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prompt
阅读原文以下是一个真实具体的案例,展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试:案例背景项目名称:电商平台订单系统V2.3测试目标:验证"用户下单后30分钟未支付,订单自动关闭并释放库存"功能技术栈:SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点:需求文档仅描述业务逻辑,未明确异常场景(如服务器时间不同步、Redi
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qq_36984017
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- 深入理解 Redis SDS:高效字符串存储的秘密
沉默的煎蛋
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目录1.引言1.1Redis中字符串的广泛应用2.SDS结构定义2.1Redis3.2之前的SDS结构2.2Redis3.2及之后的SDS结构3.SDS与传统C字符串的比较3.1获取字符串长度3.2缓冲区溢出问题3.3二进制安全性3.4内存分配次数4.SDS的内存分配策略4.1空间预分配4.2惰性空间释放5.SDS的其他特性5.1兼容C字符串函数5.2类型灵活6.SDS的使用场景6.1键值对存储6
- Redis解决缓存击穿问题——两种方法
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目录引言解决办法互斥锁(强一致,性能差)逻辑过期(高可用,性能优)设计逻辑过期时间引言缓存击穿:给某一个key设置了过期时间,当key过期的时候,恰好这个时间点对这个key有大量的并发请求过来,这些并发的请求可能会瞬间把DB压垮解决办法互斥锁(强一致,性能差)根据图片就可以看出,我们的思路就是只能让一个线程能够进行访问Redis,要想实现这个功能,我们也可以使用Redis自带的setnx封装两个方
- Redis 哨兵模式的选举算法是什么?
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Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时,从多个Sentinel节点中选出一个领导者(Leader)来执行故障转移操作。Redis哨兵的选举算法基于Raft算法的简化版本,但不完全等同于标准的Raft算法。以下是其主要过程:一、发现主节点故障当一个Sentinel节点主观地认为主节点不可达时(通常是在一定时间内没有收到主节点的PING回复),它会将主节点标记为主观下线(Subjec
- 从零到一:Redis Cluster部署配置全流程详解,轻松搞定高可用分布式缓存!
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RedisCluster是Redis官方提供的分布式解决方案,它通过数据分片(Sharding)和主从复制(Replication)来实现高可用性和横向扩展。RedisCluster能够在多个节点之间自动分配数据,并且在节点故障时自动进行故障转移,确保系统的高可用性。本文将详细介绍RedisCluster的部署和配置全流程,帮助读者快速搭建一个高可用的Redis集群。1RedisCluster概述
- 基于 Redis 的分布式锁实现与优化
Blossom.118
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在分布式系统中,锁机制是保障数据一致性和并发控制的关键技术之一。Redis作为一种高性能的内存数据库,常被用于实现分布式锁。本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略,帮助读者更好地理解和应用这一技术。一、分布式锁的概念与需求在单机系统中,锁的实现相对简单,可以通过操作系统的同步机制或编程语言提供的锁机制来完成。然而,在分布式系统中,多个进程或线程可能运行在不同的机器上
- 深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践
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前言在分布式系统中,多个进程或线程可能会同时访问同一个共享资源,这就可能导致数据不一致的问题。为了保证数据的一致性,我们通常需要使用分布式锁。Redis作为高性能的内存数据库,提供了一种简单高效的方式来实现分布式锁。本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁,并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁?在单机环境下,我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发
- 分布式中间件:Redisson 入门和分布式锁
顾北辰20
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分布式中间件:Redisson入门和分布式锁在分布式系统的开发中,处理并发问题是一个常见且具有挑战性的任务。为了确保数据的一致性和完整性,我们常常需要使用分布式锁。Redisson作为一个强大的分布式Java驻内存数据网格(In-MemoryDataGrid)中间件,为我们提供了简单且高效的分布式锁解决方案。本文将带你入门Redisson,并介绍如何使用它实现分布式锁。1.引入Redisson依赖
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分布式限流方案:基于Redis的令牌桶算法实现前言一、原理介绍:令牌桶算法二、分布式限流的设计思路三、代码实现四、方案优缺点五、适用场景总结前言在分布式场景下,接口限流变得更加复杂。传统的单机限流方式难以满足跨节点的限流需求,因此需要一种分布式限流方案。这里介绍一种基于Redis和Redisson实现的令牌桶算法分布式限流方案。一、原理介绍:令牌桶算法令牌桶算法是一种用于控制流量的经典算法,其基本
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- 【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
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第1关:先进先出任务队列编程要求在Begin-End区域编写add_task(task_name)函数,实现将任务加入队列的功能,具体参数与要求如下:方法参数task_name是要加入的任务名称;推入任务的实现:将新的任务从列表task:list的尾部插入。编写pop_task()函数,实现获取一个任务的功能,具体参数与要求如下:获取任务的实现:从列表task:list的头部阻塞式的弹出一个值,最
- Redis Cluster(无中心化设计)详解
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1.1RedisCluster工作原理1.1.1背景与动机在传统的Redis单机模式中,哨兵(Sentinel)机制可以解决Redis的高可用问题。当主节点(Master)故障时,哨兵可以自动将从节点(Slave)提升为新的主节点,从而保证Redis服务的可用性。然而,这种机制无法解决单机Redis的写入瓶颈问题。单机Redis的写入性能受限于单机的内存大小、并发数量、网卡速率等因素。为了解决这一
- Redis Sentinel(哨兵模式)高可用性解决方案
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一、概述RedisSentinel(哨兵模式)是Redis的高可用性(HighAvailability,HA)解决方案,它通过哨兵系统和Redis实例的协同工作,确保了Redis服务的高可用性和数据的持久性。哨兵系统由一个或多个哨兵进程组成,这些进程负责监控主从Redis服务器,并在主服务器出现故障时进行自动故障转移。二、主要功能监控哨兵系统会持续监控所有主从Redis服务器,以及哨兵系统自身的状
- mysql总结
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MySQL基础1.数据库基本介绍数据库定义:用于存储数据的仓库,通过SQL语句操作。数据库作用:存储应用程序中的数据,便于管理和查询。数据库分类:关系型数据库(如MySQL、Oracle、DB2)和非关系型数据库(如Redis、HBase)。关系型数据库:通过E-R图描述数据之间的关系,支持复杂查询。2.MySQL在Linux中的安装安装前准备:配置防火墙、创建统一的管理目录(如/export/s
- 6.Redis 缓存使用问题及解决方案
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引言Redis作为一种高效的缓存解决方案,广泛应用于各类项目中。然而,使用缓存时也会面临一些问题,特别是数据一致性、缓存穿透、击穿、雪崩等问题。1.数据一致性数据一致性是指在使用缓存时,缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。数据不一致可能导致用户获取到过时的信息,影响用户体验。1.1数据操作方案在进行数据增删改操作时,常见的方案有:先更新缓存,再更新数据库:优点:缓存命中率提高,用户可以快速获取到
- Redis缓存中间件(非关系型数据库)
小狼人发JO酸奶
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最近一段时间整理了关于一些知识的总结,其中就拿出Redis来说说,其他的整理的有些杂还在梳理,相信不久就会和大家见面,期待ne.......,不废话了,开始!Redis作为非关系型数据库,终是要涉及到持久化的,毕竟缓存可没落地,很可能丢失的。Redis持久化主要为:RDB全量持久,AOF增量持久:RDB耗时长非实时记录应配合AOF使用,从而避免停机大量丢失数据。Redis重启时:RDB重构内存+A
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Redis(RemoteDictionaryServer,远程字典服务)是一个开源的键值存储系统,通常用作数据库、缓存或消息传递系统。它支持多种数据结构,如字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sortedsets)等。本文将详细介绍Redis的一些常用操作命令,帮助你更好地使用Redis。1.连接命令1.1redis-cliredis-c
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一、redis常用的数据类型有String、list、hash、set、Zset1.String是普通的字符串,存储一些简单的数据,例如用户登陆的时候后端保存短信验证码2.hash相当于Java中的hashmap,可以定义一个键之后,后面设置多个值,例如用于存储用户信息,商品信息等等3.set是$tring类型的无序集合,但是其中的元素是唯一的,中间不能出现重复元素,当输入时有重复元素存储的时候能
- 通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash
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一、为什么要用渐进式rehash?假设你家的旧柜子(哈希表)装满了,需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子,你可能得停下手头所有事,累得半死(这就是传统rehash的问题:卡顿)。Redis为了不“累死”,选择边搬边用,每次搬一点,这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”?1️⃣先准备好新柜子(分配空间)•Redis会先申请一个更大的新哈希表(比如旧表两倍大),这时候系统里同时有「旧表」和
- Zset应用之滑动窗口限流
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滑动窗口限流的实现原理滑动窗口限流的核心是:统计某个时间窗口内的请求数,若超过阈值则拒绝新请求。用RedisZSet实现的关键步骤:1.数据结构设计ZSetKey:rate_limit:api1(示例)member:请求唯一标识(如UUID或IP+时间戳)score:请求的时间戳(单位需一致,如秒或毫秒)2.限流逻辑(分步骤)假设限制60秒内最多100次请求:步骤1:删除时间窗口外的旧请求#删除6
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Redisset是string类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据,常用命令:SADDkeymember1[member2...]向集合添加一个或多个成员SREMkeymember1[member2...]移除集合中一个或多个成员SMEMBERSkey获取集合中所有成员性能提示:SMEMBERS慎用于大集合(可用SSCAN分页遍历)SCARDkey获取集合成员数量S
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(2)缓存更新注解一、场景需求在高并发系统中,缓存是提升性能的关键组件。而Cache-Aside模式作为最常用的缓存策略之一,要求开发者手动管理缓存与数据库的交互。本文将结合自定义注解与Redisson客户端,实现声明式的缓存管理方案。二、方案亮点零侵入性:通过注解实现缓存逻辑完整防护:解决缓存穿透/击穿/雪崩问题⚡双删策略:保障数据库与缓存一致性️逻辑删除:支持数据恢复与审计需求三、核心实现1.
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RabbitMQ、Kafka和Redis是三种常见的消息中间件,它们各自具有不同的特点和适用的场景。以下是对它们使用场景及选择的分析:1.RabbitMQRabbitMQ是一个基于AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)的消息队列系统,主要用于消息传递和任务分发,具有可靠的消息传递机制。使用场景:复杂的路由机制:RabbitMQ支持多种交换器类型(如fanout、d
- Spring Boot 项目启动时初始化
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简介有时我们需要在启动项目时做一些操作,比如将Mysq数据库的数据导入到Redis中。这里介绍两种简单的方法。方法1;给方法添加注解@PostContruct@ComponentpublicclassInitServlet{@PostContructpublicvoidinit(){//初始化操作处理}}方法2:实现InitializingBean接口@ComponentpublicclassIn
- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
道友老李
#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰
- 实用工具-Another Redis Desktop Manager介绍
吕海洋
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GitHub:https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager/releasesGitee:AnotherRedisDesktopManager发行版-Gitee.comAnotherRedisDesktopManager是一款免费的Redis可视化管理工具,具有以下特点和功能:特点跨平台支持:兼容Windows、Mac、Linux等操作系
- Redis: 深入解析高性能内存数据库的实现原理
一休哥助手
数据库数据库redis缓存
一、Redis简介Redis是一种基于内存的键值存储数据库,支持丰富的数据类型,如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。它不仅具有极高的性能,还支持数据持久化、主从复制和分布式架构,使其在各种应用场景中表现出色。1.1Redis的特点高性能:Redis所有操作都在内存中完成,读写速度非常快。丰富的数据类型:支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等多种数据类型。持久化:支持RDB(RedisDat
- 精挑20题:MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧
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mysqlmysql数据库面试
1.MySQL8.0中,为什么查询缓存被移除?答案:原因:查询缓存对频繁更新的表效果差,任何对该表的写操作都会清空所有相关缓存,导致缓存命中率低,反而增加开销。替代方案:使用应用层缓存(如Redis)。优化查询和索引,减少对缓存的依赖。MySQL8.0改进:通过索引优化、并行查询等提升性能,弥补查询缓存缺失的影响。2.InnoDB的行锁和表锁分别在什么场景下使用?答案:行锁:高并发场景下更新或查询
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
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import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
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这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
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c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
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centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
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1.3 DelegatingFilterProxy
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1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
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读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><