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  • 半合成切削液,在金属加工业中可占有重要一席,在金属切削、磨削加工过程中发挥着冷却、清洗和润滑的作用,达到降低磨损的目的,较大程度上保护金属。但要特别说明一下稠度不足的切削液,很容易混入铁屑和浮油等杂质...

    半合成切削液,在金属加工业中可占有重要一席,在金属切削、磨削加工过程中发挥着冷却、清洗和润滑的作用,达到降低磨损的目的,较大程度上保护金属。但要特别说明一下稠度不足的切削液,很容易混入铁屑和浮油等杂质,而且清除困难,如果半合成切削液增稠粉在场的话,那这些麻烦将不复存在,且与其相溶的工作液不光可降低加工仪器的损耗,还可能赋予制品长效的使用寿命。

    稠度出现问题会导致工作液的主要作用起连锁反应:

    1、润滑:润滑膜稀薄易破损,界面之间的摩擦没能有效减少磨削力,降低了砂轮耐用度以及工件表面质量;

    2、冷却:对流和汽化性能削弱,切削热度无法高速率带走,易导致工件的热变形以及硬度变化,耐用度降低;

    3、清洗:作业中生成的切屑、磨屑以及铁粉、油污和砂粒不仅难以除去,还较多被工作液所粘附,机床、刀具和工件会连带沾污;

    4、防锈:在工件加工后或工序之间流转过程的暂时存放,残存于切削液中的油泥等腐蚀性物质及环境介质会对金属产生侵蚀,在雨天潮湿的环境下尤为严重;

    5、其他:工作液附着力降低,加工作业中流动太快,且容易飞溅,操作难度大;废液易受到生物降解而发臭、变质,难以达到国家规定的工业污水排放标准。

    归根结底,想要做到的无非就是保证产品加工质量,提高加工效率,减少环境污染对吧?那么添加增稠粉,稳定了切削液的稠度以后,其原有性能不会受到影响,有的只是提升了传递能力、保证设备以及工件的质量,减少污染,还有增强厂家生产的信心。半合成切削液增稠粉虽然只是一种流变助剂,却涵盖了增稠推动持续发展的闪亮价值意义。

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  • 互联网应用架构:专注编程教学,架构,JAVA,Python,微服务,机器学习等领域,欢迎关注,一起学习。 目录 前言 ...现在网络的访问量激增,数据的量能也激增,在进行DB层面设计的时候,很多时候都要考虑分库分表...

    互联网应用架构:专注编程教学,架构,JAVA,Python,微服务,机器学习等领域,欢迎关注,一起学习。

    目录

    前言

    性能分析

    分库分表不同实现

    分库分表中间件

    总结


    前言

    现在网络的访问量激增,数据的量能也激增,在进行DB层面设计的时候,很多时候都要考虑分库分表,但是笔者发现一个问题,就是很多人一遇到这种问题就直接分库分表,不考虑现实的环境应该怎样?或者不考虑现在的项目应该怎么去设计,是否需要分库,是否需要分表。业务的增量如何?如何做到根据业务做后续拓展,今天我们来聊一下针对mysql的几种分库分表方案。

     

    性能分析

    俗话说,知己知彼,方能百战不殆。要想解决问题,那就必须知道我们的问题所在,及尽可能预测后面要发生的问题。在一个系统中,针对不同的业务,设计不同的方案,例如并发问题,例如存量问题,总结起来有以下三种问题。

    1、网络IO问题

    互联网的世界什么东西最常见,就是高并发,并发一高很多你见不到的问题就来了,其中请求的数据太多导致宽带不够,这就是网络IO问题。

    2、磁盘IO问题

    现在很多时候,我们在进行数据库查询的时候经常要做缓存,但是缓存也不能万能的,有时候热点数据很多,缓存已经放不下导致几乎全部走数据库查询,这样子在高并发请求下的每一次请求都会消耗大量的磁盘IO,从而查询速度会降低下来,现在的直接IO或者零拷贝也只能缓解,并不能最终解决问题。

    3、计算性能问题

    在普通的应用程序中一般都是CPU计算,虽然速度很快但是架不住大量的查询,例如单表数据很大,单表字段太多,没有合适的索引,SQL查询需要优化等,从而导致CPU的计算效率很低,导致CPU出现性能瓶颈。

    针对以上三种问题,我们来讲讲不同的分库分表方案

     

    分库分表不同实现

    1、垂直分库

    1.1.原理

    按照业务定义不同,把不同的表放入到不同的库里面

    1.2.切入点

    以业务为导向,例如订单系统,库存系统

    1.3.结果

    • 每个数据库的业务范围不一样,因此每个库里面的表结构不一样
    • 每个数据库里面的数据并不一样

    1.4.场景

    现在经常做的微服务系统,很多时候都是一个服务一个数据库

    1.5.优点

    面对一些高并发,高存量的时候,每个数据库都可以独立服务化存在,从而实现服务化的集群部署

    1.6.缺点

    由于把全量数据分散到各个数据库中去,在面对一些复杂的业务场景的时候会出现数据聚合问题,需要把各个数据库里面的数据聚合在一起,这需要根据不同的需求设计不同的实现方案。

     

    2、垂直分表

    2.1.原理

    根据特定的业务场景寻找热点数据,并根据热点数据做表切分

    2.2.切入点

    主从表的设计思想

    2.3.结果

    • 存在实际意义的主从表之分,主表与从表之间一般采用主键进行数据关联

    2.4.场景

    这里主要应对一些复杂的业务场景,并发量不大但是计算比较大的情况,存在一定情况的数据冗余,查询数据的由于缓存数据的减少从而增加了磁盘的IO请求,例如缓存了主表的基础数据,但是从表需要查询。

    2.5.优点

    抽离出共性或者可以作为热点的数据,降低磁盘IO的瓶颈

    2.6.缺点

    由于一个表被拆分成两个,导致进行关联查询的时候容易增加CPU的计算负担,特别是在写SQL的时候采用join,是比较考验CPU的计算能力,因此针对这方面,笔者建议在代码层面进行数据的聚合。

     

    3、水平分库

    3.1.原理

    按照一定的策略入hash或者range等,把数据分散放到不同的数据库上。

    3.2.切入点

    根据规则(技术算法层面或者业务规则)数据分散放到不同的数据库

    3.3.结果

    • 每个数据库结构一样,但是每个数据库的数据是不一样的
    • 每个数据库并没有任何的交集,他们只存储部分数据

    3.4.场景

    数据量比较大,并发量比较小的时候

    3.5.优点

    数据分散来,从而来减少每个数据库的压力

    3.6.缺点

    当数据库多了的时候,在进行计算跟数据读取的时候,磁盘IO,网络IO,CPU计算都会成倍增长,这点上需要非常注意做适当操作,不可以随意切分。

     

    4、水平分表

    4.1.原理

    按照一定的策略入hash或者range等,把数据分散放到不同的表上

    4.2.切入点

    以每个表的某些字段为切分点,例如订单日期等,每三个月一个表

    4.3.结果

    • 每个表的结构一样
    • 每个表的数据不一样

    4.4.场景

    当某一个表增量比较大,可以按照指定的字段作为切分点来做,例如订单,例如历史记录都可以做

    4.5.优点

    查询特定业务范围的数据,表数据减少了从而增加来查询效率

    4.6.缺点

    分表后数据分散在不同的表中,联合查询会增加磁盘的IO以及CPU的计算,尽可能放弃join并在代码上实现数据聚合操作

     

    分库分表中间件

    • Mycat
    • Sharding-sphere

    选型原则:建议社区的热度优先,笔者以前用sharding-sphere,现在喜欢用mycat,文档及社区热度较好。

    总结

    不是所有的应用都适合分库分表或者需要分库分表,进行分库分表的时候代表着你引入了更加复杂的问题,是垂直还是水平,分几个库,分几个表都需要做增量预测,从而达到一个平衡态。

     

    --END--

    作者:@互联网应用架构

    原创作品,抄袭必究

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  • 欢迎进来的朋友阅读这篇硬科普文章!为什么说是硬科普呢?因为硬科普不虚假,不煽情,涨知识!爱因斯坦经过对时间和速度关系的思考,根据两个基本原理,又推导出了一个惊人的结论,不但时间是相对的,空间也是相对的...

    欢迎进来的朋友阅读这篇硬科普文章!为什么说是硬科普呢?因为硬科普不虚假,不煽情,涨知识!

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    爱因斯坦经过对时间和速度关系的思考,根据两个基本原理,又推导出了一个惊人的结论,不但时间是相对的,空间也是相对的,没有什么绝对的同时一样,也没有什么绝对的大和小,长和短。(时间的相对行看这篇文章点我!痒​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​)(时间和速度的关系点这里快点我!​​​​​​)

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    狭义相对论两个基本原理

    • 光速不变原理
    • 光速与光源的运动无关,对于任何参考系来说光速在真空中的速度恒为C。
    • 物理规律不变
    • 在任何惯性系中物理规律保持不变,上帝不偏爱任何物理规律,在惯性系中,众生平等!

    空间是相对的

    空间的尺缩效应要从著名的洛伦兹变换中说起,我们从洛伦兹变换式出发研究下关于长度的问题。图2

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    假如你现在到一列飞驰的火车上去,火车上有一根铁棍,我想测量一下在我眼中铁棍的长度L和在你眼中铁棍的长度L'有什么不同?在此之前,我们先来给长度做一个定义。我们只要同时读出铁棍两头在我们各自坐标系的坐标值,将两头的坐标值分别相减,得到的数值就是铁棍的长度,这就跟我们拿一把长尺去量铁棍是一样的,把一头放在a刻度上,另一头的刻度读出来是b,那么b-a就是铁棍的长度。

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    但是火车一旦运动起来,我们就没法实际去拿把尺子量了,但好在我们有坐标变换公式,你只要把你读出来的坐标值记录下来,然后我们只要知道火车的速度,用公式一变换,就可以求出在我眼中铁棍两头的坐标值,完了把两个坐标值一减就可以得到长度了。把我所在地面的坐标系设为K,你所在火车的坐标系设为K',现在K'正在运动,于是我们就要用到坐标变换式来求出我眼中正在运动的铁棍的长度了。假设现在的坐标变换式是伽利略变换,我们很容易就可以得到你我眼中的铁棍长度是一样的结果。就像这样:

    X'₂-X'₁=(X₂-vt)-(X₁-vt)=X₂-X₁

    根据定义,两个坐标值相减就是长度,于是得到:L'=L

    但问题是,伽利略变换式在1904年已经被洛伦兹变换式斩于马下,因为洛伦兹变换式协调了麦克斯韦方程组。那就让我们用洛伦兹变换,来计算一下运动中的铁棍的长度是多少吧!

    X'₂-X'₁=(X₂-vt)/(√1-v²/c²)-(X₁-vt)/(√1-v²/c²)

    整理公式得:X'₂-X'₁=(X₂-X₁)/√1-v²/c²

    依据前面的定义:两个坐标值一减就是长度,于是进一步整理得到:

    L'=(1/√1-v²/c²)L

    为了看起来更简洁舒服一点,换成相乘的形式:

    L=(√1-v²/c²)L'

    这个就是长度变化公式,这里面的L就是在K坐标系中,也就是我眼中运动铁棍的长度,而L'则是在L坐标系中的你眼中静止铁棍的长度。让我们来解读一下它的含义吧。

    ​√1-v²/c²总是小于1,所以运动的物体在我们眼里会在运动方向上发生长度收缩现象。如果我在火车上,你会看到我变瘦了,但我的高度不会变,洛伦兹先生也得出了这个结果。如果这列火车的速度超过光速,根号里面变成负数了,会发生什么?爱因斯坦:“谁也不知道会发生什么,负数的平方根是虚数,是没有意义的。虽然洛伦兹先生也得到了长度在运动方向上收缩这个结论,但爱因斯坦跟他的解释不一样。洛伦兹先生认为这种长度收缩是由于某种压力效应产生的收缩,他并不是从光速不变这个原理出发的;其实不用铁棍打比方,任何东西都一样,因为是空间本身收缩了!

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    每一篇都少不了的梦之队

    运动物体的收缩不是任何机械的,化学的,材料的原因,跟任何外力无关,这是我们这个宇宙的物理规律,看似空无一物的空间本身也必须当作一个实体看待!

    欢迎关注物质和意识!

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  • 目前,影像数据运营商对数据的管理已不再停留于传统意义上的浏览、查询及分发,他们更希望结合分析功能,最大化的实现数据管理的高效运营。针对遥感数据服务共享演示系统恰到好处的满足运营商需求,将影像管理与分析...

           今天邀你共同赏析的影像技术案例是《遥感数据服务共享演示系统》,这个系统诞生的背景是什么呢?目前,影像数据运营商对数据的管理已不再停留于传统意义上的浏览、查询及分发,他们更希望结合分析功能,最大化的实现数据管理的高效运营。针对遥感数据服务共享演示系统恰到好处的满足运营商需求,将影像管理与分析融为一体,尽显ArcGIS影像技术本色。

        先贴个界面看看~

                                                                    

          该系统由系统应用层,海量影像共享层和海量影像管理层三部分构成。系统应用层通过Flex实现,实现影像的图属查询、结果显示影像分发及分析功能;海量影像共享层依托于ArcGIS ServerImage ExtensionGeoprocessing技术,实现地图服务、影像服务及影像处理服务功能;海量影像管理层利用ArcSDE Geodatabase与镶嵌数据集管理Landsat 7影像数据。 


          与上一篇《水利海量影像管理系统》类似,我们的系统同样提供了图属结合的方式检索影像数据。通过空间检索条件进行影像数据的查询,查询方式有点搜索、线搜索、面搜索及行政区域搜索。选择“北京市”,检索得到北京市的影像数据。

                                                                     


         该系统提供了强大的影像显示功能。可对单景影像进行详细信息显示,显示信息如下。

                                                                                            

     

         此外,可对结果集中影像在地图上进行框图与快视图显示。

                                                                      

         系统提供了统计分析功能,可以从云覆盖量与传感器分布两个维度对结果集中影像进行分析。

                                                                              
              

           针对结果集中影像数据的统计信息,结合系统提供的元数据检索方式,进行影像数据的图属查询,得到最终需求的影像数据。 

          题目里醒目的写到,“二次订购影像数据不再愁”,这是个什么意思呢?该系统依托Geoprocessing技术,提供了对结果集影像数据的覆盖比分析功能。以青海省数据为例,对青海省影像数据的结果集进行“覆盖比”分析。 

          系统按行政区域边界自动裁剪结果集数据,下图所示,橙色区域为结果集覆盖区域,覆盖比为94%,黄色部分为未覆盖区域。通过这种方式,可以很直观的表示出感兴趣区缺失的影像比例及覆盖区域,方便再次订购缺失影像数据。

                                                          

             以上是该系统实现的基本功能,欢迎大家进行在线体验。

     

         在线体验地址:http://tm.arcgisonline.cn/2013/0322/543.html

       
        视频链接地址:
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