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解决并发问题的方法常见有三种,它们分别是:使用缓存、使用异步处理、以及使用负载均衡。这些方法通过不同的方式提升系统的并发处理能力,减少等待时间,以及优化资源分配,从而提高系统的整体性能和稳定性。使用缓存:通过缓存机制来减少系统的数据库和文件系统等I/O操作,从而提升系统的响应速度和并发能力。缓存可以包括页面缓存、数据缓存、分布式缓存等,通过将热点数据存储在内存中,减轻数据库的访问压
- memcached的内存分配器是如何工作的?为什么不适用malloc/free!?为何要使用slabs?思维导图 代码示例(java 架构)
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Memcached内存分配器工作原理Memcached使用了一种称为SlabAllocator的内存分配机制,它与传统的malloc/free不同。以下是关于为什么Memcached选择使用SlabAllocator而不是标准的内存分配方式的原因,以及其工作原理的关键点:1.SlabAllocator的优点减少碎片化:SlabAllocator通过预先分配固定大小的内存块(称为slabs),并将相
- 为什么redis会开小差?Redis 频繁异常的深度剖析与解决方案
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文章目录导读为什么redis会开小差?1.连接数过多2.bigkey3.慢命令操作4.内存策略不合理5.外部数据双写一致性6.保护机制未开启7.数据集中过期8.CPU饱和9.持久化阻塞10.网络问题结论导读提起分布式缓存,想必大多数同学脑海中都会浮出redis这个名字来……但是,对于它,你真的玩转了吗?为什么你的redis会慢,会卡顿,会崩溃?现在带你一探究竟。为什么redis会开小差?本文主要简
- 运维之道 | Nginx反向代理常用模块
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Nginx反向代理常用模块一、Nginx反向代理upstream模块1、概念Nginx反向代理(又称负载均衡)功能,依赖于ngx_http_upstream_module模块,支持的代理方式有proxy_pass(一般用于反向代理)、fastcgi_pass(一般用于动态程序交互)、memcached_pass(一般用于NOSQL缓存代理)。反向代理:代理服务器接收外部连接请求,然后将请求转发给内
- 分布式系统架构:分布式缓存
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分布式缓存也是面试常见的问题,通常面试官会问为什么要用缓存,以及用的Redis是哪种模式,用的过程中遇到哪些问题这些1.AP还是CPRedis集群就是典型的AP式,它具有高性能、高可用等特点,但它却并不保证强一致性。而能够保证强一致性的ZooKeeper、Doozerd、Etcd等框架,吞吐量比不过Redis,通常不会用作“缓存框架”,而是作为通知、协调、队列、分布式锁等使用2.透明多级缓存TMC
- 动手写分布式缓存 11
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main函数实现定义一个map模拟数据库。varmysql=map[string]string{"Tom":"630","Jack":"589","Sam":"567",}为多个端口处创建rpc服务服务名就是ip+端口。将各个服务器的ip+端口加到每个服务器的哈希环里。为每个服务器创建缓存池组。缓存池组和rpc服务绑定。持续监听端口addrs:=[]string{"localhost:9999",
- 使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构
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在现代应用开发中,缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力,常见的实现方式是结合使用Caffeine和Redis实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过SpringBoot实现一个Caffeine+Redis二级缓存,并通过合理的架构设计和代码实现,确保缓存的一致性、性能和容错性。一、需求与挑战1.多级缓存的需求:•一级缓存(Caffeine):快速响应,存储本
- 深入理解 Redis:高性能缓存与分布式存储架构
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深入理解Redis:高性能缓存与分布式存储架构Redis,作为现代互联网架构中广泛使用的高性能内存数据存储系统,其高效性、丰富的数据结构和分布式能力,使得它成为了分布式缓存和存储解决方案的首选。在本篇文章中,我们将深入探讨Redis的核心特性,工作原理,使用场景,并通过实际案例来帮助你掌握如何在项目中高效地使用Redis。目录Redis基础概念与核心特性Redis的工作原理Redis的数据持久化机
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一、背景知识随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长,高并发、低延迟成为现代应用系统的基本要求。在这样的背景下,缓存策略成为提升系统性能、降低数据库压力的关键技术之一。无论是CPU中的多级缓存,还是分布式系统中的Redis、Memcached等缓存组件,都在各自的领域内发挥着重要作用。本文将深入探讨大厂架构中的极致缓存策略,从背景知识、概念、功能点、业务场景、底层原理等方面进行详细剖析,并通过JA
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开源项目推荐DitoDito是一个用Go语言编写的高级Layer7反向代理服务器,提供灵活的中间件支持、后端连接的自定义证书处理、动态配置重载,以及与Redis的分布式缓存和速率限制功能。其主要特性包括高效处理HTTP和HTTPS请求、支持WebSocket代理、动态配置热重载、分布式速率限制和缓存、以及自定义TLS证书管理等。Dito的设计注重灵活性和可扩展性,允许用户根据自身需求进行定制,满足
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
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为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
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微服务-高级篇一.微服务保护1.初识Sentinel2.微服务整合Sentinel3.限流4.隔离和降级5.授权规则6.规则管理模式二、分布式事务1.什么是分布式事务?2.理论基础3.部署与集成Seata4.Seata的四种模式5.Seata高可用三、分布式缓存1.Redis持久化2.搭建主从架构与哨兵模式3.RedisTemplate的哨兵模式4.Redis分片集群数据迁移5.RedisTemp
- Memcached 可观测性最佳实践
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Memcached介绍Memcached是一个高性能、分布式的内存对象缓存系统,用于动态Web应用程序以减轻数据库负载。它通过将数据缓存在内存中,极大地减少了数据库查询的次数,从而提高应用程序的响应速度。Memcached最早由LiveJournal的DangaInteractive开发,目前已成为许多大型互联网公司使用的基础技术之一。Memcached的监控是保障应用性能和稳定性的关键措施,通过
- 华为云分布式缓存服务DCS 8月新特性发布
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分布式缓存服务(DistributedCacheService,简称DCS)是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎,为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力,满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。此次为大家带来DCS8月的特性更新内容,一起来看看吧!
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一、为什么要用Nosql1.单机MySQL的时代。一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html,服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么?-数据量如果太大,一个机器放不下。-数据量太大需要建立数据的索引(B+Tree),一个服务器内存放不下。-访问量读写混合,一个服务器承受不了。2.memcached缓存+MySQL+垂直拆分(读写分离)。网站80%
- 华为云分布式缓存服务DCS与开源服务差异对比
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redis使用华为云Redis5.0分布式缓存服务Redis客户端
分布式缓存服务DCS提供单机、主备、集群等丰富的实例类型,满足用户高读写性能及快速数据访问的业务诉求。支持丰富的实例管理操作,帮助用户省去运维烦恼。用户可以聚焦于业务逻辑本身,而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。DCS基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务,因此,除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性,DCS提供更多实用功能。一、与开源Red
- Memcached stats sizes 命令
lly202406
开发语言
Memcachedstatssizes命令Memcached是一种高性能的分布式内存对象缓存系统,通常用于缓存数据库调用、API响应或页面渲染结果,以减少加载时间并提高网站性能。在管理Memcached实例时,了解缓存中数据的分布和大小是非常重要的。statssizes命令是Memcached提供的一种工具,用于获取缓存中不同大小对象的统计信息。命令概述statssizes命令用于显示Memcac
- 【大型网站技术实践】初级篇:借助LVS+Keepalived实现负载均衡
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一、负载均衡:必不可少的基础手段1.1找更多的牛来拉车吧当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是Web应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等。古人有云:当一头牛拉不动车的时候,不要去寻找一头更强壮的牛,而是用两头牛来拉车。在实际应用中,在Web服务器集群之前总会有一台负载均衡服务
- 高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式
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缓存系列文章链接如下:高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存|Read-Through缓存模式Write-Through模式的缓存操作Write-Through模式的思路与Read-Through模式类似,但有一个关键的区别:在这里,缓存负责
- 本地内存和分布式缓存(面试)
rylzdz
缓存redis
本地缓存和分布式缓存本地缓存:缓存组件和应用在同一进程中。但各应用都需要维护单独的缓存,无法共享缓存。分布式缓存:缓存组件和应用分离,不在同一进程,多个应用可直接共享缓存。本地缓存的实现缓存一般是一种key-value的键值对数据结构与此同时,本地缓存由于需要被并发读写,需要保证线程安全。由于HashMap不是线程安全的,而ConcurrentHashMap是线程安全的,一般使用Concurren
- java-redis-击穿
Flying_Fish_Xuan
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Java与Redis之缓存击穿问题解决方案1.背景:缓存的基本概念在高并发系统中,缓存是一个非常重要的优化手段。它的基本思想是将热点数据缓存在高速的存储系统(如Redis、Memcached)中,从而减轻数据库等持久层的压力,并加快请求响应速度。常见的缓存模式有:缓存读写:读取数据时优先从缓存中获取,如果缓存中没有数据,则从数据库或其他持久化存储中获取并缓存。缓存失效策略:缓存系统通常会为每条缓存
- 分布式缓存与一致性hash简介
Tronhon
redis缓存分布式缓存一致性hash
1,分布式缓存简介分布式缓存能够处理大量的动态数据,因此比较适合应用在Web2.0时代中的社交网站等需要由用户生成内容的场景。从本地缓存扩展到分布式缓存后,关注重点从CPU、内存、缓存之间的数据传输速度差异也扩展到了业务系统、数据库、分布式缓存之间的数据传输速度差异。业务系统、数据库、分布式缓存之间的数据流业务系统、数据库、分布式缓存之间的数据流图1业务系统、数据库、分布式缓存之间的数据流2,分布
- Flask-Caching
Botiway
FlaskWebpythonflask后端linuxweb3
Flask-Caching是Flask的一个扩展,它为Flask应用提供了缓存支持。缓存是一种优化技术,可以存储那些费时且不经常改变的运算结果或页面内容,从而加快应用的响应速度,减少对数据库或网络资源的重复访问。Flask-Caching的主要特点多种缓存后端支持:Flask-Caching支持多种缓存后端,包括内存缓存(如SimpleCache)、文件系统缓存、Memcached缓存、Redis
- 设计缓存架构时需要考虑的因素总结
清锋Online
缓存分布式
1.缓存组件的选择在设计架构缓存的时候,首先要选定缓存组件,比如要用Local-Cache,还是Redis、Memcached、Pika等开源缓存组件。如果业务缓存需求比较特殊,还要考虑是直接定制开发一个新的缓存组件,还是对开源缓存进行二次开发,来满足业务需要。2.缓存数据结构设计确定好缓存组件后,要根据业务访问的特点,进行缓存数据结构的设计。对于简单的KV读写的业务,将这些业务数据封装为Stri
- 第04课:基于 Redis 的分布式缓存实现及加固策略
Jin_Kwok
分布式中间件实践之路架构分布式中间件
本文将从Redis-Cluster搭建切入,详解集群的创建原理和加固策略。之后,分析集群所存在的几种可靠性问题并给出解决方案,最后,介绍一个集群运维软件的实现方案。1.Redis-Cluster搭建本节将介绍基于Redis和Lettuce搭建一个分布式缓存集群的方法。为了生动地呈现集群创建过程,我没有采用Redis集群管理工具redis-trib,而是基于Lettuce编写Java代码实现集群的创
- Memcached多维度查询解密:高效缓存策略全解析
2402_85758936
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标题:Memcached多维度查询解密:高效缓存策略全解析摘要在现代的高性能网络应用中,缓存机制是提升数据访问速度和减轻后端服务器压力的关键技术。Memcached作为主流的分布式内存缓存系统,其对数据的存储和查询方式尤为关键。本文将详细探讨Memcached支持缓存数据的多维度查询方法,以及如何在实际应用中实现高效的缓存策略。1.Memcached概述Memcached是一个基于内存的分布式对象
- 面试:说一下HashMap的底层实现原理,我懵了
一只程序猿哟
哈希表(hashtable)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表,而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中,重要性可见一斑。本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解,然后会对JDK7的HashMap源码进行分析(JDK8会有所不同,需要了解的可自行阅读JDK8的
- SpringBoot学习(3)Redis使用
星河漫漫l
springboot运维开发学习开发语言
SpringBoot对常用的数据库支持外,对Nosql数据库也进行了封装自动化。Redis介绍Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储。相比Memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes,lists,sets等,同时支持数据持久化。除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库。可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景
- 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
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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><