- 亿级分布式系统架构演进实战(七)- 横向扩展(安全防护设计)
power-辰南
java技术架构师成长专栏springboot分布式架构设计高并发安全防护
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)亿级分布式系统架构演进实战(五)-横向扩展(缓存策略设计)亿级分布式系统架构演进实战(六)-横向扩展(监控与日志体系)核心目标保障系统免受攻击,确保数据安全一、安全防护设计1.
- 亿级分布式系统架构演进实战(一)- 总体概要
power-辰南
java技术架构师成长专栏高并发分布式系统微服务架构设计springcloud
前言不说废话,这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统,支撑亿级流量场景下的稳定运行。演进路线大纲阶段一:横向扩展(应对万级QPS)核心目标:突破单机性能瓶颈,建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\[Master]←写节点[Sl
- 亿级分布式系统架构演进实战(三)- 横向扩展(数据库读写分离)
power-辰南
java技术架构师成长专栏数据库mysql分布式系统springcloud架构设计
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)核心目标分散数据库压力,提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式,主主要负责写,从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写(Write)处理事务性写操作(INSERT/UPDATE/DELETE)/部分读从库只读(Read)承担查询请求(SELECT),支持水平
- 亿级分布式系统架构演进实战(五)- 横向扩展(缓存策略设计)
power-辰南
java技术架构师成长专栏多级缓存策略springcloud分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)核心目标降低数据库读压力,提升响应速度一、多级缓存架构客户端CDN/浏览器缓存本地应用缓存分布式缓存数据库缓冲池1.1客户端缓存缓存数据类型:•静态资源(JS/CSS/图片)•
- Kafka深度解析
GarfieldEr007
Kafka/MQKafka深度解析MQ
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。本文转发自Jason’sBlog,原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
- SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口
java初学者分享
阿里云腾讯云华为云
前提:在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee:solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub:GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
- 传统金融和分布式金融
倒霉男孩
DeFi金融分布式
文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥(FinancialExclusion)的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算:区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四、De
- 从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略
七七知享
Pythonpython分布式爬虫搜索引擎算法程序人生网络爬虫
从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
- 消息中间件选型: kafka与rabbitmq的对比
HS_Henry
消息中间件rabbitmqkafka消息中间件选型
RabbitMQ总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客https://blog.csdn.net/chl87783255/article/details/122606212kafka总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客kafka,仅支持拉取的分布式流式平台。本文从简介、使用场景、设计、实现四个方面阐述kafka。https://blog.csdn.net/chl87783255/article/de
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
海上彼尚
node.jsrabbitmqkafka分布式node.js
引言在分布式系统架构中,消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ和Kafka作为两大主流技术,常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景,助你做出精准技术选型。目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
- 哈希表的前沿演进:从经典实现到未来潜力
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
摘要:哈希表(HashTable)作为一种基本且高效的数据结构,已广泛应用于计算机科学的各个领域。从数据库的索引、缓存系统到密码学、分布式系统中,哈希表都发挥着至关重要的作用。随着计算需求的不断增长,哈希表的性能优化及其新型变种已成为当前研究的热点。本文将探讨哈希表的经典实现方式及其优化技术,并展望未来在量子计算、分布式存储等领域的潜在应用。1.引言:哈希表作为一种具有常数时间复杂度(O(1))的
- #Hadoop全分布式安装 #mysql安装 #hive安装
砸吧砸吧
hadoophiveyarnmysql
分布式(多台机器部署不同组件)与集群(多台机器部署相同组件)概念。Linux基础命令linux具有文件数:目录、文件,从根目录开始,路径具有唯一性。pwd:显示当前路径特殊符号:/:根目录.:隐藏文件,如果路径以.开始,表示当前目录下..:当前目录下的上一级~:当前目录的home目录--help:帮助命令使用linux常用操作命令tab键:自动补全ls:显示指定目录内容默认:当前路径-a:显示所有
- Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复
San结构数据恢复
数据恢复相关ceph
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介:2.数据分析:2.1:BlueStore架构2.2分布式存储中元数据概述2.3提取元数据2.3.2:获取meta_data2.3.4.元数据整理2.3.5.计算数据地址3.数据恢复提取总结前言什么是分布式文件系统分布式文件系统(Distribu
- SVN学习
无妄无望
工具使用svn学习
1、SVN是什么SVN(Subversion)是一个开源的版本控制系统,用于跟踪文件和目录的更改。它允许团队协作开发项目,管理代码的版本历史,并支持多人同时对代码进行修改和提交。SVN是集中式版本控制系统(CVCS)的代表之一,与Git(分布式版本控制系统)不同,SVN的代码库通常存储在一个中央服务器上。SVN的主要特点版本控制:记录文件和目录的每一次更改,支持版本回溯和历史查看。多人协作:允许多
- 【服务器数据恢复】数据中心存储服务器VMware vSAN分布式存储架构数据恢复解析
海境超备
服务器分布式架构网络安全系统安全运维
随着企业数据中心的数据量的不断增加,数据存储和恢复成为了企业必须面对的重要问题。vSAN(VirtualStorageAreaNetwork)分布式存储架构是一种新型的存储技术,它可以有效地解决企业数据存储和管理方面的问题。本文将详细介绍vSAN分布式存储架构的原理和特点,并解析其数据恢复的原理和方法。分布式文件系统(DistributedFileSystem,DFS)是一种能够在多台计算机之间共
- HarmonyOS第27天:鸿蒙开发新征程探索未来,持续进阶
老三不说话、
HarmonyOS开发harmonyos华为
HarmonyOS:开发领域的璀璨新星在万物互联的时代浪潮中,HarmonyOS犹如一颗璀璨的新星,照亮了智能设备的发展道路。作为一款由华为公司开发的面向万物互联时代的全场景分布式操作系统,HarmonyOS自诞生以来,就以其独特的技术架构和卓越的性能表现,吸引了全球开发者的目光。HarmonyOS的分布式架构是其核心优势之一。它将各个终端设备视为一个整体,通过分布式软总线、分布式数据管理等技术,
- Redis: 深入解析高性能内存数据库的实现原理
一休哥助手
数据库数据库redis缓存
一、Redis简介Redis是一种基于内存的键值存储数据库,支持丰富的数据类型,如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。它不仅具有极高的性能,还支持数据持久化、主从复制和分布式架构,使其在各种应用场景中表现出色。1.1Redis的特点高性能:Redis所有操作都在内存中完成,读写速度非常快。丰富的数据类型:支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等多种数据类型。持久化:支持RDB(RedisDat
- Redis 三主三从集群部署的完整方案
Honmaple
redis数据库缓存
一、架构设计原理分布式数据分片哈希槽机制:RedisCluster将数据划分为16384个槽位,每个主节点负责部分槽位(如主节点1管理槽0-5460,主节点2管理5461-10922等)。自动负载均衡:数据按哈希值分配到不同节点,避免单点性能瓶颈。高可用基础:每个主节点配置至少一个从节点,主节点故障时自动切换从节点接替。故障转移流程哨兵协同:3个哨兵节点通过投票机制(quorum=2)决
- C++,Go 语言开发危险化学品流动跟踪APP
Geeker-2025
c++golang
开发一款危险化学品流动跟踪APP是一个非常重要且复杂的项目,主要用于监控和管理危险化学品的运输、存储和使用过程,确保其符合安全规范,防止泄漏、误用或其他安全事故。该APP需要具备实时跟踪、数据记录、报警机制、权限管理等功能。C++和Go语言的结合在这个项目中可以发挥各自的优势:C++适合高性能计算、底层硬件交互和实时数据处理,而Go语言适合高性能后端服务、并发处理和分布式系统。---##1.**项
- 解析:浏览器事件冒泡及事件捕获
C860
浏览器浏览器
今天的效率有点奇葩,说高吧,一个上午做了不少事。说低吧,因为一个分布式的算法花了我不少时间,终于有点头绪。估计明天会写一篇文章来讲述一下自己的看法。而今天,还是回到前端。今天来说说事件冒泡和事件捕获。首先肯定是概念:什么是事件冒泡?什么是事件捕获?简单地说,事件冒泡和事件捕获都是一种事件传递的机制。这种机制可以使事件在不同级的元素间传递。事件冒泡是从事件触发的源节点,向父节点传递,直到到达最顶节点
- Redis 详解
z小天才b
Redisredis数据库缓存
1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL(NotOnlySQL):一类非关系型数据库的统称,专为处理大规模数据存储而设计特点:高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论:一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partitiontolerance),NoSQL通常优先保证AP或CP主要类型键值存储:Redis,Memcached文档
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 【Redis系列】Redis从入门到进阶顶级教程
小夕Coding
大数据系列数据库redisjava缓存分布式
文章目录Redis单机环境搭建(1)下载并解压(2)编译(3)启动服务(4)启动客户端(5)修改访问配置一、概述二、数据类型(1)STRING(2)LIST(3)SET(4)HASH(5)ZSET三、数据结构(1)字典(2)跳跃表四、使用场景(1)计数器(1)缓存(2)查找表(3)消息队列(4)会话缓存(5)分布式锁实现(6)其它五、Redis与Memcached(1)数据类型(2)数据持久化(3
- AI系统API网关原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI系统API网关原理与代码实战案例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,API网关作为一个重要的组件,起到了至关重要的作用。它不仅仅是一个简单的请求路由器,更是一个集成了安全、负载均衡、缓存、监控等多种功能的综合性服务。特别是在AI系统中,API网关的作用尤为重要,因为AI系统通常需要处理大量的数据请求,并且需要保证高可用性和高性能。API网关的概念最早出现在微服务架构中,旨在解决微服务之间的通信
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 区块链Blockchain
weixin_33827590
区块链密码学数据结构与算法
区块链Blockchain区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来
- RocketMQ 和 Kafka
重生之我在成电转码
rocketmqKafkajava消息队列
✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统,它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列,但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。接下来,我们来深入分析这两者的区别与优缺点。一、Kafka和RocketMQ的概述✅1️⃣KafkaKafka是一个分布式的流处理平台,由Apache软件基金会开发,最初由LinkedIn开发并开源。Kafka主要
- Python:区块链 Blockchain 入门的技术指南
拾荒的小海螺
Pythonpython区块链开发语言
1、简述区块链(Blockchain)是一种去中心化、不可篡改的分布式账本技术,最初因比特币而广为人知。如今,区块链已发展成为一种可以应用于金融、供应链管理、智能合约等多个领域的技术。本文将简要介绍区块链的基本概念和原理,并通过Python实现一个简化的区块链原型,帮助您快速上手区块链的实践。2、基本原理区块链是一种链式结构,由多个“区块”串联而成。每个区块中包含若干交易信息,并通过加密哈希指向前
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文