- 【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二十八)
向往风的男子
k8s学习kubernetes容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- K8S - Volume - NFS 卷的简介和使用
nvd11
K8Skubernetes容器云原生
在之前的文章里已经介绍了K8S中两个简单卷类型hostpath和emptydirk8s-Volume简介和HostPath的使用K8S-Emptydir-取代ELK使用fluentd构建loggingsaidcar但是这两种卷都有同1个限制,就是依赖于k8snodes的空间如果某个servicepod中需要的volumn空间很大,这时我们就需要考虑网络磁盘方案,其中NAS类型的Volume是常用且
- fluentd 简介,日志收集并导入BigQuery
nvd11
CloudspringEtlspringboot
日志收集的工具有很多种例如Splunk,很多大公司都在使用,但是个人使用的话并不合适,主要是需要license的…钱是1个大问题另1个常见开源的解决方案是ELK,但是搭建和学习成本高,如果只是为了日志收集并不值。对于k8s方案,还有1个开源选择,就是fluentd,本文的主题。Fluentd的简介Fluentd是一个开源的数据收集器,旨在实现日志数据的统一收集、处理和转发。它支持多种数据源和数据格
- ELK 架构中 ES 性能优化
xianjie0318
elk架构elasticsearch
1.背景由于目前日志采集流程中,经常遇到用户磁盘IO占用超过90%以上的场景,但是观察其日志量大约在2k~5k之间,整体数据量不大,所以针对该问题进行了一系列的压测和实验验证,最后得出这篇优化建议文档2.压测前期准备2.1制造大量日志该阶段为数据源输入阶段,为了避免瓶颈在数据制造侧,所以需要保证filebeat具有足够的日志制造能力最后效果,filebeat可以达到70kQPS的数据发往logst
- 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
- 5分钟熟练上手ES的具体使用
佚名涙
elasticsearchjenkins大数据学习
5分钟上手ES的具体使用相信有很多同学想要去学习elk时会使用docker等一些方式去下载相关程序,但提到真正去使用es的一系列操作时又会知之甚少。于是这一篇博客应运而生。本文就以下载好elk/efk系统后应该如何去使用为例,介绍es的具体操作。es关键字基本概念索引(Index):类似于关系型数据库中的“数据库”,是数据存储的容器。文档(Document):类似于关系型数据库中的“行”,是JSO
- 【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(十一)
向往风的男子
k8s学习kubernetes容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- 【mysql】mysql之优化
向往风的男子
DBAmysql数据库
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- ELK架构介绍
星河漫漫l
elkelasticsearch运维服务器
一、ELK简介ELK是由三个开源软件组成的,分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana,这三个软件各自在日志管理和数据分析领域发挥着重要作用。Elasticsearch提供分布式存储和搜索能力;Logstash负责数据收集和处理,而Kibana则提供数据可视化和分析界面。他们共同构成了一个完整的日志管理解决方案,帮助企业高效利用日志数据进行监控、分析和安全审计。1.Elas
- ELK日志分析系统之集成Filebeat
奔跑吧邓邓子
高效运维
目录一、Filebeat是什么?二、集成Filebeat1.安装Filebeat2.配置3.启动本博在ELK日志分析系统搭建一文中,介绍了使用Elasticsearch、Logstash、Kibana来搭建ELK。不过由于Logstash是一个功能强大的日志服务,作为日志采集器会占用较多的系统资源,如果需要添加插件,全部服务器的Logstash都要添加插件,扩展性很差。而Filebeat作为一个轻
- 使用 ELK Stack 进行云原生日志记录和监控:AWS 中的开发运营方法
数云界
elk云原生aws
使用ELKStack进行云原生日志记录和监控欢迎来到雲闪世界。在当今的云原生世界中,日志记录和监控是强大的DevOps策略的重要组成部分。监控应用程序性能、跟踪错误和分析日志对于确保无缝操作和主动识别潜在问题至关重要。在本文中,我们将指导您使用AWS上的ELKStack(Elasticsearch、Logstash和Kibana)设置云原生日志记录和监控,从而实现以DevOps为中心的方法来管理基
- Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day50 20210319
Vicky_b9de
练习材料:AlostshipPart-1一艘沉船Thesalvageoperationhadbeenacompletefailure.Thesmallship,Elkor,whichhadbeensearchingtheBarentsSeaforweeks,wasonitswayhome.Aradiomessagefromthemainlandhadbeenreceivedbytheship'sc
- 一、ELK架构介绍
李白望明月
ELK基础介绍elk
一、ELK架构介绍ELK是一个应用套件,由Elasticsearch/Logstash/Kibana三个部分软件组成,简称ELK。ELK是一个做日志分析的管理系统。在服务器中的系统日志,网络日志,应用系统日志等各个日志收集/过滤/清洗,然后进行集中存放并可用实时检索/分析/展示日志。Logstash(收集日志)–>Elasticsearch(检索日志)–>Kibana(可视化)Elasticsea
- 【网络架构】ELK
云计算稿手
网络架构架构elk
目录一、ELK介绍1.1ELK是什么1.2Elasticsearch1.3Logstash1.4Kibana1.5为什么使用ELK二、ELK原理2.1工作原理2.2ELK的应用架构图三、ELK的安装部署3.1环境部署3.2前期环境3.3安装Elasticsearch3.3.1修改配置3.3.2查看节点信息3.4安装Logstash3.4.1安装服务3.4.2使用Logstash3.4.3对接ela
- ELK架构
小楚同学呀~
一、Logstash+elasticsearch+Kibana首先由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据,并经过分析、过滤后发送给远端服务器上elasticsearch进行存储。elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询,操作。用户也可以直观的通过配置KibanaWebPortal方便的对日志进行查询,并根据数据生成报表。优点:搭建简单,易于上手。
- SpringCloud集成ELK
echola_mendes
ELKspringcloudelkjava
1、添加依赖net.logstash.logbacklogstash-logback-encoder6.12、在logback-spring.xml中添加配置信息(logback-spring.xml在文末)192.168.2.203:4560............192.168.2.203:4560对应搭建的Logstash地址Logback日志打印由于SpringBoot项目在引用了sprn
- ELK7.8部署:Elasticsearch+Logstash+Kibana搭建分布式日志平台
_海风_
运维分布式
ELK7.8部署:Elasticsearch+Logstash+Kibana搭建分布式日志平台一、前言1、ELK简介2、ELK工作流二、准备工作1、服务器&软件环境说明2、ELK环境准备三、Elasticsearch部署1、准备工作2、配置四、Logstash部署1、准备工作2、Logstash配置五、Kibana部署1、准备工作2、Kibana配置与访问测试六、测试1、日志写入2、访问七、备注1
- ELK处理 SpringBoot 日志,真实太妙了!
进击的王小二
大数据javaelkspringboot
在排查线上异常的过程中,查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构,日志被分散在不同的机器上,使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事,必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台,那可谓是雪中送碳,必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台ELK的搭建及使用。ELK简介ELK是一个开源的实时日志分析平台,它主要由Elasticsearch、Logst
- SpringBoot+Kafka+ELK 完成海量日志收集(超详细)
2401_83703797
程序员springbootkafkaelk
SpringBoot项目准备引入log4j2替换SpringBoot默认log,demo项目结构如下:pomIndexController测试Controller,用以打印日志进行调试InputMDC用以获取log中的[%X{hostName}]、[%X{ip}]、[%X{applicationName}]三个字段值NetUtil启动项目,访问/index和/ero接口,可以看到项目中生成了app
- spring cloud搭建elk
2301_79655496
程序员springcloudelkjenkins
elastic官网:https://www.elastic.co/cn/downloads1.elasticsearch-6.2.2(存储日志数据)wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.2.tar.gz2.logstash-6.2.2(收集日志数据)wgethttps://artifac
- 【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二十四)
向往风的男子
k8s学习kubernetes容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- 【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(十九)
向往风的男子
k8s学习kubernetes容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- 【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二)
向往风的男子
k8s学习kubernetes容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- 【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二十三)
向往风的男子
k8s学习kubernetes容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- 【mysql】mysql之存储引擎学习
向往风的男子
DBAmysql学习数据库
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- 33.ES集群规划—整体规划
大勇任卷舒
集群规划集群大小设置的依据:ESJVMheap最大可以设置32G30Gheap大概能处理10T的数据量,如果内存很大如128G,可以在一台机器上运行多个ES节点两类应用场景:用于构建业务搜索功能模块,且多是垂直领域的搜索数据量级几千万到数十亿级别,一般2-4台机器规模用于大规模数据的实时OLAP(联机处理分析),如ELKStack,数据规模可能达到千亿或更多几十到上百节点的规模集群节点的角色分配节
- 单机 安装 ELK 日志分析系统
TheFlsah
Linux
一、ELK介绍ELKStack是软件集合Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,它们都是开源软件。新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具。Elasticsearch是一个基于Lucene的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎,主要负责将日
- Kibana安装部署
季风泯灭的季节
ElasticStack技术栈及其详细应用运维elkkibana
目录一、环境准备二、安装部署2.1下载安装包到指定文件夹,并解压2.2重置kibana_system密码2.3编辑启动文件2.3进入界面三、使用3.1创建视图3.2视图优化概述Kibana是一个强大的开源数据可视化工具,它作为ElasticStack(以前称为ELKStack)中的一部分使用,与Elasticsearch紧密集成,Elasticsearch中的数据即通过Kibana界面向用户展示。
- redis数据结构
bullion
五种数据结构字符串(String)哈希(hash)字符串列表(list)字符串集合(set)有序字符串集合(sortedset)key命名定义的注意点不要过长不要过短统一的命名规范常用命令判断key是否存在:existskey删除key:delkey进入命令行:redis-cli权限:authpassword获取所有key:keys*字符串(String)二进制安全的,存入和获取的数据相同Valu
- 搭建elk日志管理系统
阿色你过来啊
学习分享elkelasticsearch大数据
ELK日志管理系统一.环境准备按照JDK1.8第一步:下载JDKhttps://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html第二步:安装mkdir/usr/jdktar-xvfjdk-8u112-linux-x64.tar.gz/usr/jdk第三步:配置环境变量命令:vim/etc/pro
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不