- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏CSDN搜“看，未来”
Nginx（11）：存储数组的链表
文章目录 我的困惑 存储数组的链表 设计优点 配备方法 ngx_list_create ngx_list_init 我的困惑 这个链表我很喜欢，且这个构想在我的脑子里面存在很久了，但是一直没去实现 ---- 存储数组的链表 typedef struct ngx_list_part_s ngx_list_part_t; //节点 /* 每个链表元素ngx_list_part_t又是一个数组，拥有连续的内存 //指向最后一个数组元素 ngx_list_part_t part; //首元素 size_t size; //限制每个数组元素占用空间大小，也就是用户要存储的一个数据所 ngx_uint_t nalloc; //最多可存储数据数 ngx_pool_t *pool; //管理内存分配的内存池对象 } ngx_list_t; 这个跟deque
82020发布于 2021-10-09 - 来自专栏一行舟
在线Excel存储方案
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流 人的主要属性有：用户ID、人员名称等，是典型的结构化数据，我们只需要根据数据量去选择合适的存储方案就可以，不是本文的重点，就不细说了。 我们重点分析Excel文档的存储。 方案设计 经过上面的分析我们对数据库的需求有： 需求 是否必须 低延迟 必须 支持CP模型 必须 支持非结构化数据存储 必须 有亿级数据的存储方案 必须 有成熟的扩容方案 必须 冷热数据 非必须 各类数据库对比 最终选型 需求 MySQL MongoDB TiDB S3 低延迟 ✅ ✅ ✅ 支持CP模型 ✅ ✅ ✅ 支持非结构化数据存储 ❌ ✅ ❌ 有亿级数据的存储方案 ✅ ✅ ✅ ✅ 有成熟的扩容方案 一般使用比较多的数据库如MySQL、MongoDB在这些方面都有成熟的方案。综上所述：采用「MongoDB」来存储元数据和Excel文档的热数据，采用「对象存储」来存放冷数据是一个比较不错的方案。
2.8K20编辑于 2022-08-25 - 来自专栏Ywrby
11-存储过程和函数
存储过程 # 存储过程和函数 /* 存储过程和函数：类似Java中的方法 好处： 1. 提高代码重用性 2. 减少数据库服务器的连接次数，提高效率 */ # 存储过程创建 CREATE PROCEDURE 存储过程名(参数列表) BEGIN 存储过程体(一组合法的SQL语句) END # 注意 1. 如果存储过程体中仅有一句话，BEGIN END 可以省略 4. 存储过程体中每条SQL语句结尾要求必须加分号 5. 存储过程的结尾可以用DELIMITER重新配置 语法： DELIMITER 结束标记 # 调用语法 CALL 存储过程名(实参列表); # 空参的存储过程 # 案例：插入到admin表中三条记录 DROP PROCEDURE p2; # 查看存储过程结构信息 SHOW CREATE PROCEDURE p3; # 存储过程一般不修改 函数 # 函数 /* 存储过程与函数区别： 存储过程可以有任意个返回值
79620编辑于 2022-10-27 - 来自专栏Android 开发者
Android 11 中的存储机制更新
Android 10 引入了对外部存储权限的更改，旨在更好地保护用户数据以及降低应用的存储空间。Android 11 开发者预览版里加入了更多改进，以帮助开发者更好地适应这些权限修改。 在 Android 11 中，我们会通过下述的几点来继续优化分区存储 (Scoped Storage) 的开发者体验。 因此在 Android 11 里，依赖原始文件路径的 API 和库可以再次使用了。 Android 11 里将会引入一个特别的权限叫做 MANAGE_EXTERNAL_STORAGE，该权限将授权读写所有共享存储内容，这也将同时包含非媒体类型的文件。 /video/av771… 或点击这里查看 Android 开发者文档:《Android 11 中的存储更新》 我们非常重视您的反馈，您可以通过 issues tracker 向我们反馈 issue 或新特性需求
4.2K11发布于 2020-03-19 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Solidigm：海量数据存储方案
存储需求差异化：从数据中心的大容量存储到车载的相对小容量存储，不同环节对存储容量要求各不相同。 6. 可持续性：增加对总体拥有成本（TCO）和可持续性的关注。 得益于SKhynix在高密度存储3D-NAND领域长期积累的优势，Solidigm可完整复制高密度存储的生产能力。 高密度存储全栈解决方案 主要涵盖了三个方面的技术突破： 1. 这一进展对存储系统具有重要意义，因为它提供了更高的存储容量，同时不sacrificing牺牲性能和耐久性，为数据中心和企业存储解决方案提供了更具成本效益的选择。 图片阐述了存储技术领域正在经历的重大转变，强调了高密度存储解决方案的重要性。主要传达以下几个关键信息： 1. 采用固态硬盘和闪存存储技术的数据中心可以大幅降低能耗和成本。 2. 数据中心使用全QLC闪存存储方案能够实现更高的容量和更低的成本。 3.
88910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏小徐学爬虫
Elasticsearch数据存储优化方案
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。 以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。 2、解决方案使用Elasticsearch批量索引APIElasticsearch的批量索引API具有很高的效率，可以处理大量的数据。具体性能会根据源文档和分析器的复杂性有所变化。 消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。应用程序将数据发送到消息代理，消息代理将数据转发到Elasticsearch。 如果Elasticsearch无法及时处理数据，那么消息代理会将数据存储起来，等到Elasticsearch能够处理数据时再转发给Elasticsearch。
99210编辑于 2024-03-18 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
SuperMicro：AI存储硬件方案
SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-1 云厂商 AI存储方案 大规模 AI/GPU 集群基础设施。按可扩展单元 (SU，也称为 Pod，例如 256 个 GPU) 进行扩展。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-2 企业级AI存储方案 Pod 级别的部署（较云厂商规模、性能要求降低） 企业用例，推理与训练的比较 存储需求： • 全 NVMe 或 PB 级别的分层存储 • WEKA 数据平台： • 扩展式、分层存储解决方案。 • 集群存储解决方案。 • 数据保护和性能保障。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-5 计算+存储（性能层）+容量层 方案 所有训练数据集和模型都存储在本地 • 数据湖使用容量优化的存储。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-6 方案验证 机架视角的集群组网方案 解决方案架构，分为三个层次： 1.
1.5K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏Elton的技术分享博客
网站密码存储方案比较
第一种就不解释了，我们看下第二种加密算法（php代码）$salt是一个随机字符串，每个用户都不一样，并且要存储下来用于验证 md5($password. [:r] 然后在django.contrib.auth.hashers里使用，密码以“algorithm$number of iterations$salt$password hash”的格式返回，并存储在同一个字段中 当然，如果你自己编写PBKDF2函数，你可以将salt存储在任意字段。只要让每个用户都不一样就行了。
2.2K30发布于 2021-01-22 - 来自专栏字节流动
Android 10(Q)11(R) 分区存储适配
为此，Google 终于下定决心在 Android 10 中引入了分区存储，对权限进行场景的细分，按需索取，并在 Android 11 中进行了进一步的调整。 Android 存储分区情况 Android 中存储可以分为两大类：私有存储和共享存储 私有存储 (Private Storage) : 每个应用在都拥有自己的私有目录，其它应用看不到，彼此也无法访问到该目录 Android 11 (R) Android 11 (R) 在 Android 10 (Q) 中分区存储的基础上进行了调整。 1. 新增执行批量操作 为实现各种设备之间的一致性并增加用户便利性，Android 11 向 MediaStore API 中添加了多种方法。 使用直接文件路径和原生库访问文件 为了帮助您的应用更顺畅地使用第三方媒体库，Android 11 允许您使用除 MediaStore API 之外的 API 访问共享存储空间中的媒体文件。
3.4K30发布于 2020-08-28 - 来自专栏腾讯云存储
对象存储COS成本优化方案
在存储费用方面，COS提供了标准存储、低频存储、智能分层存储、归档存储、深度归档存储等不同的存储类型，各个存储类型的产品规格和价格均存在差异，客户可以根据自己的业务模式选择性价比最匹配的存储类型。 下面我们将从5个方面介绍COS成本优化方案： 选择合适的存储类型 定期通过清单和访问日志功能分析数据访问模式 通过生命周期和批量处理沉降数据 通过文件压缩减少存储容量 进行成本回顾 一、选择合适的存储类型 下表展示了使用不同存储类型存储一个月数据对应的存储成本，以在广州园区存储100TB业务数据为例： 从表中可以看到，如果业务数据下载量较低，则选择归档存储甚至深度归档能有效降低存储成本，最冷的深度归档存储相较标准存储可节省 最小存储时长：数据存储在对应存储类型时，需要存储的最短时间，不满最短时间按照最短时间算。比如低频存储最少存储 30天，如果一个低频数据只存储了1天就删除，也会按照 30天计算费用。 在未来，COS会持续探索并推出更多的存储产品和服务，挖掘场景化解决方案，为客户提供业界内性价比最高的存储服务。
2.3K31发布于 2020-11-20 - 来自专栏伟哥专栏
COS存储跨园区同步方案
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。 腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。 数据同步方案3：回源拉取同步能力 回源拉取复制.jpg 针对于热数据同步的场景，部分数据同步，降低存储成本。 此方法优点：配置简单，仅热数据被同步，节省存储空间。 ---- COS高可用数据同步方案 通过数据同步方案4的架构，结合COS自身特点与相关产品的功能，我们可以绘制出一个具备数据高可靠 + 高可用 + 容灾能力 + 故障切换能力的整体架构图。 存储高可用同步方案（完整）.jpg 数据高可靠：通过上传至Master桶后，可实现实时跨区域数据同步，包括多云（友商云）同步。确保数据主从分离，天然支持业务层多副本冗余，提升数据可靠性。
3.1K1413发布于 2020-06-13 - 来自专栏王亚昌的专栏
SNS站点的数据存储方案
今天看了篇文章，谈到SNS站点应用中的分库分表问题，这里我也谈谈我对SNS站点和应用数据存储的看法。 一、数据存储 SNS站点中数据层根据业务和访问特性可分为几类： 1. 这类数据一定要落到DB里，保证数据的终极存储，前端用内存cache保证快速响应，因为写并不是很频繁，因些DB足以支持，通常mysql可以支持每秒200-400次写请求。 3. 如果cache机掉电的话，可以采用上面提到的方案，从DB中恢复数据，用户资料回档到10分钟之前，同时对用户进行补偿与告知，平息用户投诉。 三、总结 本文主要讨论了SNS站点和应用数据存储的问题，上面给出的方案基于业务可用性、稳定性、冗灾以及成本的综合考虑，用一位前辈的话就是“一切都是均衡”，业务的稳定性不能单独靠高成本去保证。
1.2K20发布于 2018-08-03 - 来自专栏lib库
通用缓存存储方案设计
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案 2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore 由于程序运行中存在不可控的异常和 Crash，因此框架有必要尽可能保证系统可用性，尽量保证系统在遇到异常后的数据完整性；问题10-高效性：性能永远是要考虑的问题，解析、读取、写入和序列化的性能如何提高和权衡；问题11 要是想兼容不同存储方案切换，就必须自己制定一个通用缓存接口。定义接口，然后各个不同存储方案实现接口，重写抽象方法。 4.3 切换不同缓存方式传入不同类型方便创建不同存储方式隐藏存储方案创建具体细节，开发者只需要关心所需产品对应的工厂，无须关心创建细节，甚至无须知道具体存储方案的类名。
1.7K10编辑于 2023-03-07 - 来自专栏前端技术江湖
前端最能打的本地存储方案
前言 之前开发了一个离线存储的需求，需要在本地存储较大的数据量，并且还要考虑到多种场景下的存储方式兼容。产品的原话就是“要又大又全”。既然存储量大，也要覆盖全多种设备多种浏览器。 方案选择 既然要存储的数量大，得排除cookie localStorage，虽然比cookie多，但是同样有上限（5M）左右，备选 websql 使用简单，存储量大，兼容性差，备选 indexDB api 首先indexDB的存储，理论上是硬件有多大内存就可以存多少，但是有些浏览器厂商会限制，具体限制各家不同，但是基本最小是250M起步 使用 解决了兼容性和存储量的点，我们就来看看localforage 如果存储数据出现了脏数据或者读取问题，想要清理用户设备上的数据怎么处理？ 解决 存储数据的时候加上存储的时间戳和模块标识，加时间戳一起存储 setItem({ value: '1', label: 'a', module: 'a', timestamp
1.2K10编辑于 2023-09-25 - 来自专栏用户5909132的专栏
存储分发加速解决方案
CDN 单家云厂商对象存储对多个云厂商 CDN的架构模型为： 计费项如下： CDN回源：A云厂商对象存储侧计费，A云厂商的CDN回源到自家对象存储时消耗的流量； 外网下行流量：A云厂商对象存储侧计费 ； 使用多家云厂商CDN，可形成多家CDN容灾架构，避免单一CDN故障影响； 使用多家云厂商对象存储，可形成多家云存储容灾架构，避免单一对象存储故障影响； 但使用此模型也存在一定的问题，比如多个对象存储之间的数据同步 最佳优惠方案对比 推荐使用：单一云厂商模型(以腾讯云为例) 流量费用=CDN回源流量+CDN流量（一般情况下命中率90%） 以刊例价为例 CDN 回源流量：0.15*（1-90%）=0.015元/GB -0.11元/GB） 总流量费用=0.26-0.16元/GB（腾讯云刊例价） 使用多家云厂商存储+CDN，回源流量费用增加233%，整体流量费用增加16%以上 促销活动推荐 目前正在进行此方案的活动促销 2、加速配置 创建好存储桶后直接进入该存储桶的配置管理页面，或在存储桶列表单击需要配置的存储桶操作栏的【配置管理】，进入配置管理页面，选择【域名管理】。
13.9K31发布于 2020-06-12 - 来自专栏腾讯云存储专家服务
COS存储跨园区同步方案
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。 腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。 数据同步方案3：回源拉取同步能力 回源拉取同步 针对于热数据同步的场景，部分数据同步，降低存储成本。 此方法优点：配置简单，仅热数据被同步，节省存储空间。 数据同步方案4：SCF事件触发同步能力 SCF事件触发同步 适用于大规模且实时性较高的数据同步，以及业务逻辑较为复杂的同步场景。比较值得推荐的方法。 ---- COS高可用数据同步方案 通过数据同步方案4的架构，结合COS自身特点与相关产品的功能，我们可以绘制出一个具备数据高可靠 + 高可用 + 容灾能力 + 故障切换能力的整体架构图。
2K40发布于 2021-02-23 - 来自专栏code秘密花园
前端最能打的本地存储方案
前言 之前开发了一个离线存储的需求，需要在本地存储较大的数据量，并且还要考虑到多种场景下的存储方式兼容。产品的原话就是“要又大又全”。既然存储量大，也要覆盖全多种设备多种浏览器。 方案选择 既然要存储的数量大，得排除cookie localStorage，虽然比cookie多，但是同样有上限（5M）左右，备选 websql 使用简单，存储量大，兼容性差，备选 indexDB api 首先indexDB的存储，理论上是硬件有多大内存就可以存多少，但是有些浏览器厂商会限制，具体限制各家不同，但是基本最小是250M起步 使用 解决了兼容性和存储量的点，我们就来看看localforage 如果存储数据出现了脏数据或者读取问题，想要清理用户设备上的数据怎么处理？ 解决 存储数据的时候加上存储的时间戳和模块标识，加时间戳一起存储 setItem({ value: '1', label: 'a', module: 'a', timestamp
1.4K30编辑于 2023-09-11 - 来自专栏友弟技术工作室
Redis百亿级Key存储方案
由于机器有限，每天的数据量又很大，考虑到既需要毫秒级的请求返回，又需要保证内存足够使用，自己的方案就是设置redis缓存时间，减少数据在内存中停留的时间，另外，在数据不再使用，及时从内存中清空。 今天，无意间看到一篇很好的优化方案，和我的场景很像，他的处理方式很巧妙。下面，我介绍一下。我会加入我自己的理解。 经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。 所以原则上当天新更新的mapping和人口标签需要全部in memory，而不会让请求落到后端的冷数据； 5）业务方面，所有数据原则上至少保留35天甚至更久； 6）内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行 5 解决方案 5.1 淘汰策略 这里主要就是对数据进行过期的设置。 存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。
2.7K60发布于 2018-04-25 - 来自专栏SpringCloud专栏
Redis百亿级Key存储方案
经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。 所以原则上当天新更新的mapping和人口标签需要全部in memory，而不会让请求落到后端的冷数据； 5）业务方面，所有数据原则上至少保留35天甚至更久； 6）内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行 5 解决方案 5.1 淘汰策略 存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。 再加上大量指针本身是长整型，所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。 大家先来了解一种存储结构。我们期望将key1=>value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。 而value只存储age、gender、geo的编码，用三个字节去存储。
1.2K30发布于 2019-07-02 - 来自专栏内容分发网络 CDN
存储分发加速解决方案
单一云厂商模型 单一云厂商模型指使用同一家云厂商的 CDN 和对象存储服务，其架构模型为： 截屏2020-06-11 下午4.34.17.png 计费项如下： CDN 回源：对象存储侧计费，A 云厂商的 与对象存储分别使用不同云厂商的架构模型为： 截屏2020-06-11 下午4.36.06.png 计费项如下： 外网下行流量：A云厂商对象存储侧计费，B云厂商CDN回源到A云厂商对象存储时消耗的流量 CDN （额外成本） CDN通过公网回源到不同厂商的对象存储，性能会有一定程度的下降 单云厂商对象存储 + 多云厂商 CDN 单家云厂商对象存储对多个云厂商 CDN的架构模型为： 截屏2020-06-11 下午 + 多云厂商 CDN 使用多家云厂商的对象存储和CDN组合服务的架构模型如下： 截屏2020-06-11 下午4.32.21.png 计费项如下： CDN回源 -A：A云厂商对象存储侧计费，A 云厂商的 -0.11元/GB） 总流量费用=0.26-0.16元/GB（腾讯云刊例价） 使用多家云厂商存储+CDN，回源流量费用增加233%，整体流量费用增加16%以上 促销活动 官网目前还在进行此方案的活动促销
8.5K228发布于 2020-06-04
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号