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Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- 聊聊flink的RpcService
go4it
序本文主要研究一下flink的RpcServiceRpcServiceflink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.javapublicinterfaceRpcService{StringgetAddress();intgetPort();CompletableFutu
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梧上擎天
Algorithm一、用链表和二叉树实现Set集合GitHub地址二、散列表散列表就是使用数组下标随机访问时候复杂度为O(1)的特性,当我们按照键值查找元素时,通过散列函数将key转化为下标然后进行访问,当有大量散列冲突时会退化为O(n)的时间复杂度。解决散列冲突的方法:开放寻址法和链表法ReviewFlink动态表概念原文地址流和表为什么可以相互转换呢?我们都知道传统Mysql的主从复制是通过b
- 如何解决一个flink on yarn集群上已经跑了一个job,再提交第二个job的时候,task报java heap size oom的问题
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在FlinkonYARN集群中提交第二个Job时出现Task的JavaHeapSizeOOM(内存溢出),核心原因是集群资源不足(第一个Job已占用大量资源,第二个Job分配的内存不够)或Job资源配置不合理(单个Job申请资源过多,或内存参数设置与实际需求不匹配)。解决需从“资源排查”“Job配置优化”“集群资源扩容”三个维度入手,具体步骤如下:一、先排查核心原因:确认资源占用与配置是否匹配1.
- flink sql读hive catalog数据,将string类型的时间戳数据排序后写入kafka,如何保障写入kafka的数据是有序的
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在FlinkSQL中,要确保从Hive读取的STRING类型时间戳数据排序后有序写入Kafka,需要结合批处理模式、时间类型转换、单分区写入和Kafka生产者配置。以下是完整解决方案:一、核心解决方案1.批处理模式+全局排序将作业设置为批处理模式,并对字符串时间戳进行类型转换后排序:--设置为批处理模式(关键!)SET'execution.runtime-mode'='batch';--从Hive
- flink-sql读写hive-1.13
第一片心意
flinkflinksqlhive
1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x,其他版本的整理,请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog,用户可通
- flink sql如何对hive string类型的时间戳进行排序
在FlinkSQL中对Hive表的STRING类型时间戳进行排序,需要先将字符串转换为时间类型,再基于时间类型排序。以下是具体方法和示例:一、核心解决方案1.字符串转TIMESTAMP后排序若Hive中的时间戳格式为'yyyy-MM-ddHH:mm:ss'(如'2024-01-0112:00:00'),可直接转为TIMESTAMP排序:SELECT*FROMhive_tableORDERBYTO_
- 基于Socket来构建无界数据流并通过Flink框架进行处理
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据Flink分布式无界数据
本文重点随着大数据技术的不断发展,实时数据流处理已成为企业应对海量数据、实现快速决策的关键技术。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它能够对无界数据流进行高效的、精确的处理。本文将介绍如何通过Socket构建无界数据流,并利用Flink框架进行无界流处理。基于Socket构建无界数据无界数据指的是源源不断产生的数据,这些数据通常来自各种实时数据源,如用户行为日志、传感器数据等。Socke
- Flink cdc同步增量数据timestamp字段相差八小时(分析|解决)不是粘贴复制的!
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问题我使用flinkcdc同步mysql到mysql遇到了timestamp字段缺少八小时的问题。很少无语,flink,cdc,debezium时区都设置了,没有任何效果!分析问题出现在mysqlbinlog身上!!!因为默认mysql会使用UTC来存储binlog,你可以使用下方的sql验证:mysqlbinlog--base64-output=DECODE-ROWS-v--start-date
- 如何解决Flink CDC同步时间类型字段8小时时间差的问题,以MySQL为例
智海观潮
Flinkflinkflinkcdc大数据实时数据同步
在使用FlinkCDC进行数据同步时,默认情况下经常会遇到时间类型的字段与实际值相差8个小时的问题。本文以MySQL为例提供解决方案,其他数据源也可以参考这类实现。原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_f41ES8UquM-kj3Ie8JU_g1.设置server时区比如MySQL服务的时区为UTC时间,可以参考以下code设置时区。MySqlSourcemySqlSo
- Paimon对比基于消息队列(如Kafka)的传统实时数仓方案的优势
lifallen
Paimon大数据数据库数据结构java分布式apache数据仓库
弊端:数据重复->优势:Paimon主键表原生去重原方案弊端(Kafka)问题:消息队列(Kafka)是仅支持追加(Append-Only)的日志流。当Flink作业发生故障恢复(Failover)或业务逻辑迭代重跑数据时,同样的数据会被再次写入消息队列,形成重复数据。影响:下游应用(如DWS层、ADS层或直接对接的BI报表)必须自己实现复杂的去重逻辑,这不仅消耗大量计算资源(“资源消耗至少增加一
- Flink 流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压 】
csdn_tom_168
大数据flink核心时间语义水位线状态检查点反压
Flink流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】,这些概念相互协作,构建了Flink高吞吐、低延迟、高容错的实时计算能力。以下是这些核心技术的深度解析及其内在联系:一、五大基石的内在联系驱动触发计算持久化保护恢复时间语义水位线状态管理检查点反压二、核心组件深度解析1.时间语义(TimeSemantics)核心作用:定义事件的时间维度//设置事件时间语义(关键配置)env.setS
- 用Flink实现的一个实时订单对账功能, Flink的双流实时对账
1.为什么业务订单数据不用Mysql之类的强事务性数据库监控反而用Flink的实时?一般这种涉及到订单的数据流都要用mysql监控实现,但是鉴于减少mysql的数据库压力和提高更实时性,可以考虑用Flink实时的数据流做实时的参考2.如何处理乱序数据?使用watermark水位保证第一层数据延迟.PS:这里的水位不能设置太长延迟使用processfuntion更加灵活的处理迟到数据,设置一个定时器
- Flink 多流转换 (三)CoProcessFunction合流操作案例
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#FlinkFlink
文章目录下面是CoProcessFunction的一个具体示例:我们可以实现一个实时对账的需求,也就是app的支付操作和第三方的支付操作的一个双流Join。App的支付事件和第三方的支付事件将会互相等待5秒钟,如果等不来对应的支付事件,那么就输出报警信息。程序如下:Gitee源代码如下publicclassBillCheckExample{publicstaticvoidmain(String[]
- Flink双流处理:实时对账实现1
Flink双流处理:实时对账实现1去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/资源描述本资源文件详细介绍了Flink双流处理的实时对账实现。内容涵盖了基础概念、双流处理的方法以及实战案例,帮助开发者深入理解Flink在实时对账场景中的应用。内容概述基础概念介绍了Flink的基本概念和架构,为后续的双流处理打下基础。双流处理方法详细讲解了Flink中双流处理的核心方法和技巧,帮助
- Flink双流实时对账
在电商、金融、银行、支付等涉及到金钱相关的领域,为了安全起见,一般都有对账的需求。比如,对于订单支付事件,用户通过某宝付款,虽然用户支付成功,但是用户支付完成后并不算成功,我们得确认平台账户上是否到账了。针对上述的场景,我们可以采用批处理,或离线计算等技术手段,通过定时任务,每天结束后,扫描数据库中的数据,核对当天的支付数据和交易数据,进行对账。想要达到实时对账的效果,比如有的用户支付成功但是并没
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- Flink 2.0 DataStream算子全景
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink人工智能
在实时流处理中,ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0,聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念:流处理的"原子操作1.数据流拓扑(StreamTopology)每个Flink应用可抽象为有向无环图(DAG),由源节点(Source)、算子节点(Operator)和汇节点(Sink)构成,算子通过数据流(S
- FlinkSQL 自定义函数详解
Tit先生
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FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外,FlinkSQL还支持自定义函数,我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据,输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
- Flink自定义函数之聚合函数(UDAGG函数)
土豆马铃薯
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1.聚合函数概念聚合函数:将一个表的一个或多个行并且具有一个或多个属性聚合为标量值。聚合函数理解:假设一个关于饮料的表。表里面有三个字段,分别是id、name、price,表里有5行数据。假设你需要找到所有饮料里最贵的饮料的价格,即执行一个max()聚合。你需要遍历所有5行数据,而结果就只有一个数值。2.聚合函数实现聚合函数主要通过扩展AggregateFunction类实现。AggregateF
- Flink时间窗口详解
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一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- Flink DataStream API详解(一)
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
- flink自定义函数
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flink入门到精通flink大数据bigdata
前言在很多情况下,尽管flink提供了丰富的转换算子API可供开发者对数据进行各自处理,比如map(),filter()等,但在实际使用的时候仍然不能满足所有的场景,这时候,就需要开发人员基于常用的转换算子的基础上,做一些自定义函数的处理1、来看一个常用的操作原始待读取的文件核心代码importorg.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction
- Flink自定义函数的常用方式
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一、实现Flink提供的接口//自定义函数classMyMapFunctionimplementsMapFunction{publicIntegermap(Stringvalue){returnInteger.parseInt(value
- Flink DataStream API详解(二)
一、引言咱两书接上回,上一篇文章主要介绍了DataStreamAPI一些基本的使用,主要是针对单数据流的场景下,但是在实际的流处理场景中,常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作,以满足复杂的业务需求。Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子,如union、connect和split等,下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算
- 【Kafka】Failed to send data to Kafka: Expiring 30 record(s) for xxx 732453 ms has passed since last
九师兄
kafkabigdatazookeeper
文章目录1.美图2.背景2.尝试方案13.尝试解决24.场景再现25.场景46.场景57.场景78.场景8M.拓展本文为博主九师兄(QQ:541711153欢迎来探讨技术)原创文章,未经允许博主不允许转载。1.美图问题与【Flink】Flink写入kafka报错FailedtosenddatatoKafka:Expiring4record(s)for20001mshaspassed重复了。2.背景
- 【Flink】flink Kafka报错 : Failed to send data to Kafka: This server is not the leader for that topic-pa
九师兄
flinkkafka大数据
1.背景出现这个问题的背景请参考:【Kafka】FailedtosenddatatoKafka:Expiring30record(s)forxxx732453mshaspassedsincelast[2020-09-0513:16:09
- 安全运维的 “五层防护”:构建全方位安全体系
KKKlucifer
安全运维
在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- kafka单个生产者向具有多个partition的topic写数据(写入分区策略)
最近碰到生产环境现象一个flink程序单并行度(一个生产者),对应topic为8分区。每个分区都能消费到生产出的数据。整理知识点如下生产者写入消息到topic,kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中1.轮询分区策略2.随机分区策略3.按key分区分配策略4.自定义分区策略1.1轮询分区策略默认的策略,也是使用最多的策略,可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时,ke
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
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编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
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 / Pure 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, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri