- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- MongoDB知识概括
GeorgeLin98
持久层mongodb
MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景:传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。解释:“三高”需求:①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
- 华为云分布式缓存服务DCS 8月新特性发布
华为云PaaS服务小智
华为云分布式缓存
分布式缓存服务(DistributedCacheService,简称DCS)是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎,为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力,满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。此次为大家带来DCS8月的特性更新内容,一起来看看吧!
- Redis:缓存击穿
我的程序快快跑啊
缓存redisjava
缓存击穿(热点key):部分key(被高并发访问且缓存重建业务复杂的)失效,无数请求会直接到数据库,造成巨大压力1.互斥锁:可以保证强一致性线程一:未命中之后,获取互斥锁,再查询数据库重建缓存,写入缓存,释放锁线程二:查询未命中,未获得锁(已由线程一获得),等待一会,缓存命中互斥锁实现方式:redis中setnxkeyvalue:改变对应key的value,仅当value不存在时执行,以此来实现互
- mybatis 二级缓存失效_Mybatis 缓存原理及失效情况解析
weixin_39844942
mybatis二级缓存失效
这篇文章主要介绍了Mybatis缓存原理及失效情况解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下1、什么是缓存[Cache]存在内存中的临时数据。将用户经常查询的数据放在缓存(内存)中,用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询,从缓存中查询,从而提高查询效率,解决了高并发系统的性能问题。2、为什么要使用缓存减少和数据库的交互次
- [转载] NoSQL简介
weixin_30325793
大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
- 高并发内存池(4)——实现CentralCache
Niu_brave
高并发内存池项目笔记c++学习
目录一,CentralCache的简单介绍二,CentralCache的整体结构三,CentralCache实现的详细代码1,成员2,函数1,获取单例对象的指针2,FetchRangeObj函数3,GetOneSpan函数实现4,ReleaseListToSpans函数实现一,CentralCache的简单介绍CentralCache是高并发内存池这个项目的中间层。当第一层ThreadCache内
- SpringBoot整合ES搜索引擎 实现网站热搜词及热度计算
码踏云端
springbootElasticsearchspringbootelasticsearch后端热搜词热度计算java
博主简介:历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/literature?__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
- 【仿RabbitMQ消息队列项目day2】使用muduo库中基于protobuf的应用层协议进行通信
月夜星辉雪
rabbitmq网络分布式c++后端服务器linux
一.什么是muduo?muduo库是⼀个基于非阻塞IO和事件驱动的C++高并发TCP网络编程库。简单来理解,它就是对原生的TCP套接字的封装,是一个比socket编程接口更好用的编程库。二.使用muduo库完成一个英译汉翻译服务TranslateServer.hpp:#pragmaonce#include#include#include#include#include"muduo/net/TcpC
- 为什么Node.js不适合CPU密集型应用?
weixin_54503231
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Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性,具体可以归纳为以下几点:单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。虽然这种模型在处理高并发I/O密集型任务时非常高效,因为它避免了传统多线程模型中的线程上下文切换开销,但这也意味着它不能充分利用现代多核CPU的计算能力。对于需要大量计算资源的CPU密集型应用,单线程模型会成为瓶颈,导致应用性能受限。
- 使用 RabbitMQ 实现秒杀订单系统的异步消息处理
c137范特西
rabbitmq分布式
使用RabbitMQ实现秒杀订单系统的异步消息处理在秒杀系统中,如何确保高并发环境下的订单处理稳定高效是个很大的挑战。为了解决这个问题,我们通常会引入消息队列,通过异步处理来削峰填谷。这篇文章将详细讲解如何使用RabbitMQ来设计一个秒杀订单系统的异步消息处理流程,重点是如何使用交换机(Exchange)、队列(Queue)、路由键(RoutingKey)以及死信队列(DeadLetterQue
- Spring Boot 请求处理流程:从负载均衡到多实例并发 - 电子商务网站实例
烟雨国度
springboot负载均衡后端
SpringBoot请求处理流程:从负载均衡到多实例并发-电子商务网站实例SpringBoot请求处理流程:从负载均衡到多实例并发SpringBoot作为一个强大的Java应用开发框架,能够有效地处理高并发请求。本文将基于三个关键流程图,详细分析SpringBoot应用如何从负载均衡到请求处理,再到多实例并发处理的整个过程。1.负载均衡和多实例处理首先,让我们看一下描述负载均衡和多实例处理的流程图
- Java应用的数据库连接池连接池性能测试
微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技
java数据库开发语言
Java应用的数据库连接池连接池性能测试大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!数据库连接池的性能测试是确保Java应用能够高效运行的关键步骤。性能测试可以帮助我们评估连接池在高并发条件下的表现,以及识别可能的性能瓶颈。本文将介绍如何对Java应用中的数据库连接池进行性能测试。性能测试的重要性性能测试对于数据库连接池至关重要,因为它可以:评估性能:确定连接
- Nginx Hard模式
西木风落
中间组件NginxNginx配置详解Nginx配置优化Nginx面试hard
一、Nginx简介1.Nginx概述Nginx是一个免费、开源、高性能、轻量级的HTTP和反向代理服务器,也是一个电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器。其特点是能支持高并发请求处理,并且占用较少的内存资源,提供稳定的、丰富的模块库,有很高的配置灵活性。目前,几乎所有的web项目,都配有Nginx。Nginx由内核和一系列模块组成,内核提供Web服务的基本功能,启用网路协议、提供运行环境、创建连
- Java高并发编程详解系列-深入理解Thread构造
nihui123
高并发Java高并发Java高并发
上篇分享中主要是对线程的基本概念和基本操作做了一个分享,同时提出了两种常用的创建多线程的方法,当然在后期的分享中也会提及到更多的创建线程的方式,到后期的分享的时候再说。这次主要是深入的理解一下Thread的构造函数,通过构造函数对于Thread有一个更加深入的了解。这里首先提供一个JDK1.6的ThreadAPI截图线程命名规范 从源码分析可以看到在Thread类中默认提供了线程的命名方式,这个
- Java高并发编程详解系列-Balking设计模式
nihui123
高并发设计模式java编程语言
导语 在实际操作中当某个线程因为发现其他线程正在进行相同的工作而放弃即将开始的任务,这种情况就被称为是Balking模式,Balking英文的意思是犹豫。在多个线程监控某个共享变量,A线程监控到共享变量发生变化后立即触发某个动作,但是这个这个时候发现了B线程也对该变量开始了行动,这个时候A变量就放弃了准备工作。下面就来详细的讲解一下关于Balking模式什么是Balking模式 在餐厅吃饭的时
- Java高并发编程详解系列-Future设计模式
nihui123
高并发Java高并发Future高并发
导语 假设,在一个使用场景中有一个任务需要执行比较长的时间,通常需要等待任务执行结束之后或者是中途出错之后才能返回结果。在这个期间调用者只能等待,对于这个结果Future设计模式提供了一种凭据式的解决方案。在日常生活中,这种方案也是存在的。例如去洗衣店洗衣服,当你把衣服放到洗衣店,等他洗完需要一段时间,这个时候洗衣店就会给你一凭证,你可以通过这个凭证到时候去取洗好的衣服。这个例子就是生活中的Fu
- 论文分享系列(二)——论微服务架构及其应用
马斯洛金字塔下的小灵猴儿
#软考高项架构师论微服务架构及其应用论文
论微服务架构及其应用摘要2023年5月,我司启动了精彩购电商系统的开发工作,该项目组中我担任系统架构师岗位,主要负责整体架构设计与中间件选型。本文以该电商平台为例,将介绍微服务架构的特点、应用场景以及实现方法。系统以SpringCloud微服务框架开发,分为前端Web服务、平台保障服务、业务服务三部分。前端Web服务由负载均衡与服务器集群结合,实现高并发的前台界面;平台保障服务以Eureka为中心
- HBase(一)——HBase介绍
weixin_30595035
大数据数据库数据结构与算法
HBase介绍1、关系型数据库与非关系型数据库(1)关系型数据库关系型数据库最典型的数据机构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织优点:1、易于维护:都是使用表结构,格式一致2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询3、复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询缺点:1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写2、固定的表结构,灵活度稍欠3、高并发读写需求,传统关
- 实现多级缓存的六种策略方法
Kixuan214
缓存redisrabbitmq
保证多级缓存数据一致性是一个复杂的任务,尤其是在分布式和高并发环境中。以下是一些常见的方法和策略,可以帮助实现多级缓存的数据一致性1.缓存失效策略1.1主动失效在更新数据库时,主动使相关缓存失效。步骤:更新数据库删除或失效缓存publicclassCacheService{privateLocalCachelocalCache;privateRedisCacheredisCache;private
- Reactive 编程-Vert.x
Flying_Fish_Xuan
python开发语言
Reactive编程与Vert.x:高效异步Java微服务框架一、什么是Reactive编程?Reactive编程是一种异步编程范式,专注于数据流和事件的传播处理。与传统的阻塞式编程不同,Reactive编程能够更好地处理高并发和异步操作,特别适合实时系统、流处理以及需要快速响应的场景。Reactive编程的核心原则包括:响应性(Responsive):系统能够快速响应用户请求,并保持低延迟。弹性
- K8S - Emptydir - 取代ELK 使用fluentd 构建logging saidcar
nvd11
K8Skubernetes
由于k8s的无状态service通常部署在多个POD中,实现多实例面向高并发。但是k8s本身并没有提供集中查询多个pod的日志的功能其中1个常见方案就是ELK.本文的方案是利用fluentdsidecar和emptydir把多个pod的日志导向到bigquery的table中。Emptydir的简介Kubernetes中的EmptyDir是一种用于容器之间共享临时存储的空目录卷类型。EmptyDi
- Redis总结(八)redis单线程还是多线程问题
卢小记
redis为什么可以支持高并发和它内部的工作模式有不可分割的关系:绝大部分请求是纯粹的内存操作(非常快速)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件非阻塞IO-IO多路复用Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令,执行命令,返回结果三个过程。其中执行命令阶段,由于Redis是单线程来处理命令的,所有到达服务端的命令都不会立刻执行,所有的命令都会进入一个队列中,然后逐个执行,并且多个客
- 高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式
非科班大厂码农(同名公众号)
分布式缓存
缓存系列文章链接如下:高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存|Read-Through缓存模式Write-Through模式的缓存操作Write-Through模式的思路与Read-Through模式类似,但有一个关键的区别:在这里,缓存负责
- PostgreSQL 性能优化全方位指南:深度提升数据库效率
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数据库postgresql性能优化github
PostgreSQL性能优化全方位指南:深度提升数据库效率别忘了请点个赞+收藏+关注支持一下博主喵!!!在现代互联网应用中,数据库性能优化是系统优化中至关重要的一环,尤其对于数据密集型和高并发的应用而言,PostgreSQL(以下简称PG)凭借其丰富的特性和强大的功能,成为很多企业的首选。然而,随着数据规模的扩展和查询复杂度的提升,PostgreSQL的性能问题逐渐显现。本文将详细介绍Postgr
- Redis-1 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
七折困
面试缓存redis数据库
缓存穿透一.数据查询的流程程序根据请求查询数据时,会先到redis中查询,如果redis中查到了目标数据,则直接返回;如果redis中没有目标数据,则到mysql中查找,找到目标数据后返回,同时将该数据写入到redis中。二.什么是缓存穿透?查询一个数据库中不存在的数据,由于数据库中没有该数据,因此也不会写入到redis中,导致每次请求该数据都要查询数据库。大量针对该数据的高并发请求可能会导致数据
- 消息总线RabbitMQ
Crystalqy
微服务消息队列rabbitmq
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件,也称为面向消息的中间件,是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。它可以用于大型软件系统各个模块之间的高效通信,支持高并发,支持可扩展。AMQP,即AdvancedMessageQueuingProtocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,它定义
- Redis 多线程模型详解
CopyLower
Java学习Redisredis数据库缓存
引言Redis作为一款高性能的内存数据库,以其简单的设计和单线程模型广受欢迎。然而,随着用户需求和数据规模的增长,单线程的架构逐渐成为Redis性能的瓶颈。近年来,Redis开始引入部分多线程机制,以提高并发性能,特别是在处理网络I/O和数据持久化时。因此,本文将详细解析Redis的多线程模型,重点介绍Redis如何处理并发、单线程与多线程的结合方式以及多线程机制带来的性能提升。第一部分:Redi
- 关于大型网站技术演进的思考
weixin_30270889
网站静态化处理--总述(1)在存储瓶颈的开篇我提到像hao123这样的导航网站只要它部署的web服务器数量足够,它可以承载超大规模的并发访问量,如果是一个动态的网站,特别是使用到了数据库的网站是很难做到通过增加web服务器数量的方式来有效的增加网站并发访问能力的。但是现实情况是像淘宝、京东这样的大型动态网站在承担高并发的情况下任然能保证快速的响应,这其中有什么样的技术手段可以达到动态网站支撑高并发
- Redis总结:缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透与缓存预热、缓存降级
南方葵籽
编程java面试缓存redisjava面试分布式
01缓存雪崩1.1什么是缓存雪崩?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。1.2缓存雪崩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
- 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><