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刘俊涛liu
分布式
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- gRPC深度解析:原理、实践与性能优化指南
亲爱的非洲野猪
性能优化
引言在现代分布式系统架构中,服务间通信的效率直接影响着整体系统的性能。gRPC作为新一代RPC框架,凭借其高性能、跨语言支持和强大的功能特性,已成为微服务通信的事实标准。本文将深入剖析gRPC的核心原理,分享最佳实践,并提供生产环境中的优化建议。一、gRPC核心架构解析1.1ProtocolBuffers:高效的数据交换格式ProtocolBuffers(简称protobuf)是gRPC的接口定义
- Java学习----Redis集群
典孝赢麻崩乐急
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- 基于单片机智能消毒柜设计
小新单片机
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- 基于单片机智能衣柜/智能衣橱设计
小新单片机
单片机设计库单片机嵌入式硬件51单片机stm32智能衣橱
传送门其他作品题目速选一览表其他作品题目功能速览概述本设计实现了一种基于单片机的多功能智能衣柜,融合环境检测、安全防护与用户交互功能。系统以微控制器(如STM32/ESP32)为核心,集成传感器、执行机构及无线通信模块(Wi-Fi/蓝牙)。研究此项目可以让我们的生活变得更加便捷,所以想通过本次设计真正意义上去感受智能产品的魅力;更加深刻了解单片机以及嵌入式操作系的主要特点在于功能性强实用、操作简单
- 使用高精度IMU对无人机系统有何提升?
Yuroo zhou
IMU无人机机器学习嵌入式实时数据库算法嵌入式硬件
在无人机自主飞行的核心技术链条中,惯性测量单元(IMU)的精度与可靠性直接决定了整机的控制上限。高精度IMU对无人机系统的提升是全方位的,尤其在导航精度、稳定性、自主性和可靠性等关键性能方面。它通常是实现专业级和工业级无人机应用的核心传感器之一。**技术内核:高精度与小型化的完美平衡**ER-MIMU-063以38.6mm×44.8mm×25.5mm的超小尺寸和≤70g的轻量化设计,能完美适配各类
- 分布式文件存储(GlusterFS) 入门指南, 有一定难度!! ubuntu
努力一点948
分布式gluster分布式ubuntulinux服务器运维人工智能gpu算力
以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技|GPU服务器高性能云主机云服务器-登录相关兑换码星宇社区---4090算力卡免费体验、共享开发社区-CSDN博客兑换码要是过期了,可以私信我获取最新兑换码!!!之所以推荐给大家使用,是因为上面的云主机目前是免费使用的,不需要大家再去安装虚拟机,部署虚拟机,环境都搭配好了,非常适合新手入门,减少搭建的时间,把时
- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- Apache Ignite SQL索引全面指南
吕曦耘George
ApacheIgniteSQL索引全面指南索引概述在ApacheIgnite分布式数据库中,索引是优化SQL查询性能的核心机制。Ignite提供了多种索引类型和配置方式,帮助开发者根据不同的业务场景构建高效的查询系统。索引类型与创建方式1.自动创建索引Ignite会自动为以下字段创建索引:主键字段(PrimaryKey)亲和键字段(AffinityKey)这些基础索引为分布式查询提供了基本支持。2
- Apache Ignite SQLLine工具使用指南
侯霆垣
ApacheIgniteSQLLine工具使用指南概述ApacheIgnite作为一个分布式内存计算平台,提供了完整的SQL功能支持。SQLLine是Ignite内置的一个命令行工具,它允许开发者和数据库管理员通过交互式方式执行SQL查询和管理Ignite集群。本文将详细介绍如何使用SQLLine工具与Ignite集群进行交互。SQLLine工具简介SQLLine是一个基于控制台的JDBC客户端工
- DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业?
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spark大数据分布式
DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统,能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
- 高性能分布式对象存储-MinIO多节点部署
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MinIO是一个高性能的分布式对象存储服务,它可以配置为多节点(或多服务器)模式以提供高可用性和数据冗余。以下是一个基本的多节点MinIO部署示例:确保你有多个服务器或虚拟机。在每个节点上安装MinIO。使用minioserver命令启动多节
- 时序数据库在工业物联网领域的核心优势与应用价值
时序数据说
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一、工业物联网的数据挑战与需求工业物联网(IIoT)正在重塑全球制造业格局,通过连接设备、传感器和控制系统,实现了生产过程的数字化与智能化。然而,这一转型也带来了前所未有的数据管理挑战:海量数据:单个工厂可能部署数万个传感器,每秒产生数千万数据点高速写入:工业设备常需毫秒级数据采集,对数据库写入性能要求极高严格时效:质量控制、故障预测等场景要求实时数据分析长期存储:设备生命周期数据需保存数年甚至数
- 消息队列MQ
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消息队列(MessageQueue,简称MQ)是一种基于异步通信模式的中间件技术,核心作用是在分布式系统中实现消息的存储、传递和缓冲,解决不同组件/服务之间的通信耦合问题,提升系统的灵活性、可靠性和可扩展性。一、核心概念与本质消息队列的本质是一个“存储消息的容器”,但它并非简单的存储工具,而是通过一套规则(如消息路由、持久化、确认机制等)实现“生产者”和“消费者”的解耦通信:生产者(Produce
- Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
这段内容讲的是ApacheIgnite的SQL功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解:一、Ignite是一个分布式SQL数据库✅特点:符合ANSI-99SQL标准水平扩展(可扩展到多个节点)容错(fault-tolerant)支持两种数据分布方式:分区(Partitioned):数据分布在多个节点上复制(Replicated):每个节点都有完整数据副本二、SQL功能支持✅DML语句:Ig
- [特殊字符] HarmonyOS实战:跨设备文件传输系统的「无缝传送」秘籍
作为一个曾在会议室传1GB演示视频传到崩溃的开发者,今天要分享HarmonyOS分布式文件传输的实战!当初用断点续传功能救了我差点被毙掉的方案,现在把这些救命技巧全公开~一、文件传输的「崩溃瞬间」与需求上周给客户演示方案时,3台设备互传视频差点翻车:断网重传:会议室WiFi突然卡,传了一半的视频要重来多设备共享:手机、平板、电脑都要同步最新版PPT权限控制:怕客户误删源文件,得限制编辑权限Harm
- Apache Ignite异常处理与故障管理指南
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ApacheIgnite异常处理与故障管理指南概述在分布式系统中,异常处理和故障管理是确保系统稳定性的关键环节。ApacheIgnite作为一个高性能的内存计算平台,提供了完善的异常处理机制和故障管理策略。本文将深入解析Ignite中的异常类型、处理方式以及关键故障处理机制,帮助开发者构建更健壮的Ignite应用。Ignite常见异常类型及处理IgniteAPI定义了多种异常类型,每种异常都有其特
- Kafka单条消息长度限制详解及Java实战指南
在分布式消息系统中,Kafka以其高吞吐、低延迟的特性成为主流选择。但很多开发者在使用时会遇到一个常见问题:单条消息长度限制。本文将深入剖析Kafka的消息大小限制机制,并提供Java解决方案。一、Kafka消息长度限制核心参数Kafka通过多级配置控制消息大小,关键参数如下:配置项作用范围默认值说明message.max.bytesBroker1MB(1048588)Broker允许的最大消息尺
- 阿里P8架构大神分享纯手写“kafka文档”看完直呼太牛!
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什么是KafkaKafka是由Linkedin公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于Zookeeper的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。kafka的外在表现很像消息系统,允许发布和订阅消息流,但是它和传统的消息系统有很大的差异:首先,kafka是个现代分布式系统,以集群的方式运行,可以自由伸缩其次,kafka可以按照要求存储数据,保存多久都可以
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
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Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- 分布式光伏后期添加群调群控装置方案
对于当下,光伏发电项目也是很多,这样直接对电网造成了一些不利影响,为此,很多时候电力公司要求对电站进行控制,包括有功和无功。对于大的集中电站,需要AGC/AVC设备。但是对于小的分布式光伏发电来讲,需要满足技术要求的同时,还要控制好成本。为此引入了群调群控装置,也成为多合一终端。在分布式光伏电站安装部署一台多合一并网通信装置,并通过有线网络与站内智能设备连接。多合一并网通信装置接收到站内智能设备数
- 监测生命体征、活动水平的可穿戴电子产品设计方案
不脱发的程序猿
移动电话的普及使我们能够随时随地拨打电话。又经过20年的创新后,语音通话已不再是手机这款智能设备的主要功能,它不仅可以拍摄美丽的照片、播放音频和视频流文件,而且还提供各种各样的服务:现在还逐渐成为我们的私人教练。配备传感器或者连接到穿戴式传感器后,这些设备可用来监控日常活动和个人健康状况。在不断增强的健康意识推动下,人们开始关注测量生命体征参数:如心率、体温、血氧饱和度、血压、活动水平(运动量)和
- Zabbix企业级分布式监控
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目录一、zabbix监控系统1.1监控的五大核心类型1.2监控的五层逻辑架构(1)基础设施监控(2)系统层监控(3)应用层监控(4)业务监控(5)端用户体验监控二、监控系统的技术原理2.1监控系统的核心模块2.2数据采集协议分类2.3数据采集模式(1)被动模式(2)主动模式2.4分布式代理架构三、主流开源监控系统对比3.1Zabbix3.2Prometheus+Grafana3.3Nagios3.
- 大数据领域如何用好 Eureka 实现服务治理
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大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配与最佳实践元数据框架标题大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配、实现机制与最佳实践关键词Eureka;服务治理;大数据分布式系统;服务发现;负载均衡;故障恢复;云原生适配摘要Eureka作为Netflix开源的AP型服务发现组件,以其高可用性、动态适配性和轻量级特性,成为微服务架构的核心工具。然而,大数据领域的超大规模分布式、高并发数据流动、动态资
- Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践
大数据洞察
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Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析元数据框架标题:Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析关键词:Eureka;服务治理;大数据推荐系统;分布式架构;服务发现;高可用性;动态扩展摘要:本文结合Eureka的核心特性与大数据推荐系统的需求,从第一性原理推导、架构设计、实现机制到实际应用,全面解析Eureka在推荐系统中的服务治理实践。通过
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
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Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- Python爬虫技术:高效采集开放数据的5种方法
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Python爬虫技术:高效采集开放数据的5种方法关键词:Python爬虫、开放数据采集、请求库、异步爬虫、分布式爬虫、动态网页解析、API直连摘要:本文围绕“如何用Python高效采集开放数据”展开,系统讲解5种主流爬虫方法(基础请求库、异步请求、动态网页渲染、分布式爬虫、API直连)的原理、适用场景与实战技巧。通过生活类比、代码示例和真实案例,帮助读者快速掌握不同场景下的爬虫策略,同时强调数据合
- ASP.NET Core与Confluent.Kafka深度整合:构建高性能Kafka生产者与消费者的终极指南
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Kafka在现代微服务架构中的量子跃迁在2025年的分布式系统战场上,ApacheKafka已经超越了传统的消息队列角色,成为微服务架构的神经中枢。本文将通过1200+行代码和深度技术解析,揭秘如何在ASP.NETCore中使用Confluent.Kafka实现工业级的Kafka生产者与消费者。我们将从底层原理到高阶技巧,带你构建可扩展、可观察的Kafka集成方案。第一章:环境准备与核心概念1.1
- 区块链与数字经济:互联网创业者的未来之路,构建新的商业模式
口碑信息传播者
在互联网的浪潮下,区块链技术作为一种新型的分布式数据存储技术,正在逐渐改变着我们的商业模式。它以其独特的去中心化、安全性高、透明度高等特点,为数字经济的发展提供了新的契机。对于互联网创业者来说,理解区块链与数字经济的关系,把握这一技术趋势,无疑是开辟未来之路的关键。探索未来,触碰无限可能!国内区块链元宇宙正引领一场前所未有的科技革命,现在正是您加入这场盛宴的最佳时机!在这里,您将亲身体验到一个全新
- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
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目录一、深入反爬:浏览器指纹检测与对抗(配图1)1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计(配图2)1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析:LLM与计算机视觉的融合(配图3)1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理:爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场:Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟