记录一次真实Oracle系统SQL问题的案例 问题现像： 某客户业务的应用人员找到我，说是重要的业务系统出问题了，今天早上开始就很卡，现在卡到几乎无法工作。 问题的现象如下： 前台窗口查询啥都半天没有返回结果，多数都会弹出快照过旧的报错。 他们进行了 观察，发现数据库RAC实例1节点的UNDO满了，2节点的没有满。 他们尝试了自己扩容一下RAC1节点的UNDO，但是扩了好久也没有成功。 于是做为一

阀门承包商Friedrich Vock是开源Linux图形驱动程序团队的一员，他将这个开源AMD Vulkan驱动程序的另一个RADV光线跟踪优化与下个季度的Mesa 24.1版本中的这一改进合并在一起。 Vock的优化是在光线跟踪期间围绕向量通用寄存器(VGPR)的使用进行的，并像以前需要的那样净化大约一半的VGPR向量寄存器使用。沃克解释说合并请求： 将VGPR的分配从72(绝对疯狂)降至32

介绍： KWOK 是一个工具包，能在数秒内建立一个由数千个节点组成的集群。在场景下，所有节点都是模拟的，行为与真实节点无异，因此整体方法占用的资源非常少。 安装： 官网：kwok.sigs.k8s.io/ KWOK支持两种安装方式，第一种是在现有的集群上安装，第二种是直接起一个假集群。 1. 设置变量参数 定义变量KWOK_REPO用于存储kwok的仓库地址 KWOK_REPO=kubernete

本文分享自华为云社区《基于volcano实现节点真实负载感知调度》，作者： 可以交个朋友。 背景 默认调度器调度器视某个节点的空闲可调度资源=节点可分配资源 - SUM(节点上已调度Pod们的request),当某个Pod处于pending状态待调度时，默认调度器根据Pod中指定的request值和各个节点的空闲可调度资源比较，如果某个节点空闲可调度资源 < pod的request值，则节点

Golang链表实现的基本原理和方法 链表是一种常见的数据结构，它由一系列的节点组成，每个节点包含了数据和指向下一个节点的指针。每个节点都相互连接起来，形成一个有序的链表。在Golang中，我们可以通过使用结构体和指针来实现链表，下面我们将详细介绍链表的基本原理和方法，并附上具体的代码示例。 链表的基本结构 首先，我们需要定义一个链表节点的结构体，在Golang中，我们可以使用结构体来实现。 ty

Golang 中链表的增删改查操作详解 链表（linked list）是一种常见的数据结构，它由一组结点（node）组成，每个结点包含数据和指向下一个结点的指针。相比于数组，链表的优势在于插入和删除操作的时间复杂度为 O(1)，而不受链表长度的限制。在 Golang 中，我们可以使用结构体和指针的组合来实现链表。 本篇文章将详细介绍 Golang 中链表的增、删、改、查操作，并提供相应的代码示例。

Golang中链表数据结构的设计与实现 引言：链表是一种常见的数据结构，用于存储一系列的节点。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。在Golang中，我们可以通过使用结构体和指针来实现链表。 链表的设计与结构定义在Golang中，我们可以使用结构体和指针来定义链表的节点和链表本身的结构。节点结构体包含一个数据字段和一个指向下一个节点的指针。 type Node struct { data int

点击上方“IT那活儿”公众号--专注于企业全栈运维技术分享，不管IT什么活儿，干就完了！！！    背景描述 某天，某库发出了一条实例连接异常的语音告警。立即登录该节点进行检查，发现数据库的响应非常缓慢，无法正常登录数据库，此时实例已经处于Hang死状态。情况紧急，手动强制重启实例之后，数据库恢复了正常。 版本信息： 操作系统：RHEL7.5 数据库：Oracel 19.10.0.0.0（6节点R

以此加权图为例，用Python实现A*算法。加权图中的节点用粉红色圆圈表示，并且给出了沿节点的路径的权重。节点上方的数字代表节点的启发式值。 首先为算法创建类。一个用于存储与起始节点的距离，另一个用于存储父节点。并将它们初始化为0，以及起始节点。 def aStarAlgo(start_node,stop_node): open_set=set(start_node) closed_set=set

B+树是自平衡树的高级形式，其中所有值都存在于叶级中。B+树所有叶子都处于同一水平，每个节点的子节点数量≥2。B+树与B树的区别是各节点在B树上不是相互连接，而在B+树上是相互连接的。 B+树多级索引结构图 B+树搜索规则 1、从根节点开始。将k与根节点的键进行比较[k1,k2,k3,......k(m-1)] 2、如果k parentNode.order): parentdash = Node(

二叉树是一种树状数据结构，其中每个父节点最多可以有两个子节点。 二叉树的类型 完全二叉树 完全二叉树是一种特殊类型的二叉树，其父节点存在2种情况，要么有2个子节点，要么没有子节点，详情如下图： 完全二叉树定理 1、叶数为i+1 2、节点总数为2i+1 3、内部节点数为(n–1)/2 4、叶数为(n+1)/2 5、节点总数为2l–1 6、内部节点数为l–1 7、叶子的数量最多2^λ-1 Python

B+树插入操作需要考虑节点和平衡，如果是空树，按递增顺序将key插入叶子节点；如果不是空树，需要区分索引节点和叶子节点，不满足条件时还要对节点进行分解。 Python实现B+树插入操作 import math # 创建节点 class Node: def __init__(self, order): self.order = order self.values = [] self.keys = [

在数据结构与算法领域，二叉树是一种非常重要的非线性数据结构。它以其独特的性质和广泛的应用场景，在程序设计中占据了举足轻重的地位。本文将通过C++编程语言，详细阐述二叉树的构建、遍历以及实际应用，并通过代码示例加以说明。 一、二叉树的基本概念 二叉树（Binary Tree）是每个节点最多只有两个子节点的树结构，通常子节点被称作“左子节点”和“右子节点”。二叉树具有天然的递归性质，使得许多操作可以通

B树，和二叉搜索树很像，每个节点可以包含多个节点，但B树的子节点可以超过两个。 B树数据结构 B树可以在单个节点中存储许多键，并且可以有多个子节点。 B树搜索算法 BtreeSearch(x,k) i=1 while i≤n[x]and k≥keyi[x] do i=i+1 if i n[x]and k=keyi[x] then return(x,i) if leaf[x] then return

决策树算法属于监督学习算法的范畴，适用于连续和分类输出变量，通常会被用于解决分类和回归问题。 决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示对属性的测试，每个分支表示测试的结果，每个节点都对应一个类标签。 决策树算法思路 开始，将整个训练集视为根。 对于信息增益，假设属性是分类的，对于基尼指数，假设属性是连续的。 在属性值的基础上，记录被递归地分布。 使用统计方法将属性排序为根节点。 找到最

贝尔曼福特算法(Bellman Ford)可以找到从目标节点到加权图其他节点的最短路径。这一点和Dijkstra算法很相似，贝尔曼福特算法可以处理负权重的图，从实现来看也相对简单。 贝尔曼福特算法原理详解 贝尔曼福特算法通过高估从起始顶点到所有其他顶点的路径长度，迭代寻找比高估路径更短的新路径。 因为我们要记录每个节点的路径距离，可以将其存储在大小为n的数组中，n也代表了节点的数量。 实例图 1、

树遍历意味着访问树中的每个节点。和线性数据结构单一的遍历方式不同，二叉树是分层式数据结构可以以不同的方式遍历。 树遍历结构特点 1、每个树的节点都承载一个数据 2、每个树下都有2个子树 树遍历有三种类型 1、中序遍历 先遍历左子树所有节点，在是根节点，最后访问右子树所有节点。 2、前序遍历 先遍历根节点，再访问左子树中的所有节点，最后访问右子树中的所有节点。 3、后序遍历 先访问左子树中的所有节点

BFS又名广度优先搜索，和DFS算法一样都是递归算法，不同的是，BFS算法通过队列，在避免循环的同时遍历目标所有节点。 BFS算法的工作原理图解 以具有5个节点的无向图为例，如下图： 从节点0开始，BFS算法首先将其放入Visited列表并将其所有相邻节点放入队列。 接下来，访问队列前面的节点1，并转到节点1相邻的节点。因为节点0已经被访问过，所以访问节点2。 节点2有一个未访问的相邻节点4，但因

数据库会使用一些方式来存储、读取和修改数据，在实际的数据库管理中，数据库会同时使用B-tree和B+tree来存储数据。其中B-tree用于索引，B+tree用于存储实际记录。本文带来B-tree在数据库中的索引机制。 B-tree即B树，它是一种数据架构，是MySQL的一种索引类型，以一定顺序排列的节点的形式存储数据。 B-tree存储数据的方式是每个节点按升序存储键，每个键包含2个指向其前后节

B+树删除操作需要先找到删除节点的位置，然后判断节点的键数。 如果节点中的键数量超过了最小数量，直接删除即可。 如下图，删除“40”： 如果节点中有确切的最小键数，删除就需要从兄弟节点那里借用，将兄弟节点的中间键添加到父节点。如下图，删除“5”： 删除内容节点，如果节点中的键数超过最小数量，只需从叶节点中删除该键，并从内部节点中删除该键。用中序后继填充内部节点中的空白区域。如下图，删除“45”：