- SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka
m0_74823595
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优质博文:IT-BLOG-CN【需求】:生产者发送数据至kafka序列化使用Avro,消费者通过Avro进行反序列化,并将数据通过MyBatisPlus存入数据库。一、环境介绍【1】ApacheAvro1.8;【2】SpringKafka1.2;【3】SpringBoot1.5;【4】Maven3.5;4.0.0com.codenotfoundspring-kafka-avro0.0.1-SNAP
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
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面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- kafka判断生产者是否向kafka集群成功发送消息
weixin_43833540
工作中遇到的kafka问题kafka分布式
判断kafka生产者是否成功向Kafka集群发送消息,可以通过以下几种方式来判断:同步发送方式在同步发送方式中,生产者调用send()方法后,会等待Kafka的响应来确认消息是否发送成功。如果发送成功,send()方法会返回一个RecordMetadata对象,该对象包含了消息的元数据信息,如分区号(partition)、偏移量(offset)等。如果发送失败,则会抛出异常。步骤:调用produc
- 麦萌《至尊红颜归来》技术架构拆解:从复仇算法到分布式攻防的终极博弈
短剧萌
架构重构
系统设计核心逻辑剧情主线可抽象为高鲁棒性安全系统的构建与攻防对抗:加密协议与身份隐匿:叶念君隐藏身份映射为零知识证明(ZKP)协议,通过环签名(RingSignature)技术实现“青木令主”权限的匿名验证。分布式任务调度:勇闯修罗九塔对应多层防御链(Defense-in-Depth)架构,每层塔可视为独立微服务,通过Kafka实现异步攻击流量编排。对抗性训练框架:修罗门诱捕圈套可建模为GAN(生
- 全面解析:Spring Boot 集成 Apache Kafka 的最佳实践与应用案例
软件职业规划
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一、ApacheKafka:分布式消息队列的基石ApacheKafka是一个高性能、分布式的消息队列系统,最初由LinkedIn开发,旨在解决大规模数据的实时处理问题。如今,它已成为Apache软件基金会的顶级项目,并广泛应用于全球众多企业的生产环境中。Kafka不仅是一个消息队列,更是一个强大的流处理平台,能够支持高吞吐量、低延迟的数据处理,同时具备高可用性和可扩展性。Kafka的核心特性高吞吐
- 【Kafka】Kafka高性能解读
解决方案工程师
kafka分布式
Kafka的高性能源于其分布式架构设计、高效数据存储和优化算法。以下是Kafka高性能的核心原理及其实现细节:1.分布式架构设计1.1分区(Partitioning)并行处理:将Topic划分为多个Partition,每个Partition独立存储和处理数据,支持水平扩展。负载均衡:Producer和Consumer可以并行读写不同Partition,充分利用集群资源。1.2副本机制(Replic
- 优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度:实战指南
Ray.1998
大数据flinkkafka大数据
在使用Flink消费Kafka数据时,你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从Kafka并行消费、批量拉取、Checkpoint频率、ConsumerPoll速率以及Flink任务Slot资源等多个方面,详细解析如何优化Flink消费Kafka的速度。1.增加Kafka并行消费(提高并行度)问题Flink默认的Kafka消费者并行度可能较低,导致消费速度无法充分利用Kafka的吞吐能力。✅解决方案
- 深入理解 Kafka 主题分区机制
t0_54program
kafka分布式个人开发
在分布式消息系统中,ApacheKafka的主题分区机制是其核心特性之一。它不仅提供了高吞吐量和可扩展性,还通过分区实现了消息的有序存储和高效消费。本文将通过详细的代码示例和分析,帮助读者深入理解Kafka的主题分区机制。一、Kafka分区的基本概念在Kafka中,每个主题(Topic)被划分为多个分区(Partition)。分区是Kafka存储消息的基本单位,每个分区是一个有序的、不可变的消息序
- Python 的 WebSocket 实现详解
王子良.
经验分享pythonwebsocket网络协议网络
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- docker创建kafka集群
陈小咩咩
kafakakafkadocker
今天我们来创建试着创建一下kafka集群,本次采用但节点的zookeeper注册中心搭建kafka集群,并且未配置kafka-manager.1、创建docker-compose的yml文件创建kafka文件夹,并在目录下编写docker-compose的docker-compose-zoosingle-kafka.yml文件,文件名随便自己取version:'3'services:zookeep
- docker安装kafka和zookeeper
Rain_Rong
运维命令kafkajava-zookeeperdocker
下载zookeeperdockerpullwurstmeister/zookeeperdockerpullzookeeper:3.9.1#指定版本有问题启动说内存不够说要升级docker启动zookeeperdockerrun-d--namezookeeper-p2181:2181-twurstmeister/zookeeperdockerrun-d--namezookeeper-p2181:21
- 一文看常见的消息队列对比
蚂蚁在飞-
中间件云原生微服务
一、核心特性对比表维度KafkaRabbitMQRocketMQPulsar架构设计分布式日志系统,依赖ZooKeeper基于AMQP协议的代理模型主从架构+NameServer协调分层架构(Broker+BookKeeper)单机吞吐量100万+TPS5万TPS50万TPS150万TPS消息延迟毫秒级(非实时场景)微秒级(实时场景)亚毫秒级毫秒级(分层存储优化)消息持久化磁盘顺序写入内存+磁盘持
- Docker启动运行zookeeper和kafka命令
灬Change
dockerzookeeperkafka
拉取镜像dockerpullwurstmeister/zookeeperdockerpullwurstmeister/kafka运行dockerrun-d--namezookeeper-p2181:2181wurstmeister/zookeeperdockerrun-d--namekafka--linkzookeeper-p9092:9092-eKAFKA_ADVERTISED_LISTENER
- 【Kafka专栏 12】实时数据流与任务队列的较量 :Kafka与RabbitMQ有什么不同
夏之以寒
夏之以寒-kafka专栏kafkarabbitmq数据流任务队列
作者名称:夏之以寒作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:夏之以寒-kafka专栏专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景,一步步构建起消息队列和流处理的知识体系,无论是对分布式系统感兴趣,还是准备在大数据领域迈出第一步,本专栏都提供所需的一切资源、指导,以及相关面试题,立刻免费订阅,开启Kafka学习之旅!
- 【Kafka】Kafka为什么快?
卜塔
Kafkakafkajava分布式
Kafka之所以快的原因有三个:顺序读写、页缓存、零拷贝。顺序读写Kafka依赖磁盘来存储和缓存消息。在我们的印象中,磁盘的读写速度会比内存的读写速度慢,但这是在随机读写场景下的比较。实际上,磁盘的顺序读写能力不容小觑,有测试表明磁盘的顺序读写要比随机读写快将近3个数量级,并且比内存的随机读写也要快。Kafka在设计时采用了文件追加的方式写入消息,即只能在日志尾部追加新的消息,并且不能修改已经写入
- Kafka 简介
Y1nhl
大数据技术kafka分布式
Kafka简介ApacheKafka是一个开源的分布式流处理平台,广泛应用于实时数据流处理、日志管理、消息传递等场景。Kafka最初由LinkedIn开发,并于2011年捐献给Apache软件基金会。Kafka的设计目标是高吞吐量、低延迟和高可用性,它能够处理大量的数据流,并保证数据的可靠性。Kafka的基本概念Kafka主要由以下几个关键组件组成:1.Producer(生产者)Producer是
- 面试基础--高并发订单系统如何设计
WeiLai1112
后端面试职场和发展
一、总体思路高并发与可扩展采用微服务架构,将订单、用户、商品、支付、库存等功能拆分,服务间通过RPC或消息队列交互。对订单核心数据库进行分库分表,配合缓存(如Redis)减少数据库读写压力。通过消息队列(如Kafka/RabbitMQ)实现异步处理与延迟任务。订单状态机订单通常有多个状态:创建、待支付、已支付、已发货、已签收、已取消等。通过有向状态机实现状态流转,并将状态流转的业务逻辑封装在Ord
- 【Golang学习之旅】分布式任务队列(使用 RabbitMQ / Kafka)
程序员林北北
分布式golang学习云原生kafkarabbitmqjava
文章目录前言1.什么是分布式任务队列?1.1消息队列的特点2.为什么使用RabbitMQ和Kafka?2.1RabbitMQ2.2Kafka3.RabbitMQ和Kafka的基本原理3.1RabbitMQ的基本原理3.2Kafka的基本原理前言在微服务架构中,处理异步任务是不可避免的需求。为了处理任务的异步执行,系统需要一个可靠的消息队列机制。消息队列能够保证消息的持久化、顺序性和可靠性,并且能够
- Kafka消息服务之Java工具类
不会飞的小龙人
Javakafkajava消息队列mq
注:此内容是本人在另一个技术平台发布的历史文章,转载发布到CSDN;ApacheKafka是一个开源分布式事件流平台,也是当前系统开发中流行的高性能消息队列服务,数千家公司使用它来实现高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。Kafka可以很好地替代更传统的消息代理。消息代理的使用原因多种多样(将处理与数据生产者分离开来、缓冲未处理的消息等)。与大多数消息系统相比,Kafka具有更好的吞
- 简识MQ之Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ传递机制
天天向上杰
MQkafkaactivemqrabbitmqrocketmq
四种主流消息队列(Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ)的生产者与消费者传递信息的机制说明,以及实际使用中的注意事项和示例:1.ApacheKafka传递机制模型:基于发布-订阅模型,生产者向主题(Topic)发送消息,消费者订阅主题并消费消息。核心流程:生产者将消息发送到Kafka集群的Broker,根据分区策略(如轮询、哈希)将消息写入对应的分区(Partition
- tidb实时同步到mysql
数据库
客户要求实时同步表的数据到mysql,但这个表在tidb。测试直接通过tidbcdc写入到mysql,有些字段是null,所以中间加了一个kafka实现客户库中创建表CREATETABLEtb_1(idbigintprimarykey,cidbigint,gidbigint,feeDECIMAL(10,2),created_attimestamp,typesmallint,remarkstring
- docker部署kafka(单节点) + Springboot集成kafka
wsdhla
dockerkafkaspringbootzookeeper
环境:操作系统:win10Docker:DockerDesktop4.21.1(114176)、DockerEnginev24.0.2SpringBoot:2.7.15步骤1:创建网络:dockernetworkcreate--subnet=172.18.0.0/16net-kafka步骤2:安装zk镜像dockerpullzookeeper:latestdockerrun-d--restarta
- 【Python系列】Python 解释器的站点配置
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
s1Pythonpython开发语言
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,M
- Kafka Raft知识整理
自东向西
Kafka知识整理kafka分布式
背景Kafka2.8之后,移除了Zookeeper,而使用了自己研发的KafkaRaft。为什么移除Zookeeper?原来Zookeeper在Kafka中承担了Controller选举、Broker注册、TopicPartition注册和选举、Consumer/Producer元数据管理和负载均衡等。即承担了各种元数据的保存和各种选举。而Zookeeper并“不快”,集群规模大了之后,很容易成为
- Kafka topic、producer、consumer的基础使用
病妖
Kafkakafkabigdata分布式
文章目录Kafka初级前言1.topic的增删改查2.生产者的消息发送3.消费者消费数据Kafka初级前言关于kafka的集群安装这里就先跳过,如果需要相关资料以及学习视频的可以在留言下留下联系信息(邮箱、微信、qq都可),我们直接从kafka的学习开始,这是初级阶段,这篇博主主要讲述kafka的命令行操作。1.topic的增删改查创建主题:切换到kafka的相关目录,进行以下命令行操作bin/k
- kafka消费能力压测:使用官方工具
ezreal_pan
kafka工具kafka分布式
背景在之前的业务场景中,我们发现Kafka的实际消费能力远低于预期。尽管我们使用了kafka-go组件并进行了相关测试,测试情况见《kafka-go:性能测试》这篇文章。但并未能准确找出消费能力低下的原因。我们曾怀疑这可能是由我的电脑网络带宽问题或Kafka部署时的某些未知配置所导致。为了进一步确定问题的根源,我们决定对Kafka的消费能力进行压力测试。在这篇《kafka的Docker镜像使用说明
- Kafka的生产者和消费者模型
Java资深爱好者
kafka分布式
Kafka的生产者和消费者模型是一种消息传递模式,以下是该模型的详细描述:一、生产者(Producer)定义:生产者是消息的生产者,它将消息发布到Kafka的主题(Topic)中。功能:生产者可以将消息发送到指定的分区(Partition)或让Kafka自行选择分区。生产者还可以控制消息的序列化和分区策略。工作原理:生产者通过Kafka提供的API与Kafka集群进行通信,将消息异步发送到指定的主
- 阶段 1:Kafka基础认知
AI航海家(Ethan)
分布式kafkakafka分布式
核心知识点Kafka三大核心角色:Producer(生产者):负责向Kafkatopic推送数据。可以理解为数据流的发起者。Broker:Kafka服务器节点,负责存储数据流。Kafka集群由多个broker组成。Consumer(消费者):负责从Kafkatopic中读取和处理数据,可以是日志分析服务、数据库服务器等。核心概念:Topic:Kafka的基本单元,类似于数据库的表结构,用于对数据进
- 正式开源:使用Kafka FDW 加载数据到 Apache Cloudberry™
数据库开源软件
ApacheCloudberry™(Incubating)由GreenplumDatabase核心开发者创建,是一款领先且成熟的开源大规模并行处理(MassivelyParallelProcessing,MPP)数据库。它基于开源版的PivotalGreenplumDatabase®衍生而来,但采用了更新的PostgreSQL内核,并具备更先进的企业级功能。Cloudberry可以作为数据仓库使用
- RabbitMQ,RocketMQ,Kafka 消息模型对比分析
Java架构设计
javaJava程序员消息模型开发语言程序人生
消息模型消息队列的演进消息队列模型早期的消息队列是按照”队列”的数据结构来设计的。生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列。当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关系,消息被其中的一个消费者消费了,其它的消费者就拿不到消息了。发布订阅模型如果一个人消息想要同时被多个消费者消费,那么上面的队列
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><