- Apache ZooKeeper 分布式协调服务
slovess
分布式apachezookeeper
1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
- 深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Kafka是一种高吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活,可以作为Pulsar、RabbitMQ的替代品。但同时也带来了一些复杂性和问题,比如ExactlyOnce语义。从本质上说,ExactlyOnce就是对消费者读取的数据只要不丢失,就一定能得到一次完整的处理,而且不会被重复处理。确保ExactlyOnce语义一直是企业级应用中必须考虑
- 【kafka系列】生产者
漫步者TZ
kafkakafka数据库大数据
目录发送流程1.流程逻辑分析阶段一:主线程处理阶段二:Sender线程异步发送核心设计思想2.流程关键点总结重要参数一、核心必填参数二、可靠性相关参数三、性能优化参数四、高级配置五、安全性配置(可选)六、错误处理与监控典型配置示例关键注意事项发送流程序列化与分区:消息通过Partitioner选择目标分区(默认轮询或哈希),序列化后加入RecordAccumulator缓冲区。批次合并:Sende
- 【kafka系列】broker
漫步者TZ
kafka数据库分布式kafka
目录Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程Broker处理消费者消息的核心流程关键点总结Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程接收请求Broker的SocketServer接收来自生产者的ProduceRequest(基于Reactor网络模型)。请求解析与验证解析请求头(Topic、P
- 【kafka系列】如何选择消息语义?
漫步者TZ
kafkakafka分布式数据库大数据
目录业务权衡如何选择消息语义?业务权衡维度At-Most-OnceAt-Least-OnceExactly-Once消息丢失风险高低无消息重复风险无高无网络开销最低(无重试)中等(可能重试)最高(事务+协调)适用场景可容忍丢失的实时数据流不允许丢失的日志采集金融交易、精准统计如何选择消息语义?At-Most-Once:优先性能与低延迟,接受数据丢失(如实时监控)。At-Least-Once:优先可
- kafka动态监听主题
S Y H
微服务组件kafkalinq分布式
简单版本importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;importorg.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;import
- 【kafka系列】Exactly Once语义
漫步者TZ
kafkakafka数据库大数据分布式
目录1.Exactly-Once语义的定义2.Kafka实现Exactly-Once的机制3.端到端Exactly-Once示例场景描述3.1生产者配置与代码3.2消费者配置与代码4.异常场景与Exactly-Once保障场景1:生产者发送消息后宕机场景2:消费者处理消息后宕机场景3:Broker宕机5.关键实现细节6.总结1.Exactly-Once语义的定义Exactly-Once(精确一次)
- 【Golang学习之旅】Go 语言微服务架构实践(gRPC、Kafka、Docker、K8s)
程序员林北北
架构golang学习微服务云原生kafka
文章目录1.前言:为什么选择Go语言构建微服务架构1.1微服务架构的兴趣与挑战1.2为什么选择Go语言构建微服务架构2.Go语言简介2.1Go语言的特点与应用2.2Go语言的生态系统3.微服务架构中的gRPC实践3.1什么是gRPC?3.2gRPC在Go语言中的实现1.前言:为什么选择Go语言构建微服务架构1.1微服务架构的兴趣与挑战随着互联网技术的飞速发展,尤其是云计算的普及,微服务架构已经成为
- zipkin备忘
dzl84394
springboot学习日志javazipkin
server安装https://zipkin.io/pages/quickstart.html这里提供了几种安装方式当天他可以吧数据方存cassandra,kafka,es,等地方服务器直接下载curl-sSLhttps://zipkin.io/quickstart.sh|bash-s得到zipkin.jar启动nohup/usr/local/jdk17/bin/java-jarzipkin.ja
- org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException
一张假钞
apachekafka分布式
个人博客地址:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException|一张假钞的真实世界使用kafka-console-producer.sh向远端Kafka写入数据时遇到以下错误:$bin/kafka-console-producer.sh--broker-list172.16.72.202:9092--topictestThisisamessage[20
- kafka的kafka-console-consumer.sh和kafka-console-producer.sh如何使用
WilsonShiiii
kafka分布式
一、两款工具对比功能用途kafka-console-consumer.sh是简单的命令行消费者工具,主要用于在控制台显示从Kafka主题消费的消息,适用于测试生产者是否正常发送消息、查看消息格式等调试场景。kafka-consumer-perf-test.sh则专为测试Kafka消费者性能设计,能在指定条件下(如消息数量、线程数等)测试消费者吞吐量等性能指标,帮助进行性能评估、优化及容量规划。参数
- RocketMQ与kafka如何解决消息积压问题?
一个儒雅随和的男子
RocketMQrocketmqkafka分布式
前言 消息积压问题简单来说,就是MQ存在了大量没法快速消费完的数据,造成消息积压的原因主要在于“进入的多,消费的少”,或者生产的速度过快,而消费速度赶不上,基于这一问题,我们主要介绍如何通过前期的开发设置去避免出现消息积压的问题。主要介绍两款产品RocketMQ和Kafka的解决方式,以及其差异,本质上的差异就是RocketMQ与Kafka之间的存储结构差异带来的,基本的处理思路还是怎么控制生产
- 浅聊MQ之Kafka与RabbitMQ简用
天天向上杰
kafkarabbitmq分布式
(前记:内容有点多,先看目录再挑着看。)Kafka与RabbitMQ的使用举例Kafka的使用举例安装与启动:从ApacheKafka官网下载Kafka中间件的运行脚本。解压后,通过命令行启动Zookeeper(Kafka的运行依赖于Zookeeper)。启动Kafka的服务器进程。基本功能实现:生产者:启动生产者进程,向指定的主题(Topic)发送消息。消费者:启动消费者进程,从指定的主题中接收
- 浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ持久化策略
天天向上杰
kafkarabbitmqactivemqrocketmqjava
以下是主流消息队列(Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ)的持久化策略详解及实际场景示例:1.Kafka持久化策略核心机制:日志分段存储:每个Topic分区对应一个物理日志文件(顺序写入)分段策略:默认每1GB或7天生成新Segment(log.segment.bytes/log.roll.hours)索引文件:.index(偏移量索引)和.timeindex(时间戳索
- 《Python全栈开发:构建高并发物联网数据中台实战》
放氮气的蜗牛
深度博客python物联网开发语言
一、项目概述本文将基于Python生态构建一个完整的物联网数据中台系统,实现从设备接入到商业智能的全链路开发。系统采用微服务架构,核心功能包括:百万级设备并发接入(基于MQTT协议)实时流数据处理(ApacheKafka+Faust)时序数据存储(InfluxDB+Redis)智能告警引擎(规则引擎+机器学习)三维可视化大屏(PyWeb3D+ECharts)graphTDA[设备端]-->|MQT
- 隨筆 20241023 Kafka 事务
靈臺清明
数据库
Kafka事务概述原子性要求:在需要将数据同时发送到多个broker中的不同分区时,使用事务可以确保这些操作具备原子性,确保要么全部成功,要么全部失败。事务标记:在开启事务时,每一个发往不同分区的消息都会被标记上相同的事务ID和生产者ID(PID),以表明它们属于同一个事务。事务状态存储:这些与事务相关的信息(如事务ID和PID)会被发送到Kafka的内部主题__transaction_state
- 【Apache Paimon】-- 16 -- 利用 paimon-flink-action 同步 kafka 数据到 hive paimon 表中
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkkafkaapachepaimonpaimon
目录引言CDC技术概述2.1什么是CDC2.2CDC的应用场景Kafka作为CDC数据源的原理与优势3.1Kafka的基本架构3.2Kafka在CDC中的角色
- RocketMQ的缺点是什么?Kafka的缺点是什么?使用场景有什么区别?
点滴~
rocketmqkafka分布式
目录RocketMQ的缺点Kafka的缺点RocketMQ和Kafka的使用场景区别RocketMQ的使用场景Kafka的使用场景总结RocketMQ的缺点Kafka的缺点1.消息顺序保证能力有限2.消息事务功能相对较弱3.消息回溯能力有限使用场景区别1.RocketMQ的适用场景2.Kafka的适用场景RocketMQ的缺点社区生态相对较小:相比Kafka,RocketMQ的社区和生态系统较小,
- 百万架构师第三十六课:kafka:KafkaManage|JavaGuide
后端
[root@nogeeksoftware]#yuminstallunzipIsthisok[y/d/N]:y完毕![root@nogeeksoftware]#[root@nogeeksoftware]#cdkafka-manager-master/conf/[root@nogeekconf]#vimapplication.conf#kafka-manager.zkhosts="kafka-mana
- kafka数据检索_Kafka日志分段与消息查找
铺地板
kafka数据检索
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream),消息最终的存储都落在日志中。Kafka的消息最终发送是以topic下的分区为最终目标的,因此Kafka的日志存储也是以分区为单位。配置文件中log.dir参数决定了kafka数据文件的存放目录,该参数可以在kafka配置文件中进行配置。上图给出了三个目录,代表Topic名称为message-store的三
- 30分钟带你图解 Kafka 生产者初始化核心流程
Java面试_
Javakafkajava分布式
认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka生产初始化源码有更加深刻的理解。这篇文章干货很多,希望你可以耐心读完。01总体概述我们都知道在Kafka中,我们把产生消息的一方称为生产者即Producer,它是Kafka核心组件之一,也是消息的来源所在。那么这些生产者产生的消息是如何传到Kafka服务端的呢?初始化过程是怎么样的呢?接下来会逐一讲解说明。02生产者初始化核心组件及流程剖析我们先从生产者客户
- 消息队列之事务消息,RocketMQ 和 Kafka是如何做的?
90后小伙追梦之路
java面试架构kafkajava-rocketmqrocketmqjava面试
今天我们来谈一谈消息队列的事务消息,一说起事务相信大家都不陌生,脑海里蹦出来的就是ACID。通常我们理解的事务就是为了一些更新操作要么都成功,要么都失败,不会有中间状态的产生,而ACID是一个严格的事务实现的定义,不过在单体系统时候一般都不会严格的遵循ACID的约束来实现事务,更别说分布式系统了。分布式系统往往只能妥协到最终一致性,保证数据最终的完整性和一致性,主要原因就是实力不允许...因为可用
- Flink KafkaConsumer offset是如何提交的
红烛暗盗梦
flink大数据
一、fllink内部配置client.id.prefix,指定用于KafkaConsumer的客户端ID前缀partition.discovery.interval.ms,定义KafkaSource检查新分区的时间间隔。请参阅下面的动态分区检查一节register.consumer.metrics指定是否在Flink中注册KafkaConsumer的指标commit.offsets.on.chec
- 关于kafka中的timestamp与offset的对应关系
jediael_lu
X.1大数据
关于kafka中的timestamp与offset的对应关系@(KAFKA)[storm,kafka,大数据]关于kafka中的timestamp与offset的对应关系获取单个分区的情况同时从所有分区获取消息的情况结论如何指定时间出现UpdateOffsetException时的处理方法相关源码略读1入口2处理逻辑1建立offset与timestamp的对应关系并保存到数据中2找到最近的最后一个
- 【Kafka】Kafka配置参数详解
飝鱻.
Kafkakafka分布式bigdata
Kafka配置参数详解Kafka得安装与基本命令Kafka配置参数kafka生产者配置参数kafka消费者配置参数本篇文章只是做一个转载的作用以方便自己的阅读,文章主要转载于:Kafka核心配置参数与机制一文版权声明:本文为CSDN博主「张行之」的原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议Kafka得安装与基本命令可以点击链接:Kafka的安装与基本命令的使用补充:若想了解Kafka的框架和运行原
- kafka和RocketMQ的区别
handong106324
面试面试kafka
今天面试字节被问到的问题,当时没有回答好,现在再重新梳理一下两者都是消息系统,但是kafka已经升级为了流处理平台RocketMQ的出现是因为kafka不支持在交易、订单、充值等场景下许多特性,于是阿里编写了rocketMQ,定位于非日志的可靠消息传输;而kafka诞生的时候定位是日志传输。数据可靠性RMQ支持异步实时刷盘、同步刷盘、同步Replication、异步Replication同步刷盘在
- RocketMQ vs. Kafka: 选择合适的消息队列系统及性能比较
YazIdris
rocketmqkafka分布式
在构建分布式系统和大规模数据处理应用程序时,选择一个合适的消息队列系统对于确保高效的消息传递和可靠性非常重要。RocketMQ和Kafka是两个领先的开源消息队列系统,它们在各自的领域内都有广泛的应用。本文将探讨RocketMQ和Kafka的选择理由,并对它们的性能进行比较。消息队列系统简介RocketMQ和Kafka都是高吞吐量、低延迟的分布式消息队列系统。它们具有可水平扩展性、持久化存储和高可
- Kafka 中基于 Segment 和 Offset 查找消息的过程
小句
kafka数据库分布式
Kafka中基于Segment和Offset查找消息的过程假设我们有一个KafkaTopic,其Partition划分为多个Segment文件。每个Segment文件包含.log、.index和.timeindex文件。现在我们需要查找Offset为368801的消息。假设条件Partition:partition-0Segment文件:segment-1:起始Offset0,结束Offset36
- Apache Kafka 中的认证、鉴权原理与应用
后端java
编辑导读:本篇内容将进一步介绍Kafka中的认证、鉴权等概念。AutoMQ是与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以帮助用户降低90%以上的Kafka成本并且进行极速地自动弹性。作为Kafka生态的忠实拥护者,我们也会持续致力于传播Kafka技术,欢迎关注我们。我们在此前的文章《AutoMQSASL安全身份认证配置教程》[1]介绍过ApacheKafka(以下简称Kafka
- SpringBoot系统开发时,使用分布式架构,每一块交给不同的人开发,彼此不知。能否做到,如何实现。
陈老师还在写代码
SpringBoot100问springboot分布式架构
在SpringBoot系统开发中,使用分布式架构并将不同模块交给不同团队开发是可以实现的。关键在于定义清晰的接口和协议,确保各模块能够独立开发并通过标准方式通信。以下是实现步骤:1.定义清晰的接口和协议RESTfulAPI:使用HTTP协议,定义清晰的API规范(如路径、请求方法、参数、返回值等)。消息队列:使用Kafka、RabbitMQ等,定义消息格式和主题。RPC:使用gRPC或Dubbo,
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟