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陌殇殇
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- 为什么需要分布式数据库
KunlunBase 昆仑数据库
KunlunBasepostgresql数据库mysql分布式存储数据库开发
这些年,由于数据规模和业务访问负载越来越大,越来越多的公司无法依赖单台数据库服务器支撑其业务,越来越多的公司不得不做数据分区存储,也就是所谓的分库分表,但大量的烦恼与困惑也随之而来。令人“头都大了”的分库分表中间件10多年前阿里因此原因不得不把淘宝后台系统从OracleRAC切换到数百个MySQL集群构成的分库分表集群,不过那时的淘宝仅仅使用一个分库分表中间件,名为tddl(又名:头都大了,江湖上
- 数据库分库分表-ShardingSphere学习
学Java的skyyyyyyyy
数据库java
ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件解决方案,旨在提供数据库分片、分布式事务、读写分离、数据治理等多种数据服务,它以模块化的方式设计,使用户可以根据不同的应用场景选择适合的模块来部署。ShardingSphere架构概述ShardingSphere的架构主要围绕四个核心组件展开,分别是Sharding-JDBC、Sharding-Proxy、Sharding-Sidecar(
- 电商系统-核心架构思路
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#高并发下单主要包括以下几个方面:分库分表多应用实例全局唯一订单号数据库连接买家查询订单卖家查询订单扩容问题业务拆分一、分库分表随着订单量的增长,数据库的发展主要经历以下几个步骤:1主-1从架构双主-多从架构,读写分离表分区,提高并发分表,提高并发Master更换SSD分库,分表,提高并发###分库分表实现过程订单分成16个库,每个库64个表进行存储,总共1024个表,mysql单表性能超过千万级
- 分库分表学习笔记(一)
Murphy.Wang
关系型数据库数据库
图源(鹅厂技术架构师公众号)MySQL执行顺序:FROM:确定数据来源。JOIN:执行表之间的连接操作。WHERE:过滤记录。GROUPBY:对记录进行分组。HAVING:对分组结果进行过滤。SELECT:选择要返回的列。DISTINCT:去除重复记录(如果有)。ORDERBY:对结果排序。LIMIT:限制返回的记录数量。分表分库的演进系统随着用户量的提升,整个分库分表有以下阶段,随着数据库QPS
- 打造扛得住的MySQL数据库架构视频教程-数据库结构优化 高可用架构设计
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打造扛得住的MySQL数据库架构视频教程-数据库结构优化高可用架构设计30套数据库系列Mysql/SQLServer/Redis/Mongodb/Nosql精讲训练营项目实战,数据库设计,架构设计,性能管理,集群搭建,查询优化,索引优化,分库分表,高性能可扩展,DML应用,数据迁移,数据库备份,电商项目入门到高级精讲视频教程数据库系列技术包含:Mysql,SQLServer,Redis,Mongo
- 【速览】数据库-MySQL(更新中)
GIS程序媛—椰子
数据库MySQL
目录一、背景二、优缺点三、适用场景四、核心组成基本语法数据库引擎事务索引锁连接池分库分表主从读写分离备份五、底层原理六、对比参考一、背景这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题。这个问题非常关键,也就是说,你在学习一个技术的时候,需要知道这个技术的成因和目标,也就是这个技术的灵魂。如果不知道这些的话,那么你会看不懂这个技术的一些设计理念。二、优缺点这个技术的优势和劣势分别
- 数据库表优化实践指南
DebugDiver代码深处潜水员
数据库数据库javamysql
数据库表优化实践指南1.基础优化1.1选择合适的数据类型1.2建立合适的索引1.3规范化设计2.中级优化2.1分区表2.2垂直分割2.3水平分割3.高级优化3.1反规范化3.2预计算3.3读写分离3.4分库分表1.基础优化1.1选择合适的数据类型原理:适当的数据类型可以优化存储空间,提高查询和处理效率。不同数据类型占用不同的存储空间,影响索引效率和内存使用。例子:假设有一个用户表(users):C
- Java面试题-分布式
迷茫的21世纪的新轻年
面试题spring分布式java
分布式1.谈谈业务中使用分布式的场景为什么需要使用分布式:单体项目的性能瓶颈问题,需要分布式提升性能。场景1:服务拆分。单体项目将不同服务进行拆分,拆分后的服务可以支持横向扩容,避免因为单台服务器问题影响整体项目。场景2:数据库拆分。数据库读写分离,分库分表等提升性能。2.Session分布式方案项目场景:传统项目:服务器的session保存在本地,每次请求都会在同一个地方,只要session没有
- Sharding sphere分库分表
Kudo新一
java数据库开发语言
需要物理自己实现分表分库,然后通过配置文件配置。配置文件:需要配置多个数据源,主从表的关系【默认主表修改,从表读取】,定义分库的策略【比如Userid】和分表【表Id】的策略分库和分表策略:分库策略定义了如何将数据分配到不同的数据库中,例如,可以根据用户ID的范围来进行分库。分表策略定义了如何将数据在表级别进行分片,例如,可以根据表ID来进行分表。过程:从解析sql到路由sql再到改写sql最后到
- 大规模时序数据存储(三)| 核心功能设计
AIOPstack
作者简介运小尧百度高级研发工程师一、简介基本功能方面,我们的TSDB在数据的收集上提供了HTTP、Thrift等API;对查询,除了提供API之外还提供了命令行工具(CLITool),这些基本功能的设计在不同的TSDB中大同小异,因此本文不再赘述。由于数据规模庞大且出于业务数据隔离和定期清理的需要,我们设计了分库分表功能;为了提升历史数据存储和查询效率,同时节省存储成本,我们又设计了多级降采样功能
- MySQL索引优化分析
JBryan
1、SQL性能下降的原因数据太多:考虑分库分表关联了太多的表:SQL优化没有充分利用到索引:建立索引服务器调优及各个参数设置:调整my.cnf2、索引简介除了数据本身之外,数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。优势:提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本;通过索引列对数据进行排序,降低
- MYSQL的读写扩展
hailang86
mysql数据库
1.分布式数据库有很多种:采用分库分表方式将数据路由拆分到多个数据库上;以greenplum未代表的mpp数据库架构;以tidb为代表的newSQl数据库架构。2.mpp数据架构是一种处理大规模数据分析任务的分布式数据架构,大规模并行处理。当执行一条SQL语句时,会将语句发送到所有数据节点进行查询处理,利用多节点的计算能力进行计算。3.分库分表主要用于简单的业务场景,OLTP场景,onlinetr
- 分布式ID选型对比(1)
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框架部分特定功能springboot分布式分布式ID分布式ID实战
常见的几种ID生成方式对比:种类全局唯一高性能高可用趋势递增中心服务缺点UUID是高(本地生成,(无网络开销)低(无序,不适用)否否无序、字符串数据库自增单表唯一中中(宕机就会使业务服务中断)是否安全性差,能猜出来规律对于分库分表场景无法唯一数据库自增-集群是中中(宕机就会使业务服务中断)是否通过设置初始值及步长进行自增不好扩展,增加节点可能导致不唯一数据库号段模式是低(需要频繁更新表maxId)
- Alibaba分布式事务组件Seata实战
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分布式专题微服务专题Seata分布式
Alibaba分布式事务组件Seata实战事务本地事务对于操作单一数据库的场景下的事务,ACIO特性是数据库直接支持的分布式事务在分布式情况下,需要的操作资源分布在多个资源服务上,而应用需要保证对于多个资源服务器的数据操作要么全部成功要么全部失败,本质上是为了保证不同服务的数据一致性应用场景跨库事务分库分表跨服务调用如何实现分布式事务两阶段提交(2PC)将提交过程分为准备阶段和提交,全局事务的AC
- 分布式场景怎么Join,一文讲解
吃胖点儿
分布式系统分布式
背景最近在阅读查询优化器的论文,发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种,即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中,更倾向使用排序-合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式,这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Join逻辑,对于两个不同库里面的不同表我们是没有办法直接进行Join操作的。查阅资料后发现原来早有定义,即分布式联接算法。分布式联接算法跨界点
- 大数据计算技术秘史(上篇)
人工智能
在之前的文章《2024年,一个大数据从业者决定……》《存储技术背后的那些事儿》中,我们粗略地回顾了大数据领域的存储技术。在解决了「数据怎么存」之后,下一步就是解决「数据怎么用」的问题。其实在大数据技术兴起之前,对于用户来讲并没有存储和计算的区分,都是用一套数据库或数据仓库的产品来解决问题。而在数据量爆炸性增长后,情况就变得不一样了。单机系统无法存储如此之多的数据,先是过渡到了分库分表这类伪分布式技
- 分库分表浅析
大&迈
数据库
简介对于任何系统而言,都会设计到数据库随着时间增长而累积越来越多的数据,系统也因为越来越多的需求变迁导致原有的设计不再满足现状,为了解决这些问题,分库分表就会走进视野,带着几个问题走入分库分表。什么是分库分表为什么要分库分表怎样分库分表分库分表后如何处理事务问题什么是分库分表分库分表是一种技术方案,为了解决单机数据块随着时间增长,数据量越来越大引起的数据库性能逐渐下滑。在上述定义中,分库分表主要是
- 分布式事务实战方案汇总
大摩羯先生
分布式实战总结TCC本地事务表MQ最大努力通知事务消息
分布式事务实战方案汇总1.最终一致性1.1本地事务表+轮询补偿交互流程场景:重构业务新老系统双写库同步项目背景分布式事务设计方案场景Q&A场景:第三方认证核验项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.2本地事务表+事务消息交互流程场景:分库分表路由字段绑定项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.3TCC(Try-Commit-Cancel)交互流程场景:积分商品兑换项目背景分布式事务设计方案场景Q&
- 分布式商城项目07-分布式唯一ID实战
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在电商业务系统中,对ID生成的系统的可用性要求极高,如果生成系统不稳定,大量依赖ID生成系统,比如订单生成等关键动作都无法完成。一般情况下,我们使用数据库自增主键作为数据ID,但是在大量数据的情况下,尤其是在分库分表之后,这样就会出现ID大量重复,难以满足业务的需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢?全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是
- 分布式场景怎么Join | 京东云技术团队
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数据库
背景最近在阅读查询优化器的论文,发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种,即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中,更倾向使用排序-合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式,这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Join逻辑,对于两个不同库里面的不同表我们是没有办法直接进行Join操作的。查阅资料后发现原来早有定义,即分布式联接算法。分布式联接算法跨界点
- 使用ShardingJDBC实现分库分表
不摸鱼的程序员
中间件shardingJDBC分库分表
一、测试环境JDK:1.8SpringBoot:2.7.17MySQL驱动:5.1.49MyBatis:2.3.1shardingJDBC:5.1.0二、核心依赖mysqlmysql-connector-java5.1.49org.mybatis.spring.bootmybatis-spring-boot-starter2.3.1org.apache.shardingspheresharding
- 如何确定分库还是 分表?
归来少年Plus
性能优化分库分表垂直拆分
分库分表分库分表使用的场景不一样:分表因为数据量比较大,导致事务执行缓慢;分库是因为单库的性能无法满足要求。分片策略1、垂直拆分水平拆分3范围分片(range)垂直水平拆分4如何解决数据查询问题?分库分表引入的另外一个问题就是数据查询的问题在未分库分表之前,我们查询数据总数时,可以直接通过SQL的count()命令,现在数据分片到多个库表中,如何解决呢?
- Sharding-JDBC分库分表(一)
当时明月plus
数据库数据库java
1.概述1.1.分表分库是什么小明是一家初创电商平台的开发人员,他负责卖家模块的功能开发,其中涉及了店铺、商品的相关业务,设计如下数据库:通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息:形成类似以下列表展示:随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿呢?关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单
- sharding-jbdc入门
酒徒兄
数据库java服务器
1.简介1.1分库分表是什么电商平台,在开发中涉及店铺、商品的相关业务,设计如下数据库通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息:SELECTp.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]FROM[商品信息]pLEFTJOIN[店铺信息]rONp.[产地]=r.[地理区域编码]LEFTJOIN[店铺信息]sONp.id=s.[所属店铺]WHEREp.id=?形成类似一下
- MySQL篇之分库分表
学java的冲鸭
mysql数据库面试java
一、为什么要分库分表1.目的1.分担了访问压力2.解决存储压力2.分库分表的时机1.前提,项目业务数据逐渐增多,或业务发展迅速,单表的数据量达1000W或20G以后。2.优化已解决不了性能问题(主从读写分离、查询索引…)。3.IO瓶颈(磁盘IO、网络IO)、CPU瓶颈(聚合查询、连接数太多)。二、拆分策略1.垂直拆分(1)垂直分库垂直分库:以表为依据,根据业务将不同表拆分到不同库中。特点:1.按业
- mybatis整合plugin处理
我不是攻城狮
mybatis
1、注入SqlSessionFatory时候会初始化所有拦截器,2、发生在handle时期,将plugin加入到org.apache.ibatis.plugin.InterceptorChain的链路当中,3、methodinvoke方法执行拦截器中的拦截方法(比如myabatisplus里面的分库分表,pageHelper里面的修改sql,替换sql的操作。4、执行拦截器拦截后的sql操作,ex
- 数据库的读写分离、分库分表(一)
搬砖的肖傲楠
数据库类mysqlsql数据库
高性能数据库集群:读写分离虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。不管是为了满足业务发展的需要,还是为了提升自己的竞争力,关系数据库厂商(Oracle、DB2、MySQL等)在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发
- Sharding-JDBC分库分表(源自:黑马程序员)
2301_78533951
数据库
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- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文