- MQ和ActiveMQ浅析
星星都没我亮
ActiveMQactivemq
文章目录什么是JMSMQ消息中间件应用场景异步通信缓冲解耦冗余扩展性可恢复性顺序保证过载保护数据流处理常用消息队列（ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka）比较JMS中的一些角色BrokerproviderConsumerp2ppub/subPTP和PUB/SUB简单对QueueTopicConnectionFactoryConnectionDestinationSess
- ActiveMQ消息队列服务(三)监听器
chouxin3832
c#开发工具网络
在前面的示例中，我们发现消费者每次只能消费一条消息。当队列中有多条消息的时候，我们需要多次运行消费者，才能消费完这些消息。很麻烦！！！！如何解决这个问题呢？那就是使用ActiveMQ监听器来监听队列，持续消费消息。配置步骤说明创建一个监听器对象。修改消费者代码，加载监听器。第一步：创建监听器MyListener类说明：自定义监听器需要实现MessageListener接口packagecn.act
- 消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析
啊sen丶
kafkaactivemqrabbitmqrocketmq分布式消息队列
在分布式系统和微服务架构中，消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案，它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟
- Spring Boot中使用RabbitMQ实现简单的消息发送与接收
Takumilovexu
MQjava-rabbitmqrabbitmqspringboot
文章目录环境准备1.RabbitMQ的基础配置2.实现消息发送功能3.实现消息接收功能4.总结在微服务架构和分布式系统中，消息队列是实现异步通信和解耦的重要工具。RabbitMQ作为一种常见的消息中间件，广泛应用于消息传递、任务分发等场景。本文将带你一步步实现如何在SpringBoot应用中使用RabbitMQ进行消息的发送和接收。我们将构建一个消息发送者（Publisher）和一个消息接收者（C
- RabbitMQ 高级特性：从 TTL 到消息分发的全面解析 （下）
ngioig
RabbitMQruby开发语言后端
RabbitMQ高级特性RabbitMQ高级特性解析：RabbitMQ消息可靠性保障（上）-CSDN博客RabbitMQ高级特性：从TTL到消息分发的全面解析（下）-CSDN博客引言RabbitMQ作为一款强大的消息队列中间件，在分布式系统中发挥着至关重要的作用。除了基本的消息收发功能外，它还具备许多高级特性，如TTL、死信队列、延迟队列、事务和消息分发等。本文将详细介绍这些高级特性。1.TTL（
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
- RabbitMQ相关的面试题
努力的搬砖人.
javarabbitmq后端
以下是150道RabbitMQ相关的面试题及简洁回答：RabbitMQ基础概念1.什么是RabbitMQ？RabbitMQ是一个开源的AMQP（高级消息队列协议）实现，用于在分布式系统中进行消息传递和通信。它允许应用程序通过网络发送和接收消息，实现异步处理、解耦合和扩展性。RabbitMQ使用Erlang语言开发，具有高可用性和容错性，适用于各种规模的应用程序。2.RabbitMQ的核心组件有哪些
- C++使用ZeroMQ和MessagePack实现简单又轻量级的RPC框架
特立独行的猫a
C++c++rpczeromqmessagepack
在现代的分布式系统中，远程过程调用（RPC）是一个非常重要的机制，它允许不同的服务或组件之间的通信，就像调用本地函数一样。本文将介绍如何使用ZeroMQ和MessagePack来构建一个轻量级的RPC框架，并提供一个简单的使用示例。ZeroMQ简介ZeroMQ（也称为0MQ）是一个高性能的异步消息库，旨在使用标准的、对等的传输协议实现消息的发送与接收。ZeroMQ的核心是提供一个消息队列，使得消息
- Elastic Stack 8.16.0 日志收集平台的搭建
JingAi_jia917
ElastisearchLogstashFilebeatKibanaElasticstackELK日志平台
简介1.1ELK介绍ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三款开源工具的首字母缩写，构成了一套完整的日志管理解决方案，主要用于日志的采集、存储、分析与可视化。1）Logstash：数据管道工具，负责从多种来源（如文件、数据库、消息队列）采集日志，进行过滤、格式化后输出到目标（如Elasticsearch）；2）Elasticsearch：分布式实时搜索与
- Spring Boot整合RabbitMQ极简教程
Cloud_.
java-rabbitmqspringbootrabbitmq
一、消息队列能解决什么问题？异步处理：解耦耗时操作（如发短信、日志记录）流量削峰：应对突发请求，避免系统过载应用解耦：服务间通过消息通信，降低依赖二、快速整合RabbitMQ1.环境准备安装RabbitMQ（推荐Docker一键部署）：dockerrun-d--namerabbitmq-p5672:5672-p15672:15672rabbitmq:management访问管理界面：http://
- RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？
大梦谁先觉i
中间件SpringbootSpringCloudrocketmqkafkarabbitmq
如何根据应用场景选择合适的消息中间件?分布式、微服务、高并发架构中，消息队列（MessageQueue，简称MQ）扮演着至关重要的角色。消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。目前常见的MQ实现包括RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。RocketMQ、Kafka、RabbitMQ如何选择？三大MQ的简单对比特性RabbitMQRocketMQKafka公司/社区Rabb
- kafka rocketmq rabbitmq 都是怎么实现顺序消费的
C18298182575
kafkarocketmqrabbitmq
Kafka、RocketMQ和RabbitMQ都支持顺序消费，但它们的实现机制有所不同。以下是这三种消息队列实现顺序消费的方式：1.Kafka的顺序消费实现机制分区内有序：Kafka保证单个分区（Partition）内的消息是有序的。消息按照写入分区的顺序存储，消费者按照相同的顺序消费。分区间无序：不同分区之间的消息顺序是不保证的。例如，消息A写入分区0，消息B写入分区1，消费者可能会先消费到消息
- Kafka 生产者与消费者的关系与应用场景分析
白.夜
kafkajson
在现代分布式系统中，ApacheKafka作为一个高性能的消息队列系统，在数据流转和处理方面扮演着至关重要的角色。Kafka采用了经典的生产者-消费者模式，极大地解耦了数据生成与数据消费的过程。本文将详细探讨Kafka中生产者与消费者的关系、常见问题以及Kafka在实际应用中的使用场景。1.Kafka中生产者与消费者的关系1.1生产者（Producer）生产者是Kafka系统中的一个客户端应用程序
- 知识点专项整理
健忘的鱼
androidandroidstudiojava
跨进程通讯（IPC）参考Android通信机制消息队列：基于SystemV和Posix系统优点异步，解耦，缓冲，缺点：比信号和管道更加重，队列数据有上限（一般16KB）Android中代表handler，但handlerr只是进程内的通信方式：由消息轮询器（Looper）、消息队列（MessageQueue）、消息处理器（Handler）三部分组成，轮询器通过prepare()初始化消息队列，处理
- 从前端视角理解消息队列：核心问题与实战指南
秋水为渡
前端
消息队列（MessageQueue）是现代分布式系统的核心组件之一，它在前后端协作、系统解耦、流量削峰等场景中发挥着重要作用。本文从前端开发者视角出发，解析消息队列的关键问题，并结合实际场景给出解决方案。一、为什么要使用消息队列？1.前端常见场景异步任务处理：用户行为日志上报、实时通知推送流量削峰：应对秒杀活动、大文件上传等瞬时高并发场景系统解耦：前端与后端服务、第三方服务之间的松耦合通信2.前端
- 基础知识《Redis解析》
Hum8le
redis数据库缓存安全web安全
Redis详细解析与介绍Redis（RemoteDictionaryServer）是一个开源的高性能键值对（Key-Value）数据库，支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合等），广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。核心特点：内存存储：数据主要存储在内存中，读写性能极高（10万+/秒QPS）。持久化支持：支持RDB（快照）和AOF（追加日志）两种持久化方式。多数据结构：支持字符串、
- Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
zhuyasen
golang分布式
在高并发应用场景下，如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等，分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言，对多种分布式ID生成方案进行基准测试（Benchmark），并分析其性能及适用场景，帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中，常见的分布式ID生成方案包括：XID（github.com/rs/xid）：基于MongoDBObjectID改进的方案，时间排序、唯一性强、无
- STM32上使用UCOSII--软件定时器和任务延时
Zach_z
嵌入式stm32ucosii
有关UCOS任务的介绍：STM32上使用UCOSII–任务有关UCOS信号量和邮箱的介绍：STM32上使用UCOSII–信号量和邮箱有关消息队列和信号量集的介绍:STM32上使用UCOSII–消息队列和信号量集一、软件定时器UCOSII从V2.83版本以后，加入了软件定时器，这使得UCOSII的功能更加完善，在其上的应用程序开发与移植也更加方便。在实时操作系统中一个好的软件定时器实现要求有较高的精
- Spring Cloud Alibaba RocketMQ 消息队列
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RocketMQ是一款开源、高性能、分布式消息中间件，它具备以下主要特征：支持海量消息堆积能力，支持发送10万+TPS，且不受单机容量限制；提供灵活的消息过滤机制，支持按照标签，SQL92标准的过滤语法进行消息过滤；丰富的消息订阅模型，包括广播消费，集群消费，事务消费等多种模式；内置丰富的管理控制台，通过WebUI来方便地对集群进行管理、监控及报警；高吞吐量，单
- Redis- 秒杀场景
左灯右行的爱情
redis数据库缓存
秒杀什么是秒杀场景秒杀场景挑战有哪些高并发与性能挑战数据一致性挑战安全性挑战秒杀系统的架构设计前端策略服务层设计库存控制策略订单处理流程技术实现缓存设计与优化分布式锁与一致性保证消息队列应用安全防护措施什么是秒杀场景秒杀场景的本质是在极短时间内承受大量并发请求，同时保证有限商品的正确售卖。它具有三个核心特征：高并发（短时间内大量用户涌入）、资源有限（商品数量有限）和时效性强（活动在特定时间开始和结
- 【面试题系列】Redis 常见面试题&答案
颜淡慕潇
面试题系列redis数据库缓存
一、基础概念1.Redis有哪些数据结构？各自的应用场景是什么？答案：Redis支持以下数据结构：String：最基础类型，存储字符串、数字、二进制数据。场景：缓存用户信息、计数器、分布式锁。Hash：键值对集合，类似Java的HashMap。场景：存储对象（如用户属性）。List：双向链表，支持左右插入和弹出。场景：消息队列（LPUSH+RPOP）、微博时间线。Set：无序唯一集合，支持交集、并
- 【C++设计模式】第二十三篇：观察者模式（Observer）
JuicyActiveGilbert
C++设计模式c++设计模式观察者模式
注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。事件驱动的订阅通知机制1.模式定义与用途核心思想观察者模式：定义一种一对多依赖关系，当一个对象（主题）状态改变时，所有依赖它的对象（观察者）自动收到通知并更新。-关键用途：1.解耦发布者与订阅者：主题无需知道观察者的具体实现。2.实时通知：支持动态添加或移除观察者。3.事件驱动架构：适用于GUI事件处理、数据监控、消息队列等
- 自学嵌入式第25天------消息队列，共享内存，信号灯
以德服人23
java开发语言
1.消息队列消息队列的创建与打开：使用msgget()函数创建或打开一个消息队列。需要指定唯一的key值和权限标志（如IPC_CREAT）。消息的发送与接收：使用msgsnd()发送消息到队列。使用msgrcv()从队列中接收消息。消息需要定义特定的数据结构，通常包含mtype（消息类型）和mtext（消息内容）。消息类型（mtype）：消息类型用于区分不同的消息，接收方可以根据类型选择性地接收消
- 使用 Node.js 和 Follow 模块监控 CouchDB 数据库变更
田猿笔记
nodeJs高级应用node.jscouchdb数据库
在现代分布式系统中，实时监控数据库变更并将数据推送到消息队列（如RabbitMQ）是一个常见需求。本文将介绍如何使用Node.js、Nano库和Follow模块实现对CouchDB数据库的变更监控，处理历史数据并无缝切换到实时监听。背景CouchDB提供了强大的_changes端点，支持实时获取数据库变更。通过结合Node.js的异步能力和Follow模块的事件驱动机制，我们可以构建一个高效的监控
- 面试基础---分布式架构基础消息队列Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ 对比
WeiLai1112
分布式架构面试分布式架构java后端dubbospringboot
分布式架构消息队列深度解析：KafkavsRabbitMQvsRocketMQ引言在高并发、高可用的分布式系统中，消息队列是实现异步通信、流量削峰、系统解耦的核心组件。Kafka、RabbitMQ和RocketMQ是当前最主流的消息中间件，各自在性能、可靠性、生态支持等方面有独特优势。本文将深入探讨三者的设计原理、核心特性及适用场景，结合电商、金融等实际案例与源码分析，为技术选型提供全面指导。1.
- Kafka 深入解析：架构原理、基本使用及丢数据场景分析
唐唐爱吃糖111
kafka架构分布式云原生云计算k8s
Kafka是一个高吞吐、分布式的消息队列系统，被广泛应用于日志处理、流式数据处理和事件驱动架构。本篇文章将详细介绍Kafka的架构原理、基本使用方法，并分析Kafka可能的丢数据场景及其解决方案。一、Kafka介绍1.什么是Kafka？Kafka是Apache基金会开源的分布式流处理平台，主要用于：消息队列（MessageQueue）：解耦生产者（Producer）和消费者（Consumer）。日
- Java集成消息队列实战：从RabbitMQ到Kafka的完整解决方案 [特殊字符]
添砖Java中
java-rabbitmqjavarabbitmqkafkaspringboot
一、为什么消息队列是分布式系统的血脉？❓1.1消息队列核心价值异步处理：订单创建→发送短信异步执行系统解耦：支付服务与物流服务独立演进流量削峰：应对秒杀活动瞬时流量可靠传输：网络故障时保证消息不丢失1.2技术选型指南消息队列吞吐量延迟可靠性适用场景RabbitMQ万级微秒级★★★★★金融交易、实时通知Kafka百万级毫秒级★★★★☆日志收集、流处理RocketMQ十万级毫秒级★★★★★电商订单、事
- Linux进程间通信有哪些，分别起到了什么作用
TJ_Dream
基础内核函数分析linux运维服务器
进程间通信（IPC）是不同进程之间交换数据或协调行为的机制。不同的IPC方式在效率、复杂度、适用场景上各有特点，以下是常见IPC方法及其核心作用和使用场景：一、IPC主要方式及对比机制通信模式数据形式同步/异步适用场景优缺点管道单向流字节流同步父子进程简单通信简单但单向，容量有限命名管道单向/双向流字节流同步非父子进程间通信跨进程但需文件系统路径消息队列消息传递结构化数据包异步/同步结构化数据传输
- Spring Boot 整合 Redis 步骤详解
m0_74823094
面试学习路线阿里巴巴springbootredisbootstrap
文章目录1.引言2.添加依赖3.配置Redis连接信息4.创建Redis操作服务类5.使用RedisTemplate或ReactiveRedisTemplate6.测试Redis功能7.注意事项8.总结Redis是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列等多种场景。将Redis与SpringBoot结合使用可以极大提升应用的性能和响应速度。本文将详细介绍如何在SpringBoot应用中整合R
- 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
- 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，
