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本本本添哥
004-研效与DevOps运维工具链002-进阶开发能力分布式
在分布式系统中,硬件故障、网络波动、软件异常等问题难以避免。容错机制与故障恢复的核心目标是:通过主动检测故障、自动隔离风险、快速转移负载、重建数据一致性,最大限度减少故障对业务的影响,保障系统“持续可用”与“数据不丢失”。以下从核心机制、实现方式、典型案例等维度展开说明。一、故障检测:及时发现异常节点故障检测是容错的第一步,需通过多维度手段实时感知系统组件状态,确保故障被快速识别。1.健康检查与心
- Redis 分布式锁深度解析:过期时间与自动续期机制
爱恨交织围巾
分布式事务redis分布式数据库微服务学习go
Redis分布式锁深度解析:过期时间与自动续期机制在分布式系统中,Redis分布式锁的可靠性很大程度上依赖于对锁生命周期的管理。上一篇文章我们探讨了分布式锁的基本原理,今天我们将聚焦于一个关键话题:如何通过合理设置过期时间和实现自动续期机制,来解决分布式锁中的死锁与锁提前释放问题。一、为什么过期时间是分布式锁的生命线?你的笔记中提到"服务挂掉时未删除锁可能导致死锁",这正是过期时间要解决的核心问题
- 分布式全局唯一ID生成:雪花算法 vs Redis Increment,怎么选?
雪花算法vsRedisIncrement:分布式全局唯一ID生成方案深度对比在分布式系统开发中,“全局唯一ID”是绕不开的核心问题。无论是分库分表的数据库设计、订单编号的唯一性保证,还是日志追踪的链路标识,都需要一套可靠的ID生成方案。今天我们就来聊聊两种主流方案——雪花算法(Snowflake)和RedisIncrement,并从原理、特性到适用场景,帮你理清如何选择。同时,我们还将对比其他常见
- 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
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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
- 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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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
- 【链路追踪】
WIN赢
面试专栏性能优化自动化
一、什么是链路追踪链路追踪(Tracing)是一种用于分布式系统中跟踪请求处理过程的技术。它通过记录一次请求在多个服务之间的流转路径、耗时、状态等信息,帮助开发人员快速定位问题、分析性能瓶颈,并理解系统中各组件的交互关系。链路追踪不仅是一种强大的监控手段,也是测试人员在分布式系统中不可或缺的测试工具。它能够帮助测试人员快速定位问题、分析性能瓶颈,并优化系统性能,从而提高测试效率和质量二、核心概念T
- Kafka事务机制详解
一碗黄焖鸡三碗米饭
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目录Kafka事务机制详解1.Kafka中的事务概述2.Kafka事务的基本概念2.1精确一次处理(ExactlyOnceSemantics,EOS)2.2Kafka事务的工作流程3.Kafka事务的配置与使用3.1生产者端的事务配置3.2消费者端的事务配置4.Kafka事务的优势与限制4.1Kafka事务的优势4.2Kafka事务的限制5.总结在分布式系统中,事务性操作(如数据库事务)是非常重要
- 一句话读懂Kafka:5W1H带你解锁分布式消息队列的奥密
落霞归雁
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一句话读懂Kafka:5W1H带你解锁分布式消息队列的奥秘在当今数字化时代,消息队列(MessageQueue,简称MQ)已经成为分布式系统中不可或缺的组件,而ApacheKafka作为其中的佼佼者,以其卓越的性能和广泛的应用场景脱颖而出。今天,就让我们用一句话读懂Kafka,并通过5W1H(What、Why、Who、When、Where、How)的方式,深入剖析它的核心价值与技术魅力。一句话读懂
- Azure-in-bullet-points项目解析:深入理解Azure Service Fabric架构与技术实践
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Azure-in-bullet-points项目解析:深入理解AzureServiceFabric架构与技术实践一、AzureServiceFabric概述AzureServiceFabric是微软提供的分布式系统平台,专为构建和管理可扩展、可靠的微服务而设计。作为云原生应用开发的核心技术,它解决了现代分布式系统开发中的诸多挑战。核心特性集群管理能力:基于共享机器池(集群)构建,实现资源的高效利用
- 从 0 到 1 学会 Resilience4j——Java 服务稳如老狗的“护身符”(小白也能看懂)
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- OneCode 3.0 VFS客户端驱动(SDK)技术解析:从架构到实战
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引言在分布式系统架构中,高效的文件管理一直是开发者面临的核心挑战。OneCode3.0作为新一代微内核引擎,其VFS(虚拟文件系统)模块通过客户端驱动(SDK)提供了统一的文件操作抽象,屏蔽了底层存储细节,为开发者带来了极大便利。本文将深入剖析VFS客户端驱动的架构设计、核心API及实战应用,帮助开发者快速掌握其使用方法。一、VFS客户端驱动架构概览1.1架构定位VFS客户端驱动是OneCode3
- Qt 远程过程调用(RPC)实现方案
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在分布式系统开发中,远程过程调用(RPC)是实现跨进程、跨机器通信的重要技术。Qt作为一个强大的跨平台框架,提供了多种RPC实现方案,能够满足不同场景下的通信需求。本文将深入探讨Qt中RPC的各种实现方式,包括QtRemoteObjects、自定义协议实现、第三方库集成等,并分析各自的优缺点和适用场景。一、QtRemoteObjects框架1.基础概念与架构QtRemoteObjects是Qt官方
- 从 0 到 1 精通 MQTT 协议
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从0到1精通MQTT协议:Java开发者必看的物联网通信指南作为一名Javaer,你可能早已在分布式系统、微服务架构中摸爬滚打多年。但当面对物联网(IoT)、边缘计算等新兴领域时,是否曾被设备间的低带宽、高延迟通信难题困住?今天,我们要深入探讨的MQTT协议,正是解决这类问题的"瑞士军刀"。本文将从协议底层原理讲起,结合完整的Java实现案例,带你掌握从客户端开发到broker部署的全流程技能。无
- 光伏环境监测站:为光伏电站撑起 “保护伞”
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光伏环境监测站:为光伏电站撑起“保护伞”柏峰【BF-GFQX】光伏电站的高效运转,离不开对周边环境的精准把控。无论是广袤沙漠中的大型地面电站,还是城市屋顶的分布式系统,都时刻受到光照、温度、风沙、降水等环境因素的影响。光伏环境监测站就像一位全能的“环境管家”,24小时监测各种环境参数,为电站的安全运行和效率优化提供全方位的数据支撑,让每一块光伏板都能在最佳环境中发挥最大效能。一、系统构成:全方位的
- 1、kubernetes 1.5.2原理以及集群HA部署
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Kubernetes是什么?1.是一个全新的基于容器技术的分布式架构,是谷歌的Borg技术的一个开源版本Borg是谷歌的一个久负盛名的内部使用的大规模集群管理系统,基于容器技术,目的是实现资源管理的自动化,垮多个数据中心的资源利用率的最大化2.Kubernetes是一个开放的平台。不局限于任何一种语言,没有限定任何编程接口。3.Kubernetes是一个完备的分布式系统支持平台。Kubernete
- 北大区块链技术与应用 笔记
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以下是北京大学肖臻老师《区块链技术与应用》公开课的完整教学大纲,综合课程内容、技术模块及前沿扩展,分为核心章节与专题拓展两部分,引用自公开课资料及学员笔记。一、课程概述与教学目标课程定位系统讲解区块链底层技术原理(密码学、数据结构、共识协议)与典型应用场景(比特币、以太坊生态)。面向计算机科学、金融科技、分布式系统领域的学习者,强调理论与工程实践结合。核心目标掌握区块链安全机制设计思想(如去中心化
- 秋招Day19 - 分布式 - 分布式设计
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什么是幂等性?多次调用的效果和一次调用的效果一样,比如DELETE操作,执行多次的结果和执行一次的结果对数据库的影响是一样的。有些操作不满足幂等性,比如INSERT操作,用户点击了两次表单,数据库就有两条重复的记录。MQ消费者在读取消息的时候,也有可能读取到重复消息。在分布式系统里,只要下游服务有写操作(插入、更新),就有可能出现幂等性问题。怎么保证接口幂等性?insert前先select在保存数
- 《Effective Python》总结
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引言Python以其简洁的语法、强大的标准库和广泛的应用场景,成为编程领域的支柱语言之一。从Web开发、数据科学到自动化脚本和分布式系统,Python的灵活性使其在各类项目中大放异彩。然而,编写高效、可读性强且易于维护的Python代码并非易事,需要深入理解语言的设计哲学、最佳实践和现代特性。《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3
- centos7 安装rabbitMQ3.7.15
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- 大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤
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大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤关键词:Hadoop集群、HDFS、YARN、大数据平台、分布式系统、集群配置、故障排查摘要:Hadoop作为大数据领域的基石框架,其集群搭建是数据工程师和运维人员的核心技能。本文从Hadoop核心架构出发,结合生产环境实践,详细讲解从环境准备、配置文件调优到集群启动验证的全流程,并涵盖常见问题排查与最佳实践。无论你是初学者还是需要优化现有集群的工程师,本文
- 福瑞的编程之旅
杨福瑞
c++c语言
自我介绍大家好,我的名字是杨福瑞,我目前是一名黑龙江大学的大一学生,我从小便对编程产生了浓厚的兴趣,目前我专注于C++语言的学习与实践。虽然起步不算早,但我深信技术成长的关键在于持续的努力和正确的方向,在生活中我善于解决逻辑性的问题,在开始学编程的时候看到自己写的代码,会为自己而自豪,我也希望能够在未来成为一名系统架构师,设计高效、稳定的分布式系统。成为计算机高手。编程目标短期目标:掌握C++核心
- 消息队列 2.RabbitMQ的基本概念与使用
RabbitMQ是一款基于AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)协议的开源消息中间件,主要用于实现分布式系统中的消息传递,支持异步通信、系统解耦、流量削峰等场景。在Java生态中,RabbitMQ被广泛应用,其Java客户端提供了简洁的API,方便开发者快速集成。AMQP协议核心概念1.消息模型AMQP采用生产者-消费者模型,但引入了更复杂的路由机制:生产者(Pr
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告别传统定时任务的局限,拥抱分布式调度的强大与灵活在现代分布式系统中,高效可靠的任务调度已成为系统架构的核心需求。面对传统方案(如Timer、Quartz)在分布式环境下的不足,开发者急需支持集群调度、故障转移和可视化管理的解决方案。本文将深入剖析两大主流框架——XXL-JOB和Elastic-Job,从原理到实战,助你构建高可用的分布式调度系统。一、分布式任务调度:为什么需要它?在分布式架构中,
- 分布式事务:基于 RocketMQ 可靠消息,实现最终一致性
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在分布式系统的事务难题中,“最终一致性”是很多场景的务实选择。今天聊聊基于RocketMQ可靠消息的最终一致性方案——它把本地消息表的逻辑封装到MQ内部,用RocketMQ的事务消息能力,优雅解决跨服务数据同步问题。一、核心逻辑:MQ化身事务协调者RocketMQ4.3+版本支持事务消息,核心思路是:让MQ作为“事务协调者”,保证“Producer本地事务”和“MQ消息投递”的原子性。即便Prod
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Java场景面试宝典SpringCloudServiceGovernanceDistributedSystems
我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
- ZooKeeper学习专栏(六):集群模式部署与解析
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文章目录前言一、集群角色解析二、关键配置项三、集群部署四、Leader选举机制ZookeeperLeader选举流程图解总结前言在分布式系统中,ZooKeeper作为核心的协调服务,其集群模式的高可用性至关重要。本文将深入解析ZooKeeper集群的部署实践与核心机制,涵盖三大核心角色(Leader/Follower/Observer)的协同原理、关键配置的底层逻辑、FastLeader选举算法的
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引言微服务架构已成为现代分布式系统设计的标准范式,而SpringCloud作为Java领域最成熟的微服务解决方案之一,集成了Netflix、Alibaba等众多优秀组件,帮助开发者快速构建弹性、可靠、可扩展的分布式系统。本文将深入剖析SpringCloud的核心组件、工作原理、实战配置及最佳实践,助您全面掌握微服务架构的核心技术。一、SpringCloud概述1.1什么是微服务?定义:微服务是一种
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引言在分布式系统领域,Kafka凭借高吞吐量、低延迟的特性成为消息队列的事实标准。随着硬件技术的飞速发展,服务器多核CPU已成常态——一台普通的云服务器动辄配备16核、32核甚至更多核心。然而,KafkaJavaConsumer的设计却长期保持着"单线程"的核心架构,这看似与硬件发展趋势相悖的设计背后,隐藏着怎样的考量?当我们面对每秒数十万条消息的处理需求时,单线程消费的瓶颈会愈发明显:消息堆积、
- 云计算核心技术原理 & 底层核心技术详解
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计算架构师必知必会系列云计算
云计算底层核心技术详解1.专业解析:云计算的本质与核心技术云计算本质上是一种按需提供计算资源的服务模式,将计算能力作为一种商品通过网络交付给用户。其底层核心技术主要包括以下几个方面:虚拟化技术虚拟化是云计算的基础,它允许在单一物理硬件上运行多个虚拟机实例,实现资源的高效共享与隔离。分布式系统云计算依赖分布式架构,将计算任务分散到多台服务器上并行处理,提高系统的可扩展性和容错能力。资源调度与编排智能
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bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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