- Rabbitmq中的死信队列
你我约定有三
RabbitMQrabbitmq分布式java
背景RabbitMQ死信队列俗称,备胎队列;消息中间件因为某种原因拒收该消息后,可以转移到死信队列中存放,死信队列也可以有交换机和路由key等。原理死信队列和普通队列区别不是很大普通与死信队列都有自己独立的交换机和路由key、队列和消费者。区别:1.生产者投递消息先投递到我们普通交换机中,普通交换机在将该消息投到普通队列中缓存起来,普通队列对应有自己独立普通消费者。2.如果生产者投递消息到普通队列
- 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
- 阿里P8架构大神分享纯手写“kafka文档”看完直呼太牛!
chenxuyuana
kafkajava分布式
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
- 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.
- 大数据领域如何用好 Eureka 实现服务治理
大数据洞察
大数据eureka云原生ai
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
eureka大数据云原生ai
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
大数据AI应用大数据与AI人工智能eureka大数据云原生ai
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
python爬虫wpfai
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
- 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
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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
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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
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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
- Kafka、RabbitMQ 与 RocketMQ 高可靠消息保障方案对比分析
浅沫云归
后端技术栈小结KafkaRabbitMQRocketMQ
Kafka、RabbitMQ与RocketMQ高可靠消息保障方案对比分析在分布式系统中,消息队列承担着异步解耦、流量削峰、削峰填谷等重要职责。为了保证应用的数据一致性和业务可靠性,各大消息中间件都提供了多种高可靠消息保障机制。本文以Kafka、RabbitMQ和RocketMQ为例,深入对比三者在消息持久化、重复消费防护、事务消息及死信机制等方面的方案,帮助后端开发者在不同场景下做出最优选型。一、
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
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时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- EFK架构日志采集系统
以下是基于Filebeat+Elasticsearch+Kibana(EFK)构建日志采集系统的核心要点及部署指南,综合多来源最佳实践整理:一、架构核心要点组件角色Filebeat:轻量级日志采集器,实时监控文件/目录变化,高效转发日志数据(资源占用仅为Logstash的1/10)。Elasticsearch:分布式搜索引擎,存储日志并提供实时检索与分析能力。Kibana:可视
- 部署 Zabbix 企业级分布式监控
别骂我h
zabbix分布式网络
一、监控系统的功能概述监控,从中文的字义来看,有两个内容,一是检测,二是控制。重点在第一个字眼,即检测、预防的意思。监控,对应的英文单词是Monitoring。在计算机领域,可以将其分为5种监控类型:应用性能监控业务交易监控网络性能监控操作系统监控上面5种类型将监控这个概念划分成了多个领域。我们通常所说的监控,都会模糊地包含以上5个细分的领域。在任何一个IT业务环境中,都会存在各种各样的硬件设备、
- 全网最详细LVS(Linux Virtual Server)讲解
钮枯禄赵氏
云原生
一、集群和分布式简介1.1系统性能扩展方式ScaleUP:向上扩展,增强ScaleOut:向外扩展,增加设备,调度分配问题,Cluster1.2集群ClusterCluster:集群是为了解决某个特定问题将堕胎计算机组合起来形成的单个系统Cluster常见的三种类型:*LB:LoadBalancing(负载均衡)由多个主机组成,每个主机只承担一部分访问*HA:HighAvailiablity(高可
- Linux笔记9 DNS域名解析服务器
月熊
服务器linux笔记
简介DNS(DomainNameSystem)是互联网上的一项服务,它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便的访问互联网。DNS使用的是53端口,通常DNS是以UDP这个较快速的数据传输协议来查询的,但是没有查询到完整的信息时,就会再次以TCP这个协议来重新查询所以启动DNS时,会同时启动TCP以及UDP的port53。因特网的域名结构由于因特网的用户数量较多,所以因特网在
- 12306系统架构的演进
演进过程12306系统架构的演进是中国铁路信息化建设的重要里程碑,其核心围绕高并发处理、数据一致性保障、跨地域容灾三大挑战展开。以下是其分阶段的技术演进过程:第一阶段:单机架构与双机热备(2011年)背景2011年上线初期,12306仅支持京津城际列车购票,日均售票量不足百万。系统采用传统单体架构,依赖小型机和集中式数据库,缺乏分布式设计。架构特点技术栈:JavaServlet+JSP+Sybas
- 实现分布式锁
在黑马点评项目中,在实现分布式锁的时候提到了实现的几种方式,本文来简单了解一下。一、MySQL、Redis、ZooKeeper是不是都是“数据库”?严格来说,三者的定位和功能差异很大,但广义上都可以视为“数据存储系统”,不过它们的核心设计目标和适用场景完全不同。我们可以从“数据模型”和“核心用途”两个维度区分:类型MySQLRedisZooKeeper核心定位关系型数据库(OLTP,事务型存储)内
- Zabbix 企业级分布式监控部署
伤不起bb
zabbix分布式
目录一、监控系统基础认知1.为什么需要监控?2.监控的5个层次(从底层到上层)3.监控系统的基本原理二、Zabbix系统详解1.Zabbix是什么?2.Zabbix核心功能3.Zabbix核心组件三、Zabbix部署实战(分布式架构)1.环境准备(4台服务器)2.部署ZabbixServer(核心步骤)步骤1:添加Zabbix源并安装依赖步骤2:配置数据库步骤3:导入Zabbix初始数据步骤4:配
- 部署Zabbix企业级分布式监控
YUNYINGXIA
Zabbix
目录一、监控系统概述1.1监控的重要性1.2监控类型1.3监控层次划分二、监控系统的实现原理2.1模块组成2.2采集协议2.3监控模式2.4代理架构三、监控系统的开源产品四、Zabbix系统概述4.1初识zabbix4.2Zabbix的功能特性4.3Zabbix角色及架构五、部署流程5.1资源清单5.2基础环境配置5.3部署zabbixserver5.4zabbix页面配置5.5部署proxy5.
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 鸿蒙分布式数据同步全解析:用一套代码搞定多设备实时共享
前端世界
harmonyosharmonyos分布式华为
摘要在万物互联的趋势下,多设备间的数据协同成了刚需。从手机到平板、手表、电视,再到智能车载系统,用户希望数据无缝同步、实时一致。鸿蒙系统通过分布式数据库与分布式消息总线,为开发者提供了一套跨设备的数据同步机制,简化了开发流程。本文将从实际开发角度出发,带你用最简单的方式了解如何实现跨设备的数据同步。引言过去,我们经常需要自己去写Socket通信、同步逻辑、数据一致性校验,整个过程又难又容易出错。而
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 操作系统视角下鸿蒙应用多语言的多媒体处理实践
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyoswpf华为ai
操作系统视角下鸿蒙应用多语言的多媒体处理实践关键词:鸿蒙操作系统、多语言支持、多媒体处理、分布式架构、应用开发实践摘要:本文从鸿蒙操作系统的底层设计出发,结合多语言适配与多媒体处理两大核心场景,通过“系统能力-应用开发-用户体验”的全链路分析,揭示鸿蒙如何通过分布式架构、统一资源管理和多端协同特性,简化开发者在多语言多媒体应用中的开发复杂度。文章包含原理讲解、代码示例和实战案例,帮助开发者快速掌握
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟