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- 【5.1.1 漫画Java核心并发编程】
钺商科技
漫画Javajava开发语言
漫画Java核心并发编程人物介绍小明:对Java并发编程感兴趣的开发者架构师老王:Java并发编程专家,精通各种并发工具Java并发编程基础小明:“老王,Java并发编程为什么这么复杂?”架构师老王:“因为并发编程需要处理多个线程同时访问共享资源的问题!主要挑战包括:线程安全、死锁、性能优化等。但掌握了核心原理,就能写出高效的并发程序。”并发编程核心概念Java并发编程体系|+----------
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tew_gogogo
项目服务器网络android
仿muduo库实现并发服务器一.Connection模块二.成员变量1.连接唯一ID(连接管理)2.Socket对象(套接字操作管理)3.Channel对象(连接事件管理)4.Buffer对象(缓冲区管理)5.ConnStatus对象(连接状态管理)6.EventLoop对象(连接监控/定时任务管理)7.Any对象(上下文管理)8.是否启动非活跃超时连接销毁标志位9.5个阶段性回调函数三.成员函数
- Node.js worker_threads:并发 vs 并行
红衣大叔
nodejs帮助文档node.js
一、核心结论Node.js的worker_threads模块实现的是并行计算,而非传统意义上的“并发”。其通过操作系统级线程实现多核CPU的并行执行,同时保留Node.js单线程事件循环的并发模型。二、关键概念解析1.并发(Concurrency)vs并行(Parallelism)并发:指系统同时处理多个任务的能力,但任务可能交替执行(如单核CPU通过时间片轮转)。Node.js主线程的事件循环是
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仿muduo库实现并发服务器1.LoopThread模块1.1成员变量1.2构造函数13线程入口函数1.4获取eventloop对象GetLoop()2.LoopThreadPool模块2.1成员变量2.2构造函数2.3配置线程数量2.4按照配置数量创建线程2.5依次分配Eventloop对象1.LoopThread模块这个模块是为了将EventLoop与线程整合起来。一个EventLoop对应一
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进程基础概念进程的定义与特征进程是操作系统资源分配的基本单位,具有以下核心特征:独立性:拥有独立的地址空间和系统资源动态性:具有创建、执行、终止的生命周期并发性:多个进程可以并发执行结构性:由代码段、数据段、堆栈等组成进程vs线程特性进程线程资源开销大(独立地址空间)小(共享地址空间)通信方式IPC机制共享内存创建/销毁成本高低安全性高(隔离性好)低(共享资源)进程生命周期创建:通过fork()系
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
- 【性能优化与架构调优(一)】Java 应用性能优化
Java应用性能优化:从JVM到并发编程的全方位解析一、JVM调优:打造高性能运行环境1.1JVM内存模型与核心参数配置JVM内存结构主要包含堆(Heap)、栈(Stack)、方法区(MethodArea)、本地方法栈(NativeMethodStack)和程序计数器(PCRegister)。其中,堆是GC的主要区域,可通过以下参数进行调优:#JVM启动参数示例(以生产环境常用配置为例)java-
- Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南
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后端技术栈小结RedisCaffeine缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下,缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存(如Redis)和本地缓存(如Caffeine)。单层缓存各有优劣,结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot,从方案对比分析出发,深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异,并给出选型建议与实
- 电商API性能优化:策略体系与实施要点
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电商API性能优化策略介绍在电商领域,API(应用程序编程接口)作为连接电商平台与外部系统、服务或应用的关键桥梁,其性能直接关系到用户体验、业务效率以及系统的整体稳定性。随着电商业务的快速发展,API接口面临着高并发、大数据量处理等挑战,因此,对电商API进行性能优化显得尤为重要。本文将从多个维度探讨电商API性能优化的策略。一、数据库优化策略数据库是电商API接口的核心组件之一,其性能直接影响A
- PostgreSQL连接池监控与优化:pg_stat_activity详解及连接阻塞排查指南
1.引言PostgreSQL是一款功能强大的开源关系型数据库,广泛应用于各类企业级应用。在高并发场景下,数据库连接池的管理和监控至关重要。如果连接池使用不当,可能会导致连接泄漏、阻塞甚至数据库崩溃。本文将详细介绍如何使用pg_stat_activity监控PostgreSQL连接状态,并针对连接卡住、阻塞等问题提供解决方案。2.使用pg_stat_activity监控连接状态pg_stat_act
- 基于多设计模式的同步&异步日志系统--代码设计(四)
久念祈
日志系统设计模式
日志器模块设计(logger.hpp)日志器模块是对前述几个模块的整合,实现对日志信息的格式化与落地等功能。这里设计同步和异步两种日志器。一个日志器所要包含的元素有:日志器名称:唯一表示日志器。日志器等级:限制日志输出的最低等级。格式化工具:用于格式化日志信息。日志落地方向数组:用于将日志落地到相应位置。互斥锁:为了支持高并发,需要一个互斥锁保证日志信息的正确。需要提供的对外接口接口有:voidd
- Golang 与 Kafka 的协同:优化消息处理流程
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Golang与Kafka的协同:优化消息处理流程关键词:Golang、Kafka、消息队列、并发处理、性能优化、消费者组、异步通信摘要:本文将带你探索如何用Golang的“轻量级并发魔法”与Kafka的“高吞吐量消息引擎”协同工作,优化消息处理流程。我们会从基础概念到实战案例,用“快递站分包裹”“餐厅传菜”等生活场景类比,一步步拆解技术细节,最终掌握如何让这对“黄金组合”高效处理百万级消息。背景介
- 用队列实现生产者-消费者模型 —— 详解与代码讲解
百年孤独_
C语言项目计算机网络C操作系统
用队列实现生产者-消费者模型——详解与代码讲解一、引言生产者-消费者问题(Producer-ConsumerProblem)是操作系统、并发编程和数据结构课程中的经典案例。它描述了两个角色:生产者负责生产数据并放入缓冲区,消费者则从缓冲区取出数据进行消费。两者通过一个共享的缓冲区(通常为队列)进行协作,既要保证数据的正确流转,又要避免资源竞争和数据丢失。本篇文章将以循环队列为核心,详细讲解如何用C
- 2025年Java后端岗互联网大厂技术场景题的总结(附100w字面试题)
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一、高并发与分布式系统设计1.百万级QPS秒杀系统问题:如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统?解决方案:Redis预减库存:使用Lua脚本保证原子性操作,防止超卖。异步下单:通过MQ(如Kafka/RocketMQ)削峰,降低数据库压力。限流降级:Sentinel/Nginx限流,防止恶意请求。热点数据隔离:独立Redis集群存储秒杀商品数据。2.分布式事务一致性问题:跨服务下单如何保证数据一致性?方
- 分布式系统核心概念与Go语言实现方案
学历真的很重要
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GoGoGo,出发咯!一、分布式系统1.分布式系统基础概念定义:分布式系统由多台计算机通过网络连接协同工作,对外表现为单一系统。核心特点:包括可扩展性、一致性、高容错性和透明性。Go语言凭借高并发、轻量级协程(goroutine)和简洁的同步机制(如channel),成为构建分布式系统的理想选择。2.分布式系统的关键特性高容错性:部分节点故障不影响整体服务。可扩展性:通过增加节点横向扩展处理能力。
- 亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战
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亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战引言每年的“双十一”大促,海量用户涌入电商平台,搜索请求量瞬时可达平时的数十甚至上百倍。同时,数百万商品的库存、价格、促销信息也在以极高的频率更新。这种“读写混合”的超高并发场景,对商品搜索引擎提出了两大核心挑战:高可用与可扩展性:如何在流量洪峰下保证搜索服务7x24小时不间断,并且能够随着业务增长而平滑扩容?极致的查询性能:
- 亿级流量架构:Envoy+Quarkus超高性能网关实战
Star_Sea_77
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亿级流量架构:Envoy+Quarkus超高性能网关实战摘要本文针对高并发场景下传统网关的性能瓶颈(如SpringCloudGatewayQPS不足1.5万、Nginx+Lua内存占用高),提出基于Envoy+Quarkus的超高性能网关方案。通过实测对比,该方案在4核8G环境下实现6.3万QPS(是SpringCloudGateway的5.25倍),P99延迟仅9ms(降低81%),内存占用21
- 25年最新Java后端社招场景项目题总结!(附100w字面试题)
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一、高并发与分布式系统设计百万级QPS秒杀系统核心问题:如何解决超卖、库存一致性、高并发请求?技术方案:Redis预减库存+异步扣减(Kafka/RocketMQ)分布式锁(Redisson)或乐观锁(CAS)限流策略(Nginx/Sentinel)扩展:热点数据隔离(独立Redis集群)、风控防刷(IP限流、验证码)。分布式文件存储系统(类似GFS)需求:支持海量文件存储、高可用、快速检索。关键
- 【MySQL基础】MVCC多版本并发控制
scj1022
MySQLmysql
文章目录MVCC-多版本并发控制一、MVCC概述1、三种并发场景2、当前读&快照读3、MVCC的作用4、结合MVCC处理并发问题二、MVCC实现原理1、隐式字段2、回滚日志UndoLog3、一致性视图ReadView1)什么时候生成?2)可见性判断3)可见性算法(属性)4)可见性算法(实现)5)可见性算法(小结)4、举例说明(版本链)三、MVCC与可重复读RR1、事务的启动时机2、事务A读取流程3
- 深入剖析MYSQL MVCC多版本并发控制+ReadView视图快照规避幻读问题
LiRuiJie
MySQLmysql数据库
一、剖析MVCC底层如何实现1.MVCC的目标在高并发场景下,MVCC实现:能力描述读写并发读不会阻塞写,写也不会阻塞读(大多数SELECT是非阻塞的)一致性视图每个事务看到的数据是其开始时的一致状态高性能避免频繁加锁,减少锁竞争开销2.InnoDB如何实现MVCCInnoDB使用以下两部分实现MVCC:UndoLog(撤销日志):用于保存数据变更前的旧版本ReadView(读视图):用于判断当前
- 小程序的「双线程模型」
TE-茶叶蛋
小程序开发小程序
文章目录前言一、双线程模型结构概览二、逻辑层(AppService)示例:️三、渲染层(WebView)示例(WXML):四、通信机制(Native层桥接)⚙️通信方式:底层实现方式:五、为什么这么设计?缺点与限制总结结构图✅实践建议扩展小程序双线程模型的**进阶架构扩展**一、支持WebWorker的多线程能力(逻辑层并发能力增强)✅使用示例:⚠️注意:二、沙箱机制强化(增强渲染安全)三、小程序
- 并发编程原理与实战(十五)线程安全实现方法深度解析
上一篇讲解了线程安全问题与JMM的核心原理以及8大原子操作,本文继续学习JMM中的Happens-before8大规则,8大原子操作从文字上理解可能不够深刻,我们从代码的角度直观的解读8大原子操作,进一步深入剖析其中的的运作机制,分析JMM是如何保证线程安全的。Happens-before8大规则在分析之前,我们先来了解下JMM中的Happens-before规则,字面意思即先行发生规则。T
- 并发编程原理与实战(四)经典并发协同方式synchronized与wait+notify详解
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并发编程原理与实战(一)精准理解线程的创建和停止并发编程原理与实战(二)Thread类关键API详解并发编程原理与实战(三)一步步剖析线程返回值前面系列文章,我们详细分析了线程创建、运行、停止、返回的过程,点击上面链接快速查看。本文正式进入多线程与并发协同的相关内容的学习。多线程从计算机操作系统的发展历程来看,从早期的从头到尾执行一个能直接访问机器的所有资源单一的程序,发展到允许多个由操作系统分配
- 并发编程原理与实战(七)详解并发协同利器CyclicBarrier
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并发编程原理与实战(一)精准理解线程的创建和停止并发编程原理与实战(二)Thread类关键API详解并发编程原理与实战(三)一步步剖析线程返回值并发编程原理与实战(四)经典并发协同方式synchronized与wait+notify详解并发编程原理与实战(五)经典并发协同方式伪唤醒与加锁失效原理揭秘并发编程原理与实战(六)详解并发协同利器CountDownLatch上一篇文章讲解了CountDow
- 分布式领域后端服务的限流算法实现
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
分布式领域后端服务的限流算法实现关键词:分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要:本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发,详细分析各种限流算法的原理和适用场景,包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模,并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后,我们将讨论限
- JavaEE线程概念
一、线程和进程概念线程是程序执行的最小单元,属于进程的一个实体。一个进程包含多个线程,线程共享的资源有内存空间、文件句柄。线程特性:轻量级:线程的开销相比进程小很多,线程仅需要少量资源就行。并发执行:多个线程可以同时间并发执行,线程之间互不干扰。共享资源:同一进程的线程共享线程资源,多个进程可以同时访问进程的全局变量。进程和线程的区别:进程是程序的一次执行过程,资源分配的最小单位,进程之间通信复杂
- Python Amazon Web Services编程库之boto3使用详解
Rocky006
python开发语言人工智能
概要boto3是AmazonWebServices(AWS)的官方Python软件开发工具包(SDK),为开发者提供了从Python应用程序访问和管理AWS服务的简单方式。作为AWS生态系统的重要组成部分,boto3提供了对AmazonS3、EC2、DynamoDB等几乎所有AWS服务的编程访问。该库采用面向对象的API设计,不仅使基本操作变得直观,还支持高级功能如资源抽象、数据分页和并发操作。安
- Python工程师面试题集
木鱼时刻
软件开发python开发语言
文章目录一、Python基础二、关键Python库三、Web开发四、并发与性能五、系统设计答案区一、Python基础Python的可变与不可变数据类型有哪些?底层实现原理?Python2与Python3的主要区别解释GIL全局解释器锁及其对多线程的影响装饰器Decorator的作用与实现原理二、关键Python库Pandas的核心作用及数据结构常用Pandas操作与缺失值处理百万级数据优化技巧Nu
- DeepSeek-V3 私有化部署配置方案(以 vLLM / FastDeploy 为主)
以下是DeepSeek-V3私有化部署配置方案(基于vLLM/FastDeploy),适用于对模型性能、数据隐私、推理效率有要求的企业/个人部署场景。目标:在本地或私有服务器中部署DeepSeek-V3或其MoE结构变体支持高并发推理、高效资源利用提供HTTP接口供前端/插件/Agent调用方案对比方案支持MoE性能优化推荐场景vLLM部分支持高(KVCache/连续批次)高并发API服务Fast
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
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
百合不是茶
java数据的初始化
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) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
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
2
- 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)
bit1129
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
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
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
zhb8015
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
ssydxa219
storm
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
中华好儿孙
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