- 告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘
山海上的风
分布式java
《告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘》你可能用过UUID,却饱受索引性能折磨;你尝试过数据库自增ID,却在分库分表时束手无策;你研究过雪花算法,却被时钟回拨问题困扰……分布式订单ID生成究竟有没有完美方案?本文将为你一一拆解,并给出企业级最优解!一、为什么订单ID如此关键?(示意图:分布式订单系统)需求维度技术指标灾难案例全局唯一零冲突概率重复订单导致财务对账崩溃高性能10万+TPS秒杀活
- 分布式生成 ID 策略的演进和最佳实践,含springBoot 实现(Java版本)
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、
- 摄像头各参数的意义_详解:摄像头参数介绍说明
序雨
摄像头各参数的意义
摄像头的核心是CCD,由于CCD在生产过程中分不同等级和和生产商获得的途径不同,造成CCD的采集效果也不同。一个简单的检测方法,就是将摄像头通电,不接镜头,用手遮住镜头接口,看图像有没有亮点,雪花大不大,然后接上镜头,将摄像头对准一个色彩鲜明的物体,查看器的颜色是否有偏色,图像有无扭曲现象,色彩和灰度是否平滑。由于摄像头的核心部件是CCD,所以其主要参数大多与CCD有关,下面就列出摄像头的主要参数
- Softhub软件下载站实战开发(十):实现图片视频上传下载接口
叹一曲当时只道是寻常
softHubgolanggo音视频
文章目录Softhub软件下载站实战开发(十):实现图片视频上传下载接口️系统架构图核心功能设计️1.文件上传流程2.关键技术实现2.1雪花算法2.2文件校验机制✅2.3文件去重机制2.4视频封面提取️2.5文件存储策略2.6视频上传示例3.文件查看实现⬇️Softhub软件下载站实战开发(十):实现图片视频上传下载接口️在上一篇文章中,我们实现了软件配置面板,实现了ai配置信息的存储,为后续富文
- Python 借助 Matplotlib 绘制分形图形的诀窍
Python编程之道
pythonmatplotlib信息可视化ai
Python借助Matplotlib绘制分形图形的诀窍关键词:Python,Matplotlib,分形图形,递归算法,数据可视化,数学艺术,计算机图形学摘要:本文深入探讨了使用Python和Matplotlib库绘制分形图形的核心技术。从分形数学原理入手,详细解析了多种经典分形图形的生成算法,包括曼德勃罗集、朱利亚集、科赫雪花、谢尔宾斯基三角形等。文章提供了完整的Python实现代码,结合Matp
- 深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论,包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等
AI天才研究院
Python实战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1.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据,面对海量数据和种类繁多的数据源头,如何快速准确地进行分析、建模、报表,成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求,其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息,并最终呈现给用户,能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。随
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
数据库管理艺术
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数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- 【分布式 ID】生成唯一 ID 的几种方式
也无风雨晴
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文章目录1.什么是唯一ID2.UUID2.1优点2.2缺点3.数据库自增ID3.1优点3.2缺点4.利用redis来实现自增id4.1优点4.2缺点5.雪花算法5.1优点5.2缺点6.数据库号段6.1优点6.2缺点7.小结1.什么是唯一ID分布式ID是指在分布式系统中需要生成的全局唯一的标识符。比如在电商、物流等行业,每笔订单都需要一个唯一的订单ID。通过这个ID,商家可以跟踪订单的状态,包括下单
- 分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法 vs UUID vs 其他主流方案
可曾去过倒悬山
算法后端
分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法vsUUIDvs其他主流方案在分布式系统中,如何高效生成全局唯一ID是一个关键挑战。本文将深入剖析雪花算法、UUID及多种主流ID生成方案,帮助开发者根据业务场景选择最佳方案。一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,传统数据库自增ID存在明显瓶颈:单点故障:依赖单数据库实例扩展困难:分库分表时ID冲突安全风险:连续ID暴露业务量性能瓶颈:高并发下成为系统瓶
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
巴基海贼王
数据仓库大数据算法
⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- 分布式环境下 Spring Boot 项目基于雪花算法的唯一 ID 生成方案
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分布式springboot算法
一、分布式系统分布式系统是指将多个独立的计算节点通过网络连接,协同完成同一目标的系统架构。其核心特征是:多个独立节点:每个节点都是一个可独立运行的服务实例网络通信:节点间通过网络协议(如HTTP、RPC)交换数据协同工作:共同完成统一的业务目标(如处理请求、存储数据)二、分布式环境下SpringBoot项目的部署方法(一)Docker多节点部署实现方式:将同一个SpringBootJAR包构建为D
- 深入解析雪花算法:分布式ID生成的利器
需要重新演唱
算法分布式
深入解析雪花算法:分布式ID生成的利器在现代分布式系统中,如何生成全局唯一的ID是一个常见且重要的问题。特别是在微服务架构和大数据量场景下,传统的自增ID或UUID已经无法满足需求。Twitter开源的雪花算法(SnowFlake)应运而生,成为许多互联网公司推荐的解决方案。本文将深入探讨雪花算法的原理、实现细节以及优缺点,帮助程序员快速理解和应用这一高效工具。1.背景与需求1.1分布式系统中的I
- 0162 雪花分片ID生成算法snowflake
提升工作效率利器:MacAppStore上的“Whale-任务管理、时间、卡片、高效率”概述分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twit
- 黑马SpringCloud-day01-MybatisPlus-个人笔记
dkeml
springcloud笔记spring
Mybatis-plus一.约定类名(驼峰转下划线)作表名id作主键变量名(驼峰转下划线)转字段名二.自定义配置1.@TableName(“tb_user”)指定表名2.@TableId(value=“id”,type=“策略”)type:AUTO:数据库自增长INPUT:通过set方法自行输入ASSIGN_ID:全局唯一ID生成器默认为雪花算法3.@TableField(“name”)场景:变量
- 雪花算法(Snowflake Algorithm)
曹牧
热门软件技术算法
雪花算法(SnowflakeAlgorithm)是一种用于生成分布式系统全局唯一ID的解决方案,通过时间戳、机器标识和序列号组合形成64位有序长整型ID。其核心结构包含41位时间戳(精确到毫秒)、10位机器标识(通常分为5位数据中心ID和5位机器ID)及12位序列号,支持高并发场景下每秒生成数百万唯一ID,且具备时间递增特性。核心结构解析雪花算法生成的64位ID结构如下(以常见配置为准)
- 分库分表下的 ID 冲突问题与雪花算法讲解
软件编程在线接单(需要可私)
分库分表面试数据库mysql分布式
大家好,我是工藤学编程一个正在努力学习的小博主,期待你的关注实战代码系列最新文章C++实现图书管理系统(QtC++GUI界面版)SpringBoot实战系列【SpringBoot实战系列】Sharding-Jdbc实现分库分表到分布式ID生成器Snowflake自定义wrokId实战环境搭建大集合环境搭建大集合(持续更新)分库分表分库分表技术栈讲解-Sharding-JDBC前情摘要:1、数据库性
- 探究大数据领域数据仓库的雪花模型
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探究大数据领域数据仓库的雪花模型关键词:大数据、数据仓库、雪花模型、维度表、事实表摘要:本文深入探究大数据领域数据仓库的雪花模型。首先介绍了雪花模型的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了雪花模型的核心概念,通过示意图和流程图展示其结构。详细讲解了核心算法原理及操作步骤,并给出了Python代码示例。分析了雪花模型的数学模型和公式,结合具体例子进行说明。通过项目实战,展示了开发
- 【Oracle】数据仓库
Guiat
Oracleoracle数据库
个人主页:Guiat归属专栏:Oracle文章目录1.数据仓库概述1.1为什么需要数据仓库1.2Oracle数据仓库架构1.3Oracle数据仓库关键技术2.数据仓库建模2.1维度建模基础2.2星形模式设计2.3雪花模式设计2.4缓慢变化维度(SCD)处理3.ETL数据集成3.1ETL流程设计3.2数据抽取(Extract)3.3数据转换(Transform)3.4数据加载(Load)4.物化视图
- 雪花算法的实际应用
cxh_陈
雪花算法
什么场景下用雪花算法?软件项目开发中,主键自动生成是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持,比如:数据库自增(MySql,oracle)。但是在分布式环境中,分库分表之后,不同表生成全局唯一的ID是非常棘手的问题。因为同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键是无法互相感知的,这样会造成重复ID的生成。我们当然可以通过约束表生成键的规则(设置不同的起始和步长)来达到数据的不重复,但是这需要
- 前后端传输 Long 类型数据时(时间戳,雪花算法ID),精度丢失的根本原因
凯歌的博客
算法java
前后端传输Long类型数据时,精度丢失的根本原因是JavaScript的Number类型无法精确表示超过53位(64位双精度浮点数)的整数,而Java的Long类型是64位整数。当后端返回的Long值超过2^53-1(即9007199254740991)时,前端解析会出现精度错误。解决方案方案一:后端将Long转为字符串(推荐)后端修改(SpringBoot示例):局部方案:在字段上添加@Json
- 对于Python虚拟环境的理解
不争先.
python开发语言
为什么需要虚拟环境?不直接把所有东西全部安装在系统Python环境中?我们可以把系统Python环境理解为一个大冰箱,我们项目所需要用到的依赖(如Flask3.0版本)理解为各种啤酒,现在有A,B两个人(把人理解为项目),他们各有所需,A需要”雪花“(某种依赖),而B需要”青岛“(如Flask3.1版本),如果,我把这两种啤酒都放在”大冰箱“中(即两个项目对应的环境都是系统Python环境),就可
- 踩坑日记(将Long类型转换成String类型引发的问题)
咸鱼立志
javaspringboot
一.前提线上有一张表,主见id原来使用的是自增id。但是有一个新的业务,在做这个业务的时候,这个id被赋值为雪花算法。致使这个表的主见id值特别大。线上有很多业务进行修改的时候,都是通过此表的id进行修改。突然,有人反馈说功能无法使用。这个时候我们立马进行排查,发现我们返回给前端id的值发生了四舍五入的情况。后续通过网上查找,发现是说因为Long类型的数值太多,超过了前端js的显示长度,所以就会出
- Seata源码—5.全局事务的创建与返回处理二
东阳马生架构
Seata原理与源码Seata分布式分布式事务
大纲1.Seata开启分布式事务的流程总结2.Seata生成全局事务ID的雪花算法源码3.生成xid以及对全局事务会话进行持久化的源码4.全局事务会话数据持久化的实现源码5.SeataServer创建全局事务与返回xid的源码6.Client获取Server的响应与处理的源码7.Seata与Dubbo整合的过滤器源码5.SeataServer创建全局事务与返回xid的源码->ServerHandl
- C#: 实现雪花算法
认真写代码i
c#算法开发语言C#
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一ID生成算法,它可以生成趋势递增、唯一且有序的ID。在分布式系统中,生成唯一ID是很重要的,而雪花算法正是为了满足这个需求而设计的。本文将介绍如何使用C#编写一个简单的雪花算法实现。雪花算法的核心思想是使用一个64位的整数作为ID,将这个整数划分为不同的部分,每个部分表示不同的含义。以下是雪花算法的整体结构:0|00000000000000000000
- 16.three官方示例+编辑器+AI快速学习webgl_buffergeometry_lines_indexed
threelab
编辑器学习webgl
本实例主要讲解内容这个Three.js示例展示了如何使用**索引几何体(IndexedGeometry)**创建复杂的分形线条图案。通过递归算法生成科赫雪花(KochSnowflake)曲线,并利用索引缓冲区优化顶点数据存储,实现高效的线条渲染。核心技术包括:索引几何体的创建与应用递归算法生成复杂分形图案顶点颜色的使用高效线条渲染技术完整代码注释three.jswebgl-buffergeomet
- vue3 threeJs Sprite模拟下雨、下雪
资深前端之路
threeJsvue.jsjavascriptthreeJs
嗨,我是小路。今天主要和大家分享的主题是“threeJsSprite模拟下雨、下雪”。在物联网3D可视化、数字孪生、游戏等项目开发过程中,可能会模拟天气的效果的需求。学会精灵图模拟下雨、下雪,也可以用在官网首页做背景图。一、主要思路1.获取雨滴或者雪花图方案:可以去阿里适量图标库寻找对应的图片。2.思路方案:精灵图sprite的加载和其它模型的加载思路是一样。1、创建屏幕2、添加相机3、添加精灵图
- 数仓 建模思想之星型模型、雪花模型、星座模型
闻香识代码
数仓大数据建模数据仓库数据建模星型雪花星座
数仓建模思想之星型模型、雪花模型、星座模型1.背景在大数据开发中,数据一般是分为事实表,维度表,实体表等表。事实表顾名思义就是记录实际发生的事情如订单表,优惠券使用表等等。维度表,顾名思义,就是一个信息有多个维度,记录这些维度值的表。如日期,产品类目等等。一般会有一个id,以及id对应的各种维度具体信息。注意,数仓建模主要就是将数据如何以数据库和表为单元,尽可能科学有效存储,方便后续的查询,分析,
- 数仓建模—雪花模型和星型模型
猫猫姐
数仓建模数仓建模数据仓库
数仓建模—雪花模型和星型模型前面我们在学习数仓建模—建模方法论的时候提到了雪花模型和星型模型以及星座模型的这个概念,但是也对这个概念进行了一定的解释,但是那一片是为了介绍方法论,所以重点还是在方法论上面,这一节我们单独介绍一下这几个模型。我们知道我们采用的是维度建模,模型的实现主要指的是在维度建模过程中,需要对维度表和事实表进行关联设计,而这里我们对维度表的设计,就决定了我们最终与事实表关联的之后
- 鱼皮的云图库学习项目总结
XQ丶YTY
学习
主要对项目一个思路进行一个梳理。对于用户模块只需要一个重点就是AOP切面变成以及前后端精度修补,后端因为用户ID使用的是Long类型并且使用雪花算法,所以到前端会有精度丢失。首先是AOP编程,先写一个@interface类不是interface类,里面定义一个mustrole变量用于后面赋值。重点是拥有@Aspect以及@Component的类类里面方法使用了注解@Around然后方法里面参数首先
- 学习笔记(雪花算法)
JiangHaoSummer
学习笔记
学习笔记(雪花算法)分布式全局唯一ID是什么分布式全局唯一ID解决方案UUIDSnowFlake雪花算法介绍雪花算法实现分布式全局唯一ID是什么日常开发中,我们需要对系统中的各种数据使用ID唯一表示,比如用户ID对应且仅对应一个人,商品ID对应且仅对应一件商品,订单ID对应且仅对应一个订单为什么需要分布式ID:随着系统数据量越来越大,单数据库压力太大无法维持性能,所以可能就需要变成一主多从这样读写
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla