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mycat分布式mysql中间件（分片规则）

mycat 分片规则

传统的分片策略都是基于单表，或者分片基于主键进行分配，或者某些场景下需要多个表依赖于一个分片，或者分片的字段并不是主键。

a. 对于传统的数据库分片方式都是基于单个表格，对于表关联这种操作，则很难处理。为了能够执行t_user与t_user_detail的联合查询， MyCAT借鉴了NewSQL领域的新秀Foundation DB的设计思路，Foundation DB创新性的提出了Table Group的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了JOIN的效率和性能问题，根据这一思路，提出了基于E-R关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上。

以t_user与t_user_detail例子为例，schema.xml中定义如下的分片配置：

< table name ="t_user" dataNode ="dn$1-32" rule ="mod-long" >

< childTable name ="t_user_detail" primaryKey ="id" joinKey ="user_id" parentKey ="user_id" />

table >

t_user采用mod-long这个分片策略，分片在dn1-dn32上，t_user_detail依赖父表进行分片，两个表的关联关系为t_user_detail.user_id=t_user.id。于是数据分片和存储的示意图如下：

这样一来，分片dn1-32上的t_user与hn1-32上的t_user_detail就可以进行局部的JOIN联合，再合并两个节点的数据即可完成整体的JOIN，试想一下，每个分片上t_user_detail表有1000万条，则10个分片就有1个亿，基于E-R映射的数据分片模式，基本上解决了80%以上的企业应用所面临的问题。

多对多的表格如何处理？多对多的表格通常情况下，有以下几种：

l 主表+关系表+字典表

l 主表A+关系表+主表B

对于第一种，字典表可以被定义为“全局表”，字典表的记录规模可以在几千到几十万之间，基本是变动比较少的表，由MyCAT自动实时同步到所有分片，这样就可以三个表都做JOIN操作了。

对于第二种，需要从业务角度来看，关系表更偏向哪个表，即“A的关系”还是“B的关系”，来决定关系表跟从那个方向存储。目前还暂时无法很好支持这种模式下的3个表之间的关联。未来版本中将考虑将中间表进行双向复制，以实现从A-关系表以及B-关系表的双向关联查询。

关于全局表的实现方式，全局表在数据插入或更新的时候，会自动在全局表定义的所有数据节点上执行相同的操作，以保证所有数据节点都一致，由于这个特性，全局表可以跟任何分片或不分片的表格进行JOIN操作。对数据更新不频繁的，规模不是很大的（100万之内）的表都可以定义为MyCAT的全局表，以实现用存储换性能的目标。

配置为：

c. 主键分片vs 非主键分片

当你没人任何字段可以作为分片字段的时候，主键分片就是唯一选择，其优点是按照主键的查询最快，当采用自动增长的序列号作为主键时，还能比较均匀的将数据分片在不同的节点上。

若有某个合适的业务字段比较合适作为分片字段，则建议采用此业务字段分片，选择分片字段的条件如下：

尽可能的比较均匀分布数据到各个节点上；
该业务字段是最频繁的或者最重要的查询条件。

常见的除了主键之外的其他可能分片字段有“订单创建时间”、“店铺类别”或“所在省”等。当你找到某个合适的业务字段作为分片字段以后，不必纠结于“牺牲了按主键查询记录的性能”，因为在这种情况下，MyCAT提供了“主键到分片”的内存缓存机制，热点数据按照主键查询，丝毫不损失性能。做法如下：

< table name ="t_user" primaryKey ="user_id" dataNode ="dn$1-32" rule ="mod-long" >

< childTable name ="t_user_detail" primaryKey ="id" joinKey ="user_id" parentKey ="user_id" />

table >

对于非主键分片的table，填写属性primaryKey，此时MyCAT会将你根据主键查询的SQL语句的第一次执行结果进行分析，确定该Table 的某个主键在什么分片上，并进行主键到分片ID的缓存。

第二次或后续查询mycat会优先从缓存中查询是否有id-->node 即主键到分片的映射，如果有直接查询，通过此种方法提高了非主键分片的查询性能。
d.分片join

不管是按照何种规则分片数据的join都是分布式系统难题，mycat提供了几种方式：

1. 如果是全局表，分片内部的表相关与全局表join，分片内部会使用分片内部全局表join业务表，方式跨分片join

2. E-R 关系的分片表，同样也只会发生分片内部join 即父表join子表，也不会跨分片

3. catlet 既不是全局不又不是E-R关系，mycat提供了人工智能分片join即，通过程序编程的方式，通过拦截sql语句，将多个表的join分拆成多个子select，

然后再join，这种方式需要开发支持，编写java代码作为插件，此种方法的优点是无需修改应用代码，只需要拦截对应的sql做处理即可。

4. 目前最新版mycat引入了分片join机制，即通过在查询时刻拉取join表的数据，同步到mycat本地，导入到NoSql数据库中，再做join order limit，

目前此种方式为开发的最新方式，可以支持2个表夸分片join，无需特殊配置。

e. 主键生成方式

主键的生成可以自己生成也可以由mycat提供方式解决，目前mycat提供了全局唯一主键的策略。分为文件方式，数据库方式两种。

全局序列号是MyCAT提供的一个新功能，为了实现分库分表情况下，表的主键是全局唯一，而默认的MySQL的自增长主键无法满足这个要求。全局序列号的语法符合标准SQL规范，其格式为：

1187252373035290624

其中MYCATSEQ_GLOBAL是序列号的名字，MyCAT自动创建新的序列号，免去了开发的复杂度，另外，MyCAT也提供了一个全局的序列号，名称为：MYCATSEQ_GLOBAL。

注意，MYCATSEQ_必须大写才能正确识别。

MyCAT温馨提示：实践中，建议每个表用自己的序列号，序列号的命名建议为MYCATSEQ _tableName_ID_SEQ。

从MyCAT 1.3开始，支持自增长主键，依赖于全局序列号机制，建议采用数据库方式的全局序列号，并正确设置步长，以免影响实际性能。

首先要开启数据库方式的全局序列号，对于需要定义自增长主键的表，建立对应的全局序列号，与table名称同名大写，如customer序列名为CUSTOMER，然后再 schema.xml 中对customer表的table元素增加属性autoIncrement值为true.

执行insert into customer (name,company_id,sharding_id) values ('test',2,10000);查看效果，暂不支持主键为null如：insert into customer (id,name,company_id,sharding_id) values (null,'test',2,10000);

Catlet 人工智能分片使用：

Mycat 1.3开始支持Java类编程方式实现复杂SQL处理，类似数据库的存储过程，Catlet是一个实现了Catlet接口的无状态Java类，负责将编码实现某个SQL的处理过程，并返回响应报文给客户端，目前主要用于人工智能（非AI）编码实现跨分片SQL的处理逻辑，Demo中附带143行完成两个表JION的查询示例，采用流式处理机制，未来将会提供更多高质量API来简化跨分片复杂SQL的编程问题，下个版本有望实现不带子查询的两表关联查询自动处理，也采用此框架。

package org.opencloudb.sqlengine; /** * mycat catlet ,used to execute sql and return result to client,some like * database's procedure. * must implemented as a stateless class and can process many SQL concurrently * * @author wuzhih * */public interface Catlet {     /*     * execute sql in EngineCtx and return result to client     */    void processSQL(String sql, EngineCtx ctx); Catlet 编写完成并编译通过以后，必须放在Mycat_home/catlets目录下，系统会动态加载相关class（需要按照Java Class的目录结构存放，比如com\hp\catlet\XXXCatlet.class，目前还不支持Jar文件）并每隔1分组扫描一次文件是否更新，若更新则自动重新加载，因此无需重启服务，下面的截图对应的是demo.catletes.MyHellowJion这个Catlet的目录结构和所有相关类的位置。在Mysql命令行连接Mycat Server后，执行带Catlet注解的SQL，则启动具体的Catlet完成SQL的解析，如下面的例子，表明select a.*, b.title from travelrecord a ,hotnews b where a.id=b.id 这个SQL交给demo.catlets.MyHellowJoin来处理。/*!mycat:catlet=demo.catlets.MyHellowJoin */select a.*, b.title from travelrecord a ,hotnews b where a.id=b.id         想要运行上述Demo，可以将demo.catletes.MyHellowJion编译好，并将Class放入指定的目录，执行上述SQL。此外Demo源码存在于demo.catlets目录下，这部分是属于Mycat开发，具备Java开发能力并有这方面需求的同学，可以参考另一片文章《MyCAT人工智能解决跨分片SQL》了解详情。

常用的根据主键或非主键的分片规则配置：

1. 枚举法：

通过在配置文件中配置可能的枚举id，自己配置分片，使用规则：

          user_id      hash-int          partition-hash-int.txt    0    0  partition-hash-int.txt 配置：10000=010010=1DEFAULT_NODE=1

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String，

所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1

/**
* defaultNode 默认节点:小于0表示不设置默认节点，大于等于0表示设置默认节点
*
默认节点的作用：枚举分片时，如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点
* 如果不配置默认节点（defaultNode值小于0表示不配置默认节点），碰到
* 不识别的枚举值就会报错，
* like this：can't find datanode for sharding column:column_name val:ffffffff
*/

2.固定分片hash算法

          user_id      func1          2,1    256,512

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表
分区长度:默认为最大2^n=1024 ,即最大支持1024分区

约束 :

count,length两个数组的长度必须是一致的。
1024 = sum((count[i]*length[i])). count和length两个向量的点积恒等于1024

用法例子：

本例的分区策略：希望将数据水平分成3份，前两份各占25%，第三份占50%。（故本例非均匀分区）
// |<---------------------1024------------------------>|
// |<----256--->|<----256--->|<----------512---------->|
// | partition0 | partition1 | partition2 |
// | 共2份,故count[0]=2 | 共1份，故count[1]=1 |
int[] count = new int[] { 2, 1 };
int[] length = new int[] { 256, 512 };
PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);

// 下面代码演示分别以offerId字段或memberId字段根据上述分区策略拆分的分配结果
int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar默认会配置为此值
long offerId = 12345;
String memberId = "qiushuo";

// 若根据offerId分配，partNo1将等于0，即按照上述分区策略，offerId为12345时将会被分配到partition0中
int partNo1 = pu.partition(offerId);

// 若根据memberId分配，partNo2将等于2，即按照上述分区策略，memberId为qiushuo时将会被分到partition2中
int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);

如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024

    4    256

3.范围约定

          user_id      rang-long          autopartition-long.txt

# range start-end ,data node index# K=1000,M=10000.0-500M=0500M-1000M=11000M-1500M=2或0-10000000=010000001-20000000=1

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

rang-long 函数中mapFile代表配置文件路径

所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片

4.求模法

          user_id      mod-long               3

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

此种配置非常明确即根据id进行十进制求模预算，相比方式1，此种在批量插入时需要切换数据源，id不连续

5.日期列分区法

              create_time        sharding-by-date               yyyy-MM-dd    2014-01-01    10

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

配置中配置了开始日期，分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区

Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-01"));
Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-10"));
Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-01-11"));
Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate("2014-05-01"));

6.通配取模

              user_id        sharding-by-pattern             256    2    partition-pattern.txt

partition-pattern.txt

# id partition range start-end ,data node index###### first host configuration1-32=033-64=165-96=297-128=3######## second host configuration129-160=4161-192=5193-224=6225-256=70-0=7

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode 默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算

mapFile 配置文件路径

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推，如果id非数据，则会分配在defaoultNode 默认节点

String idVal = "0";
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
idVal = "45a";
Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

7. ASCII码求模通配

              user_id        sharding-by-prefixpattern             256    5    partition-pattern.txt  partition-pattern.txt# range start-end ,data node index# ASCII# 48-57=0-9# 64銆�5-90=@銆丄-Z# 97-122=a-z###### first host configuration1-4=05-8=19-12=213-16=3###### second host configuration17-20=421-24=525-28=629-32=70-0=7

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength ASCII 截取的位数

mapFile 配置文件路径

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推

此种方式类似方式6只不过采取的是将列种获取前prefixLength位列所有ASCII码的和进行求模sum%patternValue ,获取的值，在通配范围内的

即分片数，

/**
* ASCII编码：
* 48-57=0-9阿拉伯数字
* 64、65-90=@、A-Z
* 97-122=a-z
*
*/

如

String idVal="gf89f9a";
Assert.assertEquals(true, 0==autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8df99a";
Assert.assertEquals(true, 4==autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8dhdf99a";
Assert.assertEquals(true, 3==autoPartition.calculate(idVal));

8.编程指定

              user_id        sharding-by-substring             0     2    8    0

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数

此方法为直接根据字符子串（必须是数字）计算分区号（由应用传递参数，显式指定分区号）。

例如id=05-100000002

在此配置中代表根据id中从startIndex=0，开始，截取siz=2位数字即05，05就是获取的分区，如果没传默认分配到defaultPartition

9.字符串hash解析

              user_id        sharding-by-stringhash             512     2    0:2

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数

函数中length代表字符串hash求模基数，count分区数，hashSlice hash预算位

即根据子字符串 hash运算

hashSlice ： 0 means str.length(), -1 means str.length()-1

/**
* "2" -> (0,2)

* "1:2" -> (1,2)

* "1:" -> (1,0)

* "-1:" -> (-1,0)

* ":-1" -> (0,-1)

* ":" -> (0,0)

*/
例子：

String idVal=null; rule.setPartitionLength("512"); rule.setPartitionCount("2"); rule.init(); rule.setHashSlice("0:2");//		idVal = "0";//		Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));//		idVal = "45a";//		Assert.assertEquals(true, 1 == rule.calculate(idVal));   //last 4 rule = new PartitionByString(); rule.setPartitionLength("512"); rule.setPartitionCount("2"); rule.init(); //last 4 characters rule.setHashSlice("-4:0"); idVal = "aaaabbb0000"; Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal)); idVal = "aaaabbb2359"; Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));

10,一致性hash

              user_id        murmur               0      2      160

一致性hash预算有效解决了分布式数据的扩容问题，前1-9中id规则都多少存在数据扩容难题，而10规则解决了数据扩容难点

关于一致性hash详细：

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。

一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：

1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

2、单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

3、分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。

4、负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。

在分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱离集群这些操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N算法，那么在有机器添加或者删除后，很多原有的数据就无法找到了，这样严重的违反了单调性原则。接下来主要讲解一下一致性哈希算法是如何设计的：

环形Hash空间

按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图

把数据通过一定的hash算法处理后映射到环上

现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值，然后散列到Hash环上。如下图：

Hash(object1) = key1；

Hash(object2) = key2；

Hash(object3) = key3；

Hash(object4) = key4；

将机器通过hash算法映射到环上

在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入，其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中（一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值），然后以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中。

假设现在有NODE1，NODE2，NODE3三台机器，通过Hash算法得到对应的KEY值，映射到环中，其示意图如下：

Hash(NODE1) = KEY1;

Hash(NODE2) = KEY2;

Hash(NODE3) = KEY3;

通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中，这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中，object3存储到了NODE2中，object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。

机器的删除与添加

普通hash求余算法最为不妥的地方就是在有机器的添加或者删除之后会照成大量的对象存储位置失效，这样就大大的不满足单调性了。下面来分析一下一致性哈希算法是如何处理的。

1. 节点（机器）的删除

以上面的分布为例，如果NODE2出现故障被删除了，那么按照顺时针迁移的方法，object3将会被迁移到NODE3中，这样仅仅是object3的映射位置发生了变化，其它的对象没有任何的改动。如下图：

2. 节点（机器）的添加

如果往集群中添加一个新的节点NODE4，通过对应的哈希算法得到KEY4，并映射到环中，如下图：

通过按顺时针迁移的规则，那么object2被迁移到了NODE4中，其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析，一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还是数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力。

平衡性

根据上面的图解分析，一致性哈希算法满足了单调性和负载均衡的特性以及一般hash算法的分散性，但这还并不能当做其被广泛应用的原由，因为还缺少了平衡性。下面将分析一致性哈希算法是如何满足平衡性的。hash算法是不保证平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情况（NODE2被删除的图），object1存储到了NODE1中，而object2、object3、object4都存储到了NODE3中，这样就照成了非常不平衡的状态。在一致性哈希算法中，为了尽可能的满足平衡性，其引入了虚拟节点。

——“虚拟节点”（ virtual node ）是实际节点（机器）在 hash 空间的复制品（ replica ），一实际个节点（机器）对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以hash值排列。

以上面只部署了NODE1和NODE3的情况（NODE2被删除的图）为例，之前的对象在机器上的分布很不均衡，现在我们以2个副本（复制个数）为例，这样整个hash环中就存在了4个虚拟节点，最后对象映射的关系图如下：

根据上图可知对象的映射关系：object1->NODE1-1，object2->NODE1-2，object3->NODE3-2，object4->NODE3-1。通过虚拟节点的引入，对象的分布就比较均衡了。那么在实际操作中，正真的对象查询是如何工作的呢？对象从hash到虚拟节点到实际节点的转换如下图：

“虚拟节点”的hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式。例如假设NODE1的IP地址为192.168.1.100。引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值：

Hash(“192.168.1.100”);

引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点NODE1-1和NODE1-2的hash值：

Hash(“192.168.1.100#1”); // NODE1-1

Hash(“192.168.1.100#2”); // NODE1-2

以上所有规则每种都有特定使用场景，可以选择性使用。

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Java并发核心：线程池使用技巧与最佳实践！ | 多线程篇(五) bug菌¹ Java实战(进阶版)java Java零基础入门 Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏，专业攻坚指数级提升，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池？为什么需要线程池？线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池？线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
Java 队列 tryxr java 开发语言队列
队列一般用什么哪种结构实现队列的特性数据入队列时一定是从尾部插入吗数据出队列时一定是从头部删除吗队列的基本运算有什么队列支持随机访问吗队列的英文表示什么是队列队列从哪进、从哪出队列的进出顺序队列是用哪种结构实现的Queue和Deque有什么区别Queue接口的方法Queue中的add与offer的区别offer、poll、peek的模拟实现如何利用链表实现队列如何利用顺序表实现队列什么叫做双端队列
JVM 内存分配与回收策略：从对象创建到内存释放的全流程
在JVM的运行机制中，内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移，以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间，是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制，以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配：新生代的“临时缓冲区”大多数情况下，Java对象在新生代
代码随想录算法训练营第三十五天
01背包问题二维题目链接01背包问题二维题解importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);intM=sc.nextInt();intN=sc.nextInt();int[]space=newint[M];int[]value=new
微信公众号回调java_处理微信公众号消息回调 weixin_39607620 微信公众号回调java
1、背景在上一节中，咱们知道如何接入微信公众号，可是以后公众号会与咱们进行交互，那么微信公众号如何通知到咱们本身的服务器呢？咱们知道咱们接入的时候提供的url是GET/mp/entry，那么公众号以后产生的事件将会以POST/mp/entry发送到咱们本身的服务器上。html2、代码实现，此处仍是使用weixin-java-mp这个框架实现一、引入weixin-java-mpcom.github.
学C++的五大惊人好处
为什么要学c++学c++有什么用学习c++的好处有1.中考可以加分2.高考可能直接录取3.就业广且工资高4.在未来30--50年c++一定是一个很受欢迎的职业5.c++成功的例子deepsick等AI智能C++语言兼备编程效率和编译运行效率的语言C++语言是C语言功能增强版,在c语言的基础上添加了面向对象编程和泛型编程的支持既继承了C语言高效，简洁，快速和可移植的传统,又具备类似Java、Go等其
Java8 Stream流的sorted()的排序【正序、倒序、多字段排序】 Tony666688888 java windows 开发语言
针对集合排序，java8可以用Stream流的sorted()进行排序。示例Bean以下我们会使用这个Bean来做示例。publicclassOrder{privateStringweight;privateDoubleprice;privateStringdateStr;//忽略getter、setter、构造方法、toString}字段排序首先是比较器Comparator，形式如下：Compa
用代码生成艺术字：设计个性化海报的秘密
本文围绕“用代码生成艺术字：设计个性化海报的秘密”展开，先概述代码生成艺术字在海报设计中的独特价值，接着介绍常用的代码工具（如HTML、CSS、JavaScript等），详细阐述从构思到实现的完整流程，包括字体样式设计、动态效果添加等，还分享了提升艺术字质感的技巧及实际案例。最后总结代码生成艺术字的优势，为设计师提供打造个性化海报的实用指南，助力提升海报设计的独特性与吸引力，符合搜索引擎SEO标准
java实习生40多天有感别拿爱情当饭吃
从5月15日开始，我开始第一步步入社会，我今年大三，在一家上市互联网公司做一名实习生，主要做java后端开发。开始的时候，觉得公司的环境挺不错的，不过因为公司在CBD，所以隔壁的午饭和晚饭都要20+RMB，而且还吃不饱，这让我感觉挺郁闷的。一到下午，我就会犯困（因为饿）。因此，我又不得不买一些干粮在公司屯着。关于技术，有一个比较大的项目在需求调研当中，我们做实习生，就是辅助项目经理，测试功能，并且
大学生入门：初识方法及其易踩坑的点
在java学习过程中，我们不难发现有很多重复使用的功能代码块，每次使用如果都要重新写一遍，岂不是很麻烦，就算是“cv”大法，感觉也不是很方便，那么，有什么办法可以解决这个问题呢？方法！java中，一段可重用的，用于执行特定功能的代码块叫做方法，它可以接收参数、返回结果，并且可以被多次使用。一、方法的基本结构[修饰符]返回值类型方法名([参数列表])[throws异常类型]{//方法体}[throw
[Ljava.lang.Object; cannot be cast to [Ljava.lang.String; 这些不会的
解释：这个错误是很常见的错误，错误的提示已经很清楚了就是java的Object数组不能转换成为String[]数组，这就说明你要转换的数组它本身是Object类型的数组，但是你却非要把它转换为String类的数组，这当然是错误的。示例：[java]viewplaincopypackagecom.dada;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;
HikariCP调试日志深度解析：生产环境故障排查完全指南
HikariCP调试日志深度解析：生产环境故障排查完全指南更新时间：2025年7月4日|作者：资深架构师|适用版本：HikariCP5.x+|难度等级：中高级前言在生产环境中，数据库连接池往往是系统性能的关键瓶颈。HikariCP作为当前最流行的Java连接池，其调试日志包含了丰富的运行时信息，能够帮助我们快速定位和解决各种连接池相关问题。本文将深入解析HikariCP的日志体系，提供一套完整的故
大学社团管理系统（11831） codercode2022 java spring boot spring echarts spring cloud sentinel java-rocketmq
有需要的同学，源代码和配套文档领取，加文章最下方的名片哦一、项目演示项目演示视频二、资料介绍完整源代码（前后端源代码+SQL脚本）配套文档（LW+PPT+开题报告）远程调试控屏包运行三、技术介绍Java语言SSM框架SpringBoot框架Vue框架JSP页面Mysql数据库IDEA/Eclipse开发四、项目截图有需要的同学，源代码和配套文档领取，加文章最下方的名片哦!
今年校招竞争真激烈 12_05
程序员满大街，都要找不到工作了。即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！
【免费下载】 Aspose for Java：解锁无水印、无限制的文档处理能力房征劲Kendall
AsposeforJava：解锁无水印、无限制的文档处理能力【下载地址】AsposeforJava-去除水印和数量限制AsposeforJava-去除水印和数量限制Aspose是一个著名的文档处理库，专为Java应用程序设计，支持多种文档格式的操作，如Word、Excel、PDF等项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/56c82项目介绍在现代企业
微服务日志追踪，Skywalking接入TraceId功能 Victor刘微服务 skywalking java
文章目录一、借助skywalking追加traceIdlogbacklog4j2效果二、让skywalking显示日志内容版本差异logback配置文件log4j2配置文件一、借助skywalking追加traceId背景：在微服务或多副本中难以观察一个链路的日志，需要通过唯一traceId标识来查找，下面介绍Skywalking-traceId在Java中的配置方法。介绍两种java日志的配置方
【Java Web实战】从零到一打造企业级网上购书网站系统 | 完整开发实录（三）笙囧同学 java 前端状态模式
核心功能设计用户管理系统用户管理是整个系统的基础，我设计了完整的用户生命周期管理：用户注册流程验证失败验证通过验证失败验证通过用户名已存在用户名可用失败成功用户访问注册页面填写注册信息前端表单验证显示错误提示提交到后端后端数据验证返回错误信息用户名唯一性检查提示用户名重复密码加密处理保存用户信息保存成功?显示系统错误注册成功跳转登录页面登录认证机制深度解析我实现了一套企业级的多层次安全认证机制：认
Java：数据结构-ArrayList和顺序表（2） blammmp java 数据结构开发语言
一ArrayList的使用1.ArrayList的构造方法第一种（指定容量的构造方法）创建一个空的ArrayList，指定容量为initialCapacity。publicArrayList(intinitialCapacity){if(initialCapacity>0){this.elementData=newObject[initialCapacity];}elseif(initialCap
CMS垃圾回收器和G1垃圾回收器区别_g1cms垃圾回收器区别 2401_89191885 jvm
该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类的任何实例；加载该类的ClassLoader已经被回收；该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。3.常见的垃圾回收算法1、Mark-Sweep（标记-清除算法）：（1）思想：标记清除算法分为两个阶段，标记阶段和清除阶段。标记阶段任务是标记出所有需要回收的对象，清除阶段就是清除被标
每日面试题15：如何解决堆溢出？ ℡余晖^ 每日面试题 python 开发语言
在Java应用运行过程中，"java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace"是最常见的错误之一。无论是高并发的电商大促场景，还是持续运行的后台服务，堆内存溢出都可能导致服务不可用、数据丢失，甚至引发系统崩溃。本文将结合实际排查经验，系统讲解堆溢出的底层逻辑、应急处理流程及长效预防策略。一、堆溢出的本质：内存分配的"收支失衡"Java堆是JVM管理的内存区域，用于存
记录自己第n次面试(n＞3) Warren98 Java 面试 python 职场和发展 java 开发语言服务器 linux
1.Spring Boot可执行JAR的内存分配答：“在Spring Boot可执行JAR中，JVM的内存通常分为两大块：堆（Heap）和栈（Stack）。堆内存：存放对象实例和数组，通过-Xms（初始）和-Xmx（最大）控制。比如java-Xms512m-Xmx1024m-jarapp.jar，表示启动时给512 MB堆，最大可以到1 024 MB。栈内存：每个线程有独立的栈帧，用来保存方法调用
SAX解析xml文件小猪猪08 xml
1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件 public static void main(String[] args) { //
为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linux linux运维 linux资料 linux视频 linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？当你启用了 i
Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
informatica session的使用 18289753290 workflow session log Informatica
如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config Object设置，log options做配置，save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20 session下面的source 里面有个tracing
Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误酷的飞上天空 scrapy
Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed 解决方法 1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0' 明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
java Swing小集锦永夜-极光 java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框 1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE); 1.2 this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
强制删除.svn文件夹随便小屋 java
在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？我的经历前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
Connection reset 连接被重置的解决方法百合不是茶 java 字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置被重置的代码如下; 客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
web.xml配置详解之filter bijian1013 java web.xml filter
一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
Heritrix Bill_chen 多线程 xml 算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient 1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */ 原来最初
javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript 刷新父页面 showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行： window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self 在子页面使用w
编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美买书折扣书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。下面用动态规划实现。哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 struts WEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议，而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
[电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区..... 不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢? &nbs
oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关在服务器的BIOS设置中，可
C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
#h1# 0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
ab 的全称是 ApacheBench ，是 Apache 附带的一个小工具，专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ，可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs java jdk jni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync) HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security 认证过程
认证简介目录 1.1 认证过程 1.2 Web应用的认证过程 1.2.1 ExceptionTranslationFilter 1.2.2 在request之间共享SecurityContext 1
Java 位运算 Javahuhui java 位运算
// 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
MFC和ado数据库使用时遇到的问题你不认识的休道人 sql C++mfc
=================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
表单重复提交Double Submits rensanning double
可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax）（1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java 正则表达式
　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。　　equals()判断两个字符串的值是否相等。　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。　　
SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

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