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什么是Flink?ApacheFlink是一个用于分布式流式处理和批处理的开源实时计算引擎。它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点,适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业(Job):Flink程序的执行单元。数据流(DataStream):表示连续的数据流,可以进行转换和计算。窗口(Window):用于对无限数据流进行有界的数据切片处理。状态(State):用于保
- Deepseek的api调用报错乱码问题
2301_78002904
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最近的deepseek也是很火,但是在调用api的过程中也会出现一些大大小小的问题,所以这里也给出一种问题和他的解决方案,报错的类型如下图所示APIStreamingFailedCommandfailedwithexitcode1:powershell(Get-CimInstance-ClassNameWin32_OperatingSystem).caption'powershell'�����ڲ
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《C++并发编程指南》:开启并发编程新篇章Cplusplus-Concurrency-In-PracticeADetailedCplusplusConcurrencyTutorial《C++并发编程指南》项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/Cplusplus-Concurrency-In-Practice项目介绍《C++并发编程指南》是一本开源书籍,旨在为
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一、vLLM分离式架构概述1.基本概念vLLM是一个用于高效地服务大语言模型(LLM)推理的库。其分离式架构是一种创新的设计理念,旨在优化LLM的运行效率。这种架构将模型执行的不同阶段进行分离处理,主要包括请求处理、模型执行和结果输出等关键环节。2.设计目的提升吞吐量。通过分离式架构,可以并行处理多个请求,避免不同请求在处理过程中的相互干扰,充分利用硬件资源,特别是在处理高并发请求时能显著提高系统
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文章目录共享数据的问题3.1.1条件竞争双链表的例子条件竞争示例恶性条件竞争的特点3.1.2避免恶性条件竞争1.使用互斥量保护共享数据结构2.无锁编程3.软件事务内存(STM)总结互斥量与共享数据保护3.2.1互斥量使用互斥量保护共享数据示例代码:C++17的新特性面向对象设计中的互斥量3.2.2保护共享数据示例代码:解决方案:3.2.3接口间的条件竞争示例代码:解决方案:总结接口间的条件竞争与解
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引言秒杀系统是一种高并发场景的典型应用,广泛存在于电商平台、抢票系统和促销活动中。秒杀活动的特点是短时间内吸引大量用户同时访问并尝试抢购商品,这对系统的高并发处理能力、稳定性和用户体验提出了极高的要求。在秒杀系统中,常见的挑战包括高并发流量的处理、库存超卖的防范、接口的高效响应以及系统的容错能力等。本文将从秒杀系统的核心需求入手,详细解析秒杀系统的架构设计、实现关键技术及优化方案,为构建高效稳定的
- 腾讯面试:大厂必问消息队列场景面试题
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今天,我将那些大厂必问的消息队列的场景问题为大家整理出来,本文将跟大家一起来探讨如何回答这些问题。为什么要使用消息队列?保证消息有序,一个topic只能有一个partition吗?(消息顺序)业务突然增长,导致消息消费不过来怎么办?(消息积压)生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗?(消息丢失)高并发场景下怎么保证消息不会重复消费?(重复消费)如何保证消息的可靠性?各大消息队列中间件对比及使用
- lucene 查询是如何把倒排索引、BKD树 、fdt 的数据合并起来的
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- 一个真正可用的docker-compse部署 单机版kafka 版本2.x
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注意:kafka3.x版本,Kafka3.x需要Java11或更高版本。确保系统已安装合适的Java版本。Kafka3.x推荐使用ZooKeeper3.5.x或更高版本。确保ZooKeeper集群与Kafka版本兼容。如果你计划使用KRaft模式替换传统的ZooKeeper模式,请确保你已经了解新模式的要求和配置。在网上搜索单机docker-compose部署kafka,出现最多的内容如下:ver
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目录python多线程并发加速多线程例子打印线程号,进程号由于Python的全局解释器锁(GIL)限制,在CPU密集型任务中多线程的效果并不理想,但对于I/O密集型任务,多线程仍然是有效的。python多线程并发加速python多线程并发遍历数据库,然后查询历史记录,然后分析数据查询100ms,这时需要3分钟,加了并发处理后,需要1.2分钟后来数据库加了索引,需要6秒就可以了,总结:加索引能带来3
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发布一企业技术架构图,供大家参考。该技术架构图是本人根据多年企业技术架构经验而制定,是企业技术的总架构图,希望对CTO们有所借鉴。简单说明:1.中间件基础运行环境是经过统一规划的以WebLogic、JBOSS为主的集群环境2.企业集成平台是以基础业务应用为基础服务于上层平台和基础业务应用的高度集成平台3.数据中心是企业公共数据的集中管理比如用户数据、企业编码,可以通过数据集成平台或服务集成平台分发
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- 【云原生网关】Higress 从部署到使用详解
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目录二、网关概述2.1什么是云原生网关2.2常见的云原生网关2.2.1Nginx2.2.2ApiSix2.2.3Kong2.2.4ApacheShenyu2.2.5Higress2.2.6Envoy三、higress介绍3.1什么是higress3.2Higress定位3.3Higress内核选择四、Higress搭建过程4.1higress常用部署模式4.2环境准备4.3docker部署higr
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数据处理数据库同步Mysql开发遇到的问题ScriptRunner
业务场景:服务端是挂在公网上用来提供数据同步功能,考虑到有可能客户端由于某种情况是不允许连接外网的,所以服务端提供一个接口用来下载全量sql脚本(当然这些数据是某官网公布出来的数据,不考虑数据安全问题),然后客户端通过拷贝或内网传输在客户端进行手动上传,客户端代码进行执行sql脚本,将全量数据同步到客户端对应的数据库以完成数据同步。问题复现:ScriptRunner对象是org.apache.ib
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#工作建议算法排序算法数据结构哈希算法java
大家好,我是你们的技术分享伙伴小米!今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——如何设计一个排行榜。在这个互联网时代,无论是游戏、学习平台,还是各种社交应用,排行榜都是用户互动和竞争的核心功能之一。而如何设计一个高效、实时更新的排行榜,是一个充满挑战性的问题。今天,我们就一起来探讨一下如何在个人实战中设计出一个既高效又实用的排行榜系统!需求分析在设计排行榜之前,我们需要明确以下需求:个人总得分和总排名实时
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项目运行环境配置:Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:java+mybatis+Maven等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境
- python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境
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前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
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1.spark的运行架构(主从模式)主节点:master-----资源管理调度和任务的分配---------类似yarn从节点:worker-----执行具体的计算任务整体运行架构:编写spark运行程序用户将应用程序提交给spark集群驱动其会创建对应的编程入口(sparkcontext/sparksession)主节点复制资源管理调度和任务分配从节点执行计算任务(多个计算任务:每个计算任务会分
- 互联网大厂高并发抢购系统架构设计
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前言:大家好,这篇文章给大家介绍一个非常经典的去大厂面试经常被问的一个问题,就是瞬时高并发抢购问题,通常来说,大厂开发的系统经常会遇到一些类似电商秒杀抢购、景点门票高并发抢购、特殊商品(比如口罩)高并发抢购、类似12306的高并发抢票类的系统。所以经常会问这一类高并发抢购类的问题,这个时候,小伙伴们如果不能有理有据的给出一整套高并发场景下系统可能遇到的各种问题,以及你对应的架构设计和解决方案,那基
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一、进程相关的概念(一)定义进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,也是操作系统结构的基础。进程是程序的一次执行实例,具有动态性、并发性、独立性、异步性和结构性等基本特性。(二)结构进程由多个元素组成,主要包括程序代码、数据、进程控制块(PCB)以及系统资源等。其中,程序代码是进程执行的具体指令;数据是程序处理的对象;进程控制块是操
- Apache STORM工作原理详解
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ApacheStorm是一个分布式实时计算系统,允许用户在集群上运行流式数据处理应用程序。它的核心原理是将流式数据分割成多个小块,每个小块都会被分配给不同的计算节点进行处理,并且处理结果会被发送到下一个节点,直到达到最终结果。以下是ApacheStorm的工作原理:Nimbus是整个集群的控管核心,负责topology的提交、运行状态监控、任务重新分配等工作。zk就是一个管理者,监控者。总体描述:
- 一图看懂 HBase 架构(全面详细)
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HBase一图看懂HBase架构HBase最常用的shell操作HBase工作机制及读写流程HBase架构HBase前言HBase简介什么是HBaseHBase特点NoSQL与RDBMS对比HBase生态圈技术HBase架构Client客户端ZooKeeper集群协调一致性服务HMaster节点HRegionServer节点HDFSHBase组件整体物理结构RegionWALStoreFile(H
- golang请求云数据库ClickHouse数据库报错:err code: 202, message: Too many simultaneous queries. Maximum: 100
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1.场景描述开发环境:语言:golang1.22数据库引擎:GORM数据库:ClickHouse场景:当使用sync.WaitGroup并发执行多个gorm相关的goroutine时,报错:errcode:202,message:Toomanysimultaneousqueries.Maximum:1002.错误原因从上面错误中可以看出:(1).这是因为当前正在进行的查询或插入操作超过了设置的最大
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo