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序本文主要研究一下flink的RpcServiceRpcServiceflink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.javapublicinterfaceRpcService{StringgetAddress();intgetPort();CompletableFutu
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Algorithm一、用链表和二叉树实现Set集合GitHub地址二、散列表散列表就是使用数组下标随机访问时候复杂度为O(1)的特性,当我们按照键值查找元素时,通过散列函数将key转化为下标然后进行访问,当有大量散列冲突时会退化为O(n)的时间复杂度。解决散列冲突的方法:开放寻址法和链表法ReviewFlink动态表概念原文地址流和表为什么可以相互转换呢?我们都知道传统Mysql的主从复制是通过b
- 如何解决一个flink on yarn集群上已经跑了一个job,再提交第二个job的时候,task报java heap size oom的问题
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在FlinkonYARN集群中提交第二个Job时出现Task的JavaHeapSizeOOM(内存溢出),核心原因是集群资源不足(第一个Job已占用大量资源,第二个Job分配的内存不够)或Job资源配置不合理(单个Job申请资源过多,或内存参数设置与实际需求不匹配)。解决需从“资源排查”“Job配置优化”“集群资源扩容”三个维度入手,具体步骤如下:一、先排查核心原因:确认资源占用与配置是否匹配1.
- flink sql读hive catalog数据,将string类型的时间戳数据排序后写入kafka,如何保障写入kafka的数据是有序的
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在FlinkSQL中,要确保从Hive读取的STRING类型时间戳数据排序后有序写入Kafka,需要结合批处理模式、时间类型转换、单分区写入和Kafka生产者配置。以下是完整解决方案:一、核心解决方案1.批处理模式+全局排序将作业设置为批处理模式,并对字符串时间戳进行类型转换后排序:--设置为批处理模式(关键!)SET'execution.runtime-mode'='batch';--从Hive
- flink-sql读写hive-1.13
第一片心意
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1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x,其他版本的整理,请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog,用户可通
- flink sql如何对hive string类型的时间戳进行排序
在FlinkSQL中对Hive表的STRING类型时间戳进行排序,需要先将字符串转换为时间类型,再基于时间类型排序。以下是具体方法和示例:一、核心解决方案1.字符串转TIMESTAMP后排序若Hive中的时间戳格式为'yyyy-MM-ddHH:mm:ss'(如'2024-01-0112:00:00'),可直接转为TIMESTAMP排序:SELECT*FROMhive_tableORDERBYTO_
- 基于Socket来构建无界数据流并通过Flink框架进行处理
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据Flink分布式无界数据
本文重点随着大数据技术的不断发展,实时数据流处理已成为企业应对海量数据、实现快速决策的关键技术。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它能够对无界数据流进行高效的、精确的处理。本文将介绍如何通过Socket构建无界数据流,并利用Flink框架进行无界流处理。基于Socket构建无界数据无界数据指的是源源不断产生的数据,这些数据通常来自各种实时数据源,如用户行为日志、传感器数据等。Socke
- Flink cdc同步增量数据timestamp字段相差八小时(分析|解决)不是粘贴复制的!
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问题我使用flinkcdc同步mysql到mysql遇到了timestamp字段缺少八小时的问题。很少无语,flink,cdc,debezium时区都设置了,没有任何效果!分析问题出现在mysqlbinlog身上!!!因为默认mysql会使用UTC来存储binlog,你可以使用下方的sql验证:mysqlbinlog--base64-output=DECODE-ROWS-v--start-date
- 如何解决Flink CDC同步时间类型字段8小时时间差的问题,以MySQL为例
智海观潮
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在使用FlinkCDC进行数据同步时,默认情况下经常会遇到时间类型的字段与实际值相差8个小时的问题。本文以MySQL为例提供解决方案,其他数据源也可以参考这类实现。原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_f41ES8UquM-kj3Ie8JU_g1.设置server时区比如MySQL服务的时区为UTC时间,可以参考以下code设置时区。MySqlSourcemySqlSo
- Paimon对比基于消息队列(如Kafka)的传统实时数仓方案的优势
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弊端:数据重复->优势:Paimon主键表原生去重原方案弊端(Kafka)问题:消息队列(Kafka)是仅支持追加(Append-Only)的日志流。当Flink作业发生故障恢复(Failover)或业务逻辑迭代重跑数据时,同样的数据会被再次写入消息队列,形成重复数据。影响:下游应用(如DWS层、ADS层或直接对接的BI报表)必须自己实现复杂的去重逻辑,这不仅消耗大量计算资源(“资源消耗至少增加一
- Flink 流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压 】
csdn_tom_168
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Flink流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】,这些概念相互协作,构建了Flink高吞吐、低延迟、高容错的实时计算能力。以下是这些核心技术的深度解析及其内在联系:一、五大基石的内在联系驱动触发计算持久化保护恢复时间语义水位线状态管理检查点反压二、核心组件深度解析1.时间语义(TimeSemantics)核心作用:定义事件的时间维度//设置事件时间语义(关键配置)env.setS
- 用Flink实现的一个实时订单对账功能, Flink的双流实时对账
1.为什么业务订单数据不用Mysql之类的强事务性数据库监控反而用Flink的实时?一般这种涉及到订单的数据流都要用mysql监控实现,但是鉴于减少mysql的数据库压力和提高更实时性,可以考虑用Flink实时的数据流做实时的参考2.如何处理乱序数据?使用watermark水位保证第一层数据延迟.PS:这里的水位不能设置太长延迟使用processfuntion更加灵活的处理迟到数据,设置一个定时器
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#FlinkFlink
文章目录下面是CoProcessFunction的一个具体示例:我们可以实现一个实时对账的需求,也就是app的支付操作和第三方的支付操作的一个双流Join。App的支付事件和第三方的支付事件将会互相等待5秒钟,如果等不来对应的支付事件,那么就输出报警信息。程序如下:Gitee源代码如下publicclassBillCheckExample{publicstaticvoidmain(String[]
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Flink双流处理:实时对账实现1去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/资源描述本资源文件详细介绍了Flink双流处理的实时对账实现。内容涵盖了基础概念、双流处理的方法以及实战案例,帮助开发者深入理解Flink在实时对账场景中的应用。内容概述基础概念介绍了Flink的基本概念和架构,为后续的双流处理打下基础。双流处理方法详细讲解了Flink中双流处理的核心方法和技巧,帮助
- Flink双流实时对账
在电商、金融、银行、支付等涉及到金钱相关的领域,为了安全起见,一般都有对账的需求。比如,对于订单支付事件,用户通过某宝付款,虽然用户支付成功,但是用户支付完成后并不算成功,我们得确认平台账户上是否到账了。针对上述的场景,我们可以采用批处理,或离线计算等技术手段,通过定时任务,每天结束后,扫描数据库中的数据,核对当天的支付数据和交易数据,进行对账。想要达到实时对账的效果,比如有的用户支付成功但是并没
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- Flink 2.0 DataStream算子全景
Edingbrugh.南空
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在实时流处理中,ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0,聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念:流处理的"原子操作1.数据流拓扑(StreamTopology)每个Flink应用可抽象为有向无环图(DAG),由源节点(Source)、算子节点(Operator)和汇节点(Sink)构成,算子通过数据流(S
- FlinkSQL 自定义函数详解
Tit先生
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FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外,FlinkSQL还支持自定义函数,我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据,输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
- Flink自定义函数之聚合函数(UDAGG函数)
土豆马铃薯
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1.聚合函数概念聚合函数:将一个表的一个或多个行并且具有一个或多个属性聚合为标量值。聚合函数理解:假设一个关于饮料的表。表里面有三个字段,分别是id、name、price,表里有5行数据。假设你需要找到所有饮料里最贵的饮料的价格,即执行一个max()聚合。你需要遍历所有5行数据,而结果就只有一个数值。2.聚合函数实现聚合函数主要通过扩展AggregateFunction类实现。AggregateF
- Flink时间窗口详解
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一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- Flink DataStream API详解(一)
bxlj_jcj
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一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
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逆风飞翔的小叔
flink入门到精通flink大数据bigdata
前言在很多情况下,尽管flink提供了丰富的转换算子API可供开发者对数据进行各自处理,比如map(),filter()等,但在实际使用的时候仍然不能满足所有的场景,这时候,就需要开发人员基于常用的转换算子的基础上,做一些自定义函数的处理1、来看一个常用的操作原始待读取的文件核心代码importorg.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction
- Flink自定义函数的常用方式
飞Link
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一、实现Flink提供的接口//自定义函数classMyMapFunctionimplementsMapFunction{publicIntegermap(Stringvalue){returnInteger.parseInt(value
- Flink DataStream API详解(二)
一、引言咱两书接上回,上一篇文章主要介绍了DataStreamAPI一些基本的使用,主要是针对单数据流的场景下,但是在实际的流处理场景中,常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作,以满足复杂的业务需求。Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子,如union、connect和split等,下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算
- 【Kafka】Failed to send data to Kafka: Expiring 30 record(s) for xxx 732453 ms has passed since last
九师兄
kafkabigdatazookeeper
文章目录1.美图2.背景2.尝试方案13.尝试解决24.场景再现25.场景46.场景57.场景78.场景8M.拓展本文为博主九师兄(QQ:541711153欢迎来探讨技术)原创文章,未经允许博主不允许转载。1.美图问题与【Flink】Flink写入kafka报错FailedtosenddatatoKafka:Expiring4record(s)for20001mshaspassed重复了。2.背景
- 【Flink】flink Kafka报错 : Failed to send data to Kafka: This server is not the leader for that topic-pa
九师兄
flinkkafka大数据
1.背景出现这个问题的背景请参考:【Kafka】FailedtosenddatatoKafka:Expiring30record(s)forxxx732453mshaspassedsincelast[2020-09-0513:16:09
- 安全运维的 “五层防护”:构建全方位安全体系
KKKlucifer
安全运维
在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- kafka单个生产者向具有多个partition的topic写数据(写入分区策略)
最近碰到生产环境现象一个flink程序单并行度(一个生产者),对应topic为8分区。每个分区都能消费到生产出的数据。整理知识点如下生产者写入消息到topic,kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中1.轮询分区策略2.随机分区策略3.按key分区分配策略4.自定义分区策略1.1轮询分区策略默认的策略,也是使用最多的策略,可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时,ke
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的