ubbo活跃数算法

A. QQ在线时间怎么划分等级

计算

新版计算方法

一、基础加速

QQ等级由用户积累的QQ活跃天数决定，每天只需登录QQ， 即可按在线时长累积对应的活跃天数以获取QQ等级。还可通过活跃行为获得追加的基础活跃天。

B. super junior marry u歌词是什么意思

大概是讲述sj 要对elf 们求婚并承诺歌词所提及的承诺
歌词如下
【银赫】Love~ oh baby my girl~
그댄 나의 전부
geu daen na e jeon bbu
你是我的全部

눈부시게 아름다운 나의 신부 신이 주신 선물
nun bu si ge a reum dda woon na e sin bu si ni ju sin seon mul
光芒四射的新娘是上天赐予我的礼物

행복한가요 그대의 까만 눈에서 눈물이 흐르죠
haeng bo kan gga yo geu dae e gga man nu ne seo nun mu ri heu reu jyo
幸福吗你水汪汪的眼睛里流下泪来

까만 머리 파뿌리 될 때까지도
gga man meo ri pa bbu ri doel ddae gga ji do
就算白发苍苍我只爱你

나의 사랑 나의 그대
na e sa rang na e geu dae
全世界独一无二的你

사랑할 것을 나 맹세할게요
sa rang hal geo seul na maeng se hal ge yo
我对天发誓

【晟敏】그대를 사랑한다는 말 평생 매일 해주고 싶어
geu dae reul sa rang han dda neun mal pyeong saeng mae i rae ju go si peo
“我爱你”这句话我要天天对你说

【厉旭】Would you marry me?
널 사랑하고 아끼며 살아가고 싶어
neol sa rang ha go a ggi myeo sa ra ga go si peo
我的愿望就是爱你一辈子爱护你

【强仁】그대가 잠이 들 때마다 내 팔에 재워주고 싶어
geu dae ga ja mi deul ddae ma da nae pa re jae wo ju go si peo
你要进入梦乡时我的手臂就是你的枕头

【希澈】 Would you marry me?
이런 나의 마음 허락해줄래?
i reon na e ma eum heo ra kae jul rae?
我这颗真诚的心可被你认定吗

【奎贤】평생 곁에 있을게 I do 널 사랑하는 걸 I do
pyeong saeng gyeo te it seul ge I do neol sa rang ha neun geol I do
这一生我要守在你身边I DO我真的好爱你I DO

【艺声】눈과 비가 와도 아껴주면서 I do 너를 지켜줄게 My love
nun ggwa bi ga wa do a ggyeo ju myeon seo I do neo reul ji kyeo jul ge My love
飘大雪下大雨我永远守护你I DO永远保护着你My love

【东海】RAP
하얀 드레스를 입은 그대
ha yang deu re seu reu ri beun geu dae
身穿白色婚纱的你

턱시도를 입은 나의 모습
tok ssi do reu ri beun na e mo seub
还有穿着礼服的我

발걸음을 맞추며 걷는 우리 저 달님과 별에 I swear
bal geo reu meul mat chu myeo geot neun woo ri jeo dal rim ggwa byeo re I swear
我们跟着彼此的步伐向那月亮和星星I swear

거짓말 싫어 의심싫어
geo jit mal si reo ui sim si reo
不喜欢谎言不要去猜忌

사랑하는 나의 공주 Stay with me
sa rang ha neun na e gong ju Stay with me
我的小公主Stay with me

C. 谁知道微信群自动喊话机器人是什么软件有统计邀请人人数和欢迎语的，知道的可以告诉一下吗

可以统计邀请人数和入群欢迎语的机器人就是一种微信群管理工具，比如聊天狗头可以在新人入群时发送欢迎语，也能帮助群主进行群动态监控，在有人发广告可以实现自动踢人，也能对群数据进行统计，包括新入群数量，消息活跃数量等等。

D. 滔滔怎么开通~！

现在点亮滔滔方法变了只要 满足3个条件即可点亮QQ滔滔图标了： A .成功上传头像获得叨客身份证 B. 成功邀请5名QQ好友加入滔滔且成为自己的叨友 C、在滔滔的活跃天数达到15天以上 还要每周发表一次..
满意请采纳

E. 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

F. 何为克苏鲁神话

      注: 本文资料均来自网络，若有建议还请在评论区里留言，要了解更多还请上网络。

克苏鲁神话(Cthulhu Mythos)是以美国作家霍华德·菲利普·洛夫克拉夫特的小说世界为基础，由奥古斯特·威廉·德雷斯整理完善，并由诸多作者所共同创造的架空神话体系。

克苏鲁神话

Cthulhu Mythos

死灵之书、伊波恩之书、纳克特抄本等

外神、旧日支配者、旧神（地球诸神）

阿撒托斯、克苏鲁

“我所有的故事，都建立在这样一个基本前提之上，那就是人类共同的法则、兴趣和情感在广阔的宇宙中毫无意义……要想了解那世界以外的真相，无论是时间、空间还是维度，人们必须忘记诸如有机生命、善与恶、爱与恨，以及人类这个种族所有的微不足道的临时特性。这些东西是存在的，只有人类的场景和人物才会具备人类的特性，我们必须用无情的现实主义来处理这些问题。但当我们越过界限，进入到无边无际、阴影笼罩的可怕未知世界时，我们必须记住，把我们的人性和地球主义抛在脑后。”

——H.P.洛夫克拉夫特

克苏鲁神话(Cthulhu Mythos)是以美国作家霍华德·菲利普·洛夫克拉夫特的小说世界为基础，由奥古斯特·威廉·德雷斯整理完善，并由诸多作者所共同创造的架空神话体系。洛夫克拉夫特作品的共同主题是：在宇宙中人类的价值毫无意义，并且所有对神秘未知的探求都会招致灾难的结局。宇宙中隐藏着许多超乎想象、不可名状的强大存在，然而这些存在对人类却毫无兴趣——除非是怀有某种目的进行利用。它诠释了人类在宇宙中的微不足道和对恐惧的探讨，正如作者本人所述：“人类最古老、最强烈的情感是恐惧；而最古老、最强烈的恐惧，是对未知的恐惧”。

和现实宗教、神话或其他文学作品中的神不同，克苏鲁神话中的神祇不仅不存在通常意义上的善恶，甚至能否为人类所理解都是个问题。它们给人类带来的陌生、怪诞、恐怖以及疯狂的感觉，正代表着人类对于这个陌生宇宙的感觉。当洛夫克拉夫特在小说创作中试着将这些感觉加诸在某一个特定存在的身上时，它也就等于获得了这个陌生宇宙某些方面的特征。因此，与基督教与伊斯兰教创造和支配世间万物的上帝与真主，或是希腊神话和中国神话那些拥有各自职务的主要神明不同，克苏鲁神话中的神并没有明确的司职，也不需要为任何事物负责。它们并不是宇宙万物的创造者和支配者，而是整个宇宙的代言人。

发展

罗伯特·M·普莱斯(Robert M. Price)在他的作品《洛夫克拉夫特与克苏鲁神话》中提到了克苏鲁神话发展的两个阶段。第一阶段，也就是普莱斯所说的“真正的克苏鲁神话”，在洛夫克拉夫特的有生之年就已经成形，并受到他的指导。洛夫克拉夫特去世后，作家理乍得·L·蒂尔尼(Richard L. Tierney)试图对神话进行分类和扩展，并用“德雷斯神话”一词来区分洛夫克拉夫特的作品和德雷斯的故事。

在洛夫克拉夫特后半生的作品中，有许多借鉴“洛夫克拉夫特圈子”的作者们的故事元素，那是一个与洛夫克拉夫特通信的作家集团。这个小团体包括克拉克·阿什顿·史密斯，罗伯特·E·霍华德，罗伯特·布洛克，弗兰克·贝克纳普·朗，亨利·库特纳等人。此时的神话作品以洛夫克拉夫特的“宇宙主义”为理念，即“人类的存在对于这个冷漠的宇宙来说毫无意义”。这也是克苏鲁神话的精髓所在。

洛夫克拉夫特意识到，每个作家都有自己的故事系列，一个故事系列中的元素并不一定会因为作者在他的故事中使用了它而成为另一个故事的一部分。例如，尽管史密斯在他的“终北大陆(Hyperborean)”系列作品中提到“克图尔特(Kthulhut)”（克苏鲁）和“尤格·索托特(Iog-Sotot)” （犹格·索托斯），但这并不意味着克苏鲁是终北大陆系列的一部分。然而，一个值得注意的例外是史密斯笔下的撒托古亚(Tsathoggua)，洛夫克拉夫特将它用于和齐里亚·毕夏普合着的《丘》(1940)当中。洛夫克拉夫特通过将撒托古亚与地下城市昆扬(K'n-Yan)中的图鲁(Tulu)、伊格(Yig)、莎布·尼古拉丝(Shub-Niggurath)、纳格(Nug)、耶布(Yeb)等实体放在一起，有效地将史密斯的创作与他的故事联系起来。

“洛夫克拉夫特神话”中的大部分元素并不是洛夫克拉夫特作品中各种系列作品的交叉融合，而是由每个作家有意地创造出来，成为神话的一部分——最着名的例子就是各种关于禁忌传说的神秘魔法书。例如，在《夜之子》(1931)中，罗伯特·E·霍华德让他的角色弗德里希·冯·容兹阅读洛夫克拉夫特笔下的《死灵之书》，而洛夫克拉夫特在《超越万古》(1935)和《超越时间之影》(1936)中也提到了霍华德笔下的《无名祭祀书》(The Unaussprechlichen Kulten)。 霍华德经常与洛夫克拉夫特通信，两人有时会在各自的作品中插入对方的背景或元素。因此霍华德笔下的“蛮王柯南”系列有时被认为是克苏鲁神话的一部分。

值得注意的是，在1933年4月27日写给詹姆斯·F·莫顿(James F. Morton)的信中，洛夫克拉夫特阐述了自己对克苏鲁神话体系的一些基础性构想。但洛夫克拉夫特本人生前并没有想过对他所创造的神话作一个系统的整理，在他去世之后，奥古斯特·威廉·德雷斯对他的体系进行了整理，并提出了“克苏鲁神话”这一称谓。

第二阶段始于奥古斯特·威廉·德雷斯(August William Derleth)，作为洛夫克拉夫特的继承者之一，德雷斯为克苏鲁神话添加了大量设定，将万神殿与四元素联系在一起：风、地、火、水。想要理解德雷斯对洛夫克拉夫特神话所做出的改变，区分洛夫克拉夫特的故事很重要。普莱斯认为洛夫克拉夫特的作品可以分为三个独立的组别：邓萨尼勋爵、阿卡姆和克苏鲁系列。德雷斯没有区分洛夫克拉夫特的各种故事设定，而是将它们结合起来，忽略了个体的区别，从而创造了一个庞大、独特的故事。所以，例如，德雷斯从洛夫克拉夫特的作品中挪用了诺登斯(Nodens)，并让他与旧神结盟对抗旧日支配者。德雷斯还将善与恶的二元论引入神话中，这与洛夫克拉夫特及其圈子的“宇宙主义”愿景背道而驰。

德雷斯进一步忽视了洛夫克拉夫特的故事系列和其他作家的故事系列之间的区别。如果洛夫克拉夫特引用了另一个作者的名字，那么德雷斯就以此为由将另一个作者的故事设定纳入到克苏鲁神话中。例如，他将哈斯塔描述为一个旧日支配者，将罗伯特·W·钱伯斯笔下的黄衣之王设定为哈斯塔的化身。德雷斯还将洛夫克拉夫特在《暗夜呢喃》中提到的黄印与哈斯塔联系在一起。

最后，德雷斯显然将任何提到神话元素的故事归为克苏鲁神话——因此，故事中的任何其他元素也成为神话的一部分。例如，由于洛夫克拉夫特引用了克拉克·阿什顿·史密斯作品中的《伊波恩之书》，德雷斯也在他的作品《库文街上的小屋》中加入了史密斯笔下的外神乌波·萨斯拉(Ubbo-Sathla)。

有很多洛夫克拉夫特的爱好者对德雷斯的世界观抱着强烈的蔑视态度，认为它违背了洛夫克拉夫特的本意（事实的确如此），把一个奔放且充满想象力的恐怖世界变成了庸俗的“只会罗列名词的”现代奇幻冒险故事的舞台；在极端情况下，这种争议甚至导致了爱好者间派别的对立，有些爱好者完全不将非洛夫克拉夫特的创作包含入克苏鲁神话的范畴。

除此之外，林·卡特、科林·威尔逊、拉姆齐·坎贝尔、布莱恩·拉姆利等作家所写的故事也为克苏鲁神话注入了新的血液。在这个过程中，更多的神、书籍和地点被创造出来，并相互联系。德雷斯去世之后，林·卡特接任了他的职务。卡特为克苏鲁神话添加了大量设定，并在自己的作品中尽可能的把所有的克苏鲁神话作品（主要是洛夫克拉夫特的）从情节上串连起来。今天的TRPG作品中的大量设定几乎都来自他的笔下。

另一个影响是美国混沌元素出版社于1981年发行的TRPG游戏《克苏鲁的呼唤》以及之后的各类规则书。这个版本的神话主要由桑迪·彼得森(Sandy Petersen)发展，它将洛夫克拉夫特笔下的诸神进一步细分为若干个类别：外神、旧日支配者、旧神和梦境诸神。混沌元素社整合出来的克苏鲁神话体系可能是目前流传最广，最广为人知的设定体系，包括诸多内容——旧神、旧日支配者、神话生物、神话书籍、传奇历史年表……这是一个海量的工作，来自这些来源的素材慢慢地回到了主流神话小说中，如混沌元素出版的与游戏玩家相关或由游戏玩家写的小说。

许多新一代的神话作家都从这个更客观、更注重持续的神话品牌中得到了启示，而不是洛夫克拉夫特那个更神秘的版本。然而，随着神话的发展，任何一个作者都越来越难以熟悉所有的元素，此时的克苏鲁神话可以被看作是一系列相互联系的故事合集。这类衍生出来的作品数量巨大，但在设定上有许多与洛夫克拉夫特的作品背道而驰的地方，有时还会相互冲突。

经过以上发展，当今的克苏鲁神话已经是一个多元化的体系。虽然与最初相比大有不同，但洛夫克拉夫特的虚构宇宙观从来不是一个静止的体系，而是一种具有艺术价值的构想，它始终适应其创造者的发展个性和改变利益。克苏鲁神话从来不是一个僵化的系统，神话的本质不在于想象中的万神殿，也不在于失落书本的蛛网化知识，而是存在于某种令人信服的宇宙观之中。

外神在整个克苏鲁神话系统中可说是最为强大的存在，但洛夫克拉夫特本人并无具体的使用过外神这样的称呼。旧日支配者与外神时常无法很明确的区分，在中日两地也常直接将外神归类在旧日支配者中。真要说的话，外神可以当成是相对强大的旧日支配者（这个"比较"的差距是难以想象的程度）。据小说描述，外神是来自外层空间的强大神灵，它们无目的、无序、不可名状、伟大而盲目痴愚，是远超宇宙之外的存在，其能力是旧日支配者远远比不上的。多数外神置身于时空彼方的阿撒托斯宫廷中，也有部分外神栖息于地球和其他异星世界。奈亚拉托提普是它们的信使及代言人，每当外神遇到令它们不快的事情时，奈亚拉托提普就会出面解决。

其中最主要的统治者“盲目痴愚之神”阿撒托斯，宇宙源初之混沌，与其后诞生的“孕育千万子孙的森之黑山羊”莎布·尼古拉丝、“万物归一者”犹格·索托斯”、“伏行之混沌”奈亚拉托提普”三柱原神可说是克苏鲁神话中心最重要的存在。

旧日支配者是宇宙中强大而古老的存在，其存在多数都是由远超凡间的不明物质组成，尽管它们不如外神般强大，其能力依然远远超过人类想象，普通的人类只是看到它们就会陷入疯狂；但仍有一些外星种族、古代文明或疯狂的神秘宗教崇拜它们，希望得到它们的力量。依照奥古斯特·威廉·德雷斯的设定，旧日支配者们与外神因在远古时代反叛古神而被禁锢，无法自由行动，但当繁星的位置正确之时，可以被咒语召唤到这个世界上来。

按照奥古斯特·威廉·德雷斯的分类，所有旧日支配者都依其象征的水、火、风、地四元素分为四个阵营。其中，象征水与风的旧日支配者之间、以及象征火与地的旧日支配者之间互为对立，它们均将对方视为死敌。

旧神

早期旧神在不同的小说故事中有不同的称呼方式，诸如Great Old Ones、Ancient Ones等等，起因于当时还未将克苏鲁神话体系化，随作者的喜好用词而不同，用语之混乱连带导致中文资料也有混淆不清的情形，直到后来整理出一个系统后才统一都使用旧神(Elder Gods)来称呼。多数的旧神正体不明，诺登斯(Nodens)为其中较为活跃的存在之一。而根据布莱恩‧拉姆利(Brian Lumley)的设定，克塔尼德(Kthanid)带领着旧神与以克苏鲁为主的旧日支配者们敌对。

种族

钻地魔虫(Chthonian)

星之彩(Colors Out of Space)

巨噬蠕虫(Dhole)

飞天水螅(Flying Polyp)

诺弗·刻(Gnoph-Keh)

古老者(The Old Ones)

伊斯之伟大种族(Great Race of Yith)

廷达罗斯之猎犬(Hound of Tindalos)

廷达罗斯之主(Lords of Tindalos)

罗伊格尔(Lloigor)

无形之骏马(Horses of the invisible)

耶库伯人(Yekubians)

修格斯领主(Lords Shoggoth)

死之藤蔓(Death-Vines)

绿渊眷族(Spawn of the Green Abyss)

空鬼(Dimensional Shambler)

妖鬼(Ghast)

食尸鬼(Ghoul)

新伟大种族(Great Race New)

古革巨人(Gug)

冷蛛(Leng Spider)

米·戈(Mi-Go)

月兽(Moon-Beast)

蛇人(Serpent People)

夏盖虫族(Insect from Shaggai)

星之精(Star Vampire)

努格·索斯(Nug-Soth)

奈汉·格瑞(Ny'ghan-Grii)

原初修格斯(Proto-Shoggoth)

昆扬人(K'n-yan)

精神寄生虫(Mind Parasites)

奈欧斯·克欧格亥(Nioth-Korghai)

沃米人(Voormis)

三尖树(Triffids)

风之子(Children of The Wind)

空鱼(Desh)

邪恶真菌(Evile Fungus)

空间食魔(Space Eaters)

地底掘进者(Tunnelers Below)

阿尔斯卡里(Alskali)

黑山羊幼仔(Dark Young)

恐怖猎手(Hunting Horror)

外神之仆役(Servitor of the Outer Gods)

克苏鲁的星之眷族(Star-Spawn of Cthulhu)

恩莱斯·格尔(N'rath-Gol)

修格斯(Shoggoth)

深渊之民(Dwellers in the Depths)

黯藻(Dark Sargas)

看守者(Watcher)

古异子嗣(Fosterlings of The Old Ones)

风之眷属(Spawn of the Winds)

拜亚基(Byakhee)

深潜者(Deep One)

炎之精(Fire Vampire)

无形之子(Formless Spawn)

夜魇(Nightgaunt)

人面鼠(Rat-Thing)

潜砂怪(Sand-Dweller)

格拉基之仆从(Servant of Glaaki)

夏塔克鸟(Shantak)

丘丘人(Tcho-Tcho)

塞克洛托尔星怪(Being from Xiclotl)

星海钓客(Fishers from Outside)

蠕行者(The Crawling

G. 如何实现大数据量数据库的历史数据归档

使用工具pt-archiver
原理解析
作为MySQL DBA，可以说应该没有不知道pt-archiver了，作为pt-toolkit套件中的重要成员，往往能够轻松帮助DBA解决数据归档的问题。例如线上一个流水表，业务仅仅只需要存放最近3个月的流水数据，三个月前的数据做归档即可，那么pt-archiver就可以轻松帮你完成这件事情，甚至你可以配置成自动任务，无需人工干预。

作为DBA，我们应该知其然更应该知其所以然，这样我们也能够放心地使用pt工具。相信很多DBA都研究过pt-online-schema-change的原理，那么今天我们深入刨一刨pt-archiver的工作原理。
一、原理观察
土人有土办法，我们直接开启general log来观察pt-archiver是如何完成归档的。
命令
pt-archiver --source h=127.0.0.1,u=xucl,p=xuclxucl,P=3306,D=xucl,t=t1 --dest h=127.0.0.1,P=3306,u=xucl,p=xuclxucl,D=xucl_archive,t=t1 --progress 5000 \
--statistics --charset=utf8mb4 --limit=10000 --txn-size 1000 --sleep 30
常用选项
--analyze
指定工具完成数据归档后对表执行'ANALYZE TABLE'操作。指定方法如'--analyze=ds'，s代表源端表，d代表目标端表，也可以单独指定。
--ask-pass
命令行提示密码输入，保护密码安全，前提需安装模块perl-TermReadKey。
--buffer
指定缓冲区数据刷新到选项'--file'指定的文件并且在提交时刷新。
只有当事务提交时禁用自动刷新到'--file'指定的文件和刷新文件到磁盘，这意味着文件是被操作系统块进行刷新，因此在事务进行提交之前有一些数据隐式刷新到磁盘。默认是每一行操作后进行文件刷新到磁盘。
--bulk-delete
指定单个语句删除chunk的方式来批量删除行，会隐式执行选项'--commit-each'。
使用单个DELETE语句删除每个chunk对应的表行，通常的做法是通过主键进行逐行的删除，批量删除在速度上会有很大的提升，但如果有复杂的'WHERE'条件就可能会更慢。
--[no]bulk-delete-limit
默认值：yes
指定添加选项'--bulk-delete'和'--limit'到进行归档的语句中。
--bulk-insert
使用LOAD DATA LOCAL INFILE的方法，通过批量插入chunk的方式来插入行(隐式指定选项'--bulk-delete'和'--commit-each')
而不是通过逐行单独插入的方式进行，它比单行执行INSERT语句插入的速度要快。通过隐式创建临时表来存储需要批量插入的行(chunk)，而不是直接进行批量插入操作，当临时表中完成每个chunk之后再进行统一数据加载。为了保证数据的安全性，该选项会强制使用选项'--bulk-delete'，这样能够有效保证删除是在插入完全成功之后进行的。
--channel
指定当主从复制环境是多源复制时需要进行归档哪个主库的数据，适用于多源复制中多个主库对应一个从库的情形。
--charset，-A
指定连接字符集。
--[no]check-charset
默认值：yes
指定检查确保数据库连接时字符集和表字符集相同。
--[no]check-columns
默认值：yes
指定检查确保选项'--source'指定的源端表和'--dest'指定的目标表具有相同的字段。
不检查字段在表的排序和字段类型，只检查字段是否在源端表和目标表当中都存在，如果有不相同的字段差异，则工具报错退出。如果需要禁用该检查，则指定'--no-check-columns'。
--check-slave-lag
指定主从复制延迟大于选项'--max-lag'指定的值之后暂停归档操作。默认情况下，工具会检查所有的从库，但该选项只作用于指定的从库(通过DSN连接方式)。
--check-interval
默认值：1s
如果同时指定了选项'--check-slave-lag'，则该选项指定的时间为工具发现主从复制延迟时暂停的时间。每进行操作100行时进行一次检查。
--columns，-c
指定需要归档的表字段，如有多个则用','(逗号)隔开。
--commit-each
指定按每次获取和归档的行数进行提交，该选项会禁用选项'--txn-size'。
在每次获取表数据并进行归档之后，在获取下一次数据和选项'--sleep'指定的休眠时间之前，进行事务提交和刷新选项'--file'指定的文件，通过选项'--limit'控制事务的大小。
--host，-h
指定连接的数据库IP地址。
--port，-P
指定连接的数据库Port端口。
--user，-u
指定连接的数据库用户。
--password，-p
指定连接的数据库用户密码。
--socket，-S
指定使用SOCKET文件连接。
--databases，-d
指定连接的数据库
--source
指定需要进行归档操作的表，该选项是必须指定的选项，使用DSN方式表示。
--dest
指定要归档到的目标端表，使用DSN方式表示。
如果该选项没有指定的话，则默认与选项'--source'指定源端表为相同表。

--where
指定通过WHERE条件语句指定需要归档的数据，该选项是必须指定的选项。不需要加上'WHERE'关键字，如果确实不需要WHERE条件进行限制，则指定'--where 1=1'。
--file
指定表数据需要归档到的文件。使用类似MySQL DATE_FORMAT()格式化命名方式。
文件内容与MySQL中SELECT INTO OUTFILE语句使用相同的格式，文件命名选项如下所示：
%Y：年，4位数(Year, numeric, four digits)
%m：月，2位数(Month, numeric (01..12))
%d：日，2位数(Day of the month, numeric (01..31))
%H：小时(Hour (00..23))
%i：分钟(Minutes, numeric (00..59))
%s：秒(Seconds (00..59))
%D：数据库名(Database name)
%t：表名(Table name)
二、原理解析
根据general log的输出，我们整理出时序表格如下
三、其他说明
咋一看这个过程貌似也没有什么问题，但是，假如在原表扫描出数据，插入到新表的过程中，旧数据发生了变化怎么办？
带着这个疑问，我们进行了源码的跟踪，我们在pt-archiver的6839行打上了断点
然后我分别在几个session窗口做了如下动作
最后pt-archiver输出如下：
# A software update is available:
TIME ELAPSED COUNT
2020-04-08T09:13:21 0 0
2020-04-08T09:13:21 0 1
Started at 2020-04-08T09:13:21, ended at 2020-04-08T09:13:51
Source: A=utf8mb4,D=xucl,P=3306,h=127.0.0.1,p=...,t=t1,u=xucl
Dest: A=utf8mb4,D=xucl_archive,P=3306,h=127.0.0.1,p=...,t=t1,u=xucl
SELECT 1
INSERT 1
DELETE 1
Action Count Time Pct
sleep 1 30.0002 99.89
inserting 1 0.0213 0.07
commit 2 0.0080 0.03
select 2 0.0017 0.01
deleting 1 0.0005 0.00
other 0 0.0008 0.00
很明显，id=3这条记录并没有进行归档（我们这里是改了条件列，实际生产中可能是更改了其他列，造成归档数据不准确）
那么如何来解决这种情况的发生呢？
显然，数据库在数据库中可以通过加排它锁来防止其他程序修改对应的数据，pt-archiver其实早就已经帮我们考虑到了这样的情况，pt-archiver提供了两种选择
--for-update：Adds the FOR UPDATE modifier to SELECT statements
--share-lock：Adds the LOCK IN SHARE MODE modifier to SELECT statements
四、总结
pt-archiver作为归档工具无疑是MySQL DBA日常运维的大利器之一，在使用过程中在知道如何使用的基础上也能够知晓其原理
归档过程中最好能对归档记录进行加锁操作，以免造成归档数据不准确
在主从环境中，归档过程最好控制速度，以免造成主从延迟
尽量控制好chunk的大小，不要过大，造成大事务

H. 智能优化算法：生物地理学优化算法

@[toc]
摘要：Alfred Wallace和Charles Darwin在19世纪提出了生物地理学理论，研究生物物种栖息地的分布、迁移和灭绝规律。Simon受到生物地理学理论的启发，在对生物物种迁移数学模型的研究基础上，于 2008年提出了一种新的智能优化算法 — 生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization，BBO）。BBO算法是一种基于生物地理学理论的新型算法，具有良好的收敛性和稳定性，受到越来越多学者的关注。

BO算法的基本思想来源于生物地理学理论。如图1所示，生物物种生活在多个栖息地（Habitat）上，每个栖息地用栖息适宜指数（Habitat Suitability Index，HSI）表示，与HSI相关的因素有降雨量、植被多样性、地貌特征、土地面积、温度和湿度等，将其称为适宜指数变量（Suitability Index Variables，SIV）。

HSI是影响栖息地上物种分布和迁移的重要因素之一。较高 HSI的栖息地物种种类多；反之，较低 HSI的栖息地物种种类少。可见，栖息地的HSI与生物多样性成正比。高 HSI的栖息地由于生存空间趋于饱和等
问题会有大量物种迁出到相邻栖息地，并伴有少量物种迁入；而低 HSI的栖息地其物种数量较少，会有较多物种的迁入和较少物种的迁出。但是，当某一栖息地HSI一直保持较低水平时，则该栖息地上的物种会趋于灭绝，或寻找另外的栖息地，也就是突变。迁移和突变是BBO算法的两个重要操作。栖息地之间通过迁移和突变操作，增强物种间信息的交换与共享，提高物种的多样性。

BBO算法具有一般进化算法简单有效的特性，与其他进化算法具有类似特点。
（1）栖息适宜指数HSI表示优化问题的适应度函数值，类似于遗传算法中的适应度函数。HSI是评价解集好坏的标准。
（2）栖息地表示候选解，适宜指数变量 SIV 表示解的特征，类似于遗传算法中的“基因”。

（3）栖息地的迁入和迁出机制提供了解集中信息交换机制。高 HSI的解以一定的迁出率将信息共享给低HSI的解。
（4）栖息地会根据物种数量进行突变操作，提高种群多样性，使得算法具有较强的自适应能力。

BBO算法的具体流程为：
步骤1 初始化BBO算法参数，包括栖息地数量 、迁入率最大值 和迁出率最大值 、最大突变率 等参数。
步骤2 初始化栖息地，对每个栖息地及物种进行随机或者启发式初始化。
步骤3 计算每个栖息地的适宜指数HSI；判断是否满足停止准则，如果满足就停止，输出最优解；否则转步骤4。
步骤4 执行迁移操作，对每个栖息地计算其迁入率和迁出率，对SIV进行修改，重新计算适宜指数HSI。
步骤5 执行突变操作，根据突变算子更新栖息地物种，重新计算适宜指数HSI。
步骤6 转到步骤3进行下一次迭代。

1.1 迁移操作

如图2所示，该模型为单个栖息地的物种迁移模型。

横坐标为栖息地种群数量 S ，纵坐标为迁移比率 η，λ(s) 和 μ(s) 分别为种群数量的迁入率和迁出率。当种群数量为 0 时，种群的迁出率 μ(s) 为 0，种群的迁入率λ(s) 最大；当种群数量达到 S max 时，种群的迁入率 λ(s)为0，种群迁出率 u(s) 达到最大。当种群数量为 S 0 时，迁出率和迁入率相等，此时达到动态平衡状态。根据图2，得出迁入率和迁出率为：

迁移操作的步骤可以描述为：
Step1：for i= 1 to N do
Step2： 用迁入率 选取

Step3： if （0，1）之间的均匀随机数小于 then
Step4： for j= 1 to N do
Step5： 用迁出率 选取
Step6： if （0，1）之间的均匀随机数小于 then
Step7： 从 中随机选取一个变量SIV
Step8： 用SIV替换 中的一个随机SIV
Step9： end if
Step10： end for
Step11： end if
Step12：end for

1.2 突变（Mutation）操作

突变操作是模拟栖息地生态环境的突变，改变栖息地物种的数量，为栖息地提供物种的多样性，为算法提供更多的搜索目标。栖息地的突变概率与其物种数量概率成反比。即

其中： 为最大突变率； 为栖息地中物种数量为 对应的概率； 为 的最大值； 是栖息地中物种数量为 对应的突变概率。

突变操作的步骤可以描述为：
Step1：for i= 1 to N do
Step2： 计算突变概率
Step3： 用突变概率 选取一个变量
Step4： if （0，1）之间的均匀随机数小于 then
Step5： 随机一个变量代替 中的SIV
Step6： end if
Step7：end for

[1] Simon D.Biogeography-based optimization[J].IEEE Trans-
actions on Evolutionary Computation，2008（6）：702-713.

[2]张国辉,聂黎,张利平.生物地理学优化算法理论及其应用研究综述[J].计算机工程与应用,2015,51(03):12-17.

https://mianbaoo.com/o/bread/aJqZmZ8=

https://mianbaoo.com/o/bread/YZaXmJpq