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贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
PHP语言经典程序100题php开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志(如访问日志、错误日志、业务日志等)。单机写入、存储、分析能力有限,容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent(如Filebeat、Fluentd、Logstash)]|v[消息队列/缓冲(如Kafka、Redis、RabbitMQ)]|v[日志存储(如E
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SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展,传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。SpringWebFlux基于ReactiveStreams规范,通过非阻塞、背压机制,实现高吞吐、低延迟的Web服务。典型应用场景包括:实时数据推送:WebSocket或Server-SentEvents场景。高并发AP
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v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化性能优化
概述:目录概述:性能优化的必要性:C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性:按照当今的CPU运行速度来说,执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位,如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢?其实不然,性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系,试想一下,一段代码,如果用
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Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
- 操作系统级TCP性能优化:高并发场景下的内核参数调优实践
Edingbrugh.南空
运维tcp/ip性能优化网络协议
在高并发网络场景中,操作系统内核的TCP/IP协议栈配置对系统性能起着决定性作用。本文聚焦操作系统层面,深入解析内核参数调优策略,帮助读者构建稳定高效的网络通信架构。一、连接管理参数优化:从三次握手到队列控制1.1监听队列与半连接管理1.1.1net.core.somaxconn-监听套接字队列上限作用:定义listen()系统调用的积压连接队列最大值,控制未接受连接的排队长度。默认值:128(L
- RabbitMQ 消息队列:从入门到Spring Boot实战
无糖星轨
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RabbitMQ作为一款开源的、基于AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)协议实现的消息代理,凭借其强大的功能、灵活的路由机制以及出色的性能,在业界得到了广泛的应用。无论是处理高并发订单、异步通知、日志收集还是系统解耦,RabbitMQ都能发挥其独特的作用。1.RabbitMQ核心概念RabbitMQ的强大功能离不开其背后一系列精心设计的核心概念。理解这些概念是掌
- HTTP性能压测工具wrk应用实战
背景:wrk是当今最流行的HTTP压测工具,用于模拟高并发情况下的HTTP请求。wrk使用Lua作为脚本语言,可以通过编写Lua脚本来自定义请求的参数和逻辑。它支持多线程并发请求,并提供了丰富的统计信息和报告,可以帮助你评估服务器的性能和承受能力。本贴致力于最快速让你上手wrk。看完本贴,你将学会使用wrk对http接口进行压测,并计算其TPS指标。安装wrk(需要在linux系统上)命令行输入一
- 国内主流云服务平台对比:选型指南与价格全初解
大家好!在数字化转型的浪潮下,云服务器已成为企业和开发者的基础设施首选。面对阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云等主流服务商,如何根据性能、价格和场景需求做出最优选择?本文结合最新市场数据,为你深度解析!一、四大云服务商核心特点与适用场景1.阿里云优势:国内市场份额超40%,全球覆盖最广(49个可用区),服务稳定性强,尤其适合电商、金融、政务等高并发场景。提供飞天操作系统、弹性计算ECS等核心技术,
- 从面试懵逼到通透掌握:分布式锁原理全解(附Redisson与Redlock机制剖析)
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从面试懵逼到通透掌握:分布式锁原理全解(附Redisson与Redlock机制剖)你是不是也有这样的经历?简历上写着“精通Java,精通Redis,熟悉高并发场景”,结果一面下来,分布式锁怎么实现?Redisson是怎么加锁的?看门狗机制了解吗?锁丢失你知道怎么解决吗?全程“啊能能”,频频磕巴。本文不整虚的,带你从0到1,一步步真正搞懂分布式锁的原理与落地实践,面试高频,架构核心,不能不会。一、什
- Maven 构建性能优化深度剖析:原理、策略与实践
越重天
JavaMaven实战maven性能优化java
博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于分
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如何优化查询速度?这是许多企业在使用数据库技术时常常会遇到的问题。查询速度的快慢直接影响到用户的体验,尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息,若响应时间过长,可能导致客户流失。因此,优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。YashanDB作为一种高性能的数据库技术架构,提供了多种优化机制,以提升系统的查询速度和整体处理能力。多种部署架构YashanDB支持多种部署架构,
- 深入理解 FastAPI 异步编程:从 async/await 到并发实战
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- 如何通过YashanDB增强数据处理的灵活性与扩展性?
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在现代数据处理领域,面对海量数据和复杂的查询需求,如何优化数据库系统以提高数据处理的灵活性与扩展性已成为关注的焦点。由于传统的数据库系统往往在处理高并发、复杂查询和动态变化的数据要求时存在性能瓶颈,YashanDB通过其独特的体系架构和功能设计,提供了一系列解决方案。本文将深入分析YashanDB的技术实现,以探讨其如何在动态业务环境中提升数据处理的灵活性与扩展性。YashanDB的体系架构Yas
- Java多线程实战指南:从基础到高并发的核心技术解析
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一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
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池化技术池化技术能够减少资源对象的创建次数,提高程序的响应性能,特别是在高并发情况下,这种提高更加明显。共同特征池化技术通常应用于以下对象,这些对象具有以下共同特征:对象创建时间长创建对象需要较长的时间。对象创建需要大量资源包括内存、CPU或网络资源。对象创建后可被重复使用通过复用的方式提高效率,避免重复创建。数据库连接池数据库连接池(ConnectionPooling)是一种优化数据库连接管理的
- 线程池/内存池/mysql连接池
目录线程池介绍1.线程池的组成部分2.线程池的线程数量确定3.线程池的应用场景4.线程池的工作原理5.线程池的接口设计6.线程池的数据结构设计7.具体线程池的代码实现如下内存池的介绍1.内存池的定义2.内存池的作用3.内存池的实现原理4.内存池的应用场景mysql连接池1.课程介绍和池化技术概述2.数据库连接池的概念和作用3.数据库连接的定义和特性4.请求回应模式和数据库访问模式5.高并发处理和M
- Elasticsearch 高可用实战:架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
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Elasticsearch高可用实战:架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计,结合电商搜索、日志分析等真实案例,提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计:至少3节点集群+1副
- 单点模式与集群
奔跑的鹅鹅鹅
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单点模式:javaee项目部署在一台tomcat上,所有的请求,都由这一台机器处理,问题很大。1.并发处理能力因为单点服务器的性能有限制,所以单台tomcat的最大连接数有限。2.容错率低,一旦服务器故障,项目无法正常运行。3.单独的服务器计算能力低,无法完成复杂的海量数据计算。集群:多台服务器集中,实现相同的项目。每台服务器存在的作用缓解高并发,发生故障转移服务到另外的空闲服务器上。1.高可用性
- C++ 内存泄漏排查全攻略:万字实战宝典
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写在前面本文定位为“从入门到精通”的深度教程,全文超过12,000字,结合作者多年在Qt框架、游戏引擎、服务器端及高并发协程框架中的一线经验,系统梳理C++内存泄漏的原理、检测、定位与修复方案。示例代码均可在GCC/Clang/MSVC(C++20标准)下编译通过,并特别对Windows、Linux、macOS三大平台的差异化工具与坑点进行说明。欢迎评论区互动交流~目录1.序章:为什么你迟早会遇到
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SpringBoot高并发优化终极指南,涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优(核心瓶颈突破)1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM层终极调参(G1GC深度优化)1.内存分配策略2.GC日志分析技巧三、缓存策略原子级优化1.三级缓存架构实现2.缓存穿透/雪崩防护四、数据库访问极致优化1.连接池死亡参数配置2.分页查询深度优化
- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
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Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统
title:Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统date:2025/2/24updated:2025/2/24author:cmdragonexcerpt:深入剖析Python异步编程的核心机制。你将掌握:\n事件循环的底层实现原理与调度算法\nasync/await协程的6种高级用法模式\n异步HTTP请求的性能优化技巧(速度提升15倍+)\n常见异步陷阱的26种解决
- Java HashMap扩容=灾难?看Redis如何用渐进式方案征服亿级Key
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某电商平台在进行大促压测时,一个存储3000万用户资料的Hash表触发扩容,导致Redis实例完全阻塞12秒,所有请求超时。切换到渐进式扩容方案后,同样规模扩容仅造成0.3毫秒的请求延迟波动。这个案例揭示了哈希表扩容机制对高并发系统的致命影响。一、Redis哈希表vsJavaHashMap:架构本质差异1.底层结构对比特性Redis哈希表JavaHashMap存储结构拉链法(链表解决冲突)链表+红
- Vlang编写爬虫可行性分析
最近有人问V(Vlang)语言可以用来做数据采集么,那么我在这里明确告诉你,V(Vlang)完全可以用来编写网络爬虫。虽然它主打的是系统编程语言,但其设计目标包括简洁、高效和实用性,这使得它在处理像爬虫这样的网络任务时也表现出色。V的并发模型适合高并发爬虫,但实际效果待测试。最后给出一个简单例子展示基础流程,同时指出生态限制,避免用户期望过高。个人建议如果项目复杂,可能选Python更省力,毕竟p
- 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
- 高并发计数器LongAdder 实现原理与使用场景详解
LongAdder原理与应用详解一、设计背景与核心思想1.传统原子类的性能瓶颈AtomicInteger/AtomicLong基于CAS实现高并发场景缺陷:CAS失败率随竞争加剧指数上升CPU空转消耗大量资源缓存一致性流量(MESI协议)导致总线风暴2.LongAdder设计目标降低竞争:通过数据分片分散写压力空间换时间:牺牲部分内存换取更高吞吐最终一致性:允许读取结果存在短暂误差二、实现原理剖析
- 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案
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1.需求分析高并发:大量用户同时抢购,系统需要支持高并发请求。库存一致性:避免超卖(库存减为负数)或数据不一致。高性能:响应时间要短,用户体验要好。公平性:先到先得,避免作弊。2.技术选型缓存:使用Redis缓存商品库存和秒杀结果,减少数据库压力。消息队列:使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单,削峰填谷。数据库:MySQL存储订单和商品信息,使用事务保证数据一致性。分布式锁:使用Redis
- Redis有哪些常用应用场景?
大家好,我是锋哥。今天分享关于【Redis有哪些常用应用场景?】面试题。希望对大家有帮助;Redis有哪些常用应用场景?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!Redis是一种高性能的内存数据库,常用于以下应用场景:缓存Redis常作为缓存解决方案,提高数据读取效率,减轻数据库负担。常用于存储热点数据、频繁访问的资源。会话存储Redis可以高效存储用户会话信息(Session),支持大规模高并发的读写
- Cloudflare D1 + Drizzle组合拳
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秒杀传统数据库!CloudflareD1+Drizzle组合拳,高并发高可用,让我们的成本爆降10倍-D1想象一下:我们的应用用户量稳步增长,传统数据库的成本和维护压力也随之上升。而在这个时代,有没有更高效、更经济的数据库解决方案?CloudflareD1结合DrizzleORM的组合,正在为众多出海应用开发提供一条全新的技术路径。传统数据库方案在高并发场景下往往需要复杂的扩容、分片和负载均衡,成
- JavaScript 异步函数优化:提升性能和可读性
喵手
前端javascript开发语言ecmascript
全文目录:开篇语**前言****1.使用`async/await`替代回调函数****示例:回调地狱vs`async/await`****回调地狱示例:****使用`async/await`改写:****优化要点:****2.使用`Promise.all`和`Promise.race`提高并发性能****`Promise.all`示例:****`Promise.race`示例:****优化要点:*
- 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><