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人群计数及密度检测
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GaussDB(for MySQL) bufferpool缓存策略介绍
避免数据在链表中频繁移动,将链表按照引用计数分成多个区间,当缓存命中时,增加引用计数,若引用计数仍落在原来的区间,保持数据在链表中的位置不动,如果引用计数落入新的区间,将数据移动到相应位置。 为了避免一些频繁访问的数据后面不再访问,但是引用计数很大,导致不能被淘汰,因此引入“老化
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buddy是什么
14:36:36 简介 buddy是一个二进制决策图开发库,它包括许多功能,比如:许多高效的矢量化BDD操作,动态变量重新排序,自动垃圾收集,具有自动引用计数的C++接口等等。 编译和测试方式 1.配置编译环境 安装wget工具。 yum install wget -y 2.获取源码
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常见的缓存淘汰算法
当缓存命中时,增加该key的引用计数,链表按照引用计数排序。为了避免节点在链表中频繁移动,一般会将链表划分为多个区域或者使用多个链表,如果引用计数落入某个范围,将该节点加入到相应的链表中,当引用计数超出阈值时将当前节点移动到上一个区间的链表。当缓存满时将引用计数最小的区域的数据丢弃。 命中率分析
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这些常用的表格公式,90%的人竟然都不知道
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