offset

什么是FastDFS？ FastDFS是一个开源的分布式文件系统，她对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS是一个应用级分布式文件存储服务，其采用中心型结构（类似GFS、HDFS、TFS等），主要用于大中型网站存储资源文件。FastDFS具有轻量级，支持高并发放访问，负载均衡，可扩展等优点。而FastDFS最大的亮点就是对小文件的存储性能较好，这主要来自于其文件名策略。 1.小文件存储性能优化 小文件的性能瓶颈主要来自于对元数据服务器（如FastDFS中的TrackerServer或TFS中的NameServer）的访问，因为当文件本身大小很小时，元数据存储所占空间与文件内容存储所占空间的比例就变得较大，访问元数据所消耗资源与访问文件内容所消耗资源的比例也变得较大。因此，通常对小文件存储的优化方法主要有两大类思路：一是减少访问元数据的次数，比如Cache预取；二是减少元数据所占的存储空间，比如FastDFS使用的文件名策略。 2. FastDFS文件名策略 FastDFS中的文件名是在向StorageServer存储文件时由系统指定的，文件名中包含了VolumeID和FileID。也就是说，当客户要读取某个文件时

你造吗，今天是个大喜的日子！来到这儿，就意味着你爬虫已经入门啦！ 在这个重要又喜悦的日子里，我们就干三件事：回顾前路、项目实操、展望未来。 回顾前路，是为了复习0-6关所学的知识。项目实操，是通过写一个爬虫程序把所学的知识用起来。展望未来，是预告一下我们之后会遇到的风景。 马上开始吧~ 回顾前路 在前面，我们按关卡学了好多好多知识。而这么多的内容，我们用【项目实现】和【知识地图】两张图就能说清。 【项目实现】： 任何完成项目的过程，都是由以下三步构成的。 先需要明确自己的目标是什么，然后分析一下如何实现这个目标，最后就可以去写代码了。 当然，这不是一个线性的过程，而可能出现“代码实现”碰壁后然后折返“分析过程”，再“代码实现”的情形。 接下来是【知识地图】：前面6关所讲的爬虫原理，在本质上，是一个我们所操作的对象在不断转换的过程。 总体上来说，从Response对象开始，我们就分成了两条路径，一条路径是数据放在HTML里，所以我们用BeautifulSoup库去解析数据和提取数据；另一条，数据作为Json存储起来，所以我们用response.json()方法去解析，然后提取、存储数据。 你需要根据具体的情况，来确定自己应该选择哪一条路径。 也可以参考图片上的注释，帮助自己去回忆不同对象的方法和属性。不过，老师还是希望你能把这个图记在心里。 好啦，0-6关的内容就梳理完成啦~

Getting Start 下载 http://kafka.apache.org/ 优点和应用场景 Kafka消息驱动，符合发布-订阅模式，优点和应用范围都共通 发布-订阅模式优点 解耦合 ： 两个应用不需要相互调用 可扩展性 ： 消费者的个数可实时扩展 实时性 ： 消费者能实时的获取生产者发布的事件 高效 ：减少由于多个消费者请求数据造成的数据计算带来的资源消耗 异步通讯 ：发布-订阅模式是天生的异步通讯 Kafka其他优点 持久化 ： 消息丢失的可控性极高 高性能 ： 磁盘顺序读写性能比内存随机读写还高，每秒10万条消息 高吞吐量 ：每秒上百MB的吞吐量 顺序性 发布-订阅模式应用范围 适合数据一被生产，就需要被处理的情况 适合数据具有潜在消费者的情况 适合无论有没有消费者，数据都在生产的情况 不适合对数据的处理时间有特殊限定的情况 应用场景 最为消息中间件，实现消息队列和消息的发布-订阅，消息驱动的服务 数据总线，一对多的模式 日志收集，消息中间件的一种应用 数据库主从同步 核心概念 Broker 一个Kafka server就是一个Broker 一般情况下，一个Broker独占一台服务器，发挥微服务的优势 服务器资源有限的情况下，需要设计出Broker/Topic/Partition/Replica的最优分配策略，从而充分利用服务器资源 一个broker可以有多个topic

/* FTPFactory.cs Better view with tab space=4 Written by Jaimon Mathew (jaimonmathew@rediffmail.com) Rolander,Dan (Dan.Rolander@marriott.com) has modified the download method to cope with file name with path information. He also provided the XML comments so that the library provides Intellisense descriptions. use the following line to compile csc /target:library /out:FTPLib.dll /r:System.DLL FTPFactory.cs */ using System; using System.Threading; using System.Net; using System.IO; using System.Text; using System.Net.Sockets; using System.Configuration; namespace AudioCollect { /// <summary> ///

C++内存模型 一文了解所有C++内存的问题 AlexCool 目录 一 C++内存模型 二 C++对象内存模型 三 C++程序运行内存空间模型 四 C++栈内存空间模型 五 C++堆内存空间模型 六 C++内存问题及常用的解决方法 七 C++程序内存性能测试 环境： uname -a Linux alexfeng 3.19.0-15-generic #15-Ubuntu SMP Thu Apr 16 23:32:37 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux cat /proc/cpuinfo bugs : bogomips : 4800.52 clflush size : 64 cache_alignment : 64 address sizes : 36 bits physical, 48 bits virtual cat /proc/meminfo MemTotal: 4041548 kB(4G) MemFree: 216304 kB MemAvailable: 2870340 kB Buffers: 983360 kB Cached: 1184008 kB SwapCached: 54528 kB GNU gdb (Ubuntu 7.9-1ubuntu1) 7.9 g++ (Ubuntu 4.9.2-10ubuntu13) 4.9.2

转载 首先写客服端，winform模拟一个post提交： /// <summary> /// 将本地文件上传到指定的服务器(HttpWebRequest方法) /// </summary> /// <param name="address">文件上传到的服务器</param> /// <param name="fileNamePath">要上传的本地文件（全路径）</param> /// <param name="saveName">文件上传后的名称</param> /// <param name="progressBar">上传进度条</param> /// <returns>成功返回1，失败返回0</returns> private int Upload_Request2(string address, string fileNamePath, string saveName, ProgressBar progressBar) { int returnValue = 0; // 要上传的文件 FileStream fs = new FileStream(fileNamePath, FileMode.Open, FileAccess.Read); BinaryReader r = new BinaryReader(fs); //时间戳 string strBoundary = "

笔者测试环境VS2019。 基本介绍 原书作者引入Julia Sets意在使用GPU加速图形的绘制。Julia Set 是指满足下式迭代收敛的复数集合 \[ Z_{n+1}=Z_{n}^2+C \] 环境配置 跑这个例子的主要困难应该在于配置环境。这个程序依赖于openGL中的glut库。由于VS2019的整个软件架构发生了很大变化，一些链接库和头文件的位置都发生了改变，因此一些文章中的配置方法失效了。 首先我们需要获取glut库的头文件以及动态链接库。 点击这里 cg-toolkit 获取。安装成功之后，找到C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\Cg。注意勾选安装选项的x64相关应用。 将其中的 lib 文件夹中的_glut32.lib_复制到C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.18362.0\ucrt\x86 将其中的 lib.x64 文件夹中的 glut32.lib 复制到C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.18362.0\ucrt\x64并且重命名其为 glut64.lib 笔者运行的是64位系统，就将 bin.x64 中的_glut32.dll_复制到C:\Windows\System32下 在这里

第 3 章 Kafka 工作流程分析 Kafka核心组成 3 . 1 Kafka 生产过程分析 3.1 .1 写入方式 producer 采用 推（push） 模式将消息发布到 broker ，每条消息都被 追加（append） 到 分区（patition） 中 ，属于 顺序写磁盘 （顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 kafka 吞吐率）。 3.1.2 分区 （ Partition ） 消息发送时都被发送到一个 topic ，其本质就是一个目录，而 topic 是由一些 Partition Logs( 分区日志 ) 组成 ， 其组织结构如下图所示： 我们可以看到，每个 Partition 中的消息都是 有序 的，生产的消息被不断追加到 Partition log 上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的 offset 值 。 1 ）分区的 原因 （ 1 ） 方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了； （ 2 ） 可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。 2） 分区的原则 （ 1 ） 指定了 patition ，则直接使用 ； （ 2 ） 未指定 patition 但指定 key ，通过对 key 的 value 进行 hash

OFFSET 运算符返回数据标号的偏移量。这个偏移量按字节计算，表示的是该数据标号距离数据段起始地址的距离。如下图所示为数据段内名为 myByte 的变量。 OFFSET 示例 在下面的例子中，将用到如下三种类型的变量： .data bVal BYTE ? wVal WORD ? dVal DWORD ? dVal2 DWORD ? 假设 bVal 在偏移量为 0040 4000（十六进制）的位置，则 OFFSET 运算符返回值如下： mov esi,OFFSET bVal ; ESI = 00404000h mov esi,OFFSET wVal ; ESI = 00404001h mov esi,OFFSET dVal ; ESI = 00404003h mov esi,OFFSET dVal2 ; ESI = 00404007h OFFSET 也可以应用于直接 - 偏移量操作数。设 myArray 包含 5 个 16 位的字。下面的 MOV 指令首先得到 myArray 的偏移量，然后加 4，再将形成的结果地址直接传送给 ESI。因此，现在可以说 ESI 指向数组中的第 3 个整数。 .data myArray WORD 1,2,3,4,5 .code mov esi,OFFSET myArray 4 还可以用一个变量的偏移量来初始化另一个双字变量，从而有效地创建一个指针

<!DOCTYPE html> Untitled3 */ /*--> */ */ /*--> */ */ /*--> */ <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.5/latest.js?config=TeX-AMS_HTML"></script> <!-- MathJax configuration --> <script type="text/x-mathjax-config"> MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true, processEnvironments: true }, // Center justify equations in code and markdown cells. Elsewhere // we use CSS to left justify single line equations in code cells. displayAlign: 'center', "HTML-CSS": { styles: {'.MathJax