- kafka-保姆级配置说明(consumer)
xiao-xiang
kafkakafka分布式
bootstrap.servers=#deserializer应该与producer保持对应#key.deserializer=#value.deserializer=##fetch请求返回时,至少获取的字节数,默认值为1##当数据量不足时,客户端请求将会阻塞##此值越大,客户端请求阻塞的时间越长,这取决于producer生产效率和网络传输能力fetch.min.bytes=1##如果broker
- kafka-部署安装
xiao-xiang
kafkakafka分布式
一.简述:Kafka是一个分布式流处理平台,常用于构建实时数据管道和流应用。二.安装部署:1.依赖:a).Java:Kafka需要Java8或更高版本。b).zookeeper:#tarfxvzzookeeper-3.7.0.tar.gz#mvzookeeper-3.7.0zookeeper&&cdzookeeper#mkdirdatalog编辑conf/zoo.cfg文件,设置dataDir和其
- 简述kafka生产者ack确认机制
技匠三石弟弟
数据开发kafka
一、总结该章节主要探讨造成数据丢失问题生产者ack确认机制(目的是要有多少个分区副本收到消息,生产者才认为该消息写入成功;acks参数对数据是否丢失起重要的作用)(1)ack=0,就是表示生产者不会和broker确认消息是否写入成功。这就有可能造成服务器broker因出现问题,导致没有接收到生产者的消息,而生产者却无从得知。这也就造成数据的丢失。--较低延迟和高吞吐量,但是以消息丢失的高风险为代价
- Kafka 生产者中的ack的配置
欧阳冰轩
Kafkakafka分布式
在同步发送的前提下,⽣产者在获得集群返回的ack之前会⼀直阻塞。那么集群什么时候返回ack呢?此时ack有3个配置:1.ack=0kafka-cluster不需要任何的broker收到消息,就⽴即返回ack给⽣产者,最容易丢消息的,效率是最⾼的2.ack=1(默认):多副本之间的leader已经收到消息,并把消息写⼊到本地的log中,才会返回ack给⽣产者,性能和安全性是最均衡的3.ack=-1/
- kafka 生产者发送流程
jxj_cd
mysql数据库
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。kafka的基础架构:Kafka生产者发送流程详解:拦截器序列化器分区器生产者端由两个线程协调完成,分别是main线程和Sender线程。main线程在将消息通过拦截器、序列化器和分区器处理后缓存到消息累加器(Reco
- 【53】Camunda8-Zeebe核心引擎-Partitions分区与Internal processing内部处理
AlieNeny
Camundacamunda8流程引擎zeebepartitions分区
Partitions分区在Zeebe中,所有数据都是基于分区的。(一个)分区本质上是一个关于流程事件的持久化流。在broker集群中,分区分布在节点之间,因此可以将其视为分片。启动/初始化Zeebe集群时,用户可以配置所需的分区数。如果使用过Kafka,这部分内容是比较相似的。每当部署流程时,都会将其部署到第一个分区。然后,该流程将分发到所有分区。在所有分区上,此流程接收相同的key和版本,以便可
- Kafka生产者ACK参数与同步复制
WannaRunning
kafka分布式
目录生产者的ACK参数ack等于0ack等于1(默认)ack等于-1或allKafka的同步复制使用误区生产者的ACK参数Kafka的ack机制可以保证生产者发送的消息被broker接收成功。Kafkaproducer有三种ack机制,分别是0,1,-1。这个配置可以在初始化producer时在config中进行配置。默认值是1。ack等于0producer不等待broker同步完成的确认,只要发
- filebeat收集各种类型日志写入logstash,再从logstash中读取日志写入kafka中(有filebeat)
运维实战课程
kafka分布式
filebeat收集各种类型日志写入logstash,再从logstash中读取日志写入kafka中(有filebeat)如果对运维课程感兴趣,可以在b站上、A站或csdn上搜索我的账号:运维实战课程,可以关注我,学习更多免费的运维实战技术视频0.环境机器规划:192.168.43.163kafka1192.168.43.164kafka2192.168.43.165kafka3192.168.4
- kafka日志策略
神云瑟瑟
kafkakafka日志删除配置
kafka日志清除策略kafkalog的清理策略有两种:delete,compact,默认是delete这个对应了kafka中每个topic对于record的管理模式delete:一般是使用按照时间保留的策略,当不活跃的segment的时间戳是大于设置的时间的时候,当前segment就会被删除compact:日志不会被删除,会被去重清理,这种模式要求每个record都必须有key,然后kafka会
- Kafka 日志存储 — 日志索引
黄名富
微服务kafka分布式java微服务
每个日志分段文件对应两个索引文件:偏移量索引文件用来建立消息偏移量到物理地址之间的映射;时间戳索引文件根据指定的时间戳来查找对应的偏移量信息。1日志索引Kafka的索引文件以稀疏索引的方式构造消息的索引。它并不保证每个消息在索引文件中都有对应的索引项。每当写入一定量的消息时,偏移量索引文件和时间戳索引文件分别增加一个索引项。使用二分查找法来快速定位偏移量的位置。1.1日志分段切分的条件日志分段文件
- Kafka 2.2.0 消息日志清理机制:日志删除 日志压缩
A__Plus
kafkaKafka消息队列
Kafka将消息持久化到磁盘中的Log中,为了控制日志文件的大小就需要对消息进行清理操作。每个Log对应一个分区副本,Log可以分为多个日志分段,便于日志的清理操作。在了解日志清理机制之前,请先了解日志存储方式Kafka有两种日志清理策略:日志删除:按照保留策略删除日志分段需要将Broker端参数log.cleanup.policy设置为delete(默认值)日志压缩:根据每个消息的key进行整合
- [每周一更]-(第121期):模拟面试|微服务架构面试思路解析
ifanatic
每周一更Go面试架构面试微服务
这一系列针对Go面试题整理,仅供参考文章目录00|综合服务治理方案:怎么保证微服务应用的高可用?1.**什么是微服务架构?**2.**怎么保证微服务架构的高可用?**3.**怎么判定服务是否已经健康?**4.**如果服务不健康该怎么办?**5.**怎么判定服务已经从不健康状态恢复过来了?**6.**Redis崩溃时如何处理?**7.**Kafka崩溃时如何处理?**8.**设计开放平台时需要考虑哪
- Flink读写Kafka(Table API)
sf_www
实时计算Flinkflinkkafka大数据
前面(Flink读写Kafka(DataStreamAPI)_flinkkafkascram-CSDN博客)我们已经讲解了使用DataStreamAPI来读取Kafka,在这里继续讲解下使用TableAPI来读取Kafka,和前面一样也是引入相同的依赖即可。org.apache.flinkflink-connector-kafka1.15.41.创建KafkaTable可以使用以下方式来创建Kaf
- 【Nginx系列】Nginx配置超时时间
m0_74824552
面试学习路线阿里巴巴nginx运维
???欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,G
- kafka内部工作机制
一只叫狗的猫
#kafka
集群中成员关系kafka使用zookeeper来维护成员信息。没个broker都有唯一的id,这个标识可以在配置文件中配置,在broker启动的时候,它会创建临时的节点把id注册到zookeeper中,当有其他broker加入集群中时,会判断是否已经有这个id,如果有相同的id则会注册失败。当broker宕机的时候,broker创建的临时节点会从zookeeper中移除,其它的kafka组件也都会
- Kafka 消息存储与销毁机制
AI天才研究院
大数据AI人工智能计算kafkawpf分布式
Kafka消息存储与销毁机制文章目录Kafka消息存储与销毁机制1.背景介绍1.1什么是Kafka1.2Kafka的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1消息存储模型4.2消息销毁模型4.3分区副本同步模型5
- 【Kafka:概念、架构与应用】
三日看尽长安花
系统架构师kafka架构分布式
Kafka:概念、架构与应用目录什么是KafkaKafka的核心概念2.1生产者(Producer)2.2消费者(Consumer)2.3主题(Topic)2.4分区(Partition)2.5消息偏移量(Offset)2.6消费组(ConsumerGroup)Kafka的架构设计3.1Broker与集群3.2Zookeeper的作用Kafka的工作流程Kafka的应用场景Kafka的优缺点分析<
- Kafka:架构与核心机制
J老熊
kafka架构分布式面试系统架构后端
ApacheKafka是一种高吞吐量的分布式消息队列,广泛应用于实时数据流处理和大数据架构中。本文将详细探讨Kafka的架构、Replica管理、消息读取、分区策略、可靠性保障等核心机制。1.Kafka的架构1.1组件概述Kafka的架构由多个组件构成,主要包括以下部分:Broker:Kafka集群中的服务器,每个Broker存储一部分消息。Kafka集群通常由多个Broker组成,以提高可用性和
- 服务行业的数据管理实践:TapData Cloud 如何助力连锁酒店物业的全球化运营优化
数据库
使用TapData,化繁为简,摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰,轻量替代OGG,Kettle等同步工具,以及基于Kafka的ETL解决方案,「CDC+流处理+数据集成」组合拳,加速仓内数据流转,帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处,将“实时数仓”方法论落进现实。TapData持续迭代产品能力,优化用户体验的同时,也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑,力求为行业用户提供更加简洁、更具针对
- python消费kafka数据nginx日志实时_Openresty+Lua+Kafka实现日志实时采集
weixin_39997311
简介在很多数据采集场景下,Flume作为一个高性能采集日志的工具,相信大家都知道它。许多人想起Flume这个组件能联想到的大多数都是Flume跟Kafka相结合进行日志的采集,这种方案有很多他的优点,比如高性能、高吞吐、数据可靠性等。但是我们如果要求对日志进行实时的采集,这显然不是一个好的解决方案。原因如下:就目前来说,Flume能支持实时监控一个目录的数据文件,一旦对某个目录的文件采集完成,就会
- 【原创】运维基础之OpenResty(Nginx+Lua)+Kafka
weixin_30293079
大数据运维lua
使用docker部署1下载#wgethttps://github.com/doujiang24/lua-resty-kafka/archive/v0.06.tar.gz#tarxvfv0.06.tar.gz2准备配置文件testkafka.conf#vitestkafka.conflua_package_path"/usr/local/openresty/lualib/resty/kafka/?.
- openresty+lua实现实时写kafka
sky@梦幻未来
大数据openrestynginxopenrestylua
一.背景在使用openresty+lua+nginx+flume,通过定时切分日志发送kafka的方式无法满足实时性的情况下,小编开始研究openresty+lua+nginx+kafka实时写kafka,从而达到数据实时性,和高性能保证。二.实现1.openresty安装nginx,以及lua的使用请看博主上一篇博客https://blog.csdn.net/qq_29497387/articl
- Kafka的Partition故障恢复机制与HW一致性保障-Epoch更新机制详解
大树~~
#Kafkajavakafka分布式后端
在分布式系统中,节点的故障是不可避免的。为了确保系统的高可用性和数据的一致性,Kafka设计了一系列机制来应对Broker或Partition的故障。本文将详细解析Kafka的Partition故障恢复机制和HW一致性保障-Epoch更新机制,帮助深入理解Kafka在面对故障时的处理逻辑和一致性保障手段。一、Partition故障恢复机制1.概述Kafka中的每个Topic被划分为多个Partit
- Openresty+Lua+Kafka实现日志实时采集(已测试)
野兽先辈
nginxkafkalualinux
概况最近实习领导要我了解一下nginx+lua实现日志采集,我们这边日志的采集好像就是用的这个。然后就在网上找了一下教程,说老实话,因为以前没接触过过这两个东西所以一开始比较懵。最终决定参考一位大哥的教程。不得不说他的教程应该是救了很多人,因为我看到的Openresty+Lua+Kafka的教程八成都是原封不动搬他的,连图都没改就离谱。甚至到google上还有英文版的,截图用的也是一模一样。(当然
- openresty+lua+kafka 日志采集
CHENYANG123
大数据luakafkanginx
背景:大流量服务收集用户行为日志需求:根据业务把不同的日志发送到不同主题中数据实时性高性能保证方案一自己写个接收程序转发到kafka方案二采用nginx+lua方案采用方案二,原因是nginx高性能,编写代码少,维护少,满足业务场景实施步骤线上请求到nginx后,使用lua组装json格式日志,异步发送到kafka集群根据不同业务日志,划分不同的topic推荐业务实施实时消费安装步骤安装openr
- SpringBoot日常:集成Kafka
码至终章
springbootkafkajava后端
文章目录1、pom.xml文件2、application.yml3、生产者配置类4、消费者配置类5、消息订阅6、生产者发送消息7、测试发送消息本章内容主要介绍如何在springboot项目对kafka进行整合,最终能达到的效果就是能够在项目中通过配置相关的kafka配置,就能进行消息的生产和消费。1、pom.xml文件原本项目用SpringBoot的版本为2.6.X,所以这里用spring-clo
- Kafka 原理深入解析
啥子都不会吖
分布式kafka分布式
1.Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,由LinkedIn开发并于2011年开源,后成为Apache软件基金会的顶级项目。核心概念Topic:主题,是消息分类的逻辑概念,生产者将消息发送到特定的Topic,消费者从Topic中订阅消息。Partition:分区,每个Topic可以被划分为多个Partition,每个Partition是一个有序的队列。Broker:Kafka
- 分布式微服务系统架构第87集:kafka
掘金-我是哪吒
分布式微服务系统架构kafka架构
Kafka就是为了解决上述问题而设计的一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或数据库提交日志用来提供所有事务的持久记录,通过重放这些日志可以重建系统的状态。同样地,Kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的,可以按需读取。此外,Kafka的数据分布在整个系统里,具备数据故障保护和性能伸缩能力。消息和批次消息和批次Kafka的数据单元被称为消息。如
- Flink之kafka消息解析器2
怎么才能努力学习啊
flinkkafka大数据
概要昨天的话题,FlinkSource消费kafka数据自定义反序列化,获取自己想要的数据和类型实现过程publicclassTestWithMetadataDeserializationSchemaimplementsKafkaRecordDeserializationSchema{第一步:自定义实现这个接口,这里的泛型一般的都是自定义类@Overridepublicvoiddeserializ
- Flink之kafka消费数据
怎么才能努力学习啊
flinkkafka大数据
场景:本地构建Flink程序问题描述消费Kafka的数据时,使用Flink新的KakfaSource。会报如下错误KafkaSourcekafkaSource=KafkaSource.builder().setBootstrapServers(kafkaProperties.getProperty("kafka.bootstrap.servers")).setTopics("test2").set
- 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><