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笑远
mysql分布式架构
MySQL分布式架构:方案、工具与最佳实践在现代企业应用中,随着数据量和用户规模的不断增长,单一的数据库实例往往难以满足高可用性、高性能和可扩展性的需求。这促使企业转向分布式MySQL架构,通过多节点、多实例的方式提升数据库系统的整体性能和可靠性。本文将深入探讨MySQL分布式架构的各种方案、常用工具、实现方法及最佳实践。目录1.分布式MySQL概述2.分布式MySQL架构方案2.1主从复制(Ma
- Oracle 10G RAC在AIX上的集群部署与管理
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Oracle10GRAC集群利用GlobalCacheService和ClusterInterconnect提供高可用性和可扩展性,支持在多个服务器间共享数据库资源。它通过故障转移和负载均衡确保关键业务如金融、电信和电子商务的持续运行。本文档将指导您在AIX系统上成功部署和管理Oracle10GRAC集群,涵盖硬件选择、网络设计、操作系统配置、数据库实例创建与
- RabbitMQ 高可用集群设计与消息幂等性实战指南
浅沫云归
后端技术栈小结RabbitMQHighAvailabilityIdempotency
RabbitMQ高可用集群设计与消息幂等性实战指南在电商秒杀、支付、库存同步等高并发业务场景中,消息中间件既要保证高可靠、高可用,又要防止重复消息对业务造成副作用。本文结合真实生产环境,分享RabbitMQ集群搭建、HA策略、PublisherConfirms与幂等消费方案的实战经验。一、业务场景描述秒杀大促期间,每秒产生数千~万级消息推送订单、库存扣减与支付回调。要求消息不丢失、可快速恢复,系统
- Redis精通之路:起源、应用、高级特性一网打尽!
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目录一、Redis简介1、Redis起源与发展(1)Redis的起源(2)Redis的发展(3)Redis的优势2、Redis特点(1)支持多种数据结构(2)高性能(3)持久化机制(4)高可用性(5)灵活的过期策略(6)支持事务管理(7)支持管道技术(8)监控和故障排查3、Redis应用场景(1)缓存(2)消息队列(3)排行榜(4)社交网络(5)实时分析(6)地理信息存储(7)分布式锁二、Redi
- Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具
操作系统内核探秘
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Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具关键词:Linux集群、负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控、自动化部署、资源调度摘要:本文将深入探讨Linux集群管理的5个核心技术领域,包括负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控和自动化部署。通过实际案例和代码示例,我们将一步步解析这些技术的原理、实现方式以及在实际生产环境中的应用场景,帮助读者掌握构建和管理高效Linux集群的关键技能。背
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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
- Minio 分布式模式部署
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Minio分布式模式部署概述官方文档:https://docs.min.io/中文文档:http://docs.minio.org.cn/docs/GitHub地址:https://github.com/minio/minio特点:数据保护——分布式Minio采用纠删码来防范多个节点宕机和位衰减bitrot。分布式Minio至少需要4个硬盘,使用分布式Minio自动引入了纠删码功能。高可用——单机
- 分布式作业: Elastic-Job
赤橙红的黄
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1.背景介绍Spring框架自带的定时任务scheduled如果部署多台机器时,同一个任务会执行多次,比如给用户计算收益定时任务,每天定时给用户计算收益,如果部署了多台,同一个用户将重复计算多次收益(业务错误),但如果只部署一台机器,无法保证高可用性,如果定时任务机器宕机,无法故障转移;Elastic-Job基于Zookeeper、Quartz开发的Java分布式定时任务解决方案。2.优点高可用性
- linux下的分布式Minio部署实践
Linux下的分布式Minio部署实践分布式Minio部署可以将多块硬盘(位于相同机器或者不同机器)组成一个对象存储服务,避免单机环境下硬盘容量不足、单点故障等问题。1.简介在当前的云计算和大数据时代,IT系统通常的设计理念都是无中心和分布式。Minio分布式模式可以帮助搭建一个高可靠、高可用、弹性扩展的对象存储服务。分布式部署,minio拓扑为Multi-NodeMulti-Drive(MNMD
- 分布式定时任务:Elastic-Job-Lite
Elastic-Job-Lite是一款由Apache开源的轻量级分布式任务调度框架,属于ShardingSphere生态体系的一部分。它专注于分布式任务调度,支持弹性伸缩、分片处理、高可用等特性,且不依赖中心化架构。一、基础(一)核心特性分布式协调通过ZooKeeper实现作业的分布式调度和协调,确保任务在集群环境中不重复、不遗漏地执行。分片机制支持将任务拆分为多个分片(Sharding)并行执行
- 使用 Docker Swarm 部署高可用集群指南
思静鱼
虚拟化技术docker和k8sdocker容器运维
DockerSwarm是Docker原生的集群管理工具,可以轻松地将多个Docker主机组成一个集群,实现服务的高可用性和负载均衡。以下是详细的部署步骤:一、环境准备1.服务器要求至少3台Linux服务器(建议CentOS/Ubuntu)每台服务器已安装DockerEngine(版本19.03+)服务器之间网络互通开放的端口:2377(集群管理)、7946(节点通信)、4789(覆盖网络)2.设置
- 为什么选择YashanDB作为您的数据存储解决方案?
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在现代数据库管理中,如何在保持快速查询响应并确保数据一致性的基础上,有效管理海量数据,成为许多企业面临的挑战。优化查询性能、加速数据处理流程、确保高可用性和数据安全是数据库技术的关键需求。YashanDB作为一种新兴的数据库解决方案,以其灵活的架构和强大的性能优化能力,逐渐被视为满足这一需求的理想选择。领先的体系架构YashanDB的体系架构灵活且高效,支持单机部署、共享集群部署以及分布式集群部署
- 为什么YashanDB数据库是数据驱动企业的选择?
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在数据驱动的企业环境中,数据库作为信息管理的核心组件,其性能和特性直接影响企业的数据处理效率和应用响应速度。因此,选择合适的数据库技术,对于实现高效的数据存储与处理至关重要。特别是如何优化查询速度、确保数据的一致性和高可用性,是企业决策的重要考量。本文将详细分析YashanDB数据库的技术特点及其优势,帮助企业理解选择YashanDB的原因。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持
- AutoGen行业应用与典型场景实践
摘要AutoGen作为分布式多智能体AI系统,已在金融、医疗、教育、智能客服等行业落地应用。本文系统梳理AutoGen在各行业的应用模式、业务流程、Python实战、最佳实践与常见问题,助力中国AI开发者高效构建行业级AI解决方案。1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作,适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署,满足高可用与弹性扩展需求典型行业:金融风控、医疗问答、教育
- 什么是YashanDB?深入解析企业级数据库解决方案
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在现代企业数据管理中,数据库技术面临着多个挑战,包括性能瓶颈、数据一致性以及高可用性等问题。随着数据量的激增和应用需求的多样化,传统数据库架构逐渐显示出其局限性。在此背景下,YashanDB作为一种新兴的企业级数据库解决方案,凭借其独特的架构和高效的数据处理能力受到越来越多企业的青睐。本文将深入探讨YashanDB的核心技术及其在企业级应用场景中所带来的优势,帮助开发人员及数据库管理员更好地理解这
- YashanDB的事务处理特性
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在数据库技术领域,事务处理是保障数据完整性和一致性的重要机制。尤其在高并发环境下,如何有效管理多个事务对数据的访问和修改,是许多数据库系统面临的挑战。在此背景下,YashanDB作为一款具备高性能、高可用性特性的数据库,提供了先进的事务处理特性来应对这一挑战。本文旨在深入探讨YashanDB的事务处理特性,帮助读者理解其设计原理和优势。事务ACID特性YashanDB的事务遵循ACID原则,这四个
- 企业在选择YashanDB数据库时应关注哪些关键指标?
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随着企业数据量的迅速增长与数据复杂性的增加,选择合适的数据库系统变得愈发重要。在众多数据库管理系统中,YashanDB凭借其高性能、高可用性及丰富的功能特性吸引了诸多企业的关注。然而,在做出选择之前,企业需关注多个关键指标,以确保其选择能够满足未来的业务需求并提供最佳的投资回报。以下将详细探讨企业在选择YashanDB数据库时应关注的核心指标。性能指标性能是数据库系统的核心考量之一,尤其是对于处理
- 企业如何有效评估YashanDB的实施效果
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随着数据不断增长和业务需求的变化,企业在数据库系统的选择和实施上面临诸多挑战,例如性能瓶颈、数据一致性等问题。YashanDB作为一种新兴的数据库技术,具备高性能、高可用性与可扩展性,吸引了许多企业的关注。然而,如何评估其实施效果,以及是否真正能推动企业业务发展,是IT决策者亟需解决的问题。本文将围绕YashanDB的实施效果评估方法展开探讨,帮助技术人员和企业管理者从技术角度深入理解这一过程及其
- 企业为什么选择YashanDB数据库?七大核心优势解析
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在快速发展的信息化时代,企业在选择数据库时面临许多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性、可扩展性和高可用性等。随着数据量的不断增长,传统数据库难以满足日益增长的需求,企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。YashanDB数据库凭借其独特的体系架构和丰富的功能逐渐崭露头角,成为企业数据存储和管理的优选平台。本文旨在深入剖析YashanDB的七大核心优势,帮助读者更好地理解其价值。高性能YashanDB采用
- 企业如何选择合适的YashanDB数据库部署策略
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在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着多种数据库技术选择,如何满足对性能、可用性和扩展性的高要求成为了一项重要挑战。尤其是在高并发、高可用性和性能优化等方面,企业必须在数种数据库部署策略中做出明智选择。YashanDB作为一款高性能数据库,提供了多种部署选项,如单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。本文将深入分析这些部署策略的技术原理及其适用场景,帮助企业根据自身需求选择最合适的YashanDB
- 企业如何利用YashanDB提升系统稳定性
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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
- YashanDB数据库安装流程和配置指南
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在现代数据库技术中,企业面临着诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题、数据安全性等。YashanDB作为一款新兴数据库,凭借其高性能、高可用性和灵活的配置选项,为企业提供了可靠的数据管理解决方案。本文旨在深入探讨YashanDB数据库的安装流程和配置指南,帮助用户快速上手并有效配置数据库环境。YashanDB数据库安装流程准备环境在安装YashanDB之前,需要提前准备好环境。具体包括:确保操作系
- 10倍速开发!飞算JavaAI实战:5分钟生成SpringCloud完整工程
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目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1:定义服务架构(YAML配置)步骤2:执行AI生成命令(Python驱动)步骤3:验证生成结果(终端操作)三、双流程图解析横向对比:传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录:完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时,而使用飞算JavaAI只需5分钟,开发效
- 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
- 电商导购系统佣金计算引擎设计:高并发场景下的实时分润算法与规则引擎实现
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电商导购系统佣金计算引擎设计:高并发场景下的实时分润算法与规则引擎实现大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在电商导购系统中,佣金计算引擎是核心模块之一,尤其是在高并发场景下,如何实现高效的实时分润算法和灵活的规则引擎,是系统设计的关键。本文将详细探讨如何设计一个高性能、高可用的佣金计算引擎,以满足电商导购系统的需求。一、佣金计算引擎的挑战电商
- 京东返利 APP 高可用架构:基于 Nginx+Redis 的缓存策略与流量削峰实践
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京东返利APP高可用架构:基于Nginx+Redis的缓存策略与流量削峰实践大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在电商返利领域,京东返利APP面临着高并发流量的挑战,尤其是在促销活动期间。为了保障系统的高可用性,我们采用了基于Nginx和Redis的缓存策略与流量削峰技术。本文将详细介绍这些技术的实现细节,以及如何通过它们提升系统的性能和稳定
- 使用 Kafka 优化物流系统的实践与思考
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使用Kafka优化物流系统的实践与思考在现代物流系统中,订单处理、仓储管理、运输调度等环节复杂且实时性要求高。为了满足异步解耦、高吞吐、高可用、事件驱动和数据可靠性等需求,Kafka作为分布式消息队列和流处理平台,成为了我们的首选。本文将分享我们在物流系统中使用Kafka的设计方案、优化实践以及遇到的问题和解决方案。一、系统背景和需求物流系统涉及多个业务模块,如订单处理、仓储管理、运输调度和状态跟
- VPS云服务器自动化运维:Ansible+Puppet实现批量配置管理与监控
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在云计算时代,VPS云服务器的自动化运维已成为企业提升效率的关键技术。本文将深入解析如何通过Ansible和Puppet两大主流工具实现批量配置管理,构建完整的监控体系,帮助运维团队从重复劳动中解放,确保服务器集群的高可用性。我们将从基础架构设计到实战案例,系统讲解自动化运维的最佳实践路径。VPS云服务器自动化运维:Ansible+Puppet实现批量配置管理与监控一、VPS云服务器自动化运维的核
- 数据库迁移同步 | 两地三中心到异地双活演变及关键技术探讨
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两地三中心和异地多活都是分布式系统的关键技术,用于保证系统的高可用性和容错性。其中最关键的技术无疑是数据同步、同步防环和数据冲突解决。异地容灾&两地三中心两地三中心架构是一种分布式系统的架构模式,用于保证系统的高可用性和容错性。它将整个系统划分为三个数据中心:两个位于同城,一个位于异地。其中,同城的两个数据中心分别承担主备的角色,异地数据中心则作为备份。在两地三中心架构中,同城的两个数据中心之间通
- 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