- 聊聊flink的Table Formats
go4it
序本文主要研究一下flink的TableFormats实例CSVFormat.withFormat(newCsv().field("field1",Types.STRING)//required:orderedformatfields.field("field2",Types.TIMESTAMP).fieldDelimiter(",")//optional:stringdelimiter","by
- Flink(1.13) 的运行架构
万事万物
架构图image.png官网原图:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/fig/processes.svgFlink运行时至少包含两个进程:1个JobManager和至少1个TaskManager。角色FlinkProgram(客户端)作用:负责将程序代码解析成数据流图(Dataflowgraph),并发送给Job
- 常见的实时数仓方案
北极冰雨
大数据大数据
常见的实时数仓架构有三种。第一种是Lambda架构,是目前主流的一套实时数仓架构,存在离线和实时两条链路。实时部分以消息队列的方式实时增量消费,一般以Flink+Kafka的组合实现,维度表存在关系型数据库或者HBase;离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据,每天凌晨产出,更新覆盖前一天的结果数据,计算引擎通常会选择Hive或者Spark。优点是数据准确度高,不易出错;缺点是架构复杂,运
- Flink的窗口聚合
蜗牛@漫步
Flink实时处理FlinkFlink窗口window窗口聚合
Flink在开启窗口后,经常会对数据进行聚合操作,本文介绍一下Flink的窗口聚合。Flink的窗口聚合的分类分为两类:全量聚合和增量聚合。增量聚合:是每来一条数据计算一次增量数据,窗口时间到了后输出。方法:ReduceFunction和AggregateFunction全量聚合:每来一条数据都放在内存中,当窗口时间到了后,一起计算然后输出。方法:ProcessWindowFunction1.Re
- Flink任务的失败恢复
蜗牛@漫步
Flink实时处理flink大数据实时大数据
在我们写完Flink程序并部署服务器上后,我们希望程序会一直运行下去。但总会有很多情况会导致全部或部分任务出现异常而导致程序中止,这个时候就希望任务能够自动处理这些异常情况。在Flink中提供了4种重启策略,这里简单记录一下。一、固定延迟重启策略固定延迟重新启动策略尝试给定次数重新启动作业。如果超过最大尝试次数,则该作业最终将失败。在两次连续的重新启动尝试之间,重新启动策略将等待固定的时间。通过在
- Flink的Savepoint机制
蜗牛@漫步
Flink实时处理Flinksavepointcheckpoint保存点
一、什么是savepoint?savepoint与checkpoint有何不同?Flink有检查点(checkpoint)和保存点(savepoint),他们有很多相似的地方,但作用却不相同。Checkpoints的主要目的是在意外的作业失败的情况下提供一种恢复机制。Checkpoint的生命周期由Flink管理,即Checkpoint由Flink创建,拥有和发布,无需用户交互。作为一种恢复和定期
- (十四)基于 Flink SQL 应用案例
springk
Flink全景解析sql大数据实时数据处理实时数据flinkflinksql
在11.11购物节大促活动中,天猫、京东等商家会对外发布购物节对应的交易金额、单量等信息,下面我们以2023.11.11购物节大促为背景,完成如下任务的计算:实时统计购物节当日从零点开始,截止到当前时间总交易额。基于销售的商品,按照品牌分类,每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景,结合FlinkSQL,完成技术方案设计,并输出实现代码。目录问题1详解问题2详解问题1详解基于问题一,主要
- 10、Flink 动态表之更新和追加查询详解
猫猫爱吃小鱼粮
FlinkSQLflink数据库大数据
更新和追加查询虽然这两个示例查询看起来非常相似(都计算分组计数聚合),但它们在一个重要方面不同:第一个查询更新先前输出的结果,即定义结果表的changelog流包含INSERT和UPDATE操作。第二个查询只附加到结果表,即结果表的changelog流只包含INSERT操作。一个查询是产生一个只追加的表还是一个更新的表区别:产生更新更改的查询通常必须维护更多的状态。将append-only的表转换
- Flink SQL w/ Blink Planner执行流程解析(上篇)
码农老K
javasqlflinkhive大数据
Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL"),Flink自然也不能“免俗”。FlinkSQL是Flink系统内部最高级别的API,也是流批一体思想的集大成者。用户可以通过简单明了的SQL语句像查表一样执行流任务或批任务,屏蔽了底层DataStream/DataSetAPI的复杂细节,降低了使用门槛。那么,一条FlinkSQL语句是如何转化成可执行的
- 大数据计算-SQL优化手段(CBO)-以Flink为例
wending-Y
Flink入门到实践大数据sqlflink
文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中,SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化,第二轮会根据原计划,生成多条结合成本的的执行计划,根据cost进行排序,选出最优的执行计划。理论知识原始计划如左图,有三种执行方案方案1,scan表1,scan表2,然后hash,再join方案2,scan表1,scan表2,然后broadcast表1,再join方案2,scan表1,scan
- flink&paimon开发之一:创建catalog
leichangqing
flink大数据paimon
开发环境IDEAFlink1.17.1Paimon0.5正式本地或HDFS存储参考链接paimonjavaAPIhttps://paimon.apache.org/docs/master/api/flink-api/代码pom文件4.0.0org.apache.flinkflink-quickstart-java1.0-SNAPSHOT11111.17.13.3.6org.apache.paimo
- (二十)Flink Paimon
springk
Flink全景解析大数据实时数据实时数据处理paimonflinkpaimon
数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。近几年开源数据湖技术如ApacheHudi、ApacheIceberg、ApachePaimon、DeltaLake等不断涌现,基于湖仓一体架构的统一元数据管理、数据治理也越来越受到关注。从传统数仓到数据湖、湖仓一体架构,从流批一体计算到基于数据湖的流批一体存储,越来越多的企业基于开源技术,在集成、计算、存储、查询分析等方面不断优化,建设形成适合
- flink报错找不到类java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream
搞数据的小杰
flinkjavaapache
问题:解决方法:把这个Adddependencieswith"provided"scopetoclasspath勾选上
- 2024年最新Flink教程,从基础到就业,大家一起学习--Flink DataStream API-第一篇+源码讲解
长风清留扬
flinkjava大数据大数据javaflink
本文涉及到大量的底层原理知识,包括运行机制图解都非常详细,还有一些实战案例,所以导致本篇文章会比较长,内容比较多,由于内容太多,很多目录可能展示不出来,需要去细心的查看,非常适合深入了解学习flink的小伙伴们,如果你们喜欢这篇文章可以多多关注,大家一起学习,还可以在评论区留言谈论一下问题。往期回顾:2024年最新Flink教程,从基础到就业,大家一起学习--基础篇_flinktutorials提
- (十三)Flink SQL
springk
Flink全景解析flinksql大数据实时数据处理实时数据数据库开发语言
目录DDL操作DML操作查询语句1.SELECTDISTINCT2.窗口函数3.窗口聚合4.OVER聚合5.连接操作6.TOP-NFlink对SQL的支持基于实现了SQL标准的ApacheCalcite,包括数据定义语言(DataDefinitionLanguage,DDL)、数据操纵语言(DataManipulationLanguage,DML)以及查询语言。目前FlinkSQL所支持的所有语句
- Flink 内存管理机制
lvwenyuan_1
flinkFlink内存管理机制
序:Flink的内存管理机制也是Flink的一大亮点。Flink在JVM内部实现了自己的内存管理。一、MemorySegmentMemorySegment是Flink内存管理的核心,是Flink的内存抽象。默认情况下,一个MemorySegment可以被看做是一个32KB大小的内存块抽象。这个内存即可以是JVM里的一个byte[],也可以是堆外内存,这个可以从MemorySegment的构造方法中
- (十五)Flink 内存管理机制
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据flink内存管理内存管理机制
在大数据领域,很多开源框架(Hadoop、Spark、Storm)都是基于JVM运行,但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题,主要是因为创建大量的实例,超过JVM的最大堆内存限制,没有被有效的回收。这在很大程度上影响了系统的稳定性,因此很多框架都实现了自己的内存管理,从而更好的使用JVM来处理大规模数据集。本章我们通过对Flink内存模型、JobManag
- flink 状态参数设置
陪你一起捡蛋壳
flinklinq大数据
前提代码示例,通过flink消费kafka,查看list状态中的数据,确定参数的具体含义kafka的代码:发送两个key值,一秒发送一次for(inti=0;isource=KafkaSource.builder().setBootstrapServers("broker:9092").setProperties(properties).setTopics("test_topic_partitio
- (十九)Flink CDC
springk
Flink全景解析flink大数据cdc实时数据处理实时数据flinkcdc
FlinkCDC(FlinkChangeDataCapture)是基于数据库的日志CDC技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。搭配Flink计算框架,FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。目录CDC简介CDC模式CDC产品对比FlinkCDC简介FlinkCDC发展历程支持的Flink版本支持的连接器FlinkCDC特征FlinkCDC使用环境准备MySQL设置FlinkCDC实现
- Flink内存调优
HHoao
flink大数据
Flink内存调优JVM我们知道Flink是基于JobManager和TaskManager管理和运行任务,而他们都是以Java进程的形式运行的,所以在了解Flink内存时,我们需要先了解一下Java运行时环境Java虚拟机(JVM)。JVM是可运行Java代码的假想计算机,包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆和方法区。JVM是运行在操作系统之上的,它与硬件没有直接的交互。JV
- (十)Flink Table API 和 SQL 基本概念
springk
Flink全景解析数据库flink大数据实时数据开发语言实时数据处理
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理:TableAPI和SQL。TableAPI是用于Scala和Java语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义,并指定相同的结果。目录基本概念创
- (九)基于 Flink DataStream API 应用案例
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理开发语言
在11.11购物节大促活动中,天猫、京东等商家会对外发布购物节对应的交易金额、单量等信息,下面我们以2023.11.11购物节大促为背景,完成如下任务的计算:问题1:每隔1秒统计购物节当日从零点开始,截止到当前时间总交易额。问题2:基于销售的商品,按照品牌分类,每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景,结合DataStreamAPI,完成技术方案设计,并输出实现代码。目录问题1详解问题2
- flink 状态
王小工
Flink大数据javaflink大数据
状态(State)是一个重要的概念,它允许Flink在处理流数据时跟踪和存储中间结果。这对于实现复杂的计算逻辑和满足应用需求至关重要。WorkingwithState1.状态类型Flink支持两种主要类型的状态:1.1算子状态(OperatorState)**定义:**算子状态是与特定算子实例绑定的状态,即一个算子的状态不能被其他算子访问。**特性:**与并发的算子实例绑定,假设算子并行度为N,则
- 9、Flink SQL 流式概念之Compiled Plan详解
猫猫爱吃小鱼粮
FlinkSQLflinksql数据库
生成CompiledPlan配置过程首先会使用COMPILEPLAN语句生成一个JSON文件,它表示了序列化后的执行计划。COMPILEPLAN不支持查询语句SELECT...FROM...。执行COMPILEPLAN语句TableEnvironmenttableEnv=TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.inStreamingMode());t
- (十六)Flink 状态管理
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理状态管理flink状态管理
目录状态类型KeyedStateKeyedState分类状态有效期(TTL)过期数据的清理OperatorStateBroadcastState状态存储StateBackends分类设置StateBackendRocksDBStateBackend详解在Flink架构体系中,状态(State)计算是其重要的特性之一。状态用来保存中间计算结果或缓存数据。比如:当应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储
- Flink CDC Standalone模式部署及Flink CDC Job提交
L(刘二宝)
FlinkCDCFlinkCDCMySQLDoris
目录部署规划FlinkCDC下载FlinkCDC安装安装包解压添加connector包添加MySQL驱动提交FlinkCDC任务独立模式(Standalonemode)是Flink最简单的部署模式。本文将介绍如何下载、安装和运行FlinkCDC。FlinkCDC是基于Flink开发的一个流式数据集成工具。所以按照FlinkCDC需要事先按照Flink。具体安装请参见《Linux安装Flink》。F
- 从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总
我码玄黄
数据中台数据挖掘数据分析大数据
一、数据中台关键技术汇总语言框架:Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集:Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储:HadoopHDFS离线批处理计算:MapReduce、Spark、Flink实时流式计算:Storm/SparkStreaming、Flink批处理消息队列:Kafka查询分析:Hbase、Hive、ClickHouse、Presto搜索引擎:Elast
- Flink 流转表,表转流,watermark设置
qzWsong
flinkflink大数据
流转表首先创建一个流@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublicstaticclassNan{privateStringxing;privateStringname;privateLongts;}StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviron
- 通俗易懂理解Flink水位线
SunnyRivers
Flink必知会flink水位线自定义水位线水位线传递时间语义
前言水位线对于初学者来说可能不是很好理解,网上很多资料讲解的也不是很清楚,这篇博客尽量用最通俗易懂、最简单的案例把它讲解清楚。理解水位线之前,我们先得理解Flink中的时间语义。时间语义Flink的时间语义主要涉及三种时间概念:事件时间(EventTime)、处理时间(ProcessingTime)和摄取时间(IngestionTime,有时也被简称为“摄发时间”或者直接归类到事件时间中)。下面我
- Flink 开发语言选择 —— Java vs Scala
不知名靓仔
scala
引言ApacheFlink是一个用于处理无界和有界数据流的开源分布式计算框架。随着Flink的日益流行,越来越多的开发者开始考虑使用哪种编程语言来进行Flink应用程序的开发。本文将探讨在Flink中使用Java和Scala的优缺点,并帮助你做出更明智的选择。1.背景简介Flink支持多种编程语言,包括Java和Scala。这两种语言都有其独特的特性和优势,因此,在选择开发语言时需要考虑多个方面,
- 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