- FastDFS存储目录迁移方案
甘蓝聊Java
【更新中...】项目中的那些事FastDFSFastDFS目录迁移
1背景生产FastDFS的存储目录为/home/fastdfs。当前的存储情况如下:/home挂载点总磁盘量为4.8GB,可用容量不足1GB。所以计划迁移到/usr挂载点,以解决磁盘空间不足的问题。2迁移方案迁移思路:停止服务:停止原有的fastdfs的两个服务,防止外部用户继续上传文件数据备份及迁移:备份原有目录,并迁移到新目录配置备份:备份storage和tracker配置文件配置修改:修改配
- FUSE,从内核到用户态文件系统的设计之路
后端运维人工智能
FUSE(FilesysteminUserspace)是一个允许用户在用户态创建自定义文件系统的接口,诞生于2001年。FUSE的出现大大降低了文件系统开发的门槛,使得开发者能够在不修改内核代码的情况下实现创新的文件系统功能。JuiceFS就是基于FUSE构建的高性能分布式文件系统,充分发挥了FUSE的灵活性和扩展性。为了更好地理解FUSE的设计理念,我们将首先回顾内核文件系统以及网络文件系统(如
- Hive SQL 使用及进阶详解
小四的快乐生活
hivesqlhadoop
一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- MongoDB 数据库简介
wjs2024
开发语言
MongoDB数据库简介引言随着互联网技术的飞速发展,数据已经成为企业的重要资产。为了高效地管理和处理这些数据,数据库技术应运而生。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库,因其灵活的数据模型和高效的数据处理能力,受到了广泛的关注。本文将为您详细介绍MongoDB的基本概念、特点、应用场景以及操作方法。MongoDB概述MongoDB是一个基于分布式文件系统的NoSQL数据库,由10gen公司
- HDFS是如何存储和管理大数据
python资深爱好者
大数据hdfshadoop
HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)是专为大数据处理而设计的分布式文件系统,具有高吞吐量、高容错性等特点,适用于大规模数据存储和管理。以下是HDFS存储和管理大数据的详细机制:一、HDFS架构HDFS采用主从架构,主要包括以下组件:NameNode(主节点):作为集群的“大脑”,NameNode负责管理文件系统的命名空间,维护文件和目录的元
- 云原生时代的分布式文件系统设计与实现
ITPUB-微风
云原生
在云计算和大数据时代,高效的数据管理和访问对于企业来说至关重要。Alluxio,一个开源的分布式文件系统,应运而生,为大数据和人工智能应用提供了革命性的解决方案。由HaoyuanLi在加州大学伯克利分校AMPLab启动,Alluxio如今已成为全球众多大型科技公司(如Facebook、Uber、Microsoft等)的关键组件。Alluxio的历史与发展Alluxio最初是一个名为Tachyon的
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
小赖同学啊
jmeter专栏jmeter大数据
以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- HDFS分布式文件系统的架构及特点
互联网上的猪
Hadoophdfs架构hadoop
一、HDFS架构HDFS采用的是主从(Master/Slave)架构,即一个HDFS通常是由一个Master和多个Slave组成。Master为NameNode主要用于管理HDFSSlave为DataNode主要用于存储文件SecondaryNode用于辅助NameNodeHDFS架构1.1BlockBlock是HDFS文件系统中最小的存储单位,通常称为数据块。在HDFS文件系统中存储的文件会被拆
- docker搭建FastDFS文件系统(最详细版)
刘明同学呀
文件上传dockerdockerfastdfs
一起探讨学习每天给大家提供技术干货博主技术笔记https://notes.xiyankt.com博主开源微服架构前后端分离技术博客项目源码地址,欢迎各位starhttps://gitee.com/bright-boy/xiyan-blogdocker安装FastDFS(最详细版)1.拉取镜像dockerpulldelron/fastdfs2.使用docker镜像构建tracker容器(跟踪服务器,
- 私有化部署落地方案~后端
维搭小刘
后端架构运维
在上一期中,我们介绍了星云私有化部署落地方案~前端。今天,我们将继续深入探讨星云私有化部署落地方案,重点讲解后端部分的部署架构,包括中间件和后端服务两大核心。中间件从星云私有化部署整体方案中,可以知道我们采用了MySQL、Redis、ElasticSearch、RabbitMQ和FastDFS这五种中间件组件。它们在私有化部署中的具体落地方案如下图所示:(1)将星云使用的五种组件镜像上传至维搭自有
- Linux-ISCSI
DC_BLOG
Linuxlinux服务器
文章目录iSCSIiSCSI配置作者主页:点击!Linux专栏:点击!⏰️创作时间:2025年02月17日19点50分iSCSI协议是没有同步机制的,要想解决同步机制,需要配置集群文件系统或者是分布式文件系统,防止数据不同步的问题iSCSI基于IP协议的技术标准,该技术允许用户通过TCP/IP网络来构建SANiSCCI的基本组成使用3260端口进行传输iSCCI会话的建立是通过启动器(Initat
- Hadoop之HDFS的使用
想要变瘦的小码头
hadoophdfs大数据
HDFS是什么:HDFS是一个分布式的文件系统,是个网盘,HDFS是一种适合大文件存储的分布式文件系统HDFS的Shell操作1、查看hdfs根目录下的内容-lshdfsdfs-lshdfs://hadoop01:9000/url在使用时默认是可以省略的,因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性可以写成:hdfsdfs-ls/还有一版旧版写
- Hadoop管理工具dfsadmin和fsck的使用
脚本无敌
Hadoophadoopnpm大数据
Hadoop提供了多个管理工具,其中dfsadmin和fsck是用于管理HDFS(Hadoop分布式文件系统)的重要工具。以下是它们的使用方法和常见命令。1.dfsadmin工具dfsadmin是用于管理HDFS集群的命令行工具,主要用于监控和管理HDFS的状态。常用命令查看HDFS状态hdfsdfsadmin-report显示HDFS集群的总体状态,包括数据节点(DataNode)的状态、存储容
- MongoDB sharding
tycoon1988
北航云计算公开课
Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的,所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构,而且带有强大的数据查询功能,因此非常受到欢迎。mongodb的几个基本概念文档文档是MongoDB中数据的基本单元,非常类似于关系数据库管理系统中的行。文档是MongoDB的核心概念。多个键及
- HBase简介:高效分布式数据存储和处理
代码指四方
分布式hbase数据库大数据
HBase简介:高效分布式数据存储和处理HBase是一个高效的、可扩展的分布式数据库,它是构建在ApacheHadoop之上的开源项目。HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行,并能够处理海量的结构化和半结构化数据。HBase的核心特点包括:分布式存储:HBase使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为底层存储,数据被分布在集
- hadoop 1.0 基本概念了解
fenggfa
hadoophadoop大数据mapreduce
hadoop基本概念了解common:hadoop组件公共常用工具类Avro:Avro是用于数据序列化的系统。不同机器之间数据交流的保障。MapReduce:MapReduce是一种编程模型,分为Map函数和Reduce函数。Map函数负责将输入数据转化为中间值,中间值再通过Reduce函数转化成输出数据HDFS:HDFS是一个分布式文件系统。通过一次写入,多次读出来实现。Chukwa:Chukw
- 深入理解Hadoop 1.0.0源码架构及组件实现
隔壁王医生
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop1.0.0作为大数据处理的开源框架,在业界有广泛应用。该版本包含核心分布式文件系统HDFS、MapReduce计算模型、Common工具库等关键组件。通过分析源码,可深入理解这些组件的设计和实现细节,包括数据复制、任务调度、容错机制以及系统配置管理。本课程旨在指导学生和开发者深入学习Hadoop的核心原理和实践应用,为其在大数据领域的进一步研究和开
- 云存储 (OSS、CPFS 和 NAS)
HaoHao_010
服务器云计算
随着数字化转型的加速,企业和个人对数据存储的需求日益增加。云存储作为一种灵活、可靠的存储方式,已经成为数据管理的主流方案。在云存储领域,对象存储服务(OSS)、云分布式文件系统(CPFS)和网络附加存储(NAS)是三种常见的存储解决方案。它们各自具备不同的技术特点和适用场景,选择合适的存储方案能够更好地满足不同业务需求。本文将对这三种云存储解决方案进行对比分析,帮助用户理解它们的优势和适用场景。1
- HiveQL命令(三)- Hive函数
BigDataMagician
HiveQL命令hivehadoop数据仓库
文章目录前言一、Hive内置函数1.数值函数2.字符串函数3.日期与时间函数4.条件函数5.聚合函数6.集合函数7.类型转换函数8.表生成函数(UDTF)前言在大数据处理和分析的过程中,数据的转换和处理是至关重要的环节。ApacheHive作为一种流行的数据仓库工具,提供了丰富的内置函数,帮助用户高效地处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。这些内置函数涵盖了数值计算、字符
- Linux 查看运行了哪些服务
qifengle2014
LinuxDockerJavaPython技术分享合集linux服务器运维sshcentos
1、service--status-allservice--status-all输出:●fdfs_storaged.service-LSB:FastDFSstorageserverLoaded:loaded(/etc/rc.d/init.d/fdfs_storaged;bad;vendorpreset:disabled)Active:active(running)sinceThu2019-03-2
- 掌握大数据--Hive全面指南
纪祥_ee1
大数据hivehadoop
1.Hive简介2.Hive部署方式3.Hive的架构图4.Hive初体验5.HiveSQL语法--DDL操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模结构化数据。以下是Hive的一些主要特点和介绍:1.类SQL查询语言:HiveSQ
- docker搭建fastdfs集群
随便起个名用
fastDfs
具体搭建过程参照官方wiki:https://github.com/happyfish100/fastdfs/wiki按照官方wiki,将配置文件做修改并打包,然后自己写成Dockerfile环境:三台虚拟机10.200.18.20010.200.18.20110.200.18.202每台虚拟机上都按装tracker,storage,nginx需要用到的文件已打包:tools.tar.gz下载链接
- 深度剖析分布式存储架构
罗伯特之技术屋
大数据及数据管理(治理)专栏计算机工程的科学与探索专栏分布式架构数据库
【摘要】本文介绍了分布式存储的架构类型、分布式理论、不同的分布式文件系统和分布式键值系统等,较为系统详尽。全文约2万字,可收藏。目录一、集中存储结构二、分布式存储1、分布式存储的兴起2、分布式存储的重要性3、分布式存储的种类和比较三、分布式理论浅析1、一致性和可用性2、数据分布3、复制4、分布式协议5、跨机房部署四、分布式文件系统1、Google文件系统(GFS)2、Taobao文件系统(TFS)
- k8s部署go-fastdfs
小梦想的博客
kubernetes容器go-fast
前置环境:已部署k8s集群,ip地址为192.168.10.1~192.168.10.5,总共5台机器。1.创建provisioner制备器(如果已存在,则不需要)制备器的具体部署方式可参考我的上一篇文章:k8s部署rabbitmq-CSDN博客文章浏览阅读254次,点赞3次,收藏5次。k8s部署rabbitmqhttps://blog.csdn.net/ZZ2713634772/article/
- 如何处理大规模数据集中的数据处理:Spark和ApacheFlink
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.简介2.基本概念术语说明数据处理(DataProcessing)任务调度(TaskScheduling)HadoopApacheSparkApacheFlink3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解1.MapReduce(1)概述(2)算法原理分布式文件系统Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段MapReduce的流程示意图Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段执行
- HIVE常见面试题
兔子宇航员0301
数据开发小白成长笔记hivehadoop数据仓库
1.简述hiveHive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具,主要用于处理和查询存储在HDFS上的大规模数据。Hive通过将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL的查询功能,使得用户可以通过编写SQL语句来进行数据分析,而不需要编写复杂的MapReduce程序2.简述hive读写文件机制Hive读写文件机制主要依赖Hadoop的HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(计算框架)。
- 使用python实现Hadoop中MapReduce
qq_44801116
Pythonpythonhadoopmapreduce
Hadoop包含HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源管理器)、MapReduce(编程模型)。一、三大组件的简介(1)HDFS(HadoopDistributedFileSystem):HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。主要负责数据的存储和管理,可以将大数据集分成多个数据块,并将数据块分配到不同的计算节点上存储,提高数据的可靠性和处理效率。旨
- Hadoop1.0-HDFS介绍
szjianzr
HADOOP介绍hadoopHDFS
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能。一、HDFS基本概念1、Bl
- 物联网架构之Hadoop
moluxiangfenglo
架构hadoop大数据
hadoop体系结构Hadoop是一个开源的分布式计算平台,主要用于存储和处理大规模数据集。其核心架构包括以下几个关键组件:1.HadoopDistributedFileSystem(HDFS)HDFS是Hadoop的分布式文件系统,用于存储大数据集。它具有以下特点:主从架构:包括一个NameNode(主节点)和多个DataNode(从节点)。数据块存储:将大文件分割成多个数据块,每个数据块通常大
- Spark3.1.2单机安装部署
花菜回锅肉
大数据spark大数据hadoop
spark3.1.2单机安装部署概述Spark是一个性能优异的集群计算框架,广泛应用于大数据领域。类似Hadoop,但对Hadoop做了优化,计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入HDFS,更适用于需要迭代运算的算法场景中。Spark专注于数据的处理分析,而数据的存储还是要借助于Hadoop分布式文件系统HDFS等来实现。大数据问题场景包含以下三种:复杂的批量数据处理基于历史数据的交
- 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