- Flowable 高级扩展:自定义元素与性能优化实战
练习时长两年半的程序员小胡
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- Redis + Caffeine 实现高效的两级缓存架构
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Java缓存redis架构
Redis+Caffeine实现高效的两级缓存架构引言在现代高并发系统中,缓存是提升系统性能的关键组件之一。传统的单一缓存方案往往难以同时满足高性能和高可用性的需求。本文将介绍如何结合Redis和Caffeine构建一个高效的两级缓存系统,并通过三个版本的演进展示如何逐步优化代码结构。项目源代码:github地址、gitee地址两级缓存架构概述两级缓存通常由本地缓存(如Caffeine)和分布式缓
- 【三桥君】MCP中台,究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控?如何以MCP为核心设计AI应用架构?
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你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始引入大语言模型(LLM)以提升用户体验和运营效率。然而,如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢?传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求,因此,从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构,并分析多种部署方式的优劣势,为企业在AI落地
- 深入剖析 boost::unique_lock<boost::mutex>
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在高并发的C++程序中,线程安全是永恒的主题。而boost::unique_lock作为Boost.Thread库中的核心组件,为开发者提供了强大、灵活且异常安全的互斥量管理机制。它不仅是RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)设计模式的典范,更是实现复杂线程同步逻辑的基石。一、从lock_guard的说起在介绍unique_lock之前,我们先回顾其“简
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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
- 构建高性能Web应用:深入Spring WebFlux
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:SpringWebFlux是Spring框架的一部分,支持反应式编程模型,适合高并发和低延迟Web应用。它提供了非阻塞I/O和事件驱动模型,优化了多核处理器资源的使用。SpringWebFlux拥有两种编程模式,核心组件包括WebHandler,RouterFunction,WebFilter,和WebSession。它与高性能服务器集成,并提供反应式HTTP
- 零基础学习性能测试第八章:高并发-redis缓存架构介绍
试着
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目录一、Redis在高并发中的核心价值二、Redis核心架构模式▶1.缓存穿透防御架构▶2.热点数据多级缓存三、Redis集群高可用方案▶1.RedisCluster分片架构▶2.读写分离方案四、Redis性能压测实战▶1.基准测试工具▶2.关键性能指标五、典型瓶颈分析与优化案例1:缓存雪崩案例2:热Key阻塞六、电商秒杀实战架构七、必须掌握的进阶技巧八、学习路径与工具推荐以下是为零基础学习者设计
- Spring Security OAuth2.0在分布式系统中的安全实践
引言分布式系统架构下,安全认证与授权面临跨服务、高并发、多租户等挑战。SpringSecurity与OAuth2.0的结合为微服务安全提供了标准化解决方案。分布式系统中的安全挑战跨服务身份认证的复杂性令牌管理的可扩展性问题多租户场景下的权限隔离需求防止CSRF、XSS等常见攻击SpringSecurityOAuth2.0核心架构授权服务器设计@EnableAuthorizationServer配置
- 【Spring WebFlux】为什么 Spring 要拥抱响应式
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在现代分布式系统中,响应式系统已成为应对高并发、低延迟需求的核心方案。但构建响应式系统并非易事——它需要框架级别的支持来解决异步处理、资源调度、背压控制等底层问题。作为Java生态中最具影响力的框架,Spring对响应式的支持并非偶然,而是技术演进的必然选择。本文将从响应式系统的构建挑战出发,剖析Spring拥抱响应式的底层逻辑。一、响应式系统的构建困境:现有方案的局限性响应式系统的核心诉求是在有
- 使用Spring Boot构建响应式应用
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使用SpringBoot构建响应式应用大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将探讨如何利用SpringBoot构建响应式应用,以适应现代应用程序对高并发和低延迟的需求。一、什么是响应式应用?响应式应用是一种通过异步编程模型来处理并发请求和数据流的应用程序设计方式。它能够更有效地利用计算资源,提供更快的响应时间和更高
- Mybatisplus的雪花算法及代码生成器的使用
你我约定有三
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- 零基础学习性能测试第六章:性能难点-Jmeter实现海量用户压测
目录一、海量压测核心挑战与解决思路二、分布式压测集群搭建(百倍性能提升)1.架构设计2.实战步骤三、百万级用户参数化方案1.Redis预生成测试数据2.JMeter分段读取(避免内存溢出)3.CSV分片策略四、高并发优化配置模板1.`jmeter.properties`关键修改2.线程组配置技巧五、结果收集与监控方案1.轻量级结果存储2.实时监控看板六、海量压测实战案例:双11级流量模拟测试目标:
- 短剧系统开发上线全流程攻略:从架构设计到性能优化
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- Java高并发解决方案:线程池ThreadPoolExecutor详解
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Java高并发解决方案:线程池ThreadPoolExecutor详解关键词:Java高并发、线程池、ThreadPoolExecutor、阻塞队列、拒绝策略、线程复用、任务调度摘要:在Java高并发场景中,线程池是解决线程频繁创建/销毁、资源浪费和线程管理混乱的“瑞士军刀”。本文将以“餐厅服务团队”为类比,用小学生都能听懂的语言,从线程池的核心参数、工作流程、实战配置到调优技巧,全面解析Thre
- 新一代数据库:融合多模智能,重塑数据价值
一、场景重塑产业格局:数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至,数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合与快速落地,正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策,到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈,再到AI驱动的智能推荐与内容生成,应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。这对
- Python 4.0新特性解析:性能优化与语法升级
知识产权13937636601
计算机python性能优化开发语言
本文针对Python4.0的核心升级展开系统性分析,从性能优化与语法革新两个维度揭示其技术突破。首先解析新型解释器架构对运算效率的提升路径,其次探讨模式匹配、异步编程简化和类型系统强化等语法特性,最后结合机器学习与高并发场景验证新版本的实践价值。研究发现,Python4.0通过JIT编译器与内存管理重构实现3倍以上性能跃升,同时静态类型推导的完善显著提升大型项目维护效率,标志着Python从"胶水
- Kafka——两种集群搭建详解 k8s
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1、简介Kafka是一个能够支持高并发以及流式消息处理的消息中间件,并且Kafka天生就是支持集群的,今天就主要来介绍一下如何搭建Kafka集群。Kafka目前支持使用Zookeeper模式搭建集群以及KRaft模式(即无Zookeeper)模式这两种模式搭建集群,这两种模式各有各的好处,今天就来分别介绍一下这两种方式1.1、Kafka集群中的节点类型一个Kafka集群是由下列几种类型的节点构成的
- HAProxy 负载均衡指南
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一、HAProxy简介HAProxy(HighAvailabilityProxy)是一款高性能、开源的负载均衡器和代理服务器。它以其高并发处理能力、灵活的配置选项和强大的功能而闻名,广泛应用于各种Web服务场景,如:负载均衡:将流量分配到多个后端服务器,提高系统可用性和性能。反向代理:隐藏真实服务器,提供安全防护、缓存内容等功能。SSL/TLS终止:处理HTTPS请求,提高网站安全性。Web性能优
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一、引言1.1研究背景与意义在数字化时代,网络数据已成为企业决策、学术研究和社会服务的重要资源。爬虫技术作为自动化获取网络信息的关键手段,在舆情监测、市场分析、学术研究等领域具有广泛应用。Python以其简洁的语法和丰富的爬虫库(如Requests、BeautifulSoup、Scrapy)成为爬虫开发的首选语言。然而,面对海量数据和高并发需求,本地爬虫系统往往面临性能瓶颈。picloud作为专业
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AI应用落地涉及的数据库mysql数据库监控与性能调优实战指南从入门到精通
目录一、MySQL监控的核心概念与体系架构(一)监控的重要性与目标(二)构建全面的监控指标体系(三)MySQL内置监控工具详解与实战(四)外部监控工具深度集成与应用二、性能调优策略:从基础到高级的全方位实战技术(一)配置参数优化:挖掘MySQL内置潜力(二)SQL优化:从源头解决性能瓶颈(三)架构调优:硬件资源的合理调配(四)自动化调优工具:迈向智能化运维三、实战案例:高并发电商秒杀场景下的监控与
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- 耳根圆通:“高并发架构”设计思想
——从《楞严经》看顶级修行者的系统架构哲学一、需求背景:无上道的“性能瓶颈”在《楞严经》中,观世音菩萨向佛陀汇报其突破性成果:通过耳根圆通法门修证无上道,并实现四种“无作妙德”。这像极了一位架构师通过技术创新,解决系统性能瓶颈后获得四大核心能力:graphLRA[耳根圆通架构]-->B[四大能力]B-->B1[多模态交互系统]B-->B2[全协议兼容通信]B-->B3[高用户粘性设计]B-->B4
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在现代应用中,数据库的读取性能是影响用户体验和系统响应速度的关键因素。当应用程序面临高并发读请求时,直接访问磁盘的开销会成为瓶颈。为了应对这一挑战,MySQL引入了多种缓存机制,旨在减少磁盘I/O,加快数据检索速度。理解并合理利用这些缓存机制,是提升MySQL数据库读取性能的有效策略。本文将带你深入探索MySQL内部的各种缓存组件,包括它们的原理、作用以及如何在实际应用中进行配置和优化,助你全面提
- Golang Gorilla 框架性能优化:10 个必知技巧
GolangGorilla框架性能优化:10个必知技巧关键词:Gorilla框架、性能优化、Go语言、路由匹配、中间件、内存管理、并发处理、HTTP服务、Web开发、实战技巧摘要:Gorilla是Go语言生态中最受欢迎的Web开发框架之一,广泛用于构建高并发API和实时应用(如WebSocket聊天)。但随着业务规模扩大,如何让Gorilla应用保持“丝滑”性能?本文将从路由优化、内存管理、并发设
- 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
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/
/**
* 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
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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。
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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
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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
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- 浅谈enum与单例设计模式
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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。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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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
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case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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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:
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- 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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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