- 携程开源的分布式apollo技术,整合springboot集成实现动态刷新配置
2401_84584854
程序员java面试学习
最后这份文档从构建一个键值数据库的关键架构入手,不仅带你建立起全局观,还帮你迅速抓住核心主线。除此之外,还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等,帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。整理不易,觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~你的支持,我的动力;祝各位前程似锦,offer不断!!!本文已被CODING开源项目:【
- Spring Boot 整合 Apollo 配置中心实战
m0_51274464
面试学习路线阿里巴巴springboot后端java
SpringBoot整合Apollo配置中心实战一、Apollo简介二、环境准备三、项目整合步骤四、配置使用示例五、常见问题及解决在分布式系统开发中,配置管理至关重要。Apollo作为携程开源的一款可靠的配置中心,能高效地集中管理应用配置,实现实时更新推送,助力开发者轻松应对复杂多变的配置场景。本文将带你一步步完成SpringBoot项目与Apollo配置中心的整合,让你的应用配置管理如鱼得水。一
- 使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询
eahba
python
技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库,广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能,作为全文搜索服务的一部分,支持在应用中进行高效的语义查询。这为开发者在实现AI驱动的应用时提供了极大的便利。核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理,可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同,更适合AI应用场景中模糊或语义相
- RDD 行动算子
阿强77
RDDSpark
在ApacheSpark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。以下是Scala中常见的RDD行动算子:1.collect()将RDD中的所有数据收集到驱动程序中,并返回一个数组。注意:如果数据集很大,可能会导致内存不足。valdata:Array[T]=rdd.collect()2.count()返回RDD中元素的总数。valcount
- 日常工作,MQ的7种常用使用场景
浪九天
企业级开发效率提升开发语言后端rabbitmqjava-rabbitmq中间件
目录1.异步处理详细解释运用场景代码示例2.流量削峰详细解释运用场景代码示例3.日志处理详细解释运用场景代码示例4.数据同步详细解释运用场景代码示例5.任务调度详细解释运用场景代码示例6.分布式事务详细解释运用场景代码示例7.系统集成详细解释运用场景代码示例以下为你详细介绍MQ(消息队列)在日常工作中的8种常用使用场景:1.异步处理详细解释在一些业务流程中,存在部分操作耗时较长且不影响主流程的立即
- Spring Cloud相关面试题
努力的搬砖人.
java经验分享后端spring笔记
以下是150道SpringCloud相关面试题:SpringCloud基础概念1.SpringCloud是什么?SpringCloud是一个基于SpringBoot构建的微服务开发工具集,用于简化分布式系统开发,提供服务注册与发现、配置管理、全链路监控等功能。2.SpringCloud的核心组件有哪些?•Eureka:服务注册与发现。•Ribbon:客户端负载均衡。•Feign:声明式REST客户
- Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作(in-placeoperation),用于将一个源张量(src)中的值根据指定的索引(index)累加到目标张量(self)中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- A800算力部署实战策略
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800算力部署实战策略》聚焦于高性能计算集群的全生命周期管理,系统梳理从底层硬件选型到上层软件生态协同的关键技术路径。本书以A800芯片的并行计算特性为切入点,深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制,覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。通过模块化设计思路,将复杂的部署流程拆解为可迭代实施的标准化操作单元,为不同规模的计算场景提供灵活适配方案。建议在规划初期建
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- 什么是分布式系统?什么是微服务架构?
BELONGS TO YOU .
微服务架构分布式
什么是分布式系统?分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器,处理更多的数据。首先需要明确的是,只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候,且硬件的提升(加内存、加磁盘、使用更好的CPU)高昂到得不偿失的时候,应用程序也不能进一步
- 一张表多少记录,会成为大表?如何计算
18你磊哥
mysql数据库mysql
首先,“大表”的定义并不是绝对的。不同的数据库系统、不同的硬件配置、不同的查询模式,对“大”的定义可能都不一样。比如,对于MySQL来说,百万级别的记录可能已经算大表,而对于一些分布式数据库,可能处理十亿级别的数据才算挑战。接下来,用户可能想知道如何判断自己的表是否过大,以及如何计算这个阈值。这时候,我需要考虑几个方面:数据量、性能指标、存储引擎的特性、索引情况、查询复杂度等。数据量方面,表的记录
- 使用Spring Boot集成Kafka开发:接收Kafka消息的Java应用
YazIdris
javaspringbootkafka
Kafka是一个分布式的流处理平台,它具有高吞吐量、可扩展性和容错性的特点。SpringBoot提供了与Kafka集成的便捷方式,使得开发者可以轻松地创建Kafka消息接收应用。本文将介绍如何使用SpringBoot集成Kafka开发,以及如何编写Java代码来接收Kafka消息。首先,确保你已经安装了Kafka和Zookeeper,并启动了它们。接下来,创建一个新的SpringBoot项目,并添
- 讲一下Spark的shuffle过程
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分,shuffle数据存储,shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后,会哪找下游S
- Spring Boot 集成 Kafka
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴springbootkafkalinq
在现代软件开发中,分布式系统和微服务架构越来越受到关注。为了实现系统之间的异步通信和解耦,消息队列成为了一种重要的技术手段。Kafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于各种场景。而SpringBoot作为一种流行的Java开发框架,提供了便捷的方式来构建应用程序。本文将介绍如何在SpringBoot项目中集成Kafka,包括Kafka的基本概念、SpringBoot集成Kafka的
- Golang分布式事务_golang 分布式事务
2401_87197933
golang分布式开发语言
在TCC事务中,每个事务参与者都需要实现三个方法:Try方法用于执行事务操作,Confirm方法用于确认事务,Cancel方法用于回滚事务。事务协调者通过调用每个参与者的Try方法来执行事务操作,根据返回的结果来决定是否确认或回滚事务。由于TCC事务是用户自定义的,所以可以根据具体的业务需求来实现事务操作的逻辑,并且具有较好的灵活性和可扩展性。消息队列消息队列是一种异步通信机制,可以用于实现分布式
- 搭建分布式Hive集群
逸曦玥泱
大数据运维分布式hivehadoop
title:搭建分布式Hive集群date:2024-11-2923:39:00categories:-服务器tags:-Hive-大数据搭建分布式Hive集群本次实验环境:Centos7-2009、Hadoop-3.1.4、JDK8、Zookeeper-3.6.3、Mysql-5.7.38、Hive-3.1.2功能规划方案一(本地运行模式)Master主节点(Mysql+Hive)192.168
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- Elasticsearch(ES)详解:从入门到实践
坚持蛊
elasticsearchjenkins大数据
引言简介:Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,具有高效的全文搜索功能,广泛应用于日志分析、搜索引擎、实时数据处理等领域。本文目标:介绍Elasticsearch的基本概念、架构设计、配置优化、常见应用以及实际案例,帮助开发者掌握ES1.Elasticsearch概述Elasticsearch的背景和发展历程核心功能:全文检索、分布式搜索、实时数据分析主要应用场景:日志
- 大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
大数据hadoophive
大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中,Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术,它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的,但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系,并提供相应的源代码示例。Hadoop:Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- flink+kafka实现流数据处理学习
上海研博数据
java
在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Elasticsearch 入门教学:从零开始掌握分布式搜索引擎
格子先生Lab
搜索引擎elasticsearch分布式
引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch,掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个分布式的RESTful
- zookeeper程序员指南
weixin_30326741
java运维shell
1简介本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的。本文包含理论信息和实践信息。本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论。这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的。这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉。本文的大多数信息以可独立访问的参考材料的形式存在。但是,在编写第一
- ZooKeeper学习总结(1)——ZooKeeper入门介绍
一杯甜酒
ZooKeeper学习总结Zookeeper
1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目,它是分布式系统中的协调系统,可提供的服务主要有:配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点:简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统,它支持一些简单的操作和一些抽象操作,例如,排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的,可实现一些协调数据结构和协议。例如,分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
- Zookeeper+kafka学习笔记
CHR_YTU
Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目,属于Hadoop系统,扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的时候,需要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS需要的各种配置文件,然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上,这样各个机器拿到的配置信息是一致的,才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集
- Zookeeper【概念(集中式到分布式、什么是分布式 、CAP定理 、什么是Zookeeper、应用场景、为什么选择Zookeeper 、基本概念) 】(一)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
童小纯
中间件大全---全面详解zookeeper分布式
作者简介:大家好,我是小童,Java开发工程师,CSDN博客博主,Java领域新星创作者系列专栏:前端、Java、Java中间件大全、微信小程序、微信支付、若依框架、Spring全家桶如果文章知识点有错误的地方,请指正!和大家一起学习,一起进步如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2023计划中:以梦为马,扬帆起航,2023追梦人目录Zookeeper概念_集中式到分布
- Git前言(版本控制)
Starbright.
Gitgit
1.Git目前世界上最先进的分布式版本控制系统。git官网:https://git-scm.com/2.版本控制2.1什么是版本控制版本控制(Revisioncontrol)是一种在开发的过程中用于管理我们对文件、目录或工程等内容修改历史,方便查看更改历史记录备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。实现跨区域多人协同开发追踪和记载一个或者多个文件的历史记录组织和保护你的源代码和文档统计工作量并行开发
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
zookeeperkafka学习
一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- Zookeeper学习
种豆走天下
zookeeper学习分布式
Zookeeper是一个开源的分布式协调框架,它主要用于处理分布式系统中的一些常见问题,如同步、配置管理、命名服务和集群管理等。Zookeeper是由Apache提供的,并且广泛应用于各种分布式应用中,特别是在高可用、高可靠性和高性能的系统中。Zookeeper的主要功能分布式协调:Zookeeper提供了协调多个节点(服务器)间行为的机制。例如,分布式锁、选举、配置管理等。命名服务:Zookee
- 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,