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范范0825
ipythonlinux运维
理解Gunicorn:PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn,全称GreenUnicorn,是一个为PythonWSGI(WebServerGatewayInterface)应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具,Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置,帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
- Redis系列:Geo 类型赋能亿级地图位置计算
Ly768768
redisbootstrap数据库
1前言我们在篇深刻理解高性能Redis的本质的时候就介绍过Redis的几种基本数据结构,它是基于不同业务场景而设计的:动态字符串(REDIS_STRING):整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)跳跃表(REDIS_ENCODI
- 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)
- Kafka是如何保证数据的安全性、可靠性和分区的
喜欢猪猪
kafka分布式
Kafka作为一个高性能、可扩展的分布式流处理平台,通过多种机制来确保数据的安全性、可靠性和分区的有效管理。以下是关于Kafka如何保证数据安全性、可靠性和分区的详细解析:一、数据安全性SSL/TLS加密:Kafka支持SSL/TLS协议,通过配置SSL证书和密钥来加密数据传输,确保数据在传输过程中不会被窃取或篡改。这一机制有效防止了中间人攻击,保护了数据的安全性。SASL认证:Kafka支持多种
- MongoDB知识概括
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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
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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!
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转载自:文章lxml简介Python从来不出现XML库短缺的情况。从2.0版本开始,它就附带了xml.dom.minidom和相关的pulldom以及SimpleAPIforXML(SAX)模块。从2.4开始,它附带了流行的ElementTreeAPI。此外,很多第三方库可以提供更高级别的或更具有python风格的接口。尽管任何XML库都足够处理简单的DocumentObjectModel(DOM
- 【Java】已解决:java.util.concurrent.CompletionException
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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
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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
- metaRTC8.0,一个全新架构的webRTC SDK库
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概述metaRTC8.0是metaRTC开源以来架构变化最大的一个版本,是metaIPC3.0等高性能的基础。metaRTC8.0是一个全新架构版本,并非在metaRTC7.0版本上简单升级,在QOS/语音对讲/内存占用/视频文件录制读取等方面新增多个模块,在弱网对抗/语音对讲/内存优化等效果上有显著提升。metaRTC8.0在一年多的开发中进行了近200次迭代,metaRTC8.0社区版计划在2
- 高性能javascript--算法和流程控制
海淀萌狗
-for,while和do-while性能相当-避免使用for-in循环,==除非遍历一个属性量未知的对象==es5:for-in遍历的对象便不局限于数组,还可以遍历对象。原因:for-in每次迭代操作会同时搜索实例或者原型属性,for-in循环的每次迭代都会产生更多开销,因此要比其他循环类型慢,一般速度为其他类型循环的1/7。因此,除非明确需要迭代一个属性数量未知的对象,否则应避免使用for-i
- 网关gateway学习总结
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一微服务概述:微服务网关就是一个系统!通过暴露该微服务的网关系统,方便我们进行相关的鉴权,安全控制,日志的统一处理,易于监控的相关功能!实现微服务网关技术都有哪些呢?1nginx:nginx是一个高性能的http和反向代理web的服务器,同事也提供了IMAP/POP3/SMTP服务.他可以支撑5万并发链接,并且cpu,内存等资源消耗非常的低,运行非常的稳定!2Zuul:Zuul是Netflix公司
- Nginx:高性能的Web服务器与反向代理
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在当今的互联网世界中,Web服务器的选择对于网站的性能、稳定性和安全性至关重要。Nginx(发音为“engineX”)凭借其卓越的性能、丰富的功能集和灵活的配置选项,成为了众多网站和应用程序的首选Web服务器和反向代理。本文将深入探讨Nginx的特点、应用场景、基本配置以及它如何助力你的Web项目。Nginx简介Nginx是一个开源的、高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/
- Nginx的使用场景:构建高效、可扩展的Web架构
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Nginx,作为当今最流行的Web服务器和反向代理软件之一,凭借其高性能、稳定性和灵活性,在众多Web项目中扮演着核心角色。无论是个人博客、中小型网站,还是大型企业级应用,Nginx都能提供强大的支持。本文将探讨Nginx的几个主要使用场景,帮助读者理解如何在实际项目中充分利用Nginx的优势。1.静态文件服务对于包含大量静态文件(如HTML、CSS、JavaScript、图片等)的网站,Ngin
- mybatis 二级缓存失效_Mybatis 缓存原理及失效情况解析
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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
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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
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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
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RAKsmart洛杉矶云服务器是一种高性能的云计算解决方案,专为满足不同业务需求而设计。以下是对RAKsmart洛杉矶云服务器的具体介绍,rak小编为您整理发布raksmart洛杉矶云服务器全面解析。1.线路选择:RAKsmart洛杉矶云服务器提供多种网络线路选项,包括大陆优化线路和CN2ONLY线路。这些线路能够提供更稳定和快速的连接速度,特别适合需要高效数据传输和低延迟的业务环境。2.性能表现
- 从单体到微服务:FastAPI ‘挂载’子应用程序的转变
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在现代Web应用开发中,模块化架构是一种常见的设计模式,它有助于将大型应用程序分解为更小、更易于管理的部分。FastAPI,作为一个高性能的PythonWeb框架,提供了强大的支持来实现这种模块化设计。通过“挂载”子应用程序,我们可以为不同的功能区域(如前端接口、管理员接口和用户中心)创建独立的应用程序,并将它们整合到一个主应用程序中。本文将详细介绍如何在FastAPI中使用“挂载”子应用程序的方
- Golang channel 死锁
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死锁是指两个或两个以上的协程的执行过程中,由于竞争资源或由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,他们将无法推进下去,以下是总结出来的几种死锁情况。1.死锁1:一个通道在一个主go程里同时进行读和写2.死锁2:go程开启之前使用通道3.死锁3:通道1中调用了通道2,通道2中调用通道14.死锁4:直接读取空channel的死锁5.死锁5:超过channel缓存继续写入数据导致死锁6.向已关闭
- MySQL锁
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- Fork/Join框架与ForkJoinPool
浪白条
1.Fork/Join框架fork操作的作用是把一个大的问题划分成若干个较小的问题。在这个划分过程一般是递归进行的。直到可以直接进行计算。需要恰当地选取子问题的大小。太大的子问题不利于通过并行方式来提高性能,而太小的子问题则会带来较大的额外开销。每个子问题计算完成后,可以得到关于整个问题的部分解。join操作的作用是把这些分解手机组织起来,得到完整解。简单的说,ForkJoin其核心思想就是分治。
- SpringBoot整合ES搜索引擎 实现网站热搜词及热度计算
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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
- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
ranshan567
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JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- Dubbo架构概览:服务注册与发现、远程调用、监控与管理
木南曌
dubbo架构
Dubbo是一个成熟的、高性能的、基于Java的微服务开发框架,它主要用于解决分布式系统中的服务治理问题,包括服务的注册与发现、远程过程调用(RPC)、服务监控与管理等多个关键环节。以下是Dubbo架构概览的详细介绍:服务注册与发现Dubbo的服务注册与发现机制是其核心功能之一,它依赖于注册中心来管理服务的生命周期和定位服务提供者。1.服务提供者(Provider)服务提供者是实际提供服务的节点,
- 【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
- 为什么Node.js不适合CPU密集型应用?
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node.js
Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性,具体可以归纳为以下几点:单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。虽然这种模型在处理高并发I/O密集型任务时非常高效,因为它避免了传统多线程模型中的线程上下文切换开销,但这也意味着它不能充分利用现代多核CPU的计算能力。对于需要大量计算资源的CPU密集型应用,单线程模型会成为瓶颈,导致应用性能受限。
- 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负载均衡后端
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
- hbase介绍
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云计算+大数据hbase
hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点:数据量大:一个表可以有上亿行,上百万列(列多时,插入变慢)面向列:面向列(族)的
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多