- 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
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
hadoop布道师分布式zookeeperhadoop分布式锁
Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- 分布式锁及锁的原理
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用作学习,如有错误,欢迎指正JAVA中的锁根据分类方式的不同,有多重理解方式1.根据设计理念分类(是否在代码中加锁)乐观锁:乐观锁,见名知意,其设计理念是乐观的,默认不会发生线程并发安全问题,所以在代码中是不会添加锁的,但是在进行数据库写入时会进行一个判断,判断将要修改的数据是否被别的线程修改,通常是通过数据库表中某个字段的比对来做的判断,一般使用version字段专用于乐观锁判断使用悲观锁:悲观
- 分布式方案 一 分布式锁的四大实现方式
white camel
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Java分布式锁实现方式详解什么是分布式锁基于数据库的分布式锁基于Redis的分布式锁基于ZooKeeper的分布式锁基于Etcd的分布式锁各种实现方式对比最佳实践建议多节点/线程调用结果展示基于数据库的分布式锁-多线程测试基于Redis的分布式锁-多节点测试基于ZooKeeper的分布式锁-多线程测试基于Redisson的分布式锁-高并发测试性能对比测试结果故障恢复测试总结什么是分布式锁分布式锁
- Java学习第七十二部分——Zookeeper
慕y274
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目录一、前言提要概述二、核心概念特性三、安装配置步骤四、内部工作原理五、典型应用场景六、常见问题解决七、总结归纳应用一、前言提要概述Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,由Apache基金会维护,广泛应用于分布式系统中的配置管理、命名服务、集群管理、分布式锁等场景。二、核心概念特性定位与设计目标:分布式协调:解决分布式系统中的数据一致性、节点状态同步等问题,提供简单高效的协调机制。数据模型
- Redisson源码 RedissonLock加锁与解锁过程原理分析
渡边沐风
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在当今分布式微服务架构流行的情况下,显然在传统单体项目中使用的JDK自带的锁已经不能解决资源竞争的问题了,进而出现的解决方案有1)利用数据库2)redis3)zookeeper,经过验证的是利用redis做分布式锁无论在可用性、可靠性上比较有优势。而使用Redisson来做分布式锁很多人在熟悉不过了,它提供的Lock就是基于redis来做的。1Redisson锁的基本使用JDK提供的Lock、Co
- Lua语言
℡余晖^
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在黑马点评项目实战中,在提到确保分布式锁的获取锁和释放锁的时候提到了Redis的Lua脚本,本文来简单介绍一下Lua语言和简单语法。一、Redis的Lua脚本是什么?Redis支持通过Lua脚本在服务端直接执行一系列操作,这些脚本会被Redis解释器原子性地执行(即执行期间不会被其他命令打断)。其核心价值是:原子性:多个Redis命令被打包成一个脚本执行,避免多次网络往返和中间状态的不一致。高效性
- redis面试(七)初识lua加锁脚本
木小同
redis面试redis面试lualua加锁lua脚本
redissonredisson如何来进行redis分布式锁实现的源码,基于redis实现各种各样的分布式锁的原理https://redisson.org/这是官网https://github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content这是官方文档开始demo建一个普通的工程在pom.xml里引入依赖org.redissonredisson3.8.1参照
- Redisson 加锁解锁源码
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Redis分布式redisjava
分布式锁使用对于redisson分布式锁的使用很简单:1、调用getLock函数获取锁操作对象;2、调用tryLock函数进行加锁;3、调用unlock函数进行解锁;注意unlock操作需要放到finally代码段中,保证锁可以被释放。privatevoidsumLock(){lock=redissonClient.getLock("sum-lock");booleanb=lock.tryLock
- Redisson 加锁解锁原理 实现源码
SHENKEM
Redisson
Redisson加锁解锁原理及源码分析Redisson是一个基于Redis的Java客户端,提供了分布式锁的实现。下面我将详细分析Redisson的加锁和解锁原理及其核心源码实现。一、加锁原理1.基本加锁流程Redisson的分布式锁主要通过Lua脚本在Redis中实现,主要流程如下:客户端尝试在Redis中设置一个键值对(锁)如果设置成功(键不存在),则获取锁成功如果设置失败(键已存在),则等待
- 深入理解 SemaphoreSlim 在.NET Core API 开发中的应用
爱吃香蕉的阿豪
.netcoreSemaphoreSlim线程并发控制
目录什么是SemaphoreSlimSemaphoreSlim的核心方法构造函数等待方法释放方法基本使用模式同步使用模式异步使用模式(推荐在API中使用)在Web开发中的常见用途1.限制API接口的并发请求数2.保护共享资源的并发访问3.控制外部服务的调用频率4.实现分布式锁的本地补充注意事项与最佳实践1.确保正确释放信号量2.合理设置信号量的生命周期3.避免过度限制并发4.注意异步操作中的取消机
- 分布式锁特点、以及用python3实现redis分布式锁
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更多内容请见:python3案例和总结-专栏介绍和目录文章目录一、Redis分布式锁核心原理1.1Redis锁机制1.2锁释放二、基础实现代码2.1使用`redis-py`客户端2.2分布式锁类三、使用示例3.1基础锁操作3.2装饰器模式四、高级特性实现4.1Redlock算法(高可用方案)五、生产环境最佳实践5.1锁粒度控制5.2异常处理5.3监控与调试5.4重试机制六、测试代码6.1并发测试6
- 实现分布式锁
在黑马点评项目中,在实现分布式锁的时候提到了实现的几种方式,本文来简单了解一下。一、MySQL、Redis、ZooKeeper是不是都是“数据库”?严格来说,三者的定位和功能差异很大,但广义上都可以视为“数据存储系统”,不过它们的核心设计目标和适用场景完全不同。我们可以从“数据模型”和“核心用途”两个维度区分:类型MySQLRedisZooKeeper核心定位关系型数据库(OLTP,事务型存储)内
- Redis中什么是看门狗机制
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在Redis中,“看门狗机制”(WatchdogMechanism)不是Redis的核心机制之一,但它在一些场景中起到了重要作用,尤其是在使用Redlock分布式锁实现或在RedisEnterprise等高级用法中。一、看门狗机制的通用含义看门狗机制,本质上是一个自动续约或自动重置超时时间的机制,用于防止某些资源(如锁)在没有显式释放的情况下过早失效。二、在Redis中的典型应用场景1.Redis
- 【laravel+redis】分布式锁的实现
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laravel官方支持“原子锁”,并且说“要使用这个功能,应用必须使用memcached、dynamodb、redis、database或array缓存驱动作为应用默认的缓存驱动,此外,所有服务器必须和同一台中央缓存服务器进行通信”。前半句不多解释,后半句也强调了laravel的原子锁不负责在集群架构中保障故障转移期间的数据安全性。我贴一下laravel的源码看一下它是怎样用redis实现的分布式
- RedissonLock-tryLock-续期
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redisson版本3.16.61.什么是看门狗Redisson提供的分布式锁是支持锁自动续期的,也就是说,如果线程仍旧没有执行完,那么redisson会自动给redis中的目标key延长超时时间,这在Redisson中称之为WatchDog机制。默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。2.什么情况会续期什么情况
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Redisson:强大的RedisJava客户端库在Java应用程序中,Redis经常作为缓存、消息代理、分布式锁等功能的首选。然而,直接使用Redis的原生协议或Jedis等简单的Java客户端可能不足以满足复杂的分布式和并发需求。这时,Redisson作为一个功能强大的RedisJava客户端库,提供了许多高级功能和易用性改进,成为开发者的有力工具。1.Redisson简介Redisson是一
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Redis深度解析:从缓存到分布式系统的核心引擎引言:数据时代的极速引擎在当今高并发、低延迟的数字世界中,Redis以其亚毫秒级响应、丰富数据结构和高可用架构,成为现代系统架构的核心组件。从简单的键值存储到复杂的分布式锁实现,从缓存加速到实时分析,Redis的应用场景已远超传统缓存范畴。本文将深入剖析Redis的核心原理、高级特性和最佳实践,带您全面理解这一改变数据处理方式的开源神器。一、Redi
- 深入理解红锁
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在构建高并发、高可用的分布式系统时,我们常常会遇到这样一个核心挑战:如何确保多个服务实例能够安全、有序地访问共享资源,避免竞态条件(RaceCondition)和数据不一致?传统单机环境下的锁机制(如Java的synchronized或ReentrantLock)在分布式场景下显得力不从心。于是,分布式锁应运而生,而基于Redis的分布式锁因其高性能和简单性而被广泛应用。然而,单节点Redis锁在
- Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践
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Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践引言:分布式环境下的锁之殇在分布式系统中,共享资源互斥访问是保证数据一致性的核心挑战。传统单机锁(如synchronized)在跨进程场景下完全失效,这就是分布式锁的用武之地。Redis凭借其高性能、原子操作等特性,成为实现分布式锁的主流方案。本文将深入解析Redis分布式锁的实现原理、典型问题及工业级解决方案。一、分布式锁的本质要求1.1必须满足的核
- ZooKeeper架构及应用场景详解
走过冬季
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ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由Apache软件基金会维护。它旨在为分布式应用提供高性能、高可用、强一致性的基础服务,解决分布式系统中常见的协调难题(如配置管理、命名服务、分布式锁、服务发现、领导者选举等)。核心软件架构ZooKeeper的架构设计围绕其核心目标(协调)而优化,主要包含以下关键组件:集群模式(Ensemble):ZooKeeper通常部署为集群(称为ensemble
- redis锁java实现
brave_zhao
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以下是几种常见的Redis分布式锁的Java实现方式:1.基于SETNX命令的实现SETNX命令(对应Java中的setIfAbsent方法)是实现Redis分布式锁的基础。以下是实现代码:importredis.clients.jedis.Jedis;publicclassRedisLock{privateJedisjedis;publicRedisLock(Jedisjedis){this.j
- 从面试懵逼到通透掌握:分布式锁原理全解(附Redisson与Redlock机制剖析)
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从面试懵逼到通透掌握:分布式锁原理全解(附Redisson与Redlock机制剖)你是不是也有这样的经历?简历上写着“精通Java,精通Redis,熟悉高并发场景”,结果一面下来,分布式锁怎么实现?Redisson是怎么加锁的?看门狗机制了解吗?锁丢失你知道怎么解决吗?全程“啊能能”,频频磕巴。本文不整虚的,带你从0到1,一步步真正搞懂分布式锁的原理与落地实践,面试高频,架构核心,不能不会。一、什
- python 64式: 第27式、分布式锁与群组管理__2、tooz应用之负载均衡
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python中分布式锁与群组管理系列最近有接触到分布式锁的相关问题。基于openstack相关组件源码,tooz官网文档和自己对组件使用的一点点心得,想整理一下这部分的内容。主要想分为四个部分介绍:分布式锁与群组管理1、tooz介绍分布式锁与群组管理2、tooz应用之负载均衡分布式锁与群组管理3、tooz应用之分布式锁分布式锁与群组管理4、tooz源码分析下面是第2部分的内容1引言ceilomet
- Redis 分布式锁实现与实践
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在分布式系统架构中,多个独立进程对共享资源的并发访问控制是常见需求,分布式锁作为解决这一问题的关键技术,在缓存更新、任务调度、库存管理等场景中发挥着重要作用。本文将从基础原理出发,详细阐述基于Redis的分布式锁实现方案,包括单实例模式与Redlock算法,并探讨其在实际应用中的关键考量。分布式锁核心概念分布式锁是一种跨进程、跨机器的同步机制,用于保证多个分布式节点对共享资源的互斥访问。一个可靠的
- 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案
一杯冰美式_丶
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1.需求分析高并发:大量用户同时抢购,系统需要支持高并发请求。库存一致性:避免超卖(库存减为负数)或数据不一致。高性能:响应时间要短,用户体验要好。公平性:先到先得,避免作弊。2.技术选型缓存:使用Redis缓存商品库存和秒杀结果,减少数据库压力。消息队列:使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单,削峰填谷。数据库:MySQL存储订单和商品信息,使用事务保证数据一致性。分布式锁:使用Redis
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【Zookeeper的典型应用场景?】面试题。希望对大家有帮助;Zookeeper的典型应用场景?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,它被广泛应用于需要分布式系统协调的场景。以下是Zookeeper的一些典型应用场景:1.分布式锁在分布式系统中,多个节点可能需要对共享资源进行访问,这时就需要确保访问的排他性。Zookeep
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Redis分布式锁的实现方法Redis分布式锁是一种利用Redis实现跨进程、跨服务器的互斥锁机制,常用于解决分布式系统中的并发控制问题。以下是几种常见的实现方式及其关键细节。基于SETNX和EXPIRE的实现使用SETNX(SETifNoteXists)命令尝试设置一个键,如果键不存在则设置成功,返回1;否则返回0。结合EXPIRE设置锁的超时时间,避免死锁。SETNXlock_keyuniqu
- Redis面试通关秘籍:从缓存穿透到分布式锁的深度剖析
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文章目录前言:为什么Redis总是面试必考题?(灵魂拷问)一、Redis持久化:RDB和AOF的相爱相杀1.1RDB快照原理(画重点)1.2AOF日志的生存之道二、缓存三大杀手:穿透/击穿/雪崩(死亡三连问)2.1缓存穿透攻防战2.2缓存击穿应急预案2.3雪崩灾难现场还原三、Redis分布式锁的六大陷阱(血泪教训)3.1经典错误示范3.2正确姿势(Redlock算法)3.3时钟漂移的致命影响四、高
- Spring Boot多实例环境下保障数据一致性
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在SpringBoot多实例环境下保障数据一致性需要结合分布式系统设计原则,以下是针对两个场景的设计与实现方案:1.多实例ScheduleJob的数据一致性问题场景多个实例同时执行定时任务,可能导致重复处理(如重复推送消息、重复扣款)。解决方案(1)分布式锁控制//使用Redisson实现分布式锁@Scheduled(cron="0*/5***?")publicvoidsyncDataJob(){
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
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- localStorage、sessionStorage
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W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不