- 使用GitHub API进行智能文档加载
fgayif
githubpython
GitHub是一个强大的开发者平台,提供了代码存储、管理和分享的功能。它采用Git软件,增强了分布式版本控制,同时提供了访问控制、错误跟踪、软件功能请求、任务管理、持续集成和项目的wiki等功能。随着AI技术的发展,我们可以利用GitHub的API实现智能文档加载,以便更好地进行代码管理和分析。下面我将介绍如何使用GitHubAPI进行文档加载,并通过实用的代码示例来帮助大家理解。技术背景介绍Gi
- Java架构师成长之路
hweiyu00
分享spring微服务springcloudjava
概述本教程主要从6个方面,全面讲解Java技术栈的知识。1.性能调优深入理解MySQL底层原理、索引逻辑,数据结构与算法。使用Explain进行优化分析MVCC原理剖析日志机制解析2.框架源码掌握Spring底层原理带你手写一个Spring解析IOC、AOP源码、以及事务原理3.并发编程剖析Java底层锁机制CAS、JUC工具使用、AQS源码分析以及并发的集合类的讲解4.分布式开发剖析分布式中使用
- 【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability
寻雾&启示
分布式系统论文阅读
在分布式系统中,强一致性往往和高可用、高吞吐是矛盾的。比如传统的关系型数据库,其保证了强一致性,但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库,虽然其吞吐量、和扩展性很高,但往往只支持最终一致性,无法保证强一致性。由此ChainReplicationforSupportingHighThroughputandAvailability提出了链式复制协议,旨在保证高吞吐、高可用的同时,支持数据的强一
- 【自建分布式数据库详细指南】(五)使用:常见API及使用问题
大板牙花生
分布式
延续前几篇文章,下面着重从一些基本的API讲讲从入门到习惯的常用方法,后续更新。USAGE1节点管理设置主节点,又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node('new-node',12345);step2.删除节点step3.新增节点后重新
- Rust + 时序数据库 TDengine:打造高性能时序数据处理利器
涛思数据(TDengine)
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引言:为什么选择TDengine与Rust?TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库,支持高并发写入、高效查询及流式计算,通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。Rust作为一门系统级编程语言,近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起,以其内存安全、高性能著称,与TDengine的高效特性天然契合,适合构建高可靠、高
- 【Docker系列四】Docker 网络
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
s4Docker系列docker网络容器
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,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
maxmaxma
数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
一个“不专业”的阿凡
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问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- 深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现
数据与算法架构提升之路
#Flinkflinkkafkaconector源码
目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理5.2API使用示例5.3多种
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- Sa-Token v1.20.0 发布,新增临时Token认证
框架介绍Sa-Token是一个轻量级Java权限认证框架,主要解决:登录认证、权限认证、分布式Session会话、单点登录、OAuth2.0等一系列权限相关问题。框架针对踢人下线、自动续签、前后台分离、分布式会话……等常见业务进行N多适配,通过sa-token,你可以以一种极简的方式实现系统的权限认证部分Sa-Tokenv1.20.0版本更新包括以下内容:新增:新增Solon适配插件,感谢大佬@刘
- SpringBoot分布式架构下字典表设计与实战应用
潘多编程
springboot分布式架构
在分布式系统中,字典表作为基础数据的核心载体,其设计合理性直接影响系统的扩展性和维护效率。本文将结合具体代码实例,深入讲解分布式环境下字典表的设计方案与实现细节。一、分布式环境下的字典表挑战数据一致性要求:多服务节点间的字典数据同步高并发访问压力:基础数据的频繁读取需求动态更新需求:业务运行时字典数据的热更新能力多级缓存策略:本地缓存与分布式缓存的协同工作二、技术方案设计架构图:[Client]-
- Apache大数据旭哥优选大数据选题
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大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- 【Hive】-- hive 3.1.3 伪分布式部署(单节点)
oo寻梦in记
ApachePaimon大数据服务部署hive分布式hadoop
1、环境准备1.1、版本选择apachehive3.1.3apachehadoop3.1.0oraclejdk1.8mysql8.0.15操作系统:Macos10.151.2、软件下载https://archive.apache.org/dist/hive/https://archive.apache.org/dist/hadoop/1.3、解压tar-zxvfapache-hive-4.0.0-
- 【Linux】Hadoop-3.4.1的伪分布式集群的初步配置
孤独打铁匠Julian
Linuxlinuxhadoopubuntu
配置步骤一、检查环境JDK#目前还是JDK8最适合Hadoopjava-versionecho$JAVA_HOMEHadoophadoopversionecho$HADOOP_HOME二、配置SSH免密登录Hadoop需要通过SSH管理节点(即使在伪分布式模式下)sudoaptinstallopenssh-server#安装SSH服务(如未安装)cd~/.ssh/ssh-keygen-trsa#生
- 事务回滚核心技术
KBkongbaiKB
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一、事务回滚的数学本质与核心挑战1.1事务状态机模型操作执行持久化完成系统故障事务回滚ActivePartiallyCommittedCommittedFailedAborted1.2核心技术挑战矩阵问题维度单机事务分布式事务原子性保证存储引擎WAL日志二阶段提交协议隔离性实现MVCC多版本控制全局锁调度机制可见性管理事务ID版本链向量时钟同步回滚触发条件SQL执行异常/死锁网络分区/节点故障二、
- 从零开始学习 Go 语言
九班长
Golang学习golang后端开发语言gin
Go语言(又称Golang)是由Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型编程语言。它以其简洁的语法、高效的并发支持和强大的标准库而闻名,非常适合开发高性能的服务器端应用、分布式系统和云计算工具。本文将从零开始,详细介绍如何学习Go语言,涵盖基础语法、核心概念、并发编程、工具链和实战项目等内容。1.Go语言简介1.1Go语言的特点简洁易学:语法简洁,学习曲线平缓。高效编译:编译速度快,生成的
- C# 如何给kafka消息配置优先级按序消费
躺着发呆
C#大数据kafkac#分布式开发语言
顾名思义kafka消息主题是没有优先级的配置,没办法配置消费顺序的,所有我们需要想办法给kafka消息配置消费顺序,如何做呢?下面我给大家举个简单优先级事例,比如高中低三个顺序消费消息首先要定义三个消息主题,分别是高、中、低是哪个主题,英文分别是high、medium、low这个时候他们还是没有先后消费的本领,下面需要我们赋予他们这个顺序级别思路如下消费顺序,高》中》低,高和中都是可以插队来进行消
- java队列实现限流_如何使用队列实现微服务限流算法?
纽太普
java队列实现限流
队列在平时开发中可能是出现频率最高的数据结构之一了,但是大部分情况下,我们都是用别人已经实现好的,比如kafka,比如redis里的list,以至于让人怀疑为什么还要去学习队列呢?希望今天的内容可以给你一些启发。什么是队列为了整个文章的完整性,我们还是来介绍一下什么是队列。我们举个生活中常见的案例,假设你在周杰伦的奶茶店买奶茶,由于人很多,为了保持公平和秩序,你被要求排队,最先来的人排到最前面,这
- Java面试宝典,kafka优先级队列
m0_57081324
程序员java经验分享面试
为什么要分库分表?首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈,对外表现有几个方面:大量请求阻塞在高并发场景下,大量请求都需要操作数据库,导致连接数不够了,请求处于阻塞状态。SQL操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表,一条SQL没有命中索引会全表扫描,这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增,单库数据量越来越大,给存储
- 麒麟服务器操作系统Redis部署手册
太极淘
麒麟操作系统管理工具服务器redis运维
软件简介Redis****介绍REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统,是跨平台的非关系型数据库。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的API。Redis通常被称为数据结构服务器,因为
- DMDDM文档数据库学习分享
合作愉快:)
数据库学习
达梦新云文档数据库(简称DMDDM),是一款由达梦公司独立研发的分布式原生文档数据库产品。一、关键特性1、高性能、高可用性:DMDDM文档数据库支持快速的数据读写操作,能够满足高性能应用的需求。支持主备集群和分布式集群部署方式,单个节点故障不影响整个系统的正常运行。提供DDM-Meta、DDM-Store和DDM-Engine三个核心组件,分别负责存储数据库元数据和集群调度、存储实际的数据库数据以
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- Kafka扩分区和分区副本重分配之后消费组会自动均衡吗?
石臻臻的杂货铺
Kafkakafka消费者
作者:石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、KnowStreamingPMC)。KnowStreaming是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源!。KnowStreaming体验环境请访问:
- java毕业设计,网上商城系统
爱编程的小哥
java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- Flink Cdc TiDB详解
24k小善
flink大数据java
1.什么是FlinkTiDBCDC?简单说就是用Flink实时抓取TiDB数据库的数据变化(比如新增、修改、删除),并将这些变化数据以流的形式处理,用于实时分析、同步到其他系统等场景。TiDB本身是分布式数据库,而Flink是流处理引擎,两者的结合适合需要高吞吐、低延迟的大规模数据处理场景[7][8]。2.底层原理TiDB侧:通过TiCDC组件(TiDB的变更数据捕获工具)捕获数据变更,类似MyS
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
weixin_30777913
azure云计算
设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- springboot使用kafka自定义JSON序列化器和反序列化器
zhou_zhao_xu
Kafkaspring
1.序列化器packagecom.springboot.kafkademo.serialization;importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importorg.apache.kafka.common.serialization.Serializer;importjava.util.Map;/**
- 自定义kafka高效的protoStuff序列化
_夜渐凉
●JavakafkaprotoStuff序列化
Duang,最近搭建了一个自己的博客小破站,欢迎各位小伙伴来访吖:https://www.ares-stack.cn/blog_service/#/game目前序列化领域中,谷歌的protobuf应该是性能好,效率高的了,并且protobuf支持多种语言,可跨平台,跨语言但使用起来并不像其他序列化那么简单(首先要写.proto文件,然后编译.proto文件,生成对应的.java文件)protost
- Kafka常见问题
C18298182575
kafkalinq分布式
Kafka集群,常见MQ面试问题Kafka集群,常见MQ问题Kafka名词介绍•Topic:消息队列,生产者和消费者面向的都是一个Topic•Broker:一个Kafka服务器就是一个Broker,一个集群由多个Broker组成。一个Broker可以容纳多个Topic•Producer:消息生产者,向KafkaBroker发生消息的客户端•Consumer:消息消费者,向KafkaBroker取消
- 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><