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佑瞻
数据库与知识图谱redis分布式数据库
在分布式系统架构中,多个独立进程对共享资源的并发访问控制是常见需求,分布式锁作为解决这一问题的关键技术,在缓存更新、任务调度、库存管理等场景中发挥着重要作用。本文将从基础原理出发,详细阐述基于Redis的分布式锁实现方案,包括单实例模式与Redlock算法,并探讨其在实际应用中的关键考量。分布式锁核心概念分布式锁是一种跨进程、跨机器的同步机制,用于保证多个分布式节点对共享资源的互斥访问。一个可靠的
- oracle pg 文件级迁移,从Oracle迁移到AntDB(二)-- ora2pg-对象和数据的导出导入
使用Ora2pg和psqlcopy方式进行数据迁移author:yafeishitags:AntDB,ora2pg,oracleAntDB:github_url,基于postgresql的高性能分布式数据库使用Ora2pg和psqlcopy方式进行数据迁移准备工作使用本文档的前提本文档指导如何使用ora2pg进行oracle到ADB的数据迁移,但是在参照本文档操作之前,有以下条件必须满足:-ADB
- Spring 生态创新应用:微服务架构设计与前沿技术融合实践
七夜zippoe
#Javaspring微服务java
在数字化转型的深水区,企业级应用正面临从“单体架构”向“分布式智能架构”的根本性跃迁。Spring生态以其二十年技术沉淀形成的生态壁垒,已成为支撑这场变革的核心基础设施。从2002年RodJohnson发布《ExpertOne-on-OneJ2EEDesignandDevelopment》奠定的理论基础,到如今覆盖从开发到运维全链路的技术矩阵,Spring始终以“简化开发”为初心,构建出适配不同业
- HarmonyOS 入门到精通:为什么状态管理是鸿蒙开发的核心?
逻极
harmonyos鸿蒙笔记harmonyos华为鸿蒙入门到精通状态管理状态模式arkts
在现代应用开发中,状态管理是构建响应式应用的基石。对于鸿蒙这种面向全场景的分布式操作系统,状态管理机制显得尤为重要。它不仅是实现复杂交互逻辑的关键,还直接关系到应用的性能、可维护性和用户体验。什么是状态管理?状态是指UI组件所依赖的、会随时间变化的数据。状态管理则是对这些变化数据的有效组织和控制,包括:状态的创建与初始化:在应用启动或组件加载时,为状态变量分配初始值,确保组件能够正确渲染初始界面。
- 4.服务注册发现:微服务的神经系统
在微服务架构中,服务之间不再是固定连接,而是高度动态、短暂存在的。如何让每个服务准确找到彼此,是分布式系统治理的核心问题之一。服务注册发现机制,正如神经系统之于人体,承担着连接、协调、感知变化的关键角色。本文将围绕Netflix开源的服务注册发现组件Eureka展开,深入剖析其原理,并以SpringCloud实战为导向,帮助你掌握服务治理的第一步。一、为什么需要服务注册发现?在单体架构中,服务调用
- 2.Spring Cloud生态全景解析:核心组件、能力边界与定位
碎风影
SpringCloud深度解析springcloudspring后端
导语:SpringCloud并非单一框架,而是基于SpringBoot构建的分布式系统工具集。它通过标准化封装,将服务发现、配置管理、熔断限流等复杂基础设施转化为开箱即用的组件,让开发者聚焦业务逻辑。本文将系统解析其核心组成、与SpringBoot的共生关系,并客观审视其能力边界,助您构建清晰的微服务技术选型地图。一、核心基石:SpringBoot与SpringCloud的共生关系关键结论:Spr
- clickhouse分布式表插入数据不用带ON CLUSTER
时时刻刻看着自己的心
clickhouse分布式
向分布式表插入数据时,通常不需要使用ONCLUSTER,因为分布式表的写入操作会自动将数据分发到底层表(bm_online_user_count_part)的对应节点。但对于DDL(数据定义语句,例如ALTERTABLE)操作,在分布式环境中修改底层表时,建议使用ONCLUSTER,以确保所有相关节点上的表结构和数据同步。区分DDL和DMLDML(数据操作语句,例如INSERT)向分布式表插入数据
- k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd
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云原生kubernetes架构etcd
宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构:数据中心的操作系统在开始之前,让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中:控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”,负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”,是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
- Redis队列
关于「把Redis当作队列来用是否合适」的问题。有些人表示赞成,他们认为Redis很轻量,用作队列很方便。也些人则反对,认为Redis会「丢」数据,最好还是用「专业」的队列中间件更稳妥。从最简单的开始:List队列首先,我们先从最简单的场景开始讲起。如果你的业务需求足够简单,想把Redis当作队列来使用,肯定最先想到的就是使用List这个数据类型。因为List底层的实现就是一个「链表」,在头部和尾
- 全栈运维的“诅咒”与“荣光”:为什么“万金油”工程师是项目成功的隐藏MVP?
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职业发展系统运维运维
大家好,今天,我们来聊一个特殊且至关重要的群体:运维工程师。特别是那些在项目制中,以一己之力扛起一个或多个产品生死的“全能战士”。你是否就是其中一员?你的技能树上点亮了:操作系统、网络协议、mysql与Redis中间件、Docker与K8s容器化、Ansible与Terraform自动化、Go/Python工具开发、Prometheus监控体系、opentelemetry可视化,甚至要负责信息安全
- Kafka浅学
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kafkajava分布式
Kafka应用场景?异步解耦流量消锋Kafka消息队列特点?Kafka吞吐量高:因为他存储数据时,磁盘顺序存储,磁盘的顺序存储速度很快。Kafka持久化消息:这些消息日志可以被重复读取和永久保留可以运行时动态扩展伸缩:Kafka是分布式系统:它以集群的方式运行,早期依赖Zookeeper对于Kafka的作用是什么?Zookeeper是分布式协调服务。Zookeeper作用:用于在Kafka集群中不
- 详解Kafka重平衡机制详解
Kafka的重平衡机制(Rebalance)是确保消费者组内成员动态变化(如新成员加入、现有成员退出或崩溃、订阅主题分区数变化)时,分区所有权能合理、公平地重新分配的核心机制。其目标是保证所有分区都有消费者处理,且负载相对均衡。一、重平衡的触发条件1.消费者加入组:新消费者启动并加入已存在的消费者组。消费者崩溃后重新恢复并重新加入组。2.消费者离开组:消费者主动关闭(发送LeaveGroup请求)
- vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(3)-KoP指标异常修复
作者:vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件,它实现了Kafka的协议,可以让使用KafkaAPI的应用直接迁移至Pulsar,这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换,用户可以使用Kafka
- 探秘阿里云消息队列:解锁分布式系统的异步通信奥秘
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阿里云消息队列:分布式架构的基石在当今数字化快速发展的时代,分布式系统已成为企业构建高可用、高性能应用的关键架构。而消息队列,作为分布式系统中的重要组件,犹如基石一般,支撑着整个架构的稳定运行。它能够有效地解决分布式系统中的异步通信、解耦、削峰填谷等问题,为系统的可靠性和扩展性提供了强大的保障。阿里云作为云计算领域的领军者,其推出的阿里云消息队列凭借着卓越的性能、高可靠性以及丰富的功能,成为了众多
- Python 爬虫实战:如何搭建高效的分布式爬虫架构,突破数据抓取极限
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随着互联网数据量的飞速增长,单一爬虫在抓取大量数据时的效率和稳定性往往无法满足需求。在这种情况下,分布式爬虫架构应运而生。分布式爬虫通过多节点并行工作,可以大大提高数据抓取的速度,同时减少单点故障的风险。本文将深入探讨如何使用Python构建一个高效的分布式爬虫架构,从架构设计到技术实现,帮助你突破数据抓取的极限。一、什么是分布式爬虫?分布式爬虫系统将爬虫任务拆分为多个子任务,分布到不同的服务器或
- kafka 每条消息只会保存到某一个分区
scan724
kafka
也就是说Kafka的消息组织方式实际上是三级结构:主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中,而不会在多个分区中被保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了Kafka的三级结构,如下所示其实分区的作用就是提供负载均衡的能力,或者说对数据进行分区的主要原因,就是为了实现系统的高伸缩性(Scalability)。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上,而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度
- Kafka的优势有哪些?经常应用在哪些场景?
Kafka的优势有哪些?经常应用在哪些场景?Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统,网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧!一、Kafka的优势有哪些?1.多生产者可以无缝地支持多个生产者,不论客户端在使用单个主题还是多个主题。2.多消费者支持多个消费者从
- kafka 收不到消息_Kafka 常见问题汇总
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kafka收不到消息
Kafka常见问题汇总1.Kafka如何做到高吞吐、低延迟的呢?这里提下Kafka写数据的大致方式:先写操作系统的页缓存(PageCache),然后由操作系统自行决定何时刷到磁盘。因此Kafka达到高吞吐、低延迟的原因主要有以下4点:页缓存是在内存中分配的,所以消息写入的速度很快。Kafka不必和底层的文件系统进行交互,所有繁琐的I/O操作都由操作系统来处理。Kafka采用追加写的方式,避免了磁盘
- kafka partition分配_走近kafka-Partition分配与消息可靠性
编辑部小李
kafkapartition分配
Kafka的高可用源于其多个副本(replication)。拥有多个副本,那么带来的问题就是数据怎么同步。我们都知道数据是存放在partition物理目录下的文件里面。通过前面几节的介绍,我们也知道消息过来后直接跟partitionleader交互,然后由leader进行数据同步。由于partition的replication机制,在kafka看来partition不分leader和followe
- Kafka最新版本(3.x/4.x)性能优化
在Kafka的最新版本(截至2025年,主流为3.x/4.x)中,性能优化需要从集群架构、Broker配置、Topic设计、生产者/消费者调优、存储层优化等多个维度综合考虑。以下是基于最新特性的核心优化措施:一、集群架构优化合理规划Broker数量与分布每个Broker承载的分区数:推荐每个Broker管理100-500个分区(超大规模集群可放宽至1000个),避免单Broker分区过多导致负载不
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
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ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- 1-Kafka介绍及常见应用场景
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kafka分布式
Kafka介绍ApacheKafka是一个开源的分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会。它被设计用于高吞吐量、低延迟、可水平扩展地处理实时数据流。官网地址是:https://kafka.apache.org/以下是Kafka的核心介绍:核心概念消息系统(MessagingSystem)Kafka充当生产者和消费者之间的消息中间件,解耦系统,确保可靠的数据传递。
- 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
- kafka系列 ---安装kafka+SASL配置
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- Kafka 数据倾斜原因、影响与权威解决方案
一、数据倾斜的概念在Kafka环境中,数据倾斜是指数据在主题(Topic)的各个分区(Partition)之间分布不均匀的状况。理想情况下,分区设计期望数据能在各个分区均衡分布,如此一来,消费者组内的消费者便可均衡地从不同分区消费数据,从而充分利用系统资源实现高效并行处理。但当数据倾斜发生时,部分分区会承载大量数据,而其他分区的数据量则相对较少。二、数据倾斜产生的原因(一)生产者端原因分区键(Pa
- Flume到Kafka且均分到多个partition
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@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录说明情况解决方法说明情况Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布。应该怎么做呢?解决方法Flume的官方文档是这么说的:KafkaSinkusesthetopicandkey
- kafka如何让消息均匀的写入到每个partition
野老杂谈
全网最全IT公司面试宝典kafka分布式
在Kafka中,要实现消息均匀写入每个partition,核心是通过合理的分区分配策略让消息在partition间均衡分布。具体机制和实践方式如下:一、Kafka默认的分区分配逻辑(核心机制)Kafka生产者发送消息时,通过Partitioner接口(默认实现为DefaultPartitioner)决定消息写入哪个partition,核心逻辑如下:指定partition时若发送消息时显式指定了pa
- 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案
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1.需求分析高并发:大量用户同时抢购,系统需要支持高并发请求。库存一致性:避免超卖(库存减为负数)或数据不一致。高性能:响应时间要短,用户体验要好。公平性:先到先得,避免作弊。2.技术选型缓存:使用Redis缓存商品库存和秒杀结果,减少数据库压力。消息队列:使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单,削峰填谷。数据库:MySQL存储订单和商品信息,使用事务保证数据一致性。分布式锁:使用Redis
- UA池和代理IP池
itLaity
Python基础知识讲解与总结中间件httppy代理模式
scrapy中中间件:位于scrapy引擎和下载器之间的一层组件作用:(1)引擎将请求传递给下载器过程中,下载中间件可以对请求进行一系列处理。比如设置请求的User-Agent,设置代理等(2)在下载器完成将Response传递给引擎中,下载中间件可以对响应进行一系列处理。比如进行gzip解压等。middlewares(中间件py文件)spider:从这里开始--->作用:产生一个或者一批url/
- H3初识——入门介绍之路由、路由元数据
简介H3提供了灵活且高性能的路由系统,支持多种HTTP方法、动态参数和中间件组合,适用于现代Web服务开发。基本用法import{H3,serve}from"h3";constapp=newH3();//定义GET路由app.get("/",(context)=>{return"HelloH3路由!";});//定义POST路由app.post("/submit",async(context)=>
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理