- 分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法 vs UUID vs 其他主流方案
可曾去过倒悬山
算法后端
分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法vsUUIDvs其他主流方案在分布式系统中,如何高效生成全局唯一ID是一个关键挑战。本文将深入剖析雪花算法、UUID及多种主流ID生成方案,帮助开发者根据业务场景选择最佳方案。一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,传统数据库自增ID存在明显瓶颈:单点故障:依赖单数据库实例扩展困难:分库分表时ID冲突安全风险:连续ID暴露业务量性能瓶颈:高并发下成为系统瓶
- 分布式存储系统的设计原理
逻辑混乱的哲学家
分布式
```html分布式存储系统的设计原理分布式存储系统的设计原理随着互联网的快速发展,数据量呈指数级增长,传统的单机存储系统已经无法满足大规模数据处理的需求。在这种背景下,分布式存储系统应运而生。分布式存储系统通过将数据分散存储在多台服务器上,不仅提高了系统的可靠性、扩展性和性能,还降低了单点故障的风险。本文将探讨分布式存储系统的核心设计原理。数据分片与负载均衡分布式存储系统的一个关键特性是数据分片
- redis哨兵模式 客户端怎么链接
Redis哨兵模式客户端连接指南一、Redis简介Redis是一个高性能的Key-Value数据库,它以其快速的读写速度和多种数据结构支持而广泛应用。在某些情况下,仅靠一个Redis实例可能会导致单点故障。因此,引入RedisSentinel(哨兵)来提供高可用性。二、RedisSentinel概述RedisSentinel是一个高可用性解决方案,提供监控、通知和故障转移功能。它可以确保Redis
- Redis 哨兵模式学习笔记
牛爷爷敲代码
redis学习笔记哨兵模式
Redis哨兵模式学习笔记一、核心概念Redis哨兵模式(RedisSentinel)是Redis官方提供的高可用解决方案,主要用于监控Redis主从集群,自动检测主节点故障,并实现故障转移,确保服务的连续性,避免单点故障。二、原理详解(一)监控(Monitoring)哨兵节点通过向主节点和从节点定期发送PING命令来监控其健康状态,默认每1秒发送一次。若在down-after-milliseco
- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
Cachel wood
大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- MySQL 主要集群解决方案
中国lanwp
mysql数据库
MySQL主要有以下几种集群解决方案,每种方案针对不同的应用场景和需求设计:1.MySQLReplication(主从复制)类型:异步/半同步复制架构:单主多从特点:读写分离,主库写,从库读数据最终一致性配置简单,适合读扩展局限:主库单点故障同步延迟问题2.MySQLGroupReplication类型:同步多主/单主架构:Paxos协议组通信特点:支持多主写入(需冲突检测)自动故障转移强一致性(
- YashanDB多活架构设计,提升系统抗灾能力
数据库
在当今快速发展的信息技术环境中,数据安全和持续可用性已成为企业最为关注的核心问题之一。随着数据量的不断增加和应用系统的复杂性提升,企业面临的抗灾挑战日益严峻。尤其是在灾难发生时,系统的可用性和可靠性往往受到严重影响,而传统的单点故障模式已无法满足现代企业对高可用和高可靠性的需求。因此,构建全面的多活架构,提升系统的抗灾能力变得尤为重要。YashanDB体系架构的多活设计YashanDB的多活架构设
- AWS-SAA 认证 - 第三部分:高可用和容灾
忍者算法
aws数据库云计算
我们接着讲解第三部分:高可用和容灾(15%),这部分是AWS认证考试中的重点之一,主要考察如何保证系统持续运行以及在灾难中快速恢复。核心概念1:高可用(Availability)1.高可用的定义和目标定义:高可用指的是系统能尽量保持在线,即使出现硬件故障或部分区域网络中断,也能继续运行。目标:避免“单点故障”(SinglePointofFailure,SPOF),保证服务始终可用。比喻:高可用就像
- “存”得住,“挂”不了:聊聊靠谱的高可用存储架构怎么设计
Echo_Wish
架构运维实战:高可用与高性能架构
“存”得住,“挂”不了:聊聊靠谱的高可用存储架构怎么设计一、开场白:别让你的业务栽在“硬盘”这件小事上先讲个真实故事:前几年我在某家金融科技公司做架构改造,当时一个看似“简单”的存储问题,把整个系统搞得瘫痪了两小时。原因是什么?一个字:“挂”——存储节点单点故障,缓存数据丢了,对象索引错乱,业务直接炸了。这事给我的教训就是:高可用不是“多放几份”,是“能抗得住事”。在今天这篇文章里,咱们就来掰扯掰
- HA架构的组成和原理
2401_8554978
架构hadoop大数据分布式yarn
一、HA架构(HighAvailability,高可用性架构)是什么?HA架构是一种系统设计模式,旨在确保服务即使在部分组件发生故障时也能持续运行,从而避免因单点故障导致的服务中断。通俗理解:就像家里的电路,如果只有一条线路供电,一旦跳闸家里就断电;但如果有备用线路自动切换,就可以继续使用电器。HA就是给系统加上“备用线路”。HA的主要目标:避免单点故障(SPOF)实现故障自动切换(Failove
- Python爬虫实战:研究pulsar库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言scrapy
1.引言在数字化营销与商业智能领域,网络数据的实时采集与分析对企业决策具有重要价值。传统的集中式爬虫系统在面对大规模数据采集任务时,常面临性能瓶颈和单点故障问题。ApachePulsar作为新一代云原生消息队列,具备高吞吐量、弹性扩展和多租户支持等特性,为解决这些问题提供了有效方案。本研究结合Python爬虫技术与ApachePulsar,设计并实现了一个分布式实时数据处理系统。以时尚品牌Puls
- centos7安装配置Redis Cluster集群,什么是redis cluster集群?redis cluster集群的搭建与部署
终端行者
Linuxredis数据库缓存
RedisCluster集群RedisCluster是Redis官方提供的分布式解决方案。当遇到内存、并发、流量等瓶颈时,就可以采用Cluster架构达到负载均衡目的。1.为什么要用redis-cluster集群?1.首先Redis单实例主要有单点,容量有限,流量压力上限的问题。Redis单点故障,可以通过主从复制replication,和自动故障转移sentinel哨兵机制。但Redis单Mas
- 内部代理服务器单点故障导致后端服务概率性失败
ShaneHolmes
Javajava
问题现象:下载外部文件功能接口,后端服务通过代理请求外网接口,概率性报错404排查:由于服务日志打印不详细,只抛出了UncaughtException借助阿尔萨斯工具arthas,打印出方法执行的堆栈链路及其耗时情况,大小在调用外部接口下载读取文件信息时,抛出了SocketTimeoutException:readtimeout,这个异常未被捕获,最后转成了UncaughtException。到这
- springboot基于高可用集群的校园博客的搭建与实现源码毕设+论文
Django计算机程序
springboot课程设计后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展,校园信息化建设日益成为提升教育质量和学生学习体验的重要手段。博客作为一种便捷的信息发布和交流平台,在校园环境中具有广泛的应用价值。然而,传统的校园博客系统往往面临着服务器单点故障、数据安全性低、并发访问能力差等问题,难以满足日益增长的用户需求和高并发的
- 【系统设计【1】】系统设计面试方法论:从0到百万用户的需求到架构的推演
roman_日积跬步-终至千里
系统设计面试架构
文章目录零、概述一、系统设计面试的底层逻辑:从需求到架构的推演(一)需求澄清:界定问题边界(二)分层设计:从单节点到分布式的演进1.Web层:无状态化与负载均衡2.数据层:数据库选型与扩展策略3.缓存层:性能优化的关键一环4.静态资源层:CDN加速分发(三)高可用架构:冗余设计:消除单点故障(四)监控与自动化:提前发现与响应二、系统设计面试的应答框架:从问题拆解到方案落地1.需求澄清(5分钟)2.
- Redis三种集群概述:主从复制、哨兵模式与Cluster模式
咖啡啡不加糖
redisredis数据库java后端
引言在当今高并发、大数据量的互联网应用环境中,Redis作为一款高性能的内存数据库,已经成为众多企业不可或缺的技术基础设施。然而,随着业务规模的扩大,单机Redis的局限性日益凸显,包括内存容量瓶颈、单点故障风险以及性能扩展受限等问题。为了解决这些挑战,Redis提供了三种不同的集群解决方案:主从复制模式、哨兵模式和Cluster模式。这三种模式各有特点,适用于不同的应用场景。一、基本概念与作用R
- Redis主从复制深度解析:核心原理与代码实现全攻略
cyc&阿灿
redisbootstrap数据库
一、Redis主从复制概述1.1什么是主从复制?Redis主从复制是指将一台Redis服务器(主节点)的数据复制到其他Redis服务器(从节点)的过程。这是Redis实现高可用性、读写分离和负载均衡的基础架构。1.2主从复制的核心价值数据冗余:实现数据的热备份,防止单点故障导致数据丢失故障恢复:当主节点出现问题时,可以快速切换到从节点读写分离:主节点负责写操作,从节点分担读操作,提高系统吞吐量负载
- ES集群的节点
想躺平的咸鱼干
Elasticsearchjavalinux服务器数据库开发语言elasticsearch中间件
单机的elasticsearch做数据存储,必然面临两个问题:海量数据存储问题、单点故障问题。海量数据存储问题:将索引库从逻辑上拆分为N个分片(shard),存储到多个节点单点故障问题:将分片数据在不同节点备份(replica)ES集群当中集群节点不同的职业划分节点类型配置参数默认值节点职责概述mastereligiblenode.mastertrue作为候选主节点,负责集群元数据管理(如集群状态
- 分布式Session处理的五大主流方案解析
代码的余温
分布式Session
在分布式环境下,Session处理的核心挑战是确保用户请求在不同服务器间流转时能保持会话状态一致。以下是主流解决方案及优缺点分析:一、集中存储方案(主流推荐)Redis/Memcached存储原理:将Session数据集中存储于分布式缓存(如Redis),所有服务节点从同一存储读写Session。优点:支持水平扩展,无单点故障风险服务器重启Session不丢失跨平台兼容(Web/APP)缺点:引入
- Apache Druid 架构深度解析:构建高性能分布式数据存储系统
梦想画家
数据分析工程数据库架构Druid数据工程
ApacheDruid是一个为实时分析和大规模数据集设计的分布式数据存储系统。本文将深入解析Druid的架构设计,探讨其各个组件的功能与交互方式,帮助您理解如何利用Druid构建高性能的数据分析平台。一、Druid架构概述Druid采用分布式架构设计,专为云环境优化,具有高度可操作性和灵活性。其核心设计理念包括:服务独立性与可扩展性:各组件可独立配置和扩展增强的容错能力:单点故障不会导致整个系统瘫
- Kafka消息队列
52830
kafka分布式
目录一:消息队列1:什么是消息队列?2:消息队列的特征(1)存储(2)异步3:为什么需要消息队列二:Kafka基础与入门1:Kafka基本概念2:Kafka相关术语3:Kafka拓扑架构4:Topic与partition5:producer生产机制6:consumer消费机制三:zookeeper概念介绍1:zookeeper应用举例(1)什么是的单点故障问题呢?(2)传统的方式是怎么解决单点故障
- 腾讯云国际站代理商:如何预防单点故障导致业务中断?
云老大 TG@yunlaoda360
腾讯云云计算服务器
一、单点故障的风险与挑战在数字化业务快速发展的今天,企业对云服务的依赖程度越来越高。然而,单点故障(SinglePointofFailure,SPOF)可能导致关键业务中断,造成数据丢失、用户体验下降甚至财务损失。腾讯云国际站及其代理商通过多层次的技术和服务能力,为企业提供高可用性解决方案,有效降低此类风险。常见单点故障场景包括:单一服务器或数据库实例崩溃区域级网络中断依赖第三方服务的接口失效二、
- 应用签名分发平台开发源码时数据储存是如何实现?
前端
在应用签名分发平台的开发源码过程中,数据存储的实现是一个至关重要且复杂的环节。它不仅关系到平台的运行效率,还直接影响到用户体验和数据安全性。以下是对应用签名分发平台开发源码时数据存储实现方式的详细探讨。首先,为了实现高效的数据存储,平台通常会采用分布式存储技术。这种技术通过将数据分散存储在多个服务器上,有效地分散了访问压力,避免了单点故障,从而确保了平台的稳定性和可靠性。在分布式存储架构中,每个服
- 使用Nginx + Keepalived配置实现Web站点高可用方案
夜影风
linux系统管理Architecturenginx前端智能路由器
1.概述1.1Keepalived介绍Keepalived是一个基于VRRP协议来实现的服务高可用方案,可以利用其来避免IP单点故障,类似的工具还有heartbeat、corosync、pacemaker。但是它一般不会单独出现,而是与其它负载均衡技术(如LVS、HAProxy、Nginx)一起工作来达到集群的高可用。VRRP(VirtualRouterRedundancyProtocol),即虚
- 交换网络环路解决方案
叶惠美晴天
网络tcp/ip学习网络协议服务器
交换网络经典故障:单点故障所谓的单点故障,指的是:任何2个通信的设备之间,永远只有1条链路该链路上的任何一个设备、接口、线路出现故障,都会导致设备之间不通。单点故障解决方案在互相通信的设备之间,添加额外的“线路”、“设备”、“端口”,与原来的线路/设备/端口,形成备份(冗余)关系。但是,上述的“冗余”方案,会带来新的问题:交换机之间,会出现环路。交换网络环路的解决方案:在交换网络中的所有交换机之间
- 【MySQL】第12节|MySQL 8.0 主从复制原理分析与实战(二)
泽韦德
mysql数据库
一、组复制(MGR)核心概念1.定义与定位目标:解决传统主从复制的单点故障、数据不一致问题,提供高可用、高扩展的分布式数据库方案。基于GTID:依赖全局事务标识符(GTID)实现事务一致性,确保跨节点事务唯一且有序。分布式协议:基于Paxos协议实现节点间数据共识,保证事务在多数节点提交后才生效。2.核心优势传统主从复制组复制(MGR)单主节点,存在单点故障多节点集群,支持单主或多主模式异步复制,
- 30 企业级调度器LVS
YANYI99
文章目录LinuxVirtualServer本章内容集群概念LVS模型LVS调度算法LVS实现ldirectord1集群和分布式系统性能扩展方式:垂直扩展不再提及:1.1集群ClusterCluster:集群,为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统Cluster分为三种类型:LB:LoadBalancing,负载均衡HA:HighAvailiablity,高可用,避免SPOF(sin
- 稳固基石 - Prometheus 与 Alertmanager 运维考量
weixin_42587823
监控prometheus运维
稳固基石-Prometheus与Alertmanager运维考量当我们把Prometheus和Grafana组合投入实际使用后,很快就会遇到一些现实问题:单个Prometheus服务器会不会成为瓶颈或单点故障?指标数据存储久了磁盘会不会爆?Alertmanager挂了收不到告警怎么办?这一篇,我们就来探讨这些关键的运维问题。PrometheusServer运维考量1.资源规划(ResourcePl
- 微服务的应用案例
frostmelody
Java和面向对象编程相关知识微服务架构
从“菜市场”到“智慧超市”:一场微服务的变革之旅曾经,我们的系统像一个熙熙攘攘的传统菜市场。所有功能模块(摊贩)都挤在一个巨大的单体应用中。用户请求(买菜的顾客)一多,整个市场就拥堵不堪(性能瓶颈)。想要增加一个新的海鲜摊(新功能),就得把整个市场停业整顿一番(迭代缓慢,牵一发而动全身)。更糟糕的是,任何一个摊位不小心着了火(某个模块故障),整个市场都可能陷入瘫痪(单点故障,系统雪崩)。这种“集市
- 【深度解析】AWS Elastic Load Balancing:高可用架构的智能流量管家
AWS官方合作商
aws架构云计算
一、企业上云的核心挑战:流量洪峰与业务连续性在数字化转型浪潮中,企业应用面临两大核心痛点:突发流量冲击:电商大促、在线教育高峰时段,服务器过载导致响应延迟甚至崩溃业务连续性风险:单点故障、区域性宕机直接影响用户体验与企业收益传统负载均衡方案的局限性:硬件设备成本高昂,扩容周期长配置复杂,缺乏动态弹性能力安全防护与监控能力碎片化二、AWSElasticLoadBalancing(ELB):云原生时代
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
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
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_