- spring中@Transactional注解和事务的实战理解附代码
GJCTYU
springoracle数据库springbootmybatis后端
文章目录前言一、事务是什么?二、事务的特性2.1隔离性2.2事务的隔离级别三、@Transactional注解@Transactional注解简介基本用法常用属性配置事务传播行为事务隔离级别异常处理与回滚性能优化建议四、事务不生效的可能原因方法访问权限非public自调用问题异常被捕获未抛出数据库引擎不支持事务未启用事务管理特殊场景:final/static方法五、分布式事务考虑总结前言在开发过程
- 【1.5 漫画TiDB分布式数据库】
漫画TiDB分布式数据库小明:“老王,TiDB作为NewSQL数据库,它是如何既保证ACID又实现水平扩展的?”♂️架构师老王:“TiDB是PingCAP开发的分布式关系数据库,它将传统数据库的ACID特性与NoSQL的扩展性完美结合!让我们深入了解这个’钛’级数据库!”目录TiDB核心架构分布式事务原理SQL兼容性集群部署管理性能优化Java集成实战最佳实践️TiDB核心架构三层架构设计┌─
- 2025年Java后端岗互联网大厂技术场景题的总结(附100w字面试题)
小凡敲代码
javajava后端java面试Java面试题互联网大厂求职Java场景题
一、高并发与分布式系统设计1.百万级QPS秒杀系统问题:如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统?解决方案:Redis预减库存:使用Lua脚本保证原子性操作,防止超卖。异步下单:通过MQ(如Kafka/RocketMQ)削峰,降低数据库压力。限流降级:Sentinel/Nginx限流,防止恶意请求。热点数据隔离:独立Redis集群存储秒杀商品数据。2.分布式事务一致性问题:跨服务下单如何保证数据一致性?方
- Spring Boot多数据源实现方案深度对比:优缺点分析与实战指南
xiaoyu❅
java#springbootspringboot后端java
目录一、为什么需要多数据源?二、5大主流实现方案对比三、方案实现详解方案1:手动配置多DataSource(基础版)方案2:AbstractRoutingDataSource(动态路由)方案3:MyBatis-Plus多数据源(推荐)方案4:JPA多数据源配置方案5:ShardingSphere(企业级方案)四、事务管理解决方案1.分布式事务(XA协议)2.BASE柔性事务五、性能优化策略1.连接
- GoldenDB简述
GoldenDB是国产的分布式数据库。它解决了分布式事务一致性问题。底层存储采用的是SharedNothing不共享数据(分片式存储)的分布式架构,各自节点持有各自的数据。不共享彼此数据,还有其他两种分布式架构,分别是Sharedisk,共享磁盘,例如NFS,网络文件系统,采用的就是这种架构。NFS是一种基于客户端-服务器架构的文件系统。它通过网络,特别是局域网,让多台计算机可以共享文件和目录。还
- Apache Seata < 2.3.0 raft反序列化漏洞
墨菲安全
ApacheSeata反序列化漏洞CVE-2025-32897
【高危】ApacheSeata<2.3.0raft反序列化漏洞漏洞描述ApacheSeata(incubating)是一款开源的分布式事务解决方案,用于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。受影响版本中,SeataServer的Raft模块的CustomDeserializer直接通过Class.forName()加载用户可控的类名,未做安全校验,攻击者可借此利用服务端已有的恶意链实
- 「分布式事务」之数据一致性模型
呼拉拉呼拉
分布式事务分布式分布式事务分布式系统分布式数据一致性模型
概念 分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中,系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。 本文主要阐述了分布式系统六大类数据一致性模型,相关的概念、特点、缺点、实现方式、常见应用以及简单示例说明。分类 在分布式系统中,一致性模型主要分为六大类:1.强一致性模型(StrongConsistency)2.弱一致性模型(WeakConsistency)3.最终一致性模型(Eventu
- 数据库领域下的时序数据库并发控制
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库ai
时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
- 云上游戏服务器架构全解析
你一身傲骨怎能输
架构设计游戏服务器架构
文章摘要本文提出了一套现代化、可落地的云上游戏服务器架构方案,针对FPS、MOBA、MMO等游戏类型的高并发、低延迟需求。该架构采用微服务设计,包含全球接入层、API网关、匹配/大厅服务、对局服务器、业务微服务等组件,通过Kubernetes实现弹性伸缩,支持百万级玩家同时在线。关键技术包括:多地域部署降低延迟、WebSocket/UDP实时通信、帧同步/状态同步机制、Saga分布式事务处理以及完
- ABP VNext + MassTransit:构建分布式事务与异步消息协作
Kookoos
AbpvNext.net分布式ABPvNext.net后端c#MassTransit
ABPVNext+MassTransit:构建分布式事务与异步消息协作目录ABPVNext+MassTransit:构建分布式事务与异步消息协作1.背景与动机️2.环境与依赖3.在ABP模块中注册MassTransit3.1强类型配置绑定3.2模块配置4.完整消息契约5.Saga实体&状态机5.1`OrderState`withRowVersion5.2`OrderSagaDbContext`&`
- Spring Cloud 微服务
阿乾之铭
SpringCloud微服务springcloud微服务spring
什么是微服务?微服务是一种将应用划分为多个独立服务的架构风格,服务通过轻量级通信协议互相协作,每个服务负责单一功能,可独立开发、部署和运行。微服务架构的优缺点优点:独立部署,技术选型灵活;容错性强,支持快速迭代;高扩展性,更易于维护。缺点:系统复杂度高;数据一致性和分布式事务管理难;运维成本和性能开销增加。单体架构向微服务架构的演进单体架构缺点:扩展性差、维护困难、更新风险高,无法满足复杂业务需求
- 微服务分布式事务的几种解决方案及应用场景
凌晨四点的打铁声
分布式事务微服务分布式数据库springcloud
文章目录分布式事务的几种方案1.2pcseata的AT一阶段二阶段-回滚二阶段-提交2.柔性事务——TCC事务补偿型3.柔性事务-最大努力通知型方案4.柔性事务-可靠消息+最终一致性方案(异步确保型)分布式事务的几种方案2pc模式TCC模式:柔性事务——TCC事务补偿型柔性事务-最大努力通知型方案柔性事务-可靠消息+最终一致性方案(异步确保型)1.2pc2pc就是2phasecommit二阶段提交
- 如何实现一个红包系统,支持并发抢红包?
天天摸鱼的java工程师
java
如何实现一个红包系统,支持高并发抢红包?——一位8年Java开发者的实战解析假如你的系统要在1秒内承受10万次红包抢夺请求,如何确保不超发、不崩溃、数据一致?这个看似简单的业务场景背后,隐藏着高并发、分布式事务、缓存穿透等核心技术挑战。本文将带你从业务设计到代码落地,构建一个工业级红包系统。一、业务场景与核心挑战典型红包业务流程:是否发红包拆红包是否还有红包?分配红包金额返回已抢完生成领取记录返回
- seata的实现原理
2401_85327573
架构微服务
Seata是阿里巴巴开源的分布式事务解决方案,旨在为微服务架构提供高性能和易用的分布式事务支持。以下是Seata实现原理的详细说明,使用中文回答:1.总体架构Seata采用客户端-服务端架构,分为三个核心组件:-TransactionCoordinator(TC):事务协调者,服务端,负责全局事务的协调和管理,维护事务状态。-TransactionManager(TM):事务发起者,客户端,负责发
- Seata模式
代码中の快捷键
javaidespringcloud
Seata分布式事务模式终极指南:从原理到实践的全方位解析一、Seata深度剖析1.1Seata架构全景Seata采用三层架构设计,各组件协同工作:TC(TransactionCoordinator)全局事务大脑,负责事务生命周期管理核心功能:全局事务的发起与终止分支事务的注册与状态管理全局锁的分配与释放部署方式:独立服务,支持集群部署TM(TransactionManager)事务发起方,定义事
- 微服务中的分布式事务
未来并未来
微服务分布式架构
简单来说,分布式事务指的是一个事务(Transaction)的操作单元分布在多个相互独立的服务(或系统)上,这些服务可能运行在不同的服务器上,甚至可能使用不同的数据库。这个事务要求所有参与的服务要么都成功执行(提交),要么都失败回滚(中止),从而保证整个业务流程的原子性。在传统的单体应用中,事务通常只涉及一个数据库,可以使用数据库本身提供的事务机制(如ACID属性)来保证数据一致性。但在微服务架构
- 微服务中分布式事务:Saga模式、TCC模式与消息队列
未来并未来
微服务分布式架构
Saga模式Saga模式是一种基于补偿的事务管理机制,它将一个长事务分解为多个本地事务,每个本地事务都有一个对应的补偿事务。当某个本地事务执行失败时,Saga模式会依次调用前面已成功执行的本地事务的补偿事务,以实现事务的回滚。工作原理Saga模式的工作流程大致如下:分解事务:将一个长事务分解为多个本地事务。执行事务:按顺序执行每个本地事务。处理异常:如果某个本地事务执行失败,则依次调用前面已成功执
- 测试框架重试与跳过机制
追逐此刻
面试python
作为测试架构师,针对测试框架中的重试和跳过机制,我将分别设计一个复杂场景及实现逻辑,并提供具体实例说明。一、重试问题:分布式环境下的幂等性验证重试复杂场景:在微服务架构中,当测试用例涉及跨服务的异步操作(如订单支付流程)时,可能出现:服务间通信超时但实际操作已执行最终一致性导致状态延迟需要验证分布式事务的幂等性框架层设计逻辑:classDistributedRetryPolicy:def__ini
- SpringBoot多数据源配置:动态切换与分布式事务处理指南
fanxbl957
Webspringboot分布式后端
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot多数据源配置:动
- java面试题-微服务(二)---分布式事务和分布式锁
一、分布式事务1、什么是分布式事务?分布式事务,指的是在分布式环境中,一个请求可能涉及到对多个数据库的写操作,要保证多数据库的一致性就需要用到分布式事务2、分布式事务你知道哪些解决方案?这些方案如何选型?常见的分布式事务解决方案:2PC,TCC,可靠消息最终一致性,最大努力通知2PC,它将整个事务流程分为两个阶段,P指的是准备阶段,C指的是提交阶段。它是一个阻塞协议,不适用于并发较高,事务生命周期
- TCC型分布式事务处理
蒋厚施
分布式
柔性事务解决方案:TCC实现一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成主业务服务负责发起并完成整个业务活动从业务服务提供TCC型业务操作业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在业务活动提交时确认所有的TCC型操作的confirm操作,在业务活动取消时调用所有TCC型操作的cancel操作成本实现TCC操作的成本业务活动结束时confirm或cancel操作的执行
- YashanDB数据库分布式事务实现与挑战解析
数据库
在现代分布式系统中,事务的完整性和一致性是至关重要的技术要求。尤其是在多节点环境中,如何确保在任何节点发生故障时,数据仍旧能够保持一致性并确保所有相关操作被完整执行,是数据库设计的重要考量。分布式事务的实现,不仅会驱动数据的流动,还直接影响系统的可用性和性能。这一问题在高并发、大规模数据存储的情况下尤为突出,尤其是对于像YashanDB这样的数据库系统,其分布式事务模型值得深入探讨。YashanD
- YashanDB数据库分布式事务设计与应用实践
数据库
随着业务系统的复杂性提升,数据库在处理大规模数据和高并发访问时面临巨大挑战,尤其是在性能瓶颈和数据一致性之间的权衡。分布式事务作为确保跨节点操作数据一致性的重要机制,其设计与实现直接影响系统的可靠性与效率。本文聚焦于YashanDB数据库分布式事务的核心设计理念及应用实践,旨在为数据库设计者、系统架构师及技术开发人员提供深入的技术分析和指导。文章将详细介绍YashanDB在分布式部署架构中的事务管
- YashanDB分布式事务实现原理及应用技巧
数据库
在现代应用程序中,分布式事务的管理至关重要。如何优化事务的执行效率、保持数据一致性以及降低并发冲突的发生率,是每一个数据库系统面临的核心问题。YashanDB通过多版本并发控制(MVCC)、事务隔离级别和分布式事务协调机制有效解决了这些挑战,从而提升了整体性能和可靠性。分布式事务的定义与重要性分布式事务是指跨越多个数据库或服务的事务操作,确保在所有参与的数据库中要么全部提交,要么全部回滚。维护分布
- 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
- 数据库领域:图数据库的并发性能测试
数据库管理艺术
数据库ai
数据库领域:图数据库的并发性能测试关键词:图数据库、并发性能、基准测试、Neo4j、ArangoDB、性能优化、分布式事务摘要:本文深入探讨图数据库在并发环境下的性能表现,通过系统化的测试方法和实际案例,分析不同图数据库产品在高并发场景下的性能特征。我们将介绍基准测试的设计原则、测试工具的选择、性能指标的定义,并通过实验数据对比主流图数据库的并发处理能力。文章还将探讨影响图数据库并发性能的关键因素
- Spring Cloud Alibaba 生态详解与实践
超级小忍
SpringCloudspringspringbootgatewaysentinel
一、博客简介本博客面向具有一定SpringBoot和微服务基础的开发者,旨在深入讲解SpringCloudAlibaba核心组件的使用与配置方法。我们将围绕以下三个核心组件展开详细说明:Sentinel:流量控制与熔断降级Gateway:统一的服务网关Seata:分布式事务管理通过实际的代码示例和项目案例,帮助你快速上手并掌握这些组件在微服务架构中的应用。二、SpringCloudAlibaba简
- 深入解析Seata:分布式事务的终极解决方案
豪宇刘
架构分布式微服务
一、分布式事务的挑战与Seata的定位在微服务架构中,业务操作通常涉及多个服务的数据变更。例如电商下单场景需要调用订单服务、库存服务和支付服务,如何保证这些跨服务的操作要么全部成功,要么全部回滚,是分布式事务的核心挑战。传统解决方案(如两阶段提交2PC)存在性能低下、侵入性强等问题,而Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)作
- Spring Cloud 框架下的事件驱动架构(EDA) 和 分布式事务处理
西部驯兽师
高并发场景软件工程方法论软件分析设计springcloud架构分布式
在SpringCloud框架下,结合事件驱动(Event-DrivenArchitecture,EDA)与分布式事务,能有效解决分布式系统中数据一致性、服务解耦、性能优化等核心问题。以下是典型场景及所需技术组件的详细分析:一、核心解决场景跨服务事务一致性(最终一致性)问题:跨服务的业务操作(如订单创建、库存扣减、账户扣款)需保证原子性。解决方案:结合分布式事务框架(如Seata)和事件驱动,通过S
- 外包前端重生之,莫欺少年穷
旧曲重听1
状态模式前端后端
我永远记得2020年立冬那天(转载自:VeryCool),公司CTO指着消防通道旁的折叠桌说:"这是你们前端的新工位。"六台显示器挤在不到四米的狭长空间里,测试机的电源线垂下来,像一串羞辱的省略号。【生如蝼蚁】"让外包改个前端框架都磨蹭三天,这种垃圾就该滚回培训机构!""这个交互效果让前端自己折腾去,我们后端重点要保证分布式事务的一致性。""听说你们搞了个花哨的数据看板?这些花架子东西最费电了。"
- 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
comsci
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
dcj3sjt126com
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”
nannan408
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,