- 用ELK日志分析平台分析常见的系统登录问题
通过ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)日志分析平台,除了登录超时问题,还可深入分析以下常见的系统登录问题,并结合实际场景提供解决方案:一、认证失败分析1.问题定位场景:用户输入错误密码、账户锁定、服务端认证模块故障等。ELK实现:日志解析:通过Logstash的Grok插件提取关键字段(如用户名、IP、错误类型),例如解析/var/log/auth.log中的Fa
- 【Elasticsearch】IndexService
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
一句话:IndexService就是“一个索引在单个节点里的运行时总管”,负责把这个索引在本节点托管的所有分片(主/副)以及它们要用到的资源、配置、线程池、缓存、监听等全部管理起来。---✅IndexService的核心职责(节点维度)模块作用分片生命周期创建/删除/关闭本地IndexShard实例(每个分片一个)。线程池提供`index`,`search`,`refresh`,`flush`,`
- Docker安装Elasticsearch 7.17.0和Kibana 7.17.0并配置基础安全
1.准备工作确保已安装Docker并启动服务创建必要的目录结构:mkdir-p/opt/es/{config,data,plugins}mkdir-p/opt/kibana/configchmod-R777/opt/es/opt/kibana2.安装Elasticsearch拉取镜像:dockerpullelasticsearch:7.17.0创建配置文件/opt/es/config/elasti
- 绝佳组合 SpringBoot + Lua + Redis = 王炸!
Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- Elasticsearch 聚合查询源码解读与架构方法论
北漂老男人
Elasticsearchelasticsearch架构大数据搜索引擎全文检索
Elasticsearch聚合查询源码解读与架构方法论01.引言Elasticsearch的聚合查询(Aggregation)是大规模分布式数据分析的核心能力。理解其源码结构与设计方法论,不仅有助于高效使用聚合,也能为自定义扩展、性能优化、集群运维等提供理论与实践基础。本文将从源码结构、核心模块、关键实现、行级注释与方法论出发,系统剖析聚合查询的底层原理。02.源码结构与核心模块2.1聚合相关源码
- filebeat改造支持rocketmq
余很多之很多
goJavarocketmq
继续分享下以前在gitchat上发布的文章:filebeat改造支持rocketmq1.概述1.1问题概述现在越来越多的日志采集使用FileBeat,FileBeat是个轻量型日志采集器,采用Go语言实现,性能稳健,占用资源少。FileBeat现在支持采集的日志内容发送到Redis、Elasticsearch、Kafka、Logstash。那么我们如果想通过FileBeat采集日志到RocketM
- 【SpringCloud微服务实战09】Elasticsearch 搜索引擎
李维山
Javaelasticsearchspringcloud搜索引擎
一、Elasticsearch安装1、Docker安装ES#创建一个网络dockernetworkcreatees-net#拉取ES镜像(这里使用7.17.18版本)dockerpullelasticsearch:7.17.18#新建一个目录存放es数据mkdirescdes#docker运行单机启动esdockerrun-d\--namees\-e"ES_JAVA_OPTS=-Xms512m-X
- Filebeat + Logstash + ES进行Nginx日志采集
一个只会喊666的菜比
简易架构图service.png架构图比较简单,日志收集大同小异,这次不添加任何中间服务比如:rediskafka后端只是存储进ES使用的版本jdk-8u161-linux-x64.rpmelasticsearch-6.7.2.rpmlogstash-6.7.2.rpmfilebeat-6.7.2-x86_64.rpm安装比较简单,只用进行rpm-ivh即可,接下来直接贴配置文件:Elastics
- Elasticsearch数据库的数据同步机制
数据库管理艺术
elasticsearch数据库jenkinsai
Elasticsearch数据库的数据同步机制关键词:Elasticsearch、数据同步、近实时搜索、倒排索引、translog、refresh、flush、副本同步摘要:本文深入探讨Elasticsearch数据库的数据同步机制,从底层原理到实际应用进行全面解析。文章首先介绍Elasticsearch的基本架构和数据模型,然后详细分析其近实时搜索的实现原理,包括索引刷新(Refresh)、事务
- docker run elasticsearch 报错
EmpressBoost
dockerelasticsearch容器
谷粒商城p103前提条件:下载镜像文件#存储和检索数据dockerpullelasticsearch:7.4.2#可视化检索数据dockerpullkibana:7.4.2创建挂载的文件和配置mkdir-p/mydata/elasticsearch/configmkdir-p/mydata/elasticsearch/dataecho"http.host:0.0.0.0">>/mydata/ela
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
Alex艾力的IT数字空间
elk微服务中间件架构ux安全性测试可用性测试
架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- Elasticsearch混合搜索深度解析(下):执行机制与完整流程
GeminiJM
ES学习笔记elasticsearchjenkins大数据
引言在上篇中,我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制,揭示完整的处理流程,并解答之前的所有疑惑。深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder,这个类负责在查询阶段重新执行KNN搜索://server/src/main
- SkyWalking + Logstash全链路追踪系统详细实施方案
@淡 定
skywalking
SkyWalking+Logstash全链路追踪系统详细实施方案一、系统架构与数据流向核心流程:数据采集:SkyWalkingAgent埋点收集调用链路数据日志增强:应用程序通过MDC注入TraceID日志收集:Logstash采集应用日志并发送至Elasticsearch数据存储:SkyWalking指标数据与日志数据分别存储可视化分析:SkyWalkingUI展示链路追踪,Kibana分析日志
- 自建ELK vs 云商日志服务:成本对比分析
亲爱的非洲野猪
elk
在当今数据驱动的时代,日志管理已成为企业IT基础设施中不可或缺的一部分。面对日益增长的日志数据,许多团队都在纠结:是自建ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)堆栈,还是直接使用云服务商提供的日志服务?本文将从成本角度对这两种方案进行详细对比分析。自建ELK方案成本分析1.硬件/基础设施成本服务器成本:至少需要3个节点(生产环境推荐)实现高可用中等规模部署:3台16核6
- 【spring boot】三种日志系统对比:ELK、Loki+Grafana、Docker API
ladymorgana
日常工作总结springbootelkgrafana
文章目录**方案1:使用ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)****适用场景****搭建步骤****1.修改SpringBoot日志输出****2.创建DockerCompose文件****3.配置Logstash****4.启动服务****方案2:使用Loki+Grafana****适用场景****搭建步骤****1.修改SpringBoot日志驱动****2.配
- Semantic text 就是那么强大,还附带一包( BBQ )薯片!配有可配置的分块设置和索引选项。
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAI大数据elasticsearch搜索引擎全文检索人工智能ai图搜索
作者:来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义,支持可配置的分块设置和索引选项,用于自定义向量量化,使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能,帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息,开始免费云试用,或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
- Elasticsearch 高可用实战:架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
Elasticsearch入门到精通elasticsearchwpf大数据全文检索搜索引擎restfuljava
Elasticsearch高可用实战:架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计,结合电商搜索、日志分析等真实案例,提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计:至少3节点集群+1副
- Elasticsearch RESTful API入门:基础搜索与查询DSL
辣呼呼的哈哈
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ElasticsearchRESTfulAPI入门:基础搜索与查询DSL本文为Elasticsearch初学者详细解析RESTfulAPI的核心操作与查询DSL语法,包含大量实战示例及最佳实践。一、Elasticsearch与RESTfulAPI简介Elasticsearch(ES)作为分布式搜索分析引擎,其RESTfulAPI是与集群交互的核心方式。通过HTTP协议实现:✅索引文档的CRUD操作
- Elasticsearch入门(二):document数据格式 、简单的es restful api
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目录一、document数据格式1.1面向文档的搜索分析引擎1.1.1对象数据存储到数据库中1.1.2对象数据存储到ES中二、电商网站商品管理案例背景介绍2.1简单的集群管理2.1.1快速检查集群的健康状况:`GET/_cat/health?v`2.1.2快速查看集群中有哪些索引:`GET/_cat/indices?v`2.1.3创建索引:`PUT/test_index?pretty`2.1.4删
- Elasticsearch RESTful API入门:全文搜索实战(Java版)
辣呼呼的哈哈
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ElasticsearchRESTfulAPI入门:全文搜索实战(Java版)本文结合Java客户端API,深入讲解Elasticsearch全文搜索的实现。包含10+个实战示例及对应的Java代码,涵盖match、multi_match、高亮显示等核心功能。一、环境准备1.添加Maven依赖org.elasticsearch.clientelasticsearch-rest-high-level
- 【Elasticsearch】function_score
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
如果你希望在Elasticsearch查询中降低某些特定`id`的文档评分,可以通过`function_score`查询结合`script_score`函数来实现。`script_score`允许你使用自定义脚本对文档的评分进行调整。以下是一个示例,展示如何降低某些特定`id`的文档评分:示例场景假设我们有一个索引`my_index`,其中包含一些文档,每个文档都有一个`id`字段。我们希望降低某
- Elasticsearch RESTful API入门:索引的增删改查完全指南
辣呼呼的哈哈
Elasticsearch入门到精通elasticsearchrestful大数据java架构搜索引擎全文检索
ElasticsearchRESTfulAPI入门:索引的增删改查完全指南本文专为Java开发初学者设计,将手把手教你掌握Elasticsearch索引的核心操作一、环境准备与基本概念1.1安装Elasticsearch(Windows版) 1.访问官网下载ZIP包 2.解压后进入bin目录,双击elasticsearch.bat启动 3.验证安装:浏览器访问http://localhost
- Docker快速单点部署Elasticsearch
❀͜͡傀儡师
dockerelasticsearch
x86架构dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qiluo-images/elasticsearch:8.17.4arm架构dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qiluo-images/linux_arm64_elasticsearch:8.17.43、elasticsearch安装mkdir-p
- ES 压缩包安装
思静鱼
#elasticsearchelasticsearch大数据
以下是Elasticsearch(ES)通过.tar.gz压缩包安装的详细步骤(适用于Linux/macOS系统):1.准备工作1.1检查系统依赖Java环境:ES需要JDK,推荐OpenJDK11/17(ES7.x/8.x兼容版本)。java-version#检查是否已安装如果未安装,使用以下命令安装(以Ubuntu为例):sudoaptupdatesudoaptinstallopenjdk-1
- 云原生时代的日志管理:ELK、Loki、Fluentd 如何选型?
一、引言在微服务和Kubernetes普及的今天,传统的日志管理方式已经难以应对高并发、分布式架构带来的挑战。随着容器化应用数量激增,日志数据量呈指数级增长,如何高效地收集、存储、查询和分析日志,成为每个团队必须面对的问题。在这样的背景下,ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)、Loki和Fluentd成为当前主流的日志解决方案。它们各有特色,适用于不同规模和技术栈的
- 自动化运维工程师实操面试题
以下是针对Ansible、Zabbix、ElasticsearchLogstashKibana(ELK)设计的2道综合实操题,难度适中且结合实际应用场景:实操题1:Ansible自动化部署Zabbix监控平台并集成ELK日志分析题目背景某企业需要通过Ansible自动化部署Zabbix监控服务器(含Agent)、Elasticsearch、Logstash、Kibana(ELK)日志分析系统,并实
- 怎么安装自定义分词器
思静鱼
#elasticsearches
安装自定义分词器的完整步骤在Elasticsearch中安装自定义分词器,通常需要修改索引配置或开发插件。以下是详细方法:一、基于配置实现自定义分词器(无需插件)适用于通过组合Elasticsearch内置的CharacterFilters、Tokenizers和TokenFilters实现的分词器。1.定义分词规则在创建索引时,通过settings.analysis配置自定义分词器:PUT/my
- 【容器】优质文章分享
文章目录加速器Docker教程安装坑volumn网络配置踩坑其他dockerfiledocker-compose手册教程网络坑docker使用dockermysqldockermongoredisdocker-rabbitmqnginxtomcatnacoszookeeperelasticsearch加速器现在docker镜像站真的不好找了。阿里什么的加速目前只能给阿里自己的容器用了。且用且珍惜D
- 【Elasticsearch】自定义评分检索
G皮T
#Elasticelasticsearch大数据自定义评分查询检索_score搜索引擎
自定义评分检索1.自定义评分2.为什么需要自定义评分3.搜索结果相关度4.影响相关度评分的查询子句5.控制相关度评分的方法5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分(functions数组)第一个函数:品牌加权第二个函数:销量因子第三个函数:时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4整体效果5.2使用Boosting
- 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,