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1、手动进行冷备份 [oracle@linuxForOra ~]$ sqlplus /nolog SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 - Production on Sun Sep 4 20:56:11 2011 Copyright (c) 1982, 2005, Oracle. All rights reserved. SQL> conn / as sysdba; Conn

列l中，这样 队列l就持有了一份对象的引用 通过可达性算法(jvm判断对象是否可被收集的算法)分析，队列l作为GC Root， 每一个对象都是l的一个可达的节点 ，所以疯狂创建的对象 不会被收集

忽略不计。 5.2 场景 2 此场景2对应是却却是4.2场景，如果用Redis集群做持久化工具，如果确保分区容错性（P）和数据一致性（C）。对于数据一致性问题，我们同样选择了场景1的办法，在伸

干脆把Apk的安装流程梳理了一遍，与大家共享，望指正！ 本文基于Android 5.1的源码，分析Apk安装流程。 Apk是Android Pakage的缩写，即Android安装包，Apk文

前言 本文是异常内容的集大成者，力求全面，深入的异常知识研究与分析。本文由金丝燕网独家撰写，参考众多网上资源，经过内容辨别取舍，文字格式校验等步骤编辑而成，以飨读者。对于本文的内容，建议小白需要多

n就可以看到对应查询语句的查询执行的每个步骤以及其花费的时间。 4.使用慢日志，并用第三方工具pt-query-digest生成分析报告。使用这种分析方法时，很有可能需要更改配置文件，可以设置成如下形式： log_slow_queries

最近生产环境出现多次Primary写入QPS太高，导致Seconary的同步无法跟上的问题（Secondary上的最新oplog时间戳比Primary上最旧oplog时间戳小），使得Secondary变成RECOVERING状态，这时需要人工介入处理，向Secondary发送resync命令，让Secondary重新全量同步一次。

的结果则两倍于此，[10k,5,2]的三维数组居然消耗了23M，小型数组果然是划不来的。 参考 php数组占用内存大小分析 来自： https://segmentfault.com/a/1190000005070747

介绍该目录在VFS的结构，最终总结出如何使用各个文件操作函数。 本着简单使用的原则，主要使用了分析加猜测的方法。鉴于本人水平有限，文中不免会有些错误。欢迎各位读者理性阅读，大胆批判。您的批判是我进步的动力。

大多数情况下根本不必用加static。 内存检测工具: 1.Android Studio有一个叫做Android Monitor的内置工具 2.Android studio自带的功能

本着对loading动画的热爱，后来找到了 LoadingDrawable库 ，还是很炫酷的，简要分析： loadingdrawable.gif 原理 android中的动画最后都是实现c

本文为读书笔记，关于 Java 线程堆栈分析，在阅读并进行实验的基础上进行整理，如果有问题欢迎反馈 Java 虚拟机提供了线程转储（Thread dump）的后门，通过这个后门，可以将线程堆栈打印出来。这个后门就是通过向

先声明一下，按照传统的定义，我还真不是数据分析高手，各种关联算法，只会最简单的一种（话说不少场合还算管用）；各种挖掘技术，基本上一窍不通；各种牛逼的数据分析工具，除了最简单的几个免费统计平台之外，基本上

我们知道，在MySQL单机版本里面最流行的也是唯一支持全事务的引擎为INNODB。 其特点是数据本身是用B-TREE来组织，数据本身即是庞大的根据主键聚簇的B-TREE索引。 所以在这点上，写入速度就会有些降低，因为要每次写入要用一次IO来做索引树的重排。 特别是当数据量本身比内存大很多的情况下，CPU本身被磁盘IO纠缠的做不了其他事情了。 这时我们要考虑如何减少对磁盘的IO来排解CPU的处境，那么如何做呢？ （当然，如果数据足够放到内存里面，这些事情大可不必考虑。）

Spring3.2 MVC 分析： SpringMVC现在应该用得很广泛了，其配置清晰，灵活度，定制能力等都是很强的，相比Struts2也是胜过一筹，还是从源码来分析一下，SpringMVC为我们做了什么。

是Linux内核支持的一种性能分析机制。 它在时钟中断处理入口处建立监测点，记录被中断的上下文现场，由配套的用户态的工具oprof_start负责在用户态收集数据，opreport则分析数据并给出分析报告。 通

D/LocalService(1328): localService onDestroy 从日志信息可以分析出，整个程序的运行过程是这样的：点用户点击绑定服务按钮时Activity调用bindService

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。

istatd是IMVU公司工程师开发的一款优秀的实时分析系统，能够有效地收集，存储和搜索各种分析指标，类似cacti，Graphite，Zabbix等系统。实际上，istatd修改了Graphite的存储后端，重新实现了一套新的存储。