1.安卓开发需要学习什么
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3.大å¦java课ç¨
4.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
安卓开发需要学习什么
学习分三个阶段:1,源码Android基础阶段:平台架构特性(JAVA/C) Market/应用程序组件 环境搭建与部署/打包与发布 AVD/DDMS/AAPT 调试与测试 相关资源访问/资源制作 Activity/Service/Broadcast Receiver/Content Provider/原理(生命周期)及深层实现
2,剖析Android进阶初级:组件Widget/ 菜单Menu/ 布局Layout 详解 Xml解析(Pull/Dom/Sax)/JNI 解析SQL数据库原理,源码。
SQLite /SharedPreferences/File详解 多媒体Audio/Video/Camera 详解
3,剖析Android进阶高级:蓝牙/WIFI SMS/MMS 应用实现 深层次解析GPS原理。源码
实现LocationManager/LocationProvider 进行定位/跟踪/查找/趋近警告以及Geocoder正逆向编解码等技术细节 2D图形库(Graphics/View)详解 SDCARD/传感器/手势 应用实现
扩展资料:
知识体系
1、剖析江恩通道源码Unix/Linux平台技术:基本命令,源码Linux下的剖析开发环境
2、企业级数据库技术:SQL语言、源码SQL语句调优、剖析Oracle数据库技术
3、源码Java 语言核心技术:Java语言基础、剖析Java面向对象编程、源码JDK核心API、剖析源码论坛phpJava集合框架、源码Java网络编 程、JavaI/O编程、Java多线程编程、Java异常机制、Java安全、JDBC、XML
4、软件工程和设计模式:软件工程概述、配置管理及SVN、UML、基本设计模式
5、Android应用开发基础:Android开发平台、活动页面源码Eclipse+ADT开发环境、AVD及传感模拟器调试、Android核心组件、Android常用组件、Android高级组件、文件及网络访问、SQLite数据库编程、后台服务编程
6、互联网核心技术: HTML、CSS、JavaScript、JQuery、Ajax应用
7、mvc论坛源码Android高级应用开发:音频\视频\摄像头、互联网应用、GPS和位置服务、Google Map、2D\3D绘制、传感器开发、游戏开发、电话及SMS服务、网络\Bluetooth\Wi-Fi等。
8、Android系统级开发:移植、驱动、NDK(C方向)。直播完整源码
9、JavaEE核心技术:Servlet核心技术、JSP核心技术、Struts、Spring、Hibernate框架。
参考资料:
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第åé¶æ®µ æ°æ®åºç¯ââOracle(-å¨,å ±2å¨)
第äºé¶æ®µ MVCââSpringMVC+Mybatis(-å¨,å ±2å¨)
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HTML/CSS
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Ajax
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Struts 2.1.6
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LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,被广泛应用于数据库系统中,如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite,甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的写入吞吐量,通过避免随机的本地更新操作实现。
LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的差距。因此,简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,但它有一个明显的缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,从而提高读取性能。
在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。
读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。