- 解决kafka3.0.0在windows下不能启动的问题
raiseup2
practicewindowskafkajava后端开发语言
看到一个问题,说在用java代码发送kafka消息的时候能指定一个partition参数:importorg.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;publicclassKafkaProducerExample{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringtopic="test";intpartition=0
- 常用的分布式 ID 设计方案
梦城忆
分布式
文章目录1.UUID2.数据库自增ID3.雪花算法4.Redis生成ID5.美团Leaf1.UUID原理:UUID是由数字和字母组成的128位标识符,通过特定算法随机生成,包括时间戳、计算机网卡地址等信息。常见的版本有版本1(基于时间戳和MAC地址)、版本4(纯随机数)等。优点:生成简单,本地生成,不需要依赖额外的组件或服务,能有效减少网络开销。全球唯一,基本能保证在任何场景下不会重复。缺点:长度
- 浅谈常用的分布式ID的设计方案以及Snowfake是否受冬令时切换影响
24K不怕
分布式分布式IDSnowfake
浅谈常用的分布式ID的设计方案以及Snowfake是否受冬令时切换影响分布式ID定义典型实现方案基于数据库自增序列的实现UUID方案Redis方案Snowflake方案Snowfake是否受冬令时切换影响分布式ID定义全局唯一:区别于单点系统的唯一,全局是要求分布式系统内唯一。有序性:通常都要保证生成的ID是有序递增的。例如,在数据库存储场景中,有序ID便于确定数据位置,往往更加高效。典型实现方案
- 幂等性设计原则:如何保证服务中任务不重复执行?
小小小小关同学
项目相关oracle数据库
当你疯狂点击“购买”按钮,却发现自己下了5个相同订单;或者因为服务器延迟,你的支付重复进行了好几次……是不是一不小心就可能亏大了?别怕,咱们今天就来聊聊如何用幂等性策略,让你在分布式系统或高并发场景下,稳稳地“只执行一次”!1.什么是幂等性幂等性(Idempotency)是指一个操作无论执行多少次,产生的结果都是相同的,即多次执行不会对系统状态造成额外影响。数学定义:幂等操作满足:f(f(x))=
- Flume-HBase-Kafka
正在緩沖҉99%
kafkaFlumeHBase大数据
Flume-HBase-Kafka一、各自介绍1.Flume简介和特征2.HBase简介和特征3.Kafka简介和特征二、通过Flume读取日志文件写入到Kafka中在写入HBase各自作用一、各自介绍1.Flume简介和特征一、简介Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方
- 分布式网络
Hard_pea
分布式
分布式网络(DistributedNetwork)指的是一种计算机网络架构,其中计算资源(计算、存储、数据处理等)分布在多个物理或逻辑上的节点上,而不是集中在单一的服务器或数据中心中。这种架构的主要目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。1.分布式网络的特点✅去中心化(Decentralization)传统的集中式网络(如单台服务器)会有单点故障(SPOF,SinglePointofFailure
- 大数据环境(单机版) Flume传输数据到Kafka
凡许真
大数据flumekafka数据采集
文章目录前言一、准备二、安装三、配置环境变量四、修改配置4.1、kafka配置4.2、Flume配置五、启动程序5.1、启动zk5.2、启动kafka5.3、启动flume六、测试6.1、启动一个kafka终端,用来消费消息6.2、写入日志其他前言flume监控指定目录,传输数据到kafka一、准备flume-1.10.1kafka_2.11-2.4.1zookeeper-3.4.13二、安装使用
- 大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用
微学AI
大模型的实践应用分布式人工智能大模型
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。本文深入探讨了大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。首先介绍了项目背景,阐述了大模型发展对高效技术的需求。接着详细讲解了分布式技术的原理,包括数据并行、模型并行等。通过实际应用实例代码,展示了分布式技术在大模型训练和推理中的具体实现。最后展望了未来发展趋势,如更高的性能、更好的兼容性等。总之,本
- Redis-分布式锁
左灯右行的爱情
redis分布式数据库
分布式锁为什么需要分布式锁核心场景举例技术原理简述项目中需要注意的优化和思考小结分布式锁的本质Redis分布式锁的实现原理?什么是Redlock算法工作流程实现Redis分布式锁的方式分布式锁实现的要点分布式锁完全可靠吗?如何安全地释放Redis分布式锁?为什么需要这样做?分布式锁如何解决锁过期问题?请设计一个可重入的分布式锁使用Redis实现一个分布式锁,包括获取锁和释放锁的逻辑为什么需要分布式
- 阿里云MaxCompute面试题汇总及参考答案
大模型大数据攻城狮
阿里云odps云计算机器学习大数据面试大数据面经增量数据
目录简述MaxCompute的核心功能及适用场景,与传统数据仓库的区别解释MaxCompute分层架构设计原则,与传统数仓分层有何异同MaxCompute的存储架构如何实现高可用与扩展性解析伏羲(Fuxi)分布式调度系统工作原理盘古(Pangu)分布式存储系统数据分片策略计算与存储分离架构的资源弹性扩展方案解释MaxCompute多租户资源隔离实现机制容错机制设计:Worker节点故障时的数据恢复
- nacos架构图
三希
数据库
架构图整体架构分为用户层、业务层、内核层和插件,用户层主要解决用户使用的易用性问题,业务层主要解决服务发现和配置管理的功能问题,内核层解决分布式系统一致性、存储、高可用等核心问题,插件解决扩展性问题。用户层OpenAPI:暴露标准Rest风格HTTP接口,简单易用,方便多语言集成Console:易用控制台,做服务管理、配置管理等操作SDK:多语言SDK,目前几乎支持所有主流编程语言Agent:Si
- 基于HarmonyNext的跨设备分布式数据库开发实战指南
harmonyos-next
基于HarmonyNext的跨设备分布式数据库开发实战指南引言在HarmonyNext生态系统中,跨设备分布式数据库是一个极具挑战性和创新性的领域。随着数据量的爆炸式增长和跨设备协作需求的增加,如何高效地管理和访问分布式数据成为了开发者面临的挑战。本指南将深入探讨如何利用HarmonyNext的分布式能力,结合ArkTS语言,开发一个高性能的跨设备分布式数据库。我们将通过一个实际的案例,详细讲解如
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式任务调度系统开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式任务调度是一个关键且复杂的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS语言开发一个高效的分布式任务调度系统,涵盖从任务分配到负载均衡的完整流程。我们将通过一个实战案例,详细讲解如何利用HarmonyNext的分布式能力,结合ArkTS的现代语法,构建一个高效、可靠的分布式任务调度系统。1.项目
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式实时日志分析系统开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式实时日志分析系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,日志分析是保障系统稳定性和性能优化的重要手段。本文将深入探讨如何使用ArkTS语言开发一个分布式实时日志分析系统,重点介绍日志的收集、过滤、聚合以及可视化等核心功能的实现。我们将通过一个完整的实战案例,展示如何利用HarmonyNext的分布式能力和ArkTS的高效性能,构建一个高效、稳定
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式数据同步应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式数据同步应用开发引言在分布式系统中,数据同步是一个核心问题,尤其是在多设备协同的场景下,如何高效、可靠地实现数据同步是开发者面临的重大挑战。HarmonyNext作为华为最新的操作系统,提供了强大的分布式能力,支持多设备间的无缝协作。本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个高性能的分布式数据同步应用,涵盖从基础理
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式数据同步应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式数据同步应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式能力是其核心特性之一。本文将深入探讨如何使用ArkTS语言开发一个高效的分布式数据同步应用,涵盖从数据存储到跨设备同步的完整流程。我们将通过一个实战案例,详细讲解如何利用HarmonyNext的分布式能力,结合ArkTS的现代语法,构建一个高效、可靠的分布式数据同步应用。1.项目概述1.
- Zookeeper(89)Zookeeper的线性化写入是如何实现的?
辞暮尔尔-烟火年年
微服务zookeeper分布式云原生
ZooKeeper的线性化写入(LinearizableWrites)是其保证数据一致性的重要特性之一。线性化写入确保所有的写操作在全局上是有序的,即每个写操作在所有参与者看来都是以相同的顺序发生的。这种一致性模型对于分布式系统的正确性至关重要。线性化写入的原理单一Leader:ZooKeeper通过选举机制确保在集群中只有一个Leader节点。所有的写请求都必须通过Leader进行处理。事务ID
- 分布式锁—4.Redisson的联锁和红锁一
东阳马生架构
分布式锁原理与源码分布式锁Redission
大纲1.Redisson联锁MultiLock概述2.Redisson联锁MultiLock的加锁与释放锁3.Redisson红锁RedLock的算法原理4.Redisson红锁RedLock的源码分析1.Redisson联锁MultiLock概述(1)MultiLock的简介(2)MultiLock的使用(3)MultiLock的初始化(1)MultiLock的简介一.一次性要锁定多个资源的场景
- hadoop
百里自来卷
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的架构主要由以下几个核心组件组成:1.Hadoop生态系统核心组件Hadoop的核心架构主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),以及MapReduce计算框架:1.1HDFS(分布式文件系统)HDFS负责存储大规模数据,采用主从架构
- 深入检索:专业知识检索的高级算法与架构策略
是小旭啊
架构
在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- RabbitMQ消息队列的10种应用场景
喵小狸
javaRabbitMqrabbitmq分布式
消息队列(MQ)是分布式系统中不可或缺的技术之一。刚接触MQ时,可能觉得它只是个“传话工具”,但用着用着,你会发现它简直是系统的“润滑剂”。无论是解耦、削峰,还是异步任务处理,都离不开MQ的身影。下面我结合实际场景,从简单到复杂,逐一拆解MQ的10种经典使用方式,希望对你会有所帮助。1.异步处理:让系统轻松一点场景小伙伴们是不是经常遇到这样的情况:用户提交一个操作,比如下单,然后要发送短信通知。如
- 十一、Redis Sentinel(哨兵)—— 高可用架构与配置指南
伯牙碎琴
#Redisredissentinel架构
RedisSentinel(哨兵)——高可用架构与配置指南在分布式应用中,Redis主从复制(Master-Slave)虽然能提供读写分离的能力,但它无法自动故障转移(failover)。如果主节点(Master)发生故障,系统管理员需要手动将某个从节点(Slave)提升为主节点,并重新配置所有从节点,这对于高可用性要求较高的系统来说是不够的。RedisSentinel(哨兵)是Redis官方提供
- #嵌入式笔面经分享#科大讯飞公司嵌入式硬件面经(第1面)
2301_79125642
java
DNS是什么DNS(DomainNameSystem)是一种用于将域名转换为IP地址的分布式命名系统。它充当7.124'40一个组产出最7.124'40一个组产出最多的是组长,是管理,这个组不正常。出一个小学数学应用题:在OSI七层模型?OSI(OpenSystemsInterconnection)七层模型是一种网络协议体系结构,用我想问一下如果我的项目是开源项目怎么办鼠鼠四非硕士,学了几个rto
- INA(In-Network Aggregation)技术
一只积极向上的小咸鱼
人工智能
In-NetworkAggregation(网络内聚合)是大模型分布式训练或推理中优化通信效率的一种技术,核心思想是在网络传输路径中直接完成数据聚合,而非依赖终端节点处理,从而降低通信开销、提升整体效率。核心原理在传统分布式训练中,计算节点(如GPU)需要将本地计算的梯度或中间结果发送到中心节点(如参数服务器)进行聚合,这会产生大量的网络传输。In-NetworkAggregation则是通过可编
- Spring Cloud 和 Dubbo 区别
SpringCloud和Dubbo是两种主流的微服务框架,它们在设计理念、技术实现和应用场景上有显著差异。以下是两者的核心区别及各自的优缺点分析:一、核心区别1.初始定位与设计理念SpringCloud:定位为微服务架构的一站式解决方案,提供完整的分布式系统开发工具链(如服务注册、配置中心、网关、熔断器等),注重微服务治理的全面性。Dubbo:起源于SOA时代,核心关注服务调用与治理(如RPC通信
- 为什么使用 RocketMQ?
rocketmq消息中间件
RocketMQ与其他主流消息队列(如Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ)的优缺点对比如下:一、RocketMQ的核心优势高吞吐与低延迟吞吐量:单机可达10万级消息/秒,介于Kafka(29万/秒)与RabbitMQ(2.6万/秒)之间。延迟:毫秒级响应,适用于实时性要求较高的在线业务(如交易系统)。适用场景:大规模分布式系统,日均处理百亿级消息,尤其适合金融交易、订单处理等高并发场景
- git从本地其他设备上fetch分支
绛洞花主敏明
Gitgit
在Git中,如果你想从本地其他设备上获取分支,可以通过以下几种方式实现。不过,需要注意的是,Git本身是分布式版本控制系统,通常我们是从远程仓库(如GitHub、GitLab等)拉取分支,而不是直接从本地其他设备上操作。但如果确实需要从本地其他设备上获取分支,可以通过以下方法:方法一:将本地仓库设置为远程仓库你可以将本地其他设备上的仓库设置为当前设备上的远程仓库,然后通过gitfetch操作来获取
- @Schedule定时任务+分布式环境一些踩过的坑~
架构文摘JGWZ
分布式学习后端
定时任务的实现方式多种多样,框架也是层出不穷。“本文所谈及的是SpringBoot本身所带有的@EnableScheduling、@Scheduled实现定时任务的方式。以及采用这种方式,在分布式调度中可能会出现的问题,又针对为什么会发生这种问题?又该如何解决,做出了一些叙述。为了适合每个阶段的读者,我把前面测试的代码都贴出来啦~确保每一步都是有迹可循的,希望大家不要嫌啰嗦,感谢一、搭建基本环境基
- memcached的cache机制是怎样的?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
memcachedjava架构
Memcached的缓存机制Memcached的缓存机制围绕着其作为高性能分布式内存对象缓存系统的核心功能展开。以下是关于Memcached缓存机制的主要方面:1.数据存储与检索键值对存储:所有数据都以键值对的形式存储,键是唯一的字符串标识符,值可以是任意类型的数据。SlabAllocator(分配器):Memcached使用SlabAllocator来管理内存,它将内存分割成不同大小的“slab
- 干掉复杂代码! Spring Boot + CQRS 黄金组合,太优雅了!
程序员蜗牛g
springbootspringbootjava数据库
微服务架构的兴起放大了CQRS的必要性。在分布式系统中,服务通常需要自治和高度解耦,CQRS提供了一条清晰的路径。每个微服务都可以采用CQRS模式,确保其处理命令和查询的内部机制从其他服务中抽象出来。这也与领域驱动设计(DDD)非常吻合,其中领域事件可以触发不同微服务中的命令。潜在的陷阱虽然CQRS提供了许多好处,但它也面临着挑战:复杂性增加:引入CQRS会增加开销,尤其是在读取和写入之间的区别不
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,Django@Python2.x 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f