- 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
Flowable流程引擎实战指南流程图flowableBPMN流程引擎java
在前五篇文章中,我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成,到外部系统协同,逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中,原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由,或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力,详解如何自定义流程元素、集成规则引擎,并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
- Redis + Caffeine 实现高效的两级缓存架构
周童學
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?
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
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>
程序员乐逍遥
C++Boost库C/C++多线程编程专题C++boost线程锁
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
- 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
- 构建高性能Web应用:深入Spring WebFlux
李多田
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
性能测试缓存学习redis性能测试零基础
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
会飞的架狗师
SpringWebFluxspringjava后端
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
微赚淘客系统@聚娃科技
springboot后端java
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
算法dreamweaver
1.雪花算法1.1背景:雪花算法(Snowflake)的使用背景主要源于高并发分布式系统环境下对唯一ID生成的需求。这种需求在像Twitter这样的社交媒体平台上尤为突出,因为Twitter需要处理每秒上万条消息的请求,并且每条消息都必须分配一个唯一的ID。这些ID不仅需要全局唯一,以跨机器、跨时间区分,还需要保持一定的顺序性(尽管不要求连续),以方便客户端排序和后续的数据处理。1.2与自动递增的
- 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
v_qutudy
短剧系统开发海外短剧
——基于微服务架构与AI推荐技术的实战指南一、引言:短剧系统的市场背景与技术挑战行业现状全球短剧市场规模已突破百亿美元,中国用户日均观看时长从2021年的18分钟增长至2023年的58分钟,呈现出爆发式增长。短剧系统的核心特点包括:内容碎片化:单集时长1-10分钟,剧情紧凑。互动性强:支持点赞、评论、付费解锁等社交功能。变现模式多元:广告、付费观看、虚拟商品等。技术挑战短剧系统需解决高并发、低延迟
- H800核心技术突破与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,H800芯片凭借自主架构优化与算力跃升,成为推动行业场景化落地的关键驱动力。本文将从技术路径、性能突破与行业应用三个维度,系统解析H800如何在高并发计算与低延时响应领域实现底层架构创新。首先聚焦其自主架构优化的核心技术路径,包括动态资源调度算法与异构计算单元的深度协同设计,揭示其在能效比与计算密度上的突破逻辑;进一步结合算力跃升的具体表现,探讨该芯片如何通
- 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
Michaelwubo
kafka分布式
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
心上之秋
负载均衡运维
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
- 第3章通用的服务可用性治理手段——3.6 降级策略
计小酱蟹不肉
读书笔记微服务降级系统设计场景题
在3.4节中,我们曾列举著名景区在节假日期间限制游客数量的例子来表述限流,而景区在节假日期间将不重要的、安全风险较大的或难以管理的游玩项目暂时关闭叫作“降级”,其目的是保障游客的游玩核心体验。与此类似,服务降级的目的是重点保障用户的核心体验和服务的可用性。在异常、高并发的情况下可以忽略非核心场景或换一种简单处理方式,以便释放资源给核心场景,保证核心场景的正常处理与高性能执行。服务降级的实施方案灵活
- 终面倒计时10分钟:候选人用`memory_profiler`定位Python内存泄漏
itAred
Python面试场景题PythonMemoryProfilingInterviewDebugging
场景设定:终面倒计时10分钟面试官:小兰,欢迎来到终面环节。在你前面的候选人已经展示了他们的项目经历和代码能力,但今天的终面,我们想考察你解决实际问题的能力。现在,假设你是一名资深后端工程师,负责维护一个高并发的在线服务。最近,生产环境的服务器内存占用持续升高,甚至出现了服务频繁挂掉的问题。我们需要你快速定位并解决这个问题。在接下来的10分钟内,我会给你一段简化的代码示例,并提供一个内存泄漏的场景
- Python爬虫实战:研究picloud相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言picloud
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
- AI浪潮涌,数据库“融合智能”奏响产业新乐章
可涵不会debug
AI赋能人工智能数据库
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
- 数据库融合进化:AI驱动下的数字化转型新纪元
颜颜yan_
前沿科技产品测评数据库人工智能
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- MySQL 监控与性能调优实战指南:从入门到精通
CarlowZJ
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
- 融合与智能:AI时代数据库的演进新范式与产业格局重塑
意疏
测评人工智能数据库
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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
- JAVA知识点(六):性能调优与线上问题排查
程序员码龙
Java面试java
文章目录服务间通信超时问题怎么解决?高并发线程安全问题如何排查慢SQL问题如何排查频繁FullGC问题如何排查文件导入导出导致内存溢出如何排查线上大规模故障时如何处理与恢复线上大量错误日志如何排查线上偶发性问题如何处理和跟踪线上问题的排查思路线上系统接口响应很慢如何排查线上系统突然响应缓慢如何排查CPU飙高问题如何排查Java进程突然挂了如何排查Java死锁问题如何排查MySQL数据库连接池爆满如
- 探索 MySQL 缓存机制:提升数据库读取性能的有效策略
you的日常
#MySQLMySQL数据库优化数据库mysql缓存后端javadatabase
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
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,