- springboot kafka spring boot搭建 单机 集群 集成入门
木秀林
环境配置kafkaspringbootdocker
搭建kafka(单机版)使用虚拟机+docker参考https://blog.csdn.net/qq_35394891/article/details/84349955https://www.cnblogs.com/xiaohanlin/p/10078865.html拉取镜像(kafka依赖zookeeper,所有两个都要)dockerpullwurstmeister/zookeeperdocke
- Flask 高并发部署方案详细教程!
爬遍天下无敌手
前言虽然标题写的是Flask,但是下面这个教程不仅仅只适用于Flask,还适用于其他Pythonweb框架,记得帮忙点赞!众所周知Flask是一个同步的框架,处理请求的时候是以单进程的方式,当同时访问的人数过多时,Flask服务就会出现阻塞的情况。就像我们买火车票一样,当买火车票的人多的时候,排队的人就会很多,队伍就会很长,相应的等待的时间会变得很长!因此Flask,Django,webpy等框架
- flask 如何实现高并发
Msura
flaskpython后端开发语言
在Flask中,可以通过一些方法来实现高并发:使用Gunicorn或uWSGI作为WSGI容器,可以将Flask应用部署到多个工作进程上,实现多进程并发处理请求。使用Flask-SocketIO可以将Flask应用扩展为WebSocket应用,可以通过它实现长连接和消息推送功能,从而实现高并发。使用Flask-SQLAlchemy可以将Flask应用与数据库进行集成,可以使用数据库连接池来实现高效
- 设计一个基于flask的高并发高可用的查询ip的http服务
职场亮哥
其他
结构设计基础架构为flask+gunicorn+负载均衡,负载均衡分为阿里云硬件负载均衡服务和软负载nginx。gunicorn使用supervisor进行管理。使用nginx软件负载结构图使用阿里云硬件负载均衡服务结构图因为flaskapp需要在内存中保存ip树以及国家、省份、城市相关的字典,因此占用内存较高。gunicorn的1个worker需要占用300M内存,nginx的4个worker内
- 解锁高性能Web应用:Gunicorn、Flask与Docker的高并发部署秘籍
我是瓦力
前端gunicornflask
引言在当今的互联网时代,高并发Web应用已成为许多企业的核心需求。无论是电商平台、社交网络还是实时数据分析系统,高并发能力直接影响到用户体验和业务成败。本文将带你深入探讨如何利用Gunicorn、Flask和Docker,实现高性能、高并发的Web应用部署。Gunicorn、Flask和Docker的基本概念Gunicorn:GreenUnicorn(简称Gunicorn)是一个PythonWSG
- flask--基础知识点--6--flask高并发处理
Raging__Fire
#flaskpythonflask
Flask是一个轻量级的PythonWeb框架,适合构建中小型应用。但是,对于高并发场景,Flask本身可能需要一些辅助工具和配置来提升性能。以下是一些优化Flask应用以处理高并发的方法:1.使用WSGI服务器Flask自带的开发服务器性能和稳定性不足以应对生产环境中的高并发请求,可以考虑使用更强大的WSGI服务器,如:Gunicorn:一个基于Python的WSGIHTTP服务器。uWSGI:
- 如何提高Flask的高并发性能
BirdMan98
FlaskPythonflaskpython后端
提高Flask的并发性能可以从多个方面入手,主要包括服务器优化、数据库优化、代码优化和使用异步技术。下面详细介绍几种方法:1.使用高性能WSGI服务器Flask自带的开发服务器(flaskrun)不适用于生产环境。建议使用高性能WSGI服务器来运行Flask:推荐的WSGI服务器Gunicorn(推荐):适用于LinuxWaitress:适用于WindowsuWSGI:适用于Linux,性能更强,
- 高并发系统的艺术:如何在流量洪峰中游刃有余
架构
作者:京东物流赵勇萍前言我们常说的三高,高并发、高可用、高性能,这些技术是构建现代互联网应用程序所必需的。对于京东618备战来说,所有的中台系统服务,无疑都是围绕着三高来展开的。而对于京东庞大的客户群体,高并发的要求尤为重要。用户对在线服务的需求和期望不断提高,系统的并发处理能力成为衡量其性能和用户体验的关键指标之一。高并发系统不仅仅是大型互联网企业的专利,对于任何希望在市场中占据一席之地的公司来
- 从前端视角理解消息队列:核心问题与实战指南
秋水为渡
前端
消息队列(MessageQueue)是现代分布式系统的核心组件之一,它在前后端协作、系统解耦、流量削峰等场景中发挥着重要作用。本文从前端开发者视角出发,解析消息队列的关键问题,并结合实际场景给出解决方案。一、为什么要使用消息队列?1.前端常见场景异步任务处理:用户行为日志上报、实时通知推送流量削峰:应对秒杀活动、大文件上传等瞬时高并发场景系统解耦:前端与后端服务、第三方服务之间的松耦合通信2.前端
- 【MyBatis-Plus 插件】并发控制机制——乐观锁
Yan.love
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乐观锁是一种非阻塞的并发控制机制,在多线程环境中确保数据一致性。MyBatis-Plus使用@Version注解和乐观锁插件轻松实现这一功能。在正式介绍乐观锁之前,我们先来聊一聊没有乐观锁时会出现的问题,以及它解决的痛点。1.没有乐观锁时的问题在多线程或高并发场景下,如果多个线程同时读取和修改同一条数据,就可能导致数据覆盖问题。问题场景:库存扣减假设一个商品的库存为10,两名用户A和B同时购买1个
- Redis缓存和Mysql数据一致性问题
每天瞎忙的农民工
缓存redismysql
在高并发环境下,保持Redis缓存和MySQL数据库的数据一致性是一个复杂但至关重要的任务。下面是对这一问题的详细讲解,并结合PHP代码示例来展示如何解决这些一致性问题。问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于:缓存和数据库之间的延迟:在缓存更新与数据库更新之间,可能存在时间差,导致数据不一致。高并发下的缓存击穿:缓存被并发请求同时击穿,导致大量请求直接访问数据库。缓存雪崩:大量缓存
- Go语言分布式ID生成策略优选:UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
zhuyasen
golang分布式
在高并发应用场景下,如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等,分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言,对多种分布式ID生成方案进行基准测试(Benchmark),并分析其性能及适用场景,帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中,常见的分布式ID生成方案包括:XID(github.com/rs/xid):基于MongoDBObjectID改进的方案,时间排序、唯一性强、无
- IntelliJ IDE 插件开发指南
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课程推荐2025年前后端实战项目idejavaintellij-idea
IntelliJIDE插件开发指南-洪进锋-掘金小册作者介绍洪进锋,字节跳动后端研发工程师,参与过高并发系统(百万QPS)设计与研发工作。在开源项目方面混过Sharding-JDBC的PR。个人开发的IntelliJIDE插件RedisManager,目前在官方插件库中下载量30K,评分4.37(满分5分)。小册介绍目前国内插件开发方面的资料比较少且零散,特别是涉及到一些IDE中的高级特性,例如语
- mysql 查询后, 不存在则插入记录, 但是在高并发时容易导致重复插入, 有什么解决办法吗
Amber_37
mysql数据库
在高并发场景下,为了避免因并发请求导致的重复插入问题,可以采用以下几种策略:使用INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE:利用MySQL提供的ONDUPLICATEKEYUPDATE语句,可以在尝试插入数据时,如果发现唯一键(如主键或唯一索引)冲突,即数据已存在,自动转为执行更新操作。确保无论多少并发请求同时到达,只要涉及的关键字段值相同,只会执行一次插入或更新操作。INSERT
- Java面试精选:Kafka+Zookeeper+redis+JVM+RabbitMQ,最全总结
我叫小迁W:bjmsb2019
Java架构面试数据库javaredismysql分布式
大家开始准备金九银十了吗?不知是跳槽还是找工作的朋友,趁现在增进一下自己的技术何尝不是一件好事呢?一、RabbitMQ1.rabbitmq的使用场景有哪些?2.rabbitmq有哪些重要的角色?3.rabbitmq有哪些重要的组件?4.rabbitmq中vhost的作用是什么?5.rabbitmq的消息是怎么发送的?6.rabbitmq怎么保证消息的稳定性?7.rabbitmq怎么避免消息丢失?8
- Java 虚拟机优化指南:CMS垃圾回收器参数调优与性能监控工具详解
小徐Chao努力
并发编程javajvm后端
Java虚拟机优化指南:CMS垃圾回收器参数调优与性能监控工具详解引言在高并发、大流量的企业级Java应用中,JVM参数的调优对系统性能至关重要。合理的JVM配置不仅能提高应用响应速度,还能减少垃圾回收造成的停顿时间,提升用户体验。本文将深入探讨CMS垃圾回收器的核心参数及其在大型电商系统中的优化策略,同时介绍几款实用的JVM监控与调优工具。CMS垃圾回收器概述CMS(ConcurrentMark
- CAP 公理解析:分布式系统中的一致性、可用性与分区容错性
Vitalia
系统设计分布式系统CAP
文章目录1.CAP公理的核心概念1.1一致性(Consistency)1.2可用性(Availability)1.3分区容错性(PartitionTolerance)2.CAP公理的三种选择2.1CA(一致性+可用性)2.2CP(一致性+分区容错性)2.3AP(可用性+分区容错性)3.CAP公理的实际应用3.1CP系统(一致性+分区容错性)示例1:ZooKeeper示例2:etcd3.2AP系统(
- 【超全总结】JMeter vs K6 vs Locust,性能测试工具终极对比!
软件测试jmeter测试工具
引言在现代软件开发中,性能测试是保障系统稳定性和高并发能力的关键环节。然而,面对市面上众多的性能测试工具,我们该如何选择?今天,我们将对JMeter、K6、Locust进行全面对比,帮你找到最适合你的工具!1.工具概览工具语言适用场景优点缺点JMeterJava传统性能测试、WebAPI测试功能强大、插件丰富、支持GUI学习曲线陡峭,资源消耗大K6JavaScript现代DevOps、CI/CD集
- 前端发布缓存导致白屏解决方案
洛祁枫
web前端前端缓存
解决发布H5后因为本地缓存白屏方案一、核心配置优化(前提是访问网站的请求能抵达服务器)方案一:前端项目设置全局不缓存方案运行逻辑:在H5服务器配置中增加Cache-Control:no-cache或max-age=0响应头,禁用静态资源缓存;优点:能在服务器出口处最大可能地解决发布项目缓存问题缺点:用户在不同界面跳转都会重新加载界面信息,影响整个前端加载速度,高并发时容易造成带宽压力方案二:首页
- Redis的缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透与缓存预热、缓存降级
小二爱编程·
缓存redismybatis
一、缓存雪崩:1、什么是缓存雪崩:如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效,那么就会导致大量的请求打在了数据库上面,导致数据库压力巨大,如果在高并发的情况下,可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库,马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。2、问题分析:造成缓存雪崩的关键在于同一时间的大规模的key失效,为什么会出现这个问题,主要有两种可能:第一种是Redis宕机,第二种
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
mongodbspring数据库
一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变(如点击、搜索、下单),MongoDB的文档模型无需固定字段,适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入,适合高并发场景(如秒杀活动的用户操作记录)。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引,便于多维分析。水平扩展通过分片(Sharding)应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合(如user_actions){"us
- RabbitMQ实战(二)-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式
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「扫码关注我,面试、各种技术(mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm)持续更新中~」RabbitMQ学习列表:RabbitMQ实战(一)-消息通信基本概念·在上一篇学习完RabbitMQ通信的基本概念后,我们来继续学习消息的持久化以及代码实现RabbitMQ通信。在正常生产环境运维过程中无法避免RabbitMQ服务器重启,那么,如果RabbitMQ重启之后,那些队列和交换器就会
- Linux---sqlite3数据库
磨十三
数据库linuxsqlite
一、数据库分类1.按数据关系分类类型特点代表产品关系型数据库-使用SQL(结构化查询语言)-数据以行列形式存储,支持事务和复杂查询MySQL、Oracle、SQLite非关系型数据库-无固定表结构(如键值对、文档、图)-高扩展性,适合非结构化数据MongoDB、Redis2.按功能规模分类类型特点代表产品大型数据库高并发、高可用性,支持企业级应用Oracle、DB2中型数据库适用于中小型企业,跨平
- Spring Boot + InfluxDB 批量写入(同步、异步、重试机制)
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1.项目介绍本项目使用SpringBoot+InfluxDB2.x,主要介绍批量写入数据的三种方式:同步写入(BlockingWrite)异步写入(Non-blockingWrite)带重试机制的写入(HandlingErrorswithRetry)适用于高并发数据写入、物联网(IoT)、实时监控等场景。2.InfluxDB连接配置✅application.yml#InfluxDB独立配置infl
- 深度剖析Redis:双写一致性问题及解决方案全景解析
寒冰碧海
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在高并发场景下,缓存与数据库的双写一致性是每个开发者必须直面的核心挑战。本文通过5大解决方案,带你彻底攻克这一技术难关!一、问题全景图:当缓存遇到数据库1.1典型问题场景//典型问题代码示例publicvoidupdateProduct(Productproduct){//操作1:更新数据库db.update(product);//操作2:删除缓存redis.del(product.getId()
- SpringBoot整合Netty
晚上睡不着!
#SpringBootspringbootniowebsockettcp/iphttp
前言Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高并发协议服务器和客户端。Netty主要基于JavaNIO实现,提供了异步和事件驱动的网络编程工具,简化了TCP和UDP服务器的编程。Netty广泛应用于分布式系统、实时通信、游戏开发等领域,例如,知名的Elasticsearch和Dubbo框架内部都采用了Netty。Netty吸收了多种协议的实现经验,经过精心设计,
- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- Redis- 秒杀场景
左灯右行的爱情
redis数据库缓存
秒杀什么是秒杀场景秒杀场景挑战有哪些高并发与性能挑战数据一致性挑战安全性挑战秒杀系统的架构设计前端策略服务层设计库存控制策略订单处理流程技术实现缓存设计与优化分布式锁与一致性保证消息队列应用安全防护措施什么是秒杀场景秒杀场景的本质是在极短时间内承受大量并发请求,同时保证有限商品的正确售卖。它具有三个核心特征:高并发(短时间内大量用户涌入)、资源有限(商品数量有限)和时效性强(活动在特定时间开始和结
- 全网独家:修改CoreDNS禁用ipv6解析后的查询反馈信息
代先生.重庆
国产操作系统运维服务器运维linuxDNS
CoreDNS是用Go开发的,可以配置多种插件来扩展其功能,非常灵活高效,它是Kubernetes的默认DNS服务器。笔者的平台采用CoreDNS来作单独的高并发域名解析服务器,在禁用ipv6解析后应用侧遇到反馈信息识别问题,本例全网独家提供了修改反馈信息的解决方法。一、问题背景CoreDNS在非双栈环境中为提升效率,最佳实践是禁用ipv6的DNS解析,方法是启用template插件,给所有IPV
- Zookeeper性能优化与调优技巧精讲
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Zookeeper性能优化与调优技巧精讲1.背景介绍1.1什么是Zookeeper?ApacheZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,为分布式应用程序提供高可用性和强一致性的协调服务。它主要用于解决分布式环境中的数据管理问题,如统一命名服务、配置管理、分布式锁、集群管理等。ZooKeeper的设计目标是构建一个简单且高效的核心,以确保最大程度的可靠性和可扩展性。1.2Zookeeper的应
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla