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算法哈希算法javaspringboot操作系统spring密码学
部分内容来源:JavaGuide什么是Hash算法哈希算法也叫散列函数或摘要算法,它的作用是对任意长度的数据生成一个固定长度的唯一标识也叫哈希值、散列值或消息摘要哈希算法的是不可逆的,你无法通过哈希之后的值再得到原值哈希值的作用是可以用来验证数据的完整性和一致性哈希算法可以简单分为两类:加密哈希算法:安全性较高的哈希算法,它可以提供一定的数据完整性保护和数据防篡改能力,能够抵御一定的攻击手段,安全
- DAOS系统架构-JumpMap
付兄
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1.概述JumpPlacementMap是使用跳跃一致性哈希算法,以便在不同的故障域之间伪随机地分布对象。这样做是为了尽可能将他们分散到相互距离较远地故障域中,从而避免在当某个故障影响了整个故障域的情况下造成数据丢失。2.跳跃一致性哈希算法(JumpConsistentHashing)跳跃一致性哈希算法是一种一致性哈希算法,它能将keys均匀的分布在一定数量的buckets中。即使buckets的
- DAOS系统架构-Placement
1.概述DAOS使用poolmap来创建一系列placementmaps,这些maps被用于计算对象布局的算法中。该算法是基于一致性哈希算法,使用对象的ID、对象的概要、以及其中一个placementmap来生成对象的布局。DAOS使用一种模块化方法,允许不同的对象使用不同的placementmap来获得应用程序所需的性能特征。2.PoolMap在DAOS中,poolmap被组织为一种树形结构,维
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NoSQL数据库的分布式存储优化关键词:NoSQL、分布式存储、数据分片、一致性哈希、CAP定理、读写优化、水平扩展摘要:本文深入探讨NoSQL数据库在分布式环境下的存储优化策略。我们将从基础概念出发,分析NoSQL数据库的架构特点,详细讲解分布式存储的核心算法和数学模型,并通过实际代码示例展示优化技术的实现。文章还将覆盖实际应用场景、工具推荐以及未来发展趋势,为读者提供全面的NoSQL分布式存储
- 边缘计算与 CDN 融合技术实践教程
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目录前言一、核心技术原理与架构设计1.1边缘计算与CDN协同架构1.2智能调度算法二、数据同步与一致性实现2.1边缘节点数据缓存机制2.2一致性哈希算法应用三、典型应用场景实践3.1实时视频直播优化3.2物联网数据处理四、部署与运维要点4.1容器化部署4.2监控与告警五、未来技术演进方向总结前言在互联网流量爆发式增长、低延迟应用场景不断涌现的背景下,边缘计算与CDN的融合已成为提升网络性能的核心技
- 6.分布式数据库与分库分表
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目录一、分库分表核心概念•核心目标:突破单库性能瓶颈,应对海量数据与高并发•垂直拆分:按业务模块拆分(用户库、订单库、商品库)•水平拆分:单表数据分片(用户ID取模、时间范围分片)二、分片策略与避坑指南•分片键选择:高基数字段(用户ID)、业务关联性、数据均衡性•分片算法:哈希取模(均匀分布)、一致性哈希(扩容友好)、范围分片(冷热分离)•避坑要点:禁止无分片键查询、避免后期改分片键、分片数预留扩
- TIOBE 6月榜单出炉!编程语言地位大洗牌,谁才是王?
机器人集成应用
C++历史上首次超越C!!!TIOBE公布了2024年6月编程语言的排行榜:https://www.tiobe.com/tiobe-index/排行榜以下列出的语言代表了第51至第100名。由于它们之间的差异相对较小,编程语言仅以字母顺序列出。ABC,ActionScript,Apex,APL,AutoLISP,bc,CFML,Chapel,CHILL,CLIPS,Clojure,COMAL,Cr
- Golang 中间件的负载均衡策略
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Golang中间件的负载均衡策略关键词:Golang、中间件、负载均衡、轮询、加权轮询、最少连接、一致性哈希、性能优化摘要:本文将深入探讨Golang中间件中常见的负载均衡策略,包括轮询、加权轮询、最少连接和一致性哈希等算法。我们将从基础概念出发,逐步分析每种策略的实现原理、适用场景和性能特点,并通过实际代码示例展示如何在Golang中间件中实现这些负载均衡策略,帮助开发者构建高性能、高可用的分布
- 数据库领域:图数据库的分布式图存储系统
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数据库领域:图数据库的分布式图存储系统关键词:图数据库、分布式存储、图计算、Neo4j、JanusGraph、数据分片、一致性哈希摘要:本文深入探讨了分布式图存储系统的核心原理和实现技术。我们将从图数据库的基本概念出发,分析分布式图存储面临的独特挑战,详细讲解主流分布式图存储架构的设计思路,包括数据分片策略、查询处理机制和一致性保证。文章还将通过实际代码示例展示如何构建一个简单的分布式图存储系统,
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热点Key指单个Key被高并发访问(如爆款商品),导致Redis压力骤增。解决方案应针对“单个Key高并发”:分片缓存:将热点Key分散到不同Redis节点(如按一致性哈希算法分片)。本地缓存:在应用层缓存热点数据(如Caffeine),减少Redis压力。增加缓存副本:为热点数据增加缓存副本,将热点数据复制到多个缓存节点上,分散访问压力。(例如,使用Redis的主从复制,将热点数据存储在多个从节
- 算法之一致性哈希算法:动态负载均衡的数学之美
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【C++】深入理解unordered容器、布隆过滤器与分布式一致性哈希在日常开发中,无论是数据结构优化、缓存设计,还是分布式架构搭建,unordered_map、布隆过滤器和一致性哈希都是绕不开的关键工具。它们高效、轻量,在性能与扩展性方面发挥着重要作用。本文将依次从这三者的原理、实现与应用场景进行讲解。一、STL中的unordered_*容器C++STL提供了四种以unordered_为前缀的容
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- Clojure语言的服务器管理
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Clojure语言的安全开发引言随着信息技术的飞速发展,软件开发的安全性变得愈发重要。在众多编程语言中,Clojure因其独特的特性逐渐受到开发者的青睐。Clojure是一种基于Lisp的函数式编程语言,具有强大的并发功能和不可变数据结构,使其在构建高效且安全的应用程序时表现出了优势。然而,安全开发并非仅依赖于语言特性,开发者的惯用方法、设计模式以及对安全风险的敏锐洞察同样至关重要。本文将探讨Cl
- Clojure语言的数据库交互
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Clojure语言的数据库交互引言随着现代应用程序对数据的依赖程度越来越高,数据库作为数据存储和管理的重要工具,成为了开发者需要掌握和使用的重要技能之一。Clojure作为一种现代的函数式编程语言,凭借其简洁的语法、强大的并发处理能力和良好的可扩展性,受到越来越多开发者的青睐。在Clojure中进行数据库交互不仅可以提高开发效率,还可以通过其独特的编程范式提升代码的可维护性。本文将探讨Clojur
- Clojure语言的持续集成
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包罗万象golang开发语言后端
Clojure语言的持续集成实践引言Clojure是一种现代化的函数式编程语言,它基于JVM并拥有强大的并发处理能力。由于其独特的设计理念和简洁的语法,Clojure在数据处理和分布式系统方面表现尤其突出。随着软件开发流程的逐步演变,持续集成(CI,ContinuousIntegration)作为提高开发效率和软件质量的重要手段,越来越受到开发团队的重视。在这篇文章中,我们将深入探讨Clojure
- Redis 哈希槽(Hash Slot)与一致性哈希环(Consistent Hashing)核心对比
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1.核心原理与设计目标维度一致性哈希环哈希槽(RedisCluster)设计理念通过虚拟节点将数据均匀分布到环状空间,减少节点变动时的数据迁移量。将数据划分为固定数量的槽位(16384个),槽位分配给物理节点,通过槽位迁移实现动态扩展。适用场景分布式缓存(如Memcached)、负载均衡等需要高灵活性的场景。RedisCluster等强一致性分布式数据库,强调数据分片与集群管理的便捷性。数据分布逻
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启动metabase
引入BI系统是减少重复劳动、增加产出的必要手段和步骤什么是Metabase在选择使用Metabase之前,也调研过许多BI软件,满足免费开源,灵活多变,我们选择了Metabase。Metabase是一款开源免费的BI软件,适用于中小型企业、初创公司,用最少的投入,使用数据驱动,为公司带来更多价值。Metabase基于一种Clojure的Lisp方言编写,运行起来是个Tomcat。支持多种数据源,例
- 每日一博 - 一致性哈希:分布式系统的数据分配利器
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【每日一博】哈希算法一致性哈希
文章目录概述1、一致性哈希算法的诞生背景2、一致性哈希的基本原理3、一致性哈希的优势和挑战4、虚拟节点的引入5、Java代码实现概述在现代分布式系统中,如何高效地将数据分布在多个服务器上,同时保证扩展性和容错性,是一个至关重要的问题。一致性哈希算法(ConsistentHashing)正是为了解决这些挑战而设计的。今天,我们来深入探讨这个经典的分布式算法,包括它的基本原理、优缺点,以及实际应用中的
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以下是关于分片(Sharding)、一致性哈希、两阶段提交(2PC)、Paxos、Raft协议、数据局部性的对比分析与关联性总结,涵盖核心机制、适用场景及相互关系:一、概念对比与关联概念核心目标关键特性典型应用场景与其它技术的关联分片(Sharding)数据水平拆分按规则(哈希、范围等)分散数据到不同节点大规模数据存储(如GAUSSDB分片表)依赖一致性哈希优化分布,需结合数据局部性设计一致性哈希
- Clojure语言的身份验证
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包罗万象golang开发语言后端
Clojure语言的身份验证在现代软件开发中,身份验证是一个至关重要的环节。随着互联网的快速发展,越来越多的应用程序和服务需要确保用户身份的真实性和数据的安全性。本文将深入探讨如何在Clojure语言中实现身份验证,包括基本概念、常用技术、示例代码以及一些最佳实践。一、身份验证的基本概念身份验证(Authentication)是指确认用户身份的过程。它通常涉及到以下几个步骤:用户输入凭据:用户在登
- 一致性哈希HashRing
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哈希算法算法一致性哈希
一致性哈希HashRing一致性哈希算法是一种高效的分布式存储和负载均衡技术,广泛应用于分布式系统中,如缓存集群、分布式数据库等。它通过将数据和节点映射到一个环形的哈希空间,实现了数据的均匀分布和节点的动态扩展。本文将详细介绍一致性哈希算法的原理,并通过一个完整的Java实现来展示其应用。一、一致性哈希算法原理一致性哈希算法的核心思想是将数据和节点映射到一个环形的哈希空间中。具体步骤如下:1.哈希
- 基于一致性哈希的分布式Top-K
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哈希算法分布式算法TopK
基于一致性哈希的分布式Top-K在分布式系统中,数据的高效存储和快速查询是一个常见的挑战。一致性哈希(ConsistentHashing)是一种常用于分布式存储和负载均衡的技术,而Top-K查询则是数据分析中的经典问题。本文将通过一个Java实现的案例,展示如何结合一致性哈希和多线程技术,高效地完成分布式环境下的Top-K计算。实现思路一致性哈希分片:将数据通过一致性哈希算法分配到不同节点。局部T
- 一致性哈希函数处理负载均衡(简单实现,勿喷)
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哈希算法负载均衡算法
一致性哈希算法是分布式系统中常用的负载均衡算法,特别适合动态变化的服务节点场景。它的核心思想是将服务节点和数据映射到一个虚拟的哈希环上,通过哈希值定位数据所属的节点。当节点增加或减少时,一致性哈希算法能够最小化数据迁移的影响。算法设计:1.数据结构:哈希环:使用map(有序map)/unordered_map(键无序map)来存储虚拟节点和真实节点的映射关系。虚拟节点:为了提高负载均衡的均匀性,为
- 通俗易懂的一致性哈希原理
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一致性哈希(Consistenthashing)算法是由MIT的Karger等人与1997年在一篇学术论文(《Consistenthashingandrandomtrees:distributedcachingprotocolsforrelievinghotspotsontheWorldWideWeb》)中提出来的,用于解决分布式缓存数据分布问题。在传统的哈希算法下,每条缓存数据落在那个节点是通过
- Redis分布式存储案例面试题
哎呀哎呀诶
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问:1~2亿条数据需要缓存,请问如何设计这个存储案例?答:单机单台肯定是不可能的,肯定是分布式存储。问:用redis如何落地?答:1、哈希取余分区(小厂回答)2、一致性哈希算法分区(中厂回答)3、哈希槽分区(大厂回答,推荐回答)1、哈希取余分区2亿条记录就是2亿个(k,v),我们单机不行必须要分布式多机,假设有3台机器构成一个集群,用户每次读写操作都是根据公式:hash(key)%N个机器台数,计
- 分布式理论与分布式算法
红衣女妖仙
springcloud分布式分布式定理分布式算法
分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别;分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等;分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文