- SpringBoot集成Couchbase开发与实践
随风九天
springjava匠心数据库springboot后端javaCouchbase
1前言1.1什么是CouchbaseCouchbase是一个高性能的NoSQL数据库,支持文档存储、内存缓存和分布式计算。它结合了内存数据库的速度和灵活性与传统数据库的持久性和查询能力。1.2Couchbase的特点与优势高性能:利用内存缓存加速数据访问。可扩展性:支持水平扩展,能够轻松处理大规模数据。灵活性:支持多种数据模型(JSON文档、键值对)。高可用性:内置复制和故障转移机制。1.3Spr
- Kafka多线程消费的设计与实现
CvhShell
kafka分布式
Kafka是一个高吞吐量、可扩展的分布式消息系统,广泛应用于大规模数据处理和实时流式处理场景。在Kafka的消费者端,多线程消费是一种常见的优化策略,可以提高消费的并发性和吞吐量。本文将浅谈Kafka的多线程消费的设计,并提供相应的源代码示例。1.消费者组的概念在Kafka中,多个消费者可以组成一个消费者组,共同消费一个或多个主题的消息。每个消费者组内的消费者可以并行地消费不同的消息分区,从而实现
- Kafka多线程消费 - 提高消息处理效率的关键
DeoSql
kafkalinq分布式
在现代大数据和实时数据处理领域中,ApacheKafka已成为一种广泛使用的分布式消息系统。它的高吞吐量、可靠性和可伸缩性使得它成为构建可靠数据管道和实时流处理应用的理想选择。然而,当面临大量消息处理时,单线程消费者可能无法满足处理的需求。因此,采用多线程消费策略是提高消息处理效率的关键。在本文中,我们将探讨如何使用多线程来消费Kafka消息,并提供相应的源代码示例。我们将以Java语言为例,展示
- Java中的分布式监控
城南|阿洋-计算机从小白到大神
java分布式开发语言
大家好,我是城南。在当今这个微服务和分布式系统大行其道的时代,分布式监控已经成为确保系统稳定性和性能的关键工具。Java开发者在面对复杂的分布式架构时,需要一种高效且全面的监控手段,以便及时发现问题并迅速解决。那么,今天我们就来深入探讨一下Java中的分布式监控技术。分布式监控概述分布式监控的核心在于收集和分析跨多个服务的请求和数据流。通过分布式追踪(DistributedTracing),我们可
- 电力系统仿真:电力系统优化调度_5.电力系统优化调度基础
kkchenkx
电力系统仿真电力系统仿真matlab
5.电力系统优化调度基础5.1优化调度的概念和重要性电力系统优化调度是指在满足电力系统安全、稳定、经济运行的前提下,通过数学模型和优化算法对系统中的各种资源进行合理配置和调度,以达到最佳运行状态的过程。优化调度的目标通常包括最小化运行成本、提高系统可靠性和灵活性、减少环境污染等。在微电网与分布式发电系统中,优化调度尤为重要,因为它涉及到多种能源的协调和管理,如太阳能、风能、储能系统等。5.2优化调
- 分布式事务和分布式锁同时使用,需要注意什么问题
悟能不能悟
分布式
1.死锁风险问题:分布式锁的持有时间若超过事务执行时间,可能导致跨服务/资源的循环等待。解决方案:设置合理的锁超时时间(需权衡业务完成时间和锁抢占风险)。事务内尽量缩短锁的持有时间,避免嵌套锁或递归锁。2.事务边界与锁的生命周期问题:事务提交/回滚前释放锁,可能导致数据不一致;锁释放过晚则会降低并发性能。解决方案:锁的释放时机:在事务提交后再释放锁,确保操作结果对其他服务可见。异常处理:通过try
- Hadoop分布式文件系统HDFS
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop分布式文件系统HDFS作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大数据存储,分布式计算,海量数据处理,高可用性,容错机制1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术和数字设备的普及,企业级数据量呈现出爆炸式的增长趋势。传统的单机或小型集群的数据存储与管理方式已无法满足大规模数据处理的需求。数据的快速增长对存储系统的容量、性能以
- 全局唯一 ID 服务的分布式ID生成系统
AI天才研究院
架构师必知必会系列数据库分布式mysqljavaredis
背景在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢?全局唯一性:不能出现重
- hdfs原理
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hdfs原理hdfs读写原理hdfs优缺点hdfs安全模式hdfs常用命令
简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(GoogleFileSystem)Google文件系统。HDFS有很多特点:①保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。(用空间换安全)②运行在廉价的机器上。③适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,
- 美团Leaf分布式ID生成算法深度解析与源码实现
雪落山庄
java分布式算法leaf美团分布式ID生成算法
美团Leaf分布式ID生成算法深度解析与源码实现前言在分布式系统中,全局唯一ID的生成是核心基础服务。美团点评(现美团)针对Snowflake算法在运维场景中的痛点,研发了Leaf分布式ID生成系统。本文将从设计原理、源码实现、优化策略等角度深入剖析Leaf算法。一、分布式ID生成方案对比常见方案对比方案优点缺点UUID简单无序、字符串存储效率低数据库自增ID简单可靠性能瓶颈、扩展困难Redis生
- 浪潮 KaiwuDB入选Gartner中国数据库管理系统代表厂商-快讯版
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2024年末,国际权威IT研究与咨询顾问机构高德纳(Gartner)发布《中国数据库管理系统市场指南》(MarketGuideforDBMS,China)报告中,浪潮KaiwuDB作为中国数据库管理系统领域代表厂商入选该报告,其创新研发的分布式多模数据库系统KaiwuDB入选典型产品。数据显示,2023年中国数据库市场规模达69.1亿元,同比增长13%,本土化需求推动市场持续增长。KaiwuDB针
- 如何生成分布式雪花算法ID
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目录如何生成分布式雪花算法ID如何生成分布式雪花算法ID什么是雪花算法Snowflake算法的优势Snowflake算法的劣势雪花算法的结构2.雪花算法适用场景雪花算法生成ID重复问题1.标识位如何定义2.分配标识位预分配动态分配动态分配实现方案开源分布式ID框架回顾总结如何生成分布式雪花算法ID在分布式系统中,常常需要生成全局唯一的ID以防止冲突。尽管36位的UUID能够解决这一问题,但其缺点显
- Ansible 与 Kafka:高效管理 Topic 的实践指南
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在现代分布式系统中,Kafka作为一个高吞吐量的分布式消息队列系统,已成为许多企业处理大规模数据流的首选。同时,Ansible作为一种自动化配置管理工具,极大地方便了我们对服务器和应用的管理。本文将通过实例展示如何使用Ansible自动化创建KafkaTopic,从而提升运维效率。为什么选择Ansible与Kafka?Kafka的强大之处在于其可扩展性和高可用性,但随着集群规模的扩大,手动管理To
- SpringBoot分布式项目中MyBatis实战技巧:从配置到性能优化
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引言在分布式系统架构中,SpringBoot与MyBatis的组合已成为企业级开发的黄金搭档。但在实际项目中,开发者常面临多数据源管理、SQL性能优化、分布式事务等挑战。本文将从实战角度出发,分享7个关键技巧和避坑指南。一、多数据源动态切换实战1.1多数据源配置@ConfigurationpublicclassDataSourceConfig{@Bean(name="masterDataSourc
- 设计高并发系统的关键策略
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✨✨谢谢大家捧场,祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右,一定要天天开心哦!✨✨作者主页:喔的嘛呀目录引言一.架构设计1.微服务架构2.分布式架构3.负载均衡4.数据存储5.缓存二、数据存储1.分库分表原理2.分库分表的优点3.分库分表的实现方式4.分库分表的注意事项三.负载均衡1.负载均衡器的作用2.负载均衡策略3.负载均衡器的实现四.缓存1.缓存的作用2.缓存的类型3.缓存的使用场景4.缓存的
- 缓存 vs 分布式锁:高并发场景下的并发控制之道
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在分布式系统中,缓存和分布式锁都是用于解决高并发场景下的并发控制和资源竞争问题,但它们的适用场景和机制不同,选择哪种方案取决于业务需求。以下是两者的区别:✅一、分布式锁⚙️工作原理核心思想:确保同一时刻只有一个线程或服务实例能够获取到锁,从而实现串行化处理。实现方式:Redis分布式锁(如Redisson)Zookeeper分布式锁数据库表(基于行级锁或唯一索引)️适用场景需要严格保证资源的独占性
- Doris 中大表与大表 Join 优化策略
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在Doris中,大表与大表Join的性能瓶颈主要源于数据分布、网络传输和内存资源三大核心问题。结合Doris的MPP架构、列式存储和分布式计算特性,以下是针对性的优化方案及技术细节:0.常见的优化方向和策略优化方向适用场景核心手段数据分布优化高频Join键分布均匀使用ColocateJoin或分桶键优化计算下推Join条件可提前过滤数据谓词下推、分区裁剪、Ru
- 区块链技术的多元化应用:从理论到实践的全面解析
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引言近年来,区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明化等特性,逐渐成为科技领域的热门话题。作为一项革命性的底层技术,区块链不仅为数字货币提供了技术支持,还在各行各业中展现出了广阔的应用前景。本文将从区块链的基本原理出发,深入探讨区块链技术在金融、供应链管理、医疗健康、能源、政务等多个领域的应用,帮助读者全面了解区块链的技术潜力和实际价值。一、区块链的基本原理1.1什么是区块链区块链是一种分布式账本技
- 实时数据流处理利器:Apache Storm 在大数据中的应用
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实时数据流处理利器:ApacheStorm在大数据中的应用引言在如今的数据驱动时代,企业和开发者们面临的一个核心挑战是如何高效处理实时数据流。传统的批处理框架(如Hadoop)在面对海量数据时表现优秀,但其高延迟的缺点使其难以满足实时场景的需求。这时,ApacheStorm作为一个低延迟、高吞吐、分布式的流式处理框架,成为了实时数据分析、日志监控、欺诈检测等场景的理想选择。今天,我们就来深入探讨A
- RocketMQ 集群架构与部署实践(一)
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RocketMQ初印象在当今的分布式系统架构中,消息队列作为重要的中间件,承担着数据传输、系统解耦、异步处理等关键职责。RocketMQ作为一款高性能、高可靠的分布式消息队列,由阿里巴巴开源并捐赠给Apache基金会,目前已成为Apache顶级项目,在众多互联网公司和企业级项目中得到了广泛应用。它具有低延迟、高吞吐量、高可用性、分布式事务支持等特性,能有效应对大规模数据的实时处理和高并发场景,为分
- 分布式ID服务实现全面解析
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分布式ID生成器是分布式系统中的关键基础设施,用于在分布式环境下生成全局唯一的标识符。以下是各种实现方案的深度解析和最佳实践。一、核心需求与设计考量1.核心需求矩阵需求重要性实现难点全局唯一必须保证时钟回拨/节点冲突高性能高并发场景关键锁竞争/网络开销有序性分页查询友好时间戳精度问题高可用服务不可中断故障转移/数据恢复易用性接入成本低协议兼容性2.典型业务场景电商订单号生成金融交易流水号物联网设备
- 区块链赋能民生大数据
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区块链技术作为一种新兴的信息技术,其在民生大数据领域的应用正逐渐展现出巨大的潜力和价值。以下是对区块链赋能民生大数据的详细阐述:一、区块链技术概述区块链是一种去中心化、分布式账本技术,具有数据不可篡改、可追溯、公开透明等特性。这些特性使得区块链在数据共享、隐私保护、安全传输等方面具有独特的优势。二、区块链在民生大数据中的应用教育领域学历认证与就业:区块链技术可以确保学历证书的真实性,防止学历造假。
- MySQL-调优策略-SQL语句
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mysql数据库性能优化
引言架构调优,在系统设计时首先需要充分考虑业务的实际情况,是否可以把不适合数据库做的事情放到数据仓库、搜索引擎或者缓存中去做;然后考虑写的并发量有多大,是否需要采用分布式;最后考虑读的压力是否很大,是否需要读写分离。对于核心应用或者金融类的应用,需要额外考虑数据安全因素,数据是否不允许丢失。所以在进行优化时,首先需要关注和优化的应该是架构,如果架构不合理,即使是DBA能做的事情其实是也是比较有限的
- Flink 内容分享(一):Fink原理、实战与性能优化(一)_flink原理、实战与性能优化(1)
2401_84166965
程序员flink性能优化大数据
分治法在大数据处理中的应用不仅有助于提高处理效率,还可以充分利用分布式计算和存储资源,从而更好地应对大数据量和复杂性。然而,在应用分治法时需要考虑合适的数据分割策略、任务调度、结果合并等问题,以确保分治法的正确性和性能。然而,分布式计算也带来了一些挑战,如数据一致性、通信开销、任务调度等问题,需要综合考虑各种因素来设计和优化分布式系统。同时,分布式计算也需要开发者具备分布式系统设计和调优的知识和技
- 区块链与AI的融合:技术交汇的未来之路
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区块链与AI的融合:技术交汇的未来之路区块链和人工智能(AI)是当今科技领域的两大热点,它们各自拥有独特的优势和应用场景。然而,当这两项技术交汇时,便产生了巨大的协同效应,为多个行业带来了创新的可能性。本文将从技术背景、融合优势、应用场景以及未来发展趋势四个方面,探讨区块链与AI的融合发展。一、技术背景:区块链与AI的独特性区块链是一种去中心化的分布式账本技术,具有不可篡改性和透明性,广泛应用于金
- 【Es】基础入门:开启全文搜索的大门
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文章目录一、Elasticsearch是什么二、核心概念解读索引(Index)文档(Document)映射(Mapping)分片(Shard)副本(Replica)三、基本操作入门安装与启动创建索引插入文档搜索文档四、总结在当今数据爆炸的时代,如何高效地存储、检索和分析海量数据成为了众多开发者和企业面临的关键挑战。Elasticsearch(简称ES)作为一款开源的分布式搜索和分析引擎,凭借其卓越
- SWAT模型建模方法
Yolo566Q
水文arcgis经验分享
关注公众号:Ai科研学术社;获取更多资讯基于ArcGIS的SWAT模型是一类比较典型的分布式面源污染分析模型,并广泛应用在水资源、水环境等相关学科的研究、规划和生产之中,具有广阔的前景。很多人在学习过ArcGIS和SWAT模型后,对SWAT模型的建模流程及应用还不太熟练,亟需通过大量的案例提高SWAT模型的建模和使用的熟练程度。第一部分:【建模及实践】SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践
- 零基础入门:SWAT模型安装、运行、结果读取;SWAT建模需要哪些数据准备?AI与SWAT模型+ArcGIS Pro结合应用
小艳加油
水资源SWAT模型ArcGISPro水资源水生态水循环
SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型,能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。SWAT模型目前广泛应用于流域水文过程研究、污染负荷评估以及水资源与生态保护等领域,成为流域研究中不可或缺的重要工具。ArcGISPro作为新一代地理信息系统平台,与SWAT模型的深度结合,进一步提升了模型的空间数据处理能力和结果可视化水平。相较于传统的ArcGIS软件,A
- 【Spring Boot 与 Spring Cloud 深度 Mape 之十】体系整合、部署运维与进阶展望
无眠_
springbootspringcloud运维
【SpringBoot与SpringCloud深度Mape之十】体系整合、部署运维与进阶展望#微服务实战#Docker#Kubernetes#SpringSecurity#OAuth2#分布式事务#Seata#ServiceMesh#总结#SpringCloud#SpringBoot系列终章:经过前九篇[【深度Mape系列】]的系统学习,我们已经逐一探索并实战了SpringBoot的基础构建能力,
- Spring Boot整合Kafka详细指南(JDK 1.8)
z小天才b
Kafkajavaspringbootkafka
1.基础知识SpringBoot是一个用于简化Spring应用开发的框架,它提供了自动配置、内嵌服务器、依赖管理等功能,让开发者能够快速构建应用。Kafka是一个分布式的流处理平台,具有高吞吐量、持久化、可扩展等特性,常用于构建实时数据管道和流式应用。整合两者的优势:SpringBoot提供了对Kafka的自动配置支持简化了Kafka的配置和使用提供了便捷的注解式编程模型易于集成到Spring生态
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那