- 缓存失效算法
孜泽
本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- Redis从0到1详解(SpringBoot)
小白的一叶扁舟
面试题redisspringboot数据库springcloudjava后端中间件
前言在现代应用中,Redis扮演着重要的角色,作为高性能的缓存和消息队列,它能够大大提高系统的响应速度和吞吐量。在SpringBoot项目中使用Redis,不仅能通过简单的配置连接Redis服务,还能利用Redis提供的各种高效算法,如LRU(最近最少使用)和LFU(最不常用)来实现智能的数据管理。此外,分布式锁也可以通过Redis提供的功能来实现,保证多线程或多服务之间的数据一致性。本文将介绍如
- 从LIFO到LFU,8种缓存淘汰策略,一张图搞懂!
非科班大厂码农(同名公众号)
计算机底层原理缓存
LRU(LeastRecentlyUsed)-最近最少使用LRU策略会淘汰最近最少使用的缓存项,也就是说,最久没有被访问到的数据会被首先删除。例子:假设缓存中有5个数据项,它们的最近访问时间分别为4分钟、14小时、2小时、6分钟和5秒。按照LRU策略,14小时之前被访问的那个数据项会被优先淘汰,因为它是最久没有被访问的。MRU(MostRecentlyUsed)-最近最多使用MRU这个策略恰好与L
- 高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式
非科班大厂码农(同名公众号)
分布式缓存
缓存系列文章链接如下:高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存|Read-Through缓存模式Write-Through模式的缓存操作Write-Through模式的思路与Read-Through模式类似,但有一个关键的区别:在这里,缓存负责
- 使用Java实现LRU缓存和LFU缓存
今天不coding
java缓存
LRU缓存问题描述请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类:LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在,则变更其数据值value;如果不存在,则
- Redis典型应用之缓存
Obto-
Redis缓存redis数据库
目录前言关于“二八定律”使用Redis作为缓存为什么关系型数据库性能不高为什么并发量高了就爱宕机缓存更新策略定期生成:实时生成:淘汰策略FIFO(FirstInFirstOut)先进先出lRU(LeastRecentlyUsed)淘汰最久未使用的LFU(LeastFrequentlyUsed)淘汰访问次数最少的Ramdom随机淘汰Redis内置淘汰策略:缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿缓存预
- js实现LFU算法
多啦-A萌
javascript开发语言ecmascript
LFULFU算法是最近最少使用次数算法,针对的是使用次数;补充一点:对于相同使用次数应该需要加上时间戳,看他人实现LFU算法都没有考虑这一点。本文通过全局nextId来表示第几次使用功能;classLFU{constructor(capacity){this.capacity=capacity;this.cache=[];this.nextId=1;//用于表示第几次存储的,区分相同存储次数}ge
- 深入了解Redis的过期策略和内存淘汰机制
喔的嘛呀
redis数据库缓存
目录引言一、过期策略(ExpirationPolicies)1、惰性过期(LazyExpiration)2、定期过期(TTL-BasedExpiration)二、内存淘汰机制(EvictionPolicies)LRU(LeastRecentlyUsed)LFU(LeastFrequentlyUsed)随机淘汰(Random)总结三、如何选择合适的过期策略和内存淘汰机制?过期策略(Expiratio
- 【坚持每日一题9.9】460. LFU 缓存
程序员小2
请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构。实现LFUCache类:LFUCache(intcapacity)-用数据结构的容量capacity初始化对象intget(intkey)-如果键存在于缓存中,则获取键的值,否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)-如果键已存在,则变更其值;如果键不存在,请插入键值对。当缓存达到其容量时,则应该在插入新项之前,使最不经常
- redis过期淘汰策略、数据过期策略与持久化方式
sunyunfei1994
理论知识redis
redis的过期淘汰策略redis过期淘汰策略有很多,默认是no-eviction不删除任何数据,内存不足存入会直接报错,可以在redis配置文件中进行设置,其中有两个非常重要的概念,LRU与LFULRU表示最近最少使用,LFU为最少频率使用又按照volatile已设置过期时间的数据集和allkeys所有数据集,官方提供的淘汰策略有八种no-eviction禁止驱逐数据、vilatile-lru已
- LRU和LFU的区别
冬至z
缓存算法
概念介绍LRU和LFU都是内存管理的页面置换算法。LRU,即:最近最少使用淘汰算法(LeastRecentlyUsed)。LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面。LFU,即:最不经常使用淘汰算法(LeastFrequentlyUsed)。LFU是淘汰一段时间内,使用次数最少的页面。举例说明假设LFU方法的时期T为10分钟,访问如下页面所花的时间正好为10分钟,内存块大小为3。若所需页面顺序依次如下:
- java lru lfu,LRU和LFU有什么区别
伟大的凡人
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WhatisthedifferencebetweenLRUandLFUcacheimplementations?IknowthatLRUcanbeimplementedusingLinkedHashMap.ButhowtoimplementLFUcache?解决方案Let'sconsideraconstantstreamofcacherequestswithacachecapacityof3,se
- LRU和LFU 算法(页面置换算法)
高薪程序员
算法Golang算法
LRU和LFU的区别LRU和LFU都是内存管理的页面置换算法。LRU:最近最少使用(最长时间)淘汰算法(LeastRecentlyUsed)。LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面。LFU:最不经常使用(最少次)淘汰算法(LeastFrequentlyUsed)。LFU是淘汰一段时间内,使用次数最少的页面。例子假设LFU方法的时期T为10分钟,访问如下页面所花的时间正好为10分钟,内存块大小为3。若
- (转帖)Redis的LRU和LFU区别
cleble
Redis
常见的缓存算法:LRU(Leastrecentlyused)最近最少使用,如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高。LFU(Leastfrequentlyused)最不经常使用,如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。FIFO(Fistinfirstout)先进先出,如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉。一:LRURedis维护了一个24
- LRU和LFU有什么区别
&北笙&
javamybatis开发语言
LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)和LFU(LeastFrequentlyUsed,最不常使用)都是常见的缓存淘汰策略,它们在选择淘汰缓存中的键时有不同的侧重点。LRU(最近最少使用):LRU策略基于时间的概念,它认为最近被访问过的键是最有可能被再次访问的,因此在淘汰时会优先选择最久未被访问的键。LRU策略会维护一个访问顺序列表,每当一个键被访问时,它会被移动到列表的末尾,
- LRU和LFU算法的区别
焚天&无夜
操作系统操作系统
LRU和LFU都是页面置换算法。LRU:近期最少使用算法LFU:最不经常使用算法从名字可以看出,LRU看的是最近一次使用的时间,时间长的被替换,而LFU看的是使用的频率,频率低的被替换。例如,内存块长度为3,页面顺序为121234在使用到4时,需要进行页面置换。如果使用LRU,应该把1置换为4,因为1已经3次没有使用,而2,3分别为2,1。如果使用LFU,应该把3置换为4,虽然3上次使用过,但是1
- 常见的缓存淘汰算法
思静语
缓存缓存java
FIFO、LRU、LFU和WindowTinyLFU是常见的缓存淘汰算法,用于决定在缓存容量不足时应该如何选择要淘汰的数据。常见的缓存淘汰算法包括:FIFO(先进先出)算法:按照数据最早进入缓存的顺序进行淘汰。即,最先进入缓存的数据将首先被淘汰,而最近进入缓存的数据将被保留。LRU(最近最少使用)算法:根据数据的访问时间进行淘汰。即,如果一个数据最近被访问过,则它是“热数据”,将被保留;而如果一个
- LFU算法
Dominiczz
算法题算法java
LFU算法LeastFrequentlyUsed(最不频繁使用)Leetcode有原题,之前手写过LRU,数据结构还是习惯于用java实现,实现是copy的评论题解。题解注释写的很清楚大致就是说LFUCache类维护一个存放node的map,同时维护两个双向链表,注意这个双向链表里面又包含了两个双向链表,访问的频率是first最大,last最小。其余的就是正常的双向链表的操作了(插入,删除)imp
- Leetcode460.LFU缓存
muzili-1
C++Primer缓存c++leetcode
题目链接初刷时间:2023.9.25解题思路:所需的数据结构:一个二维数组cache,其中每一项是一个四元组包括{key、value、time、cnt}一个无序map,记录key和cache下标的映射关系一个set,其中存的每一项都是三元组{cnt、time、idx},按照从小到大的顺序进行排序核心思路是,用一个se按照cnt和time从小到大的顺序t维护当前cache中各元素,需要进行替换时直接
- LeetCode460 LFU缓存
风筝_
LFU缓存LeetCode460
structNode{//双向链表的节点intkey;//键intval;//值intfreq;//频率Node*prev;//前一个节点Node*next;//后一个节点//无参构造函数Node():key(-1),val(-1),freq(0),prev(nullptr),next(nullptr){}//带参构造函数Node(int_k,int_v):key(_k),val(_v),freq
- leetcode 460: LFU缓存
coding_diamond
LeetCode练习编程练习缓存leetcode算法
题目描述:请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构。实现LFUCache类:LFUCache(intcapacity)-用数据结构的容量capacity初始化对象intget(intkey)-如果键key存在于缓存中,则获取键的值,否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)-如果键key已存在,则变更其值;如果键不存在,请插入键值对。当缓存达到其容量capacit
- LFU缓存(Leetcode460)
丶lemon7
Leetcode算法题缓存算法java
例题:分析:这道题可以用两个哈希表来实现,一个hash表(kvMap)用来存储节点,另一个hash表(freqMap)用来存储双向链表,链表的头节点代表最近使用的元素,离头节点越远的节点代表最近最少使用的节点。注意:freqMap的key为节点的使用频次。下图是freqMap的结构:这是kvMap:它的key没有什么特殊含义,value是储存的节点题目中调用get方法会增加元素的使用次数(freq
- 缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略
georgesnoopy
guava缓存java淘汰策略Caffeine
我们常见的缓存是基于内存的缓存,但是单机的内存是有限的,不能让缓存数据撑爆内存,所有需要缓存淘汰机制。https://mp.csdn.net/editor/html/115872837中大概说明了LRU的缓存淘汰机制,以及基于LRU的著名实现guavacache。除了LRU淘汰策略外,其是常见的还有FIFO以及LFU,只是说目前用的最多的是LRU。LRULRU记录了缓存中数据项的访问时间,在缓存数
- redis的数据淘汰测略
forty-nine
redis数据库缓存
Redis提供了多种数据淘汰策略,可以根据实际需求选择适合的策略。以下是Redis中常见的数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的键中挑选最近最少使用的数据进行淘汰。volatile-ttl:从已设置过期时间的键中挑选即将过期的数据进行淘汰。volatile-random:从已设置过期时间的键中随机选择数据进行淘汰。volatile-lfu:从已设置过期时间的键中挑选最不经常使用
- 数据库笔记
newcih
数据库笔记oracle
文章目录数据库概述基本概念存储过程完整性约束范式FAQ分布式锁RedisMySQLZooKeeper非关系型数据库Redis数据结构限流内存淘汰机制LRU最近最少使用LFU最近经常使用过期策略关系型数据库GenericSQL数据类型索引负面影响原则类型结构FAQ事务隔离级别并发导致的问题ACID特性MySQL执行计划常用函数引擎FAQOracleFAQ参考链接参考链接数据库概述基本概念存储过程在数
- 缓存淘汰算法FIFO、LRU、LFU及Java实现
超级晴天
缓存淘汰算法在高并发、高性能的质量要求不断提高时,我们首先会想到的就是利用缓存予以应对。第一次请求时把计算好的结果存放在缓存中,下次遇到同样的请求时,把之前保存在缓存中的数据直接拿来使用。但是,缓存的空间一般都是有限,不可能把所有的结果全部保存下来。那么,当缓存空间全部被占满再有新的数据需要被保存,就要决定删除原来的哪些数据。如何做这样决定需要使用缓存淘汰算法。常用的缓存淘汰算法有:FIFO、LR
- 【知识点】数据库
newcih
数据库oraclemysql
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- Redis高级特性
野心与梦
redis专栏redisjavamybatis
文章目录1.4.1Redis的缓存过期淘汰策略1.4.1.1Redis内存满了怎么办1.4.1.2过期策略1.4.1.3缓存淘汰策略1.4.1.3.1Redis中LRU设计1.4.1.3.2Redis中LFU设计1.4.2持久化机制1.4.2.1持久化流程1.4.2.2RDB1.4.2.3AOF1.4.2.3.1AOF运行原理1.4.2.3.2AOF文件重写原理1.4.3Redis为什么这么快?R
- 一文讲透Redis的LRU与LFU算法实现
励志成为大牛的小牛
Redisredis算法数据库
深入解析Redis的LRU与LFU算法实现一、前言Redis是一款基于内存的高性能NoSQL数据库,数据都缓存在内存里,这使得Redis可以每秒轻松地处理数万的读写请求。相对于磁盘的容量,内存的空间一般都是有限的,为了避免Redis耗尽宿主机的内存空间,Redis内部实现了一套复杂的缓存淘汰策略来管控内存使用量。Redis4.0版本开始就提供了8种内存淘汰策略,其中4种都是基于LRU或LFU算法实
- Redis过期删除策略和内存淘汰策略
JCGKS
Redisredismaxmemory过期删除内存淘汰近似LRU近似LFU淘汰池
文章目录过期删除策略如何设置过期时间过期的key被放置在哪里?常见的过期删除策略过期删除策略惰性删除策略定期扫描策略Redis过期删除策略惰性删除策略定期扫描策略扫描的频率定期扫描的流程从节点的过期策略内存淘汰策略Redis最大运行内存内存淘汰策略默认的内存淘汰策略设置内存淘汰策略LRU&&LFU近似LRU算法idletime的计算为什么redis在获取时间戳的时候需要原子获取LRU淘汰策略近似L
- 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,