炉石传说经常卡住不动,就是打到一半就不会动了，要退出再进，请问怎么解决

炉石传说经常卡住不动，就是打到一半就不会动了的原因是手机内存不足造成的。清理一下手机的内存即可。

工具/原料

华为畅享9s

EMUI1000

1、点击打开手机上的手机管家。

2、完成上一个步骤之后，选择点击一键优化。

3、完成上一个步骤之后，点击完成就可以了。

4、也可以点击清理加速选项。

5、完成上一个步骤之后，点击清理就可以了。

ORACLE RAC原理：在一个应用环境当中，所有的服务器使用和管理同一个数据库，目的是为了分散每一台服务器的工作量，硬件上至少需要两台以上的服务器，而且还需 要一个共享存储设备。同时还需要两类软件，一个是集群软件，另外一个就是Oracle数据库中的RAC组件。同时所有服务器上的OS都应该是同一类OS, 根据负载均衡的配置策略，当一个客户端发送请求到某一台服务的listener后，这台服务器根据我们的负载均衡策略，会把请求发送给本机的RAC组件处 理也可能会发送给另外一台服务器的RAC组件处理，处理完请求后，RAC会通过集群软件来访问我们的共享存储设备。

逻辑结构上看，每一个参加集群的节点有一个独立的instance，这些instance访问同一个数据库。节点之间通过集群软件的通讯层 （communication layer）来进行通讯。同时为了减少IO的消耗，存在了一个全局缓存服务，因此每一个数据库的instance，都保留了一份相同的数据库cache。

RAC中的特点是：

每一个节点的instance都有自己的SGA

每一个节点的instance都有自己的background process

每一个节点的instance都有自己的redo logs

每一个节点的instance都有自己的undo表空间

所有节点都共享一份datafiles和controlfiles

Oracle还提出了一个缓存融合的技术(Cache fusion)

目的有两个

1保证缓存的一致性

2减少共享磁盘IO的消耗

因此在RAC环境中多个节点保留了同一份的DB CACHE

缓存融合（Cache fusion）工作原理：

1其中一个节点会从共享数据库中读取一个block到db cache中

2这个节点会在所有的节点进行交叉db block copy

3当任何一个节点缓存被修改的时候，就会在节点之间进行缓存修改

4为了达到存储的一致最终修改的结果也会写到磁盘上

ClusterWare组件：

有四种Service

Crsd - 集群资源服务

Cssd - 集群同步服务

Evmd - 事件管理服务

oprocd - 节点检测监控

有三类Resource

VIP - 虚拟IP地址(Virtual IP)

OCR - Oracle Cluster Registry(集群注册文件),记录每个节点的相关信息

Voting Disk - Establishes quorum (表决磁盘),仲裁机制用于仲裁多个节点向共享节点同时写的行为，这样做是为了避免发生冲突。

RAC的组件：

提供过了额外的进程，用来维护数据库

LMS - Gobal Cache Service Process 全局缓存服务进程

LMD - Global Enqueue Service Daemon 全局查询服务守护进程

LMON - Global Enqueue Service Monitor全局查询服务监视进程

LCK0 - Instance Enqueue Process 实例查询进程

2013年05月13日 - 游目骋怀 - 游目骋怀

ORACLE RAC原理：在一个应用环境当中，所有的服务器使用和管理同一个数据库，目的是为了分散每一台服务器的工作量，硬件上至少需要两台以上的服务器，而且还需 要一个共享存储设备。同时还需要两类软件，一个是集群软件，另外一个就是Oracle数据库中的RAC组件。同时所有服务器上的OS都应该是同一类OS, 根据负载均衡的配置策略，当一个客户端发送请求到某一台服务的listener后，这台服务器根据我们的负载均衡策略，会把请求发送给本机的RAC组件处 理也可能会发送给另外一台服务器的RAC组件处理，处理完请求后，RAC会通过集群软件来访问我们的共享存储设备。

逻辑结构上看，每一个参加集群的节点有一个独立的instance，这些instance访问同一个数据库。节点之间通过集群软件的通讯层 （communication layer）来进行通讯。同时为了减少IO的消耗，存在了一个全局缓存服务，因此每一个数据库的instance，都保留了一份相同的数据库cache。

RAC中的特点是：

每一个节点的instance都有自己的SGA

每一个节点的instance都有自己的background process

每一个节点的instance都有自己的redo logs

每一个节点的instance都有自己的undo表空间

所有节点都共享一份datafiles和controlfiles

Oracle还提出了一个缓存融合的技术(Cache fusion)

目的有两个

1保证缓存的一致性

2减少共享磁盘IO的消耗

因此在RAC环境中多个节点保留了同一份的DB CACHE

缓存融合（Cache fusion）工作原理：

1其中一个节点会从共享数据库中读取一个block到db cache中

2这个节点会在所有的节点进行交叉db block copy

3当任何一个节点缓存被修改的时候，就会在节点之间进行缓存修改

4为了达到存储的一致最终修改的结果也会写到磁盘上

ClusterWare组件：

有四种Service

Crsd - 集群资源服务

Cssd - 集群同步服务

Evmd - 事件管理服务

oprocd - 节点检测监控

有三类Resource

VIP - 虚拟IP地址(Virtual IP)

OCR - Oracle Cluster Registry(集群注册文件),记录每个节点的相关信息

Voting Disk - Establishes quorum (表决磁盘),仲裁机制用于仲裁多个节点向共享节点同时写的行为，这样做是为了避免发生冲突。

RAC的组件：

提供过了额外的进程，用来维护数据库

LMS - Gobal Cache Service Process 全局缓存服务进程

LMD - Global Enqueue Service Daemon 全局查询服务守护进程

LMON - Global Enqueue Service Monitor全局查询服务监视进程

LCK0 - Instance Enqueue Process 实例查询进程

数据依赖，数学概念，是通过一个关系中属性间值的相等与否体现出来的数据间的相互关系，数据依赖是现实世界属性间相互联系的抽象，属于数据内在的性质。在计算机科学中，数据依赖是指一种状态，当程序结构导致数据引用之前处理过的数据时的状态。在编译学中，数据依赖是数据分析的一部分。

中文名

数据依赖

外文名

Data dependence

定义

数学概念

体现

体现出来的数据间的相互关系

位置

数据分析的一部分

数学定义计算机学定义种类数据库中的数据依赖TA说

数学定义

定义：设有一关系模式R（A1,A2,…,An),X和Y均为（A1,A2,…,An)的子集，对于R的值r来说，当其中任意两个元组u,v中对应于X的那些属性分量的值均相等时，则有u,v中对应于Y的那些属性分量的值也相等，称X函数决定Y，或Y依赖于X，记为X->Y[1]。

例：有关系，学生（学号S#，姓名SN，系名SD），子集X（学号S#），子集Y（系名SD）。

每个学生有唯一的一个学号，学生中可以有重名的姓名，每个学生只能属于一个系，每个系有唯一的系代号。有此，可以找出学生关系模式中存在下列函数依赖：

S#->SN；S#->SD

例：有关系，学校简况(学号S#，系名SD，系主任MN，课程CN，成绩G)。可写出函数依赖：

S#->SD；SD->MN；S#,CN->G

根据函数依赖的不同性质，函数依赖可分为完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖。

22 完全函数依赖

定义：在R(U)中，如果X->Y，对于X的任意一个真子集X’,都有X’不能决定Y，则称Y对X完全函数依赖，记为XY 。

例：（S#,CN）->G

23 部分函数依赖

定义：在R(U)中，如果X-> Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y对X部分函数依赖。

24 传递函数依赖

定义：在R(U)中，当且仅当X-> Y，Y->Z时，称Z对X传递函数依赖。

例：描述学生（S#）、班级（SB）、辅导员（TN）的关系U(S#,SB,TN)。一个班有若干学生，一个学生只属于一个班，一个班只有一个辅导员，但一个辅导员负责几个班。根据现实世界可得到一组函数依赖：

F={S#->SB，SB->TN}

学生学号决定了所在班级，所在班级决定了辅导员，所以辅导员TN传递函数依赖于学生学号S#。

数据依赖还包括多值依赖和连接依赖两种形式。

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计算机学定义

数据依赖是指一种状态，当程序结构导致数据引用之前处理过的数据时的状态。在编译学中，数据依赖是数据分析的一部分。

解说：假设有如下表述S1和S2，

(I (S1) ∩ O(S2)) ∪ (O(S1) ∩ I(S2)) ∪ (O(S1) ∩ O(S2)) ≠ Φ

那么S2依赖S1。I（Si）是内存位置的集合，可由Si和S2读

O（Sj）是内存地址的集合，由Sj写，

则这里S1和S2就有一个必须遵守的执行顺序。

种类

数据依赖有三种，

1 流依赖（flow dependency)，一个变量在一次表达式中赋值或修改然后用在后来的另一个表达式中。例

a=bc

d=a-e

2反依赖（anti dependency)，一个变量在一个表达式中被使用然后在后来一个表达式中被修改赋值。例

a=bc

b=d+e

3输出依赖，一个变量在一表达式中被修改赋值然后又在后来另一个表达式中被修改值，例

a=b+c

a=d-e

数据库中的数据依赖

数据依赖是数据之间的相互制约关系，是一种语义体现，主要分为函数依赖（FD）、多值依赖（MVD）和连接依赖（JD）[2]。

函数依赖

两个实例化的属性集X,Y，如果属性集X中的两个元组取值相同，必有对应的另外一个属性集Y中元组取值相同，则称Y函数依赖于X函数。

特别值得注意的是，如果属性集X中不存在两个取值相同的元组集合，则Y必定依赖于函数X，且函数X的属性集为超键。

平凡函数依赖和非平凡函数依赖。平凡函数依赖：如果Y依赖于X，同时Y是X的子集，那么称X -> Y 为平凡函数依赖；非平凡函数依赖：Y不是X的子集。对于任意关系模式而言，平凡函数依赖是必然成立的，其并不反映新的语义特征，因此我们一般不讨论平凡函数依赖。

完全函数依赖和部分函数依赖。完全函数依赖表示的就是函数X的属性集构成了候选键。其中形式化的表示就是如果对于X的任何一个子集Z，都有Y不依赖于Z，则称Y完全函数依赖于X。如果Y不完全函数依赖于X，则称Y部分函数依赖于X。完全函数依赖的左部构成主键，不包含冗余的属性。

传递函数依赖和直接函数依赖。如果Y函数依赖于X，Z函数依赖于Y，其Y不是X的子集，X不依赖于Y，则称Z传递依赖于X，否则称Z直接函数依赖于X。

函数依赖的逻辑蕴涵。

，即对于关系模式上的函数依赖集合F，只要X→Y是一个函数依赖，那么必然可以推导认为F逻辑蕴涵X→Y。

函数依赖集合的闭包。由函数依赖集合F所逻辑蕴涵的全部函数依赖所构成的集合称之为F的闭包。

。闭包的性质：1 F 属于 F+，这是因为根据闭包的定义F中的每个函数依赖必定也在中F+；2 (F+)+=F+，该性质说明闭包运算是幂等的，即F经过任意多次的闭包运算后其结果仍然等于F+；3如果F=F+，则称F是完备的。

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