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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
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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
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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
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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
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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
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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
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- 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
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- oracle 数据库迁移expdp,impdp(数据泵导出导入)方法
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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曼汐 .
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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
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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_
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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_
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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
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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
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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
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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
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
平台: Mac
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系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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