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写bug如流水
架构设计rabbitmqkafkaredis中间件
RabbitMQ、Kafka和Redis是三种常见的消息中间件,它们各自具有不同的特点和适用的场景。以下是对它们使用场景及选择的分析:1.RabbitMQRabbitMQ是一个基于AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)的消息队列系统,主要用于消息传递和任务分发,具有可靠的消息传递机制。使用场景:复杂的路由机制:RabbitMQ支持多种交换器类型(如fanout、d
- RabbitMQ常见面试题及解析
chi_666
面试RabbitMQ面试
1、什么是RabbitMQ?RabbitMQ是一个开源的消息队列系统,它实现了高级消息队列协议(AMQP)。它允许不同的应用程序之间进行异步通信,通过将消息发送到队列中,让消费者从队列中获取消息并进行处理,从而实现解耦、异步和削峰填谷等功能。2、核心组件与流程**Producer:**发送消息的应用。**Exchange:**接收消息并路由到队列(类型:Direct,Fanout,Topic,He
- RabbitMQ
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一、MQ相关的概念1.1、MQ的基本概念什么是MQMQ(MessageQueue,消息队列)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过写入和检索出入队列的针对性消息来通信,这些消息可以存储在内存或磁盘中。消息队列允许应用程序独立地运行,并以可靠的方式相互通信。为啥要用MQ解耦:允许系统独立开发、部署和运行,减少系统间的直接依赖异步处理:非阻塞操作,请求处理与响应分离削峰填谷:缓冲突发请求,防
- 【Redis系列】Redis从入门到进阶顶级教程
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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
- RocketMQ 和 Kafka
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✅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
- 麒麟V10 arm cpu aarch64 下编译 RocketMQ-Client-CPP 2.2.0
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国产自主可控服务器需要访问RocketMQ消息队列,最新的C++SDK是2020年发布的rocketmq-client-cpp-2.2.0这个版本支持TLS模式。用默认的版本安装遇到一些问题,记录一下。下载Releases·apache/rocketmq-client-cpp·GitHubhttps://github.com/apache/rocketmq-client-cpp/releases操
- 分布式事务解决方案:Seata原理详解与实战教程
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一、为什么需要Seata?在微服务架构中,跨服务的事务管理成为核心痛点:传统事务失效:服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险:网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难:涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
- 3.16RabbitMQ入门实战
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RabbitMQ基本概念:RabbitMQ是遵循AMQP(AdvancedMessageQueueProtocol)协议,即高级消息队列协议实现的,AMQP协议是一个标准协议,如果想写一个原生的消息队列的话也可以遵守该协议去开发。结合AMQP协议的模型图我们可以去理解RabbitMQ的运行机制:生产者(Publisher,图中最左边):发送消息到交换机交换机(Exchange):接收消息,并决定转
- Redis 使用入门与进阶指南
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Redis(RemoteDictionaryServer)是一个高性能的开源内存数据存储系统,常被用作数据库、缓存和消息队列。它以速度快、支持多种数据结构和简单易用而著称。本文将带你从Redis的基础用法开始,逐步深入到适合中级技术人员的实际应用场景。如果你是一个初学者或有一定经验的技术人员,这篇博客会帮助你更好地掌握Redis。什么是Redis?Redis是一个键值对存储系统,但它不仅仅是简单的
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
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硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- 【Kafka】Kafka写入数据
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不管是把Kafka作为消息队列还是数据存储平台,总是需要一个可以往Kafka写入数据的生产者,一个可以从Kafka读取数据的消费者。生产者创建一个ProducerRecord对象,包含目标topic和发送的内容;另外可以指定键、分区、时间戳或标头对数据进行分区;如果没有显示指定分区,数据将会传给分区器,确定往哪个主题和分区发送数据。消息添加到一个消息批次,该批次所有的消息被发送到同一个主题和分区;
- 彻底解决分布式环境下Redisson消息队列监听重复执行问题
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问题现象:测试环境单台部署,没有问题,生产环境多台部署订单都是2条重复数据。问题描述:我们把每个服务都部署了2台,订单产生后,有redisson的mq发布,如果MQListener监听到就会执行后面的业务逻辑。现实的问题是2台MQListener都会监听到,会重复处理我们的逻辑,插入数据库或修改数据库或写入ES等都会执行2遍。本文的DEMO中使用的是redisson的mq来测试的,同时Rabbit
- ActiveMQ 监听器
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监听器,由消息的消费者注册监听,去监听消息队列(queue)中的消息,监听到有消息未处理,即自动调用onMessage方法处理消息,监听器可以注册多个,ActiveMQ自动循环调用注册的监听器,处理队列中的消息。在消息的消费者方,使用setMessageListener方法注册监听,传入匿名参数newMessageListener(),复写onMessage(Messagemessage)方法,在
- Spring Boot 整合 Redis 使用教程
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Redis是一种高性能的键值存储数据库,常用于缓存、会话管理和消息队列等场景。SpringBoot通过SpringDataRedis提供了简洁的整合方式。1.环境准备1.1添加依赖在pom.xml中添加Redis依赖(SpringBoot3.x):org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redisredis.clientsjedis2.配置
- 【FreeRTOS】FreeRTOS操作系统几种典型的进程间通信方式及使用示例
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一进程间通信概述FreeRTOS提供了多种进程间通信(IPC)机制,用于任务之间的同步和数据交换。这边列举几个典型的进程间通信机制,包括消息队列、信号量、事件组、任务通知。更多复杂的机制和用法可以参考官方文档:FreeRTOSKernel开发人员文档-FreeRTOS™二消息队列(Queues)【1】概述参考官方文档(FreeRTOS队列-FreeRTOS™)。队列又称消息队列,是一种常用于任务间
- 使用 .NET Core 实现 RabbitMQ 消息队列的详细教程
江沉晚呤时
Netcore开发语言后端c#.netcore
RabbitMQ是一个流行的消息队列中间件,它允许应用程序通过异步消息的方式进行通信。RabbitMQ支持AMQP协议,可以通过多种方式与应用程序交互。在本教程中,我们将深入探讨如何在.NETCore环境中使用RabbitMQ来实现消息队列。我们将学习如何在生产者端发送消息,消费者端接收消息,并确保消息的可靠性。目录安装和配置RabbitMQ安装RabbitMQ客户端库创建生产者(Producer
- 【linux】【进程】进程间通信(IPC)方式 效率排序
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【linux】【进程】进程间通信(IPC)方式效率排序(自己理解)按照效率从高到低排序:共享内存>信号>管道>消息队列>套接字1.共享内存(最高效)现代操作系统,对于内存管理,采用的是虚拟内存技术,也就是每个进程都有自己独立的虚拟内存空间不同进程的虚拟内存映射到不同的物理内存中。所以,即使进程A和进程B的虚拟地址是一样的,其实访问的是不同的物理内存地址,对于数据的增删查改互不影响。共享内存的机制,
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
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1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- Java集成MQTT和Kafka实现稳定、可靠、高性能的物联网消息处理系统
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Java集成MQTT和Kafka实现高可用方案1.概述在物联网(IoT)和分布式系统中,消息传递的可靠性和高可用性至关重要。本文将详细介绍如何使用Java集成MQTT和Kafka来构建一个高可用的消息处理系统。MQTT(消息队列遥测传输)是一种轻量级的发布/订阅协议,适用于资源受限的设备和低带宽、高延迟网络。而Kafka是一个分布式流处理平台,提供高吞吐量、可扩展性和持久性。将两者结合,可以创建一
- linux下消息队列详解
zy20150613
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消息队列提供了从一个进程向另外一个进程发送一块数据的方法,每个数据块认为有一个类型(通俗说法是一个通道),但是接受通道与发送通道必须一致才能实现通信。消息队列的不足之处在于每个消息最大长度有限度,每个消息队列总字节数有限制,系统的消息队列有限制。命令:cat/proc/sys/kernel/msgmax:查看一条信息最大有多大cat/proc/sys/kernel/msgmnb:查看消息队列中信息
- 队列在计算机系统中的应用
AredRabbit
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队列在计算机系统中有广泛的应用,主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景:1.任务调度操作系统:操作系统使用队列管理进程调度,如先来先服务(FCFS)调度算法。线程池:线程池通过队列管理待执行任务,确保任务按顺序处理。2.数据缓冲I/O操作:队列用于缓冲输入输出数据,平衡生产者和消费者速度。网络通信:网络数据包通过队列缓冲,确保按顺序处理。3.消息传递消息队列:在分布式系统中,消
- MQ和ActiveMQ浅析
星星都没我亮
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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
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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
- 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
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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
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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
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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,