- RoaringBitmap数据结构以及精确去重UDAF实现
qq_35671159
数据结构与算法java
一、位图(Bitmap)1、什么是比特(bit)1)它是英文binarydigit的缩写2)它是计算机内部存储的最小单位,用二进制的0或者1来表示3)1Byte=8bit;1024Byte=1Kb;1024Kb=1Mb;1024Mb=1Gb;1024Gb=1Tb2、引子给出40亿个连续不重复且无序的无符号int型整数,目前条件是只有一个2G内存的PC,需要判断出某个数字是否在给出的这40亿个数字里
- 巧用RoaringBitMap处理海量数据内存diff问题
得物技术
得物技术hbasejava大数据
背景目前,在商品圈选投场景,每个标签id都会根据规则/指标绑定一定数据量的商品集,在圈选规则条件变动或者定时任务触发时会进行商品集的刷新,新增符合规则的商品,删除不符合规则的商品。但是由于商品集下的spu数量大部分都在数十万,多的能达到上百万,如果直接将刷新前后各十万甚至百万的spu全量放到内存中互相做diff,再对diff得到的差集做增删,当同一时间刷新的标签数量过多时,内存就很容易溢出,造成整
- RoaringBitmap
feiyingHiei
数据结构
GITHUB实现地址RoaringBitmapRoaringBitmap是最近刚刚看到的一个压缩位图数据结构,可以有效的提升位图的内存使用效率,整个算法基本结构并不复杂,对于2^32位的数据,将数据分成两部分做索引,高16位主要用来用来索引container,container中存放低16位数据,其中container的实现分成三种,ArrayContainer,BitmapContainer,R
- 待收录素材
hemiao3000
Caffeine缓存RoaringBitmaphttps://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmaphttps://blog.csdn.net/yizishou/article/details/78342499jdk各大镜像站华为的:https://repo.huaweicloud.com/java/jdk/清华(只有adoptopenjdk镜像):https
- 布隆过滤器(Bloom Filter)详解
倜傥村的少年
数据结构后端中间件
文章目录简介基本思想位数组hash函数判断元素是否存在存在的问题准确率问题使用场景的局限上一篇文章介绍了Bitmap基础原理以及优化之后的高级数据结构RoaringBitmap,本篇将介绍bitmap的一个经典应用BloomFilter简介Bloomfilter是一种高效的数据结构,它可以用来判断一个元素是否在一个集合中。相比于传统的数据结构,如HashSet和HashMap,Bloomfilte
- BitMap解析之RoaringBitMap
倜傥村的少年
数据结构java
文章目录BitMap计算的问题RoaringBitMap原理解析Container介绍1.ArrayContainer2.BitmapContainer3.RunContainer小结RoaringBitMap的集合运算1.两个ArrayContainer的and过程2.两个BitmapContainer的and过程时空分析Container的创建与转换为什么说RoaringBitmap压缩了Bi
- 我的大数据之路:2023年度总结
话数Science
大数据面试大数据面试spark
2023年度最值得骄傲的事从0到1搭建了离线数仓体系,针对Hadoop生态组件的原理和特性有了深入的理解。同时对“数据治理”有了一定的实践经验:存储治理:HDFS基于纠删码的存储空间占用上优于多副本存储;冷数据使用对象存储可以大幅降低成本。计算治理:基于RoaringBitmap的去重统计方案适合高性能的产品功能使用,但针对运营产品人员进行内部分析使用则不够友好,内部的多维分析可以考虑标签化的解法
- 高效压缩位图RoaringBitmap的原理与应用
zxfBdd
数据结构和算法
目录位图法简述RoaringBitmap的思路Container原理ArrayContainerBitmapContainerRunContainer时空分析Container的创建与转换RBM的应用LuceneSparkGreenplumRedisTheEnd位图法简述对于我们大数据工作者来说,海量数据的判重和基数统计是两个绕不开的基础问题。之前我已经讲了两种应用广泛的方法,即布隆过滤器和Hyp
- RoaringBitMap在ClickHouse和Spark之间的实践-解决数据仓库预计算多维分析问题
小满锅lock
clickhousespark数据仓库大数据
前面在Spark多维分析去重计数场景优化案例中说了一下Spark计算在多维分析场景中的弊端,多维度分析会导致数据量指数级膨胀,搭配上去重计算字段越多,膨胀倍数也是线性增长,通过BitMap这个案例也更加让我们明白了,什么是数据倾斜,从根本来讲,并不仅仅是数据量的问题,而是倾斜Task在进行数据IO和数据计算的时候耗费过长时间,我理解为下面三种情况。数据量过大很常见单条数据存储过大很少有单个字段单条
- Java 操作 ClickHouse Bitmap
sanliangitch
java
Java操作ClickHouseBitmap1、需求背景最近接手项目需要做人群标签分析,结果集会保存为bitmap的形式,需要读取ck中bitmap数据到内存中。2、代码实现POM引入org.roaringbitmapRoaringBitmap${roaringbitmap.version}配置文件@MappedTypes(RoaringBitmap.class)publicclassBitMap
- SparkSQL & ClickHouse RoaringBitmap64格式支持
fz1989
ClickHouse新版使用roaring64map(https://github.com/RoaringBitmap/CRoaring/blob/af9fafb72edcfb88f7adc781eaea4e7e95f68d01/cpp/roaring64map.hh)来支持64位Int计算,采用了和之前不同的序列化和反序列化方式(https://github.com/ClickHouse/Cli
- Bitmap64为什么比bitmap32慢
TaiKuLaHa
clickhouseclickhouse
https://www.bilibili.com/video/BV1vU4y1q7KR/?spm_id_from=333.788&vd_source=fa36a95b3c3fa4f32dd400f8cabddeaf原因跟RoaringBitmap64的实现有关,RoaringBitmap64是由一系列RoaringBitmap32表示。实现方式有很多种,一种比较通用的做法用map存储,是把前32位
- Clickhouse RoaringBitmap
TaiKuLaHa
clickhouse
https://blog.csdn.net/penriver/article/details/119736050https://juejin.cn/post/7179956435806076988BitMap适合连续密集的正整数存储,对于稀疏的正整数存储,其性能在很多时候是没办法和int数组相比的,尤其是正整数跨度较大的场景;RoaringBitMap就是为了解决这个问题产生。1RoaringBi
- Hologres 如何支持亿级用户UV计算
阿里云技术
大数据数据库
背景介绍在用户行为分析和圈人场景中,经常需要从亿级甚至十亿级用户中快速筛选出符合特定标签的用户统计,很多企业会使用ApacheKylin(下文简称Kylin)来支持这样的场景。但是ApacheKylin的核心是预计算,当遇上设计不合理的Cube,或者需求维度多的场景时,会遇到维度爆炸,Cube构建时间长,SQL函数不支持等问题。本文将介绍阿里云Hologres如何基于RoaringBitmap进行
- Flink+Hologres 亿级用户实时UV精确去重最佳实践
阿里云技术
flink
UV、PV计算,因为业务需求不同,通常会分为两种场景:离线计算场景:以T+1为主,计算历史数据实时计算场景:实时计算日常新增的数据,对用户标签去重针对离线计算场景,Hologres基于RoaringBitmap,提供超高基数的UV计算,只需进行一次最细粒度的预聚合计算,也只生成一份最细粒度的预聚合结果表,就能达到亚秒级查询。具体详情可以参见往期文章>>Hologres如何支持超高基数UV计算(基于
- bitmap基础介绍+holo实现离线UV计算
jialun0116
人工智能算法holohologres
bitmap基础介绍bitmaping数据结构bitmap计算算子集成二阶段分布式计算:RoaringBitmap构造方案分桶方案建序方案holo官网离线UV计算创建用户映射表创建聚合结果表更新用户映射表和聚合结果表更新聚合结果表UV、PV查询基础介绍RoaringBitmap主要为了解决UV指标计算的问题。旨在建立一种可以多维分析的精准UV数据模型,并且可以低成本地实现交并差等集合运算UV指标。
- 倒排索引:ES倒排索引底层原理及FST算法的实现过程
Elastic开源社区
Elastic底层原理elasticsearchlucene全文检索大数据
文章目录引言1、倒排索引核心原理2、倒排索引的存储结构2.1倒排表(PostingList)2.2词项字典(TermDictionary)2.3词项索引(TermIndex)3、倒排表的压缩算法3.1FOR(FrameOfReference)3.2RBM(RoaringBitmap)4、字典树:Trie(PrefixTree)原理5、FST的构建原理6、Lucene中FST的构建过程7、Lucen
- Elasticsearch-汇总
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elasticsearch大数据搜索引擎
Elasticsearch-基础介绍跳转分布式全文搜索引擎:包含【实时搜索】和【分析引擎】Elasticsearch-倒排索引跳转倒排索引跳转Elasticsearch-TermDictionary和TermIndex跳转lucene-基础介绍跳转Elasticsearch-联合索引跳转Elasticsearch-RoaringBitmap跳转
- SparkSQL & ClickHouse RoaringBitmap使用实践
涛声依旧(竞涛)
sparksparkclickhouseroaringbitmapbitmapuv
文章目录简介ClickHouse简介RoaringBitmap(RBM)原理ClickHouse中使用RBM存在的问题RoaringBitmap(RBM)定制序列化实现ClickHouse中RoaringBitmap的结构解析Spark中RoaringBitmap的实现定制RBM序列化方式以兼容ClickHouseByte(1)-类型标识生成VarInt(SerializedSizeInBytes
- 为何RoaringBitmap能成为Java里面事实上的位操作的标准结构
lixia0417mul2
java工具类java性能java
背景说道位操作的数据结构,我们知道java中的BitSet,RoaringBitmap等,但是事实上,由于BitSet等结构的缺陷,比如当数值很大时占用的内存甚至超过使用整数数组存储整数本身,所以一般我们都会使用RoaringBitmap,那么RoaringBitmap如何做到兼顾了存储性能和操作性能呢?RoaringBitmap位操作存储优势先看下RoaringBitmap的结构图:总结下Roa
- 「硬刚Doris系列」官方常见问题小汇总
王知无(import_bigdata)
大数据分布式数据库pythonlinux
点击上方蓝色字体,选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜轻戳有惊喜:全网最全大数据面试提升手册!阅读读本文前必读:「硬刚Doris系列」ApacheDoris基本使用和数据模型「硬刚Doris系列」ApacheDoris架构原理及核心特性解读「硬刚Doris系列」Doris高级用法「硬刚Doris系列」ApacheDoris的向量化和RoaringBitMap第一部分:运维常见问题:Q1.通过D
- Flink中序列化RoaringBitmap不同方式的对比
lixia0417mul2
flinkjava性能flink大数据
背景在flink中,我们有时候会使用到RoaringBitmap进行统计计数等操作,而当使用RoaringBitmap时,这就涉及到了最重要的问题,如何序列化?序列化的目的是为了进行网络通信或者状态序列化的目的,本文的重点是比较kryo使用默认的序列化器序列化RoaringBitmap和自定义序列化器序列化RoaringBitmap的性能对比性能对比当在flink中使用RoaringBitmap时
- Flink RoaringBitmap去重
大数据00
flinkflinkjava实时去重高效去重RoaringBitmap
1、RoaringBitmap的依赖org.roaringbitmapRoaringBitmap0.9.212、Demo去重packagecom.gwm.driver;importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.alibaba.flink.connectors.datahub.datastream.source.DatahubSourceFunction;i
- Hologres RoaringBitmap实践:千亿级画像数据秒级分析
大数据阿里云
简介:淘宝用户增长团队使用Hologres的RoaringBitmap画像方案,成功让3-5min的画像分析提升到10s左右,显著提升人群分析的效率,为业务决策提供快速的依据。本文将会分享HologresRoaringBitmap方案在画像分析的应用实践。作者:艾贺(致问)阿里集团技术开发业务介绍淘宝用户增长团队所在的用户运营平台技术团队是一支懂用户,技术驱动的年轻队伍,团队立足体系化打造业界领先
- Hologres RoaringBitmap实践:千亿级画像数据秒级分析
阿里巴巴淘系技术团队官网博客
本文介绍了HologresRoaringBitmap的功能,希望可以帮助更多的业务利用HologresRoaringBitmap能力,实现更快更准的画像分析。业务介绍我们团队所在的用户运营平台技术团队是一支懂用户,技术驱动的年轻队伍,团队立足体系化打造业界领先的用户增长基础设施,以媒体外投平台、ABTest平台、用户运营平台为代表的基础设施赋能用户增长,日均处理数据量千亿规模、调用QPS千万级。在
- es倒排索引深入解读
呆萌小新@渊洁
elasticsearch大数据搜索引擎
文章目录一.Lucene二.倒排索引算法2.1PostingList压缩算法2.1.1FOR2.1.2RoaringBitmap压缩2.3FST压缩算法2.3.1trie前缀树原理2.3.2FST构建过程NFADFAFSMFSAFST:有限状态转换机构建原理FST在lucene中实现原理1.什么是搜索引擎?全文搜索引擎:自然语言处理(NLP)、爬虫、网页处理大数据处理如谷歌、百度、搜狗、必应等等垂
- 2021-08(完成事项)
冰菓_
本月计划事项hive编程指南全部看完,并写一篇总结篇(8.14-8.15)√日语学习50音(上篇)×至少完成两篇记事博客√阅读,并作阅读记录(这个不应该是一个计划事项)hive中自定义函数的使用(在公司使用的前提git要复习一下)×KYLIN系统复习√RoaringBitmap原理的简单学习×反馈本月份要对上几个月的时间记录进行改进,要记录晚上的时间(我经常不知道晚上是发生了什么,时间过得非常快哈
- 去重方法-精确去重(Kylin的去重)
迷雾总会解
大数据kylin大数据
文章目录去重方法精确去重的原理RoaringBitmap实现思路小桶的类型与bitmap的性能对比全局字典介绍Trie树与AppendTrie树去重方法在OLAP数据分析领域,去重计数(countdistinct)是非常常见的需求(这可以作为一个度量),根据去重结果的要求分为近似去重和精确去重(在Kylin中,可以自行选择):Kylin的近似去重计数是基于HLL(HyperLogLog)来实现。简
- Redis 大数据内存优化 (RoaringBitmap)
萝卜头丶
最近碰到手机设备匹配的业务,用户在我司后台可以上传人群包,里面存放的是设备的MD5标识符;一个人群包大概有千万级的MD5数据,与广告请求所携带设备标识进行匹配.1.Key-Value存储尝试插入1kw条数据,key为设备MD5值,value为1,此时Redis中存在1kw条key-value键值对.通过info指令查看内存占用:1kw数据key-value占用内存结论:可以看到,1kw条MD5数据
- Apache Doris 架构原理及特性(四)
野狼e族
Doris大数据
目录5、架构原理5.1Doris整体架构5.2FE元数据管理5.3Doris数据组织5.4执行计划6、特性6.1JOIN两阶段聚合自适应6.2JOIN优化ColocationJoin6.3向量化执行6.4动态添加rollUp6.5物化视图-延迟物化6.6前缀索引6.7支持RoaringBitMap索引6.8低基数的字典编码6.9MPP架构6.10两层区分与分级存储、动态分区6.11DorisOnE
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio