tridentTopology的执行原理
线性表应用的原理
线性表应用的原理什么是线性表线性表是计算机科学中常用的一种数据结构，它是由一组相同类型的数据元素组成的有序序列。
线性表中的数据元素在内存中是连续存储的，每个元素都有唯一的前驱和后继。
线性表可以分为两种基本的实现方式：顺序表和链表。
顺序表使用数组实现，插入和删除操作比较耗时；链表使用指针实现，插入和删除操作比较高效。
线性表的应用场景线性表是一种非常基本的数据结构，在许多应用中都有广泛的应用。
下面我们列举几个典型的应用场景：1.数组：线性表的一种实现方式是数组，它在计算机科学中应用广泛。
数组可以用于存储一组相同类型的数据，比如存储学生的成绩、存储图像的像素等。
2.栈：栈是一种特殊的线性表，它遵循先进后出（Last-In-First-Out，简称LIFO）的原则。
栈可以用于实现函数调用的存储机制、实现括号匹配等。
3.队列：队列也是一种特殊的线性表，它遵循先进先出（First-In-First-Out，简称FIFO）的原则。
队列可以用于实现排队系统、实现任务调度等。
4.链表：链表是另一种线性表的实现方式，它在内存中并不是连续存储的。
链表可以用于实现动态分配内存、实现高效的插入和删除操作等。
5.哈希表：哈希表是一种基于数组和链表的数据结构，它通过哈希函数将元素映射到数组的某个位置。
哈希表可以用于实现高效的查找、插入和删除操作。
线性表的操作线性表的基本操作包括插入、删除、查找和遍历。
下面我们逐一介绍这些操作的原理：1.插入操作：插入操作是向线性表的特定位置插入一个元素。
如果是顺序表，插入操作会导致后面的元素向后移动，所以时间复杂度是O(n)；如果是链表，插入操作只需修改指针指向，所以时间复杂度是O(1)。
2.删除操作：删除操作是从线性表中删除一个元素。
如果是顺序表，删除操作会导致后面的元素向前移动，所以时间复杂度是O(n)；如果是链表，删除操作只需修改指针指向，所以时间复杂度是O(1)。
3.查找操作：查找操作是在线性表中查找特定的元素。
trident 基本概念
Trident是Twitter的一个开源项目，是基于Storm进行实时流处理的高级抽象。
它提供了对实时流的聚集、投影、过滤等操作，从而大大减少了开发Storm程序的工作量。
Trident具有以下特点：
1. 支持高吞吐量：每秒可以处理百万级别的数据流。
2. 支持有状态的流处理：能够基于内存或数据库进行有状态的、增量式的计算。
3. 低延迟分布式查询功能：可以提供低延时的分布式查询功能。
4. 丰富的数据处理功能：包括连接、聚合、分组、自定义行为和过滤等。
5. 严格只执行一次：Trident能保证每个Tuple只被执行一次，从而容易构建可靠的Topology。
Trident还提供了一套非常成熟的批处理API来批量处理元组，可以对这些元组执行分组、连接、聚合、运行函数、运行过滤器等操作。
另外，Trident还封装了DRPC功能，同样支持DRPC远程调用。
如需更多信息，可查阅与Trident相关的专业文献或咨询技术人员。
trino openlookeng 原理
Trino（之前称为PrestoSQL）和OpenLookeng都是分布式SQL 查询引擎，用于处理大规模数据的快速查询和分析。
它们的设计原理如下：1. 分区与分布式执行：Trino和OpenLookeng都采用分布式执行模型，将数据划分为多个分区，并在集群中的多个节点上并行执行查询。
这样可以充分利用计算资源，提高查询性能。
2. 数据缓存与复用：为了减少数据读取的开销，它们都支持数据缓存和复用。
对于频繁访问的数据，查询结果可以被缓存到内存中，以便后续查询可以直接从内存中获取结果，而无需重新计算。
3. 动态负载均衡：在分布式环境下，各个节点的负载可能会有所不同。
为了充分利用集群资源，Trino和OpenLookeng都具备动态负载均衡机制，能够根据节点的性能和负载情况，合理分配查询任务，确保集群的整体性能得到最大程度的发挥。
4. 数据源集成：Trino和OpenLookeng都支持多种数据源的集成，包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。
通过数据源的集成，用户可以方便地对各种数据进行查询和整合。
5. 分布式事务处理：为了确保数据的一致性和完整性，Trino 和OpenLookeng都支持分布式事务处理。
它们使用两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）等机制来保证事务的一致性。
6. 数据安全与隐私保护：在处理敏感数据时，Trino和OpenLookeng都提供了一系列的安全措施，如数据加密、访问控制、审计日志等，以确保数据的安全和隐私保护。
综上所述，Trino和OpenLookeng通过分布式执行、数据缓存与复用、动态负载均衡、数据源集成、分布式事务处理和数据安全与隐私保护等设计原理，实现了高性能、可扩展的分布式SQL查询功能。
三丛集架构工作原理
三丛集架构工作原理三丛集架构（Three-tier Architecture），也被称为三层架构或多层架构，是一种常见的软件设计模式，用于构建大型应用程序或系统。
它将应用程序划分为三个主要的逻辑层：表示层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）和数据访问层（Data Access Layer）。
每个层都担负着特定的功能和责任，通过良好的分层设计，使得应用程序具备高内聚性和低耦合性，易于维护和扩展。
表示层是用户与应用程序交互的界面，负责接收用户的输入和显示输出结果。
它通常包括用户界面（UI）和用户体验（UX）的设计，以及前端开发所需的技术和工具。
表示层可以是一个网页、桌面应用程序或移动应用程序，它通过与用户进行交互，收集用户需求并将其传递给业务逻辑层处理。
同时，表示层也负责将业务逻辑层返回的结果展示给用户，以便用户能够理解和使用。
业务逻辑层是应用程序的核心，它包含了应用程序的业务逻辑和规则。
在这一层中，开发人员将用户的需求翻译为具体的业务逻辑，通过处理和操作数据来实现用户的需求。
业务逻辑层通常包括应用程序的核心功能、算法、数据验证和处理规则等。
它可以调用数据访问层提供的接口来访问和操作数据，也可以与其他外部系统进行交互。
业务逻辑层应该保持独立于表示层和数据访问层，以确保应用程序的可维护性和灵活性。
数据访问层是应用程序与数据存储之间的桥梁，负责处理数据的读取和写入。
它提供了一种抽象的接口，使得业务逻辑层可以通过调用这些接口来访问和操作数据，而不需要了解具体的数据存储细节。
数据访问层可以使用不同的技术和工具，如关系数据库、NoSQL数据库、文件系统等，来存储和管理数据。
它还负责处理与数据相关的操作，如数据查询、事务管理、缓存和性能优化等。
三丛集架构的工作原理是基于分层设计和模块化开发的思想。
每个层都有清晰的职责和接口，彼此之间相互独立，通过定义良好的接口和协议来进行通信。
topsis 原理
topsis 原理摘要：一、Topsis 算法简介1.Topsis 的全称及英文缩写2.提出背景：解决传统多属性决策方法中的问题3.算法目标：实现属性权重的自动确定二、Topsis 原理1.基于距离的概念2.计算决策对象之间的距离3.确定属性权重4.计算总体距离及排序三、Topsis 算法步骤1.确定决策对象2.计算属性值3.计算距离4.确定权重5.计算总体距离6.排序并返回结果四、Topsis 算法的优缺点1.优点：适用于各种数据类型，计算简单，结果直观2.缺点：对于属性值分布不均匀的情况，结果可能不稳定正文：Topsis 算法是一种解决多属性决策问题的方法，全称为“Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution”，其英文缩写为TOPSIS。
该算法是在20 世纪80 年代由希腊学者Michalis D.Michael 教授提出的，旨在解决传统多属性决策方法中存在的问题，如：如何确定属性权重、如何将属性值转换为相对重要性等。
Topsis 算法的核心原理是基于距离的概念。
首先，计算决策对象之间的距离，这里的距离可以是欧氏距离、余弦距离等。
接着，通过距离计算来确定属性权重，距离小的属性被赋予较大的权重。
然后，计算总体距离，即所有决策对象与最优解之间的距离之和。
最后，根据总体距离对决策对象进行排序，距离最小的对象被认为是最优解。
具体实施Topsis 算法时，需要按照以下步骤进行：1.确定决策对象：首先需要明确决策问题的对象，这可以是产品、方案、候选人等。
2.计算属性值：对于每个决策对象，需要计算其各个属性的值。
3.计算距离：根据所选距离公式，计算各个决策对象之间的距离。
4.确定权重：根据距离大小确定各个属性的权重，距离小的属性权重较大。
5.计算总体距离：计算所有决策对象与最优解之间的距离之和。
6.排序并返回结果：根据总体距离对决策对象进行排序，返回排序结果。
topology 事件 自定义函数
topology 事件自定义函数（最新版）目录1.Topology 简介2.Topology 事件3.自定义函数4.应用实例正文1.Topology 简介Topology（拓扑学）是数学的一个分支，主要研究空间中点、线、面及其相关性质。
在计算机科学中，Topology 可以应用于分布式系统、网络通信等领域。
Topology 为分布式系统提供了一种抽象的模型，使得开发者能够更容易地理解和设计复杂的分布式应用。
2.Topology 事件在 Topology 中，事件是一种重要的概念。
事件可以是任何在拓扑结构中发生的有意义的操作，例如节点的加入、离开、故障等。
Topology 事件通常与系统的状态变化相关，因此在分布式系统中具有重要意义。
2.1 加入事件当一个节点加入到拓扑结构中时，会触发一个加入事件。
这通常意味着该节点已成功连接到拓扑结构，并准备好与其他节点进行通信。
2.2 离开事件当一个节点离开拓扑结构时，会触发一个离开事件。
这通常意味着该节点已断开与其他节点的连接，无法继续参与分布式计算或通信。
2.3 故障事件当一个节点发生故障时，会触发一个故障事件。
这通常意味着该节点暂时或永久地无法与其他节点通信，需要进行故障转移或其他处理。
3.自定义函数在 Topology 中，开发者可以根据实际需求定义自定义函数。
这些函数可以实现特定的功能，例如节点状态监测、故障检测等。
自定义函数可以充分利用 Topology 提供的事件机制，以便在节点加入、离开或发生故障时执行相应的操作。
4.应用实例假设我们要为一个分布式系统设计一个基于 Topology 的监控系统。
我们可以使用 Topology 事件来监控节点的加入、离开和故障情况。
当节点发生状态变化时，可以通过触发相应的事件来执行相应的操作。
例如，当节点加入时，可以调用自定义函数初始化节点状态；当节点离开或发生故障时，可以调用自定义函数进行故障转移或节点重启。
topology 事件 自定义函数
topology 事件自定义函数摘要：1.拓扑事件概述2.自定义函数在拓扑事件中的应用3.拓扑事件实战案例与分析4.总结与建议正文：拓扑事件是指在计算机网络中，由于拓扑结构的变化而触发的一系列事件。
这些事件可能包括节点添加、节点删除、边添加、边删除等。
在网络运维和管理中，及时检测和处理这些事件至关重要。
自定义函数则是在拓扑事件处理过程中，可以根据实际需求编写特定的逻辑来应对不同类型的事件。
本文将介绍如何在拓扑事件中使用自定义函数，并通过实战案例进行分析。
一、拓扑事件概述在计算机网络中，拓扑事件是网络动态变化的一种表现。
这些事件可能由内部原因（如设备故障、软件升级）或外部原因（如自然灾害、人为破坏）引发。
拓扑事件的处理涉及到网络拓扑结构的变化，以及网络中的流量分布、负载均衡等方面。
对于网络管理员来说，掌握拓扑事件的发生和处理方法至关重要。
二、自定义函数在拓扑事件中的应用自定义函数允许网络管理员在拓扑事件发生时，根据特定需求编写相应的处理逻辑。
这有助于提高网络管理的灵活性和效率。
以下是自定义函数在拓扑事件中的应用场景：1.节点添加：当有新设备加入网络时，自定义函数可以自动创建新节点的邻居关系，并分配IP地址等网络参数。
2.节点删除：当有设备离开网络时，自定义函数可以自动断开该设备与网络的连接，并释放分配的资源。
3.边添加：当有两台设备需要建立连接时，自定义函数可以自动创建边，并设置边的属性（如带宽、速度等）。
4.边删除：当两台设备断开连接时，自定义函数可以自动删除相应的边。
三、拓扑事件实战案例与分析以下是一个基于自定义函数的拓扑事件实战案例：假设在一个企业网络中，有两个部门A和B，它们之间通过一台路由器R1连接。
部门A的IP地址段为192.168.1.0/24，部门B的IP地址段为192.168.2.0/24。
网络管理员使用自定义函数实现了以下功能：1.当有新设备加入部门A时，自定义函数自动为该设备分配一个有效的IP 地址（如192.168.1.100）。
三端问题的原理与应用
三端问题的原理与应用1. 什么是“三端问题”“三端问题”（Triadic problem）是指在计算机科学和软件工程中，存在着开发、测试和部署三个不同环境之间的差异，而这些差异可能导致出现一些问题。
这三个环境被称为开发端、测试端和生产端。
2. “三端问题”的原理“三端问题”的原理可以简要概括为以下几点：•环境差异：开发、测试和生产环境之间存在多个差异，包括操作系统、数据库版本、网络配置等。
•资源隔离：开发、测试和生产环境通常运行在不同的主机或虚拟机上，彼此之间的资源是独立的。
•角色划分：开发人员、测试人员和运维人员在不同环境中有着不同的角色和职责。
3. “三端问题”的应用“三端问题”的存在会对软件开发和部署带来一些挑战，但也有一些方法和工具可以帮助解决这些问题。
3.1. 编码规范和自动化测试为了解决开发、测试和生产环境之间的差异，可以制定统一的编码规范，以确保代码在不同环境中的一致性。
同时，可以通过自动化测试来验证代码在不同环境中的运行是否正常。
3.2. 版本控制和持续集成使用版本控制系统，例如Git，可以帮助团队协作开发，并跟踪代码的变化。
持续集成工具，如Jenkins，可以自动构建、测试和部署应用程序，并确保开发环境、测试环境和生产环境之间保持一致。
3.3. 虚拟化技术和容器化虚拟化技术，如VMware和VirtualBox，可以在一台物理机上同时运行多个虚拟机，从而在不同环境中进行开发、测试和部署。
另外，容器化技术，如Docker和Kubernetes，可以将应用程序和其依赖项打包成容器，并在不同环境中进行部署，提供一致性和可移植性。
3.4. 自动化部署和配置管理采用自动化部署工具，如Ansible和Chef，可以简化应用程序的部署过程，提高部署的一致性和可重复性。
同时，配置管理工具，如Puppet和SaltStack，可以帮助管理不同环境中的配置文件和参数。
4. 总结“三端问题”是指在计算机科学和软件工程中，开发、测试和生产环境之间存在的差异。
topsis模型原理和matlab代码实现
topsis模型原理和matlab代码实现TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，主要用于评估多个备选方案的优劣。
该方法的基本原理是通过比较各方案与理想解的相似度，对方案进行排序和选择。
TOPSIS方法的原理如下：1、确定属性权重：首先，确定各个属性的权重，以反映它们在决策中的重要性。
2、构建决策矩阵：根据各属性的值，构建一个决策矩阵。
3、规范化决策矩阵：对决策矩阵进行规范化处理，消除不同量纲的影响，使每个属性在同一量纲下进行比较。
4、确定理想解和负理想解：在规范化后的决策矩阵中，找出各属性的最大值和最小值，分别确定理想解和负理想解。
5、计算各方案与理想解的相似度：通过比较各方案与理想解的差异，计算它们之间的距离，从而得到相似度。
6、对方案进行排序和选择：根据相似度的大小，对各方案进行排序和选择。
下面是一个简单的MATLAB代码实现TOPSIS方法：function [sim, dis] = topsis(A, w, D)A: 决策矩阵w: 属性权重向量D: 理想解向量n = length(A); 方案数量m = size(A, 2); 属性数量规范化决策矩阵B = bsxfun(@rdivide, A, sqrt(sum(A.^2)));计算加权规范化矩阵C = bsxfun(@times, B, w);计算正负理想解[maxC, minC] = max(C);pos_ideal = maxC;neg_ideal = minC;计算距离dis = sqrt(sum((bsxfun(@minus, C, pos_ideal).^2) + (bsxfun(@minus, C, neg_ideal).^2), 2));sim = 1 ./ (1 + dis); 相似度为1 / (1 + 距离)end这个函数接受三个参数：决策矩阵A、属性权重向量w和理想解向量D。
top 工作原理
top 工作原理
Top工作原理是一种用于排序和筛选数据的算法。
该算法根据一定的规则，将数据中的元素按照大小或者其他指定的权重进行排序。
Top算法的目标是找出数据中的最大或者最小元素，通常是找出最大的几个元素。
Top算法的实现通常采用堆排序的方法。
堆是一种特殊的二叉树结构，具有以下性质：树中的每个节点的值都大于等于（或者小于等于）其子节点的值。
通过构建堆结构，可以将原始数据组织成有序的形式。
Top算法通过不断调整堆结构，将最大（或最小）的元素放置在堆的顶部。
具体步骤如下：
1. 构建最大堆或最小堆：根据排序的要求，选择构建最大堆或最小堆。
每个子堆的根节点都是当前堆中最大（或最小）的元素。
2. 取出堆顶元素：将堆顶元素取出，并将其放置在排序结果集中。
3. 重新调整堆结构：将堆的最后一个元素放置到堆顶，然后通过进行一系列的节点交换操作，重新调整堆的结构，保持堆的性质不变。
4. 重复步骤2和步骤3，直到堆中的所有元素都取出，得到最终的排序结果。
通过Top算法，可以快速找出数据中的最大（或最小）的元素，并按照其大小进行排序。
这种算法在很多场景下都有广泛
的应用，比如在搜索引擎中根据相关性找出最相关的结果，或者在实时监控系统中找出当前的最高温度等。
Trident学习
1.Trident概述1.1.Trident概述1.1.1.Trident概述Trident是在storm基础上，一个以realtime 计算为目标的高度抽象Stream是Trident中的核心数据模型，它被当做一系列的batch来处理。
在Storm集群的节点之间，一个stream被划分成很多partition（分区），对流的操作（operation）是在每个partition上并行进行的。
Stream是Trident中的核心数据模型：有些地方也说是TridentTuple，没有个标准的说法。
一个stream被划分成很多partition：partition是stream的一个子集，里面可能有多个batch，一个batch也可能位于不同的partition上1.2.Trident共有五类操作1.2.1.Trident共有五类操作（1）分区本地操作 Partition-local operations 对每个partition的局部操作，不产生网络传输（2）重分组操作 Repartitioning operations 对数据流的重新划分（仅仅是划分，但不改变内容），产生网络传输（3）聚合操作 Aggregation operations（4）作用在分组流上的操作 Operations on grouped streams（5）Merge、join 操作1.3.分区本地操作Partition-local operations1.3.1.准备//--创建循环输出spout//--FixedBatchSpout是Trident提供的一种预设的Spout，可以按顺序实现向外发//射指定Value的效果，并且可以设定是否循环。
通常用于测试。
FixedBatchSpout spout = new FixedBatchSpout(new Fields("name","sente nce"), 3,new Values("xiaoming","i am so shuai"),new Values("xiaoming","do you like me"),new Values("xiaohua","i do not like you"),new Values("xiaohua","you look like fengjie"),new Values("xiaoming","are you sure you do not like me"),new Values("xiaohua","yes i am"),new Values("xiaoming","ok i am sure"));spout.setCycle(true);//--或者public class SentenceSpout extends BaseRichSpout{private SpoutOutputCollector collector = null;private Values [] values = {new Values("xiaoming","i am so shuai"),new Values("xiaoming","do you like me"),new Values("xiaohua","i do not like you"),new Values("xiaohua","you look like fengjie"),new Values("xiaoming","are you sure you do not like me"),new Values("xiaohua","yes i am"),new Values("xiaoming","ok i am sure")};private int index = 0;@Overridepublic void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCo llector collector) {this.collector = collector;}@Overridepublic void nextTuple() {collector.emit(values[index]);index = index+1 == values.length ? 0 : index+1;Utils.sleep(100);}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { Fields fields = new Fields("name","sentence");declarer.declare(fields);}}SentenceSpout spout = new SentenceSpout();//--创建topologyTridentTopology topology = new TridentTopology();//--TODO//--提交Topology给集群运行Config conf = new Config();LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("MyTopology", conf, topology.build());//--运行10秒钟后杀死Topology关闭集群Utils.sleep(1000 * 10);cluster.killTopology("MyTopology");cluster.shutdown();1.3.2.过滤操作过滤操作通过过滤器 - Filter 实现。
顶底互换原理
顶底互换原理The principle of "top and bottom interchange" refers to the practice of switching the positions of two objects or concepts, particularly in a hierarchical sense. This principle can be seen in various aspects of life, from cultural traditions to business strategies.“顶底互换”原理指的是在一个层次上交换两个物体或概念的位置，特别是在层次上的交换。
这一原理可以在生活的各个方面找到，从文化传统到商业策略。
Culturally, the principle of "top and bottom interchange" can be observed in the concept of yin and yang in Chinese philosophy. Yin and yang are complementary forces that interact to form a dynamic system. This concept emphasizes the interconnectedness and interdependence of opposing forces, illustrating the idea that the top can become the bottom and vice versa.在文化上，“顶底互换”原理可以在中国哲学的阴阳观念中观察到。
阴阳是相互补充的力量，它们相互作用形成一个动态系统。
这一概念强调了相反力量的相互联系和相互依存，说明了顶部可以变成底部，反之亦然。
玩转CPU Topology
玩转CPU拓扑NUMA(Non-Uniform Memory Access，非一致性内存访问)和SMP(Symmetric Multi-Processor，对称多处理器系统)是两种不同的CPU硬件体系架构。
SMP的主要特征是共享，所有的CPU共享使用全部资源，例如内存、总线和I/O，多个CPU对称工作，彼此之间没有主次之分，平等地访问共享的资源，这样势必引入资源的竞争问题，从而导致它的扩展内力非常有限。
NUMA技术将CPU划分成不同的组（Node)，每个Node由多个CPU组成，并且有独立的本地内存、I/O等资源。
Node之间通过互联模块连接和沟通，因此除了本地内存外，每个CPU仍可以访问远端Node的内存，只不过效率会比访问本地内存差一些，我们用Node之间的距离（Distance，抽象的概念）来定义各个Node之间互访资源的开销。
如果你只知道CPU这么一个概念，那么是无法理解CPU的拓扑的。
事实上，在NUMA架构下，CPU的概念从大到小依次是：Node、Socket、Core、Processor。
Node的概念在上一节已经介绍过，这里就不多赘述了。
随着多核技术的发展，我们将多个CPU封装在一起，这个封装一般被称为Socket（插槽的意思，也有人称之为Packet，不知到哪个更加准确？），而Socket中的每个核心被称为Core。
为了进一步提升CPU的处理能力，Intel又引入了HT（Hyper-Threading，超线程)的技术，一个Core打开HT之后，在OS看来就是两个核，当然这个核是逻辑上的概念，所以也被称为Logical Processor，本文简称为Processor。
综上所述，一个NUMA Node可以有一个或者多个Socket，一个多核Socket显然包含多个Core，一个Core如果打开HT则变成两个Logical Processor。
Logical processor只是OS内部看到的，实际上两个Processor还是位于同一个Core上，所以频繁的调度仍可能导致资源竞争，影响性能。
top命令原理
top命令原理top命令是一个用于监视进程活动的命令行工具。
它能实时显示系统中的进程列表，包括其ID，占用CPU的百分比，占用内存的百分比，进程的状态等信息。
Top命令的原理非常简单，它通过读取系统中的进程信息来显示这些信息。
当top命令被执行时，它首先将所有运行在系统上的进程按照CPU使用率进行排序。
top命令通过调用内核中的特定函数获取实时的系统状态信息，然后将其用于计算和显示各进程的状态和资源使用情况。
在top命令中，进程按照CPU使用率高低进行排序，因此CPU使用率最高的进程会排在列表的顶部。
这个排序方式非常有用，因为它可以帮助用户确定哪些进程正在占用大量的系统资源。
除了显示当前运行的进程外，top命令还显示了系统的积极和非积极的内存使用情况。
Top命令的输出结果包含以下信息：1. 第一行显示了系统运行的时间以及当前系统的负载情况。
2. 第二行显示了总的进程数，以及运行中、停止、睡眠等各状态的进程数。
3. 第三行显示了CPU使用情况，包括用户空间、系统空间以及闲置 CPU 的占用情况。
4. 第四至八行显示了当前占用CPU资源最高的进程和占用内存最高的进程以及它们的资源使用情况。
5. 最后几行显示了当前内存情况，包括总内存量、使用量、空闲量等。
通过top命令，用户可以实时了解系统资源的使用情况，从而能够对系统进行有效地调优和管理。
例如，用户可以使用top命令来查看哪些进程正在耗费大量的CPU资源，然后通过kill命令关闭这些进程以减轻系统压力。
此外，用户还可以通过top命令监视系统的内存使用情况，了解哪些进程占用了大量的内存，从而及时释放内存资源，以提高系统的运行效率。
总之，top命令是一个非常强大的系统资源监控工具，它能够帮助用户实时了解系统资源使用情况，从而能够有效地管理和调优系统，提高系统的运行效率。
深入理解前端框架的工作原理
深入理解前端框架的工作原理前端框架是一种用于构建用户界面的工具，它提供了一套规范和方法来简化开发流程，提高代码的可维护性和可复用性。
了解前端框架的工作原理可以帮助开发人员更好地利用框架的功能，提高开发效率。
前端框架的工作原理可以分为两个方面：组件化和虚拟DOM。
首先，组件化是前端框架的核心概念之一、组件是前端界面的一个模块化的部分，可以独立开发、测试和维护。
组件通常由HTML、CSS和JavaScript代码组成。
框架提供了一种定义组件的方式，通常是通过类或函数的方式来定义组件。
通过定义组件，开发人员可以将界面拆分成多个独立的模块，每个模块负责自己的逻辑和样式。
在框架中，组件可以通过各种方式组合在一起，形成复杂的界面结构。
在框架中，当组件状态发生变化时，框架会自动更新界面。
这是通过虚拟DOM来实现的。
虚拟DOM是一个轻量级的JavaScript对象，它是对真实DOM的抽象表示。
当组件的状态发生变化时，框架会生成一个新的虚拟DOM树，并与之前的虚拟DOM树进行比较。
通过比较不同，框架可以确定需要更新的部分，并且只更新这些部分。
然后，框架会将虚拟DOM树转换成真实DOM，并将其更新到页面上。
通过使用虚拟DOM，框架可以减少对真实DOM的操作次数，提高性能和渲染速度。
框架还提供了一些其他功能，例如路由管理、状态管理和网络请求等。
这些功能可以帮助开发人员更好地组织和管理代码。
例如，路由管理可以帮助开发人员定义页面之间的跳转逻辑，状态管理可以帮助开发人员管理和共享组件之间的状态，网络请求可以帮助开发人员与后端服务器进行交互。
总的来说，前端框架的工作原理可以归纳为组件化和虚拟DOM。
通过组件化，开发人员可以将界面拆分成多个独立的模块，提高代码的可复用性和可维护性。
通过虚拟DOM，框架可以减少对真实DOM的操作次数，提高性能和渲染速度。
此外，框架还提供了一些其他功能，例如路由管理、状态管理和网络请求等，帮助开发人员更好地组织和管理代码。
sql top原理
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
在SQL 中，我们经常会使用到TOP关键字来限制查询结果集的数量。
本文将介绍SQL中的TOP原理，并探讨其在数据库查询中的应用。
首先，让我们来了解一下TOP关键字的基本语法。
在SQL中，我们可以使用SELECT语句来查询数据库中的数据。
要使用TOP关键字，只需在SELECT语句中的列名前加上TOP加上一个整数值，该整数值表示我们希望返回的结果集的行数。
例如，SELECT TOP 10 * FROM 表名将返回表中的前10行数据。
TOP关键字在数据库查询中有着广泛的应用。
首先，它可以用于获取数据库中的前几行数据，这在需要快速浏览数据或获取数据的摘要时非常有用。
例如，一个新闻网站可能需要获取最新发布的10篇文章，那么可以使用SELECT TOP 10 * FROM 文章表ORDER BY 发布时间DESC来获取最新的10篇文章。
其次，TOP关键字还可以用于分页查询。
当数据库中的数据量非常大时，我们可能需要将查询结果分页显示，以提高查询效率。
例如，我们可以使用SELECT TOP 10 * FROM 表名WHERE ID > 上一页的最大ID来获取下一页的数据。
TOP关键字还可以与ORDER BY子句一起使用，以根据特定的列对结果进行排序。
例如，SELECT TOP 10 * FROM 表名ORDER BY 列名DESC将返回按照指定列降序排列的前10行数据。
需要注意的是，TOP关键字在不同的数据库管理系统中可能会有一些差异。
在某些数据库中，如MySQL，我们可以使用LIMIT关键字来实现类似的功能。
而在Oracle数据库中，我们可以使用ROWNUM关键字来限制查询结果集的行数。
在使用TOP关键字时，我们还需要考虑一些性能问题。
当我们使用TOP关键字时，数据库引擎可能需要扫描整个表来找到满足条件的前几行数据，这可能会影响查询的性能。
（课堂笔记）第十三章GLSB涉及负载均衡算法
（课堂笔记）第⼗三章GLSB涉及负载均衡算法Topology算法两种可应⽤Topology位置：《1》wideIP对应多个pool*需要定义Dest为pool或者pool Region的Topology记录*如果不定义，F5 DNS采取Pool RR《2》pool对应多个VS*需要定义Dest为DC,IP,IP Subnet或以上集合构成的Region的Topology记录*如果未定义，则Topology算法MissTopology记录分为三列*LDNS,Destination，Score/Weight*LDNS,Destination作为输⼊*Score/Weight作为输出F5 DNS匹配WideIP后，在选择pool时会将pool name分别与LDNS组合成对；*只要给出LDNS,POOL name就可以在topolgy表中找到对应的Score/Weight值；*然后将这个值作为对Pool name的Score评分；最后根据Score的⾼低，决定选择哪个poolF5确定pool后，在选择解析哪个VS地址作为DNS Response时，会将pool内的VS分别与LDNS组合成对：*只要给出的LDNS，VS IP就可以在topology表中找到对应的Score/Weight值；*然后将这个值作为对VS的Score评分最后根据Score/Weight的⾼低，决定选择哪个VS,Weight值⾼的优先关于topology的对象：《1》Request source：定义LDNS的ip地址满⾜的条件，包括continent（⼤陆）、country、ISP、IP Subnet、Region（地区）、State（州）logest match：F5 DNS上topology默认启⽤logest match，以加快Topology Record的匹配速度。
在longest match启⽤下，F5 DNS会⾃动对Topology Record进⾏排序，⽆法⼿动更改Topology条⽬顺序。
top 工作原理
top 工作原理
Top是一种常用的排序算法，它的工作原理可以描述如下：
1. 首先，选取待排序的元素中的一个作为“基准元素”（pivot）。
2. 将所有小于基准元素的元素放在它的左边，将所有大于基准元素的元素放在它的右边。
这一步叫做“分割”（partition）操作。
3. 对基准元素左边的子数组和右边的子数组重复执行第一步和第二步，直到所有子数组的元素只剩一个。
4. 最后，将所有子数组按照从左到右的顺序连接起来，得到排序后的数组。
在实际应用中，一般会选择数组的第一个元素、最后一个元素或者中间的元素作为基准元素。
选择不同的基准元素可能会影响算法的效率。
时间复杂度：
- 平均情况下，Top的时间复杂度为O(n log n)，其中n为待排
序数组的长度。
- 最坏情况下，时间复杂度为O(n^2)，当数组已经有序或者接
近有序时。
- 最好情况下，时间复杂度为O(n log n)，当基准元素能够均匀地将数组分成两部分时。
空间复杂度：
- Top算法的空间复杂度为O(log n)，其中n为待排序数组的
长度。
这是由于排序过程中需要使用递归来处理子数组，递归
调用会使用到栈空间。
总结起来，Top算法通过递归地分割和排序子数组来实现排序，基于分治的思想。
它虽然不是最快的排序算法，但在大多数情况下表现仍然很好，特别适用于大规模的数据集合排序。
topology vue 案例
topology vue 案例摘要：1.Topology 概述2.Vue 框架简介3.Topology 与Vue 结合的案例分析4.Topology 与Vue 结合的优势与应用前景正文：【Topology 概述】Topology（拓扑学）是数学的一个分支，主要研究空间中各个形状的性质以及它们之间的关系。
在计算机科学中，拓扑学也被广泛应用，尤其是在网络设计和数据分析领域。
【Vue 框架简介】Vue 是一种流行的JavaScript 框架，用于构建用户界面。
它采用声明式渲染和组件化架构，使得开发人员可以更方便地组织和管理代码。
Vue 的生态系统包括了一系列工具，如Vuex、Vue Router 等，这些工具可以帮助开发人员构建复杂的应用程序。
【Topology 与Vue 结合的案例分析】Topology 和Vue 的结合可以为用户界面的设计和实现提供强大的支持。
一个典型的案例就是使用Topology 来实现Vue 中的布局。
通过使用Topology，开发人员可以更方便地控制布局的变换和移动，同时也可以更好地处理响应式设计。
【Topology 与Vue 结合的优势与应用前景】Topology 和Vue 的结合带来了许多优势，其中最主要的优势就是可以更好地处理复杂的布局设计。
此外，由于Topology 的数学性质，这种结合也可以使得代码更易于理解和维护。
在应用前景方面，Topology 和Vue 的结合可以被广泛应用于各种数据分析和可视化场景，如网络设计、地理信息系统等。
总的来说，Topology 和Vue 的结合是一种强大的技术手段，可以为各种应用程序的开发提供支持。
哈佛结构原理
哈佛结构原理1. 程序存储空间分设，程序和数据存储空间独立分配。
哈佛结构将程序和数据存储空间分开，使得程序存储空间和数据存储空间独立分配。
这种结构中，程序存储器和数据存储器是两个独立的物理实体，分别有自己的地址空间。
程序存储器用于存储程序代码，而数据存储器用于存储数据。
这种结构的设计理念是，将程序和数据分开管理，可以使得程序的执行更加高效，同时也可以提高数据的处理速度。
由于程序和数据存储空间独立分配，还可以实现并行处理，进一步提高处理速度。
2. 程序指令和数据访问独立。
在哈佛结构中，程序指令和数据访问是独立的。
这意味着在执行指令时，需要先从程序存储器中读取指令，然后根据指令的需要访问数据存储器中的数据。
这种独立性使得指令和数据的访问速度都可以得到优化。
此外，由于程序指令和数据访问独立，还可以实现指令和数据的并行访问。
这种并行访问可以进一步提高处理速度。
3. 不同存储空间有不同编址。
在哈佛结构中，程序存储器和数据存储器具有独立的地址空间。
这意味着它们使用不同的地址进行编址。
程序存储器的地址空间用于存储程序代码，而数据存储器的地址空间用于存储数据。
这种不同的编址方式使得程序和数据的访问和管理更加方便。
同时，由于不同的存储空间有不同的编址，还可以实现并行处理，进一步提高处理速度。
总结哈佛结构是一种经典的计算机体系结构，其原理包括程序存储空间分设、程序指令和数据访问独立以及不同存储空间有不同编址。
这种结构的设计理念是将程序和数据分开管理，实现并行处理，以提高处理速度和效率。
哈佛结构的优点包括高效、灵活和易于实现。
其广泛应用于各种计算机系统中，包括嵌入式系统、数字信号处理器以及部分通用计算机等。
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tridentTopology的执行原理
ridentTopology是storm提供的高层使用接口，常见的一些SQL中的操作在tridenttopology提供的api中都有类似的影射。
关于TridentTopology的使用及运行原理，当前进行详细分析的文章不多。
从TridentTopology到vanilla topology(普通的topology)由三个层次组成：面向最终用户的概念stream, operation利用planner将tridenttopology转换成vanilla topology执行vanilla topology本文尝试TridentTopology是如何先一步步转换成普通的storm Topology(即vanila topology), 转换后的topology的执行中有哪些区别？概述从TridentTopology到基本的Topology有三层，下图给出一个全局的视图。
创建TridentTopology下面的代码摘自StormStarter 中的TridentWordCount.java TridentTopology topology = new TridentTopology();
topology.newStream("spout1",
spout).parallelismHint(16).each(new Fields("sentence"),
new Split(), new Fields("word")).groupBy(new Fields("word")).persistentAggregate(new MemoryMapState.Factory(),
new Count(), new
Fields("count")).parallelismHint(16); return
topology.build(); 上述代码的newStream一行，分两大部分，一是使用newStream来创建一个stream对象，然后针对该Stream进行各种操作，each/shuffle/persistentAggregate等就是各种operation.用户在使用TridentTopology的时候，只需要熟悉Stream和TridentTopology中的API函数即可。
转换TridentTopology为Vanilla Topology上一节创建了Stream，但是如何将其与原有的Spout及Bolt联系起来呢？问题的关键就在TridentTopology::build函数和TridentTopologyBuilder::buildTopologyTridentTopology::build newStream及其后的函数调用创建了一个含有三大类节点的List,利用该List创建了一个有向非循环图(DAG)。
这三类节点分别是operation, partition, spout，在build函数将节点分类分别加入到boltNodes或spoutNodes，注意此处的spout或bolt不能等同于普通的spout和
bolt.TridentTopologyBuilder::buildTopology利用在build函数中创建的boltNodes,spoutNodes及生成的graph来创建vanilla topology所需要的bolt及spout.在buildTopology中会看到类似的代码片段。
builder.setBolt(spoutCoordinator(id), new TridentSpoutCoordinator(mitStateId, (ITridentSpout)
c.spout))
.globalGrouping(masterCoordinat or(c.batchGroupId),
MasterBatchCoordinator.BATCH_STREAM_ID)
.globalGrouping(masterCoordinat or(c.batchGroupId),
MasterBatchCoordinator.SUCCESS_STREAM_ID);builder.setS pout(masterCoordinator(batch), new MasterBatchCoordinator(commitIds,
batchesToSpouts.get(batch)));for(String b: mitterBatches) {
specs.get(b).commitStream = new GlobalStreamId(masterCoordinator(b), MIT_STREAM_ID);
}
BoltDeclarer d = builder.setBolt(id, new TridentBoltExecutor(c.bolt, batchIdsForBolts, specs),
c.parallelism);最终生成的普通Topology，与普通Topology中的Spout相对应的是MasterBatchCoordinator，而在创建TridentTopology使用的spout则成了Bolt,使用于Stream上的各种Operation也存在于多个普通Bolt中。
TridentTopology 的执行TridentTopology被转换为普通的Topology(vanilla Topology)之后提交到nimbus，它的具体执行过程有什么不同呢？主要有几点：MasterBatchCoordinator通过
Batch_stream_id来发送通知给TridentSpoutExecutorTridentSpoutExecutor收到通知发送成批的tuple给下一跳的Bolt下一跳的Bolt收到tuple之后，使用TridentBoltExecutor来进行处理TridentBoltExecutor调用SubtopologyBolt::executeInitialReceiver::execute被调用TridentProcessor::execute被调用MasterBatchCoordinator收到ack之后，会发送success消息给SpoutMasterBatchCoordinator 在commit的时候，会发送commit消息给Spout，让Spout 将缓存的消息删除。