高水位线

深入探讨了 Oracle 数据库高水位线（High Water Mark，HWM）机制。内容涵盖 HWM 的定义、工作原理、对数据库性能的影响以及相关的管理策略，帮助数据库管理员和开发人员更好地理解和管理 Oracle 数据库空间。

Doris集群的角色分为前端（FE）和后端（BE）。在存储层面，FE负责存储和维护集群的元数据；在计算方面，FE负责接收和解析用户的查询请求，规划查询计划，并调度查询结果。BE负责主要的数据存储和计算，并执行分布式查询。尽管Doris的主要内存和CPU使用集中在BE，但在线上环境中偶尔也会出现FE内存使用过高的问题，特别是难以在线下复现的情况。因此，我们需要通过分析线上FE进程的内存情况来定位问题。由于FE基于Java编写，解决方法涉及如何分析FE的JVM内存。常用的JVM内存分析工具包括jmap和arthas。

白洋淀水位的频率方法，挺适合做生态类项目的数据建模参考。文章用的是比较常见的频率直方图方式，配合生态学的角度，得还蛮细的。像你平时要搞水资源管理或者GIS 建模，这种思路可以借鉴一下，7.9m 的那个生态水位算是个蛮有代表性的了。 生态特征水位的划分，做得还挺实用的，尤其是结合频率统计去算水位分布，比单靠理论模型要贴地气多了。你要是用过SPSS或者matlab来跑频率的话，会快上手。而且文中那种用频率图找最佳区间的方式，放在别的自然资源上也蛮适用的。 如果你想快速复用这套思路，可以顺手看看这几个链接，像matlab 频率和SPSS 结果解读，都是直接上手那种。别忘了，如果你用的是地图类数据建模

在IT行业中，数据库作为系统的核心组成部分，尤其在高并发场景下，MySQL作为广泛采用的开源关系型数据库，其性能优化显得尤为重要。围绕高并发高可用MySQL性能优化展开讨论，主要包括索引优化、查询优化、架构设计以及高可用性策略。首先，合理的索引设计能够显著提升数据检索效率，特别是对于经常用于WHERE和JOIN条件的列，应优先考虑创建索引，并避免冗余和过度索引。其次，优化SQL查询语句可以减少全表扫描，合理使用LIMIT、JOIN操作，以及EXPLAIN分析查询计划，进而改进执行效率低下的部分。在架构设计方面，主从复制和分片技术是常见的高可用解决方案，通过读写分离和数据库分片，提升系统的整体处

MySQL 高可用这个话题，不少开发者都听说过，但你真的了解如何配置高并发高可用的 MySQL 吗？这篇文章讲的挺不错，深入浅出地探讨了 MySQL 在高可用场景下的优化方案。尤其是结合了高并发的场景，实用。哦，对了，如果你有 Kubernetes 的话，还可以参考一下它的 MySQL 部署高可用方案，蛮有意思的。 如果你对 Redis 有兴趣，也有相关的高可用方案可以参考，它能够在高并发下保持稳定。更重要的是，它和 PostgreSQL、高可用架构以及 Mycat 都可以结合使用，具体的配置方法也能你更好地理解和实践。，如果你用 Mycat 搭建 MySQL 的主从配置，效果也挺好，值得一试

matlab 的模糊控制器和 GUI 结合做水位控制，体验还挺不错的。你能在 GUI 里直接调节水位、设置目标值，看控制效果怎么变，响应也快，界面也直观。模糊逻辑这块用的是 MATLAB 自带的工具箱，建模啥的都比较顺手，三角形、梯形隶属函数都能自定义。模糊规则像“水位低且流量小就加大出水”这种，挺贴近人思维方式的。再加上 GUI 配合，整个系统调试起来方便，做完就是一个完整的可交互水位控制小系统。如果你平时接触控制系统或做嵌入式仿真，这种例子值得参考。

高可用系统的架构设计，Jonas Bonér 的这套演讲 PPT 讲得还挺实在的，尤其适合搞分布式系统的你。内容不光理论靠谱，还结合了不少实战经验，像是怎么搞横向扩展、怎么防过载，讲得都比较到位。讲可扩展性的时候，他提到几个蛮实用的套路，比如惰性加载、引用透明性，还有默认用不可变性来保证系统稳定，思路清晰，用起来也不复杂。再比如纵向扩展 vs 横向扩展这块，Bonér 没有一股脑儿推荐某一个方案，而是比较客观地了场景选择，还结合了CAP 定理来高可用和一致性之间的取舍，这点蛮难得的，接地气。还有过载这一节也值得一看，讲了像用缓存减少数据库压力、用负载均衡搞流量分发这些做法，响应也快，代码也简单

主从复制（Replication-Sentinel模式） Redis集群（Redis-Cluster模式）

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。

Postgres 高可用架构，嗯，说到高可用，都知道高可用架构的重要性，PostgreSQL 也不例外。通过主从复制、自动故障切换等技术，可以确保数据库的高可用性，避免因故障导致业务中断。搭建这个架构其实不难，只需要掌握一些常见工具和技术，像是PgBouncer、Patroni等工具的结合使用，能够让你轻松实现数据库的高可用。说实话，Postgres 的高可用架构在多个场景下都挺实用的，尤其是在对稳定性要求比较高的生产环境中。如果你想了解更深入的内容，可以参考一些相关文章，像是PostgreSQL 高可用架构探析，或者看看其他数据库的高可用架构实施方案，像是 MySQL、MongoDB 等，它