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新版股票池《阴线3号》为投资者提供每日收盘后精选的两个标的。遵循指标逻辑,源码意思若次日情况允许,池整九零源码网则进行低吸操作。号池号源合 以下是源码意思《阴线3号》的选股逻辑: 首先,通过计算收盘价、池整最高价、号池号源合开盘价的源码意思加权平均值得到基准值X_1。随后,池整根据基准值与收盘价的号池号源合关系,以及开盘价与前一日收盘价的源码意思关系,制定筛选规则。池整具体来说: X_2:判断收盘价是否大于基准值。 X_3:检查开盘价是否高于前一日收盘价,并且收盘价大于前一日收盘价。 X_4:确认收盘价高于前一日收盘价。 X_5:检查股票历史交易天数是否超过天。 通过一系列复杂的筛选逻辑,指标定义了一系列条件,最终确定是否进行低吸操作。 指标进一步通过过滤和排序功能,使得投资者能够更加精准地筛选出符合条件的股票。在指标使用过程中,投资者需密切关注市场动态,选择在次日开盘时接近前一日低点的位置进行低吸。 《阴线3号》指标的引入,旨在帮助投资者在复杂的市场环境中,更准确地识别具有潜在上攻潜力的股票。通过每日收盘后的筛选,投资者能够在次日低吸,以期在短期内获得收益。对于超预期强势的vvvdj源码股票,投资者可以考虑在更大格局下进行操作。在使用过程中,务必结合市场实际情况,灵活调整策略。 《阴线3号》新版股票池,每日精选两个标的,通过收盘后筛选,次日低吸策略,为投资者提供了一种有效捕捉短线强势股的方法。指标逻辑清晰,操作简便,是投资者在市场中寻找机会的有力工具。Java 面试宝典:你是如何理解常量池的?
本文探讨常量池在Java技术中的应用,它在类加载与运行时起到关键作用。常量池分为Class文件常量池与运行时常量池。
Class文件常量池在源代码编译成字节码文件时生成,内含字面量与符号引用,支持Java编译器收集类中所有值与引用。字面量包括八种类型,如整数、浮点数、字符串等。符号引用则包括类全路径名、方法名称与描述符等。
运行时常量池位于方法区,用于存储类中的常量、静态变量和符号引用。与Class文件常量池不同,它是动态创建的,用于在程序运行时访问常量。Java编译期间生成的静态常量池与动态创建的运行时常量池相区别。
注意,在程序运行时,可以动态生成一些常量,lbe源码如String的intern()方法。此方法用于将对象的引用添加至字符串常量池,确保相同字符串共享一个实例。字符串常量池在整个JVM中只存在一份,以减少内存消耗。关于字符串常量池的应用及内部运作,可参考相关文章。
Java中的封装类常量池(Byte、Short、Integer、Long、Character、Boolean)提供了类型安全与数值操作的便利性,每个封装类内部维护着常量池,而Float与Double并未实现该特性,可能是因为浮点精度问题的影响。
通过理解常量池在Java中扮演的角色,开发人员能更加有效地利用这些机制来提升程序性能与资源管理。关注Java技术的深入研究,对于系统开发与优化大有裨益。
字符串常量池,看这篇就够了(一)
研究事物,我们需要从两个角度出发:研究者角度与设计者角度。研究者角度,我们追求事物的本质与轨迹,深入理解设计者的意图。设计者角度,我们假想如何实现目标,分析各种选择的利弊,做出决策。今天,我们将从设计者的角度探讨字符串常量池在Java世界中的作用。
字符串常量池的探究,核心问题在于:如果我们创建一个JVM,phpRSA源码如何处理字符串?答案简洁明了,采用散列表,即hashtable结构。Java世界存在两种hashtable类型:Java的HashTable与Hotspot的hashtable。Hotspot源码中的hashtable是C++实现的。
很多人对C++感到恐惧,但无需担忧,本文将提供清晰的动画,帮助你理解核心概念。阅读源码的小伙伴,可以期待下篇深度解析。
hashtable的基本实现有两种:数组+单链表与数组+红黑树。后者在大量数据时表现更佳。我们先从数组+单链表开始探讨。
当字符串"ziya"进入系统,它首先通过哈希算法确定在数组中的位置。假设哈希结果为2,这表示"ziya"将被存储在数组的第2个位置。然后,"ziya"被封装为链表节点,成为该位置的链表头。
数组长度通常设置为,这个数字可能有特殊意义,期待深入研究的读者留言分享。如果超过这个数量,哈希碰撞(相同字符串得到相同索引)将不可避免。
当碰撞发生,新字符串将作为链表节点,插入到已有节点之后。当链表深度过大,性能下降,我们引入数组+红黑树结构,以提升查找效率。当数据量小,fel源码如HashMap,链表结构可能更优。
字符串常量池主要涉及两个表:SymbolTable与StringTable。通常讨论的字符串常量池指的是StringTable,它与SymbolTable紧密相连,本文将深入探讨SymbolTable的底层原理。
SymbolTable基于散列表实现,使用数组+链表结构,遇到哈希碰撞严重时,通过改变哈希算法解决。默认算法为java_lang_String::hash_code,触发重哈希后使用AltHashing::murmur3_。
在JVM中,字符串常量池的实现与性能优化是关键。了解这些原理,有助于在实际编程中做出更优决策。希望本文能够激发你对底层技术的兴趣,欢迎关注公众号道格子牙,与我一起探索更多底层知识。
技术干货!DPDK新手入门到网络功能深入理解
DPDK新手入门
一、安装
1. 下载源码
DPDK源文件由几个目录组成。
2. 编译
二、配置
1. 预留大页
2. 加载 UIO 驱动
三、运行 Demo
DPDK在examples文件下预置了一系列示例代码,这里以Helloworld为例进行编译。
编译完成后会在build目录下生成一个可执行文件,通过附加一些EAL参数可以运行起来。
以下参数都是比较常用的
四、核心组件
DPDK整套架构是基于以下四个核心组件设计而成的
1. 环形缓冲区管理(librte_ring)
一个无锁的多生产者,多消费者的FIFO表处理接口,可用于不同核之间或是逻辑核上处理单元之间的通信。
2. 内存池管理(librte_mempool)
主要职责是在内存中分配用来存储对象的pool。 每个pool以名称来唯一标识,并且使用一个ring来存储空闲的对象节点。 它还提供了一些其他的服务,如针对每个处理器核心的缓存或者一个能通过添加padding来使对象均匀分散在所有内存通道的对齐辅助工具。
3. 网络报文缓冲区管理(librte_mbuf)
它提供了创建、释放报文缓存的能力,DPDK应用程序可能使用这些报文缓存来存储数据包。这个缓存通常在程序开始时通过DPDK的mempool库创建。这个库提供了创建和释放mbuf的API,能用来暂存数据包。
4. 定时器管理(librte_timer)
这个模块为DPDK的执行单元提供了异步执行函数的能力,也能够周期性的触发函数。它是通过环境抽象层EAL提供的能力来获取的精准时间。
五、环境抽象层(EAL)
EAL是用于为DPDK程序提供底层驱动能力抽象的,它使DPDK程序不需要关注下层具体的网卡或者操作系统,而只需要利用EAL提供的抽象接口即可,EAL会负责将其转换为对应的API。
六、通用流rte_flow
rte_flow提供了一种通用的方式来配置硬件以匹配特定的Ingress或Egress流量,根据用户的任何配置规则对其进行操作或查询相关计数器。
这种通用的方式细化后就是一系列的流规则,每条流规则由多种匹配模式和动作列表组成。
一个流规则可以具有几个不同的动作(如在将数据重定向到特定队列之前执行计数,封装,解封装等操作),而不是依靠几个规则来实现这些动作,应用程序操作具体的硬件实现细节来顺序执行。
1. 属性rte_flow_attr
a. 组group
流规则可以通过为其分配一个公共的组号来分组,通过jump的流量将执行这一组的操作。较低的值具有较高的优先级。组0具有最高优先级,且只有组0的规则会被默认匹配到。
b. 优先级priority
可以将优先级分配给流规则。像Group一样,较低的值表示较高的优先级,0为最大值。
组和优先级是任意的,取决于应用程序,它们不需要是连续的,也不需要从0开始,但是最大数量因设备而异,并且可能受到现有流规则的影响。
c. 流量方向ingress or egress
流量规则可以应用于入站和/或出站流量(Ingress/Egress)。
2. 模式条目rte_flow_item
模式条目类似于一套正则匹配规则,用来匹配目标数据包,其结构如代码所示。
首先模式条目rte_flow_item_type可以分成两类:
同时每个条目可以最多设置三个相同类型的结构:
a. ANY可以匹配任何协议,还可以一个条目匹配多层协议。
b. ETH
c. IPv4
d. TCP
3. 操作rte_flow_action
操作用于对已经匹配到的数据包进行处理,同时多个操作也可以进行组合以实现一个流水线处理。
首先操作类别可以分成三类:
a. MARK对流量进行标记,会设置PKT_RX_FDIR和PKT_RX_FDIR_ID两个FLAG,具体的值可以通过hash.fdir.hi获得。
b. QUEUE将流量上送到某个队列中
c. DROP将数据包丢弃
d. COUNT对数据包进行计数,如果同一个flow里有多个count操作,则每个都需要指定一个独立的id,shared标记的计数器可以用于统一端口的不同的flow一同进行计数。
e. RAW_DECAP用来对匹配到的数据包进行拆包,一般用于隧道流量的剥离。在action定义的时候需要传入一个data用来指定匹配规则和需要移除的内容。
f. RSS对流量进行负载均衡的操作,他将根据提供的数据包进行哈希操作,并将其移动到对应的队列中。
其中的level属性用来指定使用第几层协议进行哈希:
g. 拆包Decap
h. One\Two Port Hairpin
七、常用API
1. 程序初始化
2. 端口初始化
3. 队列初始化
DPDK-网络协议栈-vpp-ovs-DDoS-虚拟化技术
DPDK技术路线视频教程地址立即学习
一、DPDK网络
1. 网络协议栈项目
2.dpdk组件项目
3.dpdk经典项目
二、DPDK框架
1. 可扩展的矢量数据包处理框架vpp(c/c++)
2.DPDK的虚拟交换机框架OvS
3.golang的网络开发框架nff-go(golang)
4. 轻量级的switch框架snabb(lua)
5. 高效磁盘io读写spdk(c)
三、DPDK源码
1. 内核驱动
2. 内存
3. 协议
4. 虚拟化
5. cpu
6. 安全
四、性能测试
1. 性能指标
2. 测试方法
3. 测试工具DPDK相关学习资料分享:点击领取,备注DPDK
DPDK新手入门原文链接:DPDK上手
Java并发必会,深入剖析Semaphore源码
在深入理解Java并发编程时,必不可少的是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件,通过实践和源码解析,掌握其限流和共享锁的本质。Semaphore,中文名信号量,就像一个令牌桶,任务执行前需要获取令牌,处理完毕后归还,确保资源访问的有序进行。
首先,Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可,若许可不足,任务会被阻塞,直到有许可可用。release()用于释放并归还许可,确保资源释放后,其他任务可以继续执行。一个典型的例子是,如果一个线程池接受个任务,但Semaphore限制为3,那么任务将按每3个一组执行,确保系统稳定性。
Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS(AbstractQueuedSynchronizer)框架,通过Sync同步变量管理许可数量,公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务,而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。
acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly(),并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新,公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared(),更新许可数量。
Semaphore的简洁逻辑在于,AQS框架负责大部分并发控制,子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared(),专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程,可参考之前的文章。
最后,了解了Semaphore后,我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现,敬请期待下篇文章。
HTTP连接池及源码分析(一)
HTTP连接池是一个管理与复用HTTP连接的高效技术,它旨在提高HTTP请求的性能与效率。尤其在高并发场景中,传统每次请求建立新TCP连接并关闭,这种操作可能引起性能瓶颈。连接池通过预先创建并复用一定数量的连接,有效管理资源,避免了因等待连接而造成的性能下降。
构建HTTP连接池的核心在于提升并发场景下的系统性能。当一个连接被占用,其他客户端线程需要等待,因此复用已有的连接成为关键。HTTP连接池通过维护目标主机与端口号跟踪连接复用情况,当找到可复用连接时,将请求发送至该连接,避免了创建新连接。连接池策略考虑安全性、空闲时间等因素,确保高效复用。
使用HTTP连接池时,首先在Maven仓库选择合适的httpclient包,如版本4.5.,配置依赖。一个简单使用案例即可完成基本操作。核心对象包括PoolingHttpClientConnectionManager与CloseableHttpClient,PoolingHttpClientConnectionManager管理连接池,CloseableHttpClient提供可关闭的HTTP客户端。
PoolingHttpClientConnectionManager的官方解释强调,它维护连接池,服务多线程的连接请求,基于路由管理连接,重用已有的连接而非每次创建新连接。设置setMaxTotal限制总连接数,避免资源过度占用,setDefaultMaxPerRoute确保对单个目标主机的并发请求平衡,提高整体性能。
Apache HttpClient库的配置通过HttpClients.custom()方法开始,设置连接管理器连接池对象,使用build()方法构建配置好的CloseableHttpClient实例,确保资源高效管理与释放。
理解连接池管理对象与HTTP客户端对象是关键,它们协同作用提升HTTP请求性能。连接池原理涉及路由管理、复用策略,通过源码探索可深入理解其内部机制与优化点。
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