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大手你不懂
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在分布式系统快速发展的当下,服务间的调用日益频繁且复杂。如何合理分配请求流量,避免单个服务节点过载,保障系统的稳定性与高效性,成为关键问题。负载均衡技术便是解决这一问题的重要手段。SpringCloudLoadBalancer作为SpringCloud官方推出的负载均衡器,在微服务架构中发挥着至关重要的作用。本文将对其进行详细解析。一、SpringCloudLoadBalancer基本概念Spri
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据kafkalinqai
大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
- 创建型模式
大曰编程
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创建型模式是设计模式的核心分支,专注于对象创建机制的优化,通过封装对象实例化过程,提升系统的灵活性与可扩展性。在分布式系统中,由于多节点协作、网络通信延迟、状态一致性等特性,传统单体环境下的创建型模式需进行适应性演化。本文从分布式场景出发,系统解析单例、工厂方法、抽象工厂、建造者、原型五大创建型模式的核心原理、分布式变种及实战应用。一、单例模式:分布式环境下的唯一性保障1.1单体与分布式单例的本质
- 为什么阿里巴巴Java开发手册禁止使用存储过程?
需要重新演唱
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阿里巴巴Java开发手册中禁止使用存储过程的原因主要基于以下几个方面的考虑:1.可维护性差复杂性:存储过程通常包含复杂的逻辑,随着业务逻辑的增加,存储过程的复杂性也会不断增加,导致维护成本高。调试困难:存储过程的调试通常比应用程序代码更困难,尤其是在分布式系统和微服务架构中。版本控制:存储过程的版本控制和变更管理相对复杂,难以与应用程序的版本控制流程集成。2.可移植性差数据库依赖:存储过程的语法和
- Redis面试精讲 Day 4:Redis事务与原子性保证
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【Redis面试精讲Day4】Redis事务与原子性保证开篇欢迎来到"Redis面试精讲"系列的第4天!今天我们将深入探讨Redis的事务机制与原子性保证,这是Redis面试中出现频率极高的核心知识点。掌握Redis事务不仅能帮助你在面试中脱颖而出,更能让你在实际开发中合理利用事务特性构建可靠的分布式系统。在面试中,面试官通常会通过以下方式考察候选人对Redis事务的理解:解释Redis事务的基本
- 云原生周刊:K8s 中的后量子密码学
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- 一文看懂NTP协议
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最近碰到一个NTP协议相关的题,卡了很久,才发现一直在用的NTP协议完全不了解他的原理,遂学习并总结一下1.NTP概述NTP(NetworkTimeProtocol)是一种用于同步计算机系统时钟的网络协议,旨在通过分层架构和精密算法,将设备时间同步至全球协调时间(UTC),精度可达毫秒甚至微秒级。其核心目标是通过减少时钟偏差和网络延迟影响,确保分布式系统的时间一致性2.NTP分层架构(Stratu
- hadoop 集群问题处理
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1.1.JournalNode的作用在HDFSHA配置中,为了实现两个NameNode之间的状态同步和故障自动切换,Hadoop使用了一组JournalNode来管理共享的编辑日志。具体来说,JournalNode的主要职责包括:共享编辑日志:JournalNode节点组成了一个分布式系统,用于存储HDFS的编辑日志(EditLogs)。这两个日志文件记录了对HDFS所做的所有更改,如文件创建、删
- 服务化架构、SOA 与微服务:关系、演进与实战落地全解析
要阿尔卑斯吗.
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在分布式系统架构面试中,面试官常常会问到一个核心问题:“你能说说服务化架构、SOA和微服务之间到底是什么关系吗?有什么区别?”这并不是一个单纯的理论问题,而是对开发者系统认知和实践经验的综合考察。今天,我们将系统梳理这个话题,结合架构演进历史、核心设计理念、技术实现路径及落地经验,帮助大家理清服务化架构的发展脉络,走好系统设计之路。一、什么是服务化架构?它与SOA、微服务是什么关系?首先需要明确一
- ZooKeeper学习专栏(三):ACL权限控制与Zab协议核心原理
文章目录前言一、ACL访问控制列表二、原子广播协议(Zab协议)总结前言在分布式系统中,安全访问控制和一致性保证是两大核心需求。本文将深入探讨Zookeeper的ACL权限控制机制和Zab协议的核心原理,帮助读者理解Zookeeper如何保障数据安全性和系统一致性。一、ACL访问控制列表ACL(AccessControlLists)是Zookeeper保护ZNode数据安全的关键机制,它定义了哪些
- ZooKeeper学习专栏(一):分布式协调的核心基石
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文章目录前言一、ZooKeeper是什么?二、为什么需要分布式协调服务?三、核心数据模型:ZNode3.1树形命名空间:分布式世界的文件系统3.2ZNode类型3.3ZNode数据结构:数据+元数据的完美融合Stat核心字段解析3.4ZNode操作3.5ZNode设计哲学3.6实战代码总结前言在分布式系统蓬勃发展的时代,我们享受着高并发、高可用的服务,却鲜少思考背后的协调艺术。当数百个服务节点部署
- Java高并发编程核心:并发集合与原子类详解
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在当今高并发、高吞吐的分布式系统中,Java并发编程已成为开发者必备的核心能力。当线程如潮水般涌来,如何确保数据安全?如何避免死锁陷阱?如何实现无阻塞的高效运算?答案就隐藏在并发集合与原子类这两大基石之中。1.并发集合:线程安全的容器1.1ConcurrentHashMap我在最开始学习这个容器的时候当时会记住它的特点是:线程安全,允许多个线程进行读和写。null值和键:ConcurrentHas
- Java网络编程基础(TCP/IP协议、Socket编程)
扬子鳄008
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Java网络编程是现代软件开发中的一个重要组成部分,尤其是在构建分布式系统和网络服务时。Java提供了丰富的网络编程API,使得开发者能够轻松地实现各种网络通信功能。本文将详细介绍Java网络编程的基础知识,包括TCP/IP协议和Socket编程的基本概念和实现方法。TCP/IP协议简介TCP/IP(传输控制协议/互联网协议)是一组用于网络通信的标准协议集。它由多个层次组成,每个层次负责不同的功能
- AI 智能运维,重塑大型企业软件运维:从自动化到智能化的进阶实践
AI、少年郎
人工智能运维自动化
一、引言:企业软件运维的智能化转型浪潮在数字化转型加速的背景下,大型企业软件架构日益复杂,微服务、多云环境、分布式系统的普及导致传统运维模式面临效率瓶颈。AI技术的渗透催生了智能运维(AIOps)的落地,通过机器学习、大模型、智能Agent等技术,实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。本文结合头部企业实践,解析AI在运维领域的核心应用场景、技术架构及未来趋势,特别针对基础运维中流程重构、技术
- Kafka 集群架构与高可用方案设计(一)
计算机毕设定制辅导-无忧
#Kafkakafka架构分布式
Kafka集群架构与高可用方案设计的重要性在大数据和分布式系统的广阔领域中,Kafka已然成为了一个中流砥柱般的存在。它最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目,凭借其卓越的高吞吐量、可扩展性以及持久性,被广泛应用于日志收集、实时数据处理、流计算、数据集成等诸多关键领域。在日志收集场景下,以大型互联网公司为例,每天都会产生海量的日志数据,如用户的访问记录、系统操作日
- 灰度发布实战:在生产环境中安全迭代功能
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摘要随着互联网服务规模的不断扩大,如何在保证系统稳定性和用户体验的前提下快速迭代新功能,已经成为大型分布式系统运维和开发团队面临的核心挑战。灰度发布(GreyRelease或CanaryRelease)作为一种渐进式发布策略,通过对少量用户或流量进行新版本试运行,实时监控关键指标、收集用户反馈,从而在生产环境中实现安全的功能迭代和风险管控。本文以某大型电商平台灰度发布实战为例,深入探讨技术原理、系
- 互联网架构“高并发”
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一、什么是高并发高并发(HighConcurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(ResponseTime),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(QueryPerSecond),并发用户数等。响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这
- 组件分享之后端组件——基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystrix
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组件分享之后端组件——基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystrix背景近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。组件基本信息组件:Hystrix开源协议:LICENSE内容本节我们分享一个基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystr
- 分布式定时器:原理设计与技术挑战
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架构设计分布式
文章摘要分布式定时器用于在分布式系统中可靠、准确地触发定时任务,常见实现方案包括:基于数据库/消息队列的定时扫描、分布式任务调度框架(如Quartz集群、xxl-job)、时间轮/延迟队列(如Redis/Kafka)以及Zookeeper/Etcd协调服务。主要技术挑战包括时钟同步、任务幂等、高可用、负载均衡和故障恢复等。核心难点在于保证任务唯一性、调度精度与分布式一致性,技术选型需权衡轻量级(R
- 应用层流量与缓存累积延迟解析
你一身傲骨怎能输
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文章摘要应用层流量指OSI模型中应用层协议(如HTTP、gRPC)产生的数据交互,常见于Web请求、微服务通信等场景。缓存累积延迟指多级缓存或消息队列机制中,各级延迟叠加导致数据更新滞后,例如数据库更新后,因消息队列、缓存刷新等环节延迟,用户最终看到的数据可能滞后数秒。两者分别描述了网络通信的数据流机制和分布式系统中的延迟问题。1.应用层流量应用层流量,一般指的是在网络通信的OSI七层模型中,**
- 深入理解传输对象模式:优化分布式系统数据交互的利器
在现代分布式系统架构中,如何高效地在不同层或不同服务间传输数据是一个关键问题。频繁的网络调用会导致系统性能下降,用户体验受损。传输对象模式(TransferObjectPattern)正是为解决这一问题而生的经典设计模式。本文将全面剖析传输对象模式的原理、实现、应用场景及最佳实践,帮助开发者掌握这一优化系统性能的利器。一、传输对象模式概述1.1模式定义传输对象模式(也称为值对象模式、数据载体模式或
- Redis深度解析:从缓存到分布式系统的核心引擎
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Redis深度解析:从缓存到分布式系统的核心引擎引言:数据时代的极速引擎在当今高并发、低延迟的数字世界中,Redis以其亚毫秒级响应、丰富数据结构和高可用架构,成为现代系统架构的核心组件。从简单的键值存储到复杂的分布式锁实现,从缓存加速到实时分析,Redis的应用场景已远超传统缓存范畴。本文将深入剖析Redis的核心原理、高级特性和最佳实践,带您全面理解这一改变数据处理方式的开源神器。一、Redi
- 分布式操作系统 - 1.分布式系统概论
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分布式操作系统分布式网络
文章目录1.概念和特点1.1概念1.2需解决问题1.3中间件1.4分布式系统特点2.设计目标2.1支持资源共享2.2透明性2.3开放性(1)OpenSystem(2)特点2.4可伸缩性(1)规模可伸缩性(2)地理位置可伸缩性(3)管理可伸缩性(4)实现可伸缩性采用的技术减少通信延迟将服务分割并分布化部署副本(replication)与缓存(caching)(5)易犯错误2.5高性能3.类型3.1高
- 操作系统精髓与设计原理第六版习题全解
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:操作系统作为计算机科学的基础,其核心功能包括管理硬件资源和提供用户服务。《操作系统精髓与设计原理》第六版详细阐述了操作系统的各种核心概念、设计策略和实现技术,并提供了课后习题答案,以帮助读者深入理解并掌握这些知识点。本资料覆盖了进程管理、内存管理、文件系统、设备管理、死锁、安全与保护、分布式系统、实时系统、虚拟化技术和云计算与容器等关键领域。1.操作系统基础知
- 阿里云 RabbitMQ 可观测性最佳实践
观测云
阿里云rabbitmq云计算
阿里云RabbitMQ阿里云RabbitMQ是一款高性能、高可靠的消息中间件,支持多种消息协议和丰富的功能特性。它提供消息队列功能,能够实现应用间的消息解耦和异步通信,提升系统扩展性和稳定性。其支持多种消息持久化策略,确保消息不丢失;具备灵活的路由和负载均衡能力,可高效分发消息;还提供丰富的管理功能,如队列监控、消息追踪和权限管理等,帮助用户轻松管理和优化消息队列,广泛应用于分布式系统、微服务架构
- React Query 优化数据获取与缓存策略
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3vim编辑器linux算法机器学习
引言随着前端应用规模与复杂度的不断提升,如何高效地获取、缓存以及同步服务端数据,成为提升用户体验和系统性能的关键课题。ReactQuery(现更名为TanStackQuery)凭借其轻量、灵活、可扩展的设计,已成为React社区管理服务端状态的事实标准库。本文将深入探讨ReactQuery在数据获取与缓存策略上的原理与实践,结合HTTP缓存理论、分布式系统一致性以及响应式编程等多学科知识,呈现一套
- Proto文件从入门到精通——现代分布式系统通信的基石(含实战案例)
筏.k
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gRPC核心技术详解:Proto文件从入门到精通——现代分布式系统通信的基石(含实战案例)更新时间:2025年7月18日️标签:gRPC|ProtocolBuffers|Proto文件|微服务|分布式系统|RPC通信|接口定义文章目录前言一、基础概念:Proto文件究竟是什么?1.什么是Proto文件?2.传统通信vsProto通信二、语法详解:Proto文件的构成要素1.基本语法结构2.数据类型
- Redis面试精讲 Day 3:Redis持久化机制详解
在未来等你
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【Redis面试精讲Day3】Redis持久化机制详解文章标签Redis,面试题,持久化,RDB,AOF,数据库,缓存,后端开发,分布式系统文章简述本文是"Redis面试精讲"系列第3天内容,深入解析Redis持久化机制这一面试高频考点。文章从基础概念出发,详细剖析RDB和AOF两种持久化方式的实现原理、触发机制和优缺点对比,提供多语言客户端操作示例和性能测试数据。针对"如何选择持久化策略"、"A
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
Alex艾力的IT数字空间
elk微服务中间件架构ux安全性测试可用性测试
架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
- RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用
JouJz
rabbitmqruby分布式
RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用引言:现代分布式系统的通信枢纽在当今复杂的分布式系统架构中,消息队列已成为不可或缺的基础组件。作为最受欢迎的开源消息代理之一,RabbitMQ以其可靠性、灵活性和跨平台能力赢得了广泛青睐。本文将全面剖析RabbitMQ的核心机制、工作模式及高级特性,帮助开发者掌握这一强大的异步通信工具。一、RabbitMQ核心概念解析1.1基本架构模型RabbitMQ
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,