- Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同?
黄雪超
技术基础java开发语言并发编程
原子类和volatile异同首先,通过我们对原子类和的了解,原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中,每个线程都有自己的工作内存,当多个线程访问共享变量时,可能会出现一个线程修改了共享变量的值,而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如,当一个变量被volatile修饰后,对该变量的写操作会立即刷新到主内存,
- Java架构设计亿级流量场景下的本地缓存方案选型
我真的不想做程序员
架构设计java架构系统架构缓存java
在当今的互联网时代,亿级流量的应用场景已经司空见惯。无论是大型电商平台的促销活动,还是热门社交应用的日常运营,都可能面临每秒数万甚至数十万的请求流量。在这样的高并发、高流量场景下,系统的性能和稳定性面临着巨大的挑战。本地缓存作为提升系统性能、减轻服务器压力的重要手段,其选型和设计显得尤为重要。本文将探讨在亿级流量场景下,Java架构设计中本地缓存方案的选型策略。一、亿级流量场景下的挑战1.高并发请
- TDengine 使用教程:从入门到实践
遇见伯灵说
tdengine大数据时序数据库
TDengine是一款专为物联网(IoT)和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据,并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中,我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能,帮助你快速上手。1.TDengine简介TDengine是一个高效的时序数据存储解决方案,支持高并发写入和快速的实时分析。它适用于各种物联网应用场景,如传感器数据监控、日志数据处理等。
- Flask 高并发部署方案详细教程!
爬遍天下无敌手
前言虽然标题写的是Flask,但是下面这个教程不仅仅只适用于Flask,还适用于其他Pythonweb框架,记得帮忙点赞!众所周知Flask是一个同步的框架,处理请求的时候是以单进程的方式,当同时访问的人数过多时,Flask服务就会出现阻塞的情况。就像我们买火车票一样,当买火车票的人多的时候,排队的人就会很多,队伍就会很长,相应的等待的时间会变得很长!因此Flask,Django,webpy等框架
- flask 如何实现高并发
Msura
flaskpython后端开发语言
在Flask中,可以通过一些方法来实现高并发:使用Gunicorn或uWSGI作为WSGI容器,可以将Flask应用部署到多个工作进程上,实现多进程并发处理请求。使用Flask-SocketIO可以将Flask应用扩展为WebSocket应用,可以通过它实现长连接和消息推送功能,从而实现高并发。使用Flask-SQLAlchemy可以将Flask应用与数据库进行集成,可以使用数据库连接池来实现高效
- 设计一个基于flask的高并发高可用的查询ip的http服务
职场亮哥
其他
结构设计基础架构为flask+gunicorn+负载均衡,负载均衡分为阿里云硬件负载均衡服务和软负载nginx。gunicorn使用supervisor进行管理。使用nginx软件负载结构图使用阿里云硬件负载均衡服务结构图因为flaskapp需要在内存中保存ip树以及国家、省份、城市相关的字典,因此占用内存较高。gunicorn的1个worker需要占用300M内存,nginx的4个worker内
- 解锁高性能Web应用:Gunicorn、Flask与Docker的高并发部署秘籍
我是瓦力
前端gunicornflask
引言在当今的互联网时代,高并发Web应用已成为许多企业的核心需求。无论是电商平台、社交网络还是实时数据分析系统,高并发能力直接影响到用户体验和业务成败。本文将带你深入探讨如何利用Gunicorn、Flask和Docker,实现高性能、高并发的Web应用部署。Gunicorn、Flask和Docker的基本概念Gunicorn:GreenUnicorn(简称Gunicorn)是一个PythonWSG
- flask--基础知识点--6--flask高并发处理
Raging__Fire
#flaskpythonflask
Flask是一个轻量级的PythonWeb框架,适合构建中小型应用。但是,对于高并发场景,Flask本身可能需要一些辅助工具和配置来提升性能。以下是一些优化Flask应用以处理高并发的方法:1.使用WSGI服务器Flask自带的开发服务器性能和稳定性不足以应对生产环境中的高并发请求,可以考虑使用更强大的WSGI服务器,如:Gunicorn:一个基于Python的WSGIHTTP服务器。uWSGI:
- 如何提高Flask的高并发性能
BirdMan98
FlaskPythonflaskpython后端
提高Flask的并发性能可以从多个方面入手,主要包括服务器优化、数据库优化、代码优化和使用异步技术。下面详细介绍几种方法:1.使用高性能WSGI服务器Flask自带的开发服务器(flaskrun)不适用于生产环境。建议使用高性能WSGI服务器来运行Flask:推荐的WSGI服务器Gunicorn(推荐):适用于LinuxWaitress:适用于WindowsuWSGI:适用于Linux,性能更强,
- 高并发系统的艺术:如何在流量洪峰中游刃有余
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作者:京东物流赵勇萍前言我们常说的三高,高并发、高可用、高性能,这些技术是构建现代互联网应用程序所必需的。对于京东618备战来说,所有的中台系统服务,无疑都是围绕着三高来展开的。而对于京东庞大的客户群体,高并发的要求尤为重要。用户对在线服务的需求和期望不断提高,系统的并发处理能力成为衡量其性能和用户体验的关键指标之一。高并发系统不仅仅是大型互联网企业的专利,对于任何希望在市场中占据一席之地的公司来
- 从前端视角理解消息队列:核心问题与实战指南
秋水为渡
前端
消息队列(MessageQueue)是现代分布式系统的核心组件之一,它在前后端协作、系统解耦、流量削峰等场景中发挥着重要作用。本文从前端开发者视角出发,解析消息队列的关键问题,并结合实际场景给出解决方案。一、为什么要使用消息队列?1.前端常见场景异步任务处理:用户行为日志上报、实时通知推送流量削峰:应对秒杀活动、大文件上传等瞬时高并发场景系统解耦:前端与后端服务、第三方服务之间的松耦合通信2.前端
- 【MyBatis-Plus 插件】并发控制机制——乐观锁
Yan.love
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乐观锁是一种非阻塞的并发控制机制,在多线程环境中确保数据一致性。MyBatis-Plus使用@Version注解和乐观锁插件轻松实现这一功能。在正式介绍乐观锁之前,我们先来聊一聊没有乐观锁时会出现的问题,以及它解决的痛点。1.没有乐观锁时的问题在多线程或高并发场景下,如果多个线程同时读取和修改同一条数据,就可能导致数据覆盖问题。问题场景:库存扣减假设一个商品的库存为10,两名用户A和B同时购买1个
- Redis缓存和Mysql数据一致性问题
每天瞎忙的农民工
缓存redismysql
在高并发环境下,保持Redis缓存和MySQL数据库的数据一致性是一个复杂但至关重要的任务。下面是对这一问题的详细讲解,并结合PHP代码示例来展示如何解决这些一致性问题。问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于:缓存和数据库之间的延迟:在缓存更新与数据库更新之间,可能存在时间差,导致数据不一致。高并发下的缓存击穿:缓存被并发请求同时击穿,导致大量请求直接访问数据库。缓存雪崩:大量缓存
- Go语言分布式ID生成策略优选:UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
zhuyasen
golang分布式
在高并发应用场景下,如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等,分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言,对多种分布式ID生成方案进行基准测试(Benchmark),并分析其性能及适用场景,帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中,常见的分布式ID生成方案包括:XID(github.com/rs/xid):基于MongoDBObjectID改进的方案,时间排序、唯一性强、无
- IntelliJ IDE 插件开发指南
人工智能_SYBH
课程推荐2025年前后端实战项目idejavaintellij-idea
IntelliJIDE插件开发指南-洪进锋-掘金小册作者介绍洪进锋,字节跳动后端研发工程师,参与过高并发系统(百万QPS)设计与研发工作。在开源项目方面混过Sharding-JDBC的PR。个人开发的IntelliJIDE插件RedisManager,目前在官方插件库中下载量30K,评分4.37(满分5分)。小册介绍目前国内插件开发方面的资料比较少且零散,特别是涉及到一些IDE中的高级特性,例如语
- mysql 查询后, 不存在则插入记录, 但是在高并发时容易导致重复插入, 有什么解决办法吗
Amber_37
mysql数据库
在高并发场景下,为了避免因并发请求导致的重复插入问题,可以采用以下几种策略:使用INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE:利用MySQL提供的ONDUPLICATEKEYUPDATE语句,可以在尝试插入数据时,如果发现唯一键(如主键或唯一索引)冲突,即数据已存在,自动转为执行更新操作。确保无论多少并发请求同时到达,只要涉及的关键字段值相同,只会执行一次插入或更新操作。INSERT
- Java 虚拟机优化指南:CMS垃圾回收器参数调优与性能监控工具详解
小徐Chao努力
并发编程javajvm后端
Java虚拟机优化指南:CMS垃圾回收器参数调优与性能监控工具详解引言在高并发、大流量的企业级Java应用中,JVM参数的调优对系统性能至关重要。合理的JVM配置不仅能提高应用响应速度,还能减少垃圾回收造成的停顿时间,提升用户体验。本文将深入探讨CMS垃圾回收器的核心参数及其在大型电商系统中的优化策略,同时介绍几款实用的JVM监控与调优工具。CMS垃圾回收器概述CMS(ConcurrentMark
- 【超全总结】JMeter vs K6 vs Locust,性能测试工具终极对比!
软件测试jmeter测试工具
引言在现代软件开发中,性能测试是保障系统稳定性和高并发能力的关键环节。然而,面对市面上众多的性能测试工具,我们该如何选择?今天,我们将对JMeter、K6、Locust进行全面对比,帮你找到最适合你的工具!1.工具概览工具语言适用场景优点缺点JMeterJava传统性能测试、WebAPI测试功能强大、插件丰富、支持GUI学习曲线陡峭,资源消耗大K6JavaScript现代DevOps、CI/CD集
- 前端发布缓存导致白屏解决方案
洛祁枫
web前端前端缓存
解决发布H5后因为本地缓存白屏方案一、核心配置优化(前提是访问网站的请求能抵达服务器)方案一:前端项目设置全局不缓存方案运行逻辑:在H5服务器配置中增加Cache-Control:no-cache或max-age=0响应头,禁用静态资源缓存;优点:能在服务器出口处最大可能地解决发布项目缓存问题缺点:用户在不同界面跳转都会重新加载界面信息,影响整个前端加载速度,高并发时容易造成带宽压力方案二:首页
- Redis的缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透与缓存预热、缓存降级
小二爱编程·
缓存redismybatis
一、缓存雪崩: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。2、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,第二种
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
mongodbspring数据库
一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变(如点击、搜索、下单),MongoDB的文档模型无需固定字段,适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入,适合高并发场景(如秒杀活动的用户操作记录)。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引,便于多维分析。水平扩展通过分片(Sharding)应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合(如user_actions){"us
- Linux---sqlite3数据库
磨十三
数据库linuxsqlite
一、数据库分类1.按数据关系分类类型特点代表产品关系型数据库-使用SQL(结构化查询语言)-数据以行列形式存储,支持事务和复杂查询MySQL、Oracle、SQLite非关系型数据库-无固定表结构(如键值对、文档、图)-高扩展性,适合非结构化数据MongoDB、Redis2.按功能规模分类类型特点代表产品大型数据库高并发、高可用性,支持企业级应用Oracle、DB2中型数据库适用于中小型企业,跨平
- Spring Boot + InfluxDB 批量写入(同步、异步、重试机制)
火皇405
springbootjava后端
1.项目介绍本项目使用SpringBoot+InfluxDB2.x,主要介绍批量写入数据的三种方式:同步写入(BlockingWrite)异步写入(Non-blockingWrite)带重试机制的写入(HandlingErrorswithRetry)适用于高并发数据写入、物联网(IoT)、实时监控等场景。2.InfluxDB连接配置✅application.yml#InfluxDB独立配置infl
- 深度剖析Redis:双写一致性问题及解决方案全景解析
寒冰碧海
Redisredis数据库缓存java
在高并发场景下,缓存与数据库的双写一致性是每个开发者必须直面的核心挑战。本文通过5大解决方案,带你彻底攻克这一技术难关!一、问题全景图:当缓存遇到数据库1.1典型问题场景//典型问题代码示例publicvoidupdateProduct(Productproduct){//操作1:更新数据库db.update(product);//操作2:删除缓存redis.del(product.getId()
- SpringBoot整合Netty
晚上睡不着!
#SpringBootspringbootniowebsockettcp/iphttp
前言Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高并发协议服务器和客户端。Netty主要基于JavaNIO实现,提供了异步和事件驱动的网络编程工具,简化了TCP和UDP服务器的编程。Netty广泛应用于分布式系统、实时通信、游戏开发等领域,例如,知名的Elasticsearch和Dubbo框架内部都采用了Netty。Netty吸收了多种协议的实现经验,经过精心设计,
- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- Redis- 秒杀场景
左灯右行的爱情
redis数据库缓存
秒杀什么是秒杀场景秒杀场景挑战有哪些高并发与性能挑战数据一致性挑战安全性挑战秒杀系统的架构设计前端策略服务层设计库存控制策略订单处理流程技术实现缓存设计与优化分布式锁与一致性保证消息队列应用安全防护措施什么是秒杀场景秒杀场景的本质是在极短时间内承受大量并发请求,同时保证有限商品的正确售卖。它具有三个核心特征:高并发(短时间内大量用户涌入)、资源有限(商品数量有限)和时效性强(活动在特定时间开始和结
- 全网独家:修改CoreDNS禁用ipv6解析后的查询反馈信息
代先生.重庆
国产操作系统运维服务器运维linuxDNS
CoreDNS是用Go开发的,可以配置多种插件来扩展其功能,非常灵活高效,它是Kubernetes的默认DNS服务器。笔者的平台采用CoreDNS来作单独的高并发域名解析服务器,在禁用ipv6解析后应用侧遇到反馈信息识别问题,本例全网独家提供了修改反馈信息的解决方法。一、问题背景CoreDNS在非双栈环境中为提升效率,最佳实践是禁用ipv6的DNS解析,方法是启用template插件,给所有IPV
- 代码托管平台对比分析:Gitee与GitLab
一、Gitee:本土化服务的深度实践者Gitee凭借对中国开发者需求的精准洞察,提供了多项针对性优化功能,尤其适合国内团队:高速稳定的访问体验服务器均部署于国内,代码拉取、推送及CI/CD流程的执行速度显著优于跨境平台,减少因网络延迟导致的协作中断。国内多节点加速技术保障了高并发场景下的稳定性,适合中大型团队集中式开发。合规与数据安全的双重保障严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等国内法规,支
- 接口测试中常见的问题有哪些?
Feng.Lee
漫谈测试可用性测试测试工具接口测试API测试
目录一、请求参数问题必填字段缺失参数数据类型错误边界值或超限值问题参数组合错误二、响应结果问题HTTP状态码错误数据结构不符合预期业务逻辑错误数据一致性错误三、异常场景处理不足未处理异常输入未处理超时或服务不可用重复请求问题四、安全相关问题鉴权缺失或漏洞敏感数据未加密越权访问五、性能问题高并发下接口崩溃资源泄漏响应时间过长接口测试需关注:我们在进行测试时候,好多测试不方便在页面中进行执行,接口测试
- 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><