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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!
- 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
rabbitmq网络分布式c++后端服务器linux
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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- 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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- Java应用的数据库连接池连接池性能测试
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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
- Nginx Hard模式
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中间组件NginxNginx配置详解Nginx配置优化Nginx面试hard
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
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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
- Java高并发编程详解系列-Future设计模式
nihui123
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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
- 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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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
- 实现多级缓存的六种策略方法
Kixuan214
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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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Reactive编程与Vert.x:高效异步Java微服务框架一、什么是Reactive编程?Reactive编程是一种异步编程范式,专注于数据流和事件的传播处理。与传统的阻塞式编程不同,Reactive编程能够更好地处理高并发和异步操作,特别适合实时系统、流处理以及需要快速响应的场景。Reactive编程的核心原则包括:响应性(Responsive):系统能够快速响应用户请求,并保持低延迟。弹性
- 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
卢小记
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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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
- Redis-1 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
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面试缓存redis数据库
缓存穿透一.数据查询的流程程序根据请求查询数据时,会先到redis中查询,如果redis中查到了目标数据,则直接返回;如果redis中没有目标数据,则到mysql中查找,找到目标数据后返回,同时将该数据写入到redis中。二.什么是缓存穿透?查询一个数据库中不存在的数据,由于数据库中没有该数据,因此也不会写入到redis中,导致每次请求该数据都要查询数据库。大量针对该数据的高并发请求可能会导致数据
- 消息总线RabbitMQ
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微服务消息队列rabbitmq
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件,也称为面向消息的中间件,是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。它可以用于大型软件系统各个模块之间的高效通信,支持高并发,支持可扩展。AMQP,即AdvancedMessageQueuingProtocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,它定义
- Redis 多线程模型详解
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Java学习Redisredis数据库缓存
引言Redis作为一款高性能的内存数据库,以其简单的设计和单线程模型广受欢迎。然而,随着用户需求和数据规模的增长,单线程的架构逐渐成为Redis性能的瓶颈。近年来,Redis开始引入部分多线程机制,以提高并发性能,特别是在处理网络I/O和数据持久化时。因此,本文将详细解析Redis的多线程模型,重点介绍Redis如何处理并发、单线程与多线程的结合方式以及多线程机制带来的性能提升。第一部分:Redi
- 关于大型网站技术演进的思考
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网站静态化处理--总述(1)在存储瓶颈的开篇我提到像hao123这样的导航网站只要它部署的web服务器数量足够,它可以承载超大规模的并发访问量,如果是一个动态的网站,特别是使用到了数据库的网站是很难做到通过增加web服务器数量的方式来有效的增加网站并发访问能力的。但是现实情况是像淘宝、京东这样的大型动态网站在承担高并发的情况下任然能保证快速的响应,这其中有什么样的技术手段可以达到动态网站支撑高并发
- Redis总结:缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透与缓存预热、缓存降级
南方葵籽
编程java面试缓存redisjava面试分布式
01缓存雪崩1.1什么是缓存雪崩?如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效,那么就会导致大量的请求打在了数据库上面,导致数据库压力巨大,如果在高并发的情况下,可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库,马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。1.2缓存雪崩问题分析造成缓存雪崩的关键在于同一时间的大规模的key失效,为什么会出现这个问题,主要有两种可能:第一种是Redis宕机
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cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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