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目录一、环境准备二、创建编译使用的脚本三、编译ClickHouse一、环境准备1.1、CentOS版本为7.4.17081.2、从githubcloneClickHouse源码,checkout到tagv21.2.6.1-stable。cloneClickHOuse代码的时候需要把依赖的子项目也都clone下来,命令如下:gitclone--recursivehttps://github.com/
- CentOS 7 编译ClickHouse 24.8完整指南
前言在CentOS7上编译ClickHouse24.8可能会遇到一些挑战,主要是因为CentOS7的默认软件版本较旧。本文将详细介绍从零开始构建ClickHouse24.8的完整过程,包括依赖安装和环境配置。准备工作首先确保系统已更新到最新版本:yumupdate-y1.安装CMakeClickHouse需要CMake3.1.7以上版本,我们安装3.25.3:wget--no-check-cert
- gorm 配置数据库
三金C_C
go数据库
介绍GORM是Go语言中最流行的ORM(对象关系映射)库之一,基于数据库操作的封装,提供类似DjangoORM/SQLAlchemy的开发体验。特性描述支持多种数据库MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQLServer、ClickHouse等自动迁移自动根据struct生成数据库表结构CRUD操作简洁简洁直观的增删查改接口支持事务内置事务管理预加载一行代码加载关联数据(Preload
- Clickhouse数据库的探索与安装
PerterTingle
华为云+Ubuntu操作系统springbootjava华为云数据库
以下是一个简洁的教程,指导你在Ubuntu系统上通过Docker下载并运行ClickHouse(一个开源的列存储数据库,专为在线分析处理OLAP设计),并确保其支持远程访问。教程基于官方文档和相关资源,适用于初学者。使用Docker部署ClickHouse教程前提条件Ubuntu系统(本教程以Ubuntu22.04为例)。已安装Docker和DockerCompose(若未安装,见下方步骤)。具有
- clickhouse安装 日记
唯独不开心
clickhouse数据库
#下载安装包下载地址:Indexof/repos/clickhouse#安装rpm-ivh*.rpm错误:依赖检测失败:libcrypto.so.10()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_64需要libicudata.so.50()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_6
- 信创 CDC 实战|国产数据库的数据高速通道:OceanBase 实时入仓 StarRocks
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国产数据库加速进入核心系统,传统同步工具却频频“掉链子”。本系列文章聚焦OceanBase、GaussDB、TDSQL、达梦等主流信创数据库,逐一拆解其日志机制与同步难点,结合TapData的实践经验,系统讲解从CDC捕获到实时入仓(Doris、StarRocks、ClickHouse等)的完整链路构建方案,为工程师提供切实可行的替代路径与最佳实践。本篇任务:OceanBase→StarRocks
- Python实现MySQL建表语句转换成Clickhouse SQL
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主程序:**main_converter.py**importreimportjsonimportargparsedefload_config(config_path:str)->dict:'''配置管理模块:加载JSON格式配置文件'''withopen(config_path,mode="r",encoding="utf-8")asf:returnjson.load(f)classBaseCo
- 大数据学习(141)-分布式数据库
viperrrrrrr
大数据学习分布式clickhousehdfshbase
在分布式数据库中主要有hdfs、hbase、clickhouse三种。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、HBase和ClickHouse都是处理大数据的分布式系统,但它们的设计目标、架构和适用场景有所不同。一、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生态系统的一部分,是一个高度容错的系统,适合存储大量数据。它被设计为
- PostHog 的核心原理
草明
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“事件驱动的数据采集+本地部署的分析系统+全栈可观测能力”下面是对PostHog工作原理的详细拆解,从架构层次到数据流转流程,并涵盖其核心模块。架构总览PostHog通常由以下几个关键组件构成:用户前端→PostHogJSSDK/API→IngestionPipeline→Kafka(事件队列)↓PostgreSQL/ClickHouse(事件存储)↓后端处理服务+插件系统+分析引擎↓WebUI/
- Python实现高效导入Excel数据到ClickHouse
weixin_30777913
python开发语言clickhouseexcelpandas
设计一个从Excel文件导入Clickhouse表的程序流程,并用Python来实现。单进程读取Excel文件,分批读取,每批读取1000条,使用INSERT的语句带多组值来写入数据库,比如100组值,可以创建多个列表来缓存这些插入数据库的语句,实现连续读取数据不中断,创建单个进程来读取顺序这些列表来写入表,读取完列表的数据之后,清空列表以便下一次再写入插入数据库的依据,我希望读取和写入数据库的操
- 数据库选型之路YMatrix与Clickhouse对比
星*语
数据库数据仓库时序数据库
背锅我们是被迫的数据库问题‘触发’越来越频繁了,开发、业务人员也一直抱怨数据库不行,作为运维人员,天天各种处理问题,还被其他部门喷,有问题矛头全部指向数据库。刚上任的部门领导整天也是压力山大,内部会议分析了当前的情况,最终解决方案是架构变更。当前的生产系统运行在Mysql上,从开始的保留半年的数据,到现在缩减到保留不足三个月的数据,全量数据实时同步到Hadoop,随着业务的发展,Mysql和Had
- Clickhouse统计指定表中各字段的空值、空字符串或零值比例
weixin_30777913
clickhouse运维数据仓库
下面是一段ClickhouseSQL代码,用于统计指定数据库中多张表的字段空值情况。代码通过动态生成查询语句实现自动化统计,处理逻辑如下:从系统表获取指定数据库(替换your_database)中所有表的字段元数据根据字段类型动态生成对应的空值统计逻辑使用sum聚合函数统计空值记录数计算空值占比百分比结果包含数据库名、表名、字段名、字段类型、空值计数、总行数和空值占比SELECTdatabase,
- dbeaver 查询clickhouse,数据库时间差了8小时
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大数据数据库clickhouseoracle
️调整步骤修改DBeaver连接配置在DBeaver中右键点击ClickHouse连接,选择“编辑连接”。切换到“驱动属性”选项卡,找到以下参数并修改:use_server_time_zone:设置为true(强制使用服务器时区)。use_server_time_zone_for_dates:设置为true(日期字段同步服务器时区)。use_time_zone:设置为目标时区(例如Asia/Sha
- 硬核实战 | 3分钟Docker部署ClickHouse列存数据库
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ClickHouse作为OLAP领域性能标杆,其列式存储引擎比传统数据库快100倍以上。本文将用Docker实战部署,并解析关键配置:安装# 拉取最新镜像(当前版本23.8)docker pull clickhouse/clickhouse-server# 运行容器(关键参数解析)docker run -d \ --name=
- 开源夜莺支持MySQL数据源,更方便做业务指标监控了
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夜莺监控项目最核心的定位,是做一个告警引擎,支持多种数据源的告警。这个版本的更新主要是增加了对MySQL数据源的支持,进一步增强了夜莺在业务指标监控方面的能力。之前版本的夜莺主要聚焦在Prometheus、VictoriaMetrics、ElasticSearch等传统监控数据源上,从上个版本引入ClickHouse开始,夜莺开始支持更多样化的数据源,本次版本迭代则引入了MySQL数据源的支持,给
- ClickHouse在数据库领域的多租户架构设计
数据库管理艺术
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ClickHouse在数据库领域的多租户架构设计关键词:ClickHouse、数据库、多租户架构、资源隔离、数据安全摘要:本文深入探讨了ClickHouse在数据库领域的多租户架构设计。首先介绍了多租户架构在数据库领域的背景和重要性,接着阐述了ClickHouse多租户架构的核心概念与联系,包括其原理和架构示意图。详细讲解了实现多租户架构的核心算法原理和具体操作步骤,并给出了相应的Python代码
- 我借鉴了 PHP PDO 对象预处理的方式,设计并开发一个组件
php组件设计
在KK集团工作期间开发过一个组件,至于为啥要开发这个组件,每家公司业务不一样,当时是用于从Elasticsearch和ClickHouse两个数据源里面查询数据,代码实现并不复杂,我自豪的是设计思路,分享一下。因为我看过也用过PDO的预处理,所以借鉴了其预处理思路,文档地址https://www.php.net/manual/zh/pdo.prepare.phpPDO的好处是,SQL语句只解析一次
- 开源夜莺V8.Beta11发版,支持CK告警、事件Pipeline等
运维监控开源开源监控软件
这个版本来得迟了一些,主要是新功能加的多,下面简单介绍一下新功能,下下周也计划做一次直播讲解。支持ClickHouse告警夜莺最重要的定位是告警引擎,所以会持续增加各类数据源的告警支持,ClickHouse之后还有Doris、MySQL、Postgres等。开源版主要是支持告警,不会支持看图可视化,实在是做不过来,答疑也答疑不过来。引入事件Pipeline告警引擎根据告警规则产生告警事件之后,会有
- jemalloc环境变量介绍
小卡丘
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jemalloc环境变量详解与设置方法jemalloc是一款高性能、可扩展的通用内存分配器,广泛应用于Redis、MySQL、ClickHouse、Facebook等高并发场景。合理配置jemalloc的环境变量,可以更好地控制内存分配和调优程序性能。本文将详细介绍jemalloc常见环境变量的含义及其设置方式。一、环境变量作用jemalloc支持通过环境变量调整其运行时行为,涵盖内存分配策略、统
- 实时数仓flick+clickhouse启动命令
遥遥领先zzl
服务器数据库运维
FlinkCDC环境部署启动flink-yarn模式1、启动zookeeperzk.shstart2、启动DFS,Hadoop集群start-dfs.sh3、启动yarnstart-yarn.sh4、启动kafka(如果需要在启用)启动Kafka集群bin/kafka-server-start.sh-daemonconfig/server.properties查看Kafkatopic列表bin/k
- ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶clickhouse网络ai
ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南关键词:ClickHouse、Presto、OLAP引擎、选型指南、数据分析摘要:本文旨在为读者提供一份全面的ClickHouse与Presto对比的OLAP引擎选型指南。通过对这两款流行的OLAP引擎的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用场景等多方面进行深入分析,并结合项目实战案例和代码解读,帮助读者了解它们各自的特点和优势。同时,还
- 【ClickHouse】RollingBitmap
risc123456
clickhouse
ClickHouse的RollingBitmap是一种基于Bitmap的数据结构,用于高效处理数据的动态变化和时间窗口计算。以下是关于ClickHouseRollingBitmap的相关信息:RollingBitmap的应用场景RollingBitmap主要用于需要处理动态数据和时间窗口计算的场景,例如:-实时数据处理:在广告投放、用户行为分析等场景中,需要实时计算用户在特定时间窗口内的行为数据。
- ClickHouse 中`MergeTree` 和 `ReplicatedMergeTree`表引擎区别
流烟默
clickhouseclickhouse
在ClickHouse中,MergeTree和ReplicatedMergeTree都是用于存储和管理数据的表引擎,但它们的主要区别在于是否支持数据复制。下面详细解释两者的不同点及其适用场景。MergeTree定义:MergeTree是ClickHouse中最基本的表引擎之一,适用于需要高效写入和复杂查询的数据存储。它提供了排序、分区、索引等功能,非常适合于大规模数据分析。特点:排序:可以指定一个
- ClickHouse性能优化技术深度解析与实践指南
weixin_30777913
数据库clickhouse性能优化架构
作为面向OLAP场景的列式数据库,ClickHouse凭借其卓越的查询性能和大数据吞吐能力广受青睐。但要充分发挥其潜力,必须深入理解其架构特性并实施针对性优化。本文综合官方文档与最佳实践,系统阐述ClickHouse性能优化的核心技术、技巧与实践策略。所有优化都应基于实际业务场景,通过EXPLAIN和ANALYZE工具验证优化效果,避免过度优化。一、表设计与存储优化1.1主键与索引设计稀疏主索引:
- APM(应用性能监控)、Apache Flink、ClickHouse在监控场景下的数据流关系及处理流程
djdlg2023
flinkclickhouse
数据处理关系图核心组件关系说明APM(如SkyWalking/ElasticAPM)角色:数据采集端输出:应用性能指标(QPS/延迟/错误率)、调用链日志流向:通过Agent上报至APMServer进行初步聚合ApacheFlink角色:实时流处理引擎关键操作:从Kafka消费原始监控数据窗口聚合(如每分钟错误次数统计)异常检测(基于规则或机器学习)输出:结构化聚合数据(Parquet/JSON)
- 基于Redis bitmaps人群圈群
colodoo(纸伞)
大数据redis大数据javaclickhouse
由于基于bitmap技术的圈群场景在Clickhouse和Doris的压测表现不是很理想,查阅了资料发现很少有文章提到bitmap在高并发人群圈选的性能问题,难道钱能解决的问题就不是问题了?由于硬件资源有限只能通过工程去弥补这个问题,于是我做了一系列的尝试和测试,有了以下的一些测试和演进方案。测试方案方案1:基于SQL哈希,缓存结果这个方式能够解决同一SQL的多次查询,如果遇到真实的高并发场景,依
- MPP之Clickhouse
james二次元
大数据数据库MPPclickhouseMPP数据库OLAP列式数据库时序数据
ClickHouse:列式数据库概述ClickHouse是一款高性能的开源列式数据库管理系统(DBMS),由俄罗斯的Yandex公司开发,专为在线分析处理(OLAP)设计。它以极高的查询性能、水平可扩展性和高压缩率著称,适合大规模数据的实时分析。ClickHouse可以在数十亿行数据中实现亚秒级的查询性能,广泛应用于互联网、金融、电信等行业的数据分析场景。1.基本概念列式存储:ClickHouse
- 【JMeter-ClickHouse】使用JMeter对ClickHouse查询性能的压测教程
尤冠岱Vivian
【JMeter-ClickHouse】使用JMeter对ClickHouse查询性能的压测教程JMeter-ClickHouse使用JMeter对ClickHouse的查询性能进行压测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/1e3954本资源包含了详细指南,教你如何使用JMeter来对ClickHouse数据库的查询操作进行全面的性能
- 实时数据中台架构:Kafka+Flink+ClickHouse实战
AI天才研究院
架构kafkaflinkai
实时数据中台架构:Kafka+Flink+ClickHouse实战关键词:实时数据中台、Kafka、Flink、ClickHouse、实战架构摘要:本文聚焦于实时数据中台架构,深入探讨了Kafka、Flink和ClickHouse的组合应用。首先介绍了该架构的背景,包括目的、预期读者等。接着阐述了Kafka、Flink和ClickHouse的核心概念及它们之间的联系,并给出了相应的示意图和流程图。
- clickhouse的单机部署
ITWords
大数据大数据
1.什么是clickhouseclickhouse:全称是clickstreamdatawarehouse,简称clickhouse。是一个完全的列式数据库,可以做到流批一体。2.单机部署1.入门安装与启动(1)使用脚本下载yum源yuminstall-ycurl//安装curl,可以请求url链接,请求外网curl-shttps://packagecloud.io/install/reposit
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不