- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
python_chai
Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统
title:Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统date:2025/2/24updated:2025/2/24author:cmdragonexcerpt:深入剖析Python异步编程的核心机制。你将掌握:\n事件循环的底层实现原理与调度算法\nasync/await协程的6种高级用法模式\n异步HTTP请求的性能优化技巧(速度提升15倍+)\n常见异步陷阱的26种解决
- Java HashMap扩容=灾难?看Redis如何用渐进式方案征服亿级Key
今天你慧了码码码码码码码码码码
Redis数据库redisjava
某电商平台在进行大促压测时,一个存储3000万用户资料的Hash表触发扩容,导致Redis实例完全阻塞12秒,所有请求超时。切换到渐进式扩容方案后,同样规模扩容仅造成0.3毫秒的请求延迟波动。这个案例揭示了哈希表扩容机制对高并发系统的致命影响。一、Redis哈希表vsJavaHashMap:架构本质差异1.底层结构对比特性Redis哈希表JavaHashMap存储结构拉链法(链表解决冲突)链表+红
- Vlang编写爬虫可行性分析
最近有人问V(Vlang)语言可以用来做数据采集么,那么我在这里明确告诉你,V(Vlang)完全可以用来编写网络爬虫。虽然它主打的是系统编程语言,但其设计目标包括简洁、高效和实用性,这使得它在处理像爬虫这样的网络任务时也表现出色。V的并发模型适合高并发爬虫,但实际效果待测试。最后给出一个简单例子展示基础流程,同时指出生态限制,避免用户期望过高。个人建议如果项目复杂,可能选Python更省力,毕竟p
- JVM——性能:百万级TPS系统的性能优化之道
黄雪超
JVMjvm性能优化java
引入在数字化浪潮席卷全球的当下,企业级应用的用户规模呈指数级增长,对系统性能的要求也愈发严苛。当系统面临百万级TPS(每秒事务处理量)的高并发挑战时,性能瓶颈将直接影响用户体验与业务发展。本文将深入探讨百万级TPS系统的性能优化之道,从代码底层优化到JVM深度调优,结合实际案例与技术原理,为开发者提供一套完整的性能优化方案。在互联网、金融、电商等行业,百万级TPS已成为许多核心系统的标配。以双十一
- 高并发计数器LongAdder 实现原理与使用场景详解
LongAdder原理与应用详解一、设计背景与核心思想1.传统原子类的性能瓶颈AtomicInteger/AtomicLong基于CAS实现高并发场景缺陷:CAS失败率随竞争加剧指数上升CPU空转消耗大量资源缓存一致性流量(MESI协议)导致总线风暴2.LongAdder设计目标降低竞争:通过数据分片分散写压力空间换时间:牺牲部分内存换取更高吞吐最终一致性:允许读取结果存在短暂误差二、实现原理剖析
- 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
一杯冰美式_丶
java开发语言
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
- Redis有哪些常用应用场景?
大家好,我是锋哥。今天分享关于【Redis有哪些常用应用场景?】面试题。希望对大家有帮助;Redis有哪些常用应用场景?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!Redis是一种高性能的内存数据库,常用于以下应用场景:缓存Redis常作为缓存解决方案,提高数据读取效率,减轻数据库负担。常用于存储热点数据、频繁访问的资源。会话存储Redis可以高效存储用户会话信息(Session),支持大规模高并发的读写
- Cloudflare D1 + Drizzle组合拳
前端编辑器
秒杀传统数据库!CloudflareD1+Drizzle组合拳,高并发高可用,让我们的成本爆降10倍-D1想象一下:我们的应用用户量稳步增长,传统数据库的成本和维护压力也随之上升。而在这个时代,有没有更高效、更经济的数据库解决方案?CloudflareD1结合DrizzleORM的组合,正在为众多出海应用开发提供一条全新的技术路径。传统数据库方案在高并发场景下往往需要复杂的扩容、分片和负载均衡,成
- JavaScript 异步函数优化:提升性能和可读性
喵手
前端javascript开发语言ecmascript
全文目录:开篇语**前言****1.使用`async/await`替代回调函数****示例:回调地狱vs`async/await`****回调地狱示例:****使用`async/await`改写:****优化要点:****2.使用`Promise.all`和`Promise.race`提高并发性能****`Promise.all`示例:****`Promise.race`示例:****优化要点:*
- 【云计算解决方案面试整理】3-7主流云计算平台、云计算架构、安全防护
不太灵光的程序员
阿里云云计算工程师ACP认证云计算云计算面试架构
准备面云计算解决方案的岗位,整理了一些,也请大佬们指点。文档分为云计算基础概念、云计算技术原理、主流云计算平台(以天翼云为例)、云计算架构(弹性设计、高可用设计、高性能设计)、安全防护几个方面。三、主流云计算平台1.阿里云云计算平台强大的计算能力:拥有自主研发的飞天操作系统,可提供高效、稳定的计算服务,能够满足大规模数据处理和高并发业务的需求。例如,在应对双11这样的高并发场景时,飞天系统可以快速
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
AI天才研究院
AI人工智能与大数据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Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 云原生时代的日志管理:ELK、Loki、Fluentd 如何选型?
一、引言在微服务和Kubernetes普及的今天,传统的日志管理方式已经难以应对高并发、分布式架构带来的挑战。随着容器化应用数量激增,日志数据量呈指数级增长,如何高效地收集、存储、查询和分析日志,成为每个团队必须面对的问题。在这样的背景下,ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)、Loki和Fluentd成为当前主流的日志解决方案。它们各有特色,适用于不同规模和技术栈的
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一、背景在单体架构中,ID通常使用数据库自增或UUID即可满足需求。但在微服务、分布式环境中,这些方式存在性能瓶颈、重复冲突、时序不全等问题。因此,分布式ID生成策略应运而生,用于确保在高并发、跨节点、异地部署的系统中,生成全局唯一、趋势递增、高性能的ID。二、演进历程单机自增ID(如数据库自增)Java原生UUID工具类生成(如雪花算法、KeyUtil等)中间件分布式协调(如Zookeeper、
- Java高级工程师面试模拟:高并发电商秒杀系统设计与技术解析
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Java技术场景题Java面试技术面试后端开发SpringRedisKafka
《Java高级工程师面试模拟:高并发电商秒杀系统设计与技术解析》场景设定面试地点:某互联网大厂的现代化办公区,面试室宽敞明亮,面试官坐在主位,表情严肃而专注,小兰则坐在对面,自信满满但内心略显紧张。第1轮:Java核心、基础框架与数据库问题1:Java中的ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的?面试官:小兰,ConcurrentHashMap是Java中常用的线程安全集合,请简单说
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#面试汇总-MySql数据库mysql
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多线程导出excel高并发
概述表格存储(原OTS)的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入,特别适合日志数据或物联网场景(例如轨迹追踪或溯源)数据的写入和存储。这些场景的特性是,会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库,需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能,需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景,我们在存储层做了很多的优化(本篇文章不赘述),同时在SDK接口层也做了一些优化,专门
- Nginx完全指南 - 从入门到精通(加强版)
目录1.Nginx简介与架构原理1.1什么是Nginx?1.2Nginx的核心优势1.2.1高并发处理能力1.2.2内存占用极低1.2.3模块化架构1.3Nginx工作原理详解1.3.1Master-Worker模型1.3.2事件驱动模型1.4Nginxvs其他Web服务器2.Nginx安装与环境准备2.1安装前准备2.1.1系统要求2.1.2依赖包安装2.2安装方式详解2.2.1包管理器安装(推
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1.理解存储媒介量化延时类别描述延时缓存/内存L1cachereference1ns缓存/内存L2cachereference4ns缓存/内存Mainmemoryreference(DDR4,5-10ns为补充说明)100ns网络传输SendpacketCA->Netherlands->CA150,000,000ns(150ms)磁盘存储HDD(HardDiskDrive)读写1-10ms磁盘存储
- TCP backlog工作机制
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Linux中的TCPbacklog:两个队列与丢连接的真相在高并发网络服务场景中,listen()的backlog参数常常被误解,许多TCP连接被悄悄丢弃时,我们甚至毫无察觉。近期在排查一条内核日志TCP:dropopenrequestfrom...时,对此翻阅整理了一些资料,就TCPbacklog在Linux中的工作原理、背后的两个关键队列机制,以及如何高效排查相关连接丢失问题,做些记录01|什
- Python学习打卡:day09
胜天半子祁厅
Pythonpython学习开发语言
day9笔记来源于:黑马程序员python教程,8天python从入门到精通,学python看这套就够了目录day964、字典课后习题65、5类数据容器的总结对比数据容器分类数据容器特点对比66、数据容器的通用操作遍历统计len、max和min转换list(容器)、tuple(容器)、str(容器)、set(容器)排序容器通用功能总览67、拓展——字符串的大小比较ASCII码表字符串比较68、函数
- Gin 集成 gRPC 负载均衡:从实践到原理拆解
Code季风
微服务入门指南gin负载均衡运维go微服务rpc
在微服务架构里,Gin作为常用Web框架,与gRPC结合能高效实现服务间通信。而负载均衡,更是保障高并发场景下服务稳定、高效的关键。今天结合学习实践,聊聊Gin集成gRPC负载均衡的那些事儿,从代码改造到原理理解,一步步拆解。一、核心目标:让Gin智能调用gRPC服务(一)为什么要集成负载均衡?当用户请求通过Gin转发到gRPC服务时,若后端有多个gRPC实例(比如多个用户服务节点),需要合理分配
- 高效运维实践:常见问题的应对策略与实践经验
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运维工作是保证公司IT系统平稳运行的基石,特别是在企业业务快速发展的背景下,运维人员需要及时发现并解决各种系统问题。有效的运维不仅能确保系统的高可用性,还能极大提高开发与运维团队的工作效率。本文将讨论一些运维中常见的挑战,并提供应对这些挑战的具体策略和实践经验。一、负载均衡策略的设计与优化问题描述:随着业务的增长,单台服务器往往难以支撑高并发的请求,这时就需要设计高效的负载均衡方案,确保请求能够合
- 互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战
互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战第一轮:Java基础与Spring生态问题1:请解释Java中的多线程实现方式及其适用场景。解析:核心概念:Java多线程可通过继承Thread类或实现Runnable接口实现,推荐后者以避免单继承限制。ExecutorService是更高级的线程池管理工具。适用场景:高并发任务如电商秒杀、实时数据处理。底层机制:JVM线程模型基于操作系
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GitHub今日热门项目每日精选优质开源项目|发现优质开源项目,跟上技术发展趋势报告概览统计项数值说明报告日期2025-07-04(周五)GitHubTrending每日快照数据时间12:00:27实时爬取生成项目总数16个精选热门开源项目⭐总星数475.9K社区认可度指标今日热度+5.4K24小时新增关注数据洞察核心指标项目总览16个精选项目⭐社区认可475.9K总星标数今日热度5.4K新增关注
- 如何在YashanDB中实现多级缓存策略
数据库
随着大数据时代的到来,数据存储和访问的效率要求越来越高。数据库技术在面对海量数据、高并发访问时,性能瓶颈逐渐凸显,尤其是响应时间和系统吞吐量成为开发者和DBA关注的重点。为了解决这些问题,缓存策略被引入作为一种有效的解决方案。然而,不同类型的缓存(如内存缓存、磁盘缓存等)之间需要协调工作,以达到最佳性能。在此背景下,YashanDB作为一个云原生数据库,支持多级缓存策略,为数据访问提供了灵活的加速
- C++多线程网络编程:助力高并发服务器性能提升
深度Linux
性能优化Linux开发多线程编程C/C++
在数字化时代,高并发是互联网服务的常态——电商购物节的海量订单、社交网络的热门话题讨论、在线游戏的万人同服,都需要强大的并发处理能力。高并发服务器作为核心支柱,其性能与稳定性直接影响用户体验和业务成败。C++凭借卓越性能、高效执行效率和对系统资源的精准掌控,在高并发服务器开发中地位关键。多线程网络编程更是其核心优势,能充分利用多核CPU算力,让服务器同时处理多个任务,大幅提升并发处理能力和响应速度
- 分布式ID设计方案详解:从理论到实践
一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,唯一ID的生成面临两大核心挑战:全局唯一性:避免跨节点、跨数据中心的ID冲突。有序性:确保ID按时间或业务规则递增,提升数据库写入性能(如InnoDB的B+树索引)。传统单机自增ID(如MySQLAUTO_INCREMENT)无法满足分库分表、高并发等场景需求,因此需引入分布式ID方案。二、主流分布式ID方案对比方案优点缺点适用场景UUID简单、无中心化依
- 如何在YashanDB数据库中实现复杂事务管理
数据库
在现代数据库管理系统中,事务管理是一项关键功能。复杂的事务管理可以确保多条SQL操作的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID特性),减少数据的不一致和错误。尤其在高并发场景中,事务管理的机制与实现至关重要。因此,构建高效的事务管理系统,对于提升数据库的性能及应用程序的可靠性具有深远影响。YashanDB的事务特性YashanDB数据库支持全面的事务管理功能,通过多版本并发控制(MVCC)、事务隔
- 如何在YashanDB数据库中进行高效的JSON数据存储
数据库
随着业务对非结构化和半结构化数据存储需求的增加,JSON数据类型逐渐成为数据库支持的关键特性。然而,JSON数据的高效存储与访问面临性能瓶颈、一致性保障及空间利用率等挑战。YashanDB作为现代企业级数据库,需提供有效的机制解决上述难题,从而满足实时查询、高并发访问及数据一致性的需求。本文针对YashanDB数据库的体系架构、存储引擎及索引机制,深入分析如何实现高效的JSON数据存储与访问,旨在
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,