存20位的地址。 因此，将内存的大小划分为16的倍数(此时还没有操作系统，直接操作的是物理内存)。每块内存起始地址的后四位都为0，段寄存器只保存地址的高16位。正如前面所讲，8086时，地址总线最多只能保存1M的地址空间。 此时，物理内存=段基址+逻辑地址/偏移量。 此时若要取数据，就需要找到物理内存，方法为从DS寄存器中取值，左移4位，就得到了真正的起始地址(DS<<4)，再加上变量在该内存段上的偏移量(IP寄存器保存了当前数据在内存段上的偏移量)，就得到了数据的物理内存。 DS<<4 + IP =

内存的发展流程: 一.嵌入式实时操作系统 表现 :在早期的单片机上，程序运行在物理内存中，也就是说，程序在运行时直接访问到物理地址，在程序运行开始，将全部程序加载到内存中，所有的数据地址和程序地址就此固定。 在运行多任务系统时，比较直接的办法也是直接为每个任务分配各自需要的内存空间，比如总内存为100M，task1需要40M，task2需要50M，task3需要20M，那么最简单的办法是给task1分配40M，给task2分配50M，而task3，不好意思，内存不够了，不允许运行 弊端 : 地址空间不隔离 所有程序都可以直接访问物理内存，那么task1就可以直接访问task2的地址，这就给了一些恶意程序机会来进行一些非法操作，即使是非恶意但是有bug的程序，也可能会导致其他任务无法运行，这对于需要安全稳定的的计算机环境的用户是不能容忍的。 内存使用效率极低 由于没有有效的内存管理机制，通常在一个程序执行时，将整个程序装载进内存中运行，如果我们要运行task3，内存已经不够了，其实系统完全可以将暂时没有运行的task2先装入磁盘中，将task3装载到内存，当需要运行task2时，再将task2换回，虽然牺牲了一些执行效率，但总归是可以支持更多程序运行。 程序地址空间不确定 需要了解的是程序在编译阶段生成的可执行文件中符号地址是连续且确定的，即使实现了内存数据与磁盘的交换

ROS系统节点间的内存共享 为什么要用内存共享？ 在C++中怎么共享内存？ 写进程 读进程 将上述代码移植进ROS 创建writeshmInRos.cpp 创建readshmInRos.cpp 为什么要用内存共享？ 答案是ROS提供的服务或者话题都是通过网络来实现的。照顾到ROS节点可能架设在不同的硬件上这一点，这样做更具普遍性，但对于在同一台设备的两个节点间传输数据是非常不友好的。因为其既没必要性又浪费大量资源，且效率低下，容易造成网络堵塞，延时严重。 那么怎么改善最好呢，自然是进程间的内存共享。我们直接让两个节点共享一片物理内存，在里面做一个队列数据结构，一个往里面写，一个去里面读。 下面我们就来实现这一功能。跟上篇文章一样，我们先实现纯净的Linux C++版本，然后再把代码移植到ROS的节点中。 在C++中怎么共享内存？ 实现Linux进程间的内存共享，主要参考 这篇文章 。 写进程 “写”进程，流程如下： 获得key, ftok() 使用key来创建一个共享内存 shmget() 映射共享内存（得到虚拟地址）， shmat() 使用共享内存， 往共享内存中写入数据 解除映射 shmdt() 如果共享内存不再使用，可以使用shmctl()销毁共享内存 代码如下： # include <stdio.h> # include <unistd.h> # include

1. ceph 简介 　　Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统()。ceph 的统一体现在可以提供文件系统、块存储和对象存储，分布式体现在可以动态扩展。在国内一些公司的云环境中，通常会采用 ceph 作为openstack 的唯一后端存储来提高数据转发效率。 Ceph项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于2004年发表），并随后贡献给开源社区。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat及OpenStack都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存储。 　　官网：https://ceph.com/ 　　官方文档：http://docs.ceph.com/docs/master/# 2. Ceph特点 高性能 ： 　　1) 摒弃了传统的集中式存储元数据寻址的方案，采用CRUSH算法，数据分布均衡，并行度高。 　　2) 考虑了容灾域的隔离，能够实现各类负载的副本放置规则，例如跨机房、机架感知等。 　　3) 能够支持上千个存储节点的规模，支持TB到PB级的数据。 高可用性： 　　1) 副本数可以灵活控制。 　　2) 支持故障域分隔，数据强一致性。 　　3) 多种故障场景自动进行修复自愈。 　　4) 没有单点故障，自动管理。 高可扩展性： 　　1) 去中心化。 　　2) 扩展灵活。 　　3)

1.建立第一个程序 model里面是数据库表所对应的字段，先建立strudent数据库，再建立与数据库与之对应的model,再从官方的文档里面copy hibernate.cfg.xml文件并进行修改， -->建立student.hbm.xml文件 2.在student.hbm.xml文件中<hibernate-mapping package =是你要映射到的哪个包中 class name=“为那个包中所对应的类名” table="数据库的表名"(它包含这个类和表之间的映射关系) id name=“为model中的那个主键” column=‘与DB中对应的列’>同时要在hibernate.cfg.xml文件中的<mapping-resource>指定要映射的strudent.hbm.xml文件。 3.写具体的实现，前几步是固定的写法，也可以定义一个工具类进行封装 SessionFactory sf=new Configuration.configure.buildSessionFactory(); Session session=sf.openSession（）； Transfaction ts=session.beginTransfaction(), 在hibernate中操作要放在事物里面，session.save（这个s是一个student类对象） ts.commit()

原文链接：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 作者：July 出处：结构之法算法之道 blog 本文经过大量细致的优化后，收录于我的新书《 编程之法：面试和算法心得 》第六章中，新书目前已上架 京东 / 当当 前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名 :-)，同时，此文可以看做是对这篇文章： 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结 的一般抽象性总结。 毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后，有一点必须强调的是，全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。 OK，若有任何问题，欢迎随时不吝赐教。谢谢。 何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如 Bloom filter/Hash/bit-map/堆

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