《泡池子》专题

作为一个专业的服务端开发工程师，我们必须要对连接池、线程池、内存池等有较深理解，并且有自己熟悉的库函数可以让我们轻松驾驭这些不同的 池子。既然他们都叫某某池，那么他们从基础概念上讲，原理和目的几乎是一样的，那就是 复用。 以连接池做引子，我们说说服务端工程师基础必修课。 从我们应用最多的 HTTP 连接、数据库连接、消息推送、日志存储等，所有点到点之间，都需要花样繁多的各色连接。为了传输数据，我们

问题内容： Tomcat 6下的Servlet 101： 有人可以帮我指出最好的方法，例如。在Servlet启动时创建昂贵的Foo对象的集合，并将它们存放在我在处理每个请求时可以访问它们的地方？ 据我所知，至少有至少三种方法可以做到这一点，但我对此有所模糊。我不关心群集或算法来驱逐过时的条目或类似的东西，而仅是基础知识。 干杯和谢谢。 问题答案： 实现一个，在期间执行所需的加载任务并将结果存储在应

我正在使用ActiveMQConnectionFactory创建连接。我只创建一个连接。我有许多线程在这个单个连接下运行，创建会话和生产者（每个线程都有自己的会话和生产者）。 我的问题是：如果我只使用一个连接，那么我应该使用连池（PooledConnectionFactory）还是应该坚持使用ActiveMQConnectionFactory。有人能解释这两者之间的区别吗（可能是基本的，因为我仍然

连接池是客户端内的一个对象，主要是维持现有节点的连接。理论上来讲，节点只有死节点与活节点。 然而在现实世界中，事情绝不会这么明确。有时候节点是处在 “可能挂了但还未确认” 、 “连接超时但未知原因” 或 “最近挂过但现在可用” 的灰色地带中。而连接池的工作就是管理这些无规则的连接，并为客户端提供最稳定的连接状态。 如果一个连接池找不到一个活节点来发送查询，那么就会返回一个 NoNodesAvail

如果大家写一些稍微复杂的应用，可能或多或少的会使用一下临时文件。或者 希望能有一个目录，保存用户上传的文件。你的用法可能有下面两种： 文件不能超过一定数量，超过了自动删除旧的 文件永远保存，除非程序主动删除 对于网络应用，处理用户上传的文件，有一种比较常用的做法是： 把文件的索引以及一些信息记录在数据库里 把文件内容记录在磁盘里 而 Nutz 的文件池，就是为上述这些场景设计的。 怎么使用文件池

交易排序 目前，除了交易到达的顺序(通过 RPC 或来自其他节点)之外，没有其他交易的顺序。 因此，指定顺序的唯一方法是将它们发送到单个节点。 valA: tx1 tx2 tx3 如果交易被分割到不同的节点，则无法确保按照预期的顺序处理它们。 valA: tx1 tx2 valB: tx3 如果 valB 是提议人，排序可能是: tx3 tx1 tx2 如果 valA 是提议人，排序可能是: tx

接收到数据时回调此函数，发生在worker进程中。函数原型： function onReceive(swoole_server $server, int $fd, int $reactor_id, string $data); $server，swoole_server对象 $fd，TCP客户端连接的唯一标识符 $reactor_id，TCP连接所在的Reactor线程ID $data，收到的数

在worker中又保存了一份swProcessPool的指针，这样可以将两个不同的进程池合并在一起去wait。

池化层通过对数据进行分区采样，把一个大的矩阵降采样成一个小的矩阵，减少计算量，同时可以防止过拟合。 通常有最大池化层，平均池化层。最大池化层对每一个小区域选最最大值作为池化结果，平均池化层选取平均值作为池化结果。 MaxPooling1D层 MaxPooling2D层 MaxPooling3D层 本层目前只能在使用Theano为后端时可用 AveragePooling1D层 AveragePool

Swoole 在 v4 版本后内置了 Library 模块，使用 PHP 代码编写内核功能，使得底层设施更加稳定可靠，并且提供了内置协程连接池，本章节会说明如何使用对应的连接池。 也可以观看Swoole微课程视频教程学习内置连接池的使用。 ConnectionPool ConnectionPool，原始连接池，基于Channel自动调度，支持传入任意构造器(callable)，构造器需返回一个连接

MaxPooling1D层 keras.layers.convolutional.MaxPooling1D(pool_length=2, stride=None, border_mode='valid') 对时域1D信号进行最大值池化 参数 pool_length：下采样因子，如取2则将输入下采样到一半长度 stride：整数或None，步长值 border_mode：‘valid’或者‘sam

MaxPooling1D层 keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') 对时域1D信号进行最大值池化 参数 pool_size：整数，池化窗口大小 strides：整数或None，下采样因子，例如设2将会使得输出shape为输入的一半，若为None则默认值为pool_size。 pad

回忆一下，在“二维卷积层”一节里介绍的图像物体边缘检测应用中，我们构造卷积核从而精确地找到了像素变化的位置。设任意二维数组X的i行j列的元素为X[i, j]。如果我们构造的卷积核输出Y[i, j]=1，那么说明输入中X[i, j]和X[i, j+1]数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位

如果你开始部署集群时没有创建存储池， Ceph 会用默认存储池存数据。存储池提供的功能： 自恢复力： 你可以设置在不丢数据的前提下允许多少 OSD 失效，对多副本存储池来说，此值是一对象应达到的副本数。典型配置存储一个对象和它的一个副本（即 size = 2 ），但你可以更改副本数；对纠删编码的存储池来说，此值是编码块数（即纠删码配置里的 m=2 ）。 归置组： 你可以设置一个存储池的归置组数量。

安装 composer require hyperf/pool 为什么需要连接池？ 当并发量很低的时候，连接可以临时建立，但当服务吞吐达到几百、几千的时候，频繁 建立连接 Connect 和 销毁连接 Close 就有可能会成为服务的一个瓶颈，那么当服务启动的时候，先建立好若干个连接并存放于一个队列中，当需要使用时从队列中取出一个并使用，使用完后再反还到队列去，而对这个队列数据结构进行维护的，就