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mycat分布式mysql中间件（分片规则）

mycat 分片规则

传统的分片策略都是基于单表，或者分片基于主键进行分配，或者某些场景下需要多个表依赖于一个分片，或者分片的字段并不是主键。

a. 对于传统的数据库分片方式都是基于单个表格，对于表关联这种操作，则很难处理。为了能够执行t_user与t_user_detail的联合查询， MyCAT借鉴了NewSQL领域的新秀Foundation DB的设计思路，Foundation DB创新性的提出了Table Group的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了JOIN的效率和性能问题，根据这一思路，提出了基于E-R关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上。

以t_user与t_user_detail例子为例，schema.xml中定义如下的分片配置：

< table name ="t_user" dataNode ="dn$1-32" rule ="mod-long" >

< childTable name ="t_user_detail" primaryKey ="id" joinKey ="user_id" parentKey ="user_id" />

table >

t_user采用mod-long这个分片策略，分片在dn1-dn32上，t_user_detail依赖父表进行分片，两个表的关联关系为t_user_detail.user_id=t_user.id。于是数据分片和存储的示意图如下：

这样一来，分片dn1-32上的t_user与hn1-32上的t_user_detail就可以进行局部的JOIN联合，再合并两个节点的数据即可完成整体的JOIN，试想一下，每个分片上t_user_detail表有1000万条，则10个分片就有1个亿，基于E-R映射的数据分片模式，基本上解决了80%以上的企业应用所面临的问题。

多对多的表格如何处理？多对多的表格通常情况下，有以下几种：

l 主表+关系表+字典表

l 主表A+关系表+主表B

对于第一种，字典表可以被定义为“全局表”，字典表的记录规模可以在几千到几十万之间，基本是变动比较少的表，由MyCAT自动实时同步到所有分片，这样就可以三个表都做JOIN操作了。

对于第二种，需要从业务角度来看，关系表更偏向哪个表，即“A的关系”还是“B的关系”，来决定关系表跟从那个方向存储。目前还暂时无法很好支持这种模式下的3个表之间的关联。未来版本中将考虑将中间表进行双向复制，以实现从A-关系表以及B-关系表的双向关联查询。

关于全局表的实现方式，全局表在数据插入或更新的时候，会自动在全局表定义的所有数据节点上执行相同的操作，以保证所有数据节点都一致，由于这个特性，全局表可以跟任何分片或不分片的表格进行JOIN操作。对数据更新不频繁的，规模不是很大的（100万之内）的表都可以定义为MyCAT的全局表，以实现用存储换性能的目标。

配置为：

c. 主键分片vs 非主键分片

当你没人任何字段可以作为分片字段的时候，主键分片就是唯一选择，其优点是按照主键的查询最快，当采用自动增长的序列号作为主键时，还能比较均匀的将数据分片在不同的节点上。

若有某个合适的业务字段比较合适作为分片字段，则建议采用此业务字段分片，选择分片字段的条件如下：

尽可能的比较均匀分布数据到各个节点上；
该业务字段是最频繁的或者最重要的查询条件。

常见的除了主键之外的其他可能分片字段有“订单创建时间”、“店铺类别”或“所在省”等。当你找到某个合适的业务字段作为分片字段以后，不必纠结于“牺牲了按主键查询记录的性能”，因为在这种情况下，MyCAT提供了“主键到分片”的内存缓存机制，热点数据按照主键查询，丝毫不损失性能。做法如下：

< table name ="t_user" primaryKey ="user_id" dataNode ="dn$1-32" rule ="mod-long" >

< childTable name ="t_user_detail" primaryKey ="id" joinKey ="user_id" parentKey ="user_id" />

table >

对于非主键分片的table，填写属性primaryKey，此时MyCAT会将你根据主键查询的SQL语句的第一次执行结果进行分析，确定该Table 的某个主键在什么分片上，并进行主键到分片ID的缓存。

第二次或后续查询mycat会优先从缓存中查询是否有id-->node 即主键到分片的映射，如果有直接查询，通过此种方法提高了非主键分片的查询性能。
d.分片join

不管是按照何种规则分片数据的join都是分布式系统难题，mycat提供了几种方式：

1. 如果是全局表，分片内部的表相关与全局表join，分片内部会使用分片内部全局表join业务表，方式跨分片join

2. E-R 关系的分片表，同样也只会发生分片内部join 即父表join子表，也不会跨分片

3. catlet 既不是全局不又不是E-R关系，mycat提供了人工智能分片join即，通过程序编程的方式，通过拦截sql语句，将多个表的join分拆成多个子select，

然后再join，这种方式需要开发支持，编写java代码作为插件，此种方法的优点是无需修改应用代码，只需要拦截对应的sql做处理即可。

4. 目前最新版mycat引入了分片join机制，即通过在查询时刻拉取join表的数据，同步到mycat本地，导入到NoSql数据库中，再做join order limit，

目前此种方式为开发的最新方式，可以支持2个表夸分片join，无需特殊配置。

e. 主键生成方式

主键的生成可以自己生成也可以由mycat提供方式解决，目前mycat提供了全局唯一主键的策略。分为文件方式，数据库方式两种。

全局序列号是MyCAT提供的一个新功能，为了实现分库分表情况下，表的主键是全局唯一，而默认的MySQL的自增长主键无法满足这个要求。全局序列号的语法符合标准SQL规范，其格式为：

1187252373035290624

其中MYCATSEQ_GLOBAL是序列号的名字，MyCAT自动创建新的序列号，免去了开发的复杂度，另外，MyCAT也提供了一个全局的序列号，名称为：MYCATSEQ_GLOBAL。

注意，MYCATSEQ_必须大写才能正确识别。

MyCAT温馨提示：实践中，建议每个表用自己的序列号，序列号的命名建议为MYCATSEQ _tableName_ID_SEQ。

从MyCAT 1.3开始，支持自增长主键，依赖于全局序列号机制，建议采用数据库方式的全局序列号，并正确设置步长，以免影响实际性能。

首先要开启数据库方式的全局序列号，对于需要定义自增长主键的表，建立对应的全局序列号，与table名称同名大写，如customer序列名为CUSTOMER，然后再 schema.xml 中对customer表的table元素增加属性autoIncrement值为true.

执行insert into customer (name,company_id,sharding_id) values ('test',2,10000);查看效果，暂不支持主键为null如：insert into customer (id,name,company_id,sharding_id) values (null,'test',2,10000);

Catlet 人工智能分片使用：

Mycat 1.3开始支持Java类编程方式实现复杂SQL处理，类似数据库的存储过程，Catlet是一个实现了Catlet接口的无状态Java类，负责将编码实现某个SQL的处理过程，并返回响应报文给客户端，目前主要用于人工智能（非AI）编码实现跨分片SQL的处理逻辑，Demo中附带143行完成两个表JION的查询示例，采用流式处理机制，未来将会提供更多高质量API来简化跨分片复杂SQL的编程问题，下个版本有望实现不带子查询的两表关联查询自动处理，也采用此框架。

package org.opencloudb.sqlengine; /** * mycat catlet ,used to execute sql and return result to client,some like * database's procedure. * must implemented as a stateless class and can process many SQL concurrently * * @author wuzhih * */public interface Catlet {     /*     * execute sql in EngineCtx and return result to client     */    void processSQL(String sql, EngineCtx ctx); Catlet 编写完成并编译通过以后，必须放在Mycat_home/catlets目录下，系统会动态加载相关class（需要按照Java Class的目录结构存放，比如com\hp\catlet\XXXCatlet.class，目前还不支持Jar文件）并每隔1分组扫描一次文件是否更新，若更新则自动重新加载，因此无需重启服务，下面的截图对应的是demo.catletes.MyHellowJion这个Catlet的目录结构和所有相关类的位置。在Mysql命令行连接Mycat Server后，执行带Catlet注解的SQL，则启动具体的Catlet完成SQL的解析，如下面的例子，表明select a.*, b.title from travelrecord a ,hotnews b where a.id=b.id 这个SQL交给demo.catlets.MyHellowJoin来处理。/*!mycat:catlet=demo.catlets.MyHellowJoin */select a.*, b.title from travelrecord a ,hotnews b where a.id=b.id         想要运行上述Demo，可以将demo.catletes.MyHellowJion编译好，并将Class放入指定的目录，执行上述SQL。此外Demo源码存在于demo.catlets目录下，这部分是属于Mycat开发，具备Java开发能力并有这方面需求的同学，可以参考另一片文章《MyCAT人工智能解决跨分片SQL》了解详情。

常用的根据主键或非主键的分片规则配置：

1. 枚举法：

通过在配置文件中配置可能的枚举id，自己配置分片，使用规则：

          user_id      hash-int          partition-hash-int.txt    0    0  partition-hash-int.txt 配置：10000=010010=1DEFAULT_NODE=1

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String，

所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1

/**
* defaultNode 默认节点:小于0表示不设置默认节点，大于等于0表示设置默认节点
*
默认节点的作用：枚举分片时，如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点
* 如果不配置默认节点（defaultNode值小于0表示不配置默认节点），碰到
* 不识别的枚举值就会报错，
* like this：can't find datanode for sharding column:column_name val:ffffffff
*/

2.固定分片hash算法

          user_id      func1          2,1    256,512

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表
分区长度:默认为最大2^n=1024 ,即最大支持1024分区

约束 :

count,length两个数组的长度必须是一致的。
1024 = sum((count[i]*length[i])). count和length两个向量的点积恒等于1024

用法例子：

本例的分区策略：希望将数据水平分成3份，前两份各占25%，第三份占50%。（故本例非均匀分区）
// |<---------------------1024------------------------>|
// |<----256--->|<----256--->|<----------512---------->|
// | partition0 | partition1 | partition2 |
// | 共2份,故count[0]=2 | 共1份，故count[1]=1 |
int[] count = new int[] { 2, 1 };
int[] length = new int[] { 256, 512 };
PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);

// 下面代码演示分别以offerId字段或memberId字段根据上述分区策略拆分的分配结果
int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar默认会配置为此值
long offerId = 12345;
String memberId = "qiushuo";

// 若根据offerId分配，partNo1将等于0，即按照上述分区策略，offerId为12345时将会被分配到partition0中
int partNo1 = pu.partition(offerId);

// 若根据memberId分配，partNo2将等于2，即按照上述分区策略，memberId为qiushuo时将会被分到partition2中
int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);

如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024

    4    256

3.范围约定

          user_id      rang-long          autopartition-long.txt

# range start-end ,data node index# K=1000,M=10000.0-500M=0500M-1000M=11000M-1500M=2或0-10000000=010000001-20000000=1

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

rang-long 函数中mapFile代表配置文件路径

所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片

4.求模法

          user_id      mod-long               3

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

此种配置非常明确即根据id进行十进制求模预算，相比方式1，此种在批量插入时需要切换数据源，id不连续

5.日期列分区法

              create_time        sharding-by-date               yyyy-MM-dd    2014-01-01    10

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

配置中配置了开始日期，分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区

Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-01"));
Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-10"));
Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-01-11"));
Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate("2014-05-01"));

6.通配取模

              user_id        sharding-by-pattern             256    2    partition-pattern.txt

partition-pattern.txt

# id partition range start-end ,data node index###### first host configuration1-32=033-64=165-96=297-128=3######## second host configuration129-160=4161-192=5193-224=6225-256=70-0=7

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode 默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算

mapFile 配置文件路径

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推，如果id非数据，则会分配在defaoultNode 默认节点

String idVal = "0";
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
idVal = "45a";
Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

7. ASCII码求模通配

              user_id        sharding-by-prefixpattern             256    5    partition-pattern.txt  partition-pattern.txt# range start-end ,data node index# ASCII# 48-57=0-9# 64銆�5-90=@銆丄-Z# 97-122=a-z###### first host configuration1-4=05-8=19-12=213-16=3###### second host configuration17-20=421-24=525-28=629-32=70-0=7

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength ASCII 截取的位数

mapFile 配置文件路径

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推

此种方式类似方式6只不过采取的是将列种获取前prefixLength位列所有ASCII码的和进行求模sum%patternValue ,获取的值，在通配范围内的

即分片数，

/**
* ASCII编码：
* 48-57=0-9阿拉伯数字
* 64、65-90=@、A-Z
* 97-122=a-z
*
*/

如

String idVal="gf89f9a";
Assert.assertEquals(true, 0==autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8df99a";
Assert.assertEquals(true, 4==autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8dhdf99a";
Assert.assertEquals(true, 3==autoPartition.calculate(idVal));

8.编程指定

              user_id        sharding-by-substring             0     2    8    0

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数

此方法为直接根据字符子串（必须是数字）计算分区号（由应用传递参数，显式指定分区号）。

例如id=05-100000002

在此配置中代表根据id中从startIndex=0，开始，截取siz=2位数字即05，05就是获取的分区，如果没传默认分配到defaultPartition

9.字符串hash解析

              user_id        sharding-by-stringhash             512     2    0:2

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数

函数中length代表字符串hash求模基数，count分区数，hashSlice hash预算位

即根据子字符串 hash运算

hashSlice ： 0 means str.length(), -1 means str.length()-1

/**
* "2" -> (0,2)

* "1:2" -> (1,2)

* "1:" -> (1,0)

* "-1:" -> (-1,0)

* ":-1" -> (0,-1)

* ":" -> (0,0)

*/
例子：

String idVal=null; rule.setPartitionLength("512"); rule.setPartitionCount("2"); rule.init(); rule.setHashSlice("0:2");//		idVal = "0";//		Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));//		idVal = "45a";//		Assert.assertEquals(true, 1 == rule.calculate(idVal));   //last 4 rule = new PartitionByString(); rule.setPartitionLength("512"); rule.setPartitionCount("2"); rule.init(); //last 4 characters rule.setHashSlice("-4:0"); idVal = "aaaabbb0000"; Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal)); idVal = "aaaabbb2359"; Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));

10,一致性hash

              user_id        murmur               0      2      160

一致性hash预算有效解决了分布式数据的扩容问题，前1-9中id规则都多少存在数据扩容难题，而10规则解决了数据扩容难点

关于一致性hash详细：

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。

一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：

1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

2、单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

3、分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。

4、负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。

在分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱离集群这些操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N算法，那么在有机器添加或者删除后，很多原有的数据就无法找到了，这样严重的违反了单调性原则。接下来主要讲解一下一致性哈希算法是如何设计的：

环形Hash空间

按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图

把数据通过一定的hash算法处理后映射到环上

现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值，然后散列到Hash环上。如下图：

Hash(object1) = key1；

Hash(object2) = key2；

Hash(object3) = key3；

Hash(object4) = key4；

将机器通过hash算法映射到环上

在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入，其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中（一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值），然后以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中。

假设现在有NODE1，NODE2，NODE3三台机器，通过Hash算法得到对应的KEY值，映射到环中，其示意图如下：

Hash(NODE1) = KEY1;

Hash(NODE2) = KEY2;

Hash(NODE3) = KEY3;

通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中，这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中，object3存储到了NODE2中，object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。

机器的删除与添加

普通hash求余算法最为不妥的地方就是在有机器的添加或者删除之后会照成大量的对象存储位置失效，这样就大大的不满足单调性了。下面来分析一下一致性哈希算法是如何处理的。

1. 节点（机器）的删除

以上面的分布为例，如果NODE2出现故障被删除了，那么按照顺时针迁移的方法，object3将会被迁移到NODE3中，这样仅仅是object3的映射位置发生了变化，其它的对象没有任何的改动。如下图：

2. 节点（机器）的添加

如果往集群中添加一个新的节点NODE4，通过对应的哈希算法得到KEY4，并映射到环中，如下图：

通过按顺时针迁移的规则，那么object2被迁移到了NODE4中，其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析，一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还是数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力。

平衡性

根据上面的图解分析，一致性哈希算法满足了单调性和负载均衡的特性以及一般hash算法的分散性，但这还并不能当做其被广泛应用的原由，因为还缺少了平衡性。下面将分析一致性哈希算法是如何满足平衡性的。hash算法是不保证平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情况（NODE2被删除的图），object1存储到了NODE1中，而object2、object3、object4都存储到了NODE3中，这样就照成了非常不平衡的状态。在一致性哈希算法中，为了尽可能的满足平衡性，其引入了虚拟节点。

——“虚拟节点”（ virtual node ）是实际节点（机器）在 hash 空间的复制品（ replica ），一实际个节点（机器）对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以hash值排列。

以上面只部署了NODE1和NODE3的情况（NODE2被删除的图）为例，之前的对象在机器上的分布很不均衡，现在我们以2个副本（复制个数）为例，这样整个hash环中就存在了4个虚拟节点，最后对象映射的关系图如下：

根据上图可知对象的映射关系：object1->NODE1-1，object2->NODE1-2，object3->NODE3-2，object4->NODE3-1。通过虚拟节点的引入，对象的分布就比较均衡了。那么在实际操作中，正真的对象查询是如何工作的呢？对象从hash到虚拟节点到实际节点的转换如下图：

“虚拟节点”的hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式。例如假设NODE1的IP地址为192.168.1.100。引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值：

Hash(“192.168.1.100”);

引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点NODE1-1和NODE1-2的hash值：

Hash(“192.168.1.100#1”); // NODE1-1

Hash(“192.168.1.100#2”); // NODE1-2

以上所有规则每种都有特定使用场景，可以选择性使用。

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简单了解 JVM 记得开心一点啊 jvm
目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine的简称，意为Java虚拟机。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运行在一个完全隔离的环境中的完整计算机系统（如：JVM、VMwave、VirtualBox）。JVM和其他两个虚拟机
1分钟解决 -bash: mvn: command not found，在Centos 7中安装Maven Energet!c 开发语言
1分钟解决-bash:mvn:commandnotfound，在Centos7中安装Maven检查Java环境1下载Maven2解压Maven3配置环境变量4验证安装5常见问题与注意事项6总结检查Java环境Maven依赖Java环境，请确保系统已经安装了Java并配置了环境变量。可以通过以下命令检查：java-version如果未安装，请先安装Java。1下载Maven从官网下载：前往Apach
Java企业面试题3 马龙强_ java
1.break和continue的作用(智*图)break：用于完全退出一个循环（如for,while）或一个switch语句。当在循环体内遇到break语句时，程序会立即跳出当前循环体，继续执行循环之后的代码。continue：用于跳过当前循环体中剩余的部分，并开始下一次循环。如果是在for循环中使用continue，则会直接进行条件判断以决定是否执行下一轮循环。2.if分支语句和switch分
JVM、JRE和 JDK：理解Java开发的三大核心组件 Y雨何时停T Java java
Java是一门跨平台的编程语言，它的成功离不开背后强大的运行环境与开发工具的支持。在Java的生态中，JVM（Java虚拟机）、JRE（Java运行时环境）和JDK（Java开发工具包）是三个至关重要的核心组件。本文将探讨JVM、JDK和JRE的区别，帮助你更好地理解Java的运行机制。1.JVM：Java虚拟机（JavaVirtualMachine）什么是JVM？JVM，即Java虚拟机，是Ja
Java面试题精选：消息队列(二) 芒果不是芒 Java面试题精选 java kafka
一、Kafka的特性1.消息持久化：消息存储在磁盘，所以消息不会丢失2.高吞吐量：可以轻松实现单机百万级别的并发3.扩展性：扩展性强，还是动态扩展4.多客户端支持：支持多种语言（Java、C、C++、GO、）5.KafkaStreams（一个天生的流处理）:在双十一或者销售大屏就会用到这种流处理。使用KafkaStreams可以快速的把销售额统计出来6.安全机制：Kafka进行生产或者消费的时候会
白骑士的Java教学基础篇 2.5 控制流语句白骑士所长 Java 教学 java 开发语言
欢迎继续学习Java编程的基础篇！在前面的章节中，我们了解了Java的变量、数据类型和运算符。接下来，我们将探讨Java中的控制流语句。控制流语句用于控制程序的执行顺序，使我们能够根据特定条件执行不同的代码块，或重复执行某段代码。这是编写复杂程序的基础。通过学习这一节内容，你将掌握如何使用条件语句和循环语句来编写更加灵活和高效的代码。条件语句条件语句用于根据条件的真假来执行不同的代码块。if语句‘
python语法——三目运算符 HappyRocking python python 三目运算符
在java中，有三目运算符，如：intc=(a>b)?a:b表示c取两者中的较大值。但是在python，不能直接这样使用，估计是因为冒号在python有分行的关键作用。那么在python中，如何实现类似功能呢？可以使用ifelse语句，也是一行可以完成，格式为：aifbelsec表示如果b为True，则表达式等于a，否则等于c。如：c=(aif(a>b)elseb)同样是完成了取最大值的功能。
ArrayList 源码解析程序猿进阶 Java基础 ArrayList List java 面试性能优化架构设计 idea
ArrayList是Java集合框架中的一个动态数组实现，提供了可变大小的数组功能。它继承自AbstractList并实现了List接口，是顺序容器，即元素存放的数据与放进去的顺序相同，允许放入null元素，底层通过数组实现。除该类未实现同步外，其余跟Vector大致相同。每个ArrayList都有一个容量capacity，表示底层数组的实际大小，容器内存储元素的个数不能多于当前容量。当向容器中添
Java爬虫框架（一）--架构设计狼图腾-狼之传说 java 框架 java 任务 html解析器存储电子商务
一、架构图那里搜网络爬虫框架主要针对电子商务网站进行数据爬取，分析，存储，索引。爬虫：爬虫负责爬取，解析，处理电子商务网站的网页的内容数据库：存储商品信息索引：商品的全文搜索索引Task队列：需要爬取的网页列表Visited表：已经爬取过的网页列表爬虫监控平台：web平台可以启动，停止爬虫，管理爬虫，task队列，visited表。二、爬虫1.流程1)Scheduler启动爬虫器，TaskMast
Java：爬虫框架 dingcho Java java 爬虫
一、ApacheNutch2【参考地址】Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch致力于让每个人能很容易,同时花费很少就可以配置世界一流的Web搜索引擎.为了完成这一宏伟的目标,Nutch必须能够做到:每个月取几十亿网页为这些网页维护一个索引对索引文件进行每秒上千次的搜索提供高质量的搜索结果简单来说Nutch支持分
python怎么将png转为tif_png转tif weixin_39977276
发国外的文章要求图片是tif，cmyk色彩空间的。大小尺寸还有要求。比如网上大神多，找到了一段代码，感谢！https://www.jianshu.com/p/ec2af4311f56https://github.com/KevinZc007/image2Tifimportjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.File;importjava.io.Fi
JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）跳房子的前端前端面试 javascript 开发语言 ecmascript
在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
JAVA·一个简单的登录窗口 MortalTom java 开发语言学习
文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分，主要用于开发图形用户界面（GUI）程序整体架构流程新建项目，导入sql.jar包（链接放在了文末），编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件，如按钮（JButton）、文本框（JTextField）、标签（JLabel）、下拉列表（JComboBox）等，可以满足不同的界面设计
WebMagic：强大的Java爬虫框架解析与实战 Aaron_945 Java java 爬虫开发语言
文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
博客网站制作教程 2401_85194651 java maven
首先就是技术框架：后端：Java+SpringBoot数据库：MySQL前端：Vue.js数据库连接：JPA(JavaPersistenceAPI)1.项目结构blog-app/├──backend/│├──src/main/java/com/example/blogapp/││├──BlogApplication.java││├──config/│││└──DatabaseConfig.java
00. 这里整理了最全的爬虫框架（Java + Python）有一只柴犬爬虫系列爬虫 java python
目录1、前言2、什么是网络爬虫3、常见的爬虫框架3.1、java框架3.1.1、WebMagic3.1.2、Jsoup3.1.3、HttpClient3.1.4、Crawler4j3.1.5、HtmlUnit3.1.6、Selenium3.2、Python框架3.2.1、Scrapy3.2.2、BeautifulSoup+Requests3.2.3、Selenium3.2.4、PyQuery3.2
JAVA学习笔记之23种设计模式学习 victorfreedom Java技术设计模式 android java 常用设计模式
博主最近买了《设计模式》这本书来学习，无奈这本书是以C++语言为基础进行说明，整个学习流程下来效率不是很高，虽然有的设计模式通俗易懂，但感觉还是没有充分的掌握了所有的设计模式。于是博主百度了一番，发现有大神写过了这方面的问题，于是博主迅速拿来学习。一、设计模式的分类总体来说设计模式分为三大类：创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。结构型模式，共七种：适配器
JavaScript `Map` 和 `WeakMap`详细解释跳房子的前端 JavaScript 原生方法 javascript 前端开发语言
在JavaScript中，Map和WeakMap都是用于存储键值对的数据结构，但它们有一些关键的不同之处。MapMap是一种可以存储任意类型的键值对的集合。它保持了键值对的插入顺序，并且可以通过键快速查找对应的值。Map提供了一些非常有用的方法和属性来操作这些数据对：set(key,value):将一个键值对添加到Map中。如果键已经存在，则更新其对应的值。get(key):获取指定键的值。如果键
切换淘宝最新npm镜像源是 hai40587 npm 前端 node.js
切换淘宝最新npm镜像源是一个相对简单的过程，但首先需要明确当前淘宝npm镜像源的状态和最新的镜像地址。由于网络环境和服务更新，镜像源的具体地址可能会发生变化，因此，我将基于当前可获取的信息，提供一个通用的切换步骤，并附上最新的镜像地址（截至回答时）。一、了解npm镜像源npm（NodePackageManager）是JavaScript的包管理器，用于安装、更新和管理项目依赖。由于npm官方仓库
【Java】已解决：java.util.concurrent.CompletionException 屿小夏 java 开发语言
文章目录一、分析问题背景出现问题的场景代码片段二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例五、注意事项已解决：java.util.concurrent.CompletionException一、分析问题背景在Java并发编程中，java.util.concurrent.CompletionException是一种常见的运行时异常，通常在使用CompletableFuture进行异步计算时出现
设计模式之建造者模式(通俗易懂--代码辅助理解【Java版】） ok!ko 设计模式设计模式建造者模式 java
文章目录设计模式概述1、建造者模式2、建造者模式使用场景3、优点4、缺点5、主要角色6、代码示例：1）实现要求2）UML图3)实现步骤：1）创建一个表示食物条目和食物包装的接口2）创建实现Packing接口的实体类3）创建实现Item接口的抽象类，该类提供了默认的功能4）创建扩展了Burger和ColdDrink的实体类5）创建一个Meal类，带有上面定义的Item对象6）创建一个MealBuil
SAX解析xml文件小猪猪08 xml
1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件 public static void main(String[] args) { //
为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linux linux运维 linux资料 linux视频 linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？当你启用了 i
Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
informatica session的使用 18289753290 workflow session log Informatica
如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config Object设置，log options做配置，save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20 session下面的source 里面有个tracing
Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误酷的飞上天空 scrapy
Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed 解决方法 1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0' 明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
java Swing小集锦永夜-极光 java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框 1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE); 1.2 this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
强制删除.svn文件夹随便小屋 java
在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？我的经历前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
Connection reset 连接被重置的解决方法百合不是茶 java 字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置被重置的代码如下; 客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
web.xml配置详解之filter bijian1013 java web.xml filter
一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
Heritrix Bill_chen 多线程 xml 算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient 1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */ 原来最初
javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript 刷新父页面 showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行： window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self 在子页面使用w
编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美买书折扣书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。下面用动态规划实现。哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 struts WEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议，而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
[电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区..... 不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢? &nbs
oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关在服务器的BIOS设置中，可
C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
#h1# 0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
ab 的全称是 ApacheBench ，是 Apache 附带的一个小工具，专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ，可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs java jdk jni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync) HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security 认证过程
认证简介目录 1.1 认证过程 1.2 Web应用的认证过程 1.2.1 ExceptionTranslationFilter 1.2.2 在request之间共享SecurityContext 1
Java 位运算 Javahuhui java 位运算
// 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
MFC和ado数据库使用时遇到的问题你不认识的休道人 sql C++mfc
=================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
表单重复提交Double Submits rensanning double
可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax）（1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java 正则表达式
　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。　　equals()判断两个字符串的值是否相等。　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。　　
SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

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