- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- helm charts_如何使用Helm Charts在Kubernetes上部署Kafka Connect
weixin_26737625
helmchartsByAmitYadav,Sr.Engineer,DevOpsatIgniteSolutionsIgniteSolutions的DevOps高级工程师AmitYadavHere’sourstep-by-stephow-toguidetodeployingKafkaConnectonKubernetesforconnectingKafkatoexternalsystems.这是我们
- Apache Ignite SQL索引全面指南
吕曦耘George
ApacheIgniteSQL索引全面指南索引概述在ApacheIgnite分布式数据库中,索引是优化SQL查询性能的核心机制。Ignite提供了多种索引类型和配置方式,帮助开发者根据不同的业务场景构建高效的查询系统。索引类型与创建方式1.自动创建索引Ignite会自动为以下字段创建索引:主键字段(PrimaryKey)亲和键字段(AffinityKey)这些基础索引为分布式查询提供了基本支持。2
- Apache Ignite SQLLine工具使用指南
侯霆垣
ApacheIgniteSQLLine工具使用指南概述ApacheIgnite作为一个分布式内存计算平台,提供了完整的SQL功能支持。SQLLine是Ignite内置的一个命令行工具,它允许开发者和数据库管理员通过交互式方式执行SQL查询和管理Ignite集群。本文将详细介绍如何使用SQLLine工具与Ignite集群进行交互。SQLLine工具简介SQLLine是一个基于控制台的JDBC客户端工
- DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业?
DolphinScheduler社区
spark大数据分布式
DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统,能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
- 高性能分布式对象存储-MinIO多节点部署
shangjg3
Java总结java
MinIO是一个高性能的分布式对象存储服务,它可以配置为多节点(或多服务器)模式以提供高可用性和数据冗余。以下是一个基本的多节点MinIO部署示例:确保你有多个服务器或虚拟机。在每个节点上安装MinIO。使用minioserver命令启动多节
- 消息队列MQ
不辉放弃
kafka大数据开发数据库
消息队列(MessageQueue,简称MQ)是一种基于异步通信模式的中间件技术,核心作用是在分布式系统中实现消息的存储、传递和缓冲,解决不同组件/服务之间的通信耦合问题,提升系统的灵活性、可靠性和可扩展性。一、核心概念与本质消息队列的本质是一个“存储消息的容器”,但它并非简单的存储工具,而是通过一套规则(如消息路由、持久化、确认机制等)实现“生产者”和“消费者”的解耦通信:生产者(Produce
- Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
这段内容讲的是ApacheIgnite的SQL功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解:一、Ignite是一个分布式SQL数据库✅特点:符合ANSI-99SQL标准水平扩展(可扩展到多个节点)容错(fault-tolerant)支持两种数据分布方式:分区(Partitioned):数据分布在多个节点上复制(Replicated):每个节点都有完整数据副本二、SQL功能支持✅DML语句:Ig
- [特殊字符] HarmonyOS实战:跨设备文件传输系统的「无缝传送」秘籍
作为一个曾在会议室传1GB演示视频传到崩溃的开发者,今天要分享HarmonyOS分布式文件传输的实战!当初用断点续传功能救了我差点被毙掉的方案,现在把这些救命技巧全公开~一、文件传输的「崩溃瞬间」与需求上周给客户演示方案时,3台设备互传视频差点翻车:断网重传:会议室WiFi突然卡,传了一半的视频要重来多设备共享:手机、平板、电脑都要同步最新版PPT权限控制:怕客户误删源文件,得限制编辑权限Harm
- Apache Ignite异常处理与故障管理指南
张栋涓Kerwin
ApacheIgnite异常处理与故障管理指南概述在分布式系统中,异常处理和故障管理是确保系统稳定性的关键环节。ApacheIgnite作为一个高性能的内存计算平台,提供了完善的异常处理机制和故障管理策略。本文将深入解析Ignite中的异常类型、处理方式以及关键故障处理机制,帮助开发者构建更健壮的Ignite应用。Ignite常见异常类型及处理IgniteAPI定义了多种异常类型,每种异常都有其特
- Kafka单条消息长度限制详解及Java实战指南
在分布式消息系统中,Kafka以其高吞吐、低延迟的特性成为主流选择。但很多开发者在使用时会遇到一个常见问题:单条消息长度限制。本文将深入剖析Kafka的消息大小限制机制,并提供Java解决方案。一、Kafka消息长度限制核心参数Kafka通过多级配置控制消息大小,关键参数如下:配置项作用范围默认值说明message.max.bytesBroker1MB(1048588)Broker允许的最大消息尺
- Kafka 如何优雅实现 Varint 和 ZigZag 编码
ByteUtils是Kafka中一个非常基础且核心的工具类。从包名common.utils就可以看出,它被广泛用于Kafka的各个模块中。它的主要职责是提供一套高效、底层的静态方法,用于在字节缓冲区(ByteBuffer)、字节数组(byte[])以及输入/输出流(InputStream/OutputStream)中读写Java的基本数据类型。ZigZag编解码过程的数学原理详解康托尔对角线映射。
- 阿里P8架构大神分享纯手写“kafka文档”看完直呼太牛!
chenxuyuana
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什么是KafkaKafka是由Linkedin公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于Zookeeper的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。kafka的外在表现很像消息系统,允许发布和订阅消息流,但是它和传统的消息系统有很大的差异:首先,kafka是个现代分布式系统,以集群的方式运行,可以自由伸缩其次,kafka可以按照要求存储数据,保存多久都可以
- kafka--基础知识点--5.4--max.in.flight.requests.per.connection
一、参数定义max.in.flight.requests.per.connection是Kafka生产者客户端配置参数,用于控制生产者与单个Broker连接中未确认请求的最大数量。简单来说,它限制了生产者在等待之前发送的消息确认(ACK)时,可以同时向同一个Broker发送的未完成请求数量。二、核心作用吞吐量与延迟的平衡:高值(如5):允许生产者并行发送多个请求,提高吞吐量,但可能增加延迟(因需要
- kafka--基础知识点--14--kafka部署
Chasing__Dreams
kafkakafkadockercompose单机集群
单机部署win10此处使用docker-compose部署,因此前提是安装好docker和docker-compose1单机部署1.1kafka-single----kafka-single ----docker-compose.yml1.2docker-compose.ymlversion:"3"services:zookeeper:image:wurstmeister/zookeeperpo
- Shell实现服务检查看门程序
angushine
shell
最近在项目中碰到Kafka自己关闭的事件,为保证Kafka的高效可用,因此考虑使用Shell加系统定时任务检查,保证服务的高可用检查Zookeeper#!/bin/bash#配置参数TARGET_PORT=2181#监控端口SERVICE_NAME="zookeeper"#服务名称(用于日志记录)CHECK_INTERVAL=5#检测间隔(秒)LOG_FILE="/data/public/kafk
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
hadoop布道师hadoop算法推测执行
Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- 分布式光伏后期添加群调群控装置方案
对于当下,光伏发电项目也是很多,这样直接对电网造成了一些不利影响,为此,很多时候电力公司要求对电站进行控制,包括有功和无功。对于大的集中电站,需要AGC/AVC设备。但是对于小的分布式光伏发电来讲,需要满足技术要求的同时,还要控制好成本。为此引入了群调群控装置,也成为多合一终端。在分布式光伏电站安装部署一台多合一并网通信装置,并通过有线网络与站内智能设备连接。多合一并网通信装置接收到站内智能设备数
- Zabbix企业级分布式监控
付出不多
zabbix分布式
目录一、zabbix监控系统1.1监控的五大核心类型1.2监控的五层逻辑架构(1)基础设施监控(2)系统层监控(3)应用层监控(4)业务监控(5)端用户体验监控二、监控系统的技术原理2.1监控系统的核心模块2.2数据采集协议分类2.3数据采集模式(1)被动模式(2)主动模式2.4分布式代理架构三、主流开源监控系统对比3.1Zabbix3.2Prometheus+Grafana3.3Nagios3.
- Kafka服务器的简单部署以及消息的生产、消费、监控
目录1.在服务器上安装Kafka1.1直接安装1.2使用镜像方式配置到服务器1.准备Kafka镜像(1)远程拉取Kafka镜像(2)在本地下载镜像并上传至服务器启动2.创建配置目录1.3编写DockerCompose文件1.4启动Kafka服务(2)测试Kafka服务2.在项目中进行调用2.1消息的生产:(1)首先安装Confluent.Kafka库(NuGet包)(2)向Kafka所在服务器生产
- 大数据领域如何用好 Eureka 实现服务治理
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大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配与最佳实践元数据框架标题大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配、实现机制与最佳实践关键词Eureka;服务治理;大数据分布式系统;服务发现;负载均衡;故障恢复;云原生适配摘要Eureka作为Netflix开源的AP型服务发现组件,以其高可用性、动态适配性和轻量级特性,成为微服务架构的核心工具。然而,大数据领域的超大规模分布式、高并发数据流动、动态资
- Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践
大数据洞察
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Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析元数据框架标题:Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析关键词:Eureka;服务治理;大数据推荐系统;分布式架构;服务发现;高可用性;动态扩展摘要:本文结合Eureka的核心特性与大数据推荐系统的需求,从第一性原理推导、架构设计、实现机制到实际应用,全面解析Eureka在推荐系统中的服务治理实践。通过
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
大数据洞察
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Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- Python爬虫技术:高效采集开放数据的5种方法
大数据洞察
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Python爬虫技术:高效采集开放数据的5种方法关键词:Python爬虫、开放数据采集、请求库、异步爬虫、分布式爬虫、动态网页解析、API直连摘要:本文围绕“如何用Python高效采集开放数据”展开,系统讲解5种主流爬虫方法(基础请求库、异步请求、动态网页渲染、分布式爬虫、API直连)的原理、适用场景与实战技巧。通过生活类比、代码示例和真实案例,帮助读者快速掌握不同场景下的爬虫策略,同时强调数据合
- ASP.NET Core与Confluent.Kafka深度整合:构建高性能Kafka生产者与消费者的终极指南
墨夶
C#学习资料6asp.netkafkalinq
Kafka在现代微服务架构中的量子跃迁在2025年的分布式系统战场上,ApacheKafka已经超越了传统的消息队列角色,成为微服务架构的神经中枢。本文将通过1200+行代码和深度技术解析,揭秘如何在ASP.NETCore中使用Confluent.Kafka实现工业级的Kafka生产者与消费者。我们将从底层原理到高阶技巧,带你构建可扩展、可观察的Kafka集成方案。第一章:环境准备与核心概念1.1
- 全面指南:如何监控Kafka Topic的生产者客户端
码农阿豪@新空间
包罗万象kafka分布式
个人名片作者简介:java领域优质创作者个人主页:码农阿豪工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务)个人邮箱:[
[email protected]]个人微信:15279484656个人导航网站:www.forff.top座右铭:总有人要赢。为什么不能是我呢?专栏导航:码农阿豪系列专栏导航面试专栏:收集了java相关高频面试题,面试实战总结️Spring5系列专栏:整理了Spring5重要知识点与
- 区块链与数字经济:互联网创业者的未来之路,构建新的商业模式
口碑信息传播者
在互联网的浪潮下,区块链技术作为一种新型的分布式数据存储技术,正在逐渐改变着我们的商业模式。它以其独特的去中心化、安全性高、透明度高等特点,为数字经济的发展提供了新的契机。对于互联网创业者来说,理解区块链与数字经济的关系,把握这一技术趋势,无疑是开辟未来之路的关键。探索未来,触碰无限可能!国内区块链元宇宙正引领一场前所未有的科技革命,现在正是您加入这场盛宴的最佳时机!在这里,您将亲身体验到一个全新
- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
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目录一、深入反爬:浏览器指纹检测与对抗(配图1)1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计(配图2)1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析:LLM与计算机视觉的融合(配图3)1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理:爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场:Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- Scrum —— 一个真实的敏捷开发案例
曹元_
Scrum为项目执行提供了可靠的、已被证实的基础。但是,在每个项目中,Scrum都必须根据具体需求和环境进行调整,这是项目成败的决定性因素。在这篇文章中,将会介绍如何成功地完成了一个大型的(20人年,超过十万行代码)、分布式(开发人员位于印度和荷兰)Scrum项目,而这个项目曾经在传统开发方式下被废弃过。为了帮助读者顺利运作大规模项目,在这里我也会历数我们的经验教训,包括:项目启动、找到合适的产品
- ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍
马小屑
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ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!一、消息中间件的使用场景消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰1.解耦如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f