- Kafka 消费者组再平衡优化实践指南
一、Kafkarebalance原理与影响原理消费者通过subscribe(topics)向协调器(GroupCoordinator)注册组成员。协调器根据partition.assignment.strategy(默认StickyAssignor)自动分配各消费者的分区列表。每次成员加入/离开,都会经历:REVOKE:撤销旧的分区分配ASSIGN:重新分配所有分区期间所有消费者的poll()会被
- 【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高
oraen
面试系列kafka分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心:顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型,数据写入和读取是顺序的,不需要复杂索引或随机写,大大简化了写路径,2消息以顺序追加方式写入磁盘,避免了随机写,而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存,进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的,顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
- Spring for kafka系列——1、快速浏览
虾条_花吹雪
SpringforApacheKafkaSpringkafka
先决条件:您必须安装并运行ApacheKafka。然后,您必须将SpringforApacheKafka(SpringKafka)JAR及其所有依赖项放在类路径上。最简单的方法是在构建工具中声明依赖关系。如果您没有使用SpringBoot,请在项目中将Springkafka-jar声明为依赖项。org.springframework.kafkaspring-kafka3.3.7使用SpringBo
- 6,Receiving Messages:@KafkaListener Annotation
@KafkaListener注释用于将bean方法指定为侦听器容器的侦听器。bean被包装在一个配置了各种功能的MessagingMessageListenerAdapter中,例如在必要时转换数据以匹配方法参数的转换器。您可以使用#{…}或属性占位符(${…})使用SpEL配置注释上的大多数属性。有关更多信息,请参阅Javadoc。RecordListeners@KafkaListener注释为
- 2、Connecting to Kafka
虾条_花吹雪
SpringforApacheKafkakafka分布式ai
KafkaAdmin-请参阅配置主题ProducerFactory-请参阅发送消息ConsumerFactory-请参阅接收消息从2.5版本开始,每个版本都扩展了KafkaResourceFactory。这允许在运行时通过向引导服务器的配置中添加Supplier来更改引导服务器:setBootstrapServersSupplier(()->…)。所有新连接都将调用此命令以获取服务器列表。消费者和
- Kafka-python 核心 API 深度解析:BrokerConnection 与 ClusterMetadata 的全方位指南
佑瞻
python工程化kafkapython分布式
在Kafka应用开发中,我们时常会面临连接管理混乱、元数据获取不及时等问题,这些问题的根源往往在于对底层API的理解不够深入。今天我们将聚焦kafka-python客户端中两个核心类——BrokerConnection和ClusterMetadata,通过剖析其核心功能与应用场景,帮助大家建立系统化的Kafka连接与元数据管理知识体系。BrokerConnection:Kafka连接管理的中枢神经
- KafkaAdminClient 技术详解:Python 操作 Kafka 集群的管理接口
佑瞻
python工程化pythonkafka
一、KafkaAdminClient基础概念KafkaAdminClient是kafka-python客户端提供的集群管理类,用于通过编程方式管理Kafka集群资源。其核心定位是为开发者提供一套标准化接口,实现对主题、分区、ACL、消费者组等资源的全生命周期管理。核心特性说明:接口定位:专门用于集群资源管理,区别于KafkaConsumer/KafkaProducer的数据读写功能版本要求:要求B
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列技术扮演着至关重要的角色。ApacheKafka作为一款高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于实时数据处理、日志收集、事件驱动架构等场景。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高效的消息驱动应用。1.Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,具有高吞吐
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务
Uranus^
JavaSpringBootKafka微服务消息队列
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务引言在现代微服务架构中,消息队列扮演着至关重要的角色,尤其是在处理高并发、异步通信和解耦系统组件时。ApacheKafka作为一款高性能的分布式消息队列系统,被广泛应用于实时数据处理和事件驱动架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高效的消息驱动微服务。1.Kafka简介ApacheKafka是一
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用
Uranus^
JavaSpringBootKafka消息队列分布式系统
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列是实现异步通信和解耦的关键组件之一。ApacheKafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于大数据处理、实时流处理以及事件驱动的架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高性能的消息驱动应用。Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,
- Kafka的消费消息是如何传递的?
java1234_小锋
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【Kafka的消费消息是如何传递的?】面试题。希望对大家有帮助;Kafka的消费消息是如何传递的?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!在Kafka中,消息的消费传递是通过**消费者(Consumer)和消费者组(ConsumerGroup)**的机制来实现的。以下是Kafka消息消费传递的详细过程:1.Kafka的基本结构Kafka由生产者(Producer)、消费者
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》第6章:Kafka 的可靠数据投递机制,理解消息系统中的交付语义
CodeWithMe
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《Kafka:TheDefinitiveGuide》第6章:Kafka的可靠数据投递机制,理解消息系统中的交付语义在构建分布式系统时,数据是否成功送达?是否会丢失?是否会重复?这些都是架构师必须面对的核心问题。Kafka被广泛应用于金融、监控、日志、交易、IoT等对可靠性要求极高的场景,那么它是如何保障消息交付可靠性的?本章将深入解析Kafka的消息投递语义、失败处理机制、幂等性与事务支持,从而理
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》 第5章:深入 Kafka 内部结构,理解分布式日志系统的核心奥秘
《Kafka:TheDefinitiveGuide》第5章:深入Kafka内部结构,理解分布式日志系统的核心奥秘ApacheKafka在表面上看似只是一个“分布式消息队列”,但其背后的存储架构、分区机制、复制策略与高性能设计,才是它在千万级TPS场景中立足的根本。一、Kafka的核心逻辑结构Kafka是一个分布式日志服务(distributedcommitlog),核心概念有以下几类:TopicK
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》第三章: Kafka 生产者深入解析:如何高效写入 Kafka 消息队列
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读书笔记中间件kafka分布式
《Kafka:TheDefinitiveGuide》第三章:Kafka生产者深入解析:如何高效写入Kafka消息队列Kafka已经成为现代分布式系统中不可或缺的核心组件,尤其是在微服务、事件驱动架构与实时流处理领域。作为Kafka使用的第一步,生产者(Producer)负责将消息写入Kafka,这个过程背后有哪些关键机制?如何实现高可靠、高性能的写入?什么是KafkaProducer?KafkaP
- Kafka系列之:不删除Kafka Topic,清理Kafka Topic中的数据
快乐骑行^_^
KafkaKafka系列不删除KafkaTopic清理KafkaTopic数据
Kafka系列之:不删除KafkaTopic,清理KafkaTopic中的数据一、需求二、Java删除Topic中数据三、python删除Topic中数据一、需求需要清理topic中的数据但是不能通过删除topic删除数据,则采取基于topic的offset删除topic中的数据二、Java删除Topic中数据HashMapdeleteRecords=newHashMap<>();这一行创建了一个
- Kafka Controller 元数据解析与故障恢复实战指南
磐基Stack专业服务团队
Kafkakafkalinq分布式
#作者:张桐瑞文章目录1生产案例:Controller选举在故障恢复中的关键作用1.1问题背景1.2核心操作原理:2Controller元数据全景:从ZooKeeper到内存的数据镜像2.1元数据核心载体:ControllerContext类2.2核心元数据深度解析1生产案例:Controller选举在故障恢复中的关键作用1.1问题背景某Kafka集群部分核心主题分区一直处于“不可用”状态,通过k
- Kafka
小熊哥^--^
kafka分布式
一、什么是Kafka?Kafka的主要用途?Kafka是一个分布式流处理平台,是Apache的一个顶级项目,它被设计用于高吞吐量,分布式、持久性的数据流处理。Kafka实现了一套非常高效的一种发布订阅模型,应用场景非常广泛,比如日志聚合(收集日志)、数据流处理、数据仓库集成(传输数据到数据仓库)、应用程序集成(作为消息中间件来实现异步通信)、流媒体处理(列如实时监控,事件驱动的应用程序)二、top
- 3、Configuring Topics
如果您在应用程序上下文中定义了KafkaAdminbean,它可以自动向代理添加主题。为此,您可以将每个主题的NewTopic@Bean添加到应用程序上下文中。2.3版本引入了一个新的类TopicBuilder,使创建此类bean更加方便。以下示例显示了如何执行此操作:@BeanpublicKafkaAdminadmin(){Mapconfigs=newHashMap,用于确定是否应考虑创建或修改
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》 第二章 Installing Kafka:Kafka 安装与运行
《Kafka:TheDefinitiveGuide》第二章InstallingKafka:Kafka安装与运行本章核心目标是教读者如何在本地搭建Kafka,包括依赖安装、启动服务、测试运行等操作。一、Kafka的依赖与基本结构1.Kafka的核心组成Kafka并不是一个单独运行的进程,它依赖以下两个核心组件:组件作用ZooKeeperKafka用于存储元数据(如broker注册信息、control
- Kafka “假死“现象深度解析与解决方案
一、什么是Kafka假死现象?Kafka假死(也称为"僵死"或"挂起")是指Kafka集群或Broker在表面上进程仍在运行,但实际上已经停止响应或处理能力极度下降的状态。典型表现包括:生产者消息无法写入(超时)消费者无法拉取消息管理API无响应监控指标停止更新但进程仍在系统进程中可见二、假死的根本原因分析1.磁盘I/O瓶颈典型场景:磁盘写满(特别是日志目录)磁盘性能达到瓶颈(RAID卡缓存策略不
- MySQL CDC与Kafka整合指南:构建实时数据管道的完整方案
亲爱的非洲野猪
mysqlkafka数据库
一、引言:现代数据架构的实时化需求在数字化转型浪潮中,实时数据已成为企业的核心资产。传统批处理ETL(每天T+1)已无法满足以下场景需求:实时风险监控(金融交易)即时个性化推荐(电商)物联网设备状态同步微服务间数据一致性本文将深入探讨如何通过MySQLCDC与Kafka的整合,构建高效可靠的实时数据管道。二、技术选型:三大CDC工具深度对比功能矩阵比较特性DebeziumCanalMaxWell多
- Kafka消费者分区分配机制与生产环境配置指南
引言在分布式系统中,Kafka作为高性能消息队列被广泛应用。本文将深入探讨Kafka消费者的分区分配机制,分析不同分配策略的优劣,并提供生产环境中的最佳配置实践。我们还将详细解析消费者常见问题的排查方法,特别是消费者未分配到分区的情况。一、Kafka消费者分区分配机制1.1基础分配原则Kafka通过消费者组(ConsumerGroup)机制实现消息的并行处理。核心规则包括:消费者组隔离:不同消费者
- 数据分析全流程:从收集到可视化的高效实战
晨曦543210
python
1.数据收集来源:数据库、API、传感器、日志文件、社交媒体、问卷调查等。工具:Python(requests、Scrapy)、SQL、Excel、Kafka(实时流数据)。2.数据清洗处理缺失、重复、错误或不一致的数据:缺失值:删除、填充(均值/中位数/众数)、插值或预测。异常值:使用箱线图、Z-score或IQR方法检测并处理。格式标准化:统一日期、单位、文本格式(如大小写、去除空格)。去重:
- Golang 与 Kafka 的协同:优化消息处理流程
Golang编程笔记
golangkafkalinqai
Golang与Kafka的协同:优化消息处理流程关键词:Golang、Kafka、消息队列、并发处理、性能优化、消费者组、异步通信摘要:本文将带你探索如何用Golang的“轻量级并发魔法”与Kafka的“高吞吐量消息引擎”协同工作,优化消息处理流程。我们会从基础概念到实战案例,用“快递站分包裹”“餐厅传菜”等生活场景类比,一步步拆解技术细节,最终掌握如何让这对“黄金组合”高效处理百万级消息。背景介
- 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
- 25年最新Java后端社招场景项目题总结!(附100w字面试题)
小凡敲代码
javajava面试Java面试题Java场景题程序员互联网大厂计算机
一、高并发与分布式系统设计百万级QPS秒杀系统核心问题:如何解决超卖、库存一致性、高并发请求?技术方案:Redis预减库存+异步扣减(Kafka/RocketMQ)分布式锁(Redisson)或乐观锁(CAS)限流策略(Nginx/Sentinel)扩展:热点数据隔离(独立Redis集群)、风控防刷(IP限流、验证码)。分布式文件存储系统(类似GFS)需求:支持海量文件存储、高可用、快速检索。关键
- 使用canal同步mysql增量数据至rocketmq
使用canal同步mysql增量数据至rocketmq组件版本canal1.1.5rocketmq4.9.2mysql5.7zk3.5.6canal使用参考地址:https://github.com/alibaba/canal主要配置如下:canal.properties:#tcp,kafka,rocketMQ,rabbitMQcanal.serverMode=rocketMQ#数据库名称cana
- canal同步mysql到kafka_使用Canal同步MySQL数据到Kafka 得到的数据中sql字段无值-问答-阿里云开发者社区-阿里云...
又可乐
这个应该跟你的binlog记录模式有关系,binlog有3中模式,ROW(行模式),Statement(语句模式),Mixed(混合模式)三种模式的用法如下:ROW(行模式):记录那条数据修改了,注意:记录的是这条记录的全部数据,即使只更新了一个字段,binlog里也会记录所有字段的数据优点:他不记录sql语句的上下文信息,日志内容会非常清楚的记录每条数据详细的变更细节,即使只更新了一个字段,bi
- Flink将数据流写入Kafka,Redis,ES,Mysql
浅唱战无双
flinkmysqlesrediskafka
Flink写入不同的数据源写入到Mysql写入到ES向Redis写入向kafka写入导入公共依赖org.slf4jslf4j-simple1.7.25compileorg.apache.flinkflink-java1.10.1org.apache.flinkflink-streaming-java_2.121.10.1写入到Mysql导入依赖mysqlmysql-connector-java5.
- flink读取kafka的数据处理完毕写入redis
JinVijay
flinkkafkaredisflink
/**从Kafka读取数据处理完毕写入Redis*/publicclassKafkaToRedis{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//开启checkpointing
- 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