- 什么是分布式系统?
大家好,我是锋哥。今天分享关于【什么是分布式系统?】面试题。希望对大家有帮助;什么是分布式系统?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!分布式系统是指由多个独立的计算节点(计算机或设备)组成的系统,这些节点通过网络进行通信与协调,完成共同的任务。每个节点通常有自己的处理器、内存和存储,而系统的整体目标是通过这些节点的协作来提供一种统一的服务。分布式系统的主要特点:节点独立性:每个节点都有自己的硬件和操
- .net基于数据库实现分布式锁
.NET基于数据库实现分布式锁全解析前言在分布式系统中,分布式锁是保证数据一致性和避免并发问题的重要手段。在.NET环境下,除了使用Redis、Zookeeper等专业工具实现分布式锁,我们还可以基于数据库来实现。本文将深入探讨如何在.NET中利用数据库实现分布式锁,并分析其优缺点和注意事项。实现思路基于数据库实现分布式锁的核心思路是利用数据库的事务和唯一性约束。我们可以创建一个专门的表来存储锁的
- Spring Cloud 服务消息:事件驱动架构
Java大师兄学大数据AI应用开发
架构springcloudjavaai
SpringCloud服务消息:事件驱动架构关键词:SpringCloud、事件驱动架构、消息队列、微服务、异步通信、服务解耦、分布式系统摘要:本文将深入探讨SpringCloud中的事件驱动架构,解释其核心概念、工作原理和实际应用。通过生活化的比喻和详细的代码示例,您将了解如何使用SpringCloudStream等工具构建松耦合、高可用的分布式系统。文章涵盖从基础概念到项目实战的全方位内容,帮
- 什么是RibbitMQ
肘击鸣的百k路
springcloud
根据多个权威技术资料分析,RibbitMQ(实际应为RabbitMQ)是一个开源的、基于高级消息队列协议(AMQP)的消息代理(MessageBroker)软件,专为分布式系统提供异步通信、应用解耦和流量削峰等核心能力。以下是其详细解析:一、基本定义与背景核心定位RabbitMQ是一个消息中间件(MessageQueue,MQ),作为生产者(Producer)和消费者(Consumer)之间的消息
- 构建全栈式数据库与消息队列服务治理体系:监控、告警与组件搭配实践
喝醉酒的小白
DBAK8s数据库
目录标题分类✅一、分类总览表✅二、详细分类说明1.关系型数据库(RDBMS)2.NoSQL数据库3.分布式系统协调组件4.消息队列系统✅三、按用途分类(实战参考)✅四、开源vs商业(闭源)分类全面的监控指标分类与告警模板清单✅一、通用结构✅二、数据库系统级别详细监控项与告警模板1.MySQL/TiDB/OceanBase2.PostgreSQL/openGauss/GaussDB/KingBase
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
本本本添哥
002-进阶开发能力003-数据库redis分布式数据库
一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- Go项目限流全攻略:超越中间件的全方位解决方案
码农老gou
golang中间件开发语言
引言:限流在分布式系统中的重要性在当今高并发的互联网应用中,流量控制已成为保障系统稳定性的关键手段。一次突发的流量洪峰可能导致整个系统崩溃,造成不可估量的损失。作为Go开发者,我们常常会面临这样的面试问题:Go项目中如何实现限流?仅仅使用中间件就足够了吗?本文将深入探讨Go项目中的限流策略,分析中间件的局限性,并介绍超越中间件的全方位解决方案。一、常见限流算法解析1.令牌桶算法(TokenBuck
- Redis在企业实战开发中的核心作用:从缓存到分布式系统的关键支柱
LambdaCat
缓存redisjava
在高并发、分布式系统成为主流的今天,Redis已成为企业技术栈中不可或缺的组件。据2024年最新统计,超过82%的互联网企业在生产环境中使用Redis,处理着每秒数十万甚至上百万级的请求在现代软件开发领域,高性能、高并发和可扩展性已成为系统设计的核心要求。面对海量用户和实时数据处理需求,传统数据库在性能方面逐渐显现瓶颈。正是在这样的背景下,Redis(RemoteDictionaryServer)
- 大模型的“Tomcat”:一文读懂AI推理引擎(Inference Engine)
人工智能
本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新,我们的征途是改变世界!实战干货:编程严选网1推理引擎是啥?从熟悉的“服务器”说起,想象你用Java写好了一个业务应用,如订单处理服务,打成一个JAR或WAR包。这包能直接
- 分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法 vs UUID vs 其他主流方案
可曾去过倒悬山
算法后端
分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法vsUUIDvs其他主流方案在分布式系统中,如何高效生成全局唯一ID是一个关键挑战。本文将深入剖析雪花算法、UUID及多种主流ID生成方案,帮助开发者根据业务场景选择最佳方案。一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,传统数据库自增ID存在明显瓶颈:单点故障:依赖单数据库实例扩展困难:分库分表时ID冲突安全风险:连续ID暴露业务量性能瓶颈:高并发下成为系统瓶
- 什么是 Paxos和Raft
MonkeyKing.sun
paxosraft
Raft和Paxos是两种经典的分布式一致性算法(ConsensusAlgorithms),广泛应用于数据库、分布式系统、微服务架构中,用来确保在多个节点中即使有部分节点故障,系统仍然可以就“某一值”达成一致(即:分布式共识)。它们不是区块链专属,但在联盟链、私有链或数据库复制系统中常被用来替代PoW、PBFT等共识机制。一、什么是Paxos?定义:Paxos是一种保证在部分节点失效或网络延迟时,
- 默克树技术原理
MonkeyKing.sun
guava缓存
“默克树”(MerkleTree,有时也译作“梅克尔树”)是一种树形数据结构,在区块链、分布式系统等领域广泛使用,目的是为了高效且安全地验证数据的完整性和存在性。一、什么是默克树技术原理?MerkleTree的核心原理如下:将一组数据(如交易、文件、记录等)进行哈希处理,得到数据的哈希值作为叶子节点;将相邻两个哈希值再做一次哈希,生成其父节点;不断两两组合哈希直到构造出一个最终的根哈希值(Merk
- Go 中 gRPC Metadata 使用详解
Code季风
深入探索GoRPC:构建与实践golang开发语言后端学习rpc
在分布式系统中,客户端和服务端之间的通信不仅仅是数据的交换,还涉及到身份验证、日志追踪等额外信息的传递。gRPC提供了一种名为Metadata的机制来满足这种需求。本文将通过一个具体的示例来讲解如何在Go语言中使用gRPC的Metadata。一、简介Metadata是一种键值对结构,它可以在不改变请求或响应消息体的情况下携带额外的信息。这些信息通常用于认证(如token)、追踪(如traceid)
- C# 中 EventWaitHandle 实现多进程状态同步的深度解析
Leon@Lee
c#开发语言
在现代软件开发中,多进程应用场景日益普遍。无论是分布式系统、微服务架构,还是传统的客户端-服务器模型,进程间的状态同步都是一个关键挑战。C#提供了多种同步原语,其中EventWaitHandle是一个强大的工具,特别适合处理跨进程的同步需求。本文将深入探讨EventWaitHandle的工作原理、使用场景及最佳实践。一、EventWaitHandle基础原理EventWaitHandle是.NET
- 大数据领域数据工程的消息中间件选型
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据ai
大数据领域数据工程的消息中间件选型关键词:消息中间件、数据工程、大数据处理、选型标准、分布式系统、实时数据流、可靠性保障摘要:在大数据领域的数据工程实践中,消息中间件是构建高可靠、高可扩展数据管道的核心组件。本文从技术架构、功能需求、应用场景等维度,系统解析消息中间件选型的关键要素。通过对比Kafka、Pulsar、RabbitMQ、RocketMQ等主流中间件的技术特性,结合数学模型分析吞吐量、
- Python 解析 Service Mesh(服务网格)架构
QuantumWalker
pythonservice_mesh架构
```htmlPython解析ServiceMesh(服务网格)架构Python解析ServiceMesh(服务网格)架构ServiceMesh(服务网格)是一种现代的微服务架构模式,它专注于解决分布式系统中服务间的通信问题。通过将服务间通信的复杂性抽象到一个专用的基础设施层,ServiceMesh提供了强大的功能,如负载均衡、服务发现、流量管理、安全性和可观测性等。什么是ServiceMesh?
- etcd:分布式系统的核心组件应用场景
Seal^_^
【云原生】容器化与编排技术持续集成#KubernetesetcdK8s云原生分布式服务发现负载均衡消息发布与订阅eureka
etcd:分布式系统的核心组件应用场景1.服务发现2.消息发布与订阅3.负载均衡4.分布式通知与协调5.分布式锁6.集群监控与Leader竞选TheBegin点点关注,收藏不迷路etcd,作为分布式系统中的重要基石,广泛应用于多个关键场景,为系统的稳定运行和高效通信提供了强有力的支持。1.服务发现核心功能:帮助集群中的服务相互发现和连接,简化服务间通信的复杂性。优势:通过统一的注册和查询接口,实现
- 2025年Java面试:一线大厂高频面试题精选(附答案要点)!
程序员高级码农.
微服务架构云原生开发语言程序员
如果你正在准备Java面试,尤其是瞄准一线大厂,那你确实选了一个挑战与机会并存的方向。下面我结合当前最新的招聘趋势、大厂真实考题以及学习策略,帮你理清方向,更高效地准备。一、2025年Java面试行情分析市场需求与竞争态势一线大厂持续扩招:阿里、腾讯、字节等头部企业仍在大量招募Java后端开发,尤其偏向云原生、高并发、分布式系统方向。要求显著提高:不再满足于“会用框架”,更关注源码理解、系统设计、
- 分布式系统中的唯一 ID 生成方案:基于 Snowflake 的实践
小盒子_spring
字节与烟火分布式系统唯一ID生成Snowflake算法SpringBootKubernetesk8sConfigMap
一、前言在分布式系统中,确保每个节点生成的ID都是唯一的,是非常重要的。Twitter提出的Snowflake算法是一种高性能的分布式唯一ID生成算法,广泛应用于现代分布式系统中。本文将介绍如何在SpringBoot项目中使用Hutool工具库中的Snowflake算法,并提供多节点部署的最佳实践。二、Snowflake算法简介Snowflake算法生成的ID是一个64位的整数,结构如下:1bit
- 分布式环境下 Spring Boot 项目基于雪花算法的唯一 ID 生成方案
weixin_43833540
分布式springboot算法
一、分布式系统分布式系统是指将多个独立的计算节点通过网络连接,协同完成同一目标的系统架构。其核心特征是:多个独立节点:每个节点都是一个可独立运行的服务实例网络通信:节点间通过网络协议(如HTTP、RPC)交换数据协同工作:共同完成统一的业务目标(如处理请求、存储数据)二、分布式环境下SpringBoot项目的部署方法(一)Docker多节点部署实现方式:将同一个SpringBootJAR包构建为D
- Prometheus + Grafana监控方案详解:从入门到实战
风偷走了蒲公
开发知识PrometheusGrafana监控DevOpsNode.js
Prometheus+Grafana监控方案详解:从入门到实战1.引言在现代分布式系统中,监控是保障系统稳定性的关键。Prometheus作为一款开源的监控工具,结合Grafana的可视化能力,能够提供强大的监控解决方案。本文将详细介绍Prometheus+Grafana的监控方案,并通过丰富的代码示例和应用场景帮助读者快速掌握。2.Prometheus基础2.1Prometheus简介Prome
- AI原生应用架构解析:构建高可用图像生成服务
AGI大模型与大数据研究院
AI-native架构ai
AI原生应用架构解析:构建高可用图像生成服务关键词:AI原生应用、图像生成、高可用架构、微服务、负载均衡、容错机制、分布式系统摘要:本文深入解析如何构建一个高可用的AI图像生成服务架构。我们将从基础概念出发,逐步讲解核心组件设计、性能优化策略和容错机制,并通过实际代码示例展示关键实现细节。文章旨在为开发者提供一套完整的AI原生应用架构方法论,帮助构建稳定、高效且可扩展的图像生成服务。背景介绍目的和
- 分布式数据库系统作业
是Yu欸
科研笔记与实践数据库分布式java
分布式系统的基本概念写在最前面分布式系统的基本概念1.什么不是分布式数据库系统松耦合/紧耦合的多处理器系统网络节点上的集中式数据库系统2.多数据库系统[1]3.网格数据库[2]4.数据库网格[3]5.并行数据库系统[4]6.P2P数据库系统7.数据库集成系统[5]8.联邦数据库系统[6、7、8]9.云数据库系统[9、10、11]参考文献写在最前面这门课没学太明白,若有问题请批评指正(っ•̀ω•́)
- 75道Kubernetes高频题整理(附答案背诵版)
编程大全
面试题KubernetesKubernetes面试题
简述ETCD及其特点?ETCD是etcd的简称,是一个开源的分布式键值存储系统,常用于存储分布式系统中的关键数据。它由CoreOS团队开发并开源,具有以下特点:简单:ETCD提供了简单易用的HTTPAPI,使用起来非常方便。存储:数据以分层的形式存储在文件目录中,类似于我们日常使用的文件系统。Watch机制:可以Watch指定的键或前缀目录的更改,并对更改时间进行通知。安全通信:支持SSL证书验证
- MIT 6.824 lab1 总结
ZenoW
分布式分布式计算
最近毕业在家,暂时还没有入职也没有出去玩,就在网上跟着学MIT6.824分布式系统的课程,刚把第一个实验搞完,简单总结一下实现过程中自己踩过的坑Go语言的封装性具体报错:gob:typehasnoexportedfields原因:定义rpc调用所需的数据结构时,其首字母没有大写,导致外部程序无法访问解决办法:将RPC相关的、需要被外部访问的数据结构首字母大写,包括所有数据字段。同理所有的RPC函数
- 详解Redission分布式锁脑裂问题
码上库利南
redis分布式
Redisson在RedisCluster模式下实现的分布式锁(基于RedLock思想),理论上仍然存在脑裂(NetworkPartition)导致锁失效的风险。这是由其依赖的“多数派”(Quorum)机制和分布式系统的不可能三角(CAP)决定的。一、脑裂发生的核心场景:假设一个拥有5个主节点(A,B,C,D,E)的RedisCluster:网络分区发生:集群被分裂成两个独立且无法通信的子集:分区
- 深入解析雪花算法:分布式ID生成的利器
需要重新演唱
算法分布式
深入解析雪花算法:分布式ID生成的利器在现代分布式系统中,如何生成全局唯一的ID是一个常见且重要的问题。特别是在微服务架构和大数据量场景下,传统的自增ID或UUID已经无法满足需求。Twitter开源的雪花算法(SnowFlake)应运而生,成为许多互联网公司推荐的解决方案。本文将深入探讨雪花算法的原理、实现细节以及优缺点,帮助程序员快速理解和应用这一高效工具。1.背景与需求1.1分布式系统中的I
- 0162 雪花分片ID生成算法snowflake
提升工作效率利器:MacAppStore上的“Whale-任务管理、时间、卡片、高效率”概述分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twit
- 《核心参数调优指南》
猕员桃
redis性能优化数据库
Redis核心参数调优指南在分布式系统和高并发场景中,Redis以其卓越的性能和灵活的数据结构成为众多开发者的首选缓存数据库。然而,要充分发挥Redis的性能优势,合理配置和调优核心参数至关重要。本文将深入探讨Redis在网络配置优化、内存管理与淘汰策略等方面的核心参数调优方法,并结合实际案例与流程图,帮助开发者更好地理解和应用这些技术。一、网络配置优化网络作为客户端与Redis服务器进行数据交互
- Spring Boot在Java领域的分布式系统应用
Java技术栈实战
javaspringbootwpfai
SpringBoot在Java领域的分布式系统应用关键词:SpringBoot、分布式系统、微服务架构、服务治理、分布式配置、服务容错、Java开发摘要:本文系统解析SpringBoot在Java分布式系统中的核心应用,从基础架构到高级实践逐层展开。首先阐述分布式系统核心概念与SpringBoot的技术优势,通过CAP定理、一致性模型等理论构建技术框架;然后结合具体代码示例讲解服务注册发现、配置管
- 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
编程之美
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
游其是你
FilenameFilter
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
dcj3sjt126com
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
dcj3sjt126com
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
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
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
tomcat_oracle
java
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><