- 软件架构设计中消息总线的应用详解
半青年
消息总线网络协议信息与通信kafkaMQTT物联网系统架构
目录一、消息总线的核心原理1.解耦与异步通信2.消息路由与协议适配3.可靠性保障二、消息总线的核心功能1.动态扩展与负载均衡2.容错与高可用性3.数据转换与集成三、典型应用场景1.微服务架构中的服务解耦2.大规模数据流处理3.复杂事务管理4.边缘计算与物联网四、设计考量与选型建议1.通信模式选择2.协议与生态适配3.容错与监控五、案例分析:SpringCloudBus与物联网平台1.SpringC
- 如何在YashanDB数据库中实现复杂事务管理
数据库
在现代数据库管理系统中,事务管理是一项关键功能。复杂的事务管理可以确保多条SQL操作的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID特性),减少数据的不一致和错误。尤其在高并发场景中,事务管理的机制与实现至关重要。因此,构建高效的事务管理系统,对于提升数据库的性能及应用程序的可靠性具有深远影响。YashanDB的事务特性YashanDB数据库支持全面的事务管理功能,通过多版本并发控制(MVCC)、事务隔
- 如何在YashanDB数据库中保持数据一致性与完整性
数据库
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
- 4_Flink CEP
frimiku
flink大数据云计算
FlinkCEP1、何为CEP?CEP,全称为复杂事件处理(ComplexEventProcessing),是一种用于实时监测和分析数据流的技术。CEP详细讲解:CEP是基于动态环境的事件流的分析技术,事件是状态变化(持续生成数据)的。通过分析事件间的关系,利用过滤、关联、聚合等技术,根据事件间的【时序关系和聚合关系】制定检测规则,持续地从事件流中查询出【符合规则要求】的事件序列,最终分析得到更复
- (mysql、oracle、pgsql、mongodb、redis、es)主流数据库的核心差异
不愿意透露姓名的樊同学
数据库mysqloraclepostgresql
以下是主流数据库的核心差异及适用场景的全面对比,结合技术特性和实际应用需求整理:一、数据库分类与核心差异1.关系型数据库(RDBMS)数据库核心特点适用场景MySQL开源、读写性能均衡,易用性高,但复杂查询较弱Web应用(博客/电商)、中小企业OLTP系统(如用户管理)Oracle商业级、强事务支持(RAC集群)、功能全面,成本高金融核心系统(银行交易)、大型ERP(复杂事务)PostgreSQL
- YashanDB数据库的内存管理技巧及方案总结
数据库
在数据库技术领域,内存管理是优化性能的重要组成部分。有效的内存管理不仅能够显著提升查询和事务处理的速度,还能有效降低系统的资源消耗。随着数据量的不断扩大,内存管理面临的挑战日益增多,如内存泄漏、频繁的垃圾回收等问题,这些问题可能成为系统性能瓶颈。YashanDB作为一种高性能关系数据库,其内存管理策略不仅能够应对复杂事务的高并发访问需求,也为开发人员和DBA提供了灵活的内存管理途径。本文旨在深入探
- YashanDB分布式事务管理,确保业务数据完整一致
数据库
在当今的数据驱动时代,数据库系统的需求不断提高,尤其是在多用户并发访问和复杂事务处理的场景中,确保数据的一致性和完整性显得尤为重要。分布式事务管理是数据库系统中一个技术挑战,因其涉及多个数据库实例之间的数据一致性问题。如何在不同的执行环境中,实现业务数据的完整性和一致性,成为了各大企业与开发团队面临的一项关键任务。分布式事务管理概述YashanDB的分布式事务管理采用基于两阶段提交(2PC,Two
- 大数据领域Flink的SQL应用实战
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据flinksqlai
大数据领域Flink的SQL应用实战关键词:FlinkSQL、大数据处理、实时计算、流处理、批处理、动态表、TableAPI摘要:本文深入探讨ApacheFlink的SQL生态体系,从核心概念、架构原理到实战应用展开系统解析。通过剖析FlinkSQL的流批统一处理模型、动态表语义、时间窗口机制等关键技术,结合具体代码案例演示数据接入、复杂事件处理、状态管理等核心功能。详细讲解如何利用FlinkSQ
- Flink进阶之路:解锁大数据处理新境界
£菜鸟也有梦
大数据基础flink大数据hadoopspark
目录一、Flink基础回顾二、Flink进阶知识深入2.1数据类型与序列化2.2双流Join操作2.3复杂事件处理(CEP)2.4状态管理与优化三、Flink在实际场景中的应用3.1实时智能推荐3.2实时欺诈检测3.3实时数仓与ETL四、Flink性能优化策略4.1网络传输优化4.2状态管理优化4.3检查点优化五、总结与展望一、Flink基础回顾在深入探索Flink进阶知识之前,我们先来简单回顾一
- Flink 核心机制与源码剖析系列
北漂老男人
Flinkflink大数据
Flink核心机制与源码剖析系列目录第一篇:Flink状态管理原理与源码深度剖析第二篇:水位线、事件时间与定时器源码全流程第三篇:FlinkCEP模式建模与高效事件匹配机制第一篇:Flink状态管理原理与源码深度剖析1.背景与意义在流处理系统中,状态管理是实现窗口聚合、复杂事件处理等高级功能的基石。Flink以强一致、高可用的状态管理著称,支持超大状态量与高并发访问。2.状态类型与后端KeyedS
- Flink CEP 匹配后跳过策略
大数据供成屎
flinkjava大数据
我们举例来说明不同的跳过策略。例如我们要检测的复杂事件模式为:开始是用户名为a的事件(简写为事件a,下同),可以重复一次或多次;然后跟着一个用户名为b的事件,a事件和b事件之间可以有其他事件(宽松近邻)。用简写形式可以直接写作:“a+followedByb”。在代码中定义Pattern如下:Pattern.begin("a").where(newSimpleCondition(){@Overrid
- 数据中台-常用工具组件:DataX、Flink、Dolphin Scheduler、TensorFlow和PyTorch等
lcw_lance
flinktensorflowpytorch
数据实施服务工具组件概览数据中台的数据实施服务涵盖数据采集、处理、调度、分析与应用全流程,以下为关键工具组件及其作用:工具类型核心功能典型应用场景DataX离线数据采集多源异构数据批量同步数据仓库ODS层数据导入ApacheFlink实时计算引擎流批一体数据处理、实时ETL、复杂事件处理实时监控、DWD层实时清洗与聚合DolphinScheduler任务调度平台可视化编排ETL任务、依赖管理与监控
- PostgreSQL与MySQL哪个适合做时空数据分析?
郭不耐
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PostgreSQL与MySQL的定位与区别定位差异:功能导向与性能优先PostgreSQL和MySQL作为两大主流开源数据库,其核心设计理念和适用场景存在显著差异。PostgreSQL定位为对象-关系型数据库(ORDBMS),强调功能完备性与标准兼容性,支持复杂事务处理、多版本并发控制(MVCC)以及自定义数据类型。例如,其MVCC机制允许高并发环境下的事务隔离,适用于金融、电信等对数据一致性要
- SQL Server 存储过程开发规范
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软件工程
SQLServer存储过程开发规范(高级版)1.总则1.1目标本规范旨在:提高存储过程的事务一致性、异常可追踪性、错误透明度。统一日志记录、错误码管理、链路追踪(TraceID)。支持复杂事务场景(嵌套事务、分布式事务)。为持续集成(CI/CD)提供自动化测试与发布支持。2.存储过程分层与职责层次控制事务记录异常日志返回状态码TraceID说明Main(主流程)❌✅✅✅生成并传递TraceID,汇
- 行政经验分享:不会编程,免费搞定会议签到,我是怎么做到的?
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- FlinkSql入门与实践
24k小善
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一、为什么需要FlinkSQL?传统SQL是面向静态数据的查询语言,而现代实时业务要求对动态数据流进行即时分析。FlinkSQL应运而生,它让开发者无需编写复杂的状态管理代码,就能实现实时ETL、复杂事件处理(CEP)、实时报表等场景。其核心优势在于:统一流批接口:同一套SQL语法同时处理Kafka实时流和Hive历史数据。低代码开发:用声明式语言替代Java/ScalaAPI,降低开发门槛。无缝
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- _什么是GaussDB
小葵花001
gaussdb
什么是GaussDB简介GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。应用场景交易型应用大并发、大数据量
- DeepSeek在实时计算与流处理系统中的突破性实践
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习deepseek
流式数据处理的范式革新互联网时代的数据洪流对实时处理能力提出了前所未有的挑战。传统批处理模式在面对持续不断的数据流时显得力不从心,而DeepSeek技术栈为实时计算带来了革命性的解决方案。在金融风控、物联网监测、实时推荐等场景中,毫秒级的延迟差异可能意味着完全不同的业务结果。DeepSeek通过创新的流处理架构,成功将复杂事件处理(CEP)的延迟降低到亚秒级,同时保证了计算结果的精确性。fromd
- mysql vs oracle
HBryce24
数据库mysqloracle数据库
以下是Oracle数据库与MySQL数据库的详细比较,从架构设计、功能特性、性能、适用场景等多个维度进行综合分析:1.基础特性与定位Oracle:定位:面向大型企业级应用,强调高并发、高可用性和复杂事务处理能力。授权模式:闭源商业软件,需购买许可证,成本较高。架构:多进程架构(每个用户连接对应独立进程),支持分布式集群(如RAC)。MySQL:定位:轻量级开源数据库,适合中小型应用及Web开发。授
- 数据仓库有哪些建模方法?
BenBen尔
#数据仓库数据仓库大数据
数据仓库的建模方法主要分为关系建模和多维建模两大类,不同方法适用于不同的业务场景和目标。以下是常见的建模方法及其特点:一、关系建模(规范化建模)基于关系型数据库的规范化理论,强调减少数据冗余,适合复杂的企业级数据仓库(EDW)。第三范式(3NF)定义:通过规范化将数据分解为多个关联表,确保每个字段仅依赖主键。优点:数据冗余低,一致性高,适合复杂事务处理。缺点:查询需要多表关联,性能较低;业务理解成
- Flink CEP原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
FlinkCEP原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1什么是复杂事件处理CEP复杂事件处理(ComplexEventProcessing,CEP)是一种用于分析事件流的技术。它可以从多个事件源中实时检测复杂的事件模式,进而推断有意义的事件或做出及时响应。CEP在金融、物联网、安全等领域有广泛应用。1.2FlinkCEP简介Flink是一个开源的分布式流处理框架,具有低延迟、高吞吐、准确性和良好的容错
- FlinkCEP社区资源指南:学习与交流平台
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
FlinkCEP社区资源指南:学习与交流平台1.背景介绍ApacheFlink是一个开源的分布式大数据处理引擎,支持有状态计算和准确一次的流处理语义。Flink提供了强大的流处理能力,其中FlinkCEP(复杂事件处理)是一个非常重要的特性,允许从无边界的事件流中发现有趣的事件模式。CEP在许多领域都有广泛应用,例如:金融服务:检测欺诈行为、交易模式等物联网:监控传感器数据,检测异常情况业务流程监
- 数栈基于Flink CEP与规则热更新扩展的深度解析
大数据
本文通过实际案例深入探讨了FlinkCEP在复杂事件处理中的核心作用,详细分析了其优缺点,并探讨了在实时计算平台中规则热更新的重要性和创新实现方式,旨在帮助读者更好地理解和应用FlinkCEP。FlinkCEP1.1什么是FlinkCEPFlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型,并允许用户做出针对性的处理。它更多被应用在实时营销、实时风控
- Java 代理从 0 到彻底搞懂
狂飙程序员
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一、为什么出现代理?咱们先抛开编程,想象一下生活中的场景。假如你是一位大明星,每天都有无数的活动邀约、采访请求,还有各种商务合作的洽谈。要是你亲自去处理这些事情,那你哪还有时间去拍戏、唱歌、提升自己的业务能力呢?所以,你就会找一个经纪人。这个经纪人就相当于你的“代理”。经纪人会帮你筛选合适的活动,和合作方谈合同细节,安排你的行程,在你参加活动前后帮你处理各种杂事。这样一来,你就可以把精力都放在自己
- 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
- 为什么越来越多硬件工程师想转软件
无际单片机编程
单片机stm32嵌入式java嵌入式开发
先说答案,选软件。我一直做单片机软件开发,前面几年积累了一些硬件知识,因为我们在调试程序的时候,必须要先看懂原理图。也不用说全部看懂吧,就是原理图的核心部分,比如说什么数据,什么协议进单片机,然后单片机通过什么协议,信号控制外围电路,软件一般能看懂到这程度就ok了。硬件是真苦逼,做的杂事比较多,比如硬件选型,经常还要找供应商聊,然后设计原理图,画PCB,打板回来后还要焊接,最后还要整理清单,把板子
- 什么是GaussDB
如清风一般
gaussdb
什么是GaussDB简介GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。应用场景交易型应用大并发、大数据量
- TransactionTemplate 与@Transactional 注解的功能及方法详解
金州小铁匠
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TransactionTemplate功能及方法详解1.TransactionTemplate功能TransactionTemplate是Spring提供的编程式事务管理工具,通过代码显式控制事务的开启、提交和回滚,适用于需要动态或复杂事务逻辑的场景。2.核心方法及使用(1)execute(TransactionCallbackaction)功能:执行包含事务的代码块,支持返回值。代码示例:Use
- [实时计算flink]复杂事件处理(CEP)语句
soso1968
flink大数据
本文为您介绍实时计算Flink全托管的复杂事件处理(CEP)语句的详情。背景信息相较于ApacheFlink的CEPSQL,实时计算Flink版在其基础上进行了增强。例如,支持输出超时匹配、支持松散连接(followedBy)、支持指定事件之间的连续性等。关于ApacheFlinkCEPSQL的基本能力,详情请参见PatternRecognition。使用限制仅实时计算引擎vvr-6.0.2-fl
- 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
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
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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
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
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,