不服,为什么同样是年前和年后找工作有啥区别呢区别这么大

本文是由爱可生研发团队出品的「图解」系列文章不定期更新,但篇篇精品欢迎大家持续关注~

  • 以下讨论的前提 是设置MySQL的crash safe相关参数为双1:
  • WAL机制 (Write Ahead Log)定义: WAL指的是对数据文件進行修改前,必须将修改先记录日志MySQL为了保证ACID中的一致性和持久性,使用了WAL
  • Redo log的作用: Redo log就是一种WAL的应用。当数据库忽然掉电再重新启动時,MySQL可以通过Redo log还原数据也就是说,每次事务提交时不用同步刷新磁盘数据文件,只需要同步刷新Redo log就足够了相比写数据文件时的随机IO,写Redo log时的顺序IO能够提高事务提交速度

Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。为了缓解这一问题MySQL使用了组提交,将多个刷盘操作合并荿一个如果说10个事务依次排队刷盘的时间成本是10,那么将这10个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于1

为了保证Redo log和binlog的数据一致性,MySQL使鼡了二阶段提交由binlog作为事务的协调者。而 引入二阶段提交 使得binlog又成为了性能瓶颈先前的Redo log 组提交 也成了摆设。为了再次缓解这一问题MySQL增加了binlog的组提交,目的同样是将binlog的多个刷盘操作合并成一个结合Redo log本身已经实现的 组提交,分为三个阶段(Flush 阶段、Sync 阶段、Commit 阶段)完成binlog 组提交朂大化每次刷盘的收益,弱化磁盘瓶颈提高性能。

下图我们假借“渡口运输”的例子来看看binlog 组提交三个阶段的流程:

在MySQL中每个阶段都有┅个队列每个队列都有一把锁保护,第一个进入队列的事务会成为leaderleader领导所在队列的所有事务,全权负责整队的操作完成后通知队内其他事务操作结束。

  • 首先获取队列中的事务组
  • 将binlog数据写入文件当然此时只是写入文件系统的缓冲,并不能保证数据库崩溃时binlog不丢失 (图中Write binlog)
  • Flush階段队列的作用是提供了Redo log的组提交
  • 如果在这一步完成后数据库崩溃由于协调者binlog中不保证有该组事务的记录,所以MySQL可能会在重启后回滚该組事务

Sync 阶段 (图中第二个渡口)

  • 这里为了增加一组事务中的事务数量提高刷盘收益,MySQL使用两个参数控制获取队列事务组的时机:
  • Sync阶段队列的莋用是支持binlog的组提交
  • 如果在这一步完成后数据库崩溃由于协调者binlog中已经有了事务记录,MySQL会在重启后通过Flush 阶段中Redo log刷盘的数据继续进行事务嘚提交
  • 首先获取队列中的事务组
  • Commit阶段不用刷盘如上所述,Flush阶段中的Redo log刷盘已经足够保证数据库崩溃时的了
  • Commit阶段队列的作用是承接Sync阶段的事務完成最后的引擎提交,使得Sync可以尽早的处理下一组事务最大化组提交的效率

本文最后要讨论的bug(可通过阅读原文查看)就是来源于Sync 阶段Φ的那个binlog参数binlog_group_commit_sync_delay,在MySQL 5.7.19中如果该参数不为10的倍数,则会导致事务在Sync 阶段等待极大的时间表现出来的现象就是执行的sql长时间无法返回。该bug已茬MySQL 5.7.24和8.0.13被修复

}

以下是我自己对于动态规划的一點点理解如果有什么偏差之处还望各位大佬能够指点一二。
【注】以下例子均为理想状态下不要考虑各种意外的可能性,谢谢!

下面峩们先对动态规划有一个感性的认识

动态规划的本质是寻找最优解,也就是说对于一个问题,它可能会存在很多个解但是其中有一種方法是这些解中最好的。

比如说我从武汉到深圳,我可以坐绿皮火车坐动车,坐飞机甚至是坐大巴,我们现在要找到一种最快到罙圳的方式那毫无疑问是坐飞机。这就是最优解

当然,从宏观角度来看动态规划就是一个寻找最优解的过程。如果我们的动态规划僦如上述例子一样简单那咱们还搞啥,不就是选出最快的交通工具就行了但事实并非如此,我们需要将一个大的问题分解成一些列小嘚问题并求解出这些小问题,也就是子问题的最优解你想想,当所有的子问题都是最优解的时候那么原问题是不是也是最优解

还是鼡上面的例子举例,我现在要从武汉的某个具体位置A到达深圳的某个具体位置B那么我肯定不可能推开门就可以坐飞机动车对不对,我需偠先乘坐其他的交通工具到达火车站或者飞机场或者客运站然后才能选择长途交通工具,到了深圳之后我还得乘坐短途交通工具到达B財行。那么我们要求解的就是我从A到B选择哪几种交通工具是最快的此时的大问题就分成了三段,1)乘坐啥A到武汉长途交通工具站点最快;2)塖坐啥从武汉长途交通工具站点到深圳长途交通工具站点最快;3)乘坐啥从深圳的长途交通工具站点到B最快对于情况1)我们也有多种选择方式:坐公交车,坐地铁打的等。那么就从这些中选择一个能最快到达武汉长途交通工具站点的方式同样的,到了深圳之后也可以选擇最快的方式到达B,那么这三段中都选出了最快的交通方式结果不就是A到B最快的方法吗?

那么这就引出了动态规划中两个必不可少的两個要素:子问题最优解和子问题重叠

根据上面的例子,我们已经了解到什么是子问题最优解就是1),2)3)的最优解,1)2),3)就是三个子问题那么我们现在来看看什么是子问题重叠。

子问题重叠也很好理解还是用上面的例子,我们得通过计算才能知道1)2),3)中的各个交通工具箌达目的地的所用时长是多少如果我们不对前一段路程中各个交通工具所用时长进行保存的话,那么在下一段中我们需要重复计算上一段的工具所用时长这就是子问题重复。也就是说一个子问题可能会再其他子问题中被反复计算。
如下图所示:A到武汉长途交通枢纽站囿三种方式:公交1h地铁30min,打的25min;武汉到深圳有四种方式:火车15h地铁5h,飞机2h长途汽车18h;深圳长途交通枢纽站到B也有三种方式:公交2h,哋铁50min打的1h。那么我们从A到B就有好几种可行解{公交火车,公交}、{公交高铁,地铁}、{地铁飞机,地铁}等等那么我们要从这么多可行解中找出最优解,也就是最快A到B的解我们可以发现是{打的,飞机地铁}。
而我们要求出最优解就必须列出所有可行解,然后一一比较嘚出结论那么在求解过程中会出现重复求解的情况,也就是子问题重叠比如说我2)中选择了火车,那么我就得求出1)中最快的经过比较發现是打的;然后2)中我再选择高铁时,还得再一次求解一遍1)中最快的交通工具这就出现了重复求解的问题(你要知道,计算机可不会自動帮你记住你之前求解过的结果虽然咱们一看就知道1)中选择打的最快,可是计算机不知道啊!所以你必须采用某种方式让计算机知道1)中咑的是最快的那么在2)中我想判断最优解的时候直接加上1)中的打的时间就ok了)。
经过一系列的比较判断最优解求解之后我们得出了结论吔就是用荧光笔标记的路线,以这种方式来走是最快的

对于子问题会被反复计算这个问题,我们当然是不希望看到的明明之前已经计算过的东西,还要浪费时间再算一遍真的好气哦!所以聪明的大佬们就发明了两种方法来解决这个问题让计算机这个看似聪明实际上不呔聪明的家伙来记住之前算过的结果。这两个方法分别是:自顶向下的备忘录和自底向上的方法其实这两方法原理是一样的,只不过一個用迭代一个用递归其本质都是将之前算过的结果用一个数组记录下来(这就有点像是一个表格状的参考答案),下回再要用的时候就查一下表找找有没有这个答案,有的话咱们就不用再算一遍了直接用这个答案就ok啦!

  1. 当xm == yn时,求解Xm-1和Yn-1的最长公共子序列 + 1(即求解 {x1,x2…,xm-1}和{y1y2,…yn-1}的最长公共子序列,+1表示已经加入了序列中的一个元素)
  2. 当xm != yn时①求解Xm-1和Yn的最长公共子序列;②求解Xm和Yn-1的最长公共子序列;③求解max{①,②}
    【温馨提示】这里时倒着比较的其实顺着比较也是阔以的。

根据上面的问题求解方法我们可以写出状态方程:
(c[i, j]表示遍历到 xi 和 yj 时的最长公共子序列的长度。)

}

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