- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
rooney2024
爬虫
目录一、深入反爬:浏览器指纹检测与对抗(配图1)1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计(配图2)1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析:LLM与计算机视觉的融合(配图3)1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理:爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场:Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- Scrum —— 一个真实的敏捷开发案例
曹元_
Scrum为项目执行提供了可靠的、已被证实的基础。但是,在每个项目中,Scrum都必须根据具体需求和环境进行调整,这是项目成败的决定性因素。在这篇文章中,将会介绍如何成功地完成了一个大型的(20人年,超过十万行代码)、分布式(开发人员位于印度和荷兰)Scrum项目,而这个项目曾经在传统开发方式下被废弃过。为了帮助读者顺利运作大规模项目,在这里我也会历数我们的经验教训,包括:项目启动、找到合适的产品
- ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍
马小屑
Kafkakafka
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!一、消息中间件的使用场景消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰1.解耦如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者
- Kafka、RabbitMQ 与 RocketMQ 高可靠消息保障方案对比分析
浅沫云归
后端技术栈小结KafkaRabbitMQRocketMQ
Kafka、RabbitMQ与RocketMQ高可靠消息保障方案对比分析在分布式系统中,消息队列承担着异步解耦、流量削峰、削峰填谷等重要职责。为了保证应用的数据一致性和业务可靠性,各大消息中间件都提供了多种高可靠消息保障机制。本文以Kafka、RabbitMQ和RocketMQ为例,深入对比三者在消息持久化、重复消费防护、事务消息及死信机制等方面的方案,帮助后端开发者在不同场景下做出最优选型。一、
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
时序数据说
时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- EFK架构日志采集系统
以下是基于Filebeat+Elasticsearch+Kibana(EFK)构建日志采集系统的核心要点及部署指南,综合多来源最佳实践整理:一、架构核心要点组件角色Filebeat:轻量级日志采集器,实时监控文件/目录变化,高效转发日志数据(资源占用仅为Logstash的1/10)。Elasticsearch:分布式搜索引擎,存储日志并提供实时检索与分析能力。Kibana:可视
- 部署 Zabbix 企业级分布式监控
别骂我h
zabbix分布式网络
一、监控系统的功能概述监控,从中文的字义来看,有两个内容,一是检测,二是控制。重点在第一个字眼,即检测、预防的意思。监控,对应的英文单词是Monitoring。在计算机领域,可以将其分为5种监控类型:应用性能监控业务交易监控网络性能监控操作系统监控上面5种类型将监控这个概念划分成了多个领域。我们通常所说的监控,都会模糊地包含以上5个细分的领域。在任何一个IT业务环境中,都会存在各种各样的硬件设备、
- 全网最详细LVS(Linux Virtual Server)讲解
钮枯禄赵氏
云原生
一、集群和分布式简介1.1系统性能扩展方式ScaleUP:向上扩展,增强ScaleOut:向外扩展,增加设备,调度分配问题,Cluster1.2集群ClusterCluster:集群是为了解决某个特定问题将堕胎计算机组合起来形成的单个系统Cluster常见的三种类型:*LB:LoadBalancing(负载均衡)由多个主机组成,每个主机只承担一部分访问*HA:HighAvailiablity(高可
- Linux笔记9 DNS域名解析服务器
月熊
服务器linux笔记
简介DNS(DomainNameSystem)是互联网上的一项服务,它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便的访问互联网。DNS使用的是53端口,通常DNS是以UDP这个较快速的数据传输协议来查询的,但是没有查询到完整的信息时,就会再次以TCP这个协议来重新查询所以启动DNS时,会同时启动TCP以及UDP的port53。因特网的域名结构由于因特网的用户数量较多,所以因特网在
- 12306系统架构的演进
演进过程12306系统架构的演进是中国铁路信息化建设的重要里程碑,其核心围绕高并发处理、数据一致性保障、跨地域容灾三大挑战展开。以下是其分阶段的技术演进过程:第一阶段:单机架构与双机热备(2011年)背景2011年上线初期,12306仅支持京津城际列车购票,日均售票量不足百万。系统采用传统单体架构,依赖小型机和集中式数据库,缺乏分布式设计。架构特点技术栈:JavaServlet+JSP+Sybas
- 实现分布式锁
在黑马点评项目中,在实现分布式锁的时候提到了实现的几种方式,本文来简单了解一下。一、MySQL、Redis、ZooKeeper是不是都是“数据库”?严格来说,三者的定位和功能差异很大,但广义上都可以视为“数据存储系统”,不过它们的核心设计目标和适用场景完全不同。我们可以从“数据模型”和“核心用途”两个维度区分:类型MySQLRedisZooKeeper核心定位关系型数据库(OLTP,事务型存储)内
- Zabbix 企业级分布式监控部署
伤不起bb
zabbix分布式
目录一、监控系统基础认知1.为什么需要监控?2.监控的5个层次(从底层到上层)3.监控系统的基本原理二、Zabbix系统详解1.Zabbix是什么?2.Zabbix核心功能3.Zabbix核心组件三、Zabbix部署实战(分布式架构)1.环境准备(4台服务器)2.部署ZabbixServer(核心步骤)步骤1:添加Zabbix源并安装依赖步骤2:配置数据库步骤3:导入Zabbix初始数据步骤4:配
- 部署Zabbix企业级分布式监控
YUNYINGXIA
Zabbix
目录一、监控系统概述1.1监控的重要性1.2监控类型1.3监控层次划分二、监控系统的实现原理2.1模块组成2.2采集协议2.3监控模式2.4代理架构三、监控系统的开源产品四、Zabbix系统概述4.1初识zabbix4.2Zabbix的功能特性4.3Zabbix角色及架构五、部署流程5.1资源清单5.2基础环境配置5.3部署zabbixserver5.4zabbix页面配置5.5部署proxy5.
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 鸿蒙分布式数据同步全解析:用一套代码搞定多设备实时共享
前端世界
harmonyosharmonyos分布式华为
摘要在万物互联的趋势下,多设备间的数据协同成了刚需。从手机到平板、手表、电视,再到智能车载系统,用户希望数据无缝同步、实时一致。鸿蒙系统通过分布式数据库与分布式消息总线,为开发者提供了一套跨设备的数据同步机制,简化了开发流程。本文将从实际开发角度出发,带你用最简单的方式了解如何实现跨设备的数据同步。引言过去,我们经常需要自己去写Socket通信、同步逻辑、数据一致性校验,整个过程又难又容易出错。而
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 操作系统视角下鸿蒙应用多语言的多媒体处理实践
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyoswpf华为ai
操作系统视角下鸿蒙应用多语言的多媒体处理实践关键词:鸿蒙操作系统、多语言支持、多媒体处理、分布式架构、应用开发实践摘要:本文从鸿蒙操作系统的底层设计出发,结合多语言适配与多媒体处理两大核心场景,通过“系统能力-应用开发-用户体验”的全链路分析,揭示鸿蒙如何通过分布式架构、统一资源管理和多端协同特性,简化开发者在多语言多媒体应用中的开发复杂度。文章包含原理讲解、代码示例和实战案例,帮助开发者快速掌握
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- Spring Cloud LoadBalancer 详解
大手你不懂
springJavaJava项目实战springcloudspring后端
在分布式系统快速发展的当下,服务间的调用日益频繁且复杂。如何合理分配请求流量,避免单个服务节点过载,保障系统的稳定性与高效性,成为关键问题。负载均衡技术便是解决这一问题的重要手段。SpringCloudLoadBalancer作为SpringCloud官方推出的负载均衡器,在微服务架构中发挥着至关重要的作用。本文将对其进行详细解析。一、SpringCloudLoadBalancer基本概念Spri
- MySQL分布式架构深度实践:从分库分表到云原生集成
软考和人工智能学堂
PHP和MySQLMySQL经验与技巧wpf
1.分布式MySQL架构全景graphTDA[分布式MySQL体系]-->B[数据分片策略]A-->C[分布式事务处理]A-->D[读写分离扩展]A-->E[高可用架构]A-->F[云原生集成]B-->B1(水平分库分表)B-->B2(垂直分库分表)B-->B3(分片路由策略)B-->B4(全局ID方案)C-->C1(XA协议)C-->C2(TCC模式)C-->C3(SAGA模式)C-->C4(本
- 分布式之agent
daisylym
人工智能integerclassstringnullimportaction
Agent的简单运用,实现卖旗子代理。这个代码实现的要求如下,这个做了很久了,突然想到,才整理出来贴出来。没法翻译,将就着看吧,看英文多了,其实觉得还不错啦。Thereisabuyerwhowantstobuyaspecificflagfromoneortwoselleragentswhoaretryingtoofferthebest(lowest)price.Youaretomodelthiss
- Redis入门教程(一):基本数据类型
一、Redis是什么?为什么你需要它?Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的内存数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。与传统的关系型数据库不同,Redis将数据存储在内存中,使其读写速度达到惊人的11万次读/秒和8.1万次写/秒。同时支持数据持久化,重启后数据不丢失,完美平衡了速度与可靠性。Redis的五大核心优势:丰富的数据结构:支持字符串(Str
- python分布式事务_分布式事务系列(2.1)分布式事务的概念
#1系列目录#2X/OpenDTPDTP全称是DistributedTransactionProcess,即分布式事务模型。之前我们接触的事务都是针对单个数据库的操作,如果涉及多个数据库的操作,还想保证原子性,这就需要使用分布式事务了。而X/OpenDTP就是一种分布式事务处理模型。##2.1X/OpenDTP模型X/Open是一个组织,维基百科上这样说明:X/Open是1984年由多个公司联合创
- 如何构建高效的向量数据库以优化大模型检索能力
学习ing1
数据库
1.构建向量数据库的基础架构1.1确定数据存储需求构建高效的向量数据库以优化大模型检索能力,首先要明确数据存储需求。大模型通常涉及海量的参数和数据,例如一个拥有10亿参数的模型,其存储需求可能达到数百GB。根据数据的规模和类型,需要确定存储的容量、速度和可靠性。对于大规模数据,分布式存储是常见的选择,它可以将数据分散存储在多个节点上,提高存储效率和数据访问速度。同时,数据的读写频率也是重要因素,高
- 三层架构 vs SOA vs 微服务:该选谁?
Echo_Wish
架构运维实战:高可用与高性能架构微服务云原生
三层架构vsSOAvs微服务:该选谁?一、从单体到分布式:架构演进的必然性最早的系统架构通常是单体架构(MonolithicArchitecture),所有功能都打包在一个应用里,部署方便,但扩展性和灵活性有限。后来,为了让系统更具可维护性,三层架构成为主流。但当业务变得复杂,单纯的三层架构不再够用,SOA应运而生,再到后来的微服务,都是在解决“架构如何更灵活、可扩展、好维护”这个核心问题。那么,
- 微软CEO Satya Nadella提出AI重构法则:从范式跃迁到社会盈余
TGITCIC
AI-大模型的落地之道AI大模型大模型AIAIAgentAI智能体AI落地大模型落地
1.范式跃迁:AI作为第四次技术革命的核心驱动力1.1技术代际的复合效应从客户端到互联网、移动互联网再到云计算,技术平台的演进始终遵循“平台变革→产品跃迁→反哺平台”的螺旋上升逻辑。AI的特殊性在于其叠加了前三代技术的基础设施能力:云计算:提供百亿级参数模型的分布式训练能力互联网:构建全球数据流动与反馈闭环移动终端:扩展AI服务的触达边界技术范式核心特征代表产品对AI的支撑作用客户端本地化计算Wi
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据kafkalinqai
大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
- 创建型模式
大曰编程
java面试分布式设计模式
创建型模式是设计模式的核心分支,专注于对象创建机制的优化,通过封装对象实例化过程,提升系统的灵活性与可扩展性。在分布式系统中,由于多节点协作、网络通信延迟、状态一致性等特性,传统单体环境下的创建型模式需进行适应性演化。本文从分布式场景出发,系统解析单例、工厂方法、抽象工厂、建造者、原型五大创建型模式的核心原理、分布式变种及实战应用。一、单例模式:分布式环境下的唯一性保障1.1单体与分布式单例的本质
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟