- 两万字探讨时间轮算法
Damon_0411
算法javaspring
1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用,系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括:任务调度:某些任务需要按照预定时间执行,比如每天的定时数据备份。超时控制:网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理:缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景:如日志系统中,只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- Redis学习:从基础到应用的全面探索
来恩1003
Redisredis学习数据库
Redis学习资料Redis学习资料Redis学习资料在当今数字化时代,数据处理与存储的效率成为众多应用的关键所在。Redis作为一款高性能的内存数据库,凭借其独特的优势,在众多领域发挥着不可或缺的作用。无论是高并发的Web应用、实时数据分析,还是缓存机制的构建,Redis都展现出了卓越的性能。下面将为你详细介绍Redis的学习路径,助你从入门走向精通。一、Redis初相识:基础概念与安装Redi
- Java 中可作为 GC Roots 的对象有哪几种?
码炫课堂-码哥
java面试题jvm面试
作者简介:大家好,我是码炫码哥,前中兴通讯、美团架构师,现任某互联网公司CTO,兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作:《jdk源码&多线程&高并发》,《深入tomcat源码解析》,《深入netty源码解析》,《深入dubbo源码解析》,《深入springboot源码解析》,《深入spring源码解析》,《深入redis源码解析》等联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对
- Node与Java后台对比
旭氏美术馆
Nodejs服务端并发编程多线程node.jsjava
高并发场景下的对比:nodejs具有单线程、非阻塞IO、事件循环/驱动的特点,所以在高并发场景下,线程占用cup处理资源,cup不用等待IO的处理过程,而是不停的的发起异步请求,在异步处理结束后继续下一步异步任务。所以不会出现线程阻塞。如图1所示。优势:cpu利用率较高,因为cpu不用等待IO,而时一直在发起异步请求。不足:单个线程崩溃后,所以任务都无法进行,而多线程并发场景下,某个线程崩溃,不影
- Java中的NIO到底是什么
Ceramist
javanio
Java中的NIO到底是什么引言JavaNIO(NewInput/Output)是Java1.4中引入的一套新的IO操作API,旨在替代传统的IO(即BIO,BlockingIO)。NIO提供了更高效的文件和网络IO操作,能够更好地满足高并发和大规模数据传输的需求。本文将详细阐述什么是NIO,为什么需要NIO,NIO解决的编程场景,以及NIO的主要框架及其应用场景。什么是NIONIO,全称为New
- 网络编程(3)reactor事件驱动的机制
jinbaotong
网络windows
前言在传统的阻塞io模型中,服务器通常使用一个循环来不断监听端口是否有新的套接字连接。当有新的连接请求到来时,服务器会接受连接,并创建一个线程来处理该连接的后续读写操作。这种模型的问题在于,如果当前的请求没有处理完,后续的请求将被阻塞,直到前一个请求处理完成。这导致了服务器的吞吐量低下,无法处理高并发连接。为了解决阻塞io模型的问题,人们想到了使用多线程模型,即一请求一线程。这种模型在一定程度上提
- 使用 Node.js 处理异步编程的挑战
Node.js是一个强大的JavaScript运行时环境,它以其非阻塞、事件驱动的特性闻名,使其在构建高并发应用程序时非常出色。然而,这种异步编程模型也带来了挑战,尤其是当我们需要处理复杂的异步操作时。本文将深入探讨Node.js中异步编程的挑战,并介绍一些常见的解决方案。异步编程的挑战在Node.js中,许多操作都是异步的,比如文件操作、网络请求、数据库查询等。虽然异步操作可以提高应用程序的性能
- 高并发问题解决方案
负载均衡缓存异步处理限流微服务
高并发问题是指系统需要处理大量用户请求或大量并发操作时所面临的挑战,通常表现为请求量大、处理时间长、响应速度慢、资源耗尽等问题。为了应对高并发场景,系统需要设计成能够高效地处理并发请求,并确保系统的稳定性和可扩展性。以下是一些常见的解决高并发问题的方法和技术:1.负载均衡目的:分担单个服务器的压力,提高系统处理能力。实现方式:应用层负载均衡:使用负载均衡器(如Nginx、HAProxy、Traef
- Java 高并发,什么方式解决?高并发和大流量解决方案
IT茶馆技术斋
java高并发大流量解决方案java分布式编程语言
对于我们所研发的网站,若网站的访问量非常大,那么我们必须考虑相关的并发访问问题,而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题。本Chat带你领略一下相关概念和解决方案:概念类:什么是QPS、PV、UV、QPS不等于并发连接数?大中小三种类型网站的QPS一般是多少?具体解决方案:数据库层面、Web负载层面、IPHash策略、Nginx负载均衡策略......第一章哪些必须掌握的常用概念1.1什么是QPS?
- 大厂架构之极致缓存策略实战与原理剖析
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一、背景知识随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长,高并发、低延迟成为现代应用系统的基本要求。在这样的背景下,缓存策略成为提升系统性能、降低数据库压力的关键技术之一。无论是CPU中的多级缓存,还是分布式系统中的Redis、Memcached等缓存组件,都在各自的领域内发挥着重要作用。本文将深入探讨大厂架构中的极致缓存策略,从背景知识、概念、功能点、业务场景、底层原理等方面进行详细剖析,并通过JA
- BOOST c++库学习 之 lockfree库入门实战指南 以及 使用lockfree库时对比普通队列、栈的测试例子
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c++学习开发语言系统架构arm开发LinuxBoost
Boost.Lockfree库提供了一系列无锁数据结构,这些数据结构的主要优势在于高并发环境下的高效性和无锁操作的性能提升。无锁数据结构避免了传统的锁操作(如互斥锁)带来的性能瓶颈和复杂性,尤其在多核处理器系统中能够显著提高效率。核心组件1.无锁队列(boost::lockfree::queue)简介:boost::lockfree::queue是一个多生产者-多消费者(MPMC)的无锁队列,允许
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Redis缓存穿透、雪崩与击穿详解(附Java代码示例)在现代高并发分布式系统中,缓存作为提高系统性能和响应速度的重要组件,其稳定性和可靠性至关重要。然而,在实际应用中,缓存常常面临三大问题:缓存穿透、缓存雪崩与缓存击穿。这些问题若处理不当,可能导致系统性能急剧下降,甚至引发服务不可用。本文将深入探讨这三种缓存问题的定义、原因、影响及解决方案,并通过Java代码示例展示如何在实际项目中应对这些挑战
- 分布式数据库:技术深度解析与应用实践
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分布式数据库:技术深度解析与应用实践随着数据量的爆炸性增长和用户访问量的不断增加,传统的单机数据库系统逐渐暴露出在高可用性、高并发性和高扩展性方面的不足。分布式数据库作为一种将数据存储于多台服务器上的数据库系统,通过分布式技术保障系统的一致性和可用性,成为当今数据管理领域的重要方向。本文将深入探讨分布式数据库的基本概念、关键技术、典型架构及其应用场景,并结合代码实例和实际应用案例,为开发者和研究者
- Java中的并发工具类:让多线程编程更轻松
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Java中的并发工具类:让多线程编程更轻松1.引言:多线程编程的“痛”多线程编程是Java开发中的一大难点,尤其是在高并发场景下,稍有不慎就会遇到线程安全问题、死锁、性能瓶颈等问题。比如:publicclassCounter{privateintcount=0;publicvoidincrement(){count++;//非线程安全!}publicintgetCount(){returncoun
- 3分钟理清QPS、TPS、RT 以及它们之间的关系
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在评估系统性能的时候,我们经常会听到QPS、TPS、RT、吞吐量等等一些概念,包括在一些面试场景下可能也会遇到这些概念,我们来稍微梳理一下。做一个简单的概念扫盲。一QPSQPS(QueriesPerSecond)是每秒的查询率,它表示一台服务每秒响应的查询的次数。具体来说,QPS反映了系统在高并发环境下处理请求的能力。一个高QPS的系统能够在单位时间内处理更多的请求,从而提供更好的用户体验和更高的
- innodb存储引擎
朱朱朱--
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文章目录innodb引擎特点:innodb体系架构后台线程内存缓存池LRUList,FreeList和FlushListLRUListFreeList:FlushListinnodb引擎特点:支持事务(myisam无)支持行锁,表锁(myisam只支持表锁)支持外键(myisam无)通过对版本并发控制(mvcc)来获得高并发性插入缓存(insertbuffer)二次写(doublewrite)自适
- Bitmap 和 布隆过滤器傻傻分不清?你这不应该啊
大家好,我是小富~有个兄弟私下跟我说,他在面试狗东时,有一道面试题没回答上来:Redis的Bitmap和布隆过滤器啥区别与关系?其实就是考小老弟对这两种工具的底层数据结构是否了解,不算太难的题。不过,bitmap和布隆过滤器在大数据量和高并发业务的使用频率不低,知识点应该掌握下,既然问了那咱们简单的梳理下它们的底层原理、应用场景以及它们之间的关联。BitmapRedis中的Bitmap(位图)是一
- InnoDB 和 MyISAM的区别
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数据库mysql搜索引擎后端
InnoDB和MyISAM是MySQL数据库中两种常用的存储引擎,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是两者的详细对比:InnoDB特点:事务支持:支持ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)事务。提供回滚、提交和崩溃恢复能力。行级锁:使用行级锁机制,允许多个用户同时对不同行进行写操作,提高并发性能。适合高并发的读写混合场景。外键约束:支持外键约束,确保数据完整性。有助于维护表与表之间的关系。
- 负载均衡:提升网络服务质量与稳定性的利器
负载均衡
在当今互联网高度发达的时代,网络服务的质量和稳定性直接关系到企业的生存和发展以及用户的体验。负载均衡技术作为一种提升网络服务质量与稳定性的利器,正日益受到广泛的关注和应用。负载均衡的核心目标是在多个服务器或计算资源之间合理地分配工作负载,以实现资源的优化利用、提高系统的整体性能和可靠性,并确保在高并发、大流量的情况下,网络服务能够快速响应并稳定运行。它通过将客户端的请求均匀地分发到后端的多个服务器
- ELK部署
雨露天泽
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背景很多公司还是在单体项目中苦苦挣扎,没有必要上elk系统,大家都懂的一个原则系统的技术栈越多系统越复杂,维护起来也越麻烦,在没有大流量高并发的情况下我们就用单体服务挺舒服。我们行业的特殊性做的都是BTB的项目,并发更是少的可怜,唯一出问题的可能性就是联表太多效率低了下来,做的和erp系统一样的臃肿。在追求微服务多节点部署的情况下这时就有必要使用ELK系统去查问题的可能性。不同服务之间的业务调用日
- ubuntu18.04下配置muduoC++11环境
在Ubuntu18.04上配置MuduoC++11环境的详细步骤Muduo是一款高性能的C++网络库,广泛用于高并发、高性能的网络应用程序开发。本文将详细介绍如何在Ubuntu18.04上配置Muduo并启用C++11特性。1.安装必要的依赖在开始配置之前,我们需要确保安装了构建工具和必要的依赖库。这包括了CMake(用于构建系统)和g++(C++编译器)。步骤:打开终端并执行以下命令:sudoa
- 解决MySQL与Redis缓存一致性的问题
解决MySQL与Redis缓存一致性问题的策略在分布式系统中,MySQL数据库与Redis缓存的配合是常见的设计模式,尤其在高并发场景下,通过缓存来减轻数据库压力。然而,缓存和数据库的同步问题常常成为瓶颈,主要体现在缓存数据与数据库数据的一致性问题。为了有效解决这一问题,我们可以采取以下几种策略:1.缓存穿透缓存穿透是指查询的数据在缓存和数据库中都不存在的情况。为了避免恶意请求导致数据库压力过大,
- Redis 分片
Redis分片(Sharding)概述1.概念和目的:Redis分片是通过将整个数据集分割成多个部分,分布存储在多个独立的Redis节点上来扩展Redis系统的技术。目的是提高系统的存储容量和处理能力,以应对大规模数据和高并发请求的需求。2.基本原理:数据分片策略:选择合适的数据分片策略,如哈希分片或范围分片,决定数据如何分布到各个Redis节点上。客户端路由:客户端根据数据的键计算哈希值或使用其
- Node.js 单线程模型如何处理高并发?
引言Node.js是一个基于事件驱动、非阻塞I/O模型的运行时环境,这让它在处理高并发任务时表现出色。然而,与传统多线程模型不同,Node.js使用单线程架构,这让许多开发者在初学时感到困惑:单线程如何处理大量并发请求而不会阻塞呢?本文将聚焦于这个问题,解析Node.js单线程模型的核心机制,以及它在高并发场景中的应用和优势。Node.js的事件循环:单线程的秘密武器Node.js的单线程模型是建
- Redis 简介
天蓝空色
redis数据库缓存
Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的内存数据库,遵守BSD协议,它提供了一个高性能的键值(key-value)存储系统,常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景。性能极高:Redis以其极高的性能而著称,能够支持每秒数十万次的读写操作24。这使得Redis成为处理高并发请求的理想选择,尤其是在需要快速响应的场景中,如缓存、会话管理、排行榜等。丰富的数据类型:Red
- 【Elasticsearch】节点与集群:架构原理与优化实践
程风破~
ElasticsearchElasticsearch实战elasticsearch架构大数据
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
- 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
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&