- Pydantic根校验器:构建跨字段验证系统
qcidyu
文章归档验证逻辑解耦企业级验证策略校验依赖管理多阶段校验业务流程验证跨字段验证Pydantic根校验器
title:Pydantic根校验器:构建跨字段验证系统date:2025/3/24updated:2025/3/24author:cmdragonexcerpt:Pydantic根校验器支持预处理(pre)与后处理(post)模式,可访问全量字段数据并修改值字典。多字段关联验证实现业务规则检查,如航班时间顺序与保险策略联动。分阶段验证流程通过pre校验器拆分复杂校验步骤。企业级应用包含分布式事务
- 如何设计一个高可用的 Seata 集群?
码农技术栈
javaspringbootspringcloud微服务架构spring
——从零搭建永不宕机的分布式事务协调系统一、为什么需要高可用Seata集群?在分布式系统中,事务协调器TC是全局事务的“大脑”。一旦TC单点故障:灾难性后果:所有进行中的全局事务将卡死,业务完全不可用数据不一致风险:已提交的事务可能无法完成最终提交或回滚因此,构建高可用Seata集群是生产环境的必选项!二、Seata高可用架构设计核心要点1.TC集群化部署多节点部署:至少部署3个TC实例(奇数节点
- Seata分布式事务框架及四种模式原理解析
Cloud_.
分布式seatajavaSeata-AXSeata-AT
一、Seata核心概念Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,核心思想是通过事务协调器(TC)统一管理全局事务分支的状态,协调资源管理器(RM)和事务管理器(TM)完成事务的提交与回滚。核心组件:TC(TransactionCoordinator):全局事务协调者,维护全局事务状态,驱动分支事务
- 事务回滚核心技术
KBkongbaiKB
java
一、事务回滚的数学本质与核心挑战1.1事务状态机模型操作执行持久化完成系统故障事务回滚ActivePartiallyCommittedCommittedFailedAborted1.2核心技术挑战矩阵问题维度单机事务分布式事务原子性保证存储引擎WAL日志二阶段提交协议隔离性实现MVCC多版本控制全局锁调度机制可见性管理事务ID版本链向量时钟同步回滚触发条件SQL执行异常/死锁网络分区/节点故障二、
- java毕业设计,网上商城系统
爱编程的小哥
java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- 分布式事务解决方案:Seata原理详解与实战教程
Cloud_.
分布式wpfseata
一、为什么需要Seata?在微服务架构中,跨服务的事务管理成为核心痛点:传统事务失效:服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险:网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难:涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
- Python后端学习系列(10):分布式系统与数据一致性(使用分布式锁、分布式事务等)
DoYangTan
python学习分布式
Python后端学习系列(10):分布式系统与数据一致性(使用分布式锁、分布式事务等)前言随着业务规模的不断扩大以及对系统性能、可扩展性的更高要求,后端应用往往会朝着分布式系统的方向发展。然而,分布式系统带来诸多优势的同时,也面临着如数据一致性等复杂的挑战。本期我们就聚焦于分布式系统中的关键问题——数据一致性,深入探讨分布式锁、分布式事务等相关知识以及保障数据一致性的策略与实践,让我们一起深入学习
- 掌握C#企业级应用的数据一致性与分布式事务:从基础到高级的全面解析
墨夶
C#学习资料1c#分布式wpf
在当今的企业级应用开发中,确保数据的一致性是至关重要的。尤其是在涉及分布式系统时,如何处理跨服务、跨数据库的操作以保证数据的一致性和可靠性成为了一个复杂但必须解决的问题。本文将深入探讨使用C#进行企业级应用开发时的数据一致性和分布式事务管理,提供详细的代码示例和最佳实践。第一部分:理解数据一致性与分布式事务的基础知识1.1数据一致性的重要性在企业级应用中,数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正
- Node.js系列(4)--微服务架构实践
一进制ᅟᅠ
Node.js架构node.js微服务
Node.js微服务架构实践引言微服务架构已成为构建大规模Node.js应用的主流选择。本文将深入探讨Node.js微服务架构的设计与实现,包括服务拆分、服务治理、通信机制等方面,帮助开发者构建可扩展的微服务系统。微服务架构概述Node.js微服务架构主要包括以下方面:服务拆分:业务领域划分与服务边界服务治理:服务注册、发现与负载均衡通信机制:同步与异步通信方案数据管理:分布式事务与数据一致性可观
- 分布式事务3PC解决了2PC哪些问题?
java干货仓库
八股文汇总分布式事务分布式java面试
三阶段提交(3PC,Three-PhaseCommit)是对二阶段提交(2PC,Two-PhaseCommit)的改进,旨在解决2PC的一些固有缺陷,特别是在分布式系统中的容错性和性能问题。以下是3PC比2PC更好的原因及其优势的详细分析:1.二阶段提交(2PC)的问题2PC是一种经典的分布式事务协议,分为两个阶段:准备阶段(PreparePhase):协调者向所有参与者发送准备请求。参与者执行事
- Seata:分布式事务的终极解决方案
斗-匕
分布式
在微服务架构中,事务一致性是开发者面临的核心挑战之一。当一个业务操作需要跨多个服务完成时(如电商系统的下单、扣库存、扣积分),如何保证所有服务要么全部成功,要么全部回滚?Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)作为阿里巴巴开源的分布式事务解决方案,提供了优雅的解决思路。本文将深入剖析其核心原理、事务模式及实战应用。一、Seat
- Seata:分布式事务的终极解决方案与深度实践
斗-匕
分布式
Seata:分布式事务的终极解决方案与深度实践在微服务架构中,订单支付需调用支付服务、库存服务和积分服务,若其中一个服务失败,如何保证数据的一致性?传统的单体事务(ACID)无法跨越服务边界,而分布式事务的复杂性让许多开发者望而生畏。Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)作为阿里巴巴开源的分布式事务中间件,提供了AT、TCC
- 分布式事务原理深度解析:从ACID到BASE的架构演进
斗-匕
分布式架构
在电商系统中,用户下单操作需要同时扣减库存、生成订单、增加积分,这三个步骤可能涉及库存服务、订单服务和积分服务三个独立的系统。若库存扣减成功但订单生成失败,如何保证数据的一致性?这就是分布式事务要解决的核心问题。本文将深入剖析分布式事务的原理,揭示其背后的设计哲学。一、从ACID到CAP:分布式事务的挑战1.单体事务的ACID特性在单体数据库中,事务通过ACID保证数据一致性:原子性(Atomic
- 深入浅出分布式事务原理
梵高的猪v
分布式事务
一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付、账户、转账等SAGA补偿事务(前进+回滚)最终一致性轻微侵入长事务,如营销活动XA标准XA协议强一致性无侵入银行、转账等二、逐个详细拆解每一种事务模式1.AT模式(Automat
- 【商城实战(38)】Spring Boot:从本地事务到分布式事务,商城数据一致性的守护之旅
奔跑吧邓邓子
商城实战springboot分布式本地事务分布式事务商城实战
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- Java程序开发之分布式事务终极方案:Seata原理与实战
微风不留尘
javajava分布式Seatajava入门
一、分布式事务挑战与Seata定位1.CAP理论下的事务困境场景一致性要求可用性要求典型方案支付交易强一致性中等SeataAT/TCC订单创建最终一致高消息事务+Saga库存扣减强一致性高TCC+重试补偿2.Seata架构全景图发起全局事务协调分支事务协调分支事务注册分支注册分支全局提交/回滚
- 浅显易懂——连接池、分布式系统、微服务等概念
十五春会
分布式微服务
文章目录连接池比喻技术层面关键参数实际应用示例分布式系统概念实现方式实际应用场景关键概念分布式会话管理分布式计数器分布式锁分布式事务(DistributedTransaction)分布式追踪集群环境比喻优缺微服务架构比喻优缺实际场景服务间通信负载均衡服务发现连接池比喻想象你是一家餐厅的顾客,你想点餐。每次点餐时,服务员需要去厨房取一个厨师来为你准备食物。如果每次点餐都重新找一个新厨师,不仅浪费时间
- 崖山YashanDB:下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践
Lethehong
热点时事数据库架构分布式
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页IT深度知识智能体欢迎使用:深探助手deepGuide网页deepseek智能体目录第一章:YashanDB的崛起背景与战略定位1.1国产数据库的破局时刻1.2YashanDB的差异化定位第二章:核心技术架构解析2.1存储引擎:LSM-Tree的革新设计2.2分布式事务引擎:YTSI协议
- 日常工作,MQ的7种常用使用场景
浪九天
企业级开发效率提升开发语言后端rabbitmqjava-rabbitmq中间件
目录1.异步处理详细解释运用场景代码示例2.流量削峰详细解释运用场景代码示例3.日志处理详细解释运用场景代码示例4.数据同步详细解释运用场景代码示例5.任务调度详细解释运用场景代码示例6.分布式事务详细解释运用场景代码示例7.系统集成详细解释运用场景代码示例以下为你详细介绍MQ(消息队列)在日常工作中的8种常用使用场景:1.异步处理详细解释在一些业务流程中,存在部分操作耗时较长且不影响主流程的立即
- Golang分布式事务_golang 分布式事务
2401_87197933
golang分布式开发语言
在TCC事务中,每个事务参与者都需要实现三个方法:Try方法用于执行事务操作,Confirm方法用于确认事务,Cancel方法用于回滚事务。事务协调者通过调用每个参与者的Try方法来执行事务操作,根据返回的结果来决定是否确认或回滚事务。由于TCC事务是用户自定义的,所以可以根据具体的业务需求来实现事务操作的逻辑,并且具有较好的灵活性和可扩展性。消息队列消息队列是一种异步通信机制,可以用于实现分布式
- Spring Cloud Alibaba 实战:轻松搞定 Seata 分布式事务治理
扣丁梦想家
微服务分布式
在微服务架构中,分布式事务是一个绕不开的话题。传统的本地事务无法满足分布式环境下的数据一致性需求,而Seata作为阿里巴巴开源的分布式事务解决方案,正是为了解决这个问题。本文将带你深入了解Seata的基本概念、优缺点,以及如何在SpringCloudAlibaba中集成和使用Seata。1.Seata介绍Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArch
- 千万级订单的分布式事务一致性问题
时光不负追梦人
分布式
案例一:解决千万级订单的分布式事务一致性问题S(情境)业务背景:某电商平台日均订单量突破1000万,订单支付与库存扣减分属不同服务(订单服务、库存服务),需跨服务保证事务一致性。核心痛点:支付成功后库存扣减失败,导致超卖(用户体验差、资损风险)。传统2PC(两阶段提交)性能差(TPMC仅500),无法支撑高并发。T(任务)核心目标:实现跨服务最终一致性,事务成功率≥99.99%。系统TPMC(每分
- 通俗版解释:分布式和微服务就像开餐厅
斗-匕
分布式微服务架构
一、分布式系统:把大厨房拆成多个小厨房想象你开了一家超火爆的餐厅,但原来的厨房太小了:问题:一个厨师要同时切菜、炒菜、烤面包,手忙脚乱还容易出错。解决方案:拆分成多个小厨房(分布式):切菜间:专门处理食材准备炒菜间:只管炒菜甜品站:专注做蛋糕优势:效率暴增:每个小厨房专注做一件事抗风险:炒菜间着火了,其他厨房还能工作代价:需要传菜员(网络通信)在各厨房跑腿要协调各厨房的进度(分布式事务)二、微服务
- ShardingSphere 和 Spring 的动态数据源切换机制的对比以及原理
龙大.
系统设计SpringMysqlspringjava数据库
ShardingSphere与Spring动态数据源切换机制的对比及原理一、核心定位对比维度ShardingSphereSpring动态数据源(如AbstractRoutingDataSource)定位分布式数据库中间件轻量级多数据源路由工具核心目标分库分表、读写分离、分布式事务多数据源动态切换适用场景大数据量、高并发、复杂分片需求简单多数据源隔离(如多租户、环境隔离)实现层级JDBC驱动层(拦截
- 老榕树的Java专题:XA的二阶提交
程序员_老榕树
树哥java专题:从0到1java开发语言
XA(二阶提交)执行原理准备阶段(PreparePhase)事务协调者(TransactionCoordinator,TC)向所有参与事务的资源管理器(ResourceManager,RM)发送准备请求。例如,在一个包含数据库A和数据库B的分布式事务中,TC会分别向管理数据库A和数据库B的RM发送准备消息。RM接收到准备请求后,会执行本地事务操作,但并不提交。它会将事务执行过程中涉及的数据修改记录
- 什么是TiDB,什么是分布式数据库?它和 MySQL 比优缺点是什么?
蒂法就是我
数据库tidb分布式
TiDB简介与分布式数据库概念一、什么是分布式数据库?分布式数据库是一种将数据分散存储在多个物理节点上的数据库系统,通过分布式架构实现水平扩展、高可用性和容错能力。核心特点包括:数据分片(Sharding):将数据划分为多个分片,分布到不同节点。多副本冗余:每个分片存储多个副本,确保数据安全与高可用。分布式事务:支持跨节点的ACID事务(如两阶段提交、Percolator协议)。透明访问:用户无需
- 分布式事务 CAP三进二和Base定理
柿子加油努力
DistributedTransactions分布式
关系型数据库遵循ACID原则事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:1、A(Atomicity)原子性原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账
- Mycat 与分布式 ID 生成方案
今天你慧了码码码码码码码码码码
分布式
Mycat与分布式ID生成方案1.Mycat简介Mycat是一个开源的分布式数据库中间件,主要用于解决数据库分库分表、读写分离、负载均衡等问题。它支持MySQL协议,可以像使用单机数据库一样使用分布式数据库。主要功能:分库分表:将数据分散到多个数据库实例中。读写分离:将读操作和写操作分发到不同的数据库节点。负载均衡:均衡分配数据库请求,提高系统性能。分布式事务:支持分布式事务管理。2.分布式ID生
- 11、SpringCloud
_Mortal__
springcloudspring后端
1、常用SpringCloud的组件?1)、Nacos注册中心和配置中心2)、OpenFeign远程调用3)、LoadBalancer负载均衡的Ribbon(2021之前的版本)4)、Gateway网关5)、Sentinel服务保护限流现成隔离熔断降级方法(需要写代码)6)、Seata分布式事务(涉及到多个数据源)XA:执行SQL后事务不提交,统一提交或回滚AT:执行SQL后事务提交,并记录数据改
- Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB
木一番
分库分表TiDB
强烈推荐TiDB,这是未来大中型公司的数据库,一定的NewSQL优点:传统数据库面向磁盘设计,基于内存的存储管理及并发控制,NewSQL数据库那般高效利用中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作,效率相比较低分布式事务相比于XA进行了优化,性能更高基于paxos(或Raft)协议的多副本,实现了真正的高可用、高可靠天生支持数据分片,数据的迁移、扩容都是自动化的,大大减轻了DB
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比