- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- MongoDB知识概括
GeorgeLin98
持久层mongodb
MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景:传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。解释:“三高”需求:①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
- 华为云分布式缓存服务DCS 8月新特性发布
华为云PaaS服务小智
华为云分布式缓存
分布式缓存服务(DistributedCacheService,简称DCS)是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎,为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力,满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。此次为大家带来DCS8月的特性更新内容,一起来看看吧!
- 【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
- Redis:缓存击穿
我的程序快快跑啊
缓存redisjava
缓存击穿(热点key):部分key(被高并发访问且缓存重建业务复杂的)失效,无数请求会直接到数据库,造成巨大压力1.互斥锁:可以保证强一致性线程一:未命中之后,获取互斥锁,再查询数据库重建缓存,写入缓存,释放锁线程二:查询未命中,未获得锁(已由线程一获得),等待一会,缓存命中互斥锁实现方式:redis中setnxkeyvalue:改变对应key的value,仅当value不存在时执行,以此来实现互
- mybatis 二级缓存失效_Mybatis 缓存原理及失效情况解析
weixin_39844942
mybatis二级缓存失效
这篇文章主要介绍了Mybatis缓存原理及失效情况解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下1、什么是缓存[Cache]存在内存中的临时数据。将用户经常查询的数据放在缓存(内存)中,用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询,从缓存中查询,从而提高查询效率,解决了高并发系统的性能问题。2、为什么要使用缓存减少和数据库的交互次
- [转载] NoSQL简介
weixin_30325793
大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
- 高并发内存池(4)——实现CentralCache
Niu_brave
高并发内存池项目笔记c++学习
目录一,CentralCache的简单介绍二,CentralCache的整体结构三,CentralCache实现的详细代码1,成员2,函数1,获取单例对象的指针2,FetchRangeObj函数3,GetOneSpan函数实现4,ReleaseListToSpans函数实现一,CentralCache的简单介绍CentralCache是高并发内存池这个项目的中间层。当第一层ThreadCache内
- SpringBoot整合ES搜索引擎 实现网站热搜词及热度计算
码踏云端
springbootElasticsearchspringbootelasticsearch后端热搜词热度计算java
博主简介:历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于
- 【仿RabbitMQ消息队列项目day2】使用muduo库中基于protobuf的应用层协议进行通信
月夜星辉雪
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一.什么是muduo?muduo库是⼀个基于非阻塞IO和事件驱动的C++高并发TCP网络编程库。简单来理解,它就是对原生的TCP套接字的封装,是一个比socket编程接口更好用的编程库。二.使用muduo库完成一个英译汉翻译服务TranslateServer.hpp:#pragmaonce#include#include#include#include#include"muduo/net/TcpC
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- 使用 RabbitMQ 实现秒杀订单系统的异步消息处理
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使用RabbitMQ实现秒杀订单系统的异步消息处理在秒杀系统中,如何确保高并发环境下的订单处理稳定高效是个很大的挑战。为了解决这个问题,我们通常会引入消息队列,通过异步处理来削峰填谷。这篇文章将详细讲解如何使用RabbitMQ来设计一个秒杀订单系统的异步消息处理流程,重点是如何使用交换机(Exchange)、队列(Queue)、路由键(RoutingKey)以及死信队列(DeadLetterQue
- Spring Boot 请求处理流程:从负载均衡到多实例并发 - 电子商务网站实例
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SpringBoot请求处理流程:从负载均衡到多实例并发-电子商务网站实例SpringBoot请求处理流程:从负载均衡到多实例并发SpringBoot作为一个强大的Java应用开发框架,能够有效地处理高并发请求。本文将基于三个关键流程图,详细分析SpringBoot应用如何从负载均衡到请求处理,再到多实例并发处理的整个过程。1.负载均衡和多实例处理首先,让我们看一下描述负载均衡和多实例处理的流程图
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Java应用的数据库连接池连接池性能测试大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!数据库连接池的性能测试是确保Java应用能够高效运行的关键步骤。性能测试可以帮助我们评估连接池在高并发条件下的表现,以及识别可能的性能瓶颈。本文将介绍如何对Java应用中的数据库连接池进行性能测试。性能测试的重要性性能测试对于数据库连接池至关重要,因为它可以:评估性能:确定连接
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一、Nginx简介1.Nginx概述Nginx是一个免费、开源、高性能、轻量级的HTTP和反向代理服务器,也是一个电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器。其特点是能支持高并发请求处理,并且占用较少的内存资源,提供稳定的、丰富的模块库,有很高的配置灵活性。目前,几乎所有的web项目,都配有Nginx。Nginx由内核和一系列模块组成,内核提供Web服务的基本功能,启用网路协议、提供运行环境、创建连
- Java并发编程-AQS详解及案例实战(上篇)
猿与禅
Java技术栈源码分析javaAQS并发编程原理
文章目录AQS概述AQS的核心概念AQS的工作原理AQS的灵活性使用场景使用指南使用示例AQS的本质:为啥叫做异步队列同步器AQS的核心机制“异步队列”的含义“同步器”的含义总结加锁失败的时候如何借助AQS异步入队阻塞等待AQS的锁队列加锁失败时的处理流程异步入队的机制总结ReentractLock如何设置公平锁策略以及原理设置公平锁策略公平锁的运作原理尝试获取锁释放锁性能与公平性的权衡tryLo
- Java高并发编程详解系列-深入理解Thread构造
nihui123
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上篇分享中主要是对线程的基本概念和基本操作做了一个分享,同时提出了两种常用的创建多线程的方法,当然在后期的分享中也会提及到更多的创建线程的方式,到后期的分享的时候再说。这次主要是深入的理解一下Thread的构造函数,通过构造函数对于Thread有一个更加深入的了解。这里首先提供一个JDK1.6的ThreadAPI截图线程命名规范 从源码分析可以看到在Thread类中默认提供了线程的命名方式,这个
- Java高并发编程详解系列-Balking设计模式
nihui123
高并发设计模式java编程语言
导语 在实际操作中当某个线程因为发现其他线程正在进行相同的工作而放弃即将开始的任务,这种情况就被称为是Balking模式,Balking英文的意思是犹豫。在多个线程监控某个共享变量,A线程监控到共享变量发生变化后立即触发某个动作,但是这个这个时候发现了B线程也对该变量开始了行动,这个时候A变量就放弃了准备工作。下面就来详细的讲解一下关于Balking模式什么是Balking模式 在餐厅吃饭的时
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nihui123
高并发Java高并发Future高并发
导语 假设,在一个使用场景中有一个任务需要执行比较长的时间,通常需要等待任务执行结束之后或者是中途出错之后才能返回结果。在这个期间调用者只能等待,对于这个结果Future设计模式提供了一种凭据式的解决方案。在日常生活中,这种方案也是存在的。例如去洗衣店洗衣服,当你把衣服放到洗衣店,等他洗完需要一段时间,这个时候洗衣店就会给你一凭证,你可以通过这个凭证到时候去取洗好的衣服。这个例子就是生活中的Fu
- Java 并发编程:Java 线程池的介绍与使用
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栗筝i的Java技术栈#Java基础栗筝i的Java技术栈Java基础Java并发Java线程池
大家好,我是栗筝i,这篇文章是我的“栗筝i的Java技术栈”专栏的第024篇文章,在“栗筝i的Java技术栈”这个专栏中我会持续为大家更新Java技术相关全套技术栈内容。专栏的主要目标是已经有一定Java开发经验,并希望进一步完善自己对整个Java技术体系来充实自己的技术栈的同学。与此同时,本专栏的所有文章,也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理,因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同
- 论文分享系列(二)——论微服务架构及其应用
马斯洛金字塔下的小灵猴儿
#软考高项架构师论微服务架构及其应用论文
论微服务架构及其应用摘要2023年5月,我司启动了精彩购电商系统的开发工作,该项目组中我担任系统架构师岗位,主要负责整体架构设计与中间件选型。本文以该电商平台为例,将介绍微服务架构的特点、应用场景以及实现方法。系统以SpringCloud微服务框架开发,分为前端Web服务、平台保障服务、业务服务三部分。前端Web服务由负载均衡与服务器集群结合,实现高并发的前台界面;平台保障服务以Eureka为中心
- HBase(一)——HBase介绍
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大数据数据库数据结构与算法
HBase介绍1、关系型数据库与非关系型数据库(1)关系型数据库关系型数据库最典型的数据机构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织优点:1、易于维护:都是使用表结构,格式一致2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询3、复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询缺点:1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写2、固定的表结构,灵活度稍欠3、高并发读写需求,传统关
- Python 课程8-多线程编程和多进程编程
可愛小吉
Python教學python开发语言threadingmultiprocessing
前言在现代编程中,处理并发任务是提高程序性能的关键之一。Python提供了多线程(threading)和多进程(multiprocessing)两种方式来实现并发编程。多线程适用于I/O密集型任务,而多进程则更适合CPU密集型任务。通过这两种技术,你可以高效地处理大规模数据、加速程序执行并优化资源利用。在本篇详细教程中,我们将讨论如何使用Python的threading模块实现多线程,以及如何使用
- 实现多级缓存的六种策略方法
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保证多级缓存数据一致性是一个复杂的任务,尤其是在分布式和高并发环境中。以下是一些常见的方法和策略,可以帮助实现多级缓存的数据一致性1.缓存失效策略1.1主动失效在更新数据库时,主动使相关缓存失效。步骤:更新数据库删除或失效缓存publicclassCacheService{privateLocalCachelocalCache;privateRedisCacheredisCache;private
- Reactive 编程-Vert.x
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- Java并发复习
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Java并发安全容器java开发语言
Java基础1.为什么要使用并发编程?一般我们工作的电脑都有多核,我们创建多个线程,然后操作系统可以将多个线程分配给不同的CPU去执行,每个CPU执行一个线程,这样就提高了CPU使用效率。在网络购物中,我们买了一个东西的同时,需要减库存,生成订单等等这些操作,就可以进行拆分利用多线程的技术完成。面对复杂业务模型,并行程序串行会比程序更适应业务需求,而并发编程更能吻合这种业务拆分。->充分利用多核C
- K8S - Emptydir - 取代ELK 使用fluentd 构建logging saidcar
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由于k8s的无状态service通常部署在多个POD中,实现多实例面向高并发。但是k8s本身并没有提供集中查询多个pod的日志的功能其中1个常见方案就是ELK.本文的方案是利用fluentdsidecar和emptydir把多个pod的日志导向到bigquery的table中。Emptydir的简介Kubernetes中的EmptyDir是一种用于容器之间共享临时存储的空目录卷类型。EmptyDi
- Redis总结(八)redis单线程还是多线程问题
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redis为什么可以支持高并发和它内部的工作模式有不可分割的关系:绝大部分请求是纯粹的内存操作(非常快速)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件非阻塞IO-IO多路复用Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令,执行命令,返回结果三个过程。其中执行命令阶段,由于Redis是单线程来处理命令的,所有到达服务端的命令都不会立刻执行,所有的命令都会进入一个队列中,然后逐个执行,并且多个客
- 高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式
非科班大厂码农(同名公众号)
分布式缓存
缓存系列文章链接如下:高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存|Read-Through缓存模式Write-Through模式的缓存操作Write-Through模式的思路与Read-Through模式类似,但有一个关键的区别:在这里,缓存负责
- PostgreSQL 性能优化全方位指南:深度提升数据库效率
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数据库postgresql性能优化github
PostgreSQL性能优化全方位指南:深度提升数据库效率别忘了请点个赞+收藏+关注支持一下博主喵!!!在现代互联网应用中,数据库性能优化是系统优化中至关重要的一环,尤其对于数据密集型和高并发的应用而言,PostgreSQL(以下简称PG)凭借其丰富的特性和强大的功能,成为很多企业的首选。然而,随着数据规模的扩展和查询复杂度的提升,PostgreSQL的性能问题逐渐显现。本文将详细介绍Postgr
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
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COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D