- Dinky × Jiron:打造高效智能的数据处理平台
jiron开源
平台开发flink大数据hive数据仓库kafkaetl工程师clickhouse
Dinky×Jiron:打造高效智能的数据处理平台JironGitHub地址https://github.com/642933588/jiron-cloudhttps://gitee.com/642933588/jiron-cloud将基于ApacheFlink的实时计算平台Dinky成功集成至Jiron数据开发平台,以进一步增强平台的数据处理能力,提升数据处理效率与灵活性,同时优化用户体验并降低
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- Different number of columns
sunyaox
flinkflink异常
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException:Themainmethodcausedanerror:Columntypesofqueryresultandsinkforregisteredtable‘photoTradeInfoHive.db_audit.ods_photo_trade’donotmatch.Cause:Dif
- 基于 Flink 的海量日志实时处理系统的实践
zhisheng_blog
大数据实时计算引擎Flink实战与性能优化
海量日志实时处理需求分析在11.5节中讲解了Flink如何实时处理异常的日志,在那节中对比分析了几种常用的日志采集工具。我们也知道通常在排查线上异常故障的时候,查询日志总是必不可缺的一部分,但是现在微服务架构下日志都被分散到不同的机器上,日志查询就会比较困难,所以统一的日志收集几乎也是每家公司必不可少的。据笔者调研,不少公司现在是有日志统一的收集,也会去做日志的实时ETL,利用一些主流的技术比如E
- Java_实例变量和局部变量及this关键字详解
Matrix70
Javajava开发语言
最近得看看Java,想学一学Flink实时的东西了,当然Scala语法也有这样的规定,简单看一下这两个吧,都比较容易忽视实例变量和局部变量实例变量和局部变量是常见的两种变量类型,区别作用域:实例变量:实例变量属于类的实例,可以在整个类中被访问和使用。每个类的实例(对象)都有一份自己的实例变量副本。局部变量:局部变量只在声明它的方法或代码块中可见,超出该范围就无法访问。生存周期:实例变量:实例变量的
- Flink架构组件JobManager和TaskManager
m0_37651941
flink架构大数据
JobManager和TaskManager交互通过Task对象ActorSystem是Akka最重要的一个组件。JobDispatcher负责接收Client提交的JobGraph对象,然后拆分成不同的作业,提交到TaskManager.这个过程会涉及到Job的分发。standlone模式和yarn模式的ResourceManager是不同的实现。TaskManager启动后会主动向JobMan
- flink读kafka写入mysql_Flink 1.9 实战:使用 SQL 读取 Kafka 并写入 MySQL
苏远岫
上周六在深圳分享了《FlinkSQL1.9.0技术内幕和最佳实践》,会后许多小伙伴对最后演示环节的Demo代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码。希望对于FlinkSQL的初学者能有所帮助。完整分享可以观看Meetup视频回顾:https://developer.aliyun.com/live/1416这份代码主要由两部分组成:1)能用来提交SQL文件的SqlSubmi
- Flink 1.17.2 版本用 java 读取 starrocks
小强签名设计
flinkjavapython
文章目录方法一:使用FlinkJDBC连接器(兼容MySQL协议)方法二:使用StarRocksFlinkConnector(推荐) 在Flink1.17.2中使用Java读取StarRocks数据,可以通过JDBC连接器或StarRocks官方提供的FlinkConnector实现。以下是两种方法的详细步骤:方法一:使用FlinkJDBC连接器(兼容MySQL协议) StarRocks兼容M
- Flink SQL 读取 Kafka 数据到 Mysql 实战
小技工丨
大数据技术学习flinksqlkafka
Flink1.9.2SQL读取Kafka数据到Mysql实战案例需求通过Flinksql使用DDL的方式,实现读取kafka用户行为数据,对数据进行实时处理,根据时间分组,求PV和UV,然后输出到mysql中。1、kafka中的消息的格式数据以JSON格式编码,格式如下:{"user_id":1101,"item_id":1875,"category_id":456876,"behavior":"
- 本地docker安装zookeeper,kafka,flink
a724952091
flinkkafkadocker
首先安装zookeeper这里zookeeper的安装是为了去使用kafka这里我们安装的是wurstmeister的kafka和zookeeper镜像也是在hub.docker.com网站上,Star最多的kafka镜像直接在cmd执行run命令(前提是有本地docker。。。)第一次使用因为本地没有此镜像会去下载dockerrun-d--namezookeeper-p2181-twurstme
- 使用flinkCDC监听 mysql 数据 到mysql报错
从零开始·
mysqlapache数据库flinkflinkcdc
报错:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/table/api/TableException解决:完整依赖1.12.02.0.0org.apache.flinkflink-java${flink-version}org.apache.flinkflink-streaming-java_2.11${flink-version}org.apac
- flink(十一):Table&Sql实现窗口水印计算
羽落风起
大数据flinkflink
文章目录分享说明实现讲解代码总结分享大数据博客列表说明本博客每周五更新一次。本文属于实战,讲解Flink1.12版本java代码使用时间窗口加水印实现,具体需求为5秒内用户订单总数、订单最大金额、最小金额实现讲解代码结构分为5部分,准备环境env数据输入source模拟数据生成数据处理transformation创建水印、窗口执行任务基于sql和table风格实现对应功能数据输出sink启动任务e
- FlinkCDC3.3 使用 Mysql 8.4 报错
_lizhiqiang
mysql数据库flinkflinkcdcseatunnel
一、报错日志Causedby:io.debezium.DebeziumException:org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException:Cannotreadthebinlogfilenameandpositionvia'SHOWMASTERSTATUS'.Makesureyourserveriscorrectlyconfiguredatorg.apache
- Flink-DataStreamAPI-生成水印
隔着天花板看星星
flink大数据分布式
下面我们将学习Flink提供的用于处理事件时间戳和水印的API,也会介绍有关事件时间、流转时长和摄取时间,下面就让我们跟着官网来学习吧一、水印策略介绍为了处理事件时间,Flink需要知道事件时间戳,这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常是通过使用TimestampAssigner从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关,水印告诉系统事件时间的进度。我们
- flink-cdc实时增量同步mysql数据到elasticsearch
大数据技术派
#Flinkelasticsearchflinkmysql
什么是CDC?CDC是(ChangeDataCapture变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直
- flink+kafka实现流数据处理学习
上海研博数据
java
在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Flink实时流处理入门与实践
随风九天
springjavaFlink实时流
一、引言1.1实时流处理的重要性在当今数据驱动的时代,实时数据处理变得越来越重要。企业需要从不断产生的大量数据中快速提取有价值的信息,以支持决策制定和业务优化。实时流处理技术能够实时处理数据流,提供即时的洞察和响应,从而提高业务效率和竞争力。1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架,支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次(exactly-onc
- kafka + flink +mysql 案例
angen2018
javakafkaflink
假设你有两个Kafka主题:user_activities_topic和product_views_topic,并且你希望将user_activities_topic中的数据写入到user_activities表,而将product_views_topic中的数据写入到product_views表。mavenorg.apache.flinkflink-streaming-java_2.121.14
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- Flink 实战:如何计算实时热门合约
WuJiWeb3
区块链链上数据分析flink大数据web3数据分析智能合约kafkabigdata
本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中,如何判断合约是否属于热门合约,可以从以下几个方面进行分析,比如:交易数量:合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额:合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。活跃用户数量:调用合约的用户数量可以反映合约的受欢迎程度。交易频率:合约的调用频率可以反映其热门程度和使用情况。但我们本次目的主要是关于学习FlinkAPI的一
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
hadoopsparkflink
一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 大数据Flink(六十四):Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
2401_84181942
程序员大数据flink架构
于是人们提出了“不共享任何东西”(share-nothing)的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构,到Hadoop、Spark为代表的批处理架构,再到Storm、Flink为代表的流处理架构,都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道,Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说,它会由多个进
- 大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)
emmm形成中
大数据运维
大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)系列文章目录第一篇:大数据运维概述与核心技能体系第二篇:Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇:分布式存储系统运维与优化第四篇:资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇:实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇:大数据监控体系与自动化运维第七篇:云原生时代的大数据运维实践第八篇:数据安全与合规性管理第九篇:性能调优与故障排查案例集第
- 快慢指针【等分链表、判断链表中是否存在环】
山风wind
JAVA基础链表java网络
一、等分链表:找到链表的中间节点Java实现classListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intval){this.val=val;this.next=null;}}publicclassMiddleOfLinkedList{publicListNodefindMiddleNode(ListNodehead){if(head==null){returnnul
- flink入门
Thomas2143
总结flinkscalakafka
flink安装flink本地安装demo运行本地模式安装|ApacheFlinkflink1.13.1为例:cd/optwgethttps://mirrors.advancedhosters.com/apache/flink/flink-1.13.1/flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz
- Apache Flink详解:流处理与批处理的强大框架
微笑听雨。
大数据apacheflink大数据
ApacheFlink详解:流处理与批处理的强大框架ApacheFlink是一个开源的流处理框架,旨在处理大规模数据流。Flink能够处理实时流数据和批处理数据,具有高吞吐量、低延迟、容错等特性。以下是对Flink的详细介绍:核心概念流与批处理:流处理(StreamProcessing):持续不断地处理实时生成的数据流。批处理(BatchProcessing):处理已经收集好的静态数据集。Data
- Flink的市场竞争力:大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”?
狮歌~资深攻城狮
大数据
Flink的市场竞争力:大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”?嘿,各位小伙伴!今天咱来聊聊Flink在市场中的竞争力这个超有意思的话题。你要是搞大数据的,那肯定对Flink不陌生;要是还不太懂的,也别担心,咱就像唠家常一样把这事给你讲清楚。一、Flink市场竞争力啥意思?咱先说说这市场竞争力是个啥。打个比方,它就好比一场商场大促,每个品牌都在拼命展示自己的优势,吸引顾客掏钱包。Flink在市场里也
- 【Flink】(二)详解 Flink 运行架构_flink的运行架构负荷分担是什么
2301_82242724
flink架构大数据
作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为Flink是用Java和Scala实现的,所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下:作业管理器(JobManager)控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行。Jo
- flink分发策略详解
24k小善
flink大数据java
一、分发策略核心逻辑与分类Flink的数据分发策略决定了数据在算子间上下游的传输方式,直接影响作业的并行度利用、负载均衡、网络开销。其核心分类如下:1.本地通信策略Forward适用场景:上下游算子并行度相同且为一对一传输(如Source→Map)。特点:数据不跨节点,直接通过内存传递,零网络开销。限制:必须保证上下游并行度严格一致,否则抛出异常。Rescale适用场景:上下游并行度成整数倍关系(
- 【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现
*星星之火*
Flink反欺诈flink大数据flink反欺诈
【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3.使用FlinkCEP实现3.1实现思路3.2代码实现4.总结1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述规则1:单笔交易金额超过10,000元。规则2:同一用户在10分钟内进行了3次或更多次交
- 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