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看上去业务简单,其实,覆盖的知识点非常多:高并发、高性能分布式IDRedisBloomFilter高并发、低内存损耗的过滤组件知识分库、分表海量数据存储多级缓存的知识HTTP传输知识二进制、十六进制、六十二进制知识总体来说,高并发、高性能系统的核心领域,都覆盖了。所以,分析下来,得到一个结论:是一个超级好的问题。1、短URL系统的背景短网址替代长URL,在互联网网上传播和引用。例如QQ微博的url
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学习笔记2:redis基本操作启动服务在命令行中输入以下指令即可启动redis服务:[redis-server文件的路径][redis.conf文件的路径]进入客户端在命令行中输入以下指令即可进入操作redis的客户端:[redis-cli文件的路径]常用操作redis服务的指令#启动redis服务systemctlstartredis#重启redis服务systemctlrestartredis
- Redis 集群架构
妖怪兮诺
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Redis集群是什么Redis集群是一种通过将多个Redis节点连接在一起以实现高可用性、数据分片和负载均衡的技术。它允许Redis在不同节点上同时提供服务,提高整体性能和可靠性。根据搭建的方式和集群的特点,Redis集群主要有三种模式:主从复制模式(Master-Slave)、哨兵模式(Sentinel)和Cluster模式Redis集群的作用和优势高可用性负载均衡容灾恢复数据分片易于拓展Mas
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.NET基于数据库实现分布式锁全解析前言在分布式系统中,分布式锁是保证数据一致性和避免并发问题的重要手段。在.NET环境下,除了使用Redis、Zookeeper等专业工具实现分布式锁,我们还可以基于数据库来实现。本文将深入探讨如何在.NET中利用数据库实现分布式锁,并分析其优缺点和注意事项。实现思路基于数据库实现分布式锁的核心思路是利用数据库的事务和唯一性约束。我们可以创建一个专门的表来存储锁的
- [架构之美]Ubuntu 系统安装 Redis 的详细步骤(七)
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Ubuntu系统安装Redis的详细步骤一,安装成功截图1.1更新系统并安装依赖1.2修改配置文件1.3安装成功截图二,安装Redis2.1更新系统并安装依赖
- Redis初识第五期---List的命令和使用场景
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List,相当于数组或者顺序表,List对元素顺序敏感,允许元素重复,这是和后面的Set类型来对比的,但是得益于Redis对List的优化,使得它支持头/尾插/删,使得List也可以作为一个栈/队列来使用。命令普通版本命令1.LPushLPushkeyelement[element.....]头插,可以同时插入多个元素,最后一个元素在最前面。返回的为list的长度,可以为key为空的插入元素。2.
- 深入了解redis
小橘快跑
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一、redis的安装1、下载redis的tar.gz文件2、解压后进入到redis文件夹安装make&&makeinstallPREFIX=/usr/local/redisinstall(redis是需要gcc环境的)3、redis的安装目录在/usr/local/bin下,相关文件说明:1)、redis-benchmark:性能测试工具,可以在自己本子运行,看看自己本子性能如何,2)、redis
- 深入理解Redis的淘汰策略
青柠小鱼码字猴
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内存淘汰是什么?Redis作为一款非关系型数据库,数据是存储到内存中的,和传统常规数据库相比,这给予可很高的并发访问量,但是相应的,存储空间就不如那些存储在磁盘中的数据库了。而内存淘汰就是为了应对Redis内存存储空间无法再放置新数据时,所设置的一种机制,即把老数据进行删除淘汰,来保证新数据的顺哪里插入。内存淘汰的意义?内存淘汰将Redis的存储空间由固态的变为了动态的,即数据对应的存储空间并非一
- JAVA进阶之路
夜澜听雨声
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JAVA进阶之路一、Java企业开发基础1.JavaWeb2.SSM框架3.Maven4.Springboot25.mybatis-plus6.前端学习(不算很重要)7.SpringSecurity(有时间再看,不重要)8.代码开发规范(不重要,有时间看)9.Git10.Linux(不重要,会用就行)二、Java企业开发进阶1.设计模式2.Redis(核心)3.消息队列RocketMQ(核心)4.
- Redis集群全流程实战指南
代码中の快捷键
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Redis集群全流程实战指南:从零搭建到生产优化1.开篇:理解Redis集群的核心价值Redis作为高性能内存数据库,在单机模式下存在三大瓶颈:容量限制:受单机内存大小制约性能瓶颈:单节点QPS上限可用性风险:单点故障问题Redis集群通过分布式架构完美解决这些问题,本文将带您完成从理论认知到生产部署的全流程实践。2.架构设计篇:深入Redis集群原理2.1数据分片机制哈希槽(HashSlot):
- 深入理解Redis
深入理解Redis:高性能内存数据库的核心原理与应用实践1.引言在现代互联网应用中,高性能、低延迟的数据访问是至关重要的。传统的关系型数据库(如MySQL)虽然功能强大,但在高并发场景下往往成为性能瓶颈。Redis(RemoteDictionaryServer)应运而生,作为一个开源的内存键值数据库,它凭借极快的读写速度、丰富的数据结构和灵活的扩展能力,成为缓存、会话存储、消息队列等场景的首选解决
- 苍穹外卖Day07
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缓存菜品问题用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大。结果:系统响应慢、用户体验差解决方案通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作缓存逻辑分析:每个分类下的菜品保存一份缓存数据数据库中菜品数据有变更时清理缓存数据DishController代码改写(用户端)publicResult>list(LongcategoryId){//构造r
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Redisson的“看门狗(WatchDog)”机制是其针对Redis分布式锁实现的一个重要优化,用于解决分布式锁因业务执行时间过长,锁自动过期释放,导致锁失效的问题。下面从原理、作用、工作机制等方面详细介绍:一、背景:分布式锁的过期问题在使用Redis实现分布式锁时,通常会给锁设置一个过期时间(比如setIfAbsent加过期时间),防止持有锁的客户端因故障(如程序崩溃、网络阻塞)无法释放锁,导
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小韩学长yyds
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个人主页:小韩学长yyds-CSDN博客⛺️欢迎关注:点赞留言收藏箴言:拥有耐心才是生活的关键目录一、引言二、Redisson简介三、看门狗机制原理剖析3.1自动续期核心逻辑3.2锁释放与取消续期3.3核心源码深度解读3.3.1scheduleExpirationRenewal方法3.3.2renewExpiration方法3.3.3cancelExpirationRenewal方法四、应用场景与
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根据近些年情况整理的Java服务常用中间件及面试复习指南(每个中间件10个以上问题+实战模拟)一、核心中间件清单(2020-2023高频使用)中间件分类典型中间件核心应用场景RPC框架Dubbo3.x、gRPC、SpringCloudOpenFeign微服务通信、跨语言调用消息队列Kafka、RocketMQ、RabbitMQ异步解耦、削峰填谷、顺序消息缓存Redis(集群/Redisson)、C
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描述:在现代Java开发中,缓存是提升系统性能的核心手段之一。本文通过实际代码案例,深入解析SpringCache与Redis的集成原理,结合项目中的ModuleDatabaseInfoService接口和RedisConfig配置,探讨如何通过声明式缓存实现高效的数据库访问优化。一、核心代码解析1.服务接口设计(拿查询数据源配置信息举例)publicinterfaceModuleDatabase
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1.布隆过滤器是什么redis的布隆过滤器其实有点像我们之前学习过的hyperloglog深入理解redis——新类型bitmap/hyperloglgo/GEO,它也是不保存元素的一个集合,它也不保存元素的具体内容,但是能判定这个元素是否在这个集合中存在(hyperloglog是判定集合中存在的不重复元素的个数)。1)它是由一个初值都为零的bit数组和多个哈希函数构成,用来快速判断某个数据是否存
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文章目录面试题常见统计类型聚合统计排序统计二值统计基数统计Hyperloglog专有名词UV(UniqueVisitor)独立访客PV(PageView)页面浏览量DAU(DailyActiveUser)日活跃用户量MAU(MonthlyActiveUser)需求原理亿级UV的Redis统计方案GEO面试题命令GEOADD获取某位置的经纬度GEOPOS返回坐标的Geohash表示GEOHASH两个
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[op@test]$tail-f/project/logs/redis/redis.log1550:M24Jun202502:22:40.084*100changesin300seconds.Saving...1550:M24Jun202502:22:40.087*Backgroundsavingstartedbypid182388182388:C24Jun202502:22:40.088#Fai
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
本本本添哥
002-进阶开发能力003-数据库redis分布式数据库
一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- 基于Redis分布式的限流
chi_666
redis分布式数据库
以下是基于Redis实现分布式限流的Java解决方案,包含多种限流算法和完整实现代码:一、限流算法选择与实现1.固定窗口算法(SimpleRateLimiter)publicclassRedisFixedWindowRateLimiter{privatefinalStringRedisTemplateredisTemplate;privatefinalStringscript="localcurr
- redis的持久化
2401_85327573
redis数据库缓存
Redis的持久化机制是其重要特性之一,允许将内存中的数据保存到磁盘,以防止数据丢失或支持系统重启后数据恢复;Redis提供两种主要持久化方式:RDB(快照)和AOF(追加日志)。1.Redis持久化机制(1)RDB(快照)RDB持久化通过定期将内存中的数据集快照保存到磁盘上的二进制文件。-工作原理:-Redis在满足特定条件(如时间间隔或操作次数)时,触发快照操作。-优点:-文件紧凑,适合备份和
- 【AI大模型】Spring AI 基于Redis实现对话持久存储详解
小码农叔叔
AI大模型应用到项目实战高手springboot入门到精通项目实战SpringAI会话存储SpringAI会话记忆SpringAI持久化会话SpringAI会话持久化SpringAI会话SpringAI记忆
目录一、前言二、SpringAI会话记忆介绍2.1SpringAI会话记忆概述2.2常用的会话记忆实现方式2.2.1集成数据库持久存储会话实现步骤2.3适用场景三、SpringAI基于内存会话记忆存储3.1本地开发环境准备3.2工程搭建与集成3.2.1添加核心依赖3.3.2添加配置文件3.3.3添加测试接口3.2ChatMemory介绍3.2.1ChatMemory概述3.2.2InMemoryC
- Redis在企业实战开发中的核心作用:从缓存到分布式系统的关键支柱
LambdaCat
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在高并发、分布式系统成为主流的今天,Redis已成为企业技术栈中不可或缺的组件。据2024年最新统计,超过82%的互联网企业在生产环境中使用Redis,处理着每秒数十万甚至上百万级的请求在现代软件开发领域,高性能、高并发和可扩展性已成为系统设计的核心要求。面对海量用户和实时数据处理需求,传统数据库在性能方面逐渐显现瓶颈。正是在这样的背景下,Redis(RemoteDictionaryServer)
- Redis——》双写一致性
思考:项目为什么要用redis?redis配置集群了吗?怎么配的?几台机器?单台redis的压力多少?一、我们为什么引入redis?一定要根据业务场景来,首先分析读写情况,再来考虑要不要引入redis读少写多:不要引用redis读多写多:适当引用redis(可以减少mysql数据库压力,如果不引用,可以使用数据库的主从复制,读写分离)读少写少:不要引用redis(根本没有必要)读多写少:可以引用r
- 【AI成长会】针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法
以下是针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法、对比表格及权威来源:5大优化方案1.索引优化机制:对user_id字段添加B+树索引,联合查询字段使用覆盖索引(如(user_id,timestamp))优化点:减少全表扫描,提升索引命中率适用场景:基础优化,所有规模均需2.缓存层引入(Redis/Memcached)机制:使用Redis存储用户最近聊天记录(Key:user
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戴国进
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命令使用:redis-cli[OPTIONS][cmd[arg[arg...]]]选项说明:-hServerhostname(default:127.0.0.1).ip地址-pServerport(default:6379).服务器端口号-sServersocket(overrideshostnameandport).-aPasswordtousewhenconnectingtotheserver
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一、前言:为什么要学习ZSet?在Redis的五大基础数据类型中,ZSet(SortedSet,有序集合)是一种非常强大而灵活的数据结构,广泛应用于排行榜、延时队列、权重排名等场景。如果说String是Redis的“最小原子”,那么ZSet就是Redis的“重量级选手”——不仅能存数据,还能排序查询,这正是它的魅力所在!二、ZSet是什么?和Set有啥区别?ZSet=Set+Score+排序!特性
- Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别
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主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别,涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面:Ehcache类型:本地缓存(JVM内存缓存)特点:轻量级,运行在JVM内部,易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存,适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置,如TTL(生存时间)、TTI(空闲时
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
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thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>