- LFU算法及优化
Bin努力加餐饭
算法
继上一篇的LRU算法的实现和讲解,这一篇来讲述LFU最近使用频率高的数据很大概率将会再次被使用,而最近使用频率低的数据,将来大概率不会再使用。做法:把使用频率最小的数据置换出去。这种算法更多是从使用频率的角度(但是当缓存满时,如果最低访问频次的缓存数据有多个,就需要考虑哪个元素最近最久未被访问)去考虑的。基本算法描述LRU是根据时间维度来选择将要淘汰的元素,即删除掉最长时间没被访问的元素。LFU是
- SpringBoot EhCache 缓存
一只帆記
JavaSpringBootspringboot缓存后端
一、EhCache核心原理层级存储堆内缓存(Heap):高速访问,受JVM内存限制堆外缓存(Off-Heap):突破JVM堆大小限制(直接内存)磁盘存储(Disk):持久化超大缓存集群存储(RMI/JGroups):分布式节点同步(需企业版)数据过期策略LRU(最近最少使用)LFU(最不经常使用)FIFO(先进先出)基于创建/访问时间的TTL(生存时间)缓存工作流程是否方法调用缓存是否存在?返回缓
- Redis系列之淘汰策略介绍
Nicky.Ma
#Redis文库#Java互联网高级培训教程redis数据库缓存
Redis系列之淘汰策略介绍文章目录为什么需要Redis淘汰策略?Redis淘汰策略分类Redis数据淘汰流程源码验证淘汰流程Redis中的LRU算法Redis中的LFU算法为什么需要Redis淘汰策略?由于Redis内存是有大小的,当内存快满的时候,又没有过期数据,这个时候就会导致内存被占满,内存满了,自然就不能再放入新的数据。所以,就需要Redis的淘汰策略来保证可用性。Redis淘汰策略分类
- java 从零开始手写 redis(十)缓存淘汰算法 LFU 最少使用频次
老马啸西风
动手写框架java缓存之旅cache
前言java从零手写实现redis(一)如何实现固定大小的缓存?java从零手写实现redis(三)redisexpire过期原理java从零手写实现redis(三)内存数据如何重启不丢失?java从零手写实现redis(四)添加监听器java从零手写实现redis(五)过期策略的另一种实现思路java从零手写实现redis(六)AOF持久化原理详解及实现java从零手写实现redis(七)LRU
- redis的内存淘汰策略和过期策略区分及LRU和LFU的区别
ThisIsMirror
redis数据库缓存
触发机制内存淘汰策略是在内存不足时触发的,而过期键删除是常规的清理机制。设置方式内存淘汰策略:修改redis.conf#设置最大内存(例如100MB)maxmemory100mb#设置淘汰策略(例如allkeys-lru)maxmemory-policyallkeys-lru淘汰策略选项:基本四种----lrulfurandomttlnoeviction:不淘汰,返回错误(默认)allkeys-l
- 【Redis】过期键删除策略,LRU和LFU在redis中的实现,缓存与数据库双写一致性问题,go案例
{⌐■_■}
redis缓存数据库redis
一、Redis中的过期键删除策略有哪些?采用了惰性删除和定期删除两种策略处理过期键:1.惰性删除(LazyDeletion)机制:只有在访问key时才检查是否过期,如果已过期则立刻删除。优点:对CPU资源最友好,只在必要时才处理。缺点:若key过期但始终未被访问,则不会释放内存,容易造成空间浪费。Redis实现方式:每次访问前调用expireIfNeeded()判断是否过期,若已过期,Redis4
- LFU(最不经常使用) 缓存算法实现
小L~
算法c++缓存
上一篇博客我们实现了LRU缓存算法。进一步地,我们思考一下LFU算法又该如何实现呢?与LRU算法相比,LFU算法要求当缓存达到其容量capacity时,则应该在插入新项之前,移除最不经常使用的项。在此问题中,当存在平局(即两个或更多个键具有相同使用频率)时,应该去除最久未使用的键。也就是说LFU算法实现比LRU算法要考虑的更多一步,也就是要考虑每个缓存内容的使用频率。思路在上一篇LRU算法实现过程
- Redis淘汰策略
JWenzz1
redis数据库缓存
Redis有八种淘汰策略noeviction:不进行淘汰,直接报错。allkeys-lru:随机淘汰最久未使用的键。volatile-lru:从设置了过期时间的键中,随机淘汰最久未使用的键。allkeys-random:随机淘汰某个键。volatile-random:从设置了过期时间的键中,随机淘汰某个键。allkeys-lfu:淘汰最不常使用的键(基于使用频率)。volatile-lfu:从设置
- 缓存(5):常见 缓存数据淘汰算法/缓存清空策略
?abc!
缓存#算法缓存算法java
主要的三种缓存数据淘汰算法FIFO(firstinfirstout):先进先出策略,最先进入缓存的数据在缓存空间不够的情况下(超出最大元素限制)会被优先被清除掉,以腾出新的空间接受新的数据。策略算法主要比较缓存元素的创建时间。在数据实效性要求场景下可选择该类策略,优先保障最新数据可用。LFU(lessfrequentlyused):最少使用策略,无论是否过期,根据元素的被使用次数判断,清除使用次数
- 缓存替换算法之 LFU(最少使用频率)
Kyrie_Li
Redis缓存redis
LFU(LeastFrequentlyUsed,最少使用频率)是一种缓存替换算法。主要用于在缓存已满时,删除访问次数最少的数据,保留访问次数较多的数据。一、LFU的数据结构1.数据哈希表(cache)用来存储缓存的数据项。键是缓存项的键(Key),值是缓存项的值(Value)。2.频率哈希表(freq_map)用来存储每个频率对应的缓存项。键是频率值,值是一个双向链表或其他数据结构,表示具有该频率
- 详解LFU(最不经常使用)算法及Java实现
b17a
数据结构与算法java算法开发语言数据结构
概述:在上一篇中,详解了LRU(最近最少使用)算法,这一篇来讲述LFU(LeastFrequentlyUsed),即最不经常使用,也是一种页面置换算法。它的淘汰策略是选择使用频次最少的作为淘汰对象,满足一下几个约束:使用get(Kkey)方法获取值时,其使用频次加一使用put(Kkey,Vvalue)方法添加时,如果key在缓存中已存在,则更新对应的value,并且其使用频次加一;否则判断缓存是否
- 冷热算法:缓存淘汰算法LRU以及冷热数据分析应用
Freedom3568
数据中台缓存淘汰算法LRU冷热数据Redis算法
文章目录一、LRU简介二、LRU算法分析三、LRU算法改进3.1从LRU-1到LRU-K的优化3.2冷热分区优化四、Redis中的LRU一、LRU简介常用缓存提升数据查询速度,由于缓存容量有限,当缓存容量到达上限,就需要删除部分数据挪出空间,这样新数据才可以添加进来。缓存数据不能随机删除,一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据。常用淘汰算法有LRU,LFU,FIFO。这篇文章我们聊聊LRU算法
- 常见缓存算法和LRU与LFU的c++实现
子木呀
算法与数据结构C/C++嵌入式知识整理LRULFU数据缓存算法
目录常见的缓存算法LRU缓存LRUCache具备的操作:LRU的c++实现双链表节点的定义:指定容量大小删除操作插入操作获取操作插入新节点LRU完整C++代码实现LRU和LFU的区别原文链接:https://github.com/cpselvis,https://www.cnblogs.com/cpselvis/p/6272096.html;对于web开发而言,缓存必不可少,也是提高性能最常用的方
- 缓存淘汰算法--LRU算法、LFU、FIFO
丨落叶
缓存LRU算法缓存策略缓存
目录一、LRU1、什么是LRU2、如何实现3、分析4、JavaLinkedMap实现二、FIFO三、LFU一、LRU1、什么是LRULRU(Leastrecentlyused,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。2、如何实现最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:1)新数据插入到链表头部;2)每
- Redis的删除策略与内存淘汰
他叫阿来
redis实战redis删除策略内存淘汰机制
文章目录删除策略设置过期时间的常用命令过期删除策略内存淘汰相关设置LRU算法LFU总结在redis使用过程中,常常遇到以下问题:如何设置Redis键的过期时间?设置完一个键的过期时间后,到了这个时间,这个键还能获取到么?假如获取不到那这个键还占据着内存吗?如何设置Redis的内存大小?当内存满了之后,Redis有哪些内存淘汰策略?我们又该如何选择?小面就具体聊一聊redis的删除策略和内存淘汰机制
- 深度揭秘Redis缓存策略:LRU vs LFU,如何选择最佳方案?
guangzhi0633
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在追求极致性能的高并发系统中,缓存技术如同润滑油,让数据访问更加流畅。Redis,作为业界公认的键值存储明星,其灵活的淘汰策略尤为引人注目。今天,我们将带您走进LRU与LFU的世界,探讨这两种策略的差异、适用场景。LRU:时间的考验者想象一下,您的书架是缓存空间,每本书代表一个数据项。当空间不足时,您会如何选择书籍移出书架?LRU(最近最少使用)策略便是这样一位“图书管理员”,它优先移除那些您最久
- 【刷题2025】贪心算法+KMP算法+暴力枚举+扫描树线段树+LFU缓存
cIlIegia_1234
算法贪心算法
1.贪心算法(1)火锅题目描述入职后,导师会请你吃饭,你选择了火锅。火锅里会在不同时间下很多菜.不同食材要煮不同的时间,才能变得刚好合适。你希望吃到最多的刚好合适的菜,但你的手速不够快,用m代表手速,每次下手捞菜后至少要过m秒才能再捞(每次只能捞一个)。那么用最合理的策略,最多能吃到多少刚好合适的菜?输入描述第一行两个整数n,m,其中n代表往锅里下的菜的个数,m代表手速。(1=m:ans+=1pr
- Redis:内存淘汰原则,缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩
Chandler24
Redis缓存redis数据库
为什么用redis作为缓存?高性能和低延迟:内存存储、单线程模型和高效的数据结构,使数据访问速度极快,延迟低。丰富的数据类型:支持字符串、哈希、列表、集合等多种数据类型,操作灵活,适用于多样业务场景。高可用性与持久化:支持RDB、AOF持久化方案,主从复制、哨兵机制和集群模式确保高可用性和数据安全。减轻数据库压力:缓存热点数据,减少数据库访问频率,支持数据过期策略(LRU、LFU、TTL),合理利
- 【Redis】数据的淘汰策略
jstart千语
redis数据库缓存
目录淘汰策略方案(8种)LRU和LFU策略的区别使用建议手搓LRU算法方式一方式二大家好,我是jstart千语。今天和大家回来聊一下redis,这次要讲的是它的淘汰策略。为什么需要淘汰策略呢,就是当redis里面的内存占满后,存不下数据了,那么新加入的数据该如何处理呢?这种处理的方式不同,就称为不同的数据淘汰策略。redis支持8种不同的淘汰策略。淘汰策略方案(8种)noeviction默认策略,
- 基于LRU算法的高效缓存管理与Python实现【LRU缓存淘汰策略的原理与应用】
步入烟尘
数据结构与算法LRUpython
文章目录基于LRU算法的高效缓存管理与Python实现【LRU缓存淘汰策略的原理与应用】1.LRU算法原理1.1数据结构选择2.Python实现2.1基本思路2.2代码实现2.3代码分析2.4复杂度分析3.优化和扩展3.1使用双向链表与哈希表实现3.2多线程缓存4.扩展应用4.1数据库查询缓存4.2Web服务缓存4.3图像处理4.4网络代理和负载均衡5.高级实现:自定义缓存淘汰策略5.1LFU(最
- C++ 缓存(lru结合lfu)
ShAn DiAn
C++缓存c++数据结构链表
1.ARC(AdaptiveReplacementCache)算法的核心思想LRU(最近最久未使用)算法的主要不足在于它只考虑时间局部性,当遇到突发性的冷数据访问时,可能会将热点数据挤出缓存,造成缓存污染。例如,如果缓存大小为4,当前缓存中有热点数据A、B、C、D,突然有大量冷数据E、F、G、H访问,这些冷数据会依次替换掉热点数据,导致缓存命中率急剧下降。而LFU(最近最少使用)算法虽然考虑了访问
- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
道友老李
#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰
- 操作系统知识点30
落——枫
网络
1.处理器处于管态时可以执行全部指令2.当进程处于阻塞态时,表示进程因某种原因而暂时不能运行的状态3.最近最不常用LFU:淘汰访问次数最少最近未使用NRU:访问位和修改位均为0最近最少使用LRU:访问位为0,访问次数最多4.采用给进程一次性分配其所需资源的方法是破坏了请求和保持条件5.要实现一个可变分区存储管理方案,需要的基本条件:硬件地址转换机制作支持;基址寄存器;限长寄存器;地址加法器;地址比
- java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王?
rider189
java开发语言
读者专属福利:零基础java自学视频,从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU(WindowedTinyLeastFrequentlyUsed)算法,结合了LRU(最近最少使用)和LFU(最不经常使用)的优势,解决了传统算法的缺陷:窗口缓存(WindowCache):保留最近访问的少量条目(类似LRU),用于捕捉突发性短期热点数据。
- 七、Redis 内存管理详解:模型、优化策略(LRU/LFU、对象共享)
伯牙碎琴
#Redisredis
Redis内存管理详解:模型、优化策略(LRU/LFU、对象共享)Redis以高性能和低延迟著称,但作为基于内存的数据库,内存管理是其核心问题之一。本文将深入解析Redis的内存模型、内存优化策略(包括LRU/LFU机制、对象共享等),帮助开发者提高Redis的存储效率和性能。1.Redis内存模型1.1内存分配Redis主要使用jemalloc作为内存分配器,该分配器比malloc更高效,适合小
- 总结-常见缓存替换算法
w_w方圆
缓存替换算法缓存缓存替换算法
缓存替换算法1.总结1.总结常见的缓存替换算法除了FIFO、LRU和LFU还有下面几种:算法优点缺点适用场景FIFO简单实现可能移除重要数据嵌入式系统,简单场景LRU局部性原理良好维护成本高,占用更多存储空间内存管理,浏览器缓存LFU保留高频数据更新频率高,适应动态性差数据库缓存,文件系统Random实现简单命中率不稳定快速开发,实验性场景MRU适合最近使用数据无需保留的场景普适性不如LRU特殊访
- 缓存-算法
HBryce24
算法缓存算法
缓存算法详解缓存算法用于在缓存容量不足时决定哪些数据应被淘汰,以最大化缓存命中率。以下是常见算法的深入解析、实现细节及优化策略。一、常见缓存算法概览算法名称核心思想适用场景复杂度优缺点FIFO淘汰最早进入缓存的数据顺序访问模式O(1)实现简单,但对热点数据不敏感。LRU淘汰最久未被访问的数据突发访问、短期热点数据O(1)高效,但对周期性访问模式不友好(如全表扫描)。LFU淘汰访问频率最低的数据长期
- 本地缓存Caffeine
赤橙红的黄
缓存缓存caffe
1、简介Caffine是一款高性能的近似LFU(最近最少频率使用)准入策略的本地缓存组件,Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap,使用WindowTinyLfu回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率。适用范围:变更频率低、实时性要求低的数据应用场景:常用数据的枚举值(如类目);依赖第三方系统一些不频繁变更的键值对(先在本地缓存中查找,若存在则返回,若不存在再调用第三方系
- 缓存失效算法
孜泽
本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- Redis从0到1详解(SpringBoot)
小白的一叶扁舟
面试题redisspringboot数据库springcloudjava后端中间件
前言在现代应用中,Redis扮演着重要的角色,作为高性能的缓存和消息队列,它能够大大提高系统的响应速度和吞吐量。在SpringBoot项目中使用Redis,不仅能通过简单的配置连接Redis服务,还能利用Redis提供的各种高效算法,如LRU(最近最少使用)和LFU(最不常用)来实现智能的数据管理。此外,分布式锁也可以通过Redis提供的功能来实现,保证多线程或多服务之间的数据一致性。本文将介绍如
- 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;
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// 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){
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- 《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
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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
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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
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Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
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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
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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
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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
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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”
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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:
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import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
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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,