- 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
AI应用架构探索者
AI人工智能与大数据应用开发AI实战javapython开发语言ai
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
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
- 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
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><