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作者名称:夏之以寒作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:夏之以寒-kafka专栏专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景,一步步构建起消息队列和流处理的知识体系,无论是对分布式系统感兴趣,还是准备在大数据领域迈出第一步,本专栏都提供所需的一切资源、指导,以及相关面试题,立刻免费订阅,开启Kafka学习之旅!
- C语言 | 函数核心机制深度解构:从底层架构到工程化实践
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个人主页-爱因斯晨文章专栏-C语言引言最近偷懒了,迷上了三国和李贺。给大家分享一下最喜欢的一句诗:吾不识青天高黄地厚,唯见月寒日暖来煎人寿。我还不是很理解27岁的李贺,如何写出如此绝笔。正文开始,今天我们来探讨一下关于C语言中的函数部分一、函数的概念:代码的“模块化”基石1.1函数的定义与意义定义:函数是一段可重复使用的代码块,具有输入(参数)、处理逻辑(函数体)**和**输出(返回值)。意义:复
- 多维度数据资产测绘技术在安全管控平台中的应用实践
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一、数据资产治理困境:从“黑箱”到“可见性”的行业挑战在数字化转型加速的当下,企业数据资产呈现爆发式增长,而传统资产梳理手段因维度单一、时效性差,导致“资产黑箱”问题频发。某省级运营商曾在安全评估中发现,其核心系统中40%的数据资产处于未知状态,敏感数据分布模糊、接口调用链路缺失,直接引发376起未授权访问事件。这类问题的本质在于:资产维度碎片化:仅从网络端口或数据库层面单一测绘,无法关联业务系统
- WebLogic 作用,以及漏洞原理,流量特征与防御
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- JVM——性能:百万级TPS系统的性能优化之道
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引入在数字化浪潮席卷全球的当下,企业级应用的用户规模呈指数级增长,对系统性能的要求也愈发严苛。当系统面临百万级TPS(每秒事务处理量)的高并发挑战时,性能瓶颈将直接影响用户体验与业务发展。本文将深入探讨百万级TPS系统的性能优化之道,从代码底层优化到JVM深度调优,结合实际案例与技术原理,为开发者提供一套完整的性能优化方案。在互联网、金融、电商等行业,百万级TPS已成为许多核心系统的标配。以双十一
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- 深度剖析:向70岁老系统植入通信芯片——MCP注入构建未来级分布式通信
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国产数据库加速进入核心系统,传统同步工具却频频“掉链子”。本系列文章聚焦OceanBase、GaussDB、TDSQL、达梦等主流信创数据库,逐一拆解其日志机制与同步难点,结合TapData的实践经验,系统讲解从CDC捕获到实时入仓(Doris、StarRocks、ClickHouse等)的完整链路构建方案,为工程师提供切实可行的替代路径与最佳实践。本篇任务:KingbaseES→ApacheDo
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对技术Leader来讲,团队的开发模式多以项目制或敏捷迭代为主,不论哪种方式,项目管理都是最主要的工作之一。在互联网公司中,日常迭代和重点项目的同步进行几乎成了常态,你也会遇到一些特殊的项目,比如“一号工程(老板项目)”“技改项目(核心系统重写)”“倒排期的重大业务(11.11和618的大促、新业务新产品研发)”。这些项目我统称为“大项目”。大项目因为时间投入大、人员规模大、系统更大,和日常迭代项
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哈喽,各位好久不见,我又来炫耀(划掉)分享好东西了。不知不觉,深度使用奥地利Skyy艺术学院的Adobe正版教育订阅已经快四个月了,整体感受就一个字:稳。今天就和大家简单聊聊我的体验。最直观的一点,Firefly积分给得相当大方,足足1500点,这应该是我用过的版本里给得最多的了,AI功能可以放开手脚玩。订阅支持4台设备,不过我平时也就一台主力机干活,实在是囊中羞涩,没那么多设备去测试极限。最让我
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在过往的三四十年之间,科学的发展与科技的进步让我们所处的世界发生了翻天覆地的变化,而在未来,这种变化也许会更加惊人。不知不觉中,我们已经进入了人工智能的时代,各种弱人工智能产品已经逐步走入了我们的生活,使我们的工作和生活都悄然发生了变化,事实上已经有一些职业正在被人工智能所取代。也许在未来,我们最大的竞争者不再是他人,而是人工智能,那么在与人工智能的竞争中,未来哪些职业会胜出,哪些又将被淘汰呢?毫
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- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
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eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
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卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
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今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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实现思路
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centosmemcached
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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