t**********s
发帖数: 930 | 1 【 以下文字转载自 Java 讨论区 】
发信人: tennisalways (tennisforever), 信区: Java
标 题: 怎么把一个Map放到queue里?
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 13 07:09:10 2013, 美东)
我有个Server端应用,每当一个client接入,这个App就生成一个新的instance,并访问一
个end point读取资料一次.
我现在想对这个round trip time进行统计. 所以我将每次访问end point的时间,和相
对应的RTT生成个Map,放到个queue里,以便查找某个时间段RTT的 min/max/average.
之所以用queue,是因为我不想让数据无限增长.超过时间段就踢出去.Map里的访问时间,
就是用来决定数据是否在时间上已经expire了用的.
另外,可能多个查询程序运行.这会不会造成queue的lock?
我用个什么样的queue好呢? |
d******r
发帖数: 5008 | 2 如果你要把timeout的T出去, 不需要用真正的queue, 一般的queue也不能直接做这个.
用 O(1) hash map, 每个item加个timestamp, 定期检查, T出timeout的item就行了.
间,
【在 t**********s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Java 讨论区 】
: 发信人: tennisalways (tennisforever), 信区: Java
: 标 题: 怎么把一个Map放到queue里?
: 发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 13 07:09:10 2013, 美东)
: 我有个Server端应用,每当一个client接入,这个App就生成一个新的instance,并访问一
: 个end point读取资料一次.
: 我现在想对这个round trip time进行统计. 所以我将每次访问end point的时间,和相
: 对应的RTT生成个Map,放到个queue里,以便查找某个时间段RTT的 min/max/average.
: 之所以用queue,是因为我不想让数据无限增长.超过时间段就踢出去.Map里的访问时间,
: 就是用来决定数据是否在时间上已经expire了用的.
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l*********s
发帖数: 5409 | 3 ring buffer, it is very easy to implement |
t**********s
发帖数: 930 | 4 ring buffer 不行吧?
我这个collection 不是 fixed sized. 因为在规定的时间内,我不能事先知道这个App
有多少 instances.
【在 l*********s 的大作中提到】
: ring buffer, it is very easy to implement
|
l*********s
发帖数: 5409 | 5 your purpose is to limit the size of data, right?
App
【在 t**********s 的大作中提到】
: ring buffer 不行吧?
: 我这个collection 不是 fixed sized. 因为在规定的时间内,我不能事先知道这个App
: 有多少 instances.
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t**********s
发帖数: 930 | 6 你是说timestamp是key, RTT是对应的value?
当我每次加入一个新的item, 我用它的time stamp 作标准. 然后iterate 所有的entry
. 所有早过他一定时间的都从hash map 中去掉?
.
【在 d******r 的大作中提到】
: 如果你要把timeout的T出去, 不需要用真正的queue, 一般的queue也不能直接做这个.
: 用 O(1) hash map, 每个item加个timestamp, 定期检查, T出timeout的item就行了.
:
: 间,
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t**********s
发帖数: 930 | 7 Yes. But I cannot predict the size.
【在 l*********s 的大作中提到】
: your purpose is to limit the size of data, right?
:
: App
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d******r
发帖数: 5008 | 8 hash： Client host ->(rtt, ts)
设个时间或memory size的threshold，cleanup.
比如每24小时或size超过5M，iterate 一次，
删掉超时的。
如果是C／C++,用hash in ring buffer 也行，
只稍微麻烦一点点。但效率高些。
entry
【在 t**********s 的大作中提到】
: 你是说timestamp是key, RTT是对应的value?
: 当我每次加入一个新的item, 我用它的time stamp 作标准. 然后iterate 所有的entry
: . 所有早过他一定时间的都从hash map 中去掉?
:
: .
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d******r
发帖数: 5008 | 9 如果你只要某时间段所有host的平均RTT，那更
简单：
ts-＞Rtt
【在 d******r 的大作中提到】
: hash： Client host ->(rtt, ts)
: 设个时间或memory size的threshold，cleanup.
: 比如每24小时或size超过5M，iterate 一次，
: 删掉超时的。
: 如果是C／C++,用hash in ring buffer 也行，
: 只稍微麻烦一点点。但效率高些。
:
: entry
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t**********s
发帖数: 930 | 10 没懂.
怎么通过 time stamp 找到 RTT的均值?
【在 d******r 的大作中提到】
: 如果你只要某时间段所有host的平均RTT，那更
: 简单：
: ts-＞Rtt
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d******r
发帖数: 5008 | 11 你想要啥data?
【在 t**********s 的大作中提到】
: 没懂.
: 怎么通过 time stamp 找到 RTT的均值?
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t**********s
发帖数: 930 | 12 来自app的所有instances的RTT的均值.
【在 d******r 的大作中提到】
: 你想要啥data?
|
d******r
发帖数: 5008 | 13 假如，时间ts-delta 到ts的所有RTT平均值为r
用hash map存data
key：ts
Value: r
每24小时clean up 一次，凡ts老于XXX的，从
hash中删了。
如果你的意思是，*每个*instance的平均RTT，then
Key: instance,ts
Value: r
【在 t**********s 的大作中提到】
: 来自app的所有instances的RTT的均值.
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t**********s
发帖数: 930 | 14 每个instance 只访问end point 一次,取得数据.
所以每个Instance自己没有RTT的均值,因为只有一次访问.
我想要的是不同的Instance所有的不同的RTT的均值.
RTT来自哪个Instance无所谓.
所以hash table里应该只是 ts--->RTT.
每加入一个新entry,就用它 的ts做基准,比它老规定值的entry都剔除去.
【在 d******r 的大作中提到】
: 假如，时间ts-delta 到ts的所有RTT平均值为r
: 用hash map存data
: key：ts
: Value: r
: 每24小时clean up 一次，凡ts老于XXX的，从
: hash中删了。
: 如果你的意思是，*每个*instance的平均RTT，then
: Key: instance,ts
: Value: r
|
g*****g
发帖数: 34805 | 15 You are better served with a DB. Alternatively, if you really want to use a
cache. EhCache is your friend, whatever eviction policy you want to specify,
no need to reinvent the wheel.
As a java programmer, the first question is not how I can implement it,
rather what library has implemented it. |
d******r
发帖数: 5008 | 16 就这也要建DB，LoL
难怪java developer写P大一点东东，动不
动就要求4G，6G，。。。的RAM才能跑
得顺畅。
a
specify,
【在 g*****g 的大作中提到】
: You are better served with a DB. Alternatively, if you really want to use a
: cache. EhCache is your friend, whatever eviction policy you want to specify,
: no need to reinvent the wheel.
: As a java programmer, the first question is not how I can implement it,
: rather what library has implemented it.
|
g*****g
发帖数: 34805 | 17 Most server side app use a DB already. An extra table is not an overhead and
it provides tons of flexibility. 8G memory is under $100 nowadays and even
VM can easily give you 16GB. This is a server app, not a mobile phone app. I
couldn't care less how much memory it uses. Plus, your argument is funny, I
don't understand how DB will add extra memory usage compared to memory
cache.
Engineering is about getting the job done with minimal cost. Memory argument
is old.
【在 d******r 的大作中提到】
: 就这也要建DB，LoL
: 难怪java developer写P大一点东东，动不
: 动就要求4G，6G，。。。的RAM才能跑
: 得顺畅。
:
: a
: specify,
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d******r
发帖数: 5008 | 18 谁告诉你server就有DB的?
跑DB不要memory?
and
even
I
I
【在 g*****g 的大作中提到】
: Most server side app use a DB already. An extra table is not an overhead and
: it provides tons of flexibility. 8G memory is under $100 nowadays and even
: VM can easily give you 16GB. This is a server app, not a mobile phone app. I
: couldn't care less how much memory it uses. Plus, your argument is funny, I
: don't understand how DB will add extra memory usage compared to memory
: cache.
: Engineering is about getting the job done with minimal cost. Memory argument
: is old.
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g*****g
发帖数: 34805 | 19 大多数server app是有DB的，这个叫做常识。就算没有，有现成的cache解决方案，
不但使用soft reference，而且可以设置eviction算法，设置存储上限，可以overflow
到secondary
storage。甚至支持cluster environment。不比你自己建的轮子强100倍。
当你想到一个应用，你就能想到一个结点，100个用户而已，环境一变化又得重写，完
全没有扩展性，你也好意思说？你就跟我说说你这东西怎么支持多结点吧，server app
问这个不过分吧？
【在 d******r 的大作中提到】
: 谁告诉你server就有DB的?
: 跑DB不要memory?
:
: and
: even
: I
: I
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d******r
发帖数: 5008 | 20 常识个P，你说的商业应用的server。
从LZ的贴子看，他就是有个TCP socket，
要估计一下RTT而已。
overflow
app
【在 g*****g 的大作中提到】
: 大多数server app是有DB的，这个叫做常识。就算没有，有现成的cache解决方案，
: 不但使用soft reference，而且可以设置eviction算法，设置存储上限，可以overflow
: 到secondary
: storage。甚至支持cluster environment。不比你自己建的轮子强100倍。
: 当你想到一个应用，你就能想到一个结点，100个用户而已，环境一变化又得重写，完
: 全没有扩展性，你也好意思说？你就跟我说说你这东西怎么支持多结点吧，server app
: 问这个不过分吧？
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g*****g
发帖数: 34805 | 21 楼主只是谈她要实现的一个辅助功能，到你嘴里就变成唯一功能了，还跟我谈常识。
【在 d******r 的大作中提到】
: 常识个P，你说的商业应用的server。
: 从LZ的贴子看，他就是有个TCP socket，
: 要估计一下RTT而已。
:
: overflow
: app
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d******r
发帖数: 5008 | 22 她只问了这一个问题怎么解决，结果你用
你的常识给她整出了一堆问题。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 楼主只是谈她要实现的一个辅助功能，到你嘴里就变成唯一功能了，还跟我谈常识。
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g*****g
发帖数: 34805 | 23 “我有个Server端应用,每当一个client接入,这个App就生成一个新的instance,并访问一
个end point读取资料一次.”
你要觉得这个统计是她这个server app的主要功能，我们就没有讨论下去的必要了。
我给的是常识性的解决方案，不是问题。实现起来对熟手也就是一个小时的事情最多了。
【在 d******r 的大作中提到】
: 她只问了这一个问题怎么解决，结果你用
: 你的常识给她整出了一堆问题。
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d******r
发帖数: 5008 | 24 其实这就是个20分钟的活。。。
这个统计不是她的主要功能也完全不能说明
她这个一定是个大型的商业Server。她甚至都
没说是用Java做的，你就Ehchche都上来了。
问一
了。
【在 g*****g 的大作中提到】
: “我有个Server端应用,每当一个client接入,这个App就生成一个新的instance,并访问一
: 个end point读取资料一次.”
: 你要觉得这个统计是她这个server app的主要功能，我们就没有讨论下去的必要了。
: 我给的是常识性的解决方案，不是问题。实现起来对熟手也就是一个小时的事情最多了。
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g*****g
发帖数: 34805 | 25 DB跟EhCache都不是什么重量级的东西，你也太大惊小怪了。她在java版发帖再转过来，
假定是java写的很自然。
【在 d******r 的大作中提到】
: 其实这就是个20分钟的活。。。
: 这个统计不是她的主要功能也完全不能说明
: 她这个一定是个大型的商业Server。她甚至都
: 没说是用Java做的，你就Ehchche都上来了。
:
: 问一
: 了。
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c****e
发帖数: 1453 | 26 What you ask is an essential feature of monitoring: counter. So you can put
sample values, see the percentile curve and even build alert from there. It
seems your system is pretty primitive without such infrastructure. I won't
recommend you to write from scratch to build a monitoring system, efficient
logging and leveled aggregation are not trivial.
To have a quick fix, you can create a in-memory datatable and write some
simple code to hardcode your aggregation(min/max/average) and dump them to
file regularly. I noticed this copied from Java board. For datatable, you
can
search JTable or "equivalent to c# datatable in Java".
If you does need read history data a lot, I would recommend you to put it in
a database, which could be as simple as a file db store. It saves your
development time and gives more flexibility. |
g*****g
发帖数: 34805 | 27 光cache，往里加的时候发现超过上限，异步起个线程做清理，还要保证线程安全，20
分钟你就够呛能写完。造轮子的时候总觉得就是个圆，只有造的时候才会发现光材料就
要好几种。
【在 d******r 的大作中提到】
: 其实这就是个20分钟的活。。。
: 这个统计不是她的主要功能也完全不能说明
: 她这个一定是个大型的商业Server。她甚至都
: 没说是用Java做的，你就Ehchche都上来了。
:
: 问一
: 了。
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d******r
发帖数: 5008 | 28 非要起个线程呀? 把key（ts)放一queue（或linkList).里面，
buffer满了以后，每加一个新的时候就T出去一个key
再删一个map的value不行么?
不会造轮子没关系，但脑筋都不动一下就不好了。
我不明白要是有现成的queue和map的话，二十分钟
写这么几行有啥难的。
20
【在 g*****g 的大作中提到】
: 光cache，往里加的时候发现超过上限，异步起个线程做清理，还要保证线程安全，20
: 分钟你就够呛能写完。造轮子的时候总觉得就是个圆，只有造的时候才会发现光材料就
: 要好几种。
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g*****g
发帖数: 34805 | 29 啥，你连线程安全都没考虑？你不会是觉得server app，由client引发的逻辑，多个读
写可以同时进行的东西，可以不线程安全吧？你自己说的是超过某个内存上限就清理，
不是超过某个数目就清理。你可能发现你要存放的metadata，大小不一，如果你用一个
数字来统计大小，有可能加一个大的entry的时候要删除一堆小的，但凡不是O(1)的算
法，就不想block主线程。这就是为什么要另外起线程的原因。另外，你最少要支持LRU
这样的算法吧，你还
觉得是20分钟的事情吗？
所以说你是造轮子，你还不服。还觉得我没动脑筋，我看是你觉得轮子就是个圆才是真
的。
【在 d******r 的大作中提到】
: 非要起个线程呀? 把key（ts)放一queue（或linkList).里面，
: buffer满了以后，每加一个新的时候就T出去一个key
: 再删一个map的value不行么?
: 不会造轮子没关系，但脑筋都不动一下就不好了。
: 我不明白要是有现成的queue和map的话，二十分钟
: 写这么几行有啥难的。
:
: 20
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d******r
发帖数: 5008 | 30 我在同一个线程同一个method里面，加一个entry
再删一个（或加n个删n个）如何不安全了? LoL
以LZ现在的data，每个entry的size是一样大，
用内存和数目作上限有啥区别么?动一下脑筋要
死人啊?
人家本来就只需要一轮子，你非卖一汽车底
盘给别人。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 啥，你连线程安全都没考虑？你不会是觉得server app，由client引发的逻辑，多个读
: 写可以同时进行的东西，可以不线程安全吧？你自己说的是超过某个内存上限就清理，
: 不是超过某个数目就清理。你可能发现你要存放的metadata，大小不一，如果你用一个
: 数字来统计大小，有可能加一个大的entry的时候要删除一堆小的，但凡不是O(1)的算
: 法，就不想block主线程。这就是为什么要另外起线程的原因。另外，你最少要支持LRU
: 这样的算法吧，你还
: 觉得是20分钟的事情吗？
: 所以说你是造轮子，你还不服。还觉得我没动脑筋，我看是你觉得轮子就是个圆才是真
: 的。
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g*****g
发帖数: 34805 | 31 因为有多个线程在同一个数据结构上进行读写，最少最少你也得来一个
ConcurrentHashMap吧，Java的HashMap是不线程安全的。C++的std::hash_map也是不线
程安全的。
你怎么知道每个entry的size是一样大的？楼主要统计某个操作的时间，这个操作的时
常跟Endpoint的内容有关，添加一些相关的Metadata进入Entry，是再正常不过的扩展。
这就是咱们的区别，你只看你今天要用到的，20分钟能写完了，有没有bug还两说(线程
安全)。我看到的是几个普通的扩展要求，都不是一个小时或者一天能完成的。轮子是
现成的啥都有，你非要从砍木头
开始。还要说，看，砍个木墩要不了20分钟。
【在 d******r 的大作中提到】
: 我在同一个线程同一个method里面，加一个entry
: 再删一个（或加n个删n个）如何不安全了? LoL
: 以LZ现在的data，每个entry的size是一样大，
: 用内存和数目作上限有啥区别么?动一下脑筋要
: 死人啊?
: 人家本来就只需要一轮子，你非卖一汽车底
: 盘给别人。
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d******r
发帖数: 5008 | 32 ts->RTT，
Lz说她就需要这么个map，其它线程要读
需要synchronize那是另一回事， 不用我
这个算法也得synchronize。反正我这个
add，check和delete之间是没啥不安全的。
LZ要轮子，我就给她一个，就这么回事。
你不砍木头，你连轴承底盘都卖给人家。
展。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 因为有多个线程在同一个数据结构上进行读写，最少最少你也得来一个
: ConcurrentHashMap吧，Java的HashMap是不线程安全的。C++的std::hash_map也是不线
: 程安全的。
: 你怎么知道每个entry的size是一样大的？楼主要统计某个操作的时间，这个操作的时
: 常跟Endpoint的内容有关，添加一些相关的Metadata进入Entry，是再正常不过的扩展。
: 这就是咱们的区别，你只看你今天要用到的，20分钟能写完了，有没有bug还两说(线程
: 安全)。我看到的是几个普通的扩展要求，都不是一个小时或者一天能完成的。轮子是
: 现成的啥都有，你非要从砍木头
: 开始。还要说，看，砍个木墩要不了20分钟。
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g*****g
发帖数: 34805 | 33 楼主说得很清楚，是server app，client端引发的操作，有多个endpoint，有另外的
server线程需要读这些统计。线程安全是最基本的要求。你给个数据结构，连线程安全
都做不到，还说20分钟够了，我无语。人要轮子，你不能给个木墩凑数吧。
【在 d******r 的大作中提到】
: ts->RTT，
: Lz说她就需要这么个map，其它线程要读
: 需要synchronize那是另一回事， 不用我
: 这个算法也得synchronize。反正我这个
: add，check和delete之间是没啥不安全的。
: LZ要轮子，我就给她一个，就这么回事。
: 你不砍木头，你连轴承底盘都卖给人家。
:
: 展。
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d******r
发帖数: 5008 | 34 靠，LZ说只要endpoit的平均RTT，这就是一个float而已，
让你搞的这么高深。
你说说看我那个方法究竟如何增加线程的不安全了?
synchroniz是在我那三个步骤外面一层的事。
如果没有delete，只有add，她一样要synchronize.
【在 g*****g 的大作中提到】
: 楼主说得很清楚，是server app，client端引发的操作，有多个endpoint，有另外的
: server线程需要读这些统计。线程安全是最基本的要求。你给个数据结构，连线程安全
: 都做不到，还说20分钟够了，我无语。人要轮子，你不能给个木墩凑数吧。
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g*****g
发帖数: 34805 | 35 看来你没有理解问题的本质在哪里。我提的DB，和EhCache，哪怕ConcurrentHashMap吧
，都是线程安全的。同步不需要在你自己的代码里做，人已经做好了，而且支持高并发
，而不是锁死排队单线程访问。人要轮子，我说1小时够了，你说20分钟能上个木墩，
基本就是
如此。
【在 d******r 的大作中提到】
: 靠，LZ说只要endpoit的平均RTT，这就是一个float而已，
: 让你搞的这么高深。
: 你说说看我那个方法究竟如何增加线程的不安全了?
: synchroniz是在我那三个步骤外面一层的事。
: 如果没有delete，只有add，她一样要synchronize.
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b***i
发帖数: 3043 | 36 还真得dB。不然，server死机了怎么办？另一个说法，就是要永久化，比如hibernate(
不知道我提这个相关不？）
我自然想到google app engine显然自动就有datastore, memCache，都可以干这个用，
不光死机，万一server起了另一个servlet的实例怎么办？两个不在一个pc，只能通过
datastore来同步。
数据库可以放在另一个服务器上，不一定非得大的，能写磁盘的就行。
【在 d******r 的大作中提到】
: 就这也要建DB，LoL
: 难怪java developer写P大一点东东，动不
: 动就要求4G，6G，。。。的RAM才能跑
: 得顺畅。
:
: a
: specify,
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d******r
发帖数: 5008 | 37 你用concurrentHashMap 和concrrentQueueList 好了，
不管你自己synch 还是用别人build好的，跟我那个
算法都不茅盾，也没必要另外开线程。
是你自己没明白，我那个方法只要保证每个线程add和delete的
entry是一样多的就行，你用什么方法sync，三个
步骤一起sync还是分开sync都没关系。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 看来你没有理解问题的本质在哪里。我提的DB，和EhCache，哪怕ConcurrentHashMap吧
: ，都是线程安全的。同步不需要在你自己的代码里做，人已经做好了，而且支持高并发
: ，而不是锁死排队单线程访问。人要轮子，我说1小时够了，你说20分钟能上个木墩，
: 基本就是
: 如此。
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g*****g
发帖数: 34805 | 38 你怎么保证线程add/delete是一样多的？别的线程过来add/delete同一个entry怎么办？
举个极端的例子，当前为空，你的cache上限是10，100个线程同时过来加同一个entry
，会有什么
结果？
轮子不是那么好造的。
【在 d******r 的大作中提到】
: 你用concurrentHashMap 和concrrentQueueList 好了，
: 不管你自己synch 还是用别人build好的，跟我那个
: 算法都不茅盾，也没必要另外开线程。
: 是你自己没明白，我那个方法只要保证每个线程add和delete的
: entry是一样多的就行，你用什么方法sync，三个
: 步骤一起sync还是分开sync都没关系。
|
d******r
发帖数: 5008 | 39 同一个method 内加一个，删一个，这个可以保证吧。
LZ的目的是不让buffer无限度增加，不是一定要一个稳定的
Size，一个data entry 就两个数，handle 几百个线程同写
也没多大呀。而且LZ是要保存一定时间内的data。
如果一秒内buffer就过上限被删了，你用其它方式也解决
不了丢数据的问题。
如果这个data只是存比如每5分种所有endpoint
的平均值的话，也就是说，RTT的平均值跟endpoint数量
有关，但data是每几分钟统计并存一次，你这个问题
就根本不存在。
】
办？
entry
【在 g*****g 的大作中提到】
: 你怎么保证线程add/delete是一样多的？别的线程过来add/delete同一个entry怎么办？
: 举个极端的例子，当前为空，你的cache上限是10，100个线程同时过来加同一个entry
: ，会有什么
: 结果？
: 轮子不是那么好造的。
|
b***i
发帖数: 3043 | 40 如果scale了，另一个servlet启动了，咋办？还是得数据库
【在 d******r 的大作中提到】
: 同一个method 内加一个，删一个，这个可以保证吧。
: LZ的目的是不让buffer无限度增加，不是一定要一个稳定的
: Size，一个data entry 就两个数，handle 几百个线程同写
: 也没多大呀。而且LZ是要保存一定时间内的data。
: 如果一秒内buffer就过上限被删了，你用其它方式也解决
: 不了丢数据的问题。
: 如果这个data只是存比如每5分种所有endpoint
: 的平均值的话，也就是说，RTT的平均值跟endpoint数量
: 有关，但data是每几分钟统计并存一次，你这个问题
: 就根本不存在。
|
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w**z
发帖数: 8232 | 41 take a look at Yammer metrics easy to use and open source.
间,
【在 t**********s 的大作中提到】
: 每个instance 只访问end point 一次,取得数据.
: 所以每个Instance自己没有RTT的均值,因为只有一次访问.
: 我想要的是不同的Instance所有的不同的RTT的均值.
: RTT来自哪个Instance无所谓.
: 所以hash table里应该只是 ts--->RTT.
: 每加入一个新entry,就用它 的ts做基准,比它老规定值的entry都剔除去.
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g*****g
发帖数: 34805 | 42 我的意思是保持cache的上限，超过一不是问题，超过很多长期就可以产生内存泄漏。
光这计数器就有得折腾的，不是你想象的那么简单。
【在 d******r 的大作中提到】
: 同一个method 内加一个，删一个，这个可以保证吧。
: LZ的目的是不让buffer无限度增加，不是一定要一个稳定的
: Size，一个data entry 就两个数，handle 几百个线程同写
: 也没多大呀。而且LZ是要保存一定时间内的data。
: 如果一秒内buffer就过上限被删了，你用其它方式也解决
: 不了丢数据的问题。
: 如果这个data只是存比如每5分种所有endpoint
: 的平均值的话，也就是说，RTT的平均值跟endpoint数量
: 有关，但data是每几分钟统计并存一次，你这个问题
: 就根本不存在。
|
d******r
发帖数: 5008 | 43 还用个P计数器呀, 查QUEQUE的SIZE就可以了.
LZ既然说了她只要一个MAP, 你就要相信她的DATA不会大到瞬间当机的程度.
除非她再给出些其他信息. (要不然用任何IN MEMORY的数据结构都不行的,
因为她要存*一段*时间的DATA).
从她解释的情况看, 她就是有一个LONG->FLOAT的MAP, 每一
段时间存一个ENTRY, 存应该不是多线程的, 但读可能是, 仅此而已.你自己给人家加了
无数假设, 夹一大堆私货.
【在 g*****g 的大作中提到】
: 我的意思是保持cache的上限，超过一不是问题，超过很多长期就可以产生内存泄漏。
: 光这计数器就有得折腾的，不是你想象的那么简单。
|
g*****g
发帖数: 34805 | 44 你这完全没有常识，我没法教育你。存都是由client触发的，还不是多线程的。
你爱信啥信啥吧。你反正也不是做后端的。否则你这水平，去面试被秒杀。
【在 d******r 的大作中提到】
: 还用个P计数器呀, 查QUEQUE的SIZE就可以了.
: LZ既然说了她只要一个MAP, 你就要相信她的DATA不会大到瞬间当机的程度.
: 除非她再给出些其他信息. (要不然用任何IN MEMORY的数据结构都不行的,
: 因为她要存*一段*时间的DATA).
: 从她解释的情况看, 她就是有一个LONG->FLOAT的MAP, 每一
: 段时间存一个ENTRY, 存应该不是多线程的, 但读可能是, 仅此而已.你自己给人家加了
: 无数假设, 夹一大堆私货.
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b*******s
发帖数: 5216 | 45 boost::multi_index_container?
间,
【在 t**********s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Java 讨论区 】
: 发信人: tennisalways (tennisforever), 信区: Java
: 标 题: 怎么把一个Map放到queue里?
: 发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 13 07:09:10 2013, 美东)
: 我有个Server端应用,每当一个client接入,这个App就生成一个新的instance,并访问一
: 个end point读取资料一次.
: 我现在想对这个round trip time进行统计. 所以我将每次访问end point的时间,和相
: 对应的RTT生成个Map,放到个queue里,以便查找某个时间段RTT的 min/max/average.
: 之所以用queue,是因为我不想让数据无限增长.超过时间段就踢出去.Map里的访问时间,
: 就是用来决定数据是否在时间上已经expire了用的.
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