- Java多线程实战指南:从基础到高并发的核心技术解析
添砖Java中
javapython开发语言springbootspringcloudspring
一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
- 为什么MySQL怕排序,Redis ZSet却秒杀?跳表+亿级数据的架构暴力美学
某证券交易所实时股价排序系统突发故障:处理10万支股票的排序请求从毫秒级飙升到12秒。事后发现ZSet元素数量突破阈值后,底层结构未能从listpack切换到跳表,导致性能断崖式下跌。这个千万级损失的案例揭示了ZSet底层实现的关键性。一、ZSet双引擎架构:自适应存储的艺术1.小数据高效存储:listpack(Redis7.0+)//listpack内存结构示例[总字节数][元素数量][元素1]
- 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案
一杯冰美式_丶
java开发语言
1.需求分析高并发:大量用户同时抢购,系统需要支持高并发请求。库存一致性:避免超卖(库存减为负数)或数据不一致。高性能:响应时间要短,用户体验要好。公平性:先到先得,避免作弊。2.技术选型缓存:使用Redis缓存商品库存和秒杀结果,减少数据库压力。消息队列:使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单,削峰填谷。数据库:MySQL存储订单和商品信息,使用事务保证数据一致性。分布式锁:使用Redis
- 告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘
山海上的风
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《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
- Cloudflare D1 + Drizzle组合拳
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秒杀传统数据库!CloudflareD1+Drizzle组合拳,高并发高可用,让我们的成本爆降10倍-D1想象一下:我们的应用用户量稳步增长,传统数据库的成本和维护压力也随之上升。而在这个时代,有没有更高效、更经济的数据库解决方案?CloudflareD1结合DrizzleORM的组合,正在为众多出海应用开发提供一条全新的技术路径。传统数据库方案在高并发场景下往往需要复杂的扩容、分片和负载均衡,成
- Java高级工程师面试模拟:高并发电商秒杀系统设计与技术解析
搞Java的小码农
Java技术场景题Java面试技术面试后端开发SpringRedisKafka
《Java高级工程师面试模拟:高并发电商秒杀系统设计与技术解析》场景设定面试地点:某互联网大厂的现代化办公区,面试室宽敞明亮,面试官坐在主位,表情严肃而专注,小兰则坐在对面,自信满满但内心略显紧张。第1轮:Java核心、基础框架与数据库问题1:Java中的ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的?面试官:小兰,ConcurrentHashMap是Java中常用的线程安全集合,请简单说
- 多级缓存如何应用
t梧桐树t
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什么是多级缓存提到多级缓存,很多人第一时间想到通过Guava本地缓存+Redis分布式缓存组成的二级缓存。其实,多级缓存可并不只是这两层,在一些场景中,可能有很多层。下面以一个电商的秒杀场景举例,说一说一个多级缓存的真实应用场景。clientCNDNginxGuavaRedis客户端缓存首先,离用户最近的一定是客户端了,比如我们使用的手机、电脑等,在手机上的APP以及电脑的浏览器,都是可以支持做缓
- 互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战
互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战第一轮:Java基础与Spring生态问题1:请解释Java中的多线程实现方式及其适用场景。解析:核心概念:Java多线程可通过继承Thread类或实现Runnable接口实现,推荐后者以避免单继承限制。ExecutorService是更高级的线程池管理工具。适用场景:高并发任务如电商秒杀、实时数据处理。底层机制:JVM线程模型基于操作系
- 《实战!用Java+Spring构建高并发电商秒杀系统(小学生都能懂的超详细教程)
大家好呀!今天咱们来聊一个特别刺激的话题——如何用Java和Spring框架打造一个能抗住百万流量的电商秒杀系统!⚡想象一下双11零点,几万人同时抢购限量商品,你的系统会不会直接"扑街"?别担心,跟着我一步步来,保证你能做出一个稳如老狗的秒杀系统!一、秒杀系统到底难在哪?首先咱们得明白,秒杀系统为啥这么难搞?主要是这四大"怪兽":高并发:几万人同时点"立即购买",服务器要炸超卖问题:库存就100件
- 阿里P7面试实录:靠这份“收割机指南”,他当场拿下60k+ offer!
“上周面了个前阿里P7,Java八股文和分布式架构原理背得炉火纯青,秒杀系统设计讲得比我们架构组还细!”一位蚂蚁金服面试官在技术群感慨道。细问才知,这位求职者刚用一份阿里内部流出的《后端offer收割机养成指南》突击了2周,直接通过6轮面试斩下60k+offer。2025年Java后端面试的3大新趋势(附高频考点)据近期阿里、字节、美团等大厂面试反馈,技术考察正发生显著变化:八股文升级场景化基础题
- 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)
小凡敲代码
javajava后端java面试Java面试题互联网大厂求职Java场景题
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
- 25年最新Java后端社招场景项目题总结!(附100w字面试题)
小凡敲代码
javajava面试Java面试题Java场景题程序员互联网大厂计算机
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
- 50个Java+SpringBoot+Vue毕业设计选题(含技术栈+核心功能)
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javaspringbootvue.js毕业设计毕设
适合人群:计算机专业毕业设计/实战项目/求职作品技术亮点:前后端分离、主流技术栈、多领域覆盖一、电商与交易类智能推荐电商平台技术栈:SpringBoot+Vue+Redis+Elasticsearch核心功能:协同过滤推荐算法、秒杀系统、物流跟踪二手商品交易平台技术栈:SpringBoot+Vue+OSS存储核心功能:多维度检索、信用评分、实名认证社区团购管理系统技术栈:SpringBoot+Vu
- Cursor黑科技实战:AI编程革命,效率提升300%的秘籍
IT莫染
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目录⚡程序员痛点诊断Cursor核心黑科技揭秘实战演示(附操作截图)场景1:AI秒杀样板代码(效率提升10倍)场景2:智能Debug(精准定位问题)场景3:跨语言迁移(Java→Python)生产力暴涨秘籍黑科技1:AI结对编程(Ctrl+L)黑科技2:代码气味检测(Ctrl+Shift+K)黑科技3:SQL优化(自然语言转SQL)避坑指南:Cursor三大死亡陷阱陷阱1:过度生成幻觉代码陷阱2:
- RabbitMQ 高可用集群设计与消息幂等性实战指南
浅沫云归
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RabbitMQ高可用集群设计与消息幂等性实战指南在电商秒杀、支付、库存同步等高并发业务场景中,消息中间件既要保证高可靠、高可用,又要防止重复消息对业务造成副作用。本文结合真实生产环境,分享RabbitMQ集群搭建、HA策略、PublisherConfirms与幂等消费方案的实战经验。一、业务场景描述秒杀大促期间,每秒产生数千~万级消息推送订单、库存扣减与支付回调。要求消息不丢失、可快速恢复,系统
- JS 模仿京东秒杀倒计时
使用定时器页面:.box{height:300px;width:200px;background-color:red;}.box2{padding-top:10px;}h2{color:white;text-align:center;}img{margin-left:70px;}p{color:white;text-align:center;}li{font-family:"微软雅黑";font-
- 【Actix Web】Rust Web开发实战:Actix Web框架全面指南(2025企业级应用版)
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在2025年高并发、低延迟成为Web服务核心指标的背景下,ActixWeb凭借异步Actor模型与零成本抽象,成为Rust生态中生产环境部署率最高的Web框架。本指南深入解析ActixWeb4.0核心技术,覆盖百万级并发架构设计、内存安全防线构建、云原生集成方案三大实战维度,通过电商秒杀系统、物联网数据平台两大案例,详解如何实现50万QPS下毫秒级响应。提供全链路性能调优清单(包括PGO编译优化+
- 华为HDC 2025:一场开发者的技术盛宴与灵感之旅
前言作为一名开发者,参加华为HDC大会就像是一场朝圣之旅。每年这个时候,全球的开发者们都会汇聚一堂,分享最新的技术成果,探讨未来的趋势,而今年的HDC2025更是让我期待已久。这次大会不仅有华为最新技术的展示,还有各种实战案例和深度分享,对我来说,这是一次难得的学习和交流机会,更是面基各位好友的最佳机会。那么接下来就来分享一下三掌柜参加2025华为HDC大会的所见所感吧。初到会场:满满的科技感当我
- Spring Boot秒杀系统崩溃?一招解决高并发难题
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大数据数据库架构
想象一下:精心策划的秒杀活动终于上线,瞬间涌入百万用户,你的系统却不堪重负,页面卡死、库存错乱、订单丢失…这种噩梦场景,正是众多开发者面对高并发时的真实困境。以SpringBoot为核心的秒杀系统,如何突破性能瓶颈?本文将揭示核心解决方案,助你轻松应对流量洪峰。一、秒杀系统崩溃?高并发下的致命痛点流量洪峰:瞬时并发量(QPS/TPS)远超日常数十甚至数百倍,服务器资源(CPU、内存、网络、数据库连
- 凌晨の3点,线程池竟在服务器里偷偷····
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凌晨の3点,线程池の竟在服务器里偷偷榨干CPU····⚡️CPU:JAVAKing为窝发声,HELPME⚡️JAVAKING今天将揭露线程池的罪恶行为⚡️《线程池:OH,YES》线程池到底对项目做了什么想象一下:每次点外卖都新雇一个厨师,吃完就开除——这就是裸奔线程的日常!在高并发三巨头(电商秒杀、金融交易、大数据处理)中:1️⃣CPU哭诉:90%时间在面试线程,10%干活(线程切换开销)2️⃣
- AI日报-20250627:谷歌Gemma 3n发布,百亿参数只需2G内存!荣耀启动IPO冲刺2000亿估值!
大数据AI-ZRL
AI日报人工智能业界资讯自然语言处理
1、黑马FLUX.1-Kontext开源!文本一键PS超越GPT-image-1,AI修图新标杆2、谷歌Gemma3n震撼发布:2G内存跑100亿参数多模态模型,端侧AI迎来革命!3、90后清华博士打造AI厨师!获数千万融资,拿下全国首张机器人食品经营证4、蚂蚁CGM代码图模型震撼开源:44%修复率登顶SWE-Bench,碾压所有开源模型5、快手Keye-VL大模型震撼开源!视频理解能力秒杀人类,
- Java 集合list 手搓底层源码
好学且牛逼的马
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#32Java八股集合基础用法掌握速通小林不是很全老韩详细底层byd课程质量一般八股文听书算法题不会写byd密码的还没开始看双指针技巧秒杀七道链表题目|labuladong的算法笔记等等熬夜看笔记实现底层代码后面非常长但是也只写到了list完map和set明天写collection这段代码展示了Java集合框架的核心接口层次结构。`Collection`是整个集合框架的根接口,定义了集合操作的基本
- 拼多多商品详情API接口:社交电商的得力助手
lovelin+vI7809804594
图搜索算法算法人工智能爬虫API
在"人找货"向"货找人"的范式转移中,拼多多凭借社交裂变模式重塑中国电商格局。其商品详情API接口作为连接6.8亿消费者与1500万商家的数字纽带,日均调用量突破100亿次,支撑着秒杀、拼团、砍价等特色玩法。这一技术工具不仅是数据通道,更是社交电商生态的神经中枢,驱动着用户增长、流量分发和交易转化的全链路优化。一、技术解码:商品详情API的架构设计与核心能力高并发架构体系分片存储策略:采用TIDB
- 高并发系统架构设计
茫茫人海一粒沙
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在互联网系统中,“高并发”从来不是稀罕事:双十一秒杀、12306抢票、新人注册峰值、热点直播点赞……,如果你的系统没有良好的架构设计,很容易出现:接口超时、数据错乱、系统宕机。本文从六个核心维度出发,系统性讲解如何构建一套“抗得住流量洪峰”的企业级高并发架构。一、系统拆分——降低系统耦合度,提高弹性伸缩能力核心思想将单体系统按业务域/模块/职责划分为多个服务;采用微服务架构(如SpringClou
- 基于SIP的视频会议系统研究
weixin_33921089
数据库
摘要根据IETFSIPPING工作组提出的集中式会议模型,设计并实现了基于SIP的视频会议系统。该系统各部分可分别设计,具有良好的可扩展性。详细介绍了此系统的结构和工作原理。关键词SIP视频会议会议控制服务器会场控制媒体服务器0前言近几年来,随着计算机技术、通信技术和互联网技术的飞速发展,视频会议的应用范围正逐渐从传统的专业领域、大型企业等高端用户向中小企业等普通用户和个人用户拓展。据有关机构的分
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Java鼠鼠吖
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秒杀抢购系统的成功平稳运行,有一些需要注意的知识点。1高并发,以及刷接口等黑客请求对服务端的负载冲击2高并发时带来的超卖,即商品数量的控制3高负载下,下单的速度和成功率的保证4其他以秒杀单品为例,如抢小米手机。解决方案探讨:第一步限制前端发来的请求量免费领取Java学习资料譬如定在了周二10点开启抢购,那么在之前的一周时间内,都会有预约通知,或者普通的用户浏览。通过预约量、浏览量等数据分析,大概能
- 【基础篇-消息队列】——网关如何接收服务端的秒杀结果
小志的博客
消息队列消息队列
目录一、网关如何接收服务端的秒杀结果本文来源:极客时间vip课程笔记一、网关如何接收服务端的秒杀结果在《【基础篇-消息队列】——为什么需要消息队列》这节课里面,我们举了一个秒杀的例子,这个例子是用来说明消息队列是如何来实现异步处理的。课后很多同学留言提问,网关在发送消息之后,是如何来接收后端服务的秒杀结果,又如何来给APP返回响应的呢?在解答这个问题之前,我需要先说一下,实际生产环境中的秒杀系统,
- 【TIDB】了解,MySQL和TiDB的取舍,差异
{⌐■_■}
tidbmysql数据库
一句话总结:MySQL好用,但扩展性差;TiDB像MySQL,但能轻松应对大数据、高并发。为什么用TiDB而不是MySQL?场景MySQLTiDB数据量很大(几百GB~TB)容易卡顿、查询慢水平扩展,性能稳定业务快速增长、分库分表难维护需要人工做分库分表自动水平扩展,无需分库分表高并发写入(比如秒杀、交易)主从延迟、写入瓶颈多副本写入,强一致性,吞吐更高高可用要求需要额外搭建主从/集群内建高可用(
- Redis 缓存问题及优化方案
javazhangwy
Redisredis
缓存问题缓存击穿(失效)定义:大批量缓存在同一时间失效可能导致大量请求同时穿透缓存直达数据库,造成数据库压力剧增甚至挂掉。案例:运营批量上架秒杀商品,这些商品存入缓存的时候过期时间设置相同,这些商品会同时过期,可能发生缓存击穿。解决方案:为缓存设置不同的超时时间,在原本设定的超时时间基础上加上一个随机数。缓存穿透定义:查询一个根本不存在的数据,缓存和数据库中都不存在。通常如果在数据库查询不到数据,
- 告别切屏|阿里云DMS MCP+通义灵码,30分钟搞定电商秒杀开发
阿里云云原生
阿里云云计算
在传统研发的日常工作中,新功能开发、Bug修复或功能优化时通常涉及前端、后端和数据库三大块的开发工作,开发者需在不同编程语言和工具间频繁切换,导致开发效率低下。具体痛点包括:效率低下:频繁切屏打断开发“心流”,显著拉低开发效率。设计隐患:手动编写DDL等表结构脚本,易出错且耗时。数据难题:测试数据准备繁琐费时,极易遗漏或失真。信息壁垒:表结构信息难以在开发环境中便捷获取。代码风险:手动编写DAO/
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc