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  • 请考虑某些数据移堆中 数据似乎是良好系统体系结构中被遗忘的组成部分。 在云迁移中,我经常回想本地糟糕的数据在云中的恶化情况。 不良数据是什么样的? 不良的数据结构,冗余的数据,没有单一的真实来源...

    请考虑将某些数据移至堆中

    数据似乎是良好系统体系结构中被遗忘的组成部分。 在云迁移中,我经常回想到本地糟糕的数据在云中的恶化情况。

    不良数据是什么样的? 不良的数据结构,冗余的数据,没有单一的真实来源以及安全性和合规性问题居首位。 确实,有太多企业刚刚使用云计算伪装将数据踢倒了。

    [InfoWorld解释: 什么是云原生? 开发软件的现代方法 | 入门: Azure云迁移指南 •教程: Google Cloud入门 | 通过InfoWorld的云计算新闻通讯了解云计算的最新发展。 ]

    以下是有关正确迁移到云的两个核心数据建议。

    1.创建涵盖所有企业数据的通用数据模型

    该通用数据模型可以是虚拟数据模型,例如通过使用数据虚拟化软件。 或者,这可以只是IT用作参考的概念或逻辑模型。 重要的是该模型反映了企业必须处理的所有数据和数据实体,例如客户,产品,库存和销售的概念。

    您可以将此模型用作所有企业数据库(无论是云还是本地部署)的通用参考点。 这使您专注于单一事实来源,并且使您对所有数据,数据元素及其含义具有原子级的了解。 该模型可以进一步绑定到主数据管理系统或数据治理系统中。

    2.修复数据迁移到云中的过程

    在迁移过程中,您需要一些额外的步骤,包括更改结构,甚至更改数据库。 当然,应用程序也必须更改才能使用新的和改进的数据库。 (顺便说一下,那些新的和改进的数据库使用了我的第一个建议中的通用数据模型。)

    尽管这似乎很容易,但事实是,由于成本和时间延迟,许多企业在迁移过程中跳过了数据改进或维修。 他们假设他们将在某个时候访问云中的数据,然后在其中解决数据问题。 但是这种“稍后修复”的方法通常会出现问题。 这就像在行驶中的汽车上更换轮胎一样。

    数据是任何系统的基本组成部分,大多数企业需要在将数据移至云之前对其数据进行改进。 我希望您是云迁移团队,他们认真对待修复数据并因此将云迁移的价值提高了五倍。

    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3320084/fix-your-data-before-you-move-it-to-the-cloud.html

    请考虑将某些数据移至堆中

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  • 跳转: 导航, 搜索 目录 [隐藏] 1 GC-Invisible Heap 1.1 什么是GCIH1.2 为什么要用GCIH 1.2.1 GCIH + Hesper + Forest线上测试结果对比 2 GCIH内存共享 2.1 有关GCIH内存共享2.2 GC

    官方地址

    Jvm gcih

    出自Jvm  GC-Invisible Heap

    什么是GCIH

    GC-Invisible Heap,简称GCIH,是一种将Java对象从Java堆内移动到堆外,并且可以在JVM间共享这些对象的技术。

    为什么要用GCIH

     GCIH顾名思义就是GC访问不到的堆,它是对JVM内存管理机制的一个有益的补充。
     在某些特殊的应用中有大量生命周期很长的对象,在应用运行的整个过程中它们都存在,不需要被GC回收。如果这类对象很多,总体占用内存比例高,那么他们的存在将给GC带来很多不必要的工作负担。例如在淘宝的很多应用中都具有大量的Forest对象,目前这些对象已经占用超过400MB,它们本身在应用提供服务前创建,在服务过程中永远存在。那么实际在GC的收集工作中针对这些对象的所有访问、操作其实都是“无用功”。如果我们把这些对象 从Java堆内移动到堆外,那么这些对象所占用的Java堆内空间将被释放,GC的工作量将会降低,从而每次full GC的时间将会缩短。
     除此以外,目前JVM间没有很高效的内存/对象共享技术,GCIH为在JVM间共享内存/对象提供了必要的基础。通过这种技术可以将那些移动到GCIH内对象在JVM间共享,从而减少内存的总体占用。
    

    GCIH + Hesper + Forest线上测试结果对比

    下面的性能测试数据来自于线上gcih + hesper + forest的实际压测数据,具体结论由淘宝性能测试团队统计。

    • 系统load对比
     在相同的tps下,采用gcih的hesper响应时间明显要比不采用gcih的hesper的响应时间要低。随着压力的不断增加,tps超过55后,非gcih的hesper响应时间明显上升速度加快,当tps上升至72后,响应时间直接飙至200ms以上。而采用gcih的响应时间上升速度则相对于平缓。
    
    • 机器资源消耗对比
     在tps处于20~50之间时,gcih的load要略低于非gcih。在tps超过55后,非gcih的load出现急速上升。 在tps相同的情况下,gcih的cpu消耗约降低20%~30%.
    
    • 单机最大能力对比
     当load达到5~6之间、且RT<200ms的情况下,hesper(非gcih)的tps约为46~55左右,hesper(gcih)的tps值约为60~68左右。此时,hesper(非gcih)的单机能力比hesper(gcih)提升20%;
     当load<15,cpu使用率<85%的情况下,hesper(非gcih)的最大单机能力为tps:68~70,hesper(gcih)的tps值约为88左右。此时计算,采用gcih的hesper应用单机最大能力可提升25%。
    
    • 综上:gcih的性能明显优于非gcih,可以使单机能力提升20%左右。


    GCIH内存共享

    有关GCIH内存共享

    GCIH 内存共享有以下特点:

    • 不经过JNI调用
    • 没有序列化和反序列化
    • GC性能提高
    • 数据更集中,cache命中率提高

    GCIH内存共享与Hadoop

    • Map/Reduce 有时需要一些公用的对象,每个client JVM都有一份拷贝。
    • 一旦初始化好,在使用过程中是只读的
    • 对象比较大,占用较多内存,甚至成为瓶颈
    • 一个实际场景,dump中心的UDP,用来做join的一些公共Hashmap共享后可以节约内存,甚至可能提高效率(如果内存是瓶颈)

    下图显示了使用GCIH内存共享功能后的Hadoop系统状况,左边的图表示使用GCIH前系统内每个JVM进程内均有一份对象的拷贝, 右边的图显示使用GCIH后多个JVM进程共享一份数据,有效降低了物理内存的使用。 


    官方地址


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    官方地址

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  • 可以看到,对于**(Heap)**这种数据结构,从根节点任意结点路径上所有的结点都是有序的。 数据结构中堆与内存区的区别 一、数据结构和栈 和栈在数据结构是两种不同的数据结构。 两者都是数据.....

    堆的特性:

    必须是完全二叉树
    用数组实现
    任一结点的值是其子树所有结点的最大值或最小值
    最大值时,称为“最大堆”,也称大根堆;

    在完全二叉树中,任何一个子树的最大值都在这个子树的根结点。
    

    最小值时,称为“最小堆”,也称小根堆。

    在完全二叉树中,任何一个子树的最小值都在这个子树的根结点。
    

    大根堆
    在这里插入图片描述
    小根堆
    在这里插入图片描述
    可以看到,对于**堆(Heap)**这种数据结构,从根节点到任意结点路径上所有的结点都是有序的。

    整理:
    二叉堆

    逻辑上:完全二叉树
    存储上:数组(顺序存储)
    作用:找最值		(优先级队列)
    

    操作:

    1向下调整	*	(建队,删除)
    2建堆
    3向上调整  (插入)
    

    数据结构中堆与内存堆区的区别

    一、数据结构中的堆和栈

       堆和栈在数据结构中是两种不同的数据结构。 两者都是数据项按序排列的数据结构。
    
       栈:像是装数据的桶或者箱子
    
        栈是大家比较熟悉的一种数据结构,它是一种具有后进先出的数据结构,也就是说后存放的先取,
        先存放的后取,这就类似于我们要在取放在箱子底部的东西(放进去比较早的物体),
        我们首先要移开压在它上面的物体(放入比较晚的物体)。
    
       堆:像是一颗倒立的大树
    
       堆是一种经过排序的树形数据结构,每个节点都有一个值。通常我们所说的堆的数据结构是指二叉树。
       堆的特点是根节点的值最小(或最大),且根节点的两个树也是一个堆。
       由于堆的这个特性,常用来实现优先队列,堆的存取是随意的,这就如同我们在图书馆的书架上取书,虽然书的摆放是有顺序的,
       但是我们想取任意一本时不必像栈一样,先取出前面所有的书,书架这种机制不同于箱子,我们可以直接取出我们想要的书。
    

    二、内存分配中的堆和栈

       我们现在经常用的并不是数据结构中的堆和栈,之所以说了数据结构中的堆和栈是为了和后面将要说的堆区和栈区区别开来,请大家一定要注意。
       内存中的栈区处于相对较高的地址,以地址的增长方向为上的话,栈地址是向下增长的。
    
       栈中分配局部变量空间,堆区是向上增长的用于分配程序员申请的内存空间。
       另外还有静态区是分配静态变量,全局变量空间的。
       只读区是分配常量和程序代码空间的;以及其他一些分区。
    

    来看一个很经典的例子:

    main.cpp
    
       int a = 0;  全局初始化区
    
       char *p1;  全局未初始化区
    
       main ()
    
       {
    
       int b; 栈
    
       char  s[] = “abc”;栈
    
       char *p2; 栈
    
       char *p3 = “123456”; 123456\0 在常量区,p3 在栈区
    
       static  int c = 0; 全局(静态)初始化区
    
       p1 = (char *)malloc(10);堆
    
       p2 = (char *)malloc (20);堆
    
       }
    

    三 、 内存分配中栈区和堆区的区别

    0、申请方式和回收方式不同

      不知道你是否有点明白了,堆和栈的第一个区别就是申请方式的不同:栈(英文名字;stack)是系统自动分配空间的
    

    ,例如我们定义了一个 char a ;系统会自动的在栈上为其开辟空间。而堆(英文名字:heap)则是程序员根据需要自己申请的空间,例如malloc(10); 开辟是个字节的空间。由于栈上的空间是自动分配自动回收的,所以栈上的数据的生存周期只是在函数的运行过程中,运行后就释放掉,不可以再访问。而堆上的数据只要程序员不释放空间,就一直可以访问到,不过缺点是一旦忘记释放会造成内存泄露。

    1、 申请后系统的响应

        栈 : 只要栈的剩余空间大于所申请的空间,系统将为程序提供内存,否则将报异常提示栈溢出。
    
    
     堆:首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表,当系统受到程序的申请时,会遍历该链表,寻找第一个空间大于所申请空间的堆。
    
     结点,然后将该结点从空闲结点链表中删除,并将该结点的空间分配给程序,
     另外,对于大多数系统,会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大小,这样,代码中的delete语句才能正确的释放本内存空间。
     另外,由于找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小,系统会自动的将多余的那部分重新放入空闲链表中。
     也就是说堆会在申请后还要做一些后续的工作这就会引出申请效率的问题
    

    2、申请效率的比较

    栈:  由系统自动分配,速度较快。但程序员是无法控制的。
    
    堆:  是由new分配的内存,一般速度比较慢,而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便。
    

    3、 申请大小的限制

    栈: 在Windows下,栈是向低地址扩展的数据结构,是一块连续的内存的区域。
    这句话的意思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的,
    在Windows下,栈的大小是2M(也有的说是1M,总之是一个编译时就确定的常数),
    如果申请的空间超过栈的剩余空间时,将提示overflow。因此,能从栈获得的空间较小。
    
      堆:堆是向高地址扩展的数据结构,是不连续的内存区域。
      这是由于系统是用链表来存储空闲内存地址的,自然是不连续的,而链表的遍历方向是由低地址向高地址。
      堆的大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存。
      由此可见,堆获得的空间比较灵活,也比较大。
    

    4、堆和栈中的内存内容

     由于栈的大小限制,所以用子函数还是有物理意义的,而不仅仅是逻辑意义。
    
    栈:在函数调用时,第一个进栈的是主函数中函数调用后的下一条指令(函数调用语句的吓一跳可执行语句)的地址,
    然后是函数的各个参数,在大多数的C编译器中,参数是有右往左入栈的,然后是函数中的局部变量。
    注意静态变量是不入栈的。
    当本次函数调用结束后,局部变量先出栈,然后是参数,最后栈顶指针指向最开始存的地址,
    也就是主函数中的下一条指令,程序由该点继续运行。
    

    堆:一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小。堆中的具体内容由程序员安排。

    5、 关于堆和栈一个比较形象的比喻

    栈:使用栈就像我们去饭馆里吃饭,只管点菜(发出申请)、付钱、吃(使用),吃饱了就走,
    不必理会切菜,洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作,他的好处就是快捷,但是自由度小。
    
       堆:使用堆就像是自己动手做喜欢的菜肴,比较麻烦,但是比较符合自己的口味,而且自由度大
    

    此处参考了博客:http://blog.csdn.net/wolenski/article/details/7951961#comments

    堆的基本操作

    堆就是完全二叉树
    而完全二叉树其实就是数组,你可以把它想象成一个完全二叉树。在数组中定义一个规则,
    在这里插入图片描述
    规则
    左 2i+1
    右 2
    i+2
    父 (i-1)/2

    大根堆的向下调整

    1,每回数组中进来一个树,把它与父结点进行比较,如果比他大,就交换
    2,找父结点,进来的数在数组中的下标(i-1)/2,就是父结点的位置
    

    堆的操作

    堆的向下调整

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    建堆

    小堆的建立

    在这里插入图片描述
    从最后一个非叶子节点开始,不断的向下调整。
    在这里插入图片描述

    向上调整

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 数据结构:

    万次阅读 多人点赞 2012-10-16 11:27:35
    移到:http://www.wypblog.com/archives/97常用来实现优先队列,在这种队列,待删除的元素为优先级最高(最低)的那个。在任何时候,任意优先元素都是可以插入到队列去的,是计算机科学一类特殊的数据结构...

    已移到:http://www.iteblog.com/archives/97

    堆常用来实现优先队列,在这种队列中,待删除的元素为优先级最高(最低)的那个。在任何时候,任意优先元素都是可以插入到队列中去的,是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称

    一、堆的定义

    最大(最小)堆是一棵每一个节点的键值都不小于(大于)其孩子(如果存在)的键值的树。大顶堆是一棵完全二叉树,同时也是一棵最大树。小顶堆是一棵完全完全二叉树,同时也是一棵最小树。

    注意:

    • 堆中任一子树亦是堆。
    • 以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap),类似地可定义k叉堆。

    下图分别给出几个最大堆和最小堆的例子:


    二、支持的基本操作

    堆支持以下的基本操作:
    • build: 建立一个空堆;
    • insert: 向堆中插入一个新元素;
    • update:将新元素提升使其符合堆的性质;
    • get:获取当前堆顶元素的值;
    • delete:删除堆顶元素;
    • heapify:使删除堆顶元素的堆再次成为堆。

    某些堆实现还支持其他的一些操作,如斐波那契堆支持检查一个堆中是否存在某个元素。

    三、堆的应用

    1.堆排序

     堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。
         堆排序的特点是:在排序过程中,将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系【参见二叉树的顺序存储结构】,在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录。
    优点直接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
         堆排序可通过树形结构保存部分比较结果,可减少比较次数。
    堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。
    (1)、用大根堆排序的基本思想
    • 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区
    • 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换,由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n],且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key
    • 由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换,由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys,同样要将R[1..n-2]调整为堆。直到无序区只有一个元素为止。
    (2)、大根堆排序算法的基本操作:
    • 初始化操作:将R[1..n]构造为初始堆;
    • 每一趟排序的基本操作:将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。
      注意:
    • 只需做n-1趟排序,选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。
    • 用小根堆排序与利用大根堆类似,只不过其排序结果是递减有序的。堆排序和直接选择排序相反:在任何时刻,堆排序中无序区总是在有序区之前,且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。
    (3)、算法实现
     
    //堆排序
    template <class T>
    void Sort::HeapSort(T arr[], int len){
    	int i; 
    	
    	//建立子堆 
    	for(i = len / 2; i >= 1; i--){
    		CreateHeap(arr, i, len);
    	}
    	
    	for(i = len - 1; i >= 1; i--){
    		buff = arr[1];
    		arr[1] = arr[i + 1];
    		arr[i + 1] = buff; 
    		
    		CreateHeap(arr, 1, i); 
    	}
    } 
    
    
    //建立堆 
    template <class T>
    void Sort::CreateHeap(T arr[], int root, int len){
    	int j = 2 * root; 					//root's left child, right (2 * root + 1) 
    	T temp = arr[root];
    	bool flags = false; 
    	
    	while(j <= len && !flags){
    		if(j < len){
    			if(arr[j] < arr[j + 1]){		// Left child is less then right child 
    				++j; 				// Move the index to the right child 
    			}	
    		}
    		
    		if(temp < arr[j]){
    			arr[j / 2] = arr[j];
    			j *= 2; 
    		}else{
    			flags = true; 
    		} 
    	} 
     	arr[j / 2]  = temp; 
    } 

    2.选择前k个最大(最小)的数

    思想:在一个很大的无序数组里面选择前k个最大(最小)的数据,最直观的做法是把数组里面的数据全部排好序,然后输出前面最大(最小)的k个数据。但是,排序最好需要O(nlogn)的时间,而且我们不需要前k个最大(最小)的元素是有序的。这个时候我们可以建立k个元素的最小堆(得出前k个最大值)或者最大堆(得到前k个最小值),我们只需要遍历一遍数组,在把元素插入到堆中去只需要logk的时间,这个速度是很乐观的。利用堆得出前k个最大(最小)元素特别适合海量数据的处理。

    代码:

    typedef multiset<int, greater<int> >            intSet;
    typedef multiset<int, greater<int> >::iterator  setIterator;
    
    void GetLeastNumbers(const vector<int>& data, intSet& leastNumbers, int k)
    {
        leastNumbers.clear();
    
        if(k < 1 || data.size() < k)
            return;
    
        vector<int>::const_iterator iter = data.begin();
        for(; iter != data.end(); ++ iter)
        {
            if((leastNumbers.size()) < k)
                leastNumbers.insert(*iter);
    
            else
            {
                setIterator iterGreatest = leastNumbers.begin();
    
                if(*iter < *(leastNumbers.begin()))
                {
                    leastNumbers.erase(iterGreatest);
                    leastNumbers.insert(*iter);
                }
            }
        }
    }

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    千次阅读 2015-07-30 18:06:26
    数据结构是一种数组对象,它可以被视为一科完全二叉树结构。它的特点是父节点的值大于(小于)两个子节点的值(分别称为最大堆和最小堆)。...利用数组实现,则对于长为N的堆中的元素从0N-1排列
  • 格式和部分内容稍作修改。 在计算机领域,堆栈是一个不容忽视的概念,我们编写的C语言程序基本上都要用到。但对于很多的初学着来说,堆栈是一个...堆栈:一种数据结构、一个在程序运行时用于存放的地方,这可能是
  • (数据结构)

    千次阅读 2016-05-26 06:57:39
    (数据结构)[工程下载>>>] (英语:Heap)是计算机科学一类特殊的数据结构的统称。通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列,调度程序反复提取队列第一个作业并运行,因为实际情况某些时间较短...
  • 优先级队列是一个抽象数据类型,它提供删除插入、最大(最小)关键字值数据项的方法,其主要目的是对极值提供便利的访问。 优先级队列可以用有序数组来实现,也可以用队列来实现。...2.堆中的每一个节点都满足堆的
  • 数据结构)及排序

    千次阅读 2013-12-21 02:08:58
    1 ...数据结构如数组,数组的元素依次安排在二叉树的根结点、根结点的左孩子、根结点的右孩子位置之上,再剩余元素依次安排在根结点的左孩子的左孩子、根结点左孩子的右孩子、根结点右孩
  • 数据结构)

    千次阅读 2016-06-01 13:27:19
    是什么?是一种特殊的完全二叉树,就像下面这棵树一样。 有没有发现这棵二叉树有一个特点,就是所有父结点都比子结点要小(注意:圆圈里面的数是值,圆圈上面的数是这个结点的编号,此规定仅适用于本节)。符合...
  • 最大堆:是指根节点的关键字值是堆中的最大关键字值,且每个节点若有儿子节点,其关键字值都不小于其儿子节点的关键字值。 最小堆:是指根节点的关键字值是堆中的最小关键字值,且每个节点若有儿子节点,其关键字值...
  • 指针数组,数组存放在堆中,删除堆中数组
  • 树是一种数据结构,可以表示层次关系。形状像一棵树。 最上面;树根 中间:树枝 最下:树叶 树的定义 它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也...
  • 原有配置基础上添加以下属性 tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross', label: { backgroundColor: '#6a7985' } }, // formatter: "{a} <br/>{b} : {c}" ...展示效果
  • 和栈的区别(内存和数据结构)

    千次阅读 2016-07-26 11:42:01
    首先在数据结构上要知道堆栈,尽管我们这么称呼它,但实际上堆栈是两种数据结构:和栈。 和栈都是一种数据项按序排列的数据结构。
  • 数据结构——双端(C语言)

    千次阅读 2014-03-12 21:33:59
    双端:是一棵完全二叉树,该完全二叉树要么为空,要么同时满足下列性质: (1) 根节点不包含元素; (2) 左子树是一个最小; (3) 右子树是一个最大; (4) 如果右子树不空,令i是左子树任意一节点...
  • Java数据结构与算法:

    千次阅读 2017-01-04 18:15:39
    的定义设有n个数据元素的关键字为(k0...如果数据元素序列用一维数组存储,并此数组对应一棵完全二叉树,则的含义可以理解为:在完全二叉树任何非终端结点的关键字均不大于(或不小于)其左、右孩子结点的

空空如也

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怎么将数据移到堆中