- 【玩转google云】在 Google Cloud 和 AWS 之间创建高可用性 VPN 连接(二)
Coder加油!
手把手教学玩转google云aws云计算devops客户网关虚拟网关
目录1、安装AWSCLI2、配置AWSCLI3、AWS命令创建两个客户网关4、创建虚拟网关并将其挂接到您的VPC网络5、创建采用动态路由的VPN连接上一篇我们讲到了怎么在在GoogleCloud上创建高可用性VPN网关和路由器,这一篇我们将介绍怎么在AWS上面创建网关和VPN连接。AWS命令行界面(AWSCLI)是一种开源工具,允许您使用命令行操作AWS服务。您可以使用AWSCLI自动化任务、管理
- mysql vs oracle
HBryce24
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以下是Oracle数据库与MySQL数据库的详细比较,从架构设计、功能特性、性能、适用场景等多个维度进行综合分析:1.基础特性与定位Oracle:定位:面向大型企业级应用,强调高并发、高可用性和复杂事务处理能力。授权模式:闭源商业软件,需购买许可证,成本较高。架构:多进程架构(每个用户连接对应独立进程),支持分布式集群(如RAC)。MySQL:定位:轻量级开源数据库,适合中小型应用及Web开发。授
- 云原生分布式存储:数据洪流中的时空折叠艺术
桂月二二
云原生分布式
引言:数据维度战争的新防线蚂蚁集团存储集群达500EB规模,Netflix每日处理3PB视频数据。AWSS3支持每秒1.5亿次请求,字节跳动对象存储延迟低至12ms。IDC预测2026年全球存储开销达亿,沃尔玛每秒处理万笔交易日志,沙特阿美地震勘探数据集超。微软冷存单价降至0.00099/GB·月,中国天眼FAST每秒生成160GB射电数据,Twitter使用Ambry实现250万IOPS。Gar
- OceanBase数据库常用巡检SQL
MoMoSQL666
数据库oceanbasemysqlsql
本文为墨天轮数据库管理服务团队原创内容,如需转载请联系小墨(VX:modb666)并注明来源。一、版本信息select*frominformation_schema.GLOBAL_VARIABLESWHEREVARIABLE_NAMElike'version%';二、集群状态select*fromoceanbase.v$ob_cluster;三、服务器状态检查所有服务器的状态,包括这个Server
- 【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合!从架构设计到调优避坑,手把手教你打造高可用调度系统!
码农突围计划
人工智能etcd大数据
一、核心架构设计:ETCD如何赋能AI调度?架构图:[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层(车辆/物流/交通设备)]核心角色:ETCD:存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据(如交通流量、天气)AI模型:基于ETCD数据动态决策(如路径规划、资源分配)调度执行层:接收ETCD下发的指令并执行(如车辆调度、信号灯控制)优势:强一致性:ETCD的Raft协议确保调度策略
- 软件定义世界下的教育创新:高校计算机实验室应重心转向开源平台
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一、一键式教学环境部署,节省90%准备时间•应用模板库:提供200+预置教学工具模板(如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群),教师可根据课程需求选择模板,5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离:支持同一服务器并行运行不同版本框架(如Django3.2教学版与4.1开发版),避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建:学生通过命令行快速申请带GP
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- Couchbase Analytics 的结构
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CouchbaseAnalytics的结构CouchbaseAnalytics服务专为大规模、并发、复杂的分析查询而设计,同时不会影响事务性工作负载的性能。下面将详细介绍其结构和架构,以帮助您深入理解CouchbaseAnalytics的运作方式。1.Couchbase集群架构CouchbaseServer是一个多维度可扩展的分布式数据库,其核心架构由多个服务组成:数据服务(DataService
- 美团Leaf分布式ID生成器使用教程:号段模式与Snowflake模式详解
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引言在分布式系统中,生成全局唯一ID是核心需求之一。美团开源的Leaf提供了两种分布式ID生成方案:号段模式(高可用、依赖数据库)和Snowflake模式(高性能、去中心化)。本文将手把手教你如何配置和使用这两种模式,并解析其核心机制。一、Leaf号段模式使用教程1.环境准备数据库:MySQL5.7+Java环境:JDK1.8+Leaf源码:从GitHub克隆Leaf仓库(推荐使用feature/
- 基于k8s集群免密拉取需认证的仓库镜像
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一、环境背景1、k8s集群,1.17+,目前k8s最新版本已更新至V1.31版本;2、镜像仓库,如harbor、registry、portus、nexus等;3、配置镜像仓库用户登录认证,参考资料如下:harbor参考:https://www.geekby.cn/posts/harbor-https/registry参考:https://www.cnblogs.com/chen2ha/p/1478
- RabbitMQ 集群降配
Hover_Z_快跑
rabbitmq分布式
这里写自定义目录标题摘要检查状态1.检查RabbitMQ服务状态2.检查RabbitMQ端口监听3.检查RabbitMQ管理插件是否启用4.检查开机自启状态5.确认集群高可用性6.检查使用该集群的服务是否做了断开重连实操1.负载均衡配置2.逐个节点降配(滚动操作)2.1停止RabbitMQ服务2.2调整ECS配置2.3恢复节点并重新加入集群2.4恢复负载均衡流量3.全局监控与验证4.降配后优化(可
- ubuntu高并发内核参数调优 - (压测客户端调优)
sj1163739403
Linux系统ubuntu
业务上要求集群提供10w+并发,10w+并发听上去不是很难,但10w并发持续1小时呢在业务上线之前还需要我们自己对业务进行压测,俗称benchmark。压测的服务器也是需要进行性能调优的,以下列出调优前后的参数对比,更直观的分析和感受参数对程序的影响压测前内核参数自检#!/bin/bash#脚本名称:check_benchmark_server_kernel_params.sh#描述:查询压测服务
- zookeeper&nacos&kafka之间的联系
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一、ZooKeeper与Kafka的协同工作原理1.核心关系:Kafka对ZooKeeper的依赖在Kafka2.8版本之前,ZooKeeper是Kafka集群的“大脑”,负责管理集群元数据、协调节点状态和故障恢复。两者的协同主要通过以下关键机制实现:Broker注册与心跳KafkaBroker启动时会在ZooKeeper的/brokers/ids路径下注册临时节点(EphemeralNode),
- Kafka集群部署实战
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技术博文分享kafka分布式
服务背景ApacheKafka作为分布式流处理平台,在金融交易系统、物联网数据处理、实时日志分析等场景中发挥关键作用。某电商平台日均处理订单消息1.2亿条,峰值QPS达5万,采用Kafka集群实现订单状态流转、用户行为追踪和库存同步等功能。以下是经过生产验证的集群部署方案及典型故障处理经验。集群运维最佳实践1.容量规划建议指标推荐值监控阈值分区数量/Broker≤4000≥3500告警副本同步延迟
- 基于Ubuntu22.04操作系统部署k8s1.28集群
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IP地址主机名角色192.168.200.16mastermaster192.168.200.17k8s-node1worker192.168.200.18k8s-node2worker基础环境准备tips:以下操作三个节点都要完成修改host文件&&关闭防火墙&&配置时间与时区&&关闭Swap&&开启IPv4转发(三个节点)root@cfc:~#systemctlstopufwroot@cfc:
- Java面试八股之Redis集群Cluster
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Redis集群ClusterRedisCluster是一种基于数据分片(Sharding)的分布式缓存和存储系统,它实现了数据的水平扩展、高可用性和自动故障转移。以下是对RedisCluster模式详细实现流程的描述:1.初始化与配置部署节点:在不同的服务器上部署多个Redis节点,每个节点既可以作为主节点也可以作为从节点。配置集群模式:为每个节点启用Cluster模式,指定Cluster所需的端
- java八股之redis面试题
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目录1、redis是单线程还是多线程2、Redis为什么那么快3、Redis底层数据是如何用跳表来存储的4、RedisKey过期了为什么内存没释放(附删除策略)5、Redis没设置key的过期时间,为什么被Redis主动删除了(淘汰策略)6、Redis主从、哨兵、集群架构优缺点比较7、Redis集群数据分片8、Redis主从切换导致缓存雪崩9、Redis持久化RDB、AOF和混合持久化AOF4.0
- 21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务
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- Fastdfs-V5.11使用docker部署集群(X86)
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文章目录一、Fastdfs介绍二、部署信息三、步骤tracker/storage机器的compose内容storage机器的composetracker与storage启动目录层级与配置文件client.confstorage.conf查看集群信息测试测试集群扩容与缩减nginx配置一、Fastdfs介绍FastDFS是一款高性能的分布式文件系统,特别适合用于存储和管理大量的文件二、部署信息使用d
- 高级java每日一道面试题-2025年3月03日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka自我保护机制是什么?
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java每日一道面试题java微服务eurekaSpringCloudSpringBoot自我保护机制出发条件
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka自我保护机制是什么?我回答:在Java高级面试中,Eureka的自我保护机制(Self-PreservationMode)是一个非常重要且常被提及的话题。理解这一机制的工作原理及其应用场景对于构建高可用性的微服务架构至关重要。以下是结合提供的内容对Eureka自我保护机制的详细解析和综合概述:自我保护机制的概念Eureka的自我保护机制是一种容错
- Redis客户端jedis与lettuce的区别
风雨无阻1203
RedisJava研发文档redis缓存LettuceJedis
什么是Lettuce与JedisLettuce是一个高级Redis客户端,用于线程安全的同步、异步和反应式访问。它支持高级的Redis特性,如Sentinel、集群、流水线、自动重新连接和redis数据模型等。Lettuce是完全非阻塞的,基于Netty事件驱动的通信层,其方法将返回具有可观察的类型,可在流或异步编程环境中使用。Jedis是基于Java语言的Redis的客户端,Jedis=Java
- 基于Docker 搭建Redis三主三从分布式集群
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、分布式系统规划二、准备配置文件1.创建redis集群目录三、启动Redis容器四、创建分布式系统1.创建集群2.查看节点信息总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:本次搭建的为”三主三从“的分布式系统,分布式系统中节点存放的数据可以是不同的。当有数据写入请求到达分布式系统后,系统会采用虚拟槽分区算法将数据写入相
- Linux:kubeadm⽅式部署k8s集群
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1.kubeadm创建环境k8s-master192.168.150.11k8s-node1192.168.150.12k8s-node2192.168.150.13三台节点都安装docker#Step1:安装必要的一些系统工具sudoyuminstall-yyum-utilsdevice-mapper-persistent-datalvm2#Step2:添加软件源信息sudoyum-config
- 《Linux运维总结:基于银河麒麟V10+ARM64架构部署多机elasticsearch7.17.21分布式集群+单机kibana7.17.21二进制版ssl集群》
东城绝神
《Linux运维实战总结》运维linuxelasticsearchssl
总结:整理不易,如果对你有帮助,可否点赞关注一下?更多详细内容请参考:Linux运维实战总结一、背景elasticsearch是一个分布式、实时、高性能的搜索和分析引擎,它广泛应用于企业级搜索、日志分析、实时数据处理等领域。随着elasticsearch的广泛应用,安全性变得越来越重要。这里将从安全策略和访问控制两方面来部署elasticsearch集群安全策略涉及到数据安全、访问安全和操作安全等
- 基于云效Flow落地自动化构建——构建集群
云效DevOps平台
场景实践云效云效Flow构建器构建集群研发团队研发管理
基于云效Flow落地自动化构建,构建集群,云效流水线Flow是持续交付的载体,通过构建自动化、集成自动化、验证自动化、部署自动化,完成从开发到上线过程的持续交付。通过持续向团队提供及时反馈,让交付过程高效顺畅,基于云效Flow自动化构建工具,构建集群操作群指南。立即体验云效构建集群,云效Flow支持用户个性化的构建场景,提供三种类型的构建集群的能力支持。用户在流水线编排时,可以为任务设置不同的构建
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
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本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- AXI总线之相关应用
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AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议,其应用场景极为广泛,覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例:一、移动处理器与SoC应用场景:智能手机、平板电脑的SoC(如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟)中,AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP(图像信号处理器)、DDR控制器等模块。典型案例:ARMCortex-A系列多核集群:AX
- Kafka 数据写入问题
喝醉酒的小白
DBAkafka分布式
目录标题分析思路1.**生产者配置问题**:Kafka生产者的配置参数生产者和消费者的处理确定并优化2.**网络问题**:3.**Kafka集群配置问题**:unclean.leader.election.enable4.**Zookeeper配置问题**:5.**JVM参数调优**:6.**副本因子和同步复制**:分析思路针对您提到的Kafka数据写入问题,以下是一些具体的原因和排查命令:1.生
- 思途CMS高并发、高性能、高可用架构设计
php
一、整体架构概述思途CMS采用分层架构设计,整体架构分为客户层、接入层、站点层、数据存储层和缓存层。各层之间通过松耦合的方式协同工作,确保系统在高并发场景下的高性能和高可用性。通过分布式部署、负载均衡、多级缓存等技术手段,思途CMS能够有效应对大规模用户访问,保障系统的稳定性和响应速度。二、各层技术特点及实现方式客户层1.1CDN加速思途CMS支持与主流CDN服务商(如阿里云CDN、腾讯云CDN等
- 超小巧且经济的CMOS工业相机——Vieworks的VZ系列
51camera
工业相机
今天我们来看一款超级紧凑小巧且具有成本效益的工业相机——Vieworks的VZ系列。它主要有以下四大特点:1、超紧凑的工业相机VZ系列是最小的相机,适用于广泛的机器视觉应用。由于其29mmx29mm的紧凑外壳尺寸和重量轻,VZ系列可以简单地取代大多数工业相机。2、无缝安装和高可用性PoE千兆以太网和USB3.0接口使得系统集成相对容易,减少了电缆长度和多个摄像头设置。VZ系列通过使用千兆以太网和U
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><