- Kafka深度解析
GarfieldEr007
Kafka/MQKafka深度解析MQ
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。本文转发自Jason’sBlog,原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
- 关于kafka常见的问题小结
BAStriver
#Kafka中间件kafka分布式
目录1.Kafka怎么避免重复消费1.1什么时候出现重复消费1.2如何处理重复消费问题2.Kafka怎么保证消息不丢失2.1Producer2.2Broker2.3Consumer3.Kafka怎么保证消息消费的顺序最近面试遇到一些常见kafka问题,所以做一下总结。1.Kafka怎么避免重复消费1.1什么时候出现重复消费1)Kafka的broker上存储的消息都有一个offset作为标记,然后K
- 【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践
全栈追梦人
kafka性能优化linq
在大规模数据处理和实时消息传递场景中,Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开,结合实际代码示例和配置参数,帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略:1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka,减少网络请求次数。以下参数对批量发送
- 消息中间件:RabbitMQ、Kafka 和 Redis如何选择?一文让您了解!
写bug如流水
架构设计rabbitmqkafkaredis中间件
RabbitMQ、Kafka和Redis是三种常见的消息中间件,它们各自具有不同的特点和适用的场景。以下是对它们使用场景及选择的分析:1.RabbitMQRabbitMQ是一个基于AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)的消息队列系统,主要用于消息传递和任务分发,具有可靠的消息传递机制。使用场景:复杂的路由机制:RabbitMQ支持多种交换器类型(如fanout、d
- Kafka Connect Node.js Connector 指南
丁操余
KafkaConnectNode.jsConnector指南kafka-connectequivalenttokafka-connect:wrench:fornodejs:sparkles::turtle::rocket::sparkles:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kafka-connect项目介绍KafkaConnectNode.jsConn
- 消息中间件选型: kafka与rabbitmq的对比
HS_Henry
消息中间件rabbitmqkafka消息中间件选型
RabbitMQ总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客https://blog.csdn.net/chl87783255/article/details/122606212kafka总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客kafka,仅支持拉取的分布式流式平台。本文从简介、使用场景、设计、实现四个方面阐述kafka。https://blog.csdn.net/chl87783255/article/de
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
海上彼尚
node.jsrabbitmqkafka分布式node.js
引言在分布式系统架构中,消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ和Kafka作为两大主流技术,常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景,助你做出精准技术选型。目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
- RocketMQ 和 Kafka
重生之我在成电转码
rocketmqKafkajava消息队列
✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统,它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列,但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。接下来,我们来深入分析这两者的区别与优缺点。一、Kafka和RocketMQ的概述✅1️⃣KafkaKafka是一个分布式的流处理平台,由Apache软件基金会开发,最初由LinkedIn开发并开源。Kafka主要
- springboot+kafka+邮件发送(最佳实践)
weixin_30347335
大数据java数据库
导读集成spring-kafka,生产者生产邮件message,消费者负责发送引入线程池,多线程发送消息多邮件服务器配置定时任务生产消息;计划邮件发送实现过程导入依赖1.85.1.382.1.51.3.22.8.23.4org.springframework.bootspring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-starter-tes
- zookeeper&nacos&kafka之间的联系
Gold Steps.
技术博文分享zookeeperkafka微服务服务发现
一、ZooKeeper与Kafka的协同工作原理1.核心关系:Kafka对ZooKeeper的依赖在Kafka2.8版本之前,ZooKeeper是Kafka集群的“大脑”,负责管理集群元数据、协调节点状态和故障恢复。两者的协同主要通过以下关键机制实现:Broker注册与心跳KafkaBroker启动时会在ZooKeeper的/brokers/ids路径下注册临时节点(EphemeralNode),
- Kafka集群部署实战
Gold Steps.
技术博文分享kafka分布式
服务背景ApacheKafka作为分布式流处理平台,在金融交易系统、物联网数据处理、实时日志分析等场景中发挥关键作用。某电商平台日均处理订单消息1.2亿条,峰值QPS达5万,采用Kafka集群实现订单状态流转、用户行为追踪和库存同步等功能。以下是经过生产验证的集群部署方案及典型故障处理经验。集群运维最佳实践1.容量规划建议指标推荐值监控阈值分区数量/Broker≤4000≥3500告警副本同步延迟
- flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现
Breatrice_li
kafkaflink分布式大数据
实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题,所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点,并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由,直接写入本地表读取kafka数
- demo flink写入kafka_Flink 写入数据到 Kafka
ONES Piece
demoflink写入kafka
Flink写入数据到Kafka前言通过Flink官网可以看到Flink里面就默认支持了不少sink,比如也支持Kafkasinkconnector(FlinkKafkaProducer),那么这篇文章我们就来看看如何将数据写入到Kafka。准备Flink里面支持Kafka0.8、0.9、0.10、0.11.这里我们需要安装下Kafka,请对应添加对应的FlinkKafkaconnector依赖的版
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏hdfskafkaflink
硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- Kafka系列之—向Kafka 写入数据(四)
葛旭朋
Kafkakafka分布式java
一,创建Kafka生产者1.1必选的三个属性1.1.1bootstrap.servers指定broker的地址清单,不需要包含所有的broker地址,生产者会从给定的broker里找到其它broker的信息,建议最少提供两个broker的信息。1.1.2key.serializerbroker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。1.1.3value.serializer指定的类会将值序列化。1.
- Kafka 数据写入问题
喝醉酒的小白
DBAkafka分布式
目录标题分析思路1.**生产者配置问题**:Kafka生产者的配置参数生产者和消费者的处理确定并优化2.**网络问题**:3.**Kafka集群配置问题**:unclean.leader.election.enable4.**Zookeeper配置问题**:5.**JVM参数调优**:6.**副本因子和同步复制**:分析思路针对您提到的Kafka数据写入问题,以下是一些具体的原因和排查命令:1.生
- 【Kafka】Kafka写入数据
此木|西贝
Kafkakafka分布式
不管是把Kafka作为消息队列还是数据存储平台,总是需要一个可以往Kafka写入数据的生产者,一个可以从Kafka读取数据的消费者。生产者创建一个ProducerRecord对象,包含目标topic和发送的内容;另外可以指定键、分区、时间戳或标头对数据进行分区;如果没有显示指定分区,数据将会传给分区器,确定往哪个主题和分区发送数据。消息添加到一个消息批次,该批次所有的消息被发送到同一个主题和分区;
- 什么是Apache Avro?
maozexijr
apache
什么是ApacheAvro?ApacheAvro是一个开源的数据序列化框架,主要用于高效的数据交换和存储。它由ApacheHadoop项目开发,广泛应用于大数据生态系统中(如Hadoop、Kafka等)。Avro提供了一种紧凑、快速的二进制数据格式,同时支持丰富的数据结构和模式演化。核心特性跨语言支持Avro支持多种编程语言(如Java、Python、C++、Go等),使得不同语言之间的数据交换变
- kafka相关问题
给我个面子中不
Java学习kafka分布式java
Kafka通过事务机制与幂等性功能相结合,实现了跨会话的幂等性。以下是详细解释:kafka是怎么通过事物保证跨会话的幂等性?1.幂等性与跨会话幂等性幂等性:指相同的操作被执行多次,其结果是一样的。在Kafka中,主要是指生产者发送相同的消息不会导致重复。跨会话幂等性:在生产者会话关闭并重启后,Kafka仍能保证发送的消息不会被重复处理。2.Kafka的幂等性原理Kafka的幂等性主要通过Produ
- kafka详细介绍以及使用
酷爱码
经验分享kafka分布式
ApacheKafka是一个由Apache软件基金会开发的开源流式数据平台和消息系统。它被设计用于处理实时数据流,并能够支持高容错性、可伸缩性和可靠性。Kafka最初是由LinkedIn开发,并于2011年捐赠给Apache软件基金会。它现在被许多公司广泛应用于构建实时数据流架构和事件驱动型应用程序。Kafka提供了一种高性能、持久性的消息传递系统,通过将消息发布到主题(topic)和订阅这些主题
- Kafka 同步机制关键点 2分钟讲明白
大博士.J
kafka
ApacheKafka通过副本同步机制来保证数据的高可用性和可靠性。Kafka的同步机制主要涉及以下几个核心概念:副本(Replication)Kafka的每个Partition都会有多个副本(Replica),分为:Leader副本:负责处理生产者和消费者的所有请求。Follower副本:仅从Leader同步数据,不直接处理请求。副本数由replication.factor参数配置。例如:rep
- Debezium系列之:使用Debezium采集oceanbase数据库
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debeziumDebezium系列采集oceanbase数据库
Debezium系列之:使用Debezium采集oceanbase数据库一、oceanbase数据库二、安装OceanBase三、安装oblogproxy四、基于Docker的简单采集案例五、生产实际应用案例Debezium是一个开源的分布式平台,用于监控数据库变化和捕捉数据变动事件,并以事件流的形式导出到各种消费者。Debezium基于ApacheKafka实现,并支持多种数据库系统。一、oce
- 3.7 Spring Boot整合Kafka:消息顺序性与消费幂等性保障
Sendingab
Springboot从入门到精通零基础7天精通SpringBootlinqc#springbootkafka
在SpringBoot中整合Kafka并保障消息顺序性与消费幂等性,可以通过以下步骤实现:一、消息顺序性保障1.生产者配置相同Key写入同一分区:Kafka保证同一分区内消息的顺序性,生产者发送消息时指定相同Key,确保相关消息进入同一分区。java@AutowiredprivateKafkaTemplatekafkaTemplate;publicvoidsendMessage(Stringkey
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
flume大数据分布式
1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- Java集成MQTT和Kafka实现稳定、可靠、高性能的物联网消息处理系统
qzw1210
javakafka物联网
Java集成MQTT和Kafka实现高可用方案1.概述在物联网(IoT)和分布式系统中,消息传递的可靠性和高可用性至关重要。本文将详细介绍如何使用Java集成MQTT和Kafka来构建一个高可用的消息处理系统。MQTT(消息队列遥测传输)是一种轻量级的发布/订阅协议,适用于资源受限的设备和低带宽、高延迟网络。而Kafka是一个分布式流处理平台,提供高吞吐量、可扩展性和持久性。将两者结合,可以创建一
- MQ和ActiveMQ浅析
星星都没我亮
ActiveMQactivemq
文章目录什么是JMSMQ消息中间件应用场景异步通信缓冲解耦冗余扩展性可恢复性顺序保证过载保护数据流处理常用消息队列(ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)比较JMS中的一些角色BrokerproviderConsumerp2ppub/subPTP和PUB/SUB简单对QueueTopicConnectionFactoryConnectionDestinationSess
- 消息队列的特性与使用场景:Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析
啊sen丶
kafkaactivemqrabbitmqrocketmq分布式消息队列
在分布式系统和微服务架构中,消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案,它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析,帮助读者更好地理解它们的差异,并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比(一)吞吐量与延迟-Kafka:以高吞吐量著称,适合大规模数据的批量处理。延迟
- InfluxDB写入测试
PascalMing
编程influxdbjava读写测试
早几年测试时序库时,采集数据到kafka,然后用不同数据进行存储验证。Influxdb是花时间比较多的,它的数据建模方法、读写方法都需要使用特殊的API。时间久了自己也经常忘记,把当时的测试关键代码记录下来,也方便日后查找。代码基于java编写。1、接口数据定义,clientid+tag组合必须唯一publicclassKafkaInfo{//客户端idpublicStringclientid;/
- kafka生成者发送消息失败报错:RecordTooLargeException
青椒1013
kafka分布式
kafka生成者发送消息典型案例生产者发送消息失败:Failedtosend;nestedexceptionisorg.apache.kafka.common.errors.RecordTooLargeException:Themessageis1053512byteswhenserializedwhichislargerthanthemaximumrequestsizeyouhaveconfig
- 全网最详细的Kafka应用教程【建议收藏】
Java布道者
kafka分布式
Kafkakafka是什么?kafka仅仅是属于消息中间件吗?kafka在设计之初的时候开发人员们在除了消息中间件以外,还想吧kafka设计为一个能够存储数据的系统,有点像常见的非关系型数据库,比如说NoSql等。除此之外还希望kafka能支持持续变化,不断增长的数据流,可以发布和订阅数据流,还可以对于这些数据进行保存也就是说kafka的本质是一个数据存储平台,流平台,只是他在做消息发布,消息消费
- 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