- SpringBoot缓存技术全解析:Redis+Caffeine二级缓存架构
fanxbl957
Web缓存springbootredis
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot缓存技术全解析:
- 后端开发:Spring Boot 的分布式缓存方案
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战springboot分布式缓存ai
后端开发:SpringBoot的分布式缓存方案关键词:SpringBoot、分布式缓存、Redis、Caffeine、缓存策略、缓存失效摘要:本文深入探讨了在SpringBoot后端开发中分布式缓存方案的相关技术。首先介绍了分布式缓存在现代应用中的重要性及本文的研究范围,接着阐述了核心概念如分布式缓存的原理与架构,详细讲解了常用的核心算法原理及具体操作步骤,包括使用Python代码示例说明。通过数
- 避免mac进入休眠状态
NextStepPeng
不要进入休眠状态:当你临时不希望电脑进入休眠状态时,可以使用caffeinate命令让电脑时刻清醒。当你需要其恢复正常时,按下⌃Control-C即可停止该命令。image.png参考:https://sspai.com/post/45534
- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南
浅沫云归
后端技术栈小结RedisCaffeine缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下,缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存(如Redis)和本地缓存(如Caffeine)。单层缓存各有优劣,结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot,从方案对比分析出发,深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异,并给出选型建议与实
- spring boot + caffeine使用
月光一族吖
springbootspringjava
一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库,由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计,采用了近似LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)算法,以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中,作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
- 两级缓存 Caffeine + Redis 架构:原理、实现与实践
大只鹅
缓存redis架构
一、前言在高性能服务架构设计里,缓存是关键环节。常规做法是将热点数据存于Redis/MemCache等远程缓存,缓存未命中时再查数据库,以此提升访问速度、降低数据库压力。随着发展,架构有了改进,部分场景下单纯远程缓存不够,需结合本地缓存(如Guavacache、Caffeine),形成本地缓存(一级缓存)+远程缓存(二级缓存)的两级缓存架构,进一步提升程序响应与服务性能,其基础访问流程如下(暂不考
- Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别
MonkeyKing.sun
springredismemcached
主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别,涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面:Ehcache类型:本地缓存(JVM内存缓存)特点:轻量级,运行在JVM内部,易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存,适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置,如TTL(生存时间)、TTI(空闲时
- 《高并发系统性能优化三板斧:缓存 + 异步 + 限流》
猕员桃
10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
高并发系统性能优化三板斧:缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下,系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例,活动期间瞬时QPS可达10万+,若未进行有效优化,服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度,结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略,并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层:从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战(Caffeine)本地
- 2.6 Spring Boot缓存实战:Redis与Caffeine性能对比
SpringBoot缓存实战:Redis与Caffeine深度性能对比一、缓存技术选型核心指标维度Redis(分布式)Caffeine(本地)数据存储位置独立内存服务器应用进程堆内存数据一致性强一致(集群版)最终一致(需额外同步)网络开销存在TCP/IP通信无网络延迟数据容量支持TB级存储受限于JVM堆大小数据结构支持5种核心数据结构仅Key-Value结构持久化能力RDB/AOF需结合其他存储二
- 深入实践Caffeine+Redis两级缓存架构:从原理到高可用设计
搬砖的小熊猫
缓存redis架构
一、为何需要两级缓存架构?在分布式系统中,Redis作为分布式缓存已广泛应用。但当系统面临超高并发读取(如热点商品详情页访问)或超低延迟要求(如金融行情数据推送)时,纯远程缓存面临两大瓶颈:网络IO开销:每次Redis访问需10-50ms的网络延迟带宽瓶颈:单节点Redis吞吐量上限约10万QPS通过引入Caffeine本地缓存作为一级缓存,Redis作为二级缓存,可实现:命中未命中命中未命中客户
- python opencv rgb_opencv-python的RGB与BGR互转方式
weixin_39798497
pythonopencvrgb
一、格式转换opencv读取图片的默认像素排列是BGR,需要转换。PIL库是RGB格式。caffe底层的图像处理是基于opencv,其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red),而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。在Python中,将RGB顺序的图像转成BGR顺序,需要调整channeldimension的各颜色通道顺序。方法1:img=cv2.imread("001.jpg
- caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字
xunan003
深度学习caffe
一、前沿写这篇博文,是因为一开始在做《21天学习caffe》第6天6.4练习题1的时候看着自己搜索的博文,在不理解其根本的情况下做的,结果显然是错的。在接下来阅读完源代码之后,在第10天学习完caffemodelzoo之后,明白了其中原理,反过来再去做那个习题,一开始在网上搜索并没有完完整整解释整个过程的一篇博文,而是写的不知所云,本着我们初学者互相共享的精神,也方便自己查阅,特详细写一下,将自己
- caffe安装:基于anaconda3---python3.6, linux, 仅CPU
喵酱ooo
目标检测caffeanaconda3python3.6linuxCPU
caffe安装:基于anaconda3---python3.6,linux,仅CPUcaffe安装安装Anaconda3下载caffe配置caffe的Makefile.config安装libboost(基于python3.6)的库编译caffecaffe安装安装Anaconda3下载:Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh默认路径安装(最终安装位置为/home/usenam
- ubuntu 编译caffe makefile.config
AI算法网奇
win/ubuntu
这个是我以前总结的:sudoapt-getinstall-ylibopencv-devpython-opencvsudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibatlas-base-devsudoapt-getinstall-ylibgflags-devlibgoogle-glog-devlib
- caffe中Makefile.config详解
《一夜飘零》
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门
- 【性能飙升】Caffeine缓存框架:SpringBoot的高性能秘籍!
码农Q!
程序员JavaIT缓存springbootspringwindows开发语言javalist
高性能Java本地缓存Caffeine框架介绍及在SpringBoot中的使用代码加详解1.引包importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Auto
- 一站式讲解本地缓存Caffeine
想用offer打牌
后台缓存缓存
文章目录theme:condensed-night-purple引言本地缓存的必要性多级缓存访问流程使用Caffeine作为本地缓存️添加**SpringCache和Guava依赖**配置Caffeine缓存启用缓存使用缓存注解总结❤️theme:condensed-night-purple引言上次我们讲了本地缓存guava,那么有没有比它更加优秀的本地缓存呢?有的,兄弟,有的。这次我们来讲本地
- 开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe
wangxiaobei2017
深度学习训练与移植pytorchcaffe人工智能
开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐(Re-parameterizableregion-textalignment:RepRTA)2.3语义激活视觉
- 本地缓存Caffeine的基本使用
海光之蓝
工具类spring
1.本地缓存有ehcache,guavacache,caffein这几种常用的实现,下面介绍caffeine在springboot中的使用caffeine官网:github-caffeinjsr-107缓存规范与spring的对照:jsr-107缓存规范与spring的对照caffeine-plus:caffeine-plus单独使用:2.添加依赖com.github.ben-manes.caff
- Web 架构之缓存策略实战:从本地缓存到分布式缓存
互联网搬砖工老肖
web架构原力计划前端架构缓存
文章目录一、思维导图二、正文内容(一)本地缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点(二)分布式缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点5.缓存问题及解决方案三、总结一、思维导图缓存策略实战本地缓存分布式缓存简介常见实现使用场景优缺点GuavaCacheCaffeine简介常见实现使用场景优缺点RedisMemcached缓存穿透缓存击穿缓存雪崩解决方案解决方案解决方案二、正文内容(一)
- 解锁Java多级缓存:性能飞升的秘密武器
bxlj_jcj
缓存面试架构缓存架构java面试
一、引言文末有彩蛋在当今高并发、低延迟的应用场景中,传统的单级缓存策略往往难以满足性能需求。随着系统规模扩大,数据访问的瓶颈逐渐显现,如何高效管理缓存成为开发者面临的重大挑战。多级缓存架构应运而生,通过分层缓存设计(如本地缓存+分布式缓存+后端存储),显著减少网络开销、降低数据库压力,成为提升Java应用性能的“秘密武器”。本文将深入剖析多级缓存的核心理念,结合Caffeine、Redis等主流技
- Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast
一只帆記
SpringBoot缓存springbootredis
一、SpringBoot缓存架构核心SpringBoot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层:业务代码CacheAbstractionCacheManagerCacheImplementationEhcacheCaffeineRedisHazelcast二、主流缓存工具深度对比特性EhcacheCaffeineRedisHazelcast类型本地缓存本地缓存分
- 【Redis】热点key问题,的原因和处理,一致性哈希,删除大key的方法
{⌐■_■}
redisredis哈希算法数据库
热点Key指单个Key被高并发访问(如爆款商品),导致Redis压力骤增。解决方案应针对“单个Key高并发”:分片缓存:将热点Key分散到不同Redis节点(如按一致性哈希算法分片)。本地缓存:在应用层缓存热点数据(如Caffeine),减少Redis压力。增加缓存副本:为热点数据增加缓存副本,将热点数据复制到多个缓存节点上,分散访问压力。(例如,使用Redis的主从复制,将热点数据存储在多个从节
- 在Windows系统下安装caffe
sunmingliu
最近,在怼着球面卷积神经网络源码看,虽然不出意外的看傻了,但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的,毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。于是我先颠颠的照着网上的教程把anaconda先安装了。anaconda在Linux下的安装还顺道下了一个COCO数据集,官网没法正常打开,就找到了一个不需要的下载方法,贴一个链接:简单的MSCOCO数据集下载方法然后
- 深度学习FPGA开发方式
jack_201316888
FPGAAI
https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN(Tensorflow、caffe)是在GPU、CPU上面进行的,但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法,往往开发难度大,开发周期漫长,不适合CNN算法的实现。CNN算法的步骤划分,训练(P
- Caffeine 深度解析:从核心原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存java面试
Caffeine深度解析:从核心原理到生产实践一、Caffeine核心定位与架构设计1.核心能力矩阵深度解析Caffeine作为Java领域高性能本地缓存库,其设计目标围绕高吞吐量、低延迟、高效内存管理展开,核心能力可从技术特性与业务价值两个维度拆解:缓存策略先进性WindowTinyLfu回收算法:结合时间窗口(Window)与TinyLfu频率统计,相比传统LRU提升10%-15%命中率,尤其
- 多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存架构
多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡,典型三层架构如下:层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存Caffeine/Guava本地堆内存热数据(访问量前10%)70%+高二级缓存Redis远程内存温数据(访问量20%-30%)25%+中三级缓存MySQL/ES磁盘/S
- 搭建Caffeine+Redis多级缓存机制
moxiaoran5753
缓存redis数据库
本地缓存的简单实现方案有HashMap,CucurrentHashMap,成熟的本地缓存方案有Guava与Caffeine,企业级应用推荐下面说下两者的区别1.核心异同对比特性GuavaCacheCaffeine诞生背景GoogleGuava库的一部分(2011年)基于GuavaCache重构的现代缓存库(2015+)性能中等(锁竞争较多)极高(优化并发设计,吞吐量提升5~10倍)内存管理基于LR
- 3.JVM调优与内存管理
zizisuo
java
目录一、缓存场景下的内存管理核心挑战堆内缓存与堆外缓存的取舍•堆内缓存(Caffeine/Guava)的GC压力分析•堆外缓存(EhcacheOffheap/MapDB)的内存泄漏防护•混合缓存架构的性能与资源平衡高并发下的内存分配优化•TLAB(Thread-LocalAllocationBuffer)与缓存对象分配效率•大对象(缓存Value)直接进入老年代的策略•年轻代与老年代比例调优(避免
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi