- 国产唯一开源湖仓框架LakeSoul 2.0 重磅升级:支持快照回滚、Flink和Hive对接
元灵数智
大数据数据库spark
首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。DMetaSoul团队于7月初发布了LakeSoul2.0版本,对1.0版本进行了多方面升级优化,提高了自身架构设计的灵活性,也更好地适应客户未来业务高速发展的需要。2.0版本
- Flink连接kerberos认证的hive 并使用table API
lisacumt
flinkhive大数据
有个问题flink的kerveros通过配置设置。但是HiveCatalog还需要再次使用UserGroupInformation再次认证。直接上代码:importcom.amihaiemil.eoyaml.*;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;importorg.apa
- Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅[特殊字符]
狮歌~资深攻城狮
linqc#
Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅嘿,小伙伴们!今天咱们通过一个具体的案例来看看Flink在处理事件时间方面的强大威力这个案例就是电商订单的实时分析,就像我们平时在电商平台购物时,平台需要实时了解订单的各种信息一样案例背景假设我们有一个电商平台,每天有大量的用户下单购买各种商品我们希望能够实时统计每个商品的销量,并且按照订单的实际发生时间来进行分析,而不是按照系统处理订单的时间。这
- 深入理解 Flink 中的 .name() 和 .uid() 方法
Ray.1998
大数据flinkkafkasparkhivehadoop
在ApacheFlink中,.name()和.uid()是两个常用的配置方法。虽然它们看起来相似,但它们各自有着不同的功能和用途,理解这两个方法的区别和各自的应用场景,能够帮助开发者更好地管理Flink作业,提升作业的可读性、可维护性和容错性。本文将详细讲解.name()和.uid()的作用、用途以及如何在实际开发中正确使用它们。1.name()方法:为操作命名1.1.作用:.name()方法的作
- Flink Checkpoint机制详解
Ray.1998
大数据flink大数据开发语言sparkzookeeperkafkahive
在分布式流处理系统中,容错性和一致性是核心要求。ApacheFlink作为流处理的领先框架,提供了一种强大的机制来确保系统的容错性与数据的一致性,这就是Flink的Checkpoint机制。通过定期保存应用程序的状态快照,Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态,并且提供精确一次(exactly-once)的语义保证。本文将详细介绍Flink的Checkpoint机制,包括其触发方式
- Spring Boot中整合Flink CDC 数据库变更监听器来实现对MySQL数据库
坚定信念,勇往无前
java数据库springbootflink
FlinkCDC(ChangeDataCapture)是Flink的一种数据实时获取的扩展,用于捕获数据库中的数据变化,并且通过实时流式处理机制来操作这些变化的数据,在FlinkCDC中通过Debezium提供的数据库变更监听器来实现对MySQL数据库的监听操作,通过与SpringBoot技术的集成可以更加高效的实现数据实时同步的操作。下面我们就来介绍一下如何在SpringBoot中集成Flink
- 华为云FusionInsight MRS FlinkSQL 复杂嵌套Json解析最佳实践
华为云技术精粹
云计算华为云
背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学Java的爱好者,或是不懂代码的数据分析者。如何提高开发者的效率,降低流计算的门槛,对推广实时计算非常重要。SQL是数据处理中使用最广泛的语言,它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Flink作为流批一体的计算引擎,致力于提供一套SQL支持全部应用场景,FlinkSQL的实现也完全遵循AN
- 图数据库的易用性—GES与Flink的对接
华为云技术精粹
云计算华为云
数字化时代,业务的实时处理需求越来越迫切,实时预警、实时风控、实时推荐等,Flink作为新一代流批统一的计算引擎,具有独特的天然流式计算特性和更为先进的架构设计的特点,它可以从不同的第三方存储引擎中读取数据,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。GES拥抱变化,开发了与Flink的对接工具GES-Flink-Connector。GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同
- 消息中间件 --- Apache Pulsar
johnrui
云计算
使用场景,参考地址:最佳实践|ApachePulsar在拉卡拉的技术实践_开源_ApachePulsar_InfoQ写作社区场景1:流式队列场景2:消息队列:OpenMessaging协议实现(透明层协议)场景3:流式队列:自定义Kafka0.8-Source(Source开发)场景4:流式队列:Function消息过滤(消息过滤)场景5:流式队列:PulsarFlinkConnector流式计算
- Flink-02-flink技术架构及工作原理
TRX1024
Flink
Flink组件栈自下而上,分别针对每一层进行解释说明:Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)、云(GCE/EC2)。Runtime层Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现,比如:支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等,为上层API层提供基础服
- Flink集群架构
流量留
ApacheFlinkFLINKjava运维数据库
在上一章节我们对flink有了一个基本的了解。从它的应用的场景以及它的一些基本的一些核心的一些概念。从本章节开始,我们对flink从它的一个集群的一个架构以及它的一个部署模式着手,去了解flink如何去部署在不同的这样的一个集群的一些资源管理器上面,以及相应的一些原理的一些解析。本节课开始我们了解一下flink的一个集群的一个基本的架构,了解里面核心的一些组件,比如说dropmanager,tas
- maven引包爆红 failed to transfer from http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public during a previ
sui5yue6_
mavenjava
之前一致可以正常使用,然后突然无法引入新的包无法引包org.apache.flink:flink-streaming-java_2.12:pom:1.13.1failedtotransferfromhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/publicduringapreviousattempt.Thisfailurewascachedinthelo
- 《聊聊Flink:大数据世界的神秘“小能手”》
狮歌~资深攻城狮
大数据技术大数据
《聊聊Flink:大数据世界的神秘“小能手”》宝子们,咱今天来唠唠一个有点神秘的东西——Flink。你要是刚听到这个名字,可能会觉得像什么魔法咒语似的。其实啊,它可没那么玄乎,但确实挺厉害的。一、Flink是啥?简单来说咱先从最简单的概念说起。Flink就像是一个超级快递员✈️在大数据的世界里,每天都有海量的数据像包裹一样到处跑。这些数据有的来自咱们的手机,像你刷短视频的记录、购物的信息;有的来
- 构建多维度用户特征矩阵,开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型
千叶真尹
linqc#
基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型,需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。以下是分步骤实现方案(关键点引用搜索结果中的技术方案):一、多维度用户特征矩阵构建1.数据源整合实时行为流:通过FlinkSQL连接Kafka,定义用户行为表(如登录、交易事件):SQLCREATETABLEuser_behavior(user_idSTRING,event_t
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
m0_74823705
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- 优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度:实战指南
Ray.1998
大数据flinkkafka大数据
在使用Flink消费Kafka数据时,你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从Kafka并行消费、批量拉取、Checkpoint频率、ConsumerPoll速率以及Flink任务Slot资源等多个方面,详细解析如何优化Flink消费Kafka的速度。1.增加Kafka并行消费(提高并行度)问题Flink默认的Kafka消费者并行度可能较低,导致消费速度无法充分利用Kafka的吞吐能力。✅解决方案
- 【Flink实战】Flink网络内存和托管内存
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flink网络服务器
文章目录一、网络内存与托管内存1.网络内存1.1.网络内存的主要作用1.2.网络内存配置项2.托管内存二、网络内存与托管内存的关系1、互相依赖,优化执行性能2、基于任务特性设置内存分配3、内存竞争与背压机制网络内存主要负责Taskmanager之间的网络数据传输的内存,托管内存主要负责Flink的状态计算,比如window等操作。一、网络内存与托管内存1.网络内存网络内存:主要用于任务间(不同的T
- 【Flink 实战】Flink 中 Akka 通信与内存占用分析
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flink大数据
文章目录一、Akka通信需要的内存二、Akka通信的超时和建议配置1.超时配置项调整建议2.常见调整例子JobManager和TaskManager之间的通信是通过Akka实现的。Akka是Flink中一个分布式通信框架,负责处理集群内各个组件之间的消息传递、任务调度、状态更新以及故障恢复等操作。在这个过程中,Akka的通信机制会消耗一定的内存,特别是在消息传递、队列管理和任务调度过程中。本文将详
- 鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
flink大数据实时计算
摘要:本文整理自鹰角大数据开发工程师,ApacheHudiContributor朱正军老师在FlinkForwardAsia2024生产实践(二)专场中的分享。主要分为以下四个部分:一、鹰角数据平台架构二、数据湖选型三、湖仓一体建设四、未来展望一、鹰角数据平台架构首先给大家介绍一下鹰角目前的数据平台架构。在介绍之前,关于鹰角我先给大家做简单的介绍。1.1关于鹰角鹰角网络,也称为HYPERGRYPH
- mysql实时同步到es
数据库
测试了多个方案同步,最终选择oceanu产品,底层基于Flinkcdc1、实时性能够保证,binlog量很大时也不产生延迟2、配置SQL即可完成,操作上简单下面示例mysql的100张分表实时同步到es,优化备注等文本字段的like查询创建SQL作业CREATETABLEfrom_mysql(idint,cidintNOTNULL,gidbigintNOTNULL,contentvarchar,c
- Flink CDC报错ArrayIndexOutOfBoundsException解决思路
学亮编程手记
大数据flinkdoris
FlinkCDC用两个并行度会报错。一个并行度就不会报错。不知道是什么原因?同步java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException?解决思路看日志,应该是mysql文本字段中有换行符之类的,应该会有一个url的报错提示,然后curl那个url看具体报错。这个问题可能是由于FlinkCDC的并行度设置不正确导致的。当您尝试使用两个并行度时,可能会遇到数组越界异常(jav
- Flink 源码笔记03—StreamGraph到JobGraph
董嘻嘻
Flink源码笔记flinkjavabigdata
文章目录简介入口函数traverseStreamGraphAndGenerateHashesgenerateDeterministicHashgenerateUserSpecifiedHashsetChainingisChainable简介JobGraph可以认为是StreamGraph的优化图,它将一些符合特定条件的operators合并成一个operatorchain,以减少数据在节点之间序列
- flink核心特性
24k小善
flink大数据java架构
ApacheFlink核心特性详解一、流处理与批处理的统一Flink的核心设计理念之一是将流处理和批处理统一在一个框架中。这种统一性使得Flink在处理实时数据和批量数据时具有高度的灵活性和一致性。1.流处理与批处理的统一计算引擎流处理作为批处理的特例:Flink将批处理视为有限流(FiniteStream),从而实现了流处理和批处理的统一。统一API:Flink提供了DataStream和Dat
- flink反压详解
24k小善
flink架构大数据AI编程
Flink背压/反压(Backpressure)详解在ApacheFlink中,背压(Backpressure)是一个常见的性能问题,通常表现为数据流在某些节点处积压,导致整体处理速度下降甚至停滞。背压的发生可能源于硬件资源限制、任务逻辑复杂性、数据分布不均或外部系统瓶颈等因素。本文将从多个角度详细讲解Flink的背压问题,包括其成因、影响以及解决方案。一、什么是Flink背压?背压是指在数据流处
- 十四、Flink源码阅读--JobGraph生成过程
灰二和杉菜
ApacheFlinkFlinkJobGraph生成源码分析
上篇分析了client整个提交任务过程,最终提交的是一个JobGraph对象,那么是如何从jar或sql任务转为JobGraph的呢,这篇我们仔细研究一下,版本为1.6.3源码分析上篇我们介绍client端提交任务最终会到到ClusterClient.run()方法,就在这个方法中封装了JobGraph的步骤。publicJobSubmissionResultrun(FlinkPlancompil
- 最新Apache Hudi 1.0.1源码编译详细教程以及常见问题处理
Toroidals
大数据组件安装部署教程hudi1.0.1源码编译教程最新
1.最新ApacheHudi1.0.1源码编译2.Flink、Spark、Hive集成Hudi1.0.13.flinkstreaming写入hudi目录1.版本介绍2.安装maven2.1.下载maven2.2.设置环境变量2.3.添加Maven镜像3.编译hudi3.1.下载hudi源码3.2.修改hudi源码3.3.修改hudi-1.0.1/pom.xml,注释或去掉410行内容3.4.安装c
- Flink提交pyflink任务
Leo_Hu666
flink大数据pythonpyflink
1.官方文档:flink1.14:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/cli/#submitting-pyflink-jobsflink1.18:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deploy
- Flink在指定时间窗口内统计均值,超过阈值后报警
小的~~
flink均值算法大数据
1、需求统计物联网设备收集上来的温湿度数据,如果5分钟内的均值超过阈值(30摄氏度)则发出告警消息,要求时间窗口和阈值可在管理后台随时修改,实时生效(完成当前窗口后下一个窗口使用最新配置)。物联网设备的数据从kafka中读取,配置数据从mysql中读取,有个管理后台可以调整窗口和阈值大小。2、思路使用flink的双流join,配置数据使用广播流,设备数据使用普通流。3、实现代码packagecu.
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- 阿里云RDS到亚马逊云RDS的实时数据同步方案详解
ivwdcwso
运维阿里云云计算awskda数据同步
1.需求背景在当今的多云环境中,企业经常需要在不同云平台之间同步数据。本文将详细介绍如何实现从阿里云RDSMySQL数据库到亚马逊云RDSMySQL数据库的实时数据同步。这种同步对于数据备份、跨区域数据访问、数据分析等场景都非常有用。2.方案概述我们将使用AWSKinesisDataAnalytics(KDA)作为核心组件来实现这个实时同步方案。KDA基于ApacheFlink,支持使用SQL或J
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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