Elasticsearch最擅长的主要是完全搜索场景（where过滤后的记录数较少），在内存富裕运行环境下可以展现出非常出色的并发查询能力。但是在大规模数据的分析场景下（where过滤后的记录数较多），ClickHouse凭借极致的列存和向量化计算会有更加出色的并发表现，并且查询支持完备度也更好。

Reads a block of bytes from the stream and writes the data in a given buffer.public override int Read(byte[] array,int offset,int count)ParametersarrayType: System.Byte[]When this

来先猜一下ReentrantReadWriteLock会如何实现？都在java.util.concurrent包下，那么可以明确一点，那就是关于锁的实现，应该用的就是AQS，那么，读锁、写锁会不会对应的就是AQS中的共享模式与独占模式？

The solution for this is to sample the data as it goes through. By maintaining a small, manageable reservoir which is statistically representative of the data stream as a whole, we can quickly and eas

接收任务是一个简单任务，它会等待对应消息的到达。 当前，官方只实现了这个任务的java语义。 当流程达到接收任务，流程状态会保存到数据库中。在任务创建后，意味着流程会进入等待状态 ， 直到引擎接收了一个特定的消息 ， 这会触发流程穿过接收任务继续执行。一、流程图二、演示代码package jiankunking.receiveTask;import java.io.InputStream;im

一、流程图二、演示代码package jiankunking.start;import java.io.InputStream;import org.activiti.engine.ProcessEngine;import org.activiti.engine.ProcessEngines;import org.activiti.engine.history.HistoricProcess

一、流程图二、演示代码package jiankunking.parallelGateWay;import java.io.InputStream;import java.util.List;import org.activiti.engine.ProcessEngine;import org.activiti.engine.ProcessEngines;import org.activiti

最近在做表单设计器，设计器上的控件都是我们自己封装的，但每个属性类别里的属性是按照属性的拼音排序的，现在想按照PropertyIndex标识进行排序（PropertyIndex的后三位是用来标识编辑器的）。具体实现如下：using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Reflectio

Search Rate：对于单个索引，它是每秒查找次数*分片数。 对于多个索引，它是每个索引的搜索速率的总和。搜索延迟: 搜索的平均延迟，即执行搜索所用的时间除以提交的搜索数目。这考虑主分片和副本分片。Search Latency：每个分片中的平均延迟。搜索延迟: 搜索的平均延迟，即执行搜索所用的时间除以提交的搜索数目。这考虑主分片和副本分片。Indexing Rate：对于单个索引，它是每秒索引

Shenandoah: An open-source concurrent compacting garbage collector forOpenJDKABSTRACTShenandoah is an open-source region-based low-pause paral-lel and concurrent garbage collection (GC) algorithm...