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- 从 Redis 客户端超时到 .NET 线程池挑战
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在开发.NET应用时,我偶然遇到使用StackExchange.Redis作为Redis客户端时出现的超时问题。经查验,这些问题往往不是Redis服务器本身出了故障,而是客户端侧的配置和资源管理不当所致。尤其是当应用运行在高并发环境下,比如ASP.NETCore服务中使用Kestrel服务器时,超时异常如RedisTimeoutException或TimeoutperformingGET会频繁出现
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乘风破浪~~
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分布式场景中一致性问题:1.服务器不稳定:随时泵机的可能2.网络问题:导致请求丢失3.网速问题:难以保证请求顺序性,最终结果数据一致性需要操作顺序性保证4.快速响应:不能因为一致性,导致响应以集群中最慢的为准。常见的算法弱一致性算法:DNS系统,Gossip协议(RedisCluster)强一致性算法:Basic-Paxos、Multi-Paxos包括Raft系列(Nacos的JRaft,Kafk
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SpringbootSpringSecurityJWTredis框架搭建demo:多参数登录验证的安全解决方案去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在当今互联网安全日益重要的背景下,如何构建一个安全、高效的认证授权框架成为了开发者关注的焦点。SpringbootSpringSecurityJWTredis框架搭建demo正是为此而生,它集成了Springboot、
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【Redis集群会有写操作丢失吗?为什么?】面试题。希望对大家有帮助;Redis集群会有写操作丢失吗?为什么?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!在Redis集群中,写操作丢失是有可能发生的,特别是在网络分区、节点故障或配置不当的情况下。以下是一些可能导致写操作丢失的原因:节点故障或网络分区:当一个Redis集群节点出现故障或网络发生分区时,部分写操作可能无法同步到副
- Java实习模拟面试之创玖科技:前后端交互、数据库、Spring全家桶、性能优化与Linux实战
培风图南以星河揽胜
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关键词:JavaScript、JQuery、Ajax、Node.js、MySQL、Oracle、Spring、SpringMVC、SpringBoot、MyBatis、Tomcat、Redis、Nginx、Linux、Git、SAAS系统开发一、面试开场:自我介绍面试官提问:请做个自我介绍,重点突出你的技术栈和项目经验。候选人回答:您好,我是一名计算机科学与技术专业的应届生,具备扎实的Java基础
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----windos方法1,重启redis也能请缓存。方法2,清缓存前确保redis-server.exe进程已经启动,然后打开redis-cli.exe,跳出的CMD里面输入flushall,显示OK就可以了。如果启动有问题,可能改过端口,可以尝试CMD输入进入redis-cli.exe所在目录打开CMD,或者CMD进入所在目录,redis-cli.exe-h127.0.0.1-p33101--
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余很多之很多
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继续分享下以前在gitchat上发布的文章:filebeat改造支持rocketmq1.概述1.1问题概述现在越来越多的日志采集使用FileBeat,FileBeat是个轻量型日志采集器,采用Go语言实现,性能稳健,占用资源少。FileBeat现在支持采集的日志内容发送到Redis、Elasticsearch、Kafka、Logstash。那么我们如果想通过FileBeat采集日志到RocketM
- 生产故障排查记录:Redis 中间件疑难错误排查与修复
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欢迎关注我的公众号「DevOps和k8s全栈技术」,进公众号【服务】栏,可以看到技术群,点击即可加入学习交流群。↓↓↓一、问题描述某生产环境中,Redis集群出现间歇性超时(timeout)和高延迟,部分应用侧出现READONLYYoucan'twriteagainstaread-onlyreplica错误。二、问题分析1.错误现象1)应用层报错:Timeoutwaitingforconnecti
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一、处理redis的线上问题Redis使用过程中经常会有各种大key的情况1、改对象需要每次都整存整取、最好改成hash存储,每次修改某一个field2、list、set、zset元素太多。每次可以只查询部分;3、将一个key拆分多个key二、超大Value打满网卡的问题如何规避业务设计上避免对于大文本【超过500字节】写入到Redis时,一定要压缩后存储!大文本数据存入Redis,除了带来极大的
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在2024年9月19日,Redis作为一种高性能的内存数据库,在许多线上应用中发挥着重要作用。为了确保Redis在生产环境中的稳定运行和高效性能,以下是一些Redis线上操作的最佳实践。一、配置优化1.内存设置-根据实际需求合理设置Redis的内存限制。可以通过maxmemory参数来限制Redis使用的内存大小,避免因内存使用过多导致系统内存不足。-同时,设置合适的内存淘汰策略,如volatil
- Redis性能对比(以下测试在同一机器执行)
一编译安装以下实例同时执行10000个请求来检测性能:[
[email protected]]#redis-benchmark-n10000-a123-qPING_INLINE:52083.33requestspersecond,p50=0.663msecPING_MBULK:53191.49requestspersecond,p50=0.655msecSET:50251.26r
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在Python开发中,操作Redis数据库是很多场景下的刚需,而redis-py作为Redis官方推荐的Python客户端,更是我们绕不开的工具。但你是否在安装时踩过版本兼容的坑?是否在连接集群或配置TLS时犯过难?甚至想尝试向量索引却不知从何下手?今天我们就从基础到进阶,手把手带你玩转redis-py,让Python操作Redis变得简单又高效。一、redis-py安装:避坑指南首先,我们需要安
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1.场景与思路痛点:把“文本内容”转成向量后,如何在本地Redis里做近似向量搜索(KNN),而不依赖外部向量数据库?方案:利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量;借助RediSearch的HNSW索引能力,在Hash或JSON文档里存储&查询向量;用go-redisv9的高阶API(FTCreate
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Redis发布订阅Redis发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式发送者发送消息pub接受者订阅消息sub例如微信,微博这样的关注系统Redis的客户端可以订阅任意数量的频道,不受限制来看看图示消息发布者消息订阅者频道image这里的消息发布者,和消息订阅者都是redis客户端,订阅者订阅某个频道,发布者在该频道中发布相关信息,例如文章,例如沸点,等等,消息订阅者就能实时收到刚才发布者发送的
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Python入门到进阶python爬虫分布式
目录一、背景:单机爬虫的五大瓶颈二、Scrapy-Redis架构深度解析1.架构拓扑图2.核心组件对比三、环境搭建与核心配置1.基础环境部署2.Scrapy项目配置四、分布式爬虫核心实现1.改造原生Spider2.布隆过滤器集成五、五大性能优化策略1.动态优先级调整2.智能限速策略3.连接池优化4.数据分片存储5.心跳监控系统六、实战:新闻聚合平台数据抓取1.集群架构2.性能指标七、总结1.核心收
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✨引言随着互联网信息的爆炸式增长,单机爬虫面对大规模网站数据抓取显得力不从心。特别是爬取新闻、商品、社交平台等网站时,经常遇到响应慢、IP被封等问题。为了解决这些问题,分布式爬虫系统应运而生。在本文中,我们将手把手带你打造一个基于Scrapy+Redis+Celery+FastAPI+Docker的现代分布式爬虫架构,实现任务调度、去重控制、分布式抓取与结果存储。本文代码均基于Python3.10
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摘要本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的医院评价数据爬虫系统。我们将从爬虫基础讲起,逐步深入到分布式爬虫架构设计,使用Scrapy框架结合Redis实现分布式爬取,并采用最新的反反爬技术确保数据采集的稳定性。文章包含完整的代码实现、性能优化方案以及数据处理方法,帮助读者掌握医疗大数据采集的核心技术。关键词:Python爬虫、Scrapy-Redis、分布式爬虫、医疗大数据、反反爬技术1
- 分布式爬虫架构:Scrapy-Redis+Redis集群实现百万级数据采集
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目录当单机爬虫遇到百万数据量架构设计核心原理分布式任务调度弹性去重机制Redis集群部署实践集群规模计算高可用配置Scrapy项目改造分布式爬虫编写百万级数据优化策略流量控制机制动态IP代理数据存储优化实战案例分析监控与维护集群健康检查日志分析架构演进方向当单机爬虫遇到百万数据量想象你正在搭建一个电商价格监控系统,需要每天抓取十万条商品数据。使用传统Scrapy框架时,单台服务器每天最多只能处理3
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redis-缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩缓存三剑客(缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩)缓存击穿请求一个不存在的数据时,请求到数据库,数据库不存在该数据,会导致每次请求都会到数据库缓存穿透当热点key过期时,突然大量请求访问,直接访问到数据库缓存雪崩大批量的key同时失效,或redis宕机,导致大量的请求直接访问数据库缓存三剑客(缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩)缓存击穿请求一个不存在的数据时,请求到数据库
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在商城项目中,秒杀功能可以说是必不可少的,下面我将使用SpringBoot集成Redis、RabbitMQ、MyBatis-Plus和MySQL来实现一个简单的秒杀系统,系统将包含以下核心功能:使用Redis进行库存预减和用户限流;使用RabbitMQ进行异步下单,提高系统吞吐量;使用MyBatis-Plus操作MySQL数据库;利用Redis执行Lua脚本的原子性防止商品超卖;接口限流(使用Re
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文章摘要分布式定时器用于在分布式系统中可靠、准确地触发定时任务,常见实现方案包括:基于数据库/消息队列的定时扫描、分布式任务调度框架(如Quartz集群、xxl-job)、时间轮/延迟队列(如Redis/Kafka)以及Zookeeper/Etcd协调服务。主要技术挑战包括时钟同步、任务幂等、高可用、负载均衡和故障恢复等。核心难点在于保证任务唯一性、调度精度与分布式一致性,技术选型需权衡轻量级(R
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一、Redis高并发的实现机制1.1单线程模型+I/O多路复用Redis使用单线程架构(从Redis6开始引入I/O多线程,但核心命令仍由单线程执行)。采用epoll/kqueue等I/O多路复用机制,非阻塞处理大量连接。避免多线程带来的上下文切换和锁竞争问题。1.2高效数据结构与命令执行内部使用如跳表、字典、压缩列表、整数集合、位图等高效结构。Redis命令执行在内存中,时间复杂度较低(多数为O
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redisson版本3.16.61.什么是看门狗Redisson提供的分布式锁是支持锁自动续期的,也就是说,如果线程仍旧没有执行完,那么redisson会自动给redis中的目标key延长超时时间,这在Redisson中称之为WatchDog机制。默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。2.什么情况会续期什么情况
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Redisson:强大的RedisJava客户端库在Java应用程序中,Redis经常作为缓存、消息代理、分布式锁等功能的首选。然而,直接使用Redis的原生协议或Jedis等简单的Java客户端可能不足以满足复杂的分布式和并发需求。这时,Redisson作为一个功能强大的RedisJava客户端库,提供了许多高级功能和易用性改进,成为开发者的有力工具。1.Redisson简介Redisson是一
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Java双重检测锁解决MySQL和Redis数据一致性问题双重检测锁(Double-CheckedLocking)是一种在多线程环境下优化性能的设计模式,可以用于解决MySQL和Redis之间的数据一致性问题。下面我将介绍如何实现这一方案。问题背景在MySQL和Redis双存储系统中,常见的一致性问题包括:缓存穿透:查询不存在的数据,导致每次请求都打到数据库缓存击穿:热点key失效瞬间,大量请求直
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在黑马点评项目实战中使用Redis实现全局秒杀的课程中,提到了一个名词JUC,在测试生成随机id的有效性时使用到了JUC的工具类:CountDownLatch,这里简单进行一个介绍和了解,想学习更具体的有关多线程与并发编程的内容,可以去看黑马有专门的JUC教程。一、CountDownLatch:多线程协调工具类CountDownLatch是Java并发包(JUC)中的一个同步辅助类,主要用于协调多
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Redis深度解析:从缓存到分布式系统的核心引擎引言:数据时代的极速引擎在当今高并发、低延迟的数字世界中,Redis以其亚毫秒级响应、丰富数据结构和高可用架构,成为现代系统架构的核心组件。从简单的键值存储到复杂的分布式锁实现,从缓存加速到实时分析,Redis的应用场景已远超传统缓存范畴。本文将深入剖析Redis的核心原理、高级特性和最佳实践,带您全面理解这一改变数据处理方式的开源神器。一、Redi
- Filebeat + Logstash + ES进行Nginx日志采集
一个只会喊666的菜比
简易架构图service.png架构图比较简单,日志收集大同小异,这次不添加任何中间服务比如:rediskafka后端只是存储进ES使用的版本jdk-8u161-linux-x64.rpmelasticsearch-6.7.2.rpmlogstash-6.7.2.rpmfilebeat-6.7.2-x86_64.rpm安装比较简单,只用进行rpm-ivh即可,接下来直接贴配置文件:Elastics
- 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
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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
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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[
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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
kerryg
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
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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,