- 秒杀系统 Kafka 架构进阶优化
TE-茶叶蛋
kafka架构
文章目录前言1.KafkaTopic分区(Partition)设计2.Kafka消费者高可用部署(ConsumerScaling)3.Kafka+Redis多级限流降级设计4.秒杀链路全链路追踪(Tracing)5.Kafka死信队列(DLQ)&重试机制设计6.秒杀订单支付过期处理机制7.Kafka高可靠配置推荐(Broker端)最终版链路总览(超大图思维导图)小结前言✅秒杀系统+Kafka全链路
- 快速排序及其在Unity游戏开发中的应用
unityのkiven
unity排序算法算法
一、快速排序(QuickSort)快速排序是一种**分治法(DivideandConquer)**思想的排序算法,它的基本步骤是:选一个基准元素(pivot):通常选第一个元素、最后一个元素,或者随机一个。分区(Partition):把数组分成两部分,小于等于pivot的放左边,大于pivot的放右边。递归排序:对左右两部分继续进行快速排序。简单示意图:原数组:[8,3,5,1,9]选择pivot
- 【EDA】EDA中聚类(Clustering)和划分(Partitioning)的应用场景
Mike_Zhg
聚类数据挖掘机器学习
在VLSI物理设计自动化中,聚类(Clustering)和划分(Partitioning)是两个互补但目标和应用场景截然不同的关键步骤,其核心区别如下:一、应用阶段与核心目标1.聚类(Clustering)的应用场景预处理阶段:作为物理设计流程的前端预处理,用于简化复杂电路结构,为后续划分、布局、布线提供更高效的输入。典型场景:大规模电路降阶:例如,在多水平划分(Multi-LevelPartit
- Kafka与Spark-Streaming:大数据处理的黄金搭档
不要天天开心
scalakafka
Kafka是分布式消息系统,最初由LinkedIn开发,后成为Apache项目。它就像个数据篮子,生产者把数据(鸡蛋)放进去,消费者从中取数据。Kafka优势明显,分布式架构让它易于扩展;高吞吐量和低延迟,每秒能处理几十万条消息,延迟仅几毫秒;消息持久化到磁盘,还支持备份,保证数据不丢失;并且支持多订阅者,故障时能自动平衡消费者。它有多种角色,如Broker、Topic、Partition等,共同
- Linux fdisk 命令简单使用方法
safari
比如在/dev中有一块新的硬盘sde,那么我们就可以用fdisk/dev/sde来查看磁盘状态进入了fdisk命令列表之后,会先把磁盘的基本信息打印出来。输入m可以看到全部的命令列表。可以使用p查看当前的磁盘分区情况。本文地址:https://segmentfault.com/a/11...分区由于是空磁盘,假设我们只分一个区,那么我们应该使用n指令(addanewpartition)。有以下几步
- 【EDA】EDA中聚类(Clustering)和划分(Partitioning)
Mike_Zhg
聚类数据挖掘机器学习
在VLSI物理设计自动化中,聚类(Clustering)和划分(Partitioning)是两个不同的关键步骤,主要区别如下:1.目标与核心任务聚类(Clustering)目标:将电路中的门(Gates)分组为簇(Clusters),形成更小的簇级网络,减少后续设计步骤(如划分、布局)的复杂度。核心目标:最小化簇间连接(Inter-ClusterConnections),例如减少跨簇的边数或最大化
- 动态自适应分区算法(DAPS)设计流程详解
小李独爱秋
日常杂谈mapreduce大数据
动态自适应分区算法(DynamicAdaptivePartitioningSystem,DAPS)是一种通过实时监测系统状态并动态调整资源分配策略的智能算法,广泛应用于缓存优化、分布式系统、工业制造等领域。本文将从设计流程的核心步骤出发,结合数学模型与工程实践,深入解析DAPS的实现原理与关键技术。一、DAPS设计流程框架DAPS的设计遵循**“感知-决策-执行”循环**,其核心流程可分为以下阶段
- HIVE建表格式及参数说明
@在努力的路上
大数据hive大数据数据仓库
1、建表语法格式CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS]table_name([col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...])[COMMENTtable_comment][PARTITIONEDBY(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][CLUSTEREDBY(col_name,c
- 【Hive入门】Hive分区与分桶深度解析:优化查询性能的关键技术
IT成长日记
大数据成长笔记hivehadoop数据仓库分区分桶
引言在大数据领域,ApacheHive作为构建在Hadoop之上的数据仓库工具,因其类SQL的查询语言(HiveQL)和良好的扩展性而广受欢迎。然而,随着数据量的增长,查询性能往往成为瓶颈。本文将深入探讨Hive中两种关键的数据组织技术——分区(Partitioning)和分桶(Bucketing),它们是如何显著提升查询效率的利器。1Hive分区技术详解1.1什么是分区分区(Partitioni
- Spark-Streaming
北屿升:
微信facebook新浪微博微信公众平台百度
一、KafkaKafka命令行的使用1、创建topickafka-topics.sh--create--zookeepernode01:2181,node02:2181,node03:2181--topictest1--partitions3--replication-factor3分区数量,副本数量,都是必须的。数据的形式:主题名称-分区编号。在Kafka的数据目录下查看。设定副本数量,不能大于
- 分布式之CAP原则:理解分布式系统的核心设计哲学
我爱拉臭臭
分布式分布式linux服务器运维
声明:CAP中的P原则都是需要带着的在分布式系统的设计与实践中,CAP原则(又称CAP定理)是开发者必须掌握的核心理论之一。它揭示了分布式系统在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(PartitionTolerance)三者之间不可兼得的本质矛盾。本文将从理论剖析、实际应用及发展演进三个维度,深入解读这一原则。一、CAP原则的定义与矛盾根源1.三要素的定
- c语言数据结构-------------交换排序
javaisC
数据结构c语言算法
#includevoidswap(int*,int*);intPartition(intA[],intlow,inthigh);//冒泡排序voidBubbleSort(intA[],intn){for(inti=0;iA[j+1]){swap(&A[j],&A[j+1]);flag++;}}if(flag==0){break;}}}voidswap(int*a,int*b){intt=*a;*a
- Kafka 在小流量和大流量场景下的顺序消费问题
fjkxyl
kafka分布式
一、低流量系统特点消息量较少,吞吐量要求低。系统资源(如CPU、内存、网络)相对充足。对延迟容忍度较高。保证顺序消费的方案单分区+单消费者将消息发送到单个分区(例如固定Partition0),由单个消费者实例顺序消费。优点:实现简单,天然保证顺序性。缺点:无法扩展,吞吐量受限。基于Key的分区策略生产者端:通过指定消息Key(如订单ID、用户ID),确保同一业务实体的消息分配到同一分区。消费者端:
- Kafka 的高可用性
HPF_99
kafkakafka分布式
Kafka的高可用性主要通过副本机制、ISR(In-SyncReplicas)列表和控制器Broker来实现。这些机制共同确保了Kafka集群在部分节点故障时仍然可以正常运行,数据不会丢失,并且服务不会中断。1.副本机制Kafka的副本机制是其高可用性和容错性的核心之一。每个分区(Partition)可以配置多个副本,这些副本分布在不同的Broker上,形成分布式的数据存储。领导者副本(Leade
- 国产分布式数据库架构学习
Debug_TheWorld
数据库学习数据库
一、核心架构原理与设计哲学1.OceanBase(蚂蚁集团)架构模型:原生分布式架构,基于Paxos协议的多副本强一致性模型核心组件:分区(Partition):数据按逻辑分片,每个分片3副本(主备分离)RootService:全局元数据管理与负载均衡中心OBProxy:智能路由代理,实现无感故障切换存储引擎:LSM-Tree优化(MemTable+SSTable),行列混合存储支持HTAP设计目
- 第三章:SQL 高级功能与性能优化
不辉放弃
前端服务器mysqlsql
1.窗口函数(WindowFunctions)用于在结果集的“窗口”(指定行范围)内执行计算,保留原数据行的同时生成聚合或排序结果。1.1核心语法SELECTcolumn1,column2,[窗口函数]OVER(PARTITIONBY分组列ORDERBY排序列[ROWS/RANGE范围定义])AS别名FROM表名;1.2常用窗口函数排序类:ROW_NUMBER()--行号(唯一,无重复)RANK(
- MySQL的窗口函数(Window Functions)
不辉放弃
数据库大数据
一、窗口函数核心概念窗口(Window)窗口是数据行的集合,由OVER()子句定义。它决定了函数计算的“数据范围”,可以是一个分区的全部行、当前行前后的行,或动态变化的子集。语法结构SELECTwindow_function(column)OVER([PARTITIONBYpartition_expression][ORDERBYorder_expression[ASC|DESC]][frame_
- 力扣hot100_堆_python版
Y1nhl
力扣leetcodepython算法机器学习推荐算法职场和发展
力扣hot100中并没有单独的一章讲排序的,但是一些重要的排序方法还是需要掌握的,比如快排和归并。很多使用堆能解决的问题,快排也可以解决。经典的就是第K大问题。快排:classSolution:defpartition(self,nums,left,right):"""划分函数:以nums[right]为基准,返回基准值的正确位置索引"""pivot=nums[right]i=left-1#指向小
- python-leetcode-分割等和子集
Joyner2018
pythonleetcode算法职场和发展
416.分割等和子集-力扣(LeetCode)classSolution:defcanPartition(self,nums:List[int])->bool:total=sum(nums)iftotal%2!=0:returnFalsetarget=total//2dp=[False]*(target+1)dp[0]=Truefornuminnums:forjinrange(target,num
- Spark rdd算子解析与实践
Debug_TheWorld
大数据学习spark
一、RDD基础回顾RDD(ResilientDistributedDataset)是Spark的核心抽象,代表一个不可变、分区的分布式数据集合。其核心特性包括:容错性:通过血缘(Lineage)记录数据生成过程,支持丢失分区的自动恢复。并行计算:数据分片(Partition)存储在集群节点上,并行处理。惰性求值:转换算子(Transformations)不会立即执行,需触发动作算子(Actions
- Kafka的详细使用
code@fzk
大数据kafka大数据java
Kafka文章目录Kafka安装集群规划安装功能kafka-topics.sh生产者命令(kafka-console-producer.sh)生产者重要参数列表生产者API异步发送不带回调函数带回调函数同步发送生产者分区生产者分区策略默认的分区器DefaultPartitioner自定义分区(Partition)事务KafkaBrokerBroker重要参数消费者命令(kafka-console-
- 大数据|Hive和数据仓库
啦啦右一
右一的电子笔记合集大数据hive数据仓库
前文回顾:HBase基本工作原理目录数据仓库和OLAP数据仓库面向主题集成的时变的非易失的OLTP(联机事务处理)vsOLAP(联机分析处理)Hive基本工作原理Hive和HBase的区别Hive的作用与结构组成Hive的数据模型表(Table)外部表(ExternalTable)分区(Partition)桶(Bucket)Hive查询语言——HiveQL创建数据表的命令装入数据插入数据SELEC
- Spark-Core编程
吹35度风
scalasparkidea
Spark-Core编程RDD转换算子Value类型:(1)map将处理的数据逐条进行映射转换,这里的转换可以是类型的转换,也可以是值的转换。defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U](2)mapPartitions将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理,这里的处理是指可以进行任意的处理,哪怕是过滤数据。defmapPartitions[U:ClassTag](f
- 不只是 `setup()` 和 `loop()`!深扒 ESP32 Arduino 程序运行前的“秘密仪式” (含代码视角)
SlientICE
嵌入式硬件网络单片机stm32物联网
文章总结(帮你们节约时间)ESP32上电先执行芯片内部固化的ROMBootloader(第一阶段引导),它只负责最基础的检查和加载下一阶段引导程序。ROMBootloader加载并验证存储在外部Flash(0x1000地址)的SecondStageBootloader(第二阶段引导)。SecondStageBootloader初始化更多硬件,读取Flash中的分区表(PartitionTable)
- Nacos和Eureka有什么区别!!!
明天更新
SpringCloudAlibaba面试题面试
一致性模型:Eureka:采用的是AP(Availability,PartitionTolerance)模型,即在面临网络分区或部分节点故障时优先保证系统的可用性,牺牲一定的数据一致性。Eureka通过自我保护机制,允许在节点间数据短暂不一致的情况下继续提供服务注册与发现功能。Nacos:支持AP模式(默认),同时也支持CP(Consistency,PartitionTolerance)模式。在C
- spark core
什么芮.
sparkpytorchscala人工智能
RDD转换算子RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型。Value类型:1、map函数签名defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U]函数说明将处理的数据逐条进行映射转换,这里的转换可以是类型的转换,也可以是值的转换。2、mapPartitions函数签名defmapPartitions[U:ClassTag](f:
- spark- core
什么芮.
scalapytorch人工智能spark
1、sortByKey函数签名defsortByKey(ascending:Boolean=true,numPartitions:Int=self.partitions.length):RDD[(K,V)]函数说明在一个(K,V)的RDD上调用,K必须实现Ordered接口(特质),返回一个按照key进行排序2、join函数签名defjoin[W](other:RDD[(K,W)]):RDD[(K
- 大厂面试真题:如何保证Kafka的消息不被重复消费
鱼跃鹰飞
Kafka消息队列大厂真题面试kafka职场和发展分布式
重复消费的原因1.客户端自动提交OffsetKafka默认的自动提交Offset会有一个5秒钟的时间间隔,也就是消费完消息5秒钟之后在下次向broker拉取消息的时候才会提交Offset,而在这个过程中如果应用被强制Kill或者宕机的时候可能会导致Offset没有提交从而产生重复消费的问题。2.服务端的分区再平衡(PartitionRebalancing)分区再平衡是指在消费者组中,当消费者实例的
- Kafka 中的核心概念
张小虎在学习
#Kafkakafka
文章目录一、MQ的作用二、Kafka的核心概念1.Kafka概述2.Kafka中的核心概念三、zookeeper在kafka中的作用1.Controller选举机制2.PartitionLeader选举机制3.Partition故障恢复机制一、MQ的作用MQ(MessageQueue),Message是跨进程传递的信息,Queue是FIFO(先进先出)的数据结构。所有的MQ类型产品都有以下三个主要
- Spark Core(2)
[太阳]88
windows
以下是今天学习的知识点以及代码测试:SparkCoreSpark-Core编程(四)23)sortByKey➢函数签名defsortByKey(ascending:Boolean=true,numPartitions:Int=self.partitions.length):RDD[(K,V)]➢函数说明在一个(K,V)的RDD上调用,K必须实现Ordered接口(特质),返回一个按照key进行排序
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro