- 从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引
goTsHgo
大数据分布式Clickhouse数据库clickhouse
稀疏索引(SparseIndexes)是ClickHouse中一个重要的加速查询机制。与传统数据库使用的B-Tree或哈希索引不同,ClickHouse的稀疏索引并不是为每一行数据构建索引,而是为数据存储的块或部分数据生成索引。这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询,特别适用于大数据量场景。1.基本概念:数据存储与索引在理解稀疏索引之前,首先需要理解ClickHouse的列式存储
- ECharts地图-自定义26(大数据量散点图、地图飞线效果)
图表制作解说
echarts地图echarts地图大数据量散点图涟漪散点图飞线图统计分析数据可视化大屏可视化
代码视频讲解:ECharts地图-自定义26_哔哩哔哩_bilibiliECharts地图-自定义26
- hutool获取大数据量的excel内容及sheet名称问题
liu_qixiang
excel
读取大数据量的excel时代码如下privatestaticRowHandlercreateRowHandler(){returnnewRowHandler(){@Overridepublicvoidhandle(inti,longl,Listlist){System.out.println(i+""+l+""+list);}};}publicstaticvoidmain(String[]args
- 大数据量查询:流式查询与游标查询
不识愁滋味.
sql数据库springcloudspringboot微服务
最近在做一个计算相关的功能,大体就是有很多条SQL,每条SQL都涉及复杂地运算,最后要将所有计算结果进行合并分析。经初步测试,每个SQL起码会查出几十万条记录,我们现在有毛毛多的这种SQL。最大的问题不在于速度,毕竟涉及运算的功能,想要从速度入手就得靠中间件和算法了。内存占用才是我们最需要注意的,一旦数据量很大且一次性冲入Java堆内存,程序会直接OOM然后离开人世。比如使用非分页的普通查询,这张
- 嵌入式学习(数据库)
小林王斯
数据库学习
数据库的定义:可以理解为数据库是用来存放数据的一个容器。有了数据库后,我们可以直接查找数据。或者可以对数据库进行读写删除等操作。Sqlite小型数据库.Sqlite特点:可以实现大数据量的管理读写速度慢最常见的数据库类型是关系型数据库管理系统(RDBMS):RDRMS中的数据存储在被称为表(tables)的数据库对象中。表是相关的数据项的集合,它由列和行组成创建表:CREATETABLE表名称例如
- Mapreduce是什么
whisky丶
简单来说,MapReduce是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。HadoopMapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。Mapreduce的特点:软件框架并行处理可靠且容错大规模集群海量数据集
- 深入分析和优化MySQL主从复制延迟的技术指南
molashaonian
MySQLmysql数据库主从同步延迟表结构变更
在高并发和大数据量的数据库环境中,主从复制延迟是一个常见的问题。特别是当多个数据库共享同一个实例时,资源竞争会更加激烈,从而导致复制延迟。本文将深入分析导致主从复制延迟的可能原因,解释其根本原因,并提供优化方案以减少复制延迟,提高数据库系统的整体性能。MySQL主从复制原理在讨论具体的优化方案之前,了解MySQL的主从复制原理是至关重要的。主从复制的基本过程主服务器(Master)记录变更:在主服
- oracle大数据量查询sql优化
雪夜明月
数据库oracle
纯手打,编辑工具用的不熟练,格式不会整,见谅,严禁抄袭!数据库版本19c,数据量>5亿1.查询强行指定索引在查询时,oracle会对sql进行优化,但有时,优化后,会不走索引造成查询速度过慢,比如使用模糊匹配,或者查询使用到了联合索引,却未使用联合索引的第一个字段作为查询条件。造成索引失效的方式很多,不再赘述。写法:select/*+index(表名索引名)*/字段1,字段2from表2.如果为分
- 大数据量sql优化
菜鸟小学弟
sql数据库
说明:表里有406243206多数据,每天需要捞出100万的数据进行处理。条件有day_id,sub,…等相关条件,表中已经建立了联合索引,但还是会出现慢sql,sql运行时常10多s的都有。优化方案:1、先根据条件查询出最大的ID,和最小的IDselectIDfromxxxwheredata_day_id=#{dayId}andsub_biz_type=#{subBizType}andflow_
- docker部署Elasticsearch和Kibana
youm.
dockerdockerelasticsearch容器
1.Elasticsearch和Kibana介绍1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,用于处理大规模数据的实时搜索、分析和存储。它构建在ApacheLucene搜索引擎库的基础上,提供了一个RESTfulAPI和易于使用的工具,使得在大数据量情况下进行搜索和分析变得高效和简单。1.2为什么使用Elasticsearch?Elastics
- MySQL高级课程:索引设计与性能优化的最佳实践
勤劳兔码农
mysql性能优化数据库
MySQL高级课程:索引设计与性能优化的最佳实践MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统,在企业级应用中被广泛使用。随着数据量的增加和业务复杂度的提升,数据库的性能成为关键问题。为了保证MySQL数据库在高并发、大数据量场景下的高效运行,索引设计与性能优化成为数据库管理的重要一环。本课程将深入探讨MySQL索引设计和性能优化的最佳实践,帮助你掌握从理论到实战的优化技巧。一、索引的基础知识1.1
- 【选型】数据库 Mysql MariaDB 存储引擎选择
我是Superman丶
数据库架构心得数据库mysqlmariadb
【选型】数据库MysqlMariaDB存储引擎选择MariaDB新增十多个存储引擎,比较有特色的有:(1)Aria:适用于快速读取快速写入场景,替代为人诟病的MyISAM,支持事务,支持崩溃恢复;(2)TokuDB:适用于大数据量写入场景,支持事务,支持高压缩比,减少存储空间;(3)Spider:适用于水平分片场景,支持数据分片,将数据分布在多个服务器上;(5)DynamicComumns:支持动
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
大数据相关hadoophbase大数据
虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- hive中的数据同步到hbase
流~星~雨
大数据相关hivehbasehadoop
hive中的数据同步到hbase工作中遇到了这个工作,就是将hive中的数据同步到hbase中,然后java通过hbase相关的API来访问hbase中的数据。关于hadoop,hive,hbase这三个技术栈我写了两篇博客简单的分享了我对这三个技术栈的一些看法,在我目前的认知里,hadoop提供hdfs这个组件来存储大数据量的数据(相比于mysql,oracle这些关系型数据库),然后提供了Ma
- MongoDB适用场景
Rverdoser
mongodb数据库
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其主要目标是为WEB应用提供高性能,高可用性和高伸缩性的数据存储解决方案。MongoDB将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。MongoDB适用场景:大数据量存储:MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能:MongoDB能够实现高
- Web Worker 应用场景和实现
zhou周大哥
java开发语言前端
应用场景众所周知JavaScript是单线程的语言,所有任务只能在一个线程上完成,一次只能做一件事,即前面的任务还没有完成,后面的任务只能排队等待。如果前面的任务需要执行一些大数据量的计算,页面就会出现卡顿、点击无反应、甚至页面崩溃等现象。这对用户体验而言是非常糟糕的。在这种情况下,WebWorker可以为js提供一个多线程环境,主线程可以将一些耗时、复杂的计算任务分配给Worker线程,两者可以
- 10W数据导入该如何与库中数据去重?
工业甲酰苯胺
数据库数据分析
使用的是PostgreSQL在做大数据量(十万级)导入时,某些字段和数据库表里数据(千万级)重复的需要排除掉,把表数据查询出来用程序的方式判断去重效率很低,于是考虑用临时表。先把新数据插入到临时表里,临时表结构和原始表一致。用SQL的方式把不重复的数据DataA查询出来。把DataA插入到原始表里。因为不重复的数据我还要做一些其他的处理,所以查出来DataA,若不需做特殊处理可直接使用insert
- 挑战杯 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯
laafeer
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com
- Spark的数据结构——RDD
bluedraam_pp
Sparkspark数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西,它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域,大数据都是分割成若干个部分,放到多个服务器上,这样就能做到多线程的处理数据,这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着,可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit:作用在
- 如何在十几秒内高效实现几十万条数据的快速插入
zy_zeros
pythonflaskpygamevirtualenv
本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。30万条数据插入插入数据库验证实体类、mapper和配置文件定义User实体mapper接口mapper.xml文件jdbc.propertiessqlMapConfig.xml不分批次直接梭哈循环逐条插入MyBatis实现插入30万条数据JDBC实现插入30万条数据总结验证的数据库表结构如下:CREATETABLEt_us
- 互联网加竞赛 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com
- 【业务功能篇135】多线程+countDownLatch执行大数据量定时任务
studyday1
JavaSpringbootjavajvm多线程定时任务
对于业务中存在一些功能需求,业务逻辑复杂且数据量大,过程处理也就比较繁琐,如果直接在单线程同步执行,效率就比较低了,所以我们需要利用多线程,开启多个线程去把任务分线程异步执行,这些效率就有显著提升多线程+countDownLatchCountDownLatch概念CountDownLatch是一个同步工具类,用来协调多个线程之间的同步,或者说起到线程之间的通信(而不是用作互斥的作用)。CountD
- SpringBoot中使用redis事务
wrr-cat
redis
本文基于SpringBoot2.X事务在关系型数据库的开发中经常用到,其实非关系型数据库,比如redis也有对事务的支持,本文主要探讨在SpringBoot中如何使用redis事务。事务的相关介绍可以参考:0、起因在一次线上事故中,我们定位到redis的使用存在大value,超过了dubbo的最大数据量限制,于是紧急将这个大的对象value拆分成单个的stringvalue。为了保持数据库和red
- 作物模型狂奔:Apsim、Wofost、Dssat
F_Dregs
作物模型apsimwofostdssat数据同化ApsimWOFOST
给自己打个小广告读研期间方向为作物模型和数据同化。师门提的模型是Apsim、Wofost、Dssat三个。大数据量必须要脚本去跑,目前Apsim和Wofost出了点成果,跟大家分享一下。欢迎各位道友留言、私聊、交流病情最好到B站上去留言啦,CSDN平很少登录需要指导的话,那就得让我挣点零花咯,嘿嘿。PS:不说虚的,程序狂奔才是最重要的。打算用脚本狂奔的道友建议先用GUI跑下熟悉操作流程。Apsim
- Hive调优——count distinct替换
爱吃辣条byte
#Hivehive数据仓库
离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计,而对于大数据量来说,count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢,以下是调优的方式。解决方案一:groupby替代原sql如下:#=====7日、14日的app点击的用户数(user_id去重统计)selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'the
- Redis相关介绍
xmh-sxh-1314
redis
概念Redis:非关系型数据库(non-relational),Mysql是关系型数据库(RDBMS)Redis是当今非常流行的基于KV结构的作为Cache使用的NoSQL数据库为什么使用NoSQL关系型数据库无法应对每秒上万次的读写请求表中的存储记录数量有限无法简单的通过增加硬件、服务节点来提高系统性能关系型数据库大多是收费的,对硬件要求较高,软硬件成本较高NoSQL优势大数据量,高性能灵活的数
- 高分一号卫星遥感数据的选取和处理流程
sshy3s
高分一号卫星属于低轨卫星,于2013年4月成功发射。在单星上同时实现了大宽幅与高分辨率的结合:16m分辨率实现大于800km成像幅宽;2m高分辨率实现大于60km成像幅宽。适应多源遥感数据、多种高分辨率等综合需求。同时,实现了在无地面控制点的条件下达到50m图像的定位精度,及2×450Mbps的数据传输能力,满足大数据量应用需求,大大提高了数据的传输能力,在国内同类卫星中属于最高水平。.原始遥感影
- 大数据量处理以及结果导出技术方案
Ability Liao
Java开发包数据处理java
1方案(1)数据处理接口采用异步处理数据,快速返回一个redis的key。异步处理结果以excel等文件形式存储于oss等文件存储系统中,并以接口返回的key作为redis的key,oss下载地址作为值将下载地址存储于redis中,设置一定的过期时间。(2)结果导出接口通过数据处理接口返回的key获取下载地址。页面直接访问该链接地址获取处理结果并自动导出。2示例示例代码如下所示。/***数据处理接
- 鸿蒙开发第3篇__大数据量的列表加载性能优化
109905418
HarmonyOS和OpenHarmonyharmonyList列表
列表是最常用到的组件一ForEach渲染控制语法————ForeachForeach的作用遍历数组项,并创建相同的布局组件块在组件加载时,将数组内容数据全部创建对应的组件内容,渲染到页面上constswiperImage:Resource[]={$r("app.media.ic_home"),$r("app.media.ic_coupons"),$r('app.media.ic_internal_
- 数组
Hao_38b9
数组介绍引用数据类型保存多个同类型的数据可存储基本数据类型数据,也可以存储引用数据类型的数据存储的数据内存地址连续优缺点优点查找某个元素的效率极高下标的计算不复杂:首地址+下标x类型在内存中所占大小缺点删除或者修改的时候,为了保证内存地址连续,需要将后面所有的数据向前或者向后迁移,效率降低不能存储大数据量,因为需要保证一段连续的内存地址数组的使用声明数据int[]iarray;初始化数组int[]
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla