- Kafka 去 ZooKeeper 化实战:KRaft 架构高可用部署实践与运维提升之道
derek2026
部署实践kafka运维持续部署
Kafka去ZooKeeper化实战:KRaft架构高可用部署实践与运维提升之道一、为什么选择Kafka-Kraft架构?Kafka作为分布式消息系统的标杆,长期依赖ZooKeeper进行元数据管理。但Kafka-Kraft模式通过引入自管理的元数据仲裁机制,彻底摆脱了ZooKeeper依赖,带来三大核心优势:部署简化:减少运维组件,降低系统复杂度性能提升:元数据操作延迟降低40%稳定性增强:消除
- Kafka——Kafka中的位移提交
黄雪超
Kafkakafka分布式大数据
引言:为什么位移提交至关重要?在Kafka的分布式消息系统中,消费者组(ConsumerGroup)通过分区分配机制实现负载均衡和容错,但如何准确记录每个消费者的消费进度,是保证消息不丢失、不重复的关键。这一记录过程被称为位移提交(OffsetCommitment),它直接决定了消费者重启后能否从断点继续消费,以及在重平衡(Rebalance)时如何分配分区。位移提交的核心矛盾在于:既要保证消费进
- Kafka单条消息长度限制详解及Java实战指南
在分布式消息系统中,Kafka以其高吞吐、低延迟的特性成为主流选择。但很多开发者在使用时会遇到一个常见问题:单条消息长度限制。本文将深入剖析Kafka的消息大小限制机制,并提供Java解决方案。一、Kafka消息长度限制核心参数Kafka通过多级配置控制消息大小,关键参数如下:配置项作用范围默认值说明message.max.bytesBroker1MB(1048588)Broker允许的最大消息尺
- Kafka深度解析:架构、原理与应用实践
JouJz
kafka架构linq
Kafka深度解析:架构、原理与应用实践引言在现代分布式系统架构中,消息队列作为系统解耦、异步通信的核心组件发挥着至关重要的作用。而在众多消息队列解决方案中,ApacheKafka凭借其卓越的性能、高吞吐量和可靠性,已成为企业级数据管道的首选技术。本文将深入剖析Kafka的核心架构、工作原理以及实践应用,帮助开发者全面掌握这一强大的分布式消息系统。一、Kafka概述与核心概念1.1Kafka的诞生
- RocketMQ 之死信队列
firepation
RocketMQrocketmq
在分布式消息系统中,消息的可靠传递和处理至关重要。然而,由于各种原因(如消息处理失败、消费超时等),一些消息可能无法被正常消费。这些无法被消费的消息如果不加以处理,会影响系统的稳定性和数据一致性。为了解决这一问题,RocketMQ提供了死信队列(DeadLetterQueue,DLQ)机制。本文将深入探讨RocketMQ的死信队列,包括其实现原理、应用场景以及使用示例。什么是死信队列?死信队列是一
- Kafka 核心原理篇:深入理解分布式消息系统的内核机制
真实的菜
kafka分布式kafkalinq
Kafka核心原理篇:深入理解分布式消息系统的内核机制文章目录Kafka核心原理篇:深入理解分布式消息系统的内核机制消息存储与持久化机制日志分段存储策略️**分段文件结构****索引机制详解**高效的磁盘读写与数据压缩算法**零拷贝技术(Zero-Copy)****数据压缩策略****页缓存优化**数据过期与清理策略⏰**基于时间的清理****基于大小的清理**️**日志压缩(LogCompact
- Docker:快速搭建 RabbitMQ 集群的技术指南
拾荒的小海螺
DevOpsdockerrabbitmq容器
1、简述RabbitMQ是目前最流行的开源消息中间件之一,广泛应用于解耦、异步通信、削峰填谷等场景。本篇博客将带你通过Docker快速搭建RabbitMQ集群,并展示SpringBoot集成的实践案例,助你高效入门RabbitMQ分布式消息系统。样例代码:https://gitee.com/lhdxhl/springboot-example.git2、搭建2.1准备工作首先安装Docker和Doc
- 基于Kafka实现企业级大数据迁移的完整指南
亲爱的非洲野猪
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在大数据时代,数据迁移已成为企业数字化转型过程中的常见需求。本文将详细介绍如何利用Kafka构建高可靠、高性能的大数据迁移管道,涵盖从设计到实施的完整流程。一、为什么选择Kafka进行数据迁移?Kafka作为分布式消息系统,具有以下独特优势:高吞吐:单集群可支持每秒百万级消息处理低延迟:端到端延迟可控制在毫秒级持久性:数据可持久化存储,防止丢失水平扩展:可轻松扩展应对数据量增长多消费者:支持多个系
- Kafka线上集群部署方案:从环境选型到资源规划思考
Edingbrugh.南空
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在分布式消息系统的落地应用中,Kafka集群的线上部署方案直接关系到业务系统的稳定性与性能表现。不同于测试环境的简易搭建,生产级集群需要从操作系统适配、存储介质选型、容量规划到网络资源调度等多维度进行系统性设计。本文将从工程实践角度,详解Kafka线上集群部署的核心要点与实施策略。一、操作系统选型:性能与稳定性的基础1.1跨平台差异的深度影响Kafka作为JVM生态的分布式系统,虽具备跨平台部署能
- Kafka重平衡机制深度解析:原理、触发条件与应对策略
Edingbrugh.南空
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引言在Kafka分布式消息系统中,重平衡(Rebalance)是一个至关重要的机制,它确保消费者组中的各个消费者实例能够公平地分担主题分区的消费任务。然而,重平衡过程也可能带来短暂的消费停顿和性能波动,处理不当甚至会导致系统稳定性下降。本文将深入剖析Kafka重平衡的底层原理、触发条件、执行流程以及优化策略,并通过丰富的架构图和代码示例,帮助读者全面掌握这一核心机制。一、Kafka重平衡的核心概念
- Kafka源码环境搭建与深度探索指南
Edingbrugh.南空
kafkakafka分布式
引言在分布式消息系统领域,Kafka凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性,成为众多企业构建实时数据处理平台的核心组件。深入理解Kafka的架构设计与源码实现,不仅能显著提升消息系统的架构能力,还能为参数调优和生产环境问题排查提供扎实的理论支撑。本文将详细介绍Kafka源码环境的搭建过程,助力开发者开启Kafka源码的探索之旅。一、环境准备:构建源码探索基石搭建Kafka源码环境,需要提前准备好JDK、
- Kafka 3.0零拷贝技术全链路源码深度剖析:从发送端到日志存储的极致优化
在分布式消息系统领域,Kafka凭借高吞吐、低延迟的特性成为行业首选。而零拷贝技术作为Kafka性能优化的核心引擎,贯穿于消息从生产者发送、Broker接收存储到消费者读取的全生命周期。本文基于Kafka3.0版本,深入源码层面,对零拷贝技术在各关键环节的应用进行全景式剖析。一、零拷贝技术核心原理再审视零拷贝技术通过减少数据在内核空间与用户空间之间的冗余拷贝,降低CPU与内存资源消耗,提升I/O效
- Kafka消息重复问题深度剖析与根治策略
Edingbrugh.南空
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在分布式消息系统领域,Kafka以其卓越的性能和可扩展性占据重要地位,但消息重复问题却像隐藏在高效运转齿轮间的砂砾,时刻影响着系统的准确性与可靠性。消息重复不仅会导致数据冗余、业务逻辑错乱,在金融交易、订单处理等对数据一致性要求极高的场景中,甚至可能引发严重的生产事故。本文将从Kafka消息处理的全链路出发,深入探究消息重复产生的根源,并提供系统性的解决方案。一、消息重复的核心成因剖析1.1生产者
- Kafka网络模块全链路源码深度剖析与设计哲学解读
Edingbrugh.南空
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在分布式消息系统的竞技场上,Kafka凭借卓越的高性能与高吞吐量脱颖而出,而其网络模块正是支撑这一卓越表现的核心引擎。从生产者将消息送入消息队列,到消费者从中拉取消息,Kafka网络模块贯穿消息流转的每个环节。本文不仅深入Kafka源码解析网络模块的实现细节,还将探究其设计背后的深层逻辑,以及这种设计带来的显著优势,并解答为何Kafka选择自研网络模块而非直接采用Netty等成熟框架。一、Kafk
- 构建Kafka项目:从现实案例到数据流设计
贫僧法号止尘
Kafka项目设计数据格式选择数据架构转换KafkaConnect应用
背景简介在当今的大数据时代,实时数据流处理已经成为了企业技术架构的核心部分。ApacheKafka作为一个高吞吐量的分布式消息系统,已经在众多企业中得到了广泛应用。本篇博客文章将基于《设计Kafka项目》章节的内容,探讨如何将Kafka应用于现实世界的数据流处理项目中。设计一个Kafka项目Kafka项目的设计不仅仅是技术实现,更涉及到业务流程的重构。在本章中,我们深入了解了如何将Kafka应用于
- Apache Kafka 深度解析:从基础到实践
码界诗人
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一、Kafka基础认知1.1什么是Kafka?ApacheKafka是由LinkedIn开发的开源分布式流处理平台,核心定位为高吞吐、低延迟的分布式消息系统。其设计目标包括:每秒处理百万级消息消息持久化存储(默认保留7天)水平扩展能力强消息顺序保证1.2核心概念术语说明BrokerKafka服务节点,组成集群处理消息Topic消息分类的逻辑单位(如:user_behavior_logs)Parti
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开航母的李大
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Kafka从入门到实战:构建高吞吐量分布式消息系统一、Kafka概述ApacheKafka是一个分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,后成为Apache顶级项目。它被设计用于高吞吐量、低延迟的消息处理,能够处理来自多个生产者的海量数据,并将这些数据实时传递给消费者。Kafka核心特性高吞吐量:即使是非常普通的硬件,Kafka也能支持每秒数百万条消息可扩展性:集群可以无缝扩展,无需停机持久性
- Spring Boot与Apache Kafka的深度集成
weixin_836869520
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SpringBoot与ApacheKafka的深度集成大家好,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在SpringBoot应用中实现与ApacheKafka的深度集成,利用其强大的消息传递能力来构建高效可靠的分布式系统。引言ApacheKafka作为一种高性能、低延迟的分布式消息系统,广泛应用于大数据和实时数据处
- 大数据领域 Kafka 集群搭建与优化策略
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据kafka分布式ai
大数据领域Kafka集群搭建与优化策略关键词:Kafka集群、分布式消息系统、集群搭建、性能优化、吞吐量提升、高可用性、容灾策略摘要:本文系统阐述ApacheKafka集群的核心架构、搭建流程及深度优化策略。从分布式系统基础概念切入,详细解析Kafka的分区机制、副本协议与协调服务原理,提供基于生产环境的集群部署方案。通过数学建模分析吞吐量与延迟的影响因素,结合Python实战代码演示集群搭建与客
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务
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深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务引言在现代微服务架构中,消息队列扮演着至关重要的角色。ApacheKafka作为一种高吞吐量、低延迟的分布式消息系统,被广泛应用于事件驱动架构中。本文将详细介绍如何在SpringBoot应用中集成Kafka,实现高效的消息驱动微服务。Kafka基础概念在开始之前,我们先了解一些Kafka的核心概念:Topic:消息的分类,生产者将
- 202535| Kafka架构与重要概念+幂等性+事务
言小乔.
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好的!以下是关于Kafka架构以及其重要概念的详细介绍,结合Mermaid图形和表格,帮助你更好地理解各个概念的关系和作用。Kafka架构与重要概念Kafka是一个分布式消息系统,广泛应用于日志收集、流处理、事件驱动架构等场景。它采用高吞吐量、可扩展的架构,支持多个组件进行数据的发布、订阅、存储和消费。一、Kafka架构图(Mermaid格式)Topic分区发送消息存储消息发送消息存储消息存储消息
- Kakfa(一) 基本概念
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KafkaKafka是一个多分区、多副本,使用ZooKeeper进行协调的分布式消息系统Kafka相较其他消息队列最大的特点和优势是高吞吐一个Kafka系统由若干生产者、消费者、Broker、一个ZooKeeper集群构成主题TopicKafka中的消息以主题为单位进行归类,生产者将消息发送到特定的主题,消费者订阅主题,从特定的主题消费消息分区Partition分区可以看作Kafka存储消息用的一
- rabbitmq如何解决消息丢失的问题
蘋天纬地
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在分布式消息系统中,消息丢失是一个常见问题,而RabbitMQ提供了多种机制来解决消息丢失问题,确保消息从生产者发送到消费者之间的全链路可靠性。主要的解决方案包括:1.生产者端的消息确认(PublisherConfirms)生产者在发送消息时,如果RabbitMQ没有成功将消息写入队列,消息可能会丢失。为了解决这个问题,RabbitMQ提供了生产者确认机制(PublisherConfirms)。工
- Kafka 消息可靠性深度解析:大流量与小流量场景下的设计哲学
fjkxyl
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在分布式消息系统的设计中,消息可靠性保障本质上是系统在一致性、可用性、吞吐量三者之间动态博弈的结果。Kafka作为现代流式架构的核心组件,其消息可靠性机制在不同流量场景下呈现出截然不同的设计哲学。本文将从系统设计原理层面,解构大流量与小流量场景下的可靠性保障机制差异,揭示背后的分布式系统设计智慧。一、生产者可靠性机制:网络协议层的博弈1.大流量场景:最终一致性的吞吐量优化异步批处理与内存屏障Kaf
- Kafka 消费者组机制详解:负载均衡与消费状态管理
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在Kafka中,消费者组(ConsumerGroup)是实现高吞吐、横向扩展以及消息可靠消费的核心机制。理解消费者组的运作原理,有助于我们更高效地构建稳定的分布式消息系统。本文将带你深入解析Kafka消费者组的内部机制与最佳实践。1.消费者组的基本概念消费者(Consumer):订阅Topic,拉取并处理消息的客户端。消费者组(ConsumerGroup):由一组消费者实例组成,共享同一个Grou
- 如何实现Kafka的Exactly-Once语义?
搞不懂语言的程序员
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Kafka的Exactly-Once(精确一次)语义是分布式消息系统中最高等级的数据一致性保证,包含三个层面的含义:消息不会丢失消息不会重复消费消息处理结果具有确定性模式局限性:这里模式有个问题,会导致性能下降,并且即使使用了该种模式,生产者和消费者该做的重试和幂等都需要做,只是重复数据会下降(比如业务处理成功了,但是提交offset失败了,会导致broker重发,这种场景严格意义来说不算成功,但
- Kafka与Spark-Streaming:大数据处理的黄金搭档
不要天天开心
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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
- kafka 的高可用机制是什么?
java1234_小锋
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【kafka的高可用机制是什么?】面试题?希望对大家有帮助;kafka的高可用机制是什么?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网ApacheKafka是一个分布式消息系统,它的高可用机制主要依赖于以下几个关键特性和设计原则。这些特性共同确保了Kafka在面临节点故障、网络分区等情况下的高可用性和可靠性。1.副本机制分区副本:每个Kafka主题
- 深入剖析 Kafka 的零拷贝原理:从操作系统到 Java 实践
专业WP网站开发-Joyous
Java学习Kafkakafkajavalinq
Kafka作为一款高性能的分布式消息系统,其卓越的吞吐量和低延迟特性得益于多种优化技术,其中“零拷贝”(Zero-Copy)是核心之一。零拷贝通过减少用户态与内核态之间的数据拷贝,提升了Kafka在消息传输中的效率。本文将从操作系统层面剖析零拷贝的原理,探讨Kafka如何利用这一技术实现高性能,并结合Java代码展示零拷贝的应用场景。一、零拷贝的基本概念1.什么是零拷贝?零拷贝(Zero-Copy
- Kafka原理详细介绍
_Romeo
kafkakafka
Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Li
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一