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guo桀
在linux环境下启动es
一、ElasticSearch简述ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能
- ELK架构基础
skyQAQLinux
linuxelk
ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
- 快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南
缪阔孝Ruler
快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-elasticsear
- 全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程
u010142437
elasticsearch大数据搜索引擎
全文搜索属于最常见的需求,开源的Elasticsearch(以下简称Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、StackOverflow、Github都采用它。Elastic的底层是开源库Lucene。但是,你没法直接用Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic是Lucene的封装,提供了RESTAPI的操作接口,开箱即用。本文从零开
- Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解关键词:搜索引擎,全文检索,倒排索引,查询优化,索引构建,分词,评分器1.背景介绍1.1问题由来在信息爆炸的互联网时代,如何高效地管理和搜索信息成为了一个严峻的挑战。传统的数据库系统尽管可以处理结构化数据,但在处理非结构化的文本信息时,效率和效果均不尽人意。搜索引擎作为帮助用户快速获取所需信息的重要工具,成为了当下解决信息管理问题的重要手段。Lucene是一个
- ElasticSearch优化
心勤则明
elasticsearchjenkins大数据
内存设置1.不要超过物理内存的50%Elasticsearch和Lucene依赖于操作系统的文件系统缓存来加速数据读取。因此,留出足够的内存用于操作系统的文件系统缓存是非常重要的。2.堆内存大小不要超过32GBJVM的指针压缩机制在堆内存不超过32GB时有效,可以节省内存和提高性能。3.Xms和Xmx设置相同设置初始堆内存(Xms)和最大堆内存(Xmx)为相同的值,确保堆内存大小固定,这样可以减少
- ElasticSearch性能优化
杰锋
数据库与缓存开源框架项目检索搜索Elasticsearch性能优化
硬件选择Elasticsearch的基础是Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置。磁盘在现代服务器上通常都是瓶颈。Elasticsearch重度使用磁盘,你的磁盘能处理的吞吐量越大,你的节点就越稳定。1、使用SSD。就像其他地方提过的,他们比机械磁盘优秀多了。2、使用RAID0。条带化RAID
- Elasticsearch基于Lucene的Java开发的分布式搜索和分析引擎
古龙飞扬
elasticsearchlucenejava
Elasticsearch是一个基于Lucene的Java开发的分布式搜索和分析引擎,它能够处理海量数据,提供高性能和可伸缩性,并且能够快速地搜索和聚合数据。以下是对Elasticsearch的深度理解:一、Elasticsearch的核心概念索引(Index):Elasticsearch存储数据的地方,可以理解为MySQL数据库中的database的概念。索引是映射类型的容器,它是一个非常大的文
- Elasticsearch集群架构:构建高效、可扩展的搜索平台
detayun
Elasticsearchelasticsearch架构大数据
在当今大数据和云计算的时代,高效、实时的数据检索能力成为了企业核心竞争力的重要组成部分。Elasticsearch,作为一款基于Lucene构建的开源搜索引擎,以其强大的全文搜索能力、灵活的扩展性和丰富的功能特性,成为了众多企业首选的数据搜索和分析平台。本文将深入探讨Elasticsearch集群的架构设计,帮助您更好地理解和构建高效、可扩展的搜索解决方案。一、Elasticsearch简介Ela
- 面试之Solr&Elasticsearch
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面试solrelasticsearch
优点:1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Pushreplication”。2.Elasticsearch完全支持ApacheLucene的接近实时的搜索。3.处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。4.Elasticsearch采用Gateway的概念,使得完备份更加简单。5.各节点组成对等的网络结构,某些
- elasticsearch文档 Compound queries
songtaiwu
elasticsearch大数据搜索引擎
Booleanquery|ElasticsearchGuide[8.15]|ElasticBooleanquery布尔查询是用于匹配出和组合中的其他查询匹配的文档。bool查询映射到LuceneBooleanQuery。它由一个或更多的布尔子句组成,每个子句是一个类型化的事件。事件如下:must子句(查询)必须出现在匹配的文档中,并将有助于得分。filter子句(查询)必须出现在匹配的文档中。但和
- Hibenate错误汇总:java.lang.NoClassDefFoundError:
时间能证明一切
hibernate异常
有部分出自:http://www.reader8.cn/jiaocheng/20130911/2209649.html和http://blog.csdn.net/zmzsoftware/article/details/6835604。一、java.lang.NoClassDefFoundError:org.apache.lucene.index.CorruptIndexException因为缺少l
- lucene 查询是如何把倒排索引、BKD树 、fdt 的数据合并起来的
学会了没
lucene全文检索搜索引擎
在ApacheLucene中,查询过程涉及多个步骤和数据结构,包括倒排索引、BKD树(用于数值范围查询和地理空间查询)以及.fdt文件(存储文档的字段值)。下面是一个详细的解释,描述了Lucene如何在查询过程中将这些数据结构的结果合并起来。1.倒排索引倒排索引是Lucene的核心数据结构,用于快速查找包含特定词项(term)的文档。它的结构类似于一个词典,每个词项映射到一个包含该词项的文档列表。
- Lucene常用的字段类型&lucene检索打分原理
学会了没
全文检索lucene打分字段
在ApacheLucene中,Field类是文档中存储数据的基础。不同类型的Field用于存储不同类型的数据(如文本、数字、二进制数据等)。以下是一些常用的Field类型及其底层存储结构:TextField:用途:用于存储文本数据,并对其进行分词和索引。底层存储结构:文本数据会被分词器(Analyzer)处理,将文本分割成词项(terms)。每个词项会被存储在倒排索引(invertedindex)
- IndexSearcher
nickname_oo
搜索luceneIndexSearcher
一、关于lucene的IndexSearcher单市里,对于索引的实时搜索Lucene版本:3.0一般情况下,lucene的IndexSearcher都要写成单实例,因为每次创建IndexSearcher对象的时候,它都需要把索引文件加载进来,如果访问量比较大,而索引也比较大,那就很容易造成内存溢出!但是如果仅仅按照一般的单实例来写的话,如果更新了索引,那么在不重启服务的情况下,Searcher对
- 检索工具—IndexSearcher 类
千里兵峰
lucene2.4luceneApache应用服务器浏览器工作
IndexSearcher类继承自Searcher基类,是Lucene中最重要的一个检索用类。IndexSearcher类时最重要的就是要告诉它索引存放的路径,只有这样,检索工具才可以定位索引,从而完成查找的任务。以下是IndexSearcher的所有构造函数:publicIndexSearcher(Stringpath)throwsIOException{this(IndexReader.ope
- ELK日志分析系统
AWAKE-HU
服务器elk日志分布式
什么是ELK:Elasticsearch:基于lucene的开源分布式搜索服务器(类似于solr)特点:分布式,零配置,分片索引,restful风格,多数据源logStash收集日志,过滤分析,并存储Kibana用于展示日志和分析结果ELK原理多个服务器的情况下,各个服务器都会产生不同服务器下不同路径的log文件如果每一台服务器都有一个filebeat把路径下的日志传输给统一的logstash日志
- 网络爬虫相关软件以及论文检索与推荐网站调研
Q7318
网络爬虫网络爬虫搜索引擎
最近接到一个项目,需要做一个基于网络爬虫技术的论文检索与推荐的网站,所以打算先对市面上已有的基于此技术的软件进行一次统计和分析,以备后面查询使用。一.网络爬虫相关软件1.搜索引擎NutchNutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch的创始人是DougCutting,他同时也是Lucene、Hadoop和Avro开源项
- Elasticsearch的经典面试题及详细解答
codeBrute
elasticsearch大数据搜索引擎
以下是一些Elasticsearch的经典面试题及详细解答:一、基础概念与原理什么是Elasticsearch?回答:Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,提供了RESTfulAPI,支持多租户能力。它能够快速、近实时地存储、搜索和分析海量数据,每个字段都被索引并可被搜索。Elasticsearch广泛用于全文搜索、日志分析、实时监控等领域。解释Elasticsearc
- ElasticSearch技术解析与实战读书笔记
zhangyankun_csdn
搜索引擎elasticsearch
第一章Elasticsearch入门1.1Elasticsearch是什么1.2全文搜索Lucene倒排索引1.3基础知识1.3.1Elasticsearch术语及概念索引词term:能够被索引的精确值,索引词可以通过term查询进行准确搜索文本text:一段普通的非结构化文字,通常文本会被分析成一个个的索引词分析analysis:将文本转换为索引词的过程,依赖于分词器集群cluster:一个或多
- 数据采集与存储——Elasticsearch实战详解
AI天才研究院
Python实战深度学习实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索引擎,主要用于大规模数据的存储、检索、分析等功能。Elasticsearch非常适合处理结构化和非结构化的数据,并且提供完整的RESTfulAPI接口,可以与多种语言的客户端进行交互。本文将从以下几个方面对Elasticsearch进行详细介绍:⒈Elasticsearch的历史及特性介绍;⒉E
- ELK介绍
小馋喵知识杂货铺
性能elk
ELK是由三个开源项目组成的日志管理解决方案,分别是Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具协同工作,提供强大的日志收集、处理、存储和可视化能力。通常,ELK被用于大规模的日志分析和数据监控,帮助开发人员和运维团队快速发现问题、进行故障排查和性能优化。1.Elasticsearch(E)Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,提供实时的分布式搜
- ELK Stack学习笔记
在线打码
学习笔记redislinuxcentoseselk
一、ELKStack简介1、Elasticsearch一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(信息检索的工具jar包)基础上的搜索引擎,使用Java语言编写2、Logstash一个完全开源的工具,可以对日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用。是开源的服务器端数据处理管道,能够从多个来源收集数据、转换数据。并保存到
- 【Elasticsearch 实战应用】
wenshao.du
elasticsearch
Elasticsearch实战应用在现代企业技术架构中,Elasticsearch因其出色的性能、可扩展性和易用性,成为了处理大规模数据和构建搜索引擎的首选工具。本文将通过一个实际案例,详细讲解如何在SpringBoot项目中集成Elasticsearch,进行数据索引、搜索、聚合分析等操作。1.Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于ApacheLucene构建的开源分
- 基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建
我是奶龙!我是奶龙!我是奶龙!
docker微服务elkspringcloudspringbootkafka
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVAAPI等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于ApacheLucene搜索引擎库之上。Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程
- ElasticSearch10-性能优化
李宥小哥
常用中间件性能优化jenkins运维
零、文章目录ElasticSearch10-性能优化1、硬件优化(1)存储配置ElasticSearch是基于Lucene的,Lucene将数据存储在磁盘上,磁盘的IO就是ElasticSearch的瓶颈所在。Elasticsearch默认的数据存储路径是在Elasticsearch安装目录下的data子目录中。不过,这个路径是可以配置的,具体的默认路径可能因操作系统和安装方式的不同而有所差异。对
- 整合全文检索引擎 Lucene 添加站内搜索子模块
七禾页话
全文检索lucenemybatis
整合全文检索引擎Lucene:添加站内搜索子模块1.什么是Lucene?有啥优势?Lucene是一个开源的全文检索引擎库,由Apache基金会维护,官网地址:https://lucene.apache.org/。它提供了丰富的文本处理和搜索功能,允许开发者在应用程序中集成强大的全文检索能力。以下是Lucene的一些主要特点和优势:全文检索:Lucene支持全文检索,可以在大量文本数据中快速而准确地
- ElasticSearch(3) - 慢查询优化思路
川涂
搜索elasticsearch数据库mysql
ES的慢查询可能会导致性能瓶颈,影响系统的响应时间和用户体验。要优化ES查询性能,可以从查询语句和表结构两个方面入。从查询语句优化角度,可以优化查询类型、合理使用fliter、限制字段返回等都是有效的方法。从表结构优化角度,选择合适的字段类型、合理设置索引、优化分片和副本设置等也是提高性能的关键。1.查询语句优化1.1使用合适的查询类型精确匹配(TermQuery):对于精确值匹配,使用term查
- 优化Elasticsearch搜索性能:查询调优与索引设计
一勺菠萝丶
Java#ELK#SpringBootelasticsearch大数据搜索引擎
在构建基于Elasticsearch的搜索解决方案时,性能优化是关键。本文将深入探讨如何通过查询调优和索引设计来优化Elasticsearch的搜索性能,从而提高用户体验和系统效率。查询调优优化查询是提高Elasticsearch性能的重要方法。以下是一些有效的查询调优策略,并附上具体例子以便理解:使用合适的查询类型:选择最合适的查询类型可以提高查询效率。例如,对于精确匹配,使用termquery
- es查询大文本效率_Elasticsearch 技术分析(七): Elasticsearch 的性能优化
weixin_39672296
es查询大文本效率
javajava8java开发Elasticsearch技术分析(七):Elasticsearch的性能优化硬件选择Elasticsearch(后文简称ES)的基础是Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下:#-----------------------------------Paths
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟