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分布式
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坚持坚持那些年
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:HTML5引入了Canvas元素,它赋予网页设计师丰富的绘图能力,允许通过JavaScript实现复杂的动画效果。本文将介绍如何结合HTML5的Canvas元素和JavaScript创建一个全屏的雪花飘落背景动画。通过定义雪花对象、创建雪花数组、编写主循环并利用requestAnimationFrame来绘制和更新雪花位置,我们能够实现一个逼真的雪花飘落动画效
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stay down
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分布式id基本上都基于号段模式或者雪花算法模式实现,但是各有优缺点,需要根据业务情况下确定具体使用方案UUIDUUID(UniversallyUniqueldentifier),通用唯一识别码。UUID是基于当前时间、计数器(counter)和硬件标识(通常为无线网卡的MAC地址)等数据计算生成的。UUID由以下几部分的组合当前日期和时间,UUID的第一个部分与时间有关,如果你在生成一个UUID之
- Leaf-美团分布式ID生成服务
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Leaf:美团分布式ID生成服务Therearenotwoidenticalleavesintheworld.(世界上没有两片相同的树叶。)—莱布尼茨现有分布式ID生成方案在探究美团的Leaf服务之前,我们不妨先了解下市场上现有的几种分布式Id生成方案。UUID数据库自增ID号段模式Redis雪花算法(SnowFlake)滴滴出品(TinyID)百度(Uidgenerator)美团(Leaf)UU
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常见分布式ID生成方案文章目录一、为什么要用分布式ID1、什么是分布式ID2、那么分布式ID需要满足哪些条件二、分布式ID有哪些生成方式1、基于UUID2、基于数据库自增ID3、基于数据库集群模式4、基于数据库的号段模式5、基于Redis模式6、基于雪花算法(Snowflake)模式7、百度(uid-generator)8、美团(Leaf)号段模式snowflake模式9、滴滴(Tinyid)Ht
- 面试基础---MySQL 分布式 ID 方案深度解析
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MySQL分布式ID方案深度解析:UUID、自增ID与雪花算法引言在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见的需求。MySQL作为最流行的关系型数据库之一,如何在高并发、分布式环境下生成唯一ID是一个重要的技术挑战。本文将深入探讨MySQL分布式ID的生成方案,包括UUID、自增ID和雪花算法,结合实际项目案例和源码分析,帮助读者深入理解其实现原理。1.分布式ID的需求与挑战在分布式系统中,生成
- 常用的分布式 ID 设计方案
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文章目录1.UUID2.数据库自增ID3.雪花算法4.Redis生成ID5.美团Leaf1.UUID原理:UUID是由数字和字母组成的128位标识符,通过特定算法随机生成,包括时间戳、计算机网卡地址等信息。常见的版本有版本1(基于时间戳和MAC地址)、版本4(纯随机数)等。优点:生成简单,本地生成,不需要依赖额外的组件或服务,能有效减少网络开销。全球唯一,基本能保证在任何场景下不会重复。缺点:长度
- Java 雪花算法:生成有序不重复 ID (Java 实现)
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算法javajava后端开发语言算法设计模式性能优化
目录一、雪花算法概述二、雪花算法的组成部分三、雪花算法的实现四、使用示例五、总结在分布式系统中,生成唯一且有序的ID是一个常见的需求。雪花算法(SnowflakeAlgorithm)是一种常用的解决方案,它能够生成全局唯一的ID,并且这些ID具有有序性。本文将详细介绍雪花算法的原理和Java实现,帮助你在分布式系统中生成有序不重复的ID。一、雪花算法概述雪花算法是一种用于生成分布式系统中全局唯一I
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雪花算法为了高效的生成有序且唯一的ID,可以采用雪花算法来进行实现,为什么不去采用UUID呢?首先,UUID是一个128位的值,相较于雪花算法生成的64位的值,长了很多,在数据库中存储时耗费的时间更长,UUID生成后没有顺序关系,导致它不适合做主键,雪花算法排序具有可读性,在一些状况下更容易地追踪。雪花算法的原理IdUtil.getSnowflake有两个参数,第一个时数据中心的编号,第二个时机器
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何恺明团队提出的分形生成模型(FractalGenerativeModels)引发了广泛关注,其核心思想是通过递归调用生成模型模块构建自相似结构,类似数学中的分形概念(如雪花结构),从而高效生成高分辨率数据(如图像)。FractalGenerativeModels即分形生成模型,是一种新型的生成模型,以下是相关介绍:定义与原理核心概念:将生成模型本身抽象为一个模块,通过在其内部递归调用同类生成模型
- 分布式锁的实现(秒杀为背景)
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1.全局唯一ID在秒杀后生成的订单,订单ID的设计是值得考虑的。是采用数据库的自增?必然是不行的,首先若是一张订单表,其表的容量是有上限的,且订单的数据量巨大,若是采用多库多表进行存储,那么每个表自增ID都是从1开始,会造成订单ID的重复,且自增ID规律性强,容易被猜测,具有安全隐患。1.1ID生成策略采用UUID雪花算法采用Redis的自增并且根据业务进行拼接采用Redis的自增并且根据业务进行
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什么是雪花算法?雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法,用于生成64位的长整型唯一ID。其结构如下:-1位符号位:始终为0-41位时间戳:精确到毫秒-10位工作机器ID:包含5位数据中心ID和5位机器ID-12位序列号:同一毫秒内的自增序号Golang实现以下是一个完整的Golang实现:packagesnowflakeimport("sync""time""errors")//Sno
- mysql sql脚本 雪花算法
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算法相关学习资料:https://edu.51cto.com/video/1451.html雪花算法在MySQLSQL脚本中的实现作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现MySQLSQL脚本中的雪花算法。雪花算法是一种生成唯一ID的算法,广泛应用于分布式系统中。雪花算法流程首先,我们通过一个表格来展示雪花算法的实现流程:步骤描述1创建雪花算法表2插入初始数据3生成唯一ID4使用唯一ID雪花算法
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雪花算法生成id的方法:首先新建一个id生成的类;然后新建一个调用生成id的单例工具;最后使用函数【GuuidUtil.getUUID()】直接调用即可。【相关学习推荐:雪花算法生成id的方法:1、新建一个id生成的类SnowFlake/***@Auther:lyl*@Date:2019/11/2117:49*@Description:*/publicclassSnowFlake{/***起始的时
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雪花算法(SnowflakeAlgorithm)雪花算法(Snowflake)是Twitter在2010年開發的一種分布式唯一ID生成算法,它可以在高併發場景下快速生成全局唯一的64-bit長整型ID,且不依賴資料庫,具備有序性、低延遲、高可用性等特性。1.雪花算法ID結構雪花算法生成的ID是一個64-bit(8字節)長整型數字,其組成結構如下:0|41bit时间戳|10bit机器ID|12bit
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Turtle(7)制作简单动画前言我们已经学会了绘制简单的图,本期开始,我们将学习如何用turtle库制作动画.学习目标初步了解动画制作的原理做一个简单的落雪效果代码学习画一片雪花#画三分之一的雪defkoch_1(size,n):ifn==0:turtle.fd(size)else:foranglein[0,60,-120
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大家好!我是[数擎AI],一位热爱探索新技术的前端开发者,在这里分享前端和Web3D、AI技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情,欢迎关注我的文章,我们一起成长、进步!开发领域:前端开发|AI应用|Web3D|元宇宙技术栈:JavaScript、React、ThreeJs、WebGL、Go经验经验:6年+前端开发经验,专注于图形渲染和AI技术演示地址:下雪特效开源项目:智简未来、晓智元宇宙、数字
- 【面试场景】MySQL分布式主键选取
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面试mysql分布式
文章目录一.MySQL的自增主键二.UUID三.雪花ID(推荐)我的博客地址一.MySQL的自增主键适合单表的情况,在分布式分库分表下可能会有一些问题主键冲突问题在分布式系统中,多个数据库节点独立生成自增主键,很容易出现重复的主键值。例如,多个节点都从1开始递增,会导致主键冲突全局唯一性无法保证自增主键仅在单个数据库实例中唯一,无法保证在分布式环境下的全局唯一性。这使得在跨节点操作时容易出现重复主
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分布式算法
这里讲一个比较常用的分布式防重复的ID生成策略,雪花算法一个用户体量比较大的分布式系统必然伴随着分表分库,分机房部署,单体的部署方式肯定是承载不了这么大的体量。雪花算法的结构说明如下图所示:雪花算法组成从上图我们可以看出来雪花算法是64bit位的long类型的数值型的id。其中由4部分组成。1bit为固定为0,表明生成的id为正数。41bit位毫秒级的时间戳(可保留69年的时间戳)标识位为10位,
- 雪花算法(Snowflake Algorithm)C# 实现版本
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C#入门到精通算法c#
这里采用10位的工作ID,当时间回拔时,采用工作ID增加1来避免生成与旧的ID重复。雪花算法的结构雪花算法生成的ID是一个64位的Long型数字,结构如下:高41位:时间戳(timestamp)中间10位:工作节点ID(workerId),用来避免时间回拔。低12位:序列号(sequence)时间戳(timestamp)时间戳是雪花算法的核心部分,用于记录生成ID的时间。时间戳是一个41位的数字,
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一、雪花算法概述雪花算法(Snowflake)是Twitter开发的一种全局唯一ID生成算法。其生成的ID是64位的长整型,具有全局唯一性且趋势递增,常用于全局系统中需要生成唯一标识符的场景。雪花算法ID结构:雪花算法生成的64位二进制数字由以下几部分组成:1位符号:始终为41位数据:记录10位机器标识:12位序列号:在同一毫秒内的生成序号(每毫秒最多生成4096个)特点:性能:本地生成,无高可用
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PHP实现雪花Snowflake算法以下是用PHP编写的代码,用于实现雪花算法(SnowflakeAlgorithm):<?phpclassSnowflake{private$timestamp_bits=41;private$datacenter_id_bits=5;private$
- 分布式id-雪花算法
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分布式java算法
通常我们在生成用户id或者订单id时都需要一个全局唯一的id来唯一标识,在单体情况下我们可以使用UUID、时间戳、数据库自增id而在分布式情况下,需要考虑大量服务器之间生成的id全局唯一,所以就使用了今天要介绍的雪花算法来生成分布式下的全局id单体服务UUID、时间戳、数据库自增id存在以下问题:UUID是无序的且数据非常大(128bit),且一般会使用36位长度的字符串存储,这样会导致id存入数
- 数据建模中的Chasm 陷阱
小Tomkk
#MySQL数据库mysqlChasm陷阱
数据建模中的Chasm陷阱在数据仓库中,Chasm陷阱(ChasmTrap)是指一种设计问题,通常出现在数据仓库建模的过程中,尤其是在使用星型模式(StarSchema)或者雪花型模式(SnowflakeSchema)时。这个问题通常发生在多个事实表与维度表之间的关系存在不一致或难以解决的情况,导致数据查询和分析时产生不正确的结果。文章目录数据建模中的Chasm陷阱我这里举例说明Chasm陷阱解决
- 【数据仓库】
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数据仓库:概念、架构与应用目录什么是数据仓库数据仓库的特点数据仓库的架构3.1数据源层3.2数据集成层(ETL)3.3数据存储层3.4数据展示与应用层数据仓库的建模方法4.1星型模型4.2雪花模型4.3星座模型数据仓库与数据库的区别数据仓库的应用场景数据仓库的优缺点分析数据仓库的未来趋势总结1.什么是数据仓库数据仓库(DataWarehouse,DW)是一种用于分析和报告的数据库系统,专门为大规模
- HTML&CSS :下雪了
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这段代码创建了一个动态的雪花飘落加载动画,通过CSS技术实现了雪花的下落和消失效果,为页面添加了视觉吸引力和动态感。大家复制代码时,可能会因格式转换出现错乱,导致样式失效。建议先少量复制代码进行测试,若未能解决问题,私信我,我会发送完整的压缩包给你演示效果HTML&CSS公众号关注:前端Hardybody{margin:0;padding:0;height:100vh;display:flex;a
- python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例(二) 复杂验证码识别
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在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别。一:下载验证码验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大二:二值化和降噪:三:切割:四:分类:五:测试识别率六:总结:综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大代码:一.下载图片:#-*-cod
- HTML&CSS:雪花飘落邮票动画
前端Hardy
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这段代码创建了一个带有动画效果的邮票场景,通过CSS和JavaScript技术模拟了雪花的下落和邮票的装饰效果,为页面添加了节日气氛。演示效果HTML&CSS公众号关注:前端Hardy@importurl('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Dancing+Script:
[email protected]&family=Inter:ital,opsz,wgh
- 探秘数据仓库新势力:网络建模
秉寒
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引言在数据如洪流般奔涌的时代,数据仓库作为企业数据管理和分析的核心枢纽,其建模技术也在不断革新。传统的数据仓库建模方式,如星型模型、雪花模型,曾为企业的数据组织和分析立下汗马功劳,但随着业务的日益复杂和数据关系的千变万化,它们逐渐显露出一定的局限性。而网络建模作为数据仓库领域的新名词,正以其独特的魅力和强大的功能,成为数据仓库技术发展的新方向。网络建模:打破传统的枷锁传统建模的局限传统的数据仓库建
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
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返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
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1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
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- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
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地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
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- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
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自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
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- 数据库连接池的工作原理
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数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
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单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
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cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
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javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo