- 大数据量查询计算引发数据库CPU告警问题复盘
懒虫虫~
业务解决方案大表治理
大数据量查询计算引发数据库CPU告警问题复盘一、背景二、根因分析三、解决方案方案1:多线程+缓存方案2:利用中间表+缓存四、总结一、背景2025年7月份某天,CDP系统每天不定时推送我们的Portal服务,生产环境运营看板会展示统计数据,发现接口响应缓慢,随之而来数据库监控告警,发现数据库CPU达到了80%。由于表数据量大,计算统计复杂,多线程使用不当,导致数据库服务器爆表。其中A表数据量达到1亿
- Elasticsearch-索引原理
ouyang+
最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步。介绍Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文
- MySQL数据库优化之SQL优化终极指南
AAEllisonPang
Mysql数仓大数据数据库mysqlsql
目录SQL性能分析基础1.1慢查询日志配置1.2EXPLAIN执行计划解读1.3实时性能诊断工具索引优化实战2.1最左前缀原则的陷阱2.2联合索引设计案例2.3索引失效的7种场景高效查询编写技巧3.1避免全表扫描的秘诀3.2Join优化黄金法则3.3分页查询深度优化高级优化策略4.1隐式类型转换灾难4.2子查询重构方案4.3大数据量更新技巧企业级监控方案5.1慢SQL自动化分析5.2SQL审核平台
- 新能源电池厂自动化应用:Modbus TCP转DeviceNet实践
JIANGHONGZN
工业通讯协议网关ModbusTCPDeviceNETmodbus
一、项目背景在新能源电池厂的生产过程中,提升自动化水平对提高生产效率和产品质量至关重要。我们的生产线上,施耐德PLC负责整体的生产流程控制,采用ModbusTCP协议进行数据传输,它基于以太网,传输速度快、稳定性高,适合长距离和大数据量的通信,常用于监控与数据采集。而机械手臂作为关键的生产执行设备,使用DeviceNet协议,该协议基于CAN总线技术,具有出色的实时性和抗干扰能力,能满足机械手臂对
- Spring WebFlux 详解:从入门到实战
贾修行
JAVAspringjava后端
在当今高并发、大数据量的业务场景下,传统的同步阻塞式Web框架逐渐暴露出性能瓶颈。SpringFramework5.0引入的SpringWebFlux为开发者提供了一种全新的异步非阻塞编程模型,能够更好地应对现代应用的性能挑战。本文将从基础概念到实战应用,由浅入深地解析SpringWebFlux,帮助开发者全面掌握这一高性能框架。一、SpringWebFlux基础认知1.1什么是SpringWeb
- Java学习第六十六部分——分布式系统架构
慕y274
java学习架构
目录一、前言提要二、核心目标三、核心组件与技术1.服务拆分与通信2.服务注册与发现3.配置中心4.负载均衡5.熔断、降级与限流6.API网关7.分布式数据管理8.分布式追踪与监控9.容器化与编排四、典型Java分布式技术栈组合五、关键挑战与解决方案六、设计原则七、总结归纳一、前言提要Java分布式系统架构是一种利用多台计算机(节点)协同工作,共同完成单个计算机难以胜任的大型任务(高并发、大数据量、
- MySQL导入数据量大速度慢问题解决
DN金猿
mysqloracle及其他数据库mysql数据库
目录1.导出数据方式选择2.尝试修改参数加快导入速度2.1方式一:修改参数2.2方式二:禁用索引和约束2.3拆分大型SQL文件2.4使用并行导入1.导出数据方式选择首先给个建议,导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具,不要使用Navicat、workbench等图形化工具。特别是大数据量的时候,用MySQL自带的命令行工具导出和导入比用Navicat等图形化工具要快数倍,而且用Navica
- 从理论到实践:缓存策略与负载均衡如何优化电商API接口性能
Joe13265449558
API京东返回值接口淘宝天猫
电商API接口性能优化:缓存策略与负载均衡实践在电商领域,API接口作为连接前端应用与后端服务的关键纽带,其性能直接影响到用户体验、系统稳定性及业务运营效率。随着电商业务的快速发展,高并发访问和大数据量处理成为常态,对API接口性能提出了更高要求。本文将深入探讨电商API接口性能优化的两大核心策略——缓存策略与负载均衡实践,为电商企业提供切实可行的优化方案。一、缓存策略:提升API响应速度的关键1
- Python处理MySQL大数据量:分页查询与性能优化
AI天才研究院
AI人工智能与大数据pythonmysql性能优化ai
Python处理MySQL大数据量:分页查询与性能优化关键词:Python分页查询、MySQL性能优化、大数据量处理、LIMITOFFSET、索引优化摘要:当数据库表数据量达到百万级时,传统的LIMITOFFSET分页查询会出现明显性能瓶颈。本文从实际场景出发,用“图书馆找书”的通俗比喻拆解分页原理,结合Python代码示例和MySQL执行计划分析,详细讲解传统分页的痛点、优化思路(索引分页/覆盖
- MySQL 大数据量分页查询优化实战:从 90秒到 965毫秒的性能飞跃
要阿尔卑斯吗.
mysql数据库分布式架构java
在日常开发中,我们经常需要对数据库中的数据进行分页展示。特别是当表数据量达到几十万甚至上百万级时,传统的LIMIT分页方式会面临严重的性能瓶颈。今天,我将分享一个真实的性能优化案例,通过模拟大页码查询的现场,从90秒缩短到965毫秒,显著提升了查询效率。本篇文章将从问题出现的原因、索引原理、优化思路和最终实战效果等方面,为你全面讲解如何高效处理MySQL大数据分页查询问题。一、问题背景:大页码分页
- 从AWS MySQL数据库下载备份到S3的完整解决方案
AWS官方合作商
数据库awsmysql
本文将介绍两种主流方法将AWSRDSMySQL数据库备份下载到S3,适用于生产环境需求。方法一:通过RDS快照导出(AWS原生方案)适用场景:全量备份、大数据量、无需额外计算资源流程:创建数据库快照进入AWSRDS控制台→选择目标MySQL实例→点击"操作"→"拍摄快照"输入快照名称(如my-db-snapshot-2024)配置S3导出任务在RDS控制台左侧菜单选择快照→选择刚创建的快照点击"操
- 【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法?
架构师李肯
嵌入式物联网开发进阶c语言面试性能优化
【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法?我相信大部分初中级C程序员在面试的过程中,可能都被问过关于memcpy函数的问题,甚至需要手撕memcpy。本文从另一个角度带你领悟一下memcpy的面试题,你可以看看是否能接得住?文章目录1写在前面2源码实现2.1函数申明2.2简单的功能实现2.3满足大数据量拷贝的功能实现3源码测试4小小总结5更多分享1写在前面假如你遇到下面的面试
- 如何通过YashanDB提升客户体验
数据库
如何优化查询速度?这是许多企业在使用数据库技术时常常会遇到的问题。查询速度的快慢直接影响到用户的体验,尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息,若响应时间过长,可能导致客户流失。因此,优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。YashanDB作为一种高性能的数据库技术架构,提供了多种优化机制,以提升系统的查询速度和整体处理能力。多种部署架构YashanDB支持多种部署架构,
- Elasticsearch 高可用实战:架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
Elasticsearch入门到精通elasticsearchwpf大数据全文检索搜索引擎restfuljava
Elasticsearch高可用实战:架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计,结合电商搜索、日志分析等真实案例,提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计:至少3节点集群+1副
- oracle 数据库迁移expdp,impdp(数据泵导出导入)方法
小张是铁粉
oracle数据库
一.优缺点优点:1.高效性能:expdp,impdp使用并行技术,可以显著提高导出导入速度,尤其适用于大数据量的迁移。支持压缩和加密,减少导出文件的大小并提高安全性。2.灵活的对象选择:可以导出整个数据库、特定表空间、用户(Schema)或单个表。支持过滤条件,例如只导出特定表的数据或元数据。3.跨平台兼容性:支持跨平台迁移(例如从Linux到Windows),但需要注意字节序(endiannes
- Spring Boot 项目启动时按需初始化加载数据
我叫晨曦啊
springbootspringbootjava后端
1、新建类,类上添加注解@Component,该类用于在项目启动时处理数据加载任务;2、该类实现ApplicationRunner接口,并重写run方法;3、在重写的run方法里处理数据加载任务;注意:有定时加载数据需求的话,添加定时任务即可;一次性加载大数据量时可能内存溢出;同一个项目中,可以定义多个ApplicationRunner的实现类;存在多个ApplicationRunner的实现类时
- SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别
Favor_Yang
SQL调优及高级SQL语法编写数据库sqlsqlserver
引言在SQLServer数据处理中,临时表、表变量和WITH语句(CTE)是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作,表变量优化小数据量场景,而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制,通过实测对比指导场景化选型。1.临时表(TemporaryTables)定义与创建通过#(本地)或##(全局)前缀创建物理表:--本地临时表CRE
- 【前端开发】Uniapp分页器:新增输入框跳转功能
基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件,针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容:新增输入框跳转功能:在原有分页器基础上,新增了一个输入框区域,允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化:实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式(如点击上一页、下一页、页码按钮)切换页面时,输入框会自动更新显示当前页码。同时,当用户在输入框中输入页
- 电商API性能优化:策略体系与实施要点
Joe13265449558
性能优化电商返回值淘宝API接口京东
电商API性能优化策略介绍在电商领域,API(应用程序编程接口)作为连接电商平台与外部系统、服务或应用的关键桥梁,其性能直接关系到用户体验、业务效率以及系统的整体稳定性。随着电商业务的快速发展,API接口面临着高并发、大数据量处理等挑战,因此,对电商API进行性能优化显得尤为重要。本文将从多个维度探讨电商API性能优化的策略。一、数据库优化策略数据库是电商API接口的核心组件之一,其性能直接影响A
- React金融数据分析应用性能优化实战:借助AI辅助解决18万数据量栈溢出Bug
马特说
REACTreact.js金融数据分析
React金融数据分析应用性能优化实战:借助AI辅助解决18万数据量栈溢出Bug前言在现代前端开发中,处理大数据量的实时金融应用已成为常态。最近我在开发一个React-based金融数据分析应用时,遇到了典型的"Maximumcallstacksizeexceeded"错误。通过AI辅助分析和系统性优化,最终成功解决了这个复杂的性能问题。这篇文章将分享从问题发现到最终解决的完整过程。项目背景这是一
- Excel 的导入导出常用的技术栈
在JavaWeb项目中,Excel的导入导出是常见需求,技术栈丰富。以下是主流方案、优缺点及适用场景总结。一、主流技术栈对比表技术栈是否推荐支持格式特点/优势使用难度ApachePOI✅常用.xls、.xlsx功能全、稳定、低层操作,适合定制化中EasyExcel(阿里)✅强烈推荐.xlsx内存占用小,性能优越,适合大数据量导入导出简单JXL(已废弃)❌不推荐.xls太老旧,不支持.xlsx,功能
- 大数据量下高并发同步的解决方案
大师兄啊
sql大数据量下高并发同步的解决方案
大数据量下高并发同步的讲解(不看,保证你后悔)对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题,但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步1、同步和异步的区别和联系所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或
- vue大数据量列表渲染性能优化:虚拟滚动原理
Java小卷
Vue3开源组件实战vue3自定义Tree虚拟滚动
前面咱完成了自定义JuanTree组件各种功能的实现。在数据量很大的情况下,我们讲了两种实现方式来提高渲染性能:前端分页和节点数据懒加载。前端分页小节:Vue3扁平化Tree组件的前端分页实现节点数据懒加载小节:ElementTreePlus版功能演示:数据懒加载关于扁平化结构Tree和嵌套结构Tree组件的渲染嵌套结构的Tree组件是一种递归渲染,性能上比起列表结构的v-for渲染比较一般。对于
- 缓存与加速技术实践-MongoDB数据库应用
曼汐 .
数据库缓存mongodb
一.什么是MongoDBMongoDB是一个文档型数据库,数据以类似JSON的文档形式存储。MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。MongoDB使用集合(Collections)来组织文档(Documents),每个文档都是由键值对组成的。数据库(Database):存储数据的容器,类似于关系型数据库中的数据库。集合(Collection):数据库中的一个集合,类似于关系
- MySQL派生表查询大数据量无结果问题分析与解决
GreatSQL社区
mysql数据库
MySQL派生表查询大数据量无结果问题分析与解决一、问题发现在客户现场的一次问题报告中发现某个带有派生表进行查询的时候,数据量少的时候有结果,但是数据量大的时候返回无记录。看下面例子:1、准备表CREATETABLE`cmdb_item`(`cm_item_id`varchar(350)NOTNULL,`cm_model_id`varchar(350)NOTNULL,PRIMARYKEY(`cm_
- 《Vue3+ECharts 大屏性能优化全攻略:从加载到交互的极致体验》
前端极客探险家
vue数据可视化性能优化大屏端echarts
1.大屏项目痛点分析与优化目标典型性能问题:首屏白屏时间过长大数据量下的渲染卡顿复杂动画导致的掉帧优化目标设定:首屏加载{config.splitChunks({chunks:'all',minSize:20000,maxSize:250000,minChunks:1,automaticNameDelimiter:'~',cacheGroups:{echarts:{test:/[\\/]node_
- 深入解析雪花算法:分布式ID生成的利器
需要重新演唱
算法分布式
深入解析雪花算法:分布式ID生成的利器在现代分布式系统中,如何生成全局唯一的ID是一个常见且重要的问题。特别是在微服务架构和大数据量场景下,传统的自增ID或UUID已经无法满足需求。Twitter开源的雪花算法(SnowFlake)应运而生,成为许多互联网公司推荐的解决方案。本文将深入探讨雪花算法的原理、实现细节以及优缺点,帮助程序员快速理解和应用这一高效工具。1.背景与需求1.1分布式系统中的I
- YashanDB数据库核心技术架构及未来发展趋势探讨
数据库
当前数据库技术面临着性能瓶颈、数据一致性保障和高可用性设计等一系列通用挑战。大数据量环境下,传统数据库系统在扩展性和事务管理方面表现出一定的局限性。YashanDB作为一款面向高性能和高可靠性需求的新一代数据库系统,设计了丰富的核心架构和创新机制,满足多样化应用场景需求。本文致力于为数据库研发人员、架构师及高级开发工程师提供YashanDB的核心技术架构详解,促进对数据库技术的深入理解与应用能力提
- YashanDB对API访问的支持如何影响开发效率?
数据库
引言在现代应用程序设计中,数据库的访问方式直接影响到开发效率和应用性能。尤其在高并发、大数据量的业务场景中,如何有效地进行数据库操作,成为了开发者需要面对的重要问题。YashanDB作为新一代数据库,提供了多种API访问支持,有助于提升开发效率。本文将分析YashanDB的API访问方式以及其对开发效率的影响。YashanDB的多样化API支持客户端驱动与语言接口YashanDB支持多种主流编程语
- 从幕后揭秘:HashMap 与 ConcurrentHashMap 的全面演进与 JDK8 优化
专业WP网站开发-Joyous
Java学习java
摘要本文将系统回顾Java标准库中两大哈希表实现——HashMap与ConcurrentHashMap——从JDK1.2到JDK17的演化历程,结合Java内存模型原理,深入剖析其在不同版本下的底层设计以及算法优化;并通过汇编级别分析、性能对比、生产案例和生态对比,全面呈现哈希表在高并发、大数据量场景中的实践与调优;最后展望容器在Valhalla、ProjectLoom等未来特性中的前景。完整大纲
- 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,