- 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
- 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
- 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
- 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
- 【赵渝强老师】基于PostgreSQL的分布式数据库:Citus
由于PostgreSQL具有强大的功能和良好的可扩展性,因此基于PostgreSQL很容易就可以实现分布式架构。Citus便是具体的一种实现方式。它以扩展的插件形式与PostgreSQL进行集成,且独立于PostgreSQL内核,部署也比较简单。Citus是现在非常流行的基于PostgreSQL的分布式解决方案。一、Citus基础下面是百度百科中对分布式数据库的定义:分布式数据库系统通常使用较小的
- 如何通过YashanDB做到企业数据的透明化管理
数据库
在当前数字化转型的背景下,企业面临的数据管理挑战愈发复杂,尤其是数据的透明化管理显得尤为重要。企业往往需要对海量数据进行实时分析和决策支持,而现有的传统管理方式难以满足高效和透明化的需求。YashanDB作为一款高效的分布式数据库,提供了多种支持透明化管理的特性,通过其独特的体系架构和技术手段,能够帮助企业实现数据的透明化管理。YashanDB的体系架构与透明化管理部署架构YashanDB支持多种
- 如何通过YashanDB支持远程办公中的数据访问
数据库
在当今以数据驱动的商业环境中,远程办公已成为一种常态。然而,随着团队分布在不同地点,数据访问的挑战也随之增加。机构需要确保远程用户能够高效、安全地访问数据,而这涉及到性能瓶颈、数据一致性及安全性等多种问题。YashanDB作为一款高性能分布式数据库,提供了多种技术方案以有效支持远程办公中的数据访问,其独特的体系结构能够应对这些挑战。YashanDB的部署架构YashanDB支持三种不同的部署形态:
- 如何通过YashanDB提升团队协作效率
数据库
在当今信息化时代,数据驱动的决策成为企业成功的关键。然而,如何保障数据的即时获取与高效处理,解决团队协作中的数据访问障碍,是企业面临的重大挑战。YashanDB凭借其高性能的分布式数据库特性,提供了提升团队协作效率的有效解决方案。本文将深入探讨YashanDB在团队数据协作中的应用优势,以及具体的技术实现路径。YashanDB体系架构及其优势多种部署架构支持YashanDB支持单机(主备)、分布式
- 搭建商城系统
hunzi_1
phpjavauni-app
搭建商城系统需从系统架构设计、技术选型、核心模块开发到运营优化全流程规划,以下是关键步骤及实践要点:系统架构设计采用分层架构设计(数据层、服务层、应用层、用户层),数据层使用分布式数据库(如MySQL+MongoDB)保障存储与查询效率,服务层基于微服务架构实现商品管理、订单处理等功能模块,应用层适配Web/移动端多平台访问,用户层通过RBAC权限管理控制不同角色操作权限。技术选型前端:HT
- 弄清Doris/StarRocks分区partition by和分桶distributed by的区别,以及如何选择对应的字段
一、首先,我们先弄清楚数据表中的数据是怎么分布的数据分布建表时,您需要通过设置分区和分桶,指定数据分布方式,并且建议您合理设置分区和分桶,实现数据均匀的分布。数据分布是指数据划分为子集,并按一定规则均衡地分布在不同节点上,能够有效裁剪数据扫描量,最大限度地利用集群的并发性能,从而提升查询性能。数据分布概览常见的数据分布方式现代分布式数据库中,常见的数据分布方式有如下四种:Round-Robin、R
- oracle pg 文件级迁移,从Oracle迁移到AntDB(二)-- ora2pg-对象和数据的导出导入
使用Ora2pg和psqlcopy方式进行数据迁移author:yafeishitags:AntDB,ora2pg,oracleAntDB:github_url,基于postgresql的高性能分布式数据库使用Ora2pg和psqlcopy方式进行数据迁移准备工作使用本文档的前提本文档指导如何使用ora2pg进行oracle到ADB的数据迁移,但是在参照本文档操作之前,有以下条件必须满足:-ADB
- Rust之从零开始构建分布式事务数据库
莲华君
rust分布式数据库
目录第一部分:Rust基础与数据库基础Rust语言基础Rust的特点与优势Rust的内存安全与并发模型Rust工具链与开发环境搭建数据库基本原理关系型数据库与非关系型数据库数据库的事务管理原理ACID与BASE理论分布式系统与数据库的挑战第二部分:分布式数据库核心架构分布式数据库的设计原则CAP理论与BASE理论数据分片与复制数据一致性与可用性的权衡数据持久化与恢复策略分布式事务的基础事务的ACI
- 系统架构设计师论文分享-论分布式数据库技术及应用
码农卿哥
系统架构分布式数据库
我的软考历程摘要2023年2月,我所在的公司通过了研发纱线MES系统的立项,该项目为国内纱线工厂提供SAAS服务,旨在提高纱线工厂的数字化和智能化水平,我在该项目中担任系统架构设计师一职,负责该项目的架构设计工作。本文结合我在该项目中的实践,详细论述了分布式数据技术及其应用。在该项目中,会接入众多纱线工厂的全部设备的生产数据,数据量巨大,如果采用传统的单体关系型数据库,难以支撑起这庞大的数据。基于
- GaussDB 权限管理:从 RBAC 到精细化控制的技术实践
如清风一般
gaussdb
GaussDB权限管理:从RBAC到精细化控制的技术实践一、引言在分布式数据库环境中,权限管理是保障数据安全和合规性的核心环节。GaussDB(开源版及云服务版)提供了一套完整的权限管理体系,支持基于角色的访问控制(RBAC)、细粒度权限分配和动态审计等功能。本文将深入解析GaussDB的权限管理模型、操作方法及实战技巧。二、GaussDB权限管理模型核心对象与层级GaussDB的权限管理围绕以下
- PostgreSQL-XL之 序列(Sequence)
行星008
数据库postgresql数据库
目录序列的定义和作用PostgreSQL-XL中序列的特殊性序列的使用方法1.创建序列2.在分布式表中使用序列3.手动操作序列值4.查看序列与表的关联关系关键注意事项典型使用场景故障排查技巧在PostgreSQL-XL中,序列(Sequence)是一种特殊的数据库对象,用于生成唯一的数值序列。作为分布式数据库,PostgreSQL-XL中的序列需要特殊处理以保证全局唯一性。序列的定义和作用定义:序
- 数据库迁移实战:如何零停机、零丢失迁移数据库?
Leaton Lee
数据库
引言:一场没有硝烟的“数据大迁徙”想象一下,你正在为一家电商公司优化数据库架构,需要将MySQL迁移到分布式数据库TiDB。但问题来了:如何在业务高峰期不停止服务,同时确保数据零丢失?这不仅是技术挑战,更是一场精密的“数据芭蕾舞”。今天,我们就从理论到实战,手把手教你完成这场“不可能的任务”!一、迁移前的“战前沙盘推演”1.1数据摸底:绘制“数据地图”数据规模:统计表大小、索引、分区信息(示例:S
- 如何在YashanDB数据库中保持数据一致性与完整性
数据库
在现代数据库管理系统中,确保数据的一致性与完整性是面临的主要挑战之一。这一挑战在高并发、高要求的数据操作场景中尤为突出。YashanDB作为一种高性能的分布式数据库,采用了多种技术手段以保持数据的一致性与完整性。本文将深入探讨YashanDB中实现数据一致性与完整性的核心技术原理,适用于对高并发和复杂事务有一定理解的数据库管理员(DBA)和开发人员。事务管理与ACID特性事务是数据库操作的基本单元
- ShardingSphere-JDBC 详解
csdn_tom_168
ApacheShardingSphere数据库ShardingSphereJDBC学习
ShardingSphere-JDBC(原Sharding-JDBC)是ApacheShardingSphere的核心模块之一,定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供分库分表、读写分离、数据加密、影子库等分布式数据库增强能力。它直接操作JDBC接口,对应用透明,集成成本极低。以下是ShardingSphere-JDBC的详解:一、核心功能数据分片:分库分表:将逻辑上的大表(库)拆分成
- 从维基百科到知识图谱:用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程
步子哥
AGI通用人工智能知识图谱tidb人工智能
在信息爆炸的时代,如何快速从海量数据中提取有用信息,成为了技术发展的重要方向。传统的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)方法虽然在信息检索领域表现出色,但随着需求复杂度的提升,GraphRAG(基于知识图谱的RAG)逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase,从维基百科数据构建一个GraphRAG
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
大数据洞察
大数据ai
解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
- 分布式数据库设计——分布式数据库的基础概念
庄小焱
数据库域数据库
摘要分布式数据库设计系列将分为四个大的部分。将从以下四方面让大家对分布式数据库的设计和使用有深入的理解。模块一,分布式数据历史演变及其核心原理。从历史背景出发,讲解了分布式数据库要解决的问题、应用场景,以及核心技术特点。模块二,分布式数据库的高性能保证——存储引擎。这是专栏的亮点内容,简要展示了现代数据库的存储引擎,比如典型存储引擎、分布式索引、数据文件与日志结构存储、事务处理。其中,我会特别介绍
- 【分布式数据库】
分布式数据库是一种数据存储系统,它的设计使得数据库可以存储在多个物理位置(服务器、节点)上,同时对用户呈现为一个统一的数据库。分布式数据库的核心思想是将数据分布在多个地点进行存储和处理,这些地点可以是同一数据中心内的不同服务器,也可以是地理上分散的多个数据中心。分布式数据库的目标是在保证数据一致性、可用性和性能的前提下,提供一个灵活、可扩展且高效的数据存储解决方案。它结合了数据库系统和分布式系统的
- 【1.5 漫画TiDB分布式数据库】
漫画TiDB分布式数据库小明:“老王,TiDB作为NewSQL数据库,它是如何既保证ACID又实现水平扩展的?”♂️架构师老王:“TiDB是PingCAP开发的分布式关系数据库,它将传统数据库的ACID特性与NoSQL的扩展性完美结合!让我们深入了解这个’钛’级数据库!”目录TiDB核心架构分布式事务原理SQL兼容性集群部署管理性能优化Java集成实战最佳实践️TiDB核心架构三层架构设计┌─
- Flink TiDB CDC 环境配置与验证
一、TiDB数据库核心配置1.启用TiCDC服务确保TiDB集群已部署TiCDC组件(版本需兼容FlinkCDC3.0.1),并启动同步服务:#示例:启动TiCDC捕获changefeedcdcclichangefeedcreate\--pd="localhost:2379"\--sink-uri="blackhole://"\--changefeed-id="flink-cdc-demo"2.验
- 分布式数据库解决方案:ShardingSphere-JDBC 演示项目详解
吕真想Harland
分布式数据库解决方案:ShardingSphere-JDBC演示项目详解去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/,帮助读者理解其工作原理,应用场景及优势。项目简介是一个简单的SpringBoot应用,它展示了如何在实际应用中集成ShardingSphere-JDBC实现数据分片。该项目包含了一个完整的开发环境配置,包括数据库创建、实体类定义、ShardingSphere配置
- HDFS与HBase有什么关系?
lucky_syq
hdfshbasehadoop
1、HDFS文件存储系统和HBase分布式数据库HDFS是Hadoop分布式文件系统。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoopdatabase,即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库,HBase基于列的而不是基于行的模式。
- 数据库领域的分区表应用
数据库管理艺术
数据库ffmpegai
数据库领域的分区表应用关键词:数据库分区、水平分区、垂直分区、分区策略、查询优化、大数据管理、分布式数据库摘要:本文深入探讨数据库分区表技术的原理与应用。从基础概念出发,详细分析水平分区和垂直分区的实现机制,介绍主流数据库系统的分区实现方式。通过实际案例展示分区表在性能优化、大数据管理和高可用性方面的应用价值,并提供分区策略选择的最佳实践。文章还包含详细的代码示例和性能对比数据,帮助读者全面掌握这
- 企业如何利用YashanDB提升系统稳定性
数据库
在现代多变的商业环境中,企业面临着信息处理能力的诸多挑战,如系统崩溃、数据丢失等。为应对这些挑战,提升数据库系统的稳定性显得尤为重要。YashanDB作为一款先进的分布式数据库,凭借其独特的架构和技术特性,能够为企业提供更为可靠的系统稳定性保障。本文将深入分析YashanDB提升系统稳定性的核心技术点及其优势。核心技术点高可用性架构YashanDB支持多种部署模式,如单机主备部署、分布式集群部署以
- 大规模分布式数据库读写分离架构:一致性、可用性与性能的权衡实践
目录1引言:数据库架构的核心三角2原创架构设计2.1读写分离系统架构2.2读写核心流程3企业级实现代码3.1Python路由服务核心代码3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析5生产级部署与安全方案5.1高可用部署架构5.2安全审计方案6技术前瞻性分析6.1演进路线图6.2关键趋势解读7附录:完整技术图谱结论1引言:数据库架构的核心三角在大
- Spring Boot + Screw 一键生成数据库设计文档
小马不敲代码
实战springboot数据库后端
01前言在企业级开发过程中,编写数据库表结构文档一直是个让人头疼的问题。许多企业要么没有这份文档,要么就是靠手动编写,后续维护起来非常麻烦,常常因为忘记更新给后续工作带来诸多不便。而Screw的出现,为这一问题提供了高效的解决方案。02、Screw简介Screw是一款能够快速生成数据库文档的开源工具,支持多种数据库,包括MySQL、MariaDB、TiDB、Oracle、SqlServer、Pos
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><