- Scrum —— 一个真实的敏捷开发案例
曹元_
Scrum为项目执行提供了可靠的、已被证实的基础。但是,在每个项目中,Scrum都必须根据具体需求和环境进行调整,这是项目成败的决定性因素。在这篇文章中,将会介绍如何成功地完成了一个大型的(20人年,超过十万行代码)、分布式(开发人员位于印度和荷兰)Scrum项目,而这个项目曾经在传统开发方式下被废弃过。为了帮助读者顺利运作大规模项目,在这里我也会历数我们的经验教训,包括:项目启动、找到合适的产品
- ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍
马小屑
Kafkakafka
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!一、消息中间件的使用场景消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰1.解耦如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者
- Kafka、RabbitMQ 与 RocketMQ 高可靠消息保障方案对比分析
浅沫云归
后端技术栈小结KafkaRabbitMQRocketMQ
Kafka、RabbitMQ与RocketMQ高可靠消息保障方案对比分析在分布式系统中,消息队列承担着异步解耦、流量削峰、削峰填谷等重要职责。为了保证应用的数据一致性和业务可靠性,各大消息中间件都提供了多种高可靠消息保障机制。本文以Kafka、RabbitMQ和RocketMQ为例,深入对比三者在消息持久化、重复消费防护、事务消息及死信机制等方面的方案,帮助后端开发者在不同场景下做出最优选型。一、
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
时序数据说
时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- EFK架构日志采集系统
以下是基于Filebeat+Elasticsearch+Kibana(EFK)构建日志采集系统的核心要点及部署指南,综合多来源最佳实践整理:一、架构核心要点组件角色Filebeat:轻量级日志采集器,实时监控文件/目录变化,高效转发日志数据(资源占用仅为Logstash的1/10)。Elasticsearch:分布式搜索引擎,存储日志并提供实时检索与分析能力。Kibana:可视
- 部署 Zabbix 企业级分布式监控
别骂我h
zabbix分布式网络
一、监控系统的功能概述监控,从中文的字义来看,有两个内容,一是检测,二是控制。重点在第一个字眼,即检测、预防的意思。监控,对应的英文单词是Monitoring。在计算机领域,可以将其分为5种监控类型:应用性能监控业务交易监控网络性能监控操作系统监控上面5种类型将监控这个概念划分成了多个领域。我们通常所说的监控,都会模糊地包含以上5个细分的领域。在任何一个IT业务环境中,都会存在各种各样的硬件设备、
- 全网最详细LVS(Linux Virtual Server)讲解
钮枯禄赵氏
云原生
一、集群和分布式简介1.1系统性能扩展方式ScaleUP:向上扩展,增强ScaleOut:向外扩展,增加设备,调度分配问题,Cluster1.2集群ClusterCluster:集群是为了解决某个特定问题将堕胎计算机组合起来形成的单个系统Cluster常见的三种类型:*LB:LoadBalancing(负载均衡)由多个主机组成,每个主机只承担一部分访问*HA:HighAvailiablity(高可
- Linux笔记9 DNS域名解析服务器
月熊
服务器linux笔记
简介DNS(DomainNameSystem)是互联网上的一项服务,它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便的访问互联网。DNS使用的是53端口,通常DNS是以UDP这个较快速的数据传输协议来查询的,但是没有查询到完整的信息时,就会再次以TCP这个协议来重新查询所以启动DNS时,会同时启动TCP以及UDP的port53。因特网的域名结构由于因特网的用户数量较多,所以因特网在
- 12306系统架构的演进
演进过程12306系统架构的演进是中国铁路信息化建设的重要里程碑,其核心围绕高并发处理、数据一致性保障、跨地域容灾三大挑战展开。以下是其分阶段的技术演进过程:第一阶段:单机架构与双机热备(2011年)背景2011年上线初期,12306仅支持京津城际列车购票,日均售票量不足百万。系统采用传统单体架构,依赖小型机和集中式数据库,缺乏分布式设计。架构特点技术栈:JavaServlet+JSP+Sybas
- 实现分布式锁
在黑马点评项目中,在实现分布式锁的时候提到了实现的几种方式,本文来简单了解一下。一、MySQL、Redis、ZooKeeper是不是都是“数据库”?严格来说,三者的定位和功能差异很大,但广义上都可以视为“数据存储系统”,不过它们的核心设计目标和适用场景完全不同。我们可以从“数据模型”和“核心用途”两个维度区分:类型MySQLRedisZooKeeper核心定位关系型数据库(OLTP,事务型存储)内
- Zabbix 企业级分布式监控部署
伤不起bb
zabbix分布式
目录一、监控系统基础认知1.为什么需要监控?2.监控的5个层次(从底层到上层)3.监控系统的基本原理二、Zabbix系统详解1.Zabbix是什么?2.Zabbix核心功能3.Zabbix核心组件三、Zabbix部署实战(分布式架构)1.环境准备(4台服务器)2.部署ZabbixServer(核心步骤)步骤1:添加Zabbix源并安装依赖步骤2:配置数据库步骤3:导入Zabbix初始数据步骤4:配
- 部署Zabbix企业级分布式监控
YUNYINGXIA
Zabbix
目录一、监控系统概述1.1监控的重要性1.2监控类型1.3监控层次划分二、监控系统的实现原理2.1模块组成2.2采集协议2.3监控模式2.4代理架构三、监控系统的开源产品四、Zabbix系统概述4.1初识zabbix4.2Zabbix的功能特性4.3Zabbix角色及架构五、部署流程5.1资源清单5.2基础环境配置5.3部署zabbixserver5.4zabbix页面配置5.5部署proxy5.
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 鸿蒙分布式数据同步全解析:用一套代码搞定多设备实时共享
前端世界
harmonyosharmonyos分布式华为
摘要在万物互联的趋势下,多设备间的数据协同成了刚需。从手机到平板、手表、电视,再到智能车载系统,用户希望数据无缝同步、实时一致。鸿蒙系统通过分布式数据库与分布式消息总线,为开发者提供了一套跨设备的数据同步机制,简化了开发流程。本文将从实际开发角度出发,带你用最简单的方式了解如何实现跨设备的数据同步。引言过去,我们经常需要自己去写Socket通信、同步逻辑、数据一致性校验,整个过程又难又容易出错。而
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 操作系统视角下鸿蒙应用多语言的多媒体处理实践
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyoswpf华为ai
操作系统视角下鸿蒙应用多语言的多媒体处理实践关键词:鸿蒙操作系统、多语言支持、多媒体处理、分布式架构、应用开发实践摘要:本文从鸿蒙操作系统的底层设计出发,结合多语言适配与多媒体处理两大核心场景,通过“系统能力-应用开发-用户体验”的全链路分析,揭示鸿蒙如何通过分布式架构、统一资源管理和多端协同特性,简化开发者在多语言多媒体应用中的开发复杂度。文章包含原理讲解、代码示例和实战案例,帮助开发者快速掌握
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- Spring Cloud LoadBalancer 详解
大手你不懂
springJavaJava项目实战springcloudspring后端
在分布式系统快速发展的当下,服务间的调用日益频繁且复杂。如何合理分配请求流量,避免单个服务节点过载,保障系统的稳定性与高效性,成为关键问题。负载均衡技术便是解决这一问题的重要手段。SpringCloudLoadBalancer作为SpringCloud官方推出的负载均衡器,在微服务架构中发挥着至关重要的作用。本文将对其进行详细解析。一、SpringCloudLoadBalancer基本概念Spri
- MySQL分布式架构深度实践:从分库分表到云原生集成
软考和人工智能学堂
PHP和MySQLMySQL经验与技巧wpf
1.分布式MySQL架构全景graphTDA[分布式MySQL体系]-->B[数据分片策略]A-->C[分布式事务处理]A-->D[读写分离扩展]A-->E[高可用架构]A-->F[云原生集成]B-->B1(水平分库分表)B-->B2(垂直分库分表)B-->B3(分片路由策略)B-->B4(全局ID方案)C-->C1(XA协议)C-->C2(TCC模式)C-->C3(SAGA模式)C-->C4(本
- 分布式之agent
daisylym
人工智能integerclassstringnullimportaction
Agent的简单运用,实现卖旗子代理。这个代码实现的要求如下,这个做了很久了,突然想到,才整理出来贴出来。没法翻译,将就着看吧,看英文多了,其实觉得还不错啦。Thereisabuyerwhowantstobuyaspecificflagfromoneortwoselleragentswhoaretryingtoofferthebest(lowest)price.Youaretomodelthiss
- python分布式事务_分布式事务系列(2.1)分布式事务的概念
#1系列目录#2X/OpenDTPDTP全称是DistributedTransactionProcess,即分布式事务模型。之前我们接触的事务都是针对单个数据库的操作,如果涉及多个数据库的操作,还想保证原子性,这就需要使用分布式事务了。而X/OpenDTP就是一种分布式事务处理模型。##2.1X/OpenDTP模型X/Open是一个组织,维基百科上这样说明:X/Open是1984年由多个公司联合创
- java学习day6 + leetcode31 下一个排列
冬夜戏雪
java学习算法
1.消息队列和一些功能P74P75P76基于stream的消息队列单消费模式消费者组P77基于消息队列的异步秒杀下单shift2提及,插入已知笔记P78探店笔记P79查看探店笔记p80点赞功能一人一赞这里也有并发P81点赞排行榜sortedsetset集合的选择redis里面的zsetmybatis改sql排序语句p82好友关注关注和取关p83共同关注redis里的set交集功能解析id集合没看懂
- 如何构建高效的向量数据库以优化大模型检索能力
学习ing1
数据库
1.构建向量数据库的基础架构1.1确定数据存储需求构建高效的向量数据库以优化大模型检索能力,首先要明确数据存储需求。大模型通常涉及海量的参数和数据,例如一个拥有10亿参数的模型,其存储需求可能达到数百GB。根据数据的规模和类型,需要确定存储的容量、速度和可靠性。对于大规模数据,分布式存储是常见的选择,它可以将数据分散存储在多个节点上,提高存储效率和数据访问速度。同时,数据的读写频率也是重要因素,高
- 三层架构 vs SOA vs 微服务:该选谁?
Echo_Wish
架构运维实战:高可用与高性能架构微服务云原生
三层架构vsSOAvs微服务:该选谁?一、从单体到分布式:架构演进的必然性最早的系统架构通常是单体架构(MonolithicArchitecture),所有功能都打包在一个应用里,部署方便,但扩展性和灵活性有限。后来,为了让系统更具可维护性,三层架构成为主流。但当业务变得复杂,单纯的三层架构不再够用,SOA应运而生,再到后来的微服务,都是在解决“架构如何更灵活、可扩展、好维护”这个核心问题。那么,
- 微软CEO Satya Nadella提出AI重构法则:从范式跃迁到社会盈余
TGITCIC
AI-大模型的落地之道AI大模型大模型AIAIAgentAI智能体AI落地大模型落地
1.范式跃迁:AI作为第四次技术革命的核心驱动力1.1技术代际的复合效应从客户端到互联网、移动互联网再到云计算,技术平台的演进始终遵循“平台变革→产品跃迁→反哺平台”的螺旋上升逻辑。AI的特殊性在于其叠加了前三代技术的基础设施能力:云计算:提供百亿级参数模型的分布式训练能力互联网:构建全球数据流动与反馈闭环移动终端:扩展AI服务的触达边界技术范式核心特征代表产品对AI的支撑作用客户端本地化计算Wi
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据kafkalinqai
大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
- 创建型模式
大曰编程
java面试分布式设计模式
创建型模式是设计模式的核心分支,专注于对象创建机制的优化,通过封装对象实例化过程,提升系统的灵活性与可扩展性。在分布式系统中,由于多节点协作、网络通信延迟、状态一致性等特性,传统单体环境下的创建型模式需进行适应性演化。本文从分布式场景出发,系统解析单例、工厂方法、抽象工厂、建造者、原型五大创建型模式的核心原理、分布式变种及实战应用。一、单例模式:分布式环境下的唯一性保障1.1单体与分布式单例的本质
- 为什么阿里巴巴Java开发手册禁止使用存储过程?
需要重新演唱
SQLjavajava开发语言
阿里巴巴Java开发手册中禁止使用存储过程的原因主要基于以下几个方面的考虑:1.可维护性差复杂性:存储过程通常包含复杂的逻辑,随着业务逻辑的增加,存储过程的复杂性也会不断增加,导致维护成本高。调试困难:存储过程的调试通常比应用程序代码更困难,尤其是在分布式系统和微服务架构中。版本控制:存储过程的版本控制和变更管理相对复杂,难以与应用程序的版本控制流程集成。2.可移植性差数据库依赖:存储过程的语法和
- 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,