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行星008
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目录序列的定义和作用PostgreSQL-XL中序列的特殊性序列的使用方法1.创建序列2.在分布式表中使用序列3.手动操作序列值4.查看序列与表的关联关系关键注意事项典型使用场景故障排查技巧在PostgreSQL-XL中,序列(Sequence)是一种特殊的数据库对象,用于生成唯一的数值序列。作为分布式数据库,PostgreSQL-XL中的序列需要特殊处理以保证全局唯一性。序列的定义和作用定义:序
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Netty是一个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性能协议服务器和客户端。主要应用场景高性能网络服务器(HTTP、WebSocket、TCP服务器)分布式系统通信(RPC框架、消息队列)协议实现(自定义协议、标准协议适配)网络代理和网关(负载均衡、API网关)核心基础(CoreFoundation)io.netty.common:提供通用的工具类、常量和基本抽象,例如Attri
- ABP VNext + Tye:本地微服务编排与调试
ABPVNext+Tye:本地微服务编排与调试目录ABPVNext+Tye:本地微服务编排与调试TL;DR✨一、环境与依赖️二、核心配置详解1.主配置`tye.yaml`三、多环境文件`tye.development.yaml``tye.production.yaml`四、依赖容器定义五、ABPVNext集成1.NuGet包2.`appsettings.json`3.分布式缓存&锁4.Rabbit
- 【Python】深入解析 Hydra 库
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- 2022项目实训“异步分布式联邦学习”第五周报告
一、本周工作进度我在本周的工作进度主要集中于两个技术要点——即Axios和WebSocket。这两种技术方法有着本质上的不同,因而具体实现出来之后的效果也有所不同,下面将会分别说明。1.Axios(Ajax封装)首先要谈的内容是Axios,Axios是一个基于promise的HTTP库,是目前前端最流行的ajax请求库。Axios的优势在于,相比传统的Ajax本身是针对MVC的编程,Axios更加
- Elasticsearch:基本概念、索引结构与优缺点分析
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一、Elasticsearch基本概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎,专为云计算环境设计,能够实现近乎实时的数据搜索和分析功能。核心概念解析文档(Document)Elasticsearch中的基本数据单元,使用JSON格式表示每个文档有唯一ID和类型示例:一条产品信息、一篇博客文章或一个客户记录索引(Index)文档的集合,类似于关系数
- 数据库迁移实战:如何零停机、零丢失迁移数据库?
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引言:一场没有硝烟的“数据大迁徙”想象一下,你正在为一家电商公司优化数据库架构,需要将MySQL迁移到分布式数据库TiDB。但问题来了:如何在业务高峰期不停止服务,同时确保数据零丢失?这不仅是技术挑战,更是一场精密的“数据芭蕾舞”。今天,我们就从理论到实战,手把手教你完成这场“不可能的任务”!一、迁移前的“战前沙盘推演”1.1数据摸底:绘制“数据地图”数据规模:统计表大小、索引、分区信息(示例:S
- 分布式微服务系统架构第156集:JavaPlus技术文档平台日更-Java线程池使用指南
title:java线程池使用author:哪吒date:'2023-06-15'点击勘误issues,哪吒感谢大家的阅读Java线程池使用指南1.线程池基础使用1.1创建线程池的方式方式一:使用Executors工具类(不推荐)//1.固定大小线程池ExecutorServicefixedPool=Executors.newFixedThreadPool(5);//2.缓存线程池Executor
- 轻量化分布式AGI架构:基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑
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在2025年的技术发展背景下,轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点,结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑,不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈,还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式,使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络,最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示,通过知识密度提
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在SpringBoot多实例环境下保障数据一致性需要结合分布式系统设计原则,以下是针对两个场景的设计与实现方案:1.多实例ScheduleJob的数据一致性问题场景多个实例同时执行定时任务,可能导致重复处理(如重复推送消息、重复扣款)。解决方案(1)分布式锁控制//使用Redisson实现分布式锁@Scheduled(cron="0*/5***?")publicvoidsyncDataJob(){
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在生产环境中,MinIO集群通常部署在多个物理机或虚拟机上,每个节点运行一个MinIO容器,并通过Docker暴露API和Console端口。1.准备工作假设有4台服务器(也可以是同一台服务器的不同端口模拟,但不推荐生产使用):Server1:IP192.168.1.101Server2:IP192.168.1.102Server3:IP192.168.1.103Server4:IP192.168
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区块链技术是一套融合密码学、分布式系统与经济激励的复合型技术体系,以下是其核心组件及应用架构的全面解析:一、区块链核心技术栈1.分布式账本技术(DLT)核心原理:多节点共同维护不可篡改的数据链数据结构:哈希指针哈希指针区块N区块N+1区块N+2关键创新:默克尔树(MerkleTree)实现高效数据验证2.密码学保障技术算法示例应用场景非对称加密ECC/secp256k1,RSA数字签名(设备身份认
- 分布式部署下如何做接口防抖---使用分布式锁
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防抖也即防重复提交,那么如何确定两次接口就是重复的呢?首先,我们需要给这两次接口的调用加一个时间间隔,大于这个时间间隔的一定不是重复提交;其次,两次请求提交的参数比对,不一定要全部参数,选择标识性强的参数即可(生产环境还可以加上用户ID);最后,如果想做的更好一点,还可以加一个请求地址的对比。分布式部署下接口防抖有有很多方法,如:使用共享缓存,使用分布式锁,在web开发中一般新增后者。思路如下:1
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千早爱音Official
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SpringCloud和ServiceMesh都是用于构建微服务应用程序的技术,它们各自具备不同的优点和缺点。SpringCloud是SpringFramework生态系统中的一个子项目,它提供了一组工具和框架,在构建分布式系统时提供了必要的支持。SpringCloud提供了各种功能,包括服务发现、路由、负载均衡、断路器和配置管理等。SpringCloud与SpringBoot框架天然集成,易于使
- 分布式系统核心基石:CAP定理、BASE理论与一致性算法深度解析
Eqwaak00
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一、CAP定理:分布式系统的设计边界1.1核心定义与经典三角CAP定理(Brewer'sTheorem)指出,在分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(PartitionTolerance)三者不可兼得。(注:若需实际配图,可替换为Mermaid流程图或专业示意图)三大特性详解:一致性(C):所有节点在同一时间看到的数据完全相同(强一致性)。
- 分布式ID设计方案详解:从理论到实践
一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,唯一ID的生成面临两大核心挑战:全局唯一性:避免跨节点、跨数据中心的ID冲突。有序性:确保ID按时间或业务规则递增,提升数据库写入性能(如InnoDB的B+树索引)。传统单机自增ID(如MySQLAUTO_INCREMENT)无法满足分库分表、高并发等场景需求,因此需引入分布式ID方案。二、主流分布式ID方案对比方案优点缺点适用场景UUID简单、无中心化依
- MySQL分布式ID冲突详解:场景、原因与解决方案
码不停蹄的玄黓
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引言在分布式系统开发中,你是否遇到过这样的崩溃时刻?——明明每个数据库实例的自增ID都从1开始,插入数据时却提示“Duplicateentry‘100’forkey‘PRIMARY’”;或者分库分表后,不同库里的订单ID竟然重复,业务合并时直接报错……这些问题的核心,都是分布式ID冲突。今天咱们就来扒一扒MySQL分布式ID冲突的常见场景、底层原因,以及对应的解决方案,帮你彻底避开这些坑!一、为什
- 如何在YashanDB数据库中保持数据一致性与完整性
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在现代数据库管理系统中,确保数据的一致性与完整性是面临的主要挑战之一。这一挑战在高并发、高要求的数据操作场景中尤为突出。YashanDB作为一种高性能的分布式数据库,采用了多种技术手段以保持数据的一致性与完整性。本文将深入探讨YashanDB中实现数据一致性与完整性的核心技术原理,适用于对高并发和复杂事务有一定理解的数据库管理员(DBA)和开发人员。事务管理与ACID特性事务是数据库操作的基本单元
- 如何实现YashanDB数据库的负载均衡
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在现代应用中,数据库的性能直接影响整个系统的效率和用户体验。因此,数据库的负载均衡成为了设计和部署中不可忽视的重要环节。YashanDB是一个新兴的数据库系统,其支持多种架构和配置,适合不同的业务场景。通过合理实现YashanDB的负载均衡,可以有效提升系统的并发处理能力、降低响应时间及提高可用性。YashanDB的架构概述YashanDB支持多种部署模式,包括单机(主备)部署、分布式集群部署以及
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csdn_tom_168
ApacheShardingSphere数据库ShardingSphereJDBC学习
ShardingSphere-JDBC(原Sharding-JDBC)是ApacheShardingSphere的核心模块之一,定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供分库分表、读写分离、数据加密、影子库等分布式数据库增强能力。它直接操作JDBC接口,对应用透明,集成成本极低。以下是ShardingSphere-JDBC的详解:一、核心功能数据分片:分库分表:将逻辑上的大表(库)拆分成
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
H老师带你学鸿蒙
系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- 4.java版spring cloud+spring boot 之SVN 启动模式
不会写代码的女程序猿
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SVN启动模式首先,在服务端进行SVN版本库的相关配置推荐分布式架构源码地址手动新建版本库目录mkdir/opt/svn利用svn命令创建版本库svnadmincreate/opt/svn/xxx使用命令svnserve启动服务svnserve-d-r目录--listen-port端口号由于-r配置方式的不一样,SVN启动就可以有两种不同的访问方式方式一:-r直接指定到版本库(称之为单库svnse
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架构师springcloudspring后端
1、简述在分布式系统中,微服务架构是最流行的设计模式之一。SpringCloud提供了各种工具和库来简化微服务的开发和管理。然而,随着服务的增多,处理每个服务中的异常变得尤为复杂。因此,实现统一的全局异常处理成为了关键。本篇博客将介绍如何在SpringCloud微服务架构中实现全局异常处理。2、全局异常处理在SpringCloud中,我们可以通过以下几种方式来实现全局异常处理:使用@Control
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开源APP商城源码小程序商城源码来客电商saas新功能
今天我给大家介绍一款基于PHP开发的电商平台框架,可快速二次开发!用户体验还可以~全网比较shao见的Saas移动电商平台源码。系统特点:1、VueCLI框架,完全实现前后端分离,完善的API文档2、标准接口3、支持队列4、长链接5、无缝事件机制6、支持分布式部署7、基于SAAS源码服务8、N多插件扩展:拼团+分销+多店+会员电商+线下核销+拍卖+砍价等9、支持支付宝小程序+微信小程序+andro
- 分布式压测
活跃家族
性能分布式
1.扩展:启动java项目,nohup生成文件写入项目相关输出信息,包括日志信息。想要看的话可以监听这个文件:tail-f,cat查看文件等。1、做性能测试,为什么要用分布式?1、机器的端口数量有限,在发发起请求的时候,端口不够用,无法发起访问,端口消耗完,解决:增加端口数量,增加机器,分布式压测修改系统参数,端口数量扩大,修改注册表,但是一般不做长链接改为短链接2、分布式原理:1、一台机器主控机
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列技术扮演着至关重要的角色。ApacheKafka作为一款高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于实时数据处理、日志收集、事件驱动架构等场景。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高效的消息驱动应用。1.Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,具有高吞吐
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务
Uranus^
JavaSpringBootKafka微服务消息队列
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务引言在现代微服务架构中,消息队列扮演着至关重要的角色,尤其是在处理高并发、异步通信和解耦系统组件时。ApacheKafka作为一款高性能的分布式消息队列系统,被广泛应用于实时数据处理和事件驱动架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高效的消息驱动微服务。1.Kafka简介ApacheKafka是一
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,