主函数main解析和sat类头文件分析一、简介二、入口函数main.cc剖析三、SAT压力测试对象接口和数据结构总结一、简介stressapptest（简称SAT）是一种用于在Linux系统上测试系统稳定性和可靠性的工具，通过产生CPU、内存、磁盘等各种负载来测试系统的稳定性。本文主要剖析入口函数main()的流程，以及stressapptest的核心类Sat的头文件定义。从简单开始，一步步分析各个功能模块。二、入口函数main.cc剖析main.cc的代码块如下，主打一个简洁。通过注释的方式剖析大致流程。#include"sattypes.h"#include"sat.h"//入口函数。in
1累加器（Accumulator）累加器是实现了加法运算功能和合并运算（合并多个累加器的结果）功能的一种数据结构，在作业结束后，可以获取所有部分（各个operator的各个subtask）合并后的最终结果并发送到客户端。Flink的累加器均实现了Accumulator接口，包括如下2个方法用于支持加法运算和合并最终结果：add(Vvalue)：执行加法运算，将值V累加到当前UDF的累加器中merge(Accumulatorother)：执行合并操作，将累加器other与当前累加器合并累加器的使用方法如下：Step1｜在需要使用累加器的UDF中创建一个累加器对象（此处以计数器为例）private
算法沉淀——动态规划之其它背包问题与卡特兰数二维费用的背包问题01.一和零02.盈利计划似包非包组合总和Ⅳ卡特兰数不同的二叉搜索树二维费用的背包问题01.一和零题目链接：https://leetcode.cn/problems/ones-and-zeroes/给你一个二进制字符串数组strs和两个整数m和n。请你找出并返回strs的最大子集的长度，该子集中最多有m个0和n个1。如果x的所有元素也是y的元素，集合x是集合y的子集。示例1：输入：strs=["10","0001","111001","1","0"],m=5,n=3输出：4解释：最多有5个0和3个1的最大子集是{"10","0001
01应用复杂度提升，根因定位困难重重随着软件技术发展迭代，很多企业软件系统也逐步从单体应用向云原生微服务架构演进，一方面让应用实现高并发、易扩展、开发敏捷度高等效果，但另外一方面也让软件应用链路变得越来越长，依赖的各种外部技术越来越多，一些线上问题排查起来变得困难重重。尽管经过过去十几年的发展，分布式系统与之对应的可观测技术快速演进，在一定程度上解决了很多问题，但有一些问题定位起来仍然很吃力，如下图是几个非常有代表性的线上常见问题：图1CPU持续性出现波峰图2堆内存空间用在了哪里图3Trace调用链无法定位到耗时根因针对上述问题，该如何进行根因定位？对于一些问题排查经验比较资深，各种排查工具接
📙作者简介：RO-BERRY📗学习方向：致力于C、C++、数据结构、TCP/IP、数据库等等一系列知识📒日后方向:偏向于CPP开发以及大数据方向，欢迎各位关注，谢谢各位的支持目录1.进程创建1.1fork函数1.2写时拷贝1.3为什么要写时拷贝2.进程终止2.1退出码2.2进程退出场景2.3进程常见退出方法正常终止（可以通过echo$?查看进程退出码）：3.进程等待3.1进程等待必要性3.2wait方法3.2waitpid方法3.3获取子进程status3.4阻塞与非阻塞等待4.进程程序替换4.1替换原理4.2替换函数4.3命名理解4.4execl函数代码实现4.5细节处理4.5学习各种exe
算法沉淀——动态规划之01背包问题01.【模板】01背包02.分割等和子集03.目标和04.最后一块石头的重量II01背包问题是一类经典的动态规划问题，通常描述为：有一个固定容量的背包，以及一组物品，每件物品都有重量和价值，目标是找到在背包容量范围内，使得背包中的物品总价值最大的组合。具体来说，问题的输入包括：一个固定容量的背包（通常表示为一个整数W）。一组物品，每个物品有两个属性：重量（通常表示为一个整数weight）和价值（通常表示为一个整数value）。求解的目标是找到一种放置物品的方式，使得放入背包的物品的总重量不超过背包容量，并且总价值最大。这个问题的特点是，对于每件物品，你只能选择
在当今互联网时代，大量网站采用动态网页技术呈现信息，这给爬虫技术提出了新的挑战。本文将带您深入探讨如何应对动态网页的爬取难题，结合Python爬虫框架Scrapy和自动化测试工具Selenium进行实战，为您揭示动态网页爬取的技术奥秘。动态网页与传统爬虫的对比传统爬虫主要通过直接请求页面获取静态源代码，但动态网页通过JavaScript等技术在浏览器中进行数据加载，导致源代码不完整。解决这一问题的利器是结合Scrapy和Selenium，使我们能够模拟浏览器操作，获取完整渲染后的页面数据。Scrapy与Selenium的黄金组合Scrapy是Python中强大的爬虫框架，拥有强大的页面解析和异
算法沉淀——动态规划之完全背包问题01.【模板】完全背包02.零钱兑换03.零钱兑换II04.完全平方数完全背包问题是背包问题的一种变体，与01背包问题不同，它允许你对每种物品进行多次选择。具体来说，给定一个固定容量的背包，一组物品，每个物品有重量和价值，目标是找到在背包容量范围内，使得背包中的物品总价值最大的组合。相较于01背包问题，完全背包问题允许对每个物品进行多次选择，即每个物品都有无限件可用。动态规划解法：定义状态：通常使用二维数组dp[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时的最大总价值。状态转移方程：考虑第i个物品，可以选择放入背包或者不放入。如果选择放入，那么总价值为dp[i
算法沉淀——BFS解决拓扑排序01.课程表02.课程表II03.火星词典Breadth-FirstSearch(BFS)在拓扑排序中的应用主要是用来解决有向无环图（DAG）的拓扑排序问题。拓扑排序是对有向图中所有节点的一种线性排序，使得对于每一条有向边(u,v)，节点u在排序中都出现在节点v的前面。如果图中存在环路，则无法进行拓扑排序。BFS解决拓扑排序的步骤如下：统计每个节点的入度（in-degree），即指向该节点的边的数量。将所有入度为0的节点加入队列。对于每个入度为0的节点，依次出队，更新其相邻节点的入度，将入度变为0的节点加入队列。重复步骤3直到队列为空。如果最终遍历过的节点数等于图
算法沉淀——动态规划之两个数组的dp01.正则表达式匹配02.交错字符串03.两个字符串的最小ASCII删除和04.最长重复子数组01.正则表达式匹配题目链接：https://leetcode.cn/problems/regular-expression-matching/给你一个字符串s和一个字符规律p，请你来实现一个支持'.'和'*'的正则表达式匹配。'.'匹配任意单个字符'*'匹配零个或多个前面的那一个元素所谓匹配，是要涵盖整个字符串s的，而不是部分字符串。示例1：输入：s="aa",p="a"输出：false解释："a"无法匹配"aa"整个字符串。示例2:输入：s="aa",p="a*
