- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- Flink Checkpoint 状态后端详解:类型、特性对比及场景化选型指南
ApacheFlink提供了多种状态后端以支持Checkpoint机制下的状态持久化,确保在故障发生时能够快速恢复状态并实现Exactly-Once处理语义。以下是几种常见状态后端的详细介绍及其对比情况,以及不同场景下的选型建议:1.MemoryStateBackend(内存状态后端)描述:MemoryStateBackend将状态数据存储在TaskManager的JVM堆内存中,并在Checkp
- Flink 自定义类加载器和子优先类加载策略
lifallen
Flink数据库数据结构大数据flinkjava分布式
子类优先加载Flink默认采用了子优先(Child-First)的类加载策略来加载用户代码,以解决潜在的依赖冲突问题。我们可以通过源码来证明这一点。ChildFirstClassLoader的实现Flink中负责实现“子优先”加载逻辑的核心类是ChildFirstClassLoader。其关键的loadClassWithoutExceptionHandling方法定义了类加载的顺序。//...ex
- Flink window 源码分析4:WindowState
北_鱼
Flinkflink大数据bigdata
Flinkwindow源码分析1:窗口整体执行流程Flinkwindow源码分析2:Window的主要组件Flinkwindow源码分析3:WindowOperatorFlinkwindow源码分析4:WindowState本文分析的源码为flink1.18.0_scala2.12版本。reduce、aggregate等函数中怎么使用WindowState?主要考虑reduce、aggregate
- Flink实战(七十):监控(二)搭建flink可视化监控 Pushgateway+ Prometheus + Grafana (windows )
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏flink大数据
1Flink的配置:在flink配置⽂件flink-conf.yaml中添加:metrics.reporter.promgateway.class:org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReportermetrics.reporter.promgateway.host:localhost#promgateway主要是Pus
- JDBC时间类型与Java类型、Flink SQL时间类型与Java类型的对应关系
哈哈很哈哈
javaflinksql
一、JDBC时间类型与Java类型的对应关系JDBC类型Java类型说明TIMESTAMPjava.sql.Timestamp表示日期和时间(含毫秒)DATEjava.sql.Date仅表示日期(不含时间)TIMEjava.sql.Time仅表示时间(不含日期)说明:java.sql.Timestamp继承自java.util.Date,可精确到纳秒(实际常用毫秒)。java.sql.Date和j
- Flink Oracle CDC logminer ogg 对比, PDB logminer CDC 测试
维度FlinkCDC(主库)FlinkCDC(备库)Flinkconnector(Kafka)ADG(ActiveDataGuard)同步机制基于LogMiner解析RedoLog需通过OGG同步备库基于LogMiner解析RedoLog需通过OGG捕获日志后写入Kafka物理复制,主备数据块一致架构特点需直连主库独立进程,低侵入性独立进程,低侵入性仅支持查询,无法捕获实时变更数据链路oracle
- 基于Prometheus的flink性能监控小坑记录
darkness0604
flink大数据java大数据flink
背景公司内的flink集群跑了挺长一段时间了,一直也没有对其进行一个比较完整的监控,最近打算着手做这件事情,经过网上的调研,目前公司采用的部署模式是per-job模式,最终选用了基于prometheus,把job指标推送到中间网关的pushgateway上面,然后prometheus去抓取pushgateway上面的信息,从而实现对flink做性能监控,最后通过Grafana进行展示。问题在接入过
- PushGateway+Prometheus+Grafana构建Flink实时监控
站在最高处呐喊的男人!
flinkflink大数据pushgatewayprometheusgrafana
#组件简介flinkAPP和linuxsystem两部分,是我们要收集指标数据的组件Pushgateway:是一个推送收集和推送数据的组件Node_exporter:数据导出组件Prometheus:系统监控和预警框架Grafana:可视化展示平台#环境搭建注意,如果浏览器访问不到,iptables-IINPUT-ptcp--dport9090-jACCEPT1.0.flink下载安装包https
- 掌握Apache Flink:实时数据处理与分析实操
泓三宝
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ApacheFlink是一个高效的开源流处理框架,专为实时数据处理和分析设计。本文将通过一个具体的代码示例,深入讲解Flink的核心概念如DataStream、FlatMap和ReduceMap,并展示如何将这些概念应用于实际场景。通过解析“wiki-edits”数据流的实例,我们将探讨如何使用Flink的API进行数据转换、聚合和实时分析,包括窗口和触发器的
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
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CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- 一文搞懂FLINK框架支持的所有源算子(包含代码实现)
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据源算子批模式流模式
本文重点源算子是FLINK流式计算框架中的第一个操作符,它用于从外部数据源(如文件、消息队列、套接字等)读取数据,并将数据转化为FLINK的数据流DataStream,然后构建进行转换处理,所以source就是FLINK整个处理程序的输入端。FLINK提供了以下几种常用的源算子1.FileSource:FileSource是FLINK中最常用的源算子之一,它用于从文件中读取数据。FileSourc
- 基于Flinkcep-1.11.2 动态规则修改实践
1,事先说明这个代码搞出来说白了就是在大佬的代码参考下完成的,之前就一直想搞cep规则动态修改,苦于对cep的源码不熟悉,没法下手。之前有个大佬搞过基于flink-cep1.8版本的动态规则修改。后来有个大佬搞过基于flink-cep1.1.0的。https://mp.weixin.qq.com/s/mh--wQvAWQq2tDPKq0-m8Q我看代码的逻辑是后者更复杂,前者更好理解,后者需要修改
- Flink 状态管理设计详解:StateBackend、State、RocksDB和Namespace
lifallen
Flinkflink大数据数据库javaapache分布式
为什么需要StateBackend?——职责分离原则我们可以用一个银行的例子来类比:State(如ValueState,ListState)就像是你的银行卡。AbstractKeyedStateBackend就像是银行的整个后台系统(包括总服务器、数据库、风控系统、会计系统等)。你不能直接用一张塑料卡片去操作你的钱,你需要把卡片插入ATM机或交给柜员,由他们背后的银行系统来完成真正的存取款、转账等
- flink源码系列:RPC通信
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flink技术原理flinkrpc大数据
这里写目录标题1.本节课目的2.开始本节内容2.1.RPC概念3.2.大数据组件常见的RPC实现技术3.3.Pekko(Akka)3.3.1.Akka、Pekko基本概念3.3.2.PekkoDemo事例3.3.2.1.PekkoData类3.3.2.2.PekkoRpcReceiverActor类3.3.2.3.PekkoRpcSenderActor类3.3.2.4.Demo类3.4.Flink
- 【Flink图计算源码解析】开篇:Flink图计算总览
hxcaifly
FlinkFlink原理和应用
文章目录1.图计算的作用2.本专题的写作目的3.FlinkGelly引擎总览3.1.Gelly的源码结构1.Graph的存储数据结构2.图的类别3.图的验证以及指标4.图的生成器5.Library6.图的迭代计算7.examples案例4.后记1.图计算的作用哲学上说事物之间普遍存在联系的,通常来说可以将事物看作图的顶点,事物间的联系看作图的边,典型的场景:对应于学术界的文献来说,每篇论文可以看作
- Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践
大数据洞察
大数据AI应用大数据与AI人工智能flink物联网strutsai
Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词:Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要:本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识,接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例,展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
- Flink-Hadoop实战项目
Dylan_muc
hadoophdfsflink
项目说明文档1.项目概述1.1项目简介本项目是一个基于ApacheFlink的大数据流处理平台,专门用于处理铁路系统的票务和车次信息数据。系统包含两个核心流处理作业:文件处理作业和数据合并作业,采用定时调度机制,支持Kerberos安全认证,实现从文件读取到数据仓库存储的完整数据处理链路。1.2技术栈流处理引擎:ApacheFlink1.18.1存储系统:HDFS(Hadoop分布式文件系统)数据
- Flink:处理有界流数据的wordcount
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flink大数据
数据源:helloworldhelloflinkhelloscala有界流:packagechapter02importorg.apache.flink.streaming.api.scala._/***ClassName:BoundedStreamWordCount*Package:chapter02*Description:**@Author小易日拱一卒*@Create2025-06-272:
- 10.jobManager初始化流程
JobManager初始化流程1.找到入口类StandaloneSessionClusterEntrypoint该类位于Flink源码的以下路径中:flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/entrypoint/StandaloneSessionClusterEntrypoint.java2.查看main方法/**Entrypoint
- 绝佳组合 SpringBoot + Lua + Redis = 王炸!
Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- 聊聊flink的RpcService
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序本文主要研究一下flink的RpcServiceRpcServiceflink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.javapublicinterfaceRpcService{StringgetAddress();intgetPort();CompletableFutu
- ARTS-第七周
梧上擎天
Algorithm一、用链表和二叉树实现Set集合GitHub地址二、散列表散列表就是使用数组下标随机访问时候复杂度为O(1)的特性,当我们按照键值查找元素时,通过散列函数将key转化为下标然后进行访问,当有大量散列冲突时会退化为O(n)的时间复杂度。解决散列冲突的方法:开放寻址法和链表法ReviewFlink动态表概念原文地址流和表为什么可以相互转换呢?我们都知道传统Mysql的主从复制是通过b
- 如何解决一个flink on yarn集群上已经跑了一个job,再提交第二个job的时候,task报java heap size oom的问题
fzip
Flinkflinkjava大数据
在FlinkonYARN集群中提交第二个Job时出现Task的JavaHeapSizeOOM(内存溢出),核心原因是集群资源不足(第一个Job已占用大量资源,第二个Job分配的内存不够)或Job资源配置不合理(单个Job申请资源过多,或内存参数设置与实际需求不匹配)。解决需从“资源排查”“Job配置优化”“集群资源扩容”三个维度入手,具体步骤如下:一、先排查核心原因:确认资源占用与配置是否匹配1.
- flink sql读hive catalog数据,将string类型的时间戳数据排序后写入kafka,如何保障写入kafka的数据是有序的
fzip
Flinkflinksqlhive
在FlinkSQL中,要确保从Hive读取的STRING类型时间戳数据排序后有序写入Kafka,需要结合批处理模式、时间类型转换、单分区写入和Kafka生产者配置。以下是完整解决方案:一、核心解决方案1.批处理模式+全局排序将作业设置为批处理模式,并对字符串时间戳进行类型转换后排序:--设置为批处理模式(关键!)SET'execution.runtime-mode'='batch';--从Hive
- flink-sql读写hive-1.13
第一片心意
flinkflinksqlhive
1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x,其他版本的整理,请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog,用户可通
- flink sql如何对hive string类型的时间戳进行排序
在FlinkSQL中对Hive表的STRING类型时间戳进行排序,需要先将字符串转换为时间类型,再基于时间类型排序。以下是具体方法和示例:一、核心解决方案1.字符串转TIMESTAMP后排序若Hive中的时间戳格式为'yyyy-MM-ddHH:mm:ss'(如'2024-01-0112:00:00'),可直接转为TIMESTAMP排序:SELECT*FROMhive_tableORDERBYTO_
- 基于Socket来构建无界数据流并通过Flink框架进行处理
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据Flink分布式无界数据
本文重点随着大数据技术的不断发展,实时数据流处理已成为企业应对海量数据、实现快速决策的关键技术。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它能够对无界数据流进行高效的、精确的处理。本文将介绍如何通过Socket构建无界数据流,并利用Flink框架进行无界流处理。基于Socket构建无界数据无界数据指的是源源不断产生的数据,这些数据通常来自各种实时数据源,如用户行为日志、传感器数据等。Socke
- Flink cdc同步增量数据timestamp字段相差八小时(分析|解决)不是粘贴复制的!
BUG FIXER
大数据flinkandroid大数据
问题我使用flinkcdc同步mysql到mysql遇到了timestamp字段缺少八小时的问题。很少无语,flink,cdc,debezium时区都设置了,没有任何效果!分析问题出现在mysqlbinlog身上!!!因为默认mysql会使用UTC来存储binlog,你可以使用下方的sql验证:mysqlbinlog--base64-output=DECODE-ROWS-v--start-date
- 如何解决Flink CDC同步时间类型字段8小时时间差的问题,以MySQL为例
智海观潮
Flinkflinkflinkcdc大数据实时数据同步
在使用FlinkCDC进行数据同步时,默认情况下经常会遇到时间类型的字段与实际值相差8个小时的问题。本文以MySQL为例提供解决方案,其他数据源也可以参考这类实现。原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_f41ES8UquM-kj3Ie8JU_g1.设置server时区比如MySQL服务的时区为UTC时间,可以参考以下code设置时区。MySqlSourcemySqlSo
- 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
linuxlinux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
workflowsessionlogInformatica
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
javaweb.xmlfilter
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
strutsWEB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
javajdkjni
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
sqlC++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:
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