真是呆子啊

Mysql 精髓

一、基础

1、表的三范式：

第一范式：列属性不可再分（例如用户表中常有姓名和电话，如果直接用了一个字段叫 ‘用户信息’，里面存姓名加电话，这种就不符合一范式，因为属性里还可以再分；再比如收货地址应该单独分‘省市区’，而不是放在一起；又比如班级和学院应该单独分开而不是放同一个字段；等等这些例子）
第二范式：满足了一范式，并且表中是联合主键，则其他非主键字段需依赖于联合主键而不能只依赖于主键中的某一个字段，即不能出现部分函数依赖（比如表中课程&学号共同确定成绩是 ok的，但表里还有 ‘课程学分’ 字段，它其实只需要 ‘课程’ 自己就可以确定，不需要 ‘学号’，这个就不满足二范式了）（注：如果没有联合主键，二范式就没问题了）
第三范式：满足了二范式，并且表中非主键字段都得直接依赖主键，而不能是间接，即不能出现传递依赖（例如表中 ‘学号’ 来确定 ‘班级’是 ok的，但是如果表里还有 ‘班级地址’，它是通过学号确定班级，班级再确定班级地址的，这样产生了传递依赖，就不满足三范式了）

2、mysql 语法顺序 & 执行顺序：

语法顺序（查询）

SELECT
FROM
LEFT JOIN ON
WHERE
GROUP BY
HAVING
ORDER BY
LIMIT

范例：
SELECT user.name
FROM user 
LEFT JOIN order ON user.id = order.uid 
WHERE order.price > 100
GROUP BY user.name 
HAVING count(1) > 4
ORDER BY user.name 
LIMIT 0,10

执行顺序（查询）

整个语句顺序：
FROM（将最近的两张表，进行笛卡尔积）---VT1
ON（将VT1按照它的条件进行过滤，对笛卡尔积进行筛选）---VT2
LEFT JOIN（以左表为基准，对筛选后的笛卡尔积记录处理）---VT3
WHERE（过滤VT3中的记录）--VT4...VTn
GROUP BY（对VT4的记录进行分组）---VT5
HAVING（对VT5中的记录进行过滤）---VT6
SELECT（对VT6中的记录，选取指定的列）--VT7
DISTINCT（如果还有这个字段，则会进行去重）--VT8
ORDER BY（对VT8的记录进行排序）--游标
LIMIT（对排序之后的值进行分页）
注意：如果 JOIN了多个表，那么重复 ON 和 JOIN步骤

WHERE 后面条件的顺序：
mysql 是从左到右
oracle 是从右到左

3、mysql 体系架构

Connectors：客户端连接
Management Serveices & Utilities：管理服务和工具
Connection Pool：连接池，重用客户端连接
SQL Interface：SQL 接口，接收 SQL命令
Parser：解析器，解析 SQL语句并进行词法 & 语法分析，最后构造成解析树
Optimizer：优化器，对解析好的 SQL语句进行优化，解析树转换为查询计划（经过选取-投影-联接）
Cache和Buffer：查询缓存，对 SQL语句进行 hash作为 key，查询结果为 value
Storage Engines：存储引擎接口，给上层服务调用（它是基于表的，就是表可以单独设置引擎类型，而不是数据库的）
File System：文件系统，最终数据都是存储到硬盘文件里

4、mysql 执行流程

服务器通过用户名/密码或者SSL证书进行认证，认证后验证操作权限
查询缓存，如有则返回，没有则进行后面的解析、优化、执行
mysql解析器根据查询sql 经过词法分析、语法分析构造解析树，并按照语法规则验证语句正确性（关键字或者顺序等），然后预处理器进一步校验（表名、字段名等正确性）
查询优化器找到最优执行计划把解析树转化为查询计划（经过选取、投影、联接）
执行计划调用查询执行引擎，查询引擎通过API接口查询数据
查到数据，返回，并存入缓存

5、mysql 存储引擎

InnoDB（5.5.8 之后默认）
MyISAM

6、文件

1、参数文件：

windows：my.ini
linux：my.cnf

2、数据文件：（SHOW VARIABLES LIKE ‘%datadir%’）

InnoDB：.frm 表定义文件、.ibd 独立表空间文件、.ibdata 共享表空间文件
MyISAM：.frm 表定义文件、.myd 数据文件、.myi 索引文件

3、日志文件：

错误 err log：记录错误信息，参数 log_error配置的路径
二进制 binlog：记录了 DDL & DML 的语句，可用来恢复数据，配置 log_bin才能开启，mysql Server层负责而不是存储引擎负责，用来恢复/复制/审查，查看要借助工具 mysqlbinlog，InnoDB的事务未提交前二进制日志写到 binlog_cache_size大小的缓存中，提交后直接就写入二进制文件
事务日志 redo & undo：redo log用于事务提交和回滚，存储引擎负责，ib_logfile0/ib_logfile1，每个文件默认 8M，写完1再2再1循环，undo放 .ibdata 文件
通用日志 general query log：CRUD 都记录，默认不开启，参数 general_log_file配置的路径
慢查询 slow query log：记录执行超过设定时间 long_query_time的 SQL，配置 slow_query_log=ON 开启，修改 log_output参数为 TABLE，则输出到mysql库下 slow_log表
中继日志：主从复制时，从机 slave 会用到

7、存储结构

InnoDB逻辑存储结构：表空间 tablespace -> 段 segment -> 区 extent -> 页/块 page/block -> 行 row（区 1M，Innodb页默认 16K，所以单个区有 64个页）
存储方式：数据页之间是双向链表，页内是单向链表
查找过程：

（1）无索引：遍历双向链表，找到对应的页，再从页中遍历单向链表找到数据

（2）有索引：二分查找找到对应的页，若是辅助索引，则先找到索引对应的主键，用主键去主键索引拿数据，若是主键索引就直接拿数据

存储机制：日志文件是用顺序IO 存储，数据文件采用随机IO存储

8、数据类型

http://c.biancheng.net/view/7175.html

https://www.cnblogs.com/hzcya1995/p/13309479.html

注：数值中字段长度和类型取值范围无关，字段长度只是指明可能显示的最大长度，数据小于指定长度则用空格填充，大于指定长度如果没超过取值范围也是可以正常使用的。

9、常用内置函数

https://blog.csdn.net/hellokandy/article/details/82964077

二、索引

1、简介：索引是一种数据结构，为了加快数据库查询效率而产生，它是基于存储引擎的，不同引擎实现索引方式不同，它也占用空间

2、InnoDB & MyISAM 的索引：都是基于 B+Tree实现（B+Tree只有叶子节点存数据， BTree是叶子和非叶子都存数据）

3、分类-存储维度：

聚集索引：按照唯一标识构造B+树，叶子存放行数据（如没主键，则用唯一索引作为聚集索引，如还没唯一索引，则 mysql 生成一个隐式的主键），innodb的唯一标识用聚簇索引因为它数据放在一起，但普通索引因为需要先通过普通索引找到叶子节点中的聚簇索引key，再回表查数据因此它是非聚簇索引。
非聚集索引：叶子存放数据地址，再通过数据地址去拿真正的行数据，MyIsam就是非聚簇索引因为需要先通过索引再用数据地址去找数据

4、分类-使用维度：

主键索引：非空，唯一
唯一索引：可空，唯一
普通索引：可空，不唯一
组合索引：多个列组成
全文索引：MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引

5、最左前缀原则：索引匹配根据建立的顺序，从左到右匹配，一旦断层/范围查询后面就用不到索引，组合索引中使用（参考 https://www.cnblogs.com/ljl150/p/12934071.html）

组合索引 (name,age,sex)
where name='' and age='' and sex='' --可全部用到索引
where name='' and sex='' and age='' --可全部用到索引（因为优化器会调整顺序）
where name='' and sex='' --只有 name用到索引
where age='' and sex='' --没有用到索引
where name='' and address='' and age='' --只有 name用到索引
where name='' and age != '' and sex='' --只有 name用到索引，但如果建立的是 (name,sex,age)那么 sex也能用，因为优化器会优化

存储在 B+Tree里是 (1,1,1),(1,1,2),(1,2,1),(1,2,2),(2,1,1)，它是先按第一个排序如 1到2，然后在第一个排好的基础上再对第二个排序

6、索引覆盖 & 回表 & ICP下推：

索引覆盖：查询的列都包含在索引中（此时 extra中显示是 Using Index）
回表查询：先用非主键索引拿到主键索引的值，再通过主键索引查其他列的数据，多少条记录就回表几次
索引下推ICP：某些被索引的列，由原来的 MysqlServer 层判断下推到引擎层去判断，然后再返回 Server层，加快效率，因为 Server和引擎交互次数也是费时间的（5.6开始有的，Extra的值为Using index condition）；比如 (name,age)的组合索引在 5.6之前是先用 name去存储引擎查到数据然后返回给 server层进行数据过滤，但 5.6开始就是利用 name,age两个值都放到存储引擎查询数据再返回 server层。

7、索引失效：

不符合最左原则
索引上用了范围查询/不等号/判空/计算(如 age=age+1)
like 时 % 号在前面
索引字符串没加引号
索引用了 or

8、创建原则：

（1）需要索引：

主键自动是索引
频繁查询的字段应该建索引
多表关联，关联字段应该建索引
排序字段可有索引（因为索引用了 B+Tree，B+Tree是有顺序的）
统计或者分组的字段该有索引

（2）不需要索引

表记录少（因为索引也占用空间）
经常要增删改
重复性较高的字段
查询字段使用频率不高

9、索引原理：

（1）排好序的数据结构，不用全表扫描

（2）局部性原理 & 磁盘预读：磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，以页为单位一般为4k或8k。

（3）选用 B+Tree：叶子节点才存数据，非叶子不存数据

三、执行计划 Explain

1、简介：查看 select 执行计划，分析执行过程（测试这个时记得数据库保持一定量的数据，如果只有一两条有时候优化器反而直接用全表扫描更快，会导致现象不是预期的）

2、参数：（参考 https://segmentfault.com/a/1190000008131735）

id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符
select_type: SELECT 查询的类型（1、SIMPLE 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询，2、PRIMARY 表示此查询是最外层的查询，3、SUBQUERY 子查询中的第一个 SELECT，4、DEPENDENT SUBQUERY 子查询依赖于外层查询的结果）
table: 查询的表
partitions: 匹配的分区
type: join 类型（ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system）
possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
key: 此次查询中确切使用到的索引.
ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
extra: 额外的信息

3、show profiles

四、事务 & MVCC

1、事务基础可看：https://blog.csdn.net/qq_20475615/article/details/93713519

2、redo Log：InnoDB引擎中的重做日志，采用了预写日志的策略，数据写到 buffer pool之后，也把 redo日志写到 redolog Buffer（记录索引页、数据页、undolog页），事务提交后，再写到 redo日志文件（可通过配置修改事务提交和 redo日志落盘机制），成功写入 redo日志，则认为事务提交成功，如果宕机可通过该日志恢复保证数据可靠性。存储引擎负责，ib_logfile0/ib_logfile1，写完1再2再1循环，因为日志是顺序IO 存储，数据文件采用随机IO存储，所以 redo log 比较快。等到 buffer pool中的数据落盘之后，则会清除 redolog日志。

3、undo Log：存储在共享表空间 .ibada文件中的回滚段中，每次事务更新都会新增一条事务 undo日志记录，里面有回滚指针记录上一条id值，可用来做回滚。

4、InnoDB 之 MVCC（依赖于 undolog 和 read view）

快照读：普通查询，不加锁，读的是历史版本，在 undolog中。
当前读：增删改，加写锁，读的是最新版本。
一致性非锁定读：通过 MVCC，如果读的行在删改，不需要等锁释放，而是直接去 undo读最新可见快照，也就是历史版本。
一致性锁定读：某些情况需要对读加锁保证一致性，可通过 for update加写锁或者 lock in share mode加读锁。
适用：两种隔离级别，read_commited 时快照都是最新一份快照，而 repeatbale read则是读第一次查时的那一份。
实现：它是通过在每行记录后面增加两个隐藏列来进行版本控制（其实还多一个 row_id表示行唯一标识，不过事务我们用到另外两个字段而已），存了两个版本号；新增或者更新时就把事务号作为当前版本号，删除或更新的旧记录的事务号就作为删除版本号。如果恢复数据，是需要根据 undolog 一条条往回找，因为每行记录只记录了上一行的历史事务号，即事务链表。

5、事务实现原理分析

原子性：undolog，undolog用于回滚
持久性：redolog + force log at commit，redolog 用于恢复、force log at commit保证事务提交后 redolog已落盘。
隔离性：MVCC + 锁
一致性：依赖原子+持久+隔离来完成

redolog & undolog关联：undolog其实一开始也是在 redolog 里存了一份。一般 commit事务后redolog会刷盘，redolog每秒也会刷盘，如果在 commit前 redolog已经刷盘（即 redologl里的undolog刷盘），那么奔溃重启后就可以去 redolog里找对应的 undolog来回滚数据；但是 commit前如果 redolog还没刷盘，那重启后就只能去存在 .ibdata里找历史的 undolog日志；最后是 commit后的情况，redolog完成即使奔溃后面重启直接 redolog重做新记录即可，不需要恢复数据。

Innodb 中，即使查询语句，其实也是放在一个事务中。

五、锁

1、分类-粒度：

表锁：对整个表加锁，开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低
行锁：对一行数据加锁，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高
元数据锁 MDL：对表做增删改查时加 MDL读锁，即不能修改表结构；对表结构做变更加 MDL写锁，即不能增删改

2、表锁分类-功能：（看锁状态：show status like 'table%';）

意向共享/IS锁：lock table read

意向排他/IX锁：lock table

write

3、行锁分类-功能：（看锁状态：show status like 'innodb_row_lock%';）

共享/S/读锁：lock in share mode，加了之后其他事务能加共享锁但不能加排他锁，但只读是正常的
排他/X/写锁：for update，加了之后其他事务共享锁和排他锁都不能加，但只读是正常的（DML会自动加上排他锁）

4、行锁分类-范围：

Record Lock记录锁：锁一条记录，使用主键/唯一索引锁定时产生
Gap Lock间隙锁：如果用到锁的地方用了非唯一索引，则会锁定前后记录之间的范围（比如 (id,age) ->(1,3),(3,6),(8,10)，如果我 where 用了 age=6，则会把 id 1~8 且 age 3~10 的记录锁住，这里必须是 id 和 age 同时落在范围才算，当然如果是前后没有记录，则是锁无穷小/大）；或者唯一索引使用了范围条件，则会锁定范围条件内的数据（比如主键 where id>1 and id < 5，锁定了范围 1~5之后，插入 id 为 3 或 4 的记录都需要等待）
Next-Key 临键锁：记录+间隙锁，它只有在事务隔离级别为可重复读生效（左开右闭）

注：间隙锁是在可重复度级别下才会有的

5、死锁：多个事务各自拿了部分资源，都等待对方释放锁

6、InnoDB 锁原理：对索引项加锁，如果一个索引都命不中，则升级为表锁

7、两阶段锁：同个事务中只能一直加锁，直到最后事务提交或回滚解锁，而不能在事务中边加锁边解锁

8、加锁类型：https://mp.weixin.qq.com/s/qgC3G7tWZfblxSrALKmWgQ

行锁对索引加锁，如果执行锁的语句，where 后没有一个用到索引，在 RR级别下则会升级为表锁

六、性能优化

使用自增主键，不要用 uuid（uuid是散列存储，可能造成原有的页分裂）
合理创建索引
可以合理反规范化
select 少用 * ，count(*)，where 里不用 1=1
创建组合索引，用 exists 而不是 in

七、主从复制 & 读写分离

1、主从可看：https://blog.csdn.net/qq_20475615/article/details/98887912

2、读写分离：

八、分库分表

1、mycat：

2、sharding JDBC：https://blog.csdn.net/qq_20475615/article/details/99693224

九、备份

十、参数配置

十一、扩展

1、InnoDB

（1）data page & index page：数据脏页 &索引页，增删改时缓存的数据和磁盘数据不一致，所以它是脏页

（2）insert buffer page：插入缓冲页

（3）adaptive hash index：自适应 hash，对访问频率高的热点页建立哈希索引，提高查询效率

（4）lock info：锁信息，行/表锁信息

（5）data dictionary：数据字典，元数据信息如表结构、数据库/表名、表字段、视图、索引、存储过程、触发器等

（6）redo log buffer：重做日志缓存，

（7）double write：双写，对缓冲池中的数据进行落盘的时候，数据写到共享表空间和独立表空间两份，防止写入磁盘奔溃时可以找回。

（8）check point：检查点

（9）局部性原理

（10）查看表结构数据

SELECT
	TABLE_NAME as '表名',	
	COLUMN_NAME as '字段名',
	COLUMN_TYPE as '数据类型',
	DATA_TYPE as '数据类型',
	(case when CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH is not null then CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH when NUMERIC_PRECISION is not null then NUMERIC_PRECISION else '' end) as '长度',
	CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,
	NUMERIC_PRECISION,
	(case when COLUMN_KEY = 'PRI' then '主键' else '' end) as '主键/外键',
	IS_NULLABLE as '是否为空',
	COLUMN_COMMENT as '备注'
FROM
	information_schema.COLUMNS
WHERE
	TABLE_SCHEMA = ''



SELECT TABLE_NAME,GROUP_CONCAT(COLUMN_COMMENT SEPARATOR ",") FROM information_schema.COLUMNS 
WHERE TABLE_SCHEMA = 'ny_dev' group by TABLE_NAME

2、索引为什么不是哈希表或者是其他树？

（1）哈希表：memory中有哈希索引，innodb有自适应哈希

a、哈希冲突可能导致数据散列不均匀，产生很多线性查询导致效率不高

b、范围查询效率不高

c、存储时需要加载所有哈希表到内存，内存耗费大

（2）BST：二叉搜索树

a、如果是递增时，就会变成链表

（3）AVL：二叉平衡树

a、插入的时候需要旋转树，性能较差

（4）Red/Black Tree：红黑树

a、每个节点只能存一个数据，数据多就导致树太深

（5）BTree：B树

a、每个节点能存储多个数据（Innodb每次读取 16K的数据）

3、log buffer刷盘设置

2、逻辑优先级

（1）and 比 or优先级高：如下 select * from user u where u.id = '' or u.id='' and u.type=3，即使前后两个记录都不满足 type=3，但是只有后面的记录会被过滤，因为先执行了后者的 and

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java 流水线模式_流水线设计模式实现珠玉琳琅 java 流水线模式
这是关于管道实现的设计问题。以下是我的天真实施。流水线设计模式实现接口在管道的各个步骤/阶段：在流水线的步骤/阶段的publicinterfaceStep{publicUexecute(Tinput);}具体实现：publicclassStepOneimplementsStep{@OverridepublicIntegerexecute(Integerinput){returninput+100;
springboot毕设会议室管理系统程序+论文奉玄学姐_毕设 spring boot 课程设计后端
本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着信息技术的飞速发展和企业规模的日益扩大，会议室作为企业日常运营中不可或缺的沟通与合作场所，其管理效率直接影响到企业的运作效率和团队协作质量。传统的人工管理方式存在诸多弊端，如会议室预约冲突、设备借用不便、会议签到混乱等问题，不仅浪费了大量时间和人力资源，还可能导致会议延期或
全网最详细Gradio教程系列5——Gradio Client: javascript 龙焰智能 Gradio全解教程 javascript gradio client playcode.co npm cdn node.js
全网最详细Gradio教程系列5——GradioClient:javascript前言本篇摘要5.GradioClient的三种使用方式5.2使用GradioJavaScriptClient5.2.1安装1.npm方式：node.js2.CDN方式3.在线运行环境：PLAYCODE5.2.2连接到Gradio程序1.通过URL或SpaceID连接2.辅助：duplicate()和hf_token5
信息流广告预估技术在美团外卖的实践思维导图-java架构用心去追梦 java 架构开发语言
创建一个关于“信息流广告预估技术在美团外卖的实践”的思维导图，并且专注于Java架构下的实现，可以按照以下结构来组织内容。这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。思维导图结构1.项目背景美团外卖平台简介用户群体与市场定位信息流广告的意义提升用户体验增加广告收益2.用户及上下文数据收集数据来源用户行为（点击、浏览、下单等）广告主提供的创意素
基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建思维导图-java架构用心去追梦 java 架构开发语言
构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱，特别是在Java架构下的实现，可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤，并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践思维导图-java架构用心去追梦 java 架构开发语言
为了创建一个关于“分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践”的思维导图，并且专注于Java架构下的实现，我们可以将这个主题分解为几个关键领域。这包括：项目背景、因果推断的基本概念、数据收集与预处理、分布式系统设计、算法选择与实现、性能优化策略、以及效果评估与迭代。以下是这个主题的思维导图结构建议：思维导图结构1.项目背景美团履约平台简介平台业务流程（如外卖配送、闪购等）履约效率的重要性分布式因果推
大前端|如何突破动态化容器的天花板? 思维导图-java架构用心去追梦前端 java 架构
突破动态化容器的天花板是现代Web开发和移动应用开发中一个重要的挑战，尤其是在大前端（包括Web端和移动端）领域。动态化容器允许内容在不同设备、屏幕尺寸和网络条件下自适应地显示。为了帮助理解如何克服这一挑战，我们可以构建一个思维导图，该思维导图从Java架构师的角度出发，涵盖了关键技术点和策略。突破动态化容器的天花板│├───概述│├───定义与重要性││└───动态化容器的意义及其对用户体验的影
美团大规模 KV 存储挑战与架构实践思维导图-java架构用心去追梦架构 java 开发语言
美团作为一家大型互联网公司，其业务系统面临着处理海量数据和高并发访问的需求。特别是对于KV（键值）存储系统来说，它需要支持快速读写、高效的数据检索以及良好的可扩展性。以下是一个关于美团大规模KV存储挑战与架构实践的思维导图结构，旨在展示如何应对这些挑战并实现高性能的KV存储系统。美团大规模KV存储挑战与架构实践│├───挑战│├───高并发读写││└───大量用户同时进行订单创建、查询等操作。│├
spring boot源码解析之SpringApplication启动流程 crayon-shin-chan #spring-boot surprise spring java spring boot linux python
1.启动入口我们一般的启动SpringBoot应用方式为：@SpringBootApplicationpublicclassMyApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){SpringApplication.run(MyApplication.class,args);}}这里使用静态方法启动，传入参数为启动类、命令行参数实际此处使用的是以下方法：p
复杂查询导致clickhouse宕机 null.equals() 数据库
背景最近在研究clickhouse，发现了不少坑，有些坑是官方的无法解决，有些是配置的问题。配置问题及优化的问题就需要我们不断的调整配置以及优化sql。优化sql最主要是理解clickhouse是如何查询的，我们才能找到瓶颈点，找到优化方法。问题在8G内存4核CPU的机器上，单节点的默认配置的clickhouse，保存数据8000W+，一个复杂的多表关联的查询，每次查询到98%的时候，clickh
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 erlang rabbitmq redhat
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 FilenameUtils common-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 java web.xml SSI spring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 Install Sonar
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 oracle sql 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 mongodb nginx ubuntu nodejs
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 java Math lang
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 xml map 微信api
举例如下： <xml> <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code> <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg> <appid><

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他