- IntelliJ IDE 插件开发指南
人工智能_SYBH
课程推荐2025年前后端实战项目idejavaintellij-idea
IntelliJIDE插件开发指南-洪进锋-掘金小册作者介绍洪进锋,字节跳动后端研发工程师,参与过高并发系统(百万QPS)设计与研发工作。在开源项目方面混过Sharding-JDBC的PR。个人开发的IntelliJIDE插件RedisManager,目前在官方插件库中下载量30K,评分4.37(满分5分)。小册介绍目前国内插件开发方面的资料比较少且零散,特别是涉及到一些IDE中的高级特性,例如语
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
mongodbspring数据库
一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变(如点击、搜索、下单),MongoDB的文档模型无需固定字段,适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入,适合高并发场景(如秒杀活动的用户操作记录)。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引,便于多维分析。水平扩展通过分片(Sharding)应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合(如user_actions){"us
- 万人在单一世界互动问答集(1)---不使?用分片(sharding)?延迟(latency) 和 吞吐量(throughput)?
微网兔子
後端技術服务器c++架构虚拟现实物联网游戏游戏程序
问:60,000名玩家在同一世界真的可能吗?你们说不使用分片(sharding)就能做到,但是「伺服器网格化(servermeshing)」本质上也是一种分片?此外,我想知道你的延迟(latency)和吞吐量(throughput),以及如果这个技术是依赖「决定性(determinism)」?答:我们开发的技术将瓶颈从空间密集型转移到逻辑密集型,传统根据地理区域(空间密度)来切割游戏世界的Shar
- 分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
分片(Sharding)和复制(Replication)是MongoDB中用于提升性能、可用性和数据冗余的关键特性。它们各自解决不同的问题,并且可以一起使用以提供更强大的数据库解决方案。分片与复制的工作原理-思维导图概要您可以创建一个以“MongoDB分片与复制”为核心节点的思维导图,并根据以下分类展开:分片(Sharding)定义将数据分布在多个服务器上目的水平扩展存储容量提高读写吞吐量组件配置
- 【从0到1构建高并发后端系统:Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】
小怪兽9699
springboot
一、架构演进路径图图1:从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践://ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:datasource:names:ds0,ds1rules:sharding:tables:order:actual-data-nodes:ds$->{0..1}.order_$->{0..3}ta
- Laravel如何实现MySQL分库分表的功能?使用场景是什么?底层原理是什么?
快点好好学习吧
Laravellaravelmysqlphp
一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库(Sharding):将数据分散到多个数据库中,以减轻单个数据库的压力。分表(Partitioning):将一个大表拆分为多个小表,通常基于某种规则(如用户ID或时间戳)。目的:提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统:数据量巨大且访问频率高的场景(如电商平台、社交网络)。大数据存储:单表数据量超过千万甚至亿级时,需要分表以
- 面试基础---高并发高可用架构下读写分离与数据分片如何设计
WeiLai1112
后端面试架构职场和发展java后端分布式
高并发高可用架构深度实践:读写分离与数据分片设计及ShardingSphere源码解析引言:应对双十一洪峰的架构挑战在2023年阿里双十一购物节中,核心交易系统成功支撑了每秒58.3万笔的订单创建峰值。在这背后,读写分离与数据分片技术发挥了关键作用。本文将深入探讨这两种核心架构设计模式,结合ShardingSphere5.x源码解析,揭示高并发场景下的架构实现细节。一、读写分离架构设计与实现1.1
- MySQL主从架构配合ShardingJdbc实现读写分离
eddie_k2
#ShardingJdbcMySQLmysql架构数据库
文章目录目录架构搭建读写分离pom.xmlfdy-live-user-provider模块application.ymlfdy-db-sharding.yamlShardingJdbcDatasourceAutoInitConnectionConfig.java目录架构搭建基于Docker去创建MySQL的主从架构读写分离pom.xmlmysqlmysql-connector-java${fdy-
- ShardingSphere 和 Spring 的动态数据源切换机制的对比以及原理
龙大.
系统设计SpringMysqlspringjava数据库
ShardingSphere与Spring动态数据源切换机制的对比及原理一、核心定位对比维度ShardingSphereSpring动态数据源(如AbstractRoutingDataSource)定位分布式数据库中间件轻量级多数据源路由工具核心目标分库分表、读写分离、分布式事务多数据源动态切换适用场景大数据量、高并发、复杂分片需求简单多数据源隔离(如多租户、环境隔离)实现层级JDBC驱动层(拦截
- 什么是TiDB,什么是分布式数据库?它和 MySQL 比优缺点是什么?
蒂法就是我
数据库tidb分布式
TiDB简介与分布式数据库概念一、什么是分布式数据库?分布式数据库是一种将数据分散存储在多个物理节点上的数据库系统,通过分布式架构实现水平扩展、高可用性和容错能力。核心特点包括:数据分片(Sharding):将数据划分为多个分片,分布到不同节点。多副本冗余:每个分片存储多个副本,确保数据安全与高可用。分布式事务:支持跨节点的ACID事务(如两阶段提交、Percolator协议)。透明访问:用户无需
- Mybatis-Plus 配合Sharding-JDBC 实现分库分表
drebander
mybatis-plusmybatisMybatis-Plus
在现代数据库设计中,随着数据量的不断增长,单一数据库往往无法满足高并发、高性能的业务需求。因此,分库分表策略成为数据库架构优化的重要手段。本文将介绍分库分表的基本概念,并重点探讨垂直拆分与水平拆分的区别,以及如何在MyBatis-Plus中结合Sharding-JDBC实现数据库的分库分表。数据库分库分表概念分库分表是数据库优化的一种常见方式,其核心目的是为了减少单库单表的数据压力,提高查询效率,
- 十二、Redis Cluster(集群)详解:原理、搭建、数据分片与读写分离
伯牙碎琴
#Redisredis数据库缓存
RedisCluster(集群)详解:原理、搭建、数据分片与读写分离RedisCluster是Redis官方提供的分布式存储方案,通过数据分片(Sharding)实现水平扩展(scalability),并提供高可用性(HA)和故障自动转移(failover)能力,解决了单机Redis内存受限、主从复制故障恢复较慢等问题。本教程将全面讲解RedisCluster的核心原理、搭建步骤、数据分片策略、读
- Redis集群部署深度解析:主从、哨兵、分片与Cluster模式实战指南
格子先生Lab
redis数据库缓存
1.引言Redis作为高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、实时分析、消息队列等场景。然而,单机Redis存在以下局限性:容量瓶颈:受限于单机内存容量。性能瓶颈:单线程模型下,写操作吞吐量受限。高可用性不足:单节点故障导致服务中断。为解决这些问题,Redis提供多种集群部署方案,包括主从复制(Replication)、哨兵模式(Sentinel)、分片模式(Sharding)以及RedisClus
- go mysql 中间件_GitHub - wushilong/go-sharding: Mysql 分库分表中间件
网络安全技术联盟
gomysql中间件
Go-Sharding简介数据库分库分表中间件,尽可能兼容ShardingSphere的golang实现,基于小米Gaea魔改,但是路由算法支持ShardingSphere的inline表达式风格,而不是Mycat/kingshard这类晦涩而又不灵活的配置,移除多租户功能(配置太复杂了,部署多套即可)为什么造这个轮子尝试了ShardingSphereProxy,其有着糟糕的insert性能和CP
- ORM Bee V2.5.2.x 发布,支持 CQRS; sql 性能分析;更新 MongoDB ORM分片
abckingaa
MongoDB分库分表Beesqlmongodb数据库
Bee,一个具有分片功能的ORM框架.Bee=Hibernate/MyBatis+plus+ShardingJDBC+Jpa+Springdata+GraphQL+AppORM(Android,鸿蒙)小巧玲珑!仅940K,还不到1M,但却是功能强大!V2.5.2(2025・LTS版)开发中...**2.5.2.1新年**支持MongoDBORM,MongDB分片.1.MongoDBupdate,d
- 用大白话解释数据库分库分表sharding是什么 有什么用 怎么用
心心祥蓉
数据库
Sharding是什么?Sharding(分片)就像把一整个图书馆的书拆开放到多个小房间,每个房间只存一部分书。这样找书的人不用挤在一个大厅里翻找,效率更高。技术定义:把一个大数据库拆分成多个小数据库(分片),分散到不同服务器上,解决单台服务器性能不足的问题。比如原本一个数据库存10亿条用户数据,拆成10个库,每个存1亿条。场景类比:图书馆分房间:按书的类型(科技、文学)或首字母分房间。电商分订单
- Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB
木一番
分库分表TiDB
强烈推荐TiDB,这是未来大中型公司的数据库,一定的NewSQL优点:传统数据库面向磁盘设计,基于内存的存储管理及并发控制,NewSQL数据库那般高效利用中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作,效率相比较低分布式事务相比于XA进行了优化,性能更高基于paxos(或Raft)协议的多副本,实现了真正的高可用、高可靠天生支持数据分片,数据的迁移、扩容都是自动化的,大大减轻了DB
- Redis Cluster集群详解
高冷小伙
redis数据库缓存
数据分片(Sharding)哈希槽(HashSlot)机制:集群将数据划分为16384个哈希槽,每个键通过CRC16(key)%16384计算归属的槽。槽分配给多个主节点,每个节点负责一部分槽(例如:3节点集群中,每个节点可能管理约5461个槽)。动态槽分配:节点增减时,槽可动态迁移,支持在线扩容/缩容(如CLUSTERADDSLOTS命令)。跨槽操作限制:事务、Lua脚本需确保所有键在同一槽(可
- Redis面试题----为什么要做Redis分区?
指尖下的技术
Java面试题redisjava数据库
Redis分区,也称为分片(Sharding),是将数据分散存储到多个Redis实例上的一种策略。做Redis分区主要有以下几个方面的原因:扩展性突破单机内存限制:随着业务的发展,数据量会不断增大,而单个Redis实例的内存是有限的。通过分区可以将数据分散到多个Redis实例中,理论上可以不受单机内存的限制,从而存储更多的数据。例如,一个电商平台的商品缓存数据量巨大,单台Redis服务器无法容纳,
- MySQL 数据库作发布系统的存储,一天五万条以上的增量, 预 计运维三年,怎么优化?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
数据库mysql运维
对于一个每天有五万条以上增量、预计运维三年的MySQL发布系统,优化和规划是非常重要的。这不仅涉及到数据库本身的性能优化,还包括架构设计、硬件选择、监控与维护等多个方面。以下是一些建议和策略:优化策略数据库架构设计分库分表(Sharding):将数据分散到多个数据库或表中,减轻单个实例的压力。读写分离:使用主从复制,将读操作分流到从服务器上,减少主服务器负载。缓存机制:利用Redis或Memcac
- 分表分库
分库分表
分表分库(Sharding)是一种常用于处理大量数据的技术手段,它的目的是通过将数据水平切分成多个小的部分来提高数据库的性能、可扩展性和可维护性。简单来说,分表分库就是将数据按某种规则分散存储在多个表或者数据库中。分表分库的背景当单一的数据库变得庞大并且承载了大量的数据时,可能会面临以下问题:性能瓶颈:随着数据量的增加,查询、插入、更新、删除等操作的性能可能会下降。扩展困难:单台数据库机器的硬件资
- Spring Boot ShardingJDBC分库分表(草稿)
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SpringBootspringboot数据库后端
ShardingJDBC分库分表1.Maven引用org.apache.shardingspheresharding-jdbc-spring-boot-starter4.1.1org.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpamysqlmysql-connector-java2.数据库和表格数据库*****_ch*****_hk*****_us
- ClickHouse 数仓
大怀特
bigdatadatabasesoftwarearchitecturejava数据库
ClickHouse是OLAP并且面向列的数据管理系统.具有高性能分析任何应用,从是嵌入式服务到成百台服务器.开源并且面向列的SQL存储ClickHouse首先是一个开源的SQL数仓,并且带有高性能,成熟,像数据SybaseIQ,Vertica,andSnowflake一样稳定.有以下特性列存储,并且可以有万亿的行和数千列已经压缩并且编解码显著减少I/O可以线性扩展通过矢量查询和sharding具
- Sharding-JDBC 实现分库分表
一叶飘零_sweeeet
java分布式mysqlSharding-JDBC分库分表javamysql
一、引言随着互联网业务的快速发展,数据量不断增长,传统的单一数据库架构已经难以满足高并发、大数据量的存储和查询需求。分库分表技术成为了解决这些问题的重要手段。Sharding-JDBC作为一款优秀的数据库中间件,能够方便地实现分库分表,提高系统的性能和可扩展性。本文将详细介绍Sharding-JDBC实现分库分表的实战过程。二、Sharding-JDBC概述(一)Sharding-JDBC的定义和
- 20250218 隨筆 垂直分库分表(Vertical Sharding) 和 水平分库分表(Horizontal Sharding)
靈臺清明
XdClass网络数据库垂直分库分表和水平分库分表
垂直分库分表(VerticalSharding)和水平分库分表(HorizontalSharding)是数据库拆分的两种策略。它们在大规模数据库优化、分布式架构设计中至关重要,主要用于降低单库压力、提高查询效率、支持高并发。1.垂直分库分表(VerticalSharding)概念垂直分库和垂直分表的核心思想是按业务模块或功能拆分数据库,即:垂直分库(VerticalDatabasePartitio
- MongoDB sharding
tycoon1988
北航云计算公开课
Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的,所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构,而且带有强大的数据查询功能,因此非常受到欢迎。mongodb的几个基本概念文档文档是MongoDB中数据的基本单元,非常类似于关系数据库管理系统中的行。文档是MongoDB的核心概念。多个键及
- 多实例部署mongodb分片集群架构(mongodb sharding cluster)
信仰圣光么
mongodb架构数据库
一、介绍1.Shard(分片)功能:存储实际的数据副本。每个shard是一个MongoDB副本集,副本集内部可以有多个节点,以确保数据的高可用性和容错能力。数据分布:数据在shards之间按分片键(shardkey)进行分配。分片键决定了数据的分布策略。通常,分片键应该选择一个具有高选择性的字段,以便将数据均匀地分布在多个shards上。2.ConfigServers(配置服务器)功能:存储集群的
- 在nodejs中使用RabbitMQ(六)sharding消息分片
konglong127
nodejsrabbitmq分布式
RabbitMQ的分片插件(rabbitmq_sharding)允许将消息分布到多个队列中,这在消息量很大或处理速度要求高的情况下非常有用。分片功能通过将消息拆分到多个队列中来平衡负载,从而提升消息处理的吞吐量和可靠性。它能够在多个队列之间分配负载,避免单个队列过载。(注:不能单独消费分片消息。消息分片不利于消息顺序区分)启用消息分片插件。rabbitmq-pluginsenablerabbitm
- Spring Boot集成ShardingSphere实现读写分离 | Spring Cloud 43
gmHappy
springbootspringcloud数据库
一、读写分离1.1背景面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理能力。使用多主多从
- 数据库扩展之道:分区、分片与大表优化实战
title:数据库扩展之道:分区、分片与大表优化实战date:2025/2/15updated:2025/2/15author:cmdragonexcerpt:随着数据量的爆炸式增长,传统单机数据库的性能和存储能力逐渐成为瓶颈。数据库扩展的核心技术——分区(Partitioning)与分片(Sharding),并结合大表管理优化策略,提供从理论到实践的完整解决方案。通过实际案例(如MySQL分区实
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro