- KVM+GFS分布式存储系统构建KVM高可用
henan程序媛
分布式GFS高可用KVM
一、案列分析1.1案列概述本章案例主要使用之前章节所学的KVM及GlusterFs技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷,对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后,KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件,以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后,Glu
- 老生常谈:MySQL高可用架构
我有一头小花驴
mysql架构数据库
引言“高可用”是互联网一个永恒的话题,先避开MySQL不谈,为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。服务冗余:把服务部署多份,当某个节点不可用时,切换到其他节点。服务冗余对于无状态的服务是相对容易的。服务备份:有些服务是无法同时存在多个运行时的,比如说:Nginx的反向代理,一些集群的leader节点。这时可以存在一个备份服务,处于随时待命状态。自动切换:服务冗余之后,当某个节点不可用时,要
- MySQL MHA
pokemon..
mysql数据库
一、MySQLMHA高可用环境概述1.什么是MHAMHA(MasterHighAvailability)是一款用于MySQL数据库集群的高可用解决方案,主要解决MySQL单点故障问题。在MySQL集群的主服务器发生故障时,MHA可以自动执行故障切换,将一个从服务器提升为新的主服务器,最大限度地保证数据的一致性。MHA的切换时间通常在0-30秒之间,极大提高了MySQL集群的可用性。2.MHA的组成
- 【Linux 从基础到进阶】Kubernetes 集群搭建与管理
爱技术的小伙子
Linux从基础到进阶linuxkubernetes运维
Kubernetes集群搭建与管理Kubernetes(简称K8s)是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它提供了容器编排功能,能够管理大量的容器实例,并支持应用的自动扩展、高可用性和自愈能力。本文将详细介绍如何在CentOS和Ubuntu系统上安装和配置Kubernetes集群,并讲解Kubernetes的基本概念和管理操作。1.Kubernetes基础概念在了解如何搭建Ku
- Spark集群的三种模式
MelodyYN
#Sparksparkhadoopbigdata
文章目录1、Spark的由来1.1Hadoop的发展1.2MapReduce与Spark对比2、Spark内置模块3、Spark运行模式3.1Standalone模式部署配置历史服务器配置高可用运行模式3.2Yarn模式安装部署配置历史服务器运行模式4、WordCount案例1、Spark的由来定义:Hadoop主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算。Spark是一种基于内存的快速、通用、可
- Redis 集群
確定饿的猫
redislinux
目录Redis主从复制Redis主从复制简介Redis主从复制的作用Redis主从复制流程搭建Redis主从复制master节点slave节点验证哨兵故障转移机制部署哨兵Redis集群作用数据分区高可用Redis集群Redis高可用实现的方式有持久化、主从复制、哨兵、集群,与持久化不同,另外三种方式都是属于集群,之前已经分析了解过两种持久化模式了,现在了解另外几种方式Redis主从复制Redis主
- Redisson分布式锁实现原理和使用
牧竹子
springboot#redisRedissonredis
常见的锁内存锁lock,synchronize分布式锁redis,zookeeper实现Redisson基于redis实现了Lock接口的分布式集群锁,是可重入锁,功能强大,源码复杂,比redis单机模式分布式锁可靠,稳定性更高,支持集群模式,支持锁根据业务时长自动延迟释放redis普通分布式锁存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel和cluster保证高可用
- Redis的持久化和高可用性
小辛学西嘎嘎
redis数据库缓存
目录一、淘汰策略1、背景2、淘汰策略二、持久化1、背景2、fork进程写时复制机制3、Redis持久化方式1、aof2、rdb三、高可用1、主从复制2、Redis哨兵模式3、Rediscluster集群一、淘汰策略1、背景首先Redis是一个内存数据库,将所有数据存放在内存中,通过对K值进行hash后存储在散列表中。有一个小问题Redis数据库占96G,但为什么最终占满只有48G呢。因为中间有个过
- PostgreSQL进阶教程
爱分享的码瑞哥
postgresql
PostgreSQL进阶教程目录事务和并发控制事务事务隔离级别锁高级查询联合查询窗口函数子查询CTE(公用表表达式)数据类型自定义数据类型数组JSON高级索引部分索引表达式索引GIN和GiST索引性能调优查询优化配置优化备份与恢复物理备份逻辑备份扩展与插件PostGISpg_cron集群与高可用StreamingReplicationPatroni事务和并发控制事务事务是一个或多个SQL语句的组合
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法23
是小旭啊
人工智能
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
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法21
是小旭啊
人工智能
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
- 命令行工具部署达梦数据库 DMDPC(BP 多副本架构)
百代繁华一朝都-绮罗生
数据库架构网络
解达梦数据库DPC集群的主要使用场景:DMDPC关注和解决的是大数据、计算与存储分离、高可用、支持全部的SQL标准、拥有完整的事务处理能力和集群规模能够动态伸缩的业务场景:大量的复杂查询操作要求优化器能够生成优良的执行计划,并且执行引擎能够充分利用多机器、多核的硬件资源某些行业对数据一致性和多副本备份容灾有较高要求,同时希望维护成本足够低和故障恢复时间足够短;用户的业务规模有峰值,要求所需的机器资
- DM8 分布计算集群(DMDPC)Docker 命令行部署指南
69岁法外狂徒
docker容器数据库分布式
简介DMDPC是一款同时支持在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)的新型分布式数据库系统。它不仅保留了传统单机数据库的大部分功能,还提供了分布式计算集群所特有的高可用性、高扩展性、高性能、高吞吐量以及对用户透明等高级特性。本文借助命令行工具部署DPC集群。系统架构DMDPC的架构由三个核心组件组成:计划生成节点(SP):对外提供分布式数据库服务,负责接收用户请求、生成执行计划,并调度计
- 【HDFS主从集群】存在两个独立的问题和解决方案
流辉fglow
大数据#HDFShdfsjavahadoop大数据分布式学习
主从集群存在两个独立的问题和解决方案单点“主”的两个独立的问题以下是解决方案HA高可用方案:解决单点故障导致集群整体不可用问题Federation联邦机制:解决NN压力过大问题总结一般很多技术都是主从结构(最简单的结构)优点:结构相对简单,主与从协作“主”是单点,好处有,缺点也有好处:单点NameNode,数据一致性好掌握 因为一个人管,说一不二的单点“主”的两个独立的问题关键词:独立:两套独立
- 云原生应用——软件的未来
快乐非自愿
云原生
随着云计算技术的飞速发展,企业对于软件应用的部署和运行方式提出了新的要求。传统的软件部署模式已经难以满足现代企业对于敏捷性、可伸缩性和高可用性的需求。因此,云原生应用应运而生,它代表了软件开发和运维的新范式,预示着软件的未来。什么是云原生应用?云原生应用是指那些专门为在云环境中运行而量身定制和优化的应用程序。这些应用程序充分利用了云计算的核心特性,例如弹性伸缩、按需资源分配、微服务架构、容器化技术
- 二进制方式部署K8s高可用集群
麻辣头马头
kubernetes容器云原生运维服务器docker网络
1二进制方式部署K8s高可用集群1.1kubeadm和二进制安装k8s适用场景分析kubeadm是官方提供的开源工具,是一个开源项目,用于快速搭建kubernetes集群,目前是比较方便和推荐使用的。kubeadminit以及kubeadmjoin这两个命令可以快速创建kubernetes集群。Kubeadm初始化k8s,所有的组件都是以pod形式运行的,具备故障自恢复能力。kubeadm是工具,
- Kafka 应用场景
zinuxer
kafka分布式
数据流处理:Kafka支持实时数据流处理,能够在数据流动时进行处理和分析,确保应用程序与最新信息保持同步!日志聚合:可以将来自不同来源的日志集中和聚合,简化应用程序的调试和监控!消息队列:Kafka充当高性能的消息队列,确保不同系统组件之间可靠且可扩展的通信!网络活动追踪:Kafka可以追踪网络活动,改进用户体验和推动业务增长!数据复制:Kafka允许在多个集群之间实现无缝数据复制,确保高可用性和
- Redis高可用
確定饿的猫
redis数据库linux
目录持久化主从复制哨兵Cluster集群RDB持久化手动触发自动触发RDB执行流程RDB载入AOF持久化执行流程命令追加文件写入和文件同步appendfsyncalwaysappendfsyncnoappendfsynceverysecond文件重写文件重写流程载入对比nginx、tomcat、mysql等服务都具有预防单点故障、提高整体性能和安全性的功能,当然,Redis也不例外在Redis中,
- Redis7_16 高阶篇 第七章 Redis中的缓存预热/缓存雪崩/缓存击穿/缓存穿透问题详解
孤尘Java
Redis从小白到精通缓存
大家好!欢迎来到“孤尘”的Java世界!️感谢认可!事不宜迟,一起尽情地畅享编程之旅吧!目录面试题(文末有答案)概念(是什么?)缓存预热缓存雪崩缓存击穿缓存穿透缓存预热定义怎么做?实现缓存雪崩定义引起缓存雪崩的原因规避/解决方案1.Redis中key设置为永不过期或过期时间错开2.Redis缓存集群实现高可用3.多缓存结合预防雪崩4.服务降级5.使用云服务缓存击穿定义引起缓存击穿的原因规避/解决方
- 缓存预热/雪崩/穿透/击穿
当归. z Z
Redis缓存
1.缓存预热预先将MySQL中的数据同步至Redis的过程2.缓存雪崩Redis主机出现故障,或有大量的key同时过期大面积失效导致Redis不可用Redis中key设置为永不过期,或者过期时间错开Redis缓存集群实现高可用多缓存结合预防雪崩服务降级3.缓存穿透每次请求数据Redis上都没有,导致MySQL压力增大,此时Redis形同摆设空对象缓存或者缺省值回写增强如果发生了缓存穿透,我们可以针
- Oracle数据库中的Oracle Real Application Clusters是什么
2401_85812053
数据库oracle
OracleRealApplicationClusters(简称OracleRAC)是Oracle数据库的一个关键特性,它允许多个数据库实例同时访问和管理同一个数据库。这种架构设计的目的是为了提高数据库系统的可扩展性、可用性和性能。OracleRAC的核心特点包括:高可用性:如果任何一个节点发生故障,其他节点可以继续处理请求,从而保持应用程序的连续运行。数据库实例之间的负载均衡可以自动进行,减少单
- Eureka介绍与使用,超级详细
康斯坦丁·奥尔基耶维奇·洛夫斯基
eureka
Eureka介绍与使用指南Eureka是由Netflix开发的一个RESTful服务,主要用于中间层服务的发现,具有高可用性、可扩展性和容错性。在微服务架构中,服务发现机制是至关重要的,Eureka正是为了解决这一问题而诞生的。1.Eureka介绍1.1Eureka的核心组件EurekaServer:服务注册中心,负责服务实例的注册和管理。EurekaClient:注册到EurekaServer上
- KVM+GFS分布式存储系统构建 KVM 高可用
wkysdhr
分布式
一、案例分析本案例主要使用KVM及GlusterFS技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷,对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后,KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件,以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后,GlusterFS会自动同步同一组卷
- 数据库服务器运维最佳实践
bigbig猩猩
数据库运维服务器
数据库服务器运维是确保数据库系统高效、稳定和安全运行的关键环节。随着信息技术的不断发展,数据库系统的规模和复杂性不断增加,对运维工作的要求也越来越高。以下将从硬件选择、操作系统和文件系统优化、数据库版本选择、参数优化、数据备份与恢复、性能监控与调优、安全管理以及高可用性和灾难恢复等方面详细介绍数据库服务器运维的最佳实践。一、硬件选择1.CPU选择多核高主频的处理器是保障数据库性能的基础。数据库服务
- eureka的多级缓存
chuixue24
微服务eureka
1、概念eureka是采用的C-S模式的服务注册中心。分为Server和Client,Server提供服务的注册和发现,Client可以做为服务的提供者,也可以作为服务的消费者。采用的是AP的模式,更加注重数据的高可用2、服务端和客户端之间的服务注册信息获取服务端启动之后,客户端每隔30s会主动将自己的信息注册到服务端同时客户端也会每隔30s主动获取服务端(注册中心)的注册表,将获取到的注册表存放
- 使用docker部署MongoDB数据库
数据小白的进阶之路
数据库dockermongodb
最近由于工作需要搭建MongoDB数据库:将解析的车端采集的数据写入到数据库,由于MongoDB高可用、海量扩展、灵活数据的模型,因此选用MongoDB数据库;由于现公司只有服务器,因此考虑容器化部署MongoDB数据,特此记录一下~一、镜像拉取使用如下命令拉取最新MongoDB镜像dockerpullmongo二、创建MongoDB容器2.1创建宿主机目录执行如下代码:mkdir-p/home/
- 【架构师之路】四、系统架构
蜗牛互联网
架构Java数据库运维
高并发,大流量Google日均PV数35亿,日均IP访问数3亿微信在线用户数10亿天猫双十一活动一天交易额3000亿高可用系统7*24小时不间断服务。大型互联网站的宕机事件通常会成为新闻焦点。海量数据需要存储、管理海量数据。Facebook每周上传的照片数目接近10亿百度收录的网页数目有数百亿Google有近百万台服务器为全球用户提供服务用户分布广泛,网络情况复杂中美光缆的数次故障,也让一些对国外
- 【深入学习Redis丨第三篇】深入详解Redis高可用集群模式
陈橘又青
深入学习Redis学习redis数据库高可用集群
前言本文我们将介绍Redis的四种模式及各自优缺点分析。Redis一共4种模式:1、主从复制模式2、(Sentinel)哨兵模式3、(Cluster)集群模式4、代理模式文章目录前言1.**主从模式****1.1简介****1.2工作机制**2.**哨兵模式****2.1简介****2.2工作机制****2.3注意点**3.**Cluster模式****3.1简介****3.2工作机制****3.
- 【脚手架 第一篇章】介绍一下若依微服务版框架
蜗牛 | ICU
脚手架专栏微服务架构云原生
若依框架(RuoYi)是一个广泛使用的开源框架,它提供了多种版本以满足不同开发需求。以下是关于若依框架微服务版(RuoYi-Cloud)的详细介绍:一、概述RuoYi-Cloud是基于SpringCloud和SpringBoot的分布式微服务架构平台,专为构建大型分布式系统提供完整的解决方案。它集成了众多微服务特性,如服务发现、配置管理、负载均衡等,适合需要高可扩展性和高可用性的企业级应用。二、技
- 从理论到实践:MySQL 性能优化和高可用架构,一次讲清
程序猿java易
mysql性能优化架构
数据库系统作为IT业务系统的核心,其高可用性和容灾能力对整个业务系统的连续性和数据完整性起着至关重要的作用,是企业正常运营的基石尤其是在性能优化与高可用架构两方面,很多从业多年的DBA限于生产环境的固定体系,往往盲人摸象,难窥全局。而性能优化和高可用又是一对存在根本矛盾的特性。可以说,掌握了这两项技术的平衡,就掌握了MySQL的绝大部分内容,也就把握了数据库核心技术的最主流脉络。这本《MySQL性
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,