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MemCache
...的分布式缓存系统,在处理高并发、大数据量场景中发挥着重要作用。不过,在实际动手布阵这套系统的时候,如何在满是分散节点的环境里头,既把多个MemCache节点管理得井井有条,又保证数据能在各个节点间实现靠谱的分布式存储和同步更新,这可真是个挺让人挠头的技术难题啊。本文将围绕这一主题,结合代码实例,深入探讨并给出解决方案。 1. MemCache在分布式环境中的部署策略 首先,我们需要理解MemCache在分布式环境下的工作原理。MemCache这东西吧,本身并不具备跨节点数据一致性的功能,也就是说,每个节点都是个自给自足的小缓存个体,它们之间没有那种自动化同步数据的机制。所以,当我们在实际动手部署的时候,得想办法让这些工作量分散开,就像大家分担家务一样。这里我们可以用个很巧妙的方法,就叫“一致性哈希”,这个算法就像一个超级智能的分配器,能帮我们精准地判断每一份数据应该放在哪个小仓库(节点)里头,这样一来,所有的东西都能各归其位,整整齐齐。 python from pymemcache.client.hash import ConsistentHashRing nodes = [('node1', 11211), ('node2', 11211), ('node3', 11211)] ring = ConsistentHashRing(nodes) 使用一致性哈希决定key对应的节点 node, _ = ring.get_node('your_key') 2. 数据的分布式存储 上述的一致性哈希算法能够保证当新增或减少节点时,对已存在的大部分键值对的映射关系影响较小,从而实现数据的均衡分布。此外,咱们得牢牢记住一个大原则:如果有那么些关系紧密的数据兄弟,最好让它们挤在同一台MemCache服务器上,这样可以有效避免因为跨节点访问而产生的网络开销,懂我意思吧? 3. 同步更新问题及其解决思路 MemCache本身不具备数据同步功能,因此在分布式环境下进行数据更新时,需要通过应用层逻辑来保障一致性。常见的一种做法是“先更新数据库,再清除相关缓存”。 python 假设我们有一个更新用户信息的方法 def update_user_info(user_id, new_info): 先更新数据库 db.update_user(user_id, new_info) 清除MemCache中相关的缓存数据 memcached_client.delete(f'user_{user_id}') 另一种策略是引入消息队列,例如使用Redis Pub/Sub或者RabbitMQ等中间件,当数据库发生变更时,发布一条消息通知所有MemCache节点删除对应的缓存项。 4. MemCache节点的维护与监控 为了保证MemCache集群的稳定运行,我们需要定期对各个节点进行健康检查和性能监控,及时发现并处理可能出现的内存溢出、节点失效等问题。可以通过编写运维脚本定期检查,或者接入诸如Prometheus+Grafana这样的监控工具进行可视化管理。 bash 示例:简单的shell脚本检查MemCache节点状态 for node in $(cat memcache_nodes.txt); do echo "Checking ${node}..." telnet $node 11211 <<< stats | grep -q 'STAT bytes 0' if [ $? -eq 0 ]; then echo "${node} is down or not responding." else echo "${node} is up and running." fi done 总的来说,要在分布式环境中有效管理和维护多个MemCache节点,并实现数据的分布式存储与同步更新,不仅需要合理设计数据分布策略,还需要在应用层面对数据一致性进行把控,同时配合完善的节点监控和运维体系,才能确保整个缓存系统的高效稳定运行。在整个探险历程中,咱们得时刻动脑筋、动手尝试、灵活应变、优化咱的计划,这绝对是一个挑战多多、趣味盎然的过程,让人乐在其中。
2023-11-14 17:08:32
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凌波微步
Cassandra
...少不必要的网络流量和处理负担。 4.2 查看AntiEntropy状态 想知道你的AntiEntropy操作进行得怎么样了吗?你可以使用以下命令查看当前的AntiEntropy状态: bash nodetool netstats 这个命令会显示每个节点正在进行的AntiEntropy任务的状态,包括已经完成的任务和正在进行的任务。 4.3 手动触发AntiEntropy 有时候你可能需要手动触发AntiEntropy,特别是在遇到某些特定问题时。你可以通过以下命令来手动触发AntiEntropy: bash nodetool repair -full 这里的和分别是你想要修复的键空间和列族的名字。使用-full参数可以执行一个完整的AntiEntropy操作,这通常会更彻底,但也会消耗更多资源。 5. 结论 好了,小伙伴们,今天关于Cassandra的AntiEntropy我们就聊到这里啦!AntiEntropy是维护分布式数据库数据一致性和完整性的关键工具之一。这话说起来可能挺绕的,但其实只要找到对的方法,就能让它变成你的得力助手,在分布式系统的世界里让你得心应手。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或者想了解更多细节,请随时留言交流哦!记得,技术之路虽然充满挑战,但探索的乐趣也是无穷无尽的!🚀 --- 这就是今天的分享啦,希望你喜欢这种更接近于聊天的方式,而不是冷冰冰的技术文档。如果有任何想法或者建议,欢迎随时和我交流!
2024-10-26 16:21:46
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幽谷听泉
DorisDB
...MPP (大规模并行处理) 分析型数据库,它专为海量数据的实时分析查询而设计。它的列式存储方式、向量化执行引擎,再加上分布式架构的设计,让其在应对实时推荐场景时,面对高并发查询和低延迟需求,简直就像一把切菜的快刀,轻松驾驭,毫无压力。 3. 实时推荐系统的需求与挑战 构建实时推荐系统,我们需要解决的关键问题包括:如何实时捕获用户行为数据?如何快速对大量数据进行计算以生成实时推荐结果?这就要求底层的数据存储和处理平台必须具备高效的数据写入、查询以及实时分析能力。而DorisDB正是这样一款能完美应对这些挑战的工具。 4. 使用DorisDB构建实时推荐系统的实战 (1)数据实时写入 假设我们正在处理用户点击流数据,以下是一个简单的使用Python通过DorisDB的Java SDK将数据插入到表中的示例: java // 导入相关库 import org.apache.doris.hive.DorisClient; import org.apache.doris.thrift.TStatusCode; // 创建Doris客户端连接 DorisClient client = new DorisClient("FE_HOST", "FE_PORT"); // 准备要插入的数据 String sql = "INSERT INTO recommend_events(user_id, item_id, event_time) VALUES (?, ?, ?)"; List params = Arrays.asList(new Object[]{"user1", "item1", System.currentTimeMillis()}); // 执行插入操作 TStatusCode status = client.executeInsert(sql, params); // 检查执行状态 if (status == TStatusCode.OK) { System.out.println("Data inserted successfully!"); } else { System.out.println("Failed to insert data."); } (2)实时数据分析与推荐生成 利用DorisDB强大的SQL查询能力,我们可以轻松地对用户行为数据进行实时分析。例如,计算用户最近的行为热度以实时更新用户的兴趣标签: sql SELECT user_id, COUNT() as recent_activity FROM recommend_events WHERE event_time > NOW() - INTERVAL '1 HOUR' GROUP BY user_id; 有了这些实时更新的兴趣标签,我们就可以进一步结合协同过滤、深度学习等算法,在DorisDB上直接进行实时推荐结果的生成与计算。 5. 结论与思考 通过上述实例,我们能够深刻体会到DorisDB在构建实时推荐系统过程中的优势。无论是实时的数据写入、嗖嗖快的查询效率,还是那无比灵活的SQL支持,都让DorisDB在实时推荐系统的舞台上简直就像鱼儿游进了水里,畅快淋漓地展现它的实力。然而,选择技术这事儿可不是一次性就完事大吉了。要知道,业务会不断壮大,技术也在日新月异地进步,所以我们得时刻紧跟DorisDB以及其他那些最尖端技术的步伐。我们要持续打磨、优化咱们的实时推荐系统,让它变得更聪明、更精准,这样一来,才能更好地服务于每一位用户,让大家有更棒的体验。 6. 探讨与展望 尽管本文仅展示了DorisDB在实时推荐系统构建中的初步应用,但在实际项目中,可能还会遇到更复杂的问题,比如如何实现冷热数据分离、如何优化查询性能等。这都需要我们在实践中不断探索与尝试。不管怎样,DorisDB这款既强大又好用的实时分析数据库,可真是帮我们敲开了高效、精准实时推荐系统的神奇大门,让一切变得可能。未来,期待更多的开发者和企业能够借助DorisDB的力量,共同推动推荐系统的革新与发展。
2023-05-06 20:26:51
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人生如戏
Mahout
...如何在Mahout中处理这个问题。 4.1 示例1:基本的协同过滤推荐 java // 创建数据源 DataModel model = new FileDataModel(new File("data.csv")); // 初始化推荐器 UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model); UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(5, similarity, model); Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity); // 设置迭代次数限制 int maxIterations = 100; for (int i = 0; i < maxIterations; i++) { try { // 进行推荐 List recommendations = recommender.recommend(userId, howMany); System.out.println("Recommendations: " + recommendations); } catch (TooManyIterationsException e) { System.err.println("Warning: " + e.getMessage()); break; } } 在这个例子中,我们为推荐过程设置了最大迭代次数限制,并且捕获了TooManyIterationsException异常,以便及时做出反应。 4.2 示例2:使用SVD++算法进行矩阵分解 java // 数据准备 FileDataModel model = new FileDataModel(new File("ratings.dat")); // SVD++参数设置 int rank = 50; double lambda = 0.065; int iterations = 20; try { // 创建SVD++实例 Recommender recommender = new SVDRecommender( model, new SVDPlusPlusSolver(rank, lambda), iterations ); // 进行预测 List recommendations = recommender.recommend(userId, howMany); System.out.println("Recommendations: " + recommendations); } catch (TooManyIterationsException e) { System.err.println("警告:迭代次数超出预期,检查数据或算法参数!"); } 这里,我们使用了SVD++算法来进行用户行为预测。同样地,我们设置了最大迭代次数,并处理了可能发生的异常情况。 5. 结论 与Mahout同行 通过上述内容,我相信你对Mahout中的TooManyIterationsException有了更深入的理解。嘿,别担心遇到问题,这没啥大不了的。重要的是你要弄清楚问题到底出在哪里,然后找到合适的方法去搞定它。希望这篇文章能帮助你在使用Mahout的过程中更加得心应手,享受机器学习带来的乐趣! --- 这就是我的分享,如果你有任何疑问或想要进一步讨论的话题,请随时留言。让我们一起探索更多关于Mahout的秘密吧!
2024-11-30 16:27:59
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烟雨江南
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43357889/article/details/103888475。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 项目中遇到的问题: 1.c开始学习中,创建一个二维数组都费劲,使用java的那种形式会出错。 多维数组:c中无论是几维数组只用一个中括号[]来表示。 //二维数组:int[,] array=new int[3,2];//初始化:int[,] arr = new int[2,3]{ {1,2,3},{4,5,6} }; 与java总类似的int[][]两个中括号的定义是交错数组,相当于一个一维数组的嵌入 //交错数组:后一个中括号中不能有值int[][] arr = new int[2][];//初始化int[][] arr = new int[2][]{new int{1,3,2},new int{4,5,6} }; 对于数组也可以使用循环赋值初始化。 2.项目中前端需要显示数据库中特定值考前的下拉菜单 使用sql语句: 将数据表中的的特定语句放在最前面:方式一:select from [dbo].[CTS_DUTIES] where [DUTIES_ID] ='特定值'union all select from [dbo].[CTS_DUTIES] where [DUTIES_ID] <>'特定值'方式二:select case when [DUTIES_ID] ='特定值' then 0 else 1 end flag, FROM [dbo].[CTS_DUTIES]ORDER BY flag asc 3.在一个下拉列表中选择的是一个树级菜单 使用的控件: 在ASPxDropDownEdit控件中嵌入一个TreeList控件。 <!--js程序--><script type="text/javascript">function ss() {var key = treeListUnit.GetFocusedNodeKey();Panel_call.PerformCallback(key);ASPxItem.HideDropDown();}</script><!--htmlbody中程序--><td><dx:ASPxCallbackPanel ID="ASPxCallbackPanel_call" ClientInstanceName="Panel_call" runat="server" Width="200px" OnCallback="ASPxCallbackPanel_call_Callback"><PanelCollection><dx:PanelContent><dx:ASPxDropDownEdit ID="dropdown_branch" Theme="Moderno" runat="server" Width="170px" EnableAnimation="False"ClientInstanceName="ASPxItem" OnPreRender="ASPxDropDownEdit2_PreRender"><DropDownWindowTemplate><div style="height: 300px; width: 270px; overflow: auto"><dx:ASPxTreeList ID="ASPxTreeList1" runat="server" AutoGenerateColumns="False" Theme="Aqua"ClientInstanceName="treeListUnit"KeyFieldName="MenuId" ParentFieldName="UpperMenuId"><SettingsText LoadingPanelText="正在加载..." /><Styles><AlternatingNode Enabled="True" CssClass="GridViewAlBgColor" /><Header HorizontalAlign="Center" /><%--d8d8d8--%><FocusedNode BackColor="d8d8d8" ForeColor="teal"></FocusedNode></Styles><Columns><dx:TreeListTextColumn Caption="组织架构名称" FieldName="MenuName" VisibleIndex="0"><CellStyle HorizontalAlign="Left"></CellStyle><EditFormSettings VisibleIndex="0" Visible="True" /></dx:TreeListTextColumn></Columns><SettingsLoadingPanel Text="正在加载..." /><Settings SuppressOuterGridLines="True" GridLines="Horizontal" /><SettingsBehavior AllowFocusedNode="True" AutoExpandAllNodes="true" ExpandCollapseAction="NodeDblClick" /><ClientSideEvents NodeDblClick="function(s, e) {ss();}" /><Border BorderStyle="Solid" /></dx:ASPxTreeList></div><div><dx:ASPxHiddenField ID="ASPxHiddenField_orgname" ClientInstanceName="hid_orgname" runat="server"></dx:ASPxHiddenField></div></DropDownWindowTemplate></dx:ASPxDropDownEdit></dx:PanelContent></PanelCollection></dx:ASPxCallbackPanel></td> HiddenField的作用是将数据库中的ID放置在隐藏域,在文本框中显示名称。 //treelist的获取与绑定DataTable dt = comm.SELECT_DATA(string.Format("select from POWER_CONSTRUC_TPERSON where SERIAL_ID='{0}'", edit.Split(',')[0])).Tables[0];ASPxTreeList treeList = (ASPxTreeList)dropdown_branch.FindControl("ASPxTreeList1");treeList.DataSource = org_manager.GetZT_ORGANIZATION();treeList.DataBind();//隐藏域获取以及绑定ASPxHiddenField hidden_org = (ASPxHiddenField)dropdown_branch.FindControl("ASPxHiddenField_orgname");//单位信息hidden_orgperson.UNIT_CODE = hidden_org.Get("hidden_org").ToString(); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43357889/article/details/103888475。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-20 18:50:13
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Impala
...款超给力的大规模并行处理SQL查询引擎,专门为Hadoop和Hive这两大数据平台量身定制。为啥说它不得了呢?因为它有着高性能、低延迟的超强特性,在处理海量数据的时候,那速度简直就像一阵风,独树一帜。尤其在处理那些海量日志分析的任务上,更是游刃有余,表现得尤为出色。这篇文会手牵手带你畅游Impala的大千世界,咱不光说理论,更会实操演示,带着你一步步见识怎么用Impala这把利器,对海量日志进行深度剖析。 2. Impala简介 Impala以其对HDFS和HBase等大数据存储系统的原生支持,以及对SQL-92标准的高度兼容性,使得用户可以直接在海量数据上执行实时交互式SQL查询。跟MapReduce和Hive这些老哥不太一样,Impala这小子更机灵。它不玩儿那一套先将SQL查询变魔术般地转换成一堆Map和Reduce任务的把戏,而是直接就在数据所在的节点上并行处理查询,这一招可是大大加快了我们分析数据的速度,效率杠杠滴! 3. Impala在日志分析中的应用 3.1 日志数据加载与处理 首先,我们需要将日志数据导入到Impala可以访问的数据存储系统,例如HDFS或Hive表。以下是一个简单的Hive DDL创建日志表的例子: sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS logs ( log_id BIGINT, timestamp TIMESTAMP, user_id STRING, event_type STRING, event_data STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; 然后,通过Hive或Hadoop工具将日志文件加载至该表: bash hive -e "LOAD DATA INPATH '/path/to/logs' INTO TABLE logs;" 3.2 Impala SQL查询实例 有了结构化的日志数据后,我们便可以在Impala中执行复杂的SQL查询来进行深入分析。例如,我们可以找出过去一周内活跃用户的数量: sql SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM logs WHERE timestamp >= UNIX_TIMESTAMP(CURRENT_DATE) - 7246060; 或者,我们可以统计各类事件发生的频率: sql SELECT event_type, COUNT() as event_count FROM logs GROUP BY event_type ORDER BY event_count DESC; 这些查询均能在Impala中以极快的速度得到结果,满足了对大规模日志实时分析的需求。 3.3 性能优化探讨 在使用Impala进行日志分析时,性能优化同样重要。比如,对常量字段创建分区表,可以显著提高查询速度: sql CREATE TABLE logs_partitioned ( -- 同样的列定义... ) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT); 随后按照日期对原始表进行分区数据迁移: sql INSERT OVERWRITE TABLE logs_partitioned PARTITION (year, month, day) SELECT log_id, timestamp, user_id, event_type, event_data, YEAR(timestamp), MONTH(timestamp), DAY(timestamp) FROM logs; 这样,在进行时间范围相关的查询时,Impala只需扫描相应分区的数据,大大提高了查询效率。 4. 结语 总之,Impala凭借其出色的性能和易用性,在大规模日志分析领域展现出了强大的实力。它让我们能够轻松应对PB级别的数据,实现实时、高效的查询分析。当然啦,每个项目都有它独特的小脾气和难关,但只要巧妙地运用Impala的各种神通广大功能,并根据实际情况灵活机动地调整作战方案,保证能稳稳驾驭那滔滔不绝的大规模日志分析大潮。这样一来,企业就能像看自家后院一样清晰洞察业务动态,优化决策也有了如虎添翼的强大力量。在这个过程中,我们就像永不停歇的探险家,不断开动脑筋思考问题,动手实践去尝试,勇敢探索未知领域。这股劲头,就像是咱们在技术道路上前进的永动机,推动着我们持续进步,一步一个脚印地向前走。
2023-07-04 23:40:26
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月下独酌
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_53318060/article/details/121664128。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Linux Mysql 搭建 systemctl stop firewalld 停止防火墙服务systemctl disable firewalld 禁止防火墙服务开机自启动sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/sysconfig/selinux // 将 selinux文件中的SELINUX值修改为disabledwget -O /etc/yum.repos.d/openEulerOS.repo https://repo.huaweicloud.com/repository/conf/openeuler_aarch64.repo 增加openEulerOS.repo yum clean all 清除之前的所有仓库缓存yum makecache 生成软件包信息缓存,以提高搜索安装软件的速度dnf install mysqlmkdir /var/lib/mysql // 在 /var/lib 目录下创建一个mysql 目录cd /var/lib/mysql/ // 切换到这个目录mkdir data tmp run log // 在 mysql目录下 创建 data, tmp,run,log 四个子目录touch /var/lib/mysql/log/mysql.log // 在log 目录下 创建mysql.log空文件chown -R mysql:mysql /var/lib/mysql/ // 将 mysql目录下的所有文件 所有者及群组都设为 mysqlrm -f /etc/my.cnf// 将一些信息导入到 my.cnf 中echo -e "[mysqld_safe]\nlog-error=/var/lib/mysql/log/mysql.log\npid-file=/var/lib/mysql/run/mysqld.pid\n\n[mysqldump]\nquick\n\n[mysql]\nno-auto-rehash\n\n[client]\nport=3306\nmax_allowed_packet=64M\ndefault-character-set=utf8\n\n[mysqld]\nuser=root\nport=3306\nbasedir=/usr/local/mysql\nsocket=/var/lib/mysql/run/mysql.sock\ntmpdir=/var/lib/mysql/tmp\ndatadir=/var/lib/mysql/data\ndefault_authentication_plugin=mysql_native_password\nskip-grant-tables\nkey_buffer_size=16M" > /etc/my.cnfcat /etc/my.cnf // 查看文件内容chown mysql:mysql /etc/my.cnf // 将该文件的所有者及群组 都设为 mysqlll /etc/my.cnfchmod 777 /usr/local/mysql/support-files/mysql.server //对mysql.server的所有者,群组,其他用户设置读,写,执行,权限cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqlchkconfig mysql on // 开机自动启动chown -R mysql:mysql /etc/init.d/mysqlvi /etc/profile // 把 export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin 放到文件尾端,设置环境变量source /etc/profile // 重新执行刚修改的文件,使之立即生效env // 显示系统的环境变量mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf --initializechown -R mysql:mysql /var/lib/mysql/datall /var/lib/mysql/dataservice mysql startservice mysql status // 查看服务状态ps -ef | grep mysqlnetstat -anptnetstat -anpt | grep mysqlnetstat -anpt | grep 3306 显示有关mysql的进程mysql -u root -p -S /var/lib/mysql/run/mysql.sock // 输入密码进入到了mysqlalter user 'root'@'localhost' identified by "123456";flush privileges;create user 'user'@'%' identified by '123456';grant all privileges on . to 'user'@'%' with grant option;flush privileges;select user,host from mysql.user; service mysql stop 停止服务\q回到命令行vi /etc/ld.so.confldconfig 搜索出可共享的动态链接库(格式如lib.so),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件。缓存文件默认为/etc/ld.so.cacheln -s /var/ldconfiglib/mysql/run/mysql.sock /tmp/mysql.sock 建立软连接 service 和 chkconfig 都可以用 systemctl 来代替 遇到 Can’t connect to local MySQL server through socket ‘/tmp/mysql.sock’ (2) service mysql stop // 先停用ln -s /var/lib/mysql/mysql.sock /tmp/mysql.sock // 建立软连接vi /etc/my.cnf // 修改里面的 socket 路径service mysql start // 重启 Linux chmod 命令 Linux文件的所有者、群组和其他人 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_53318060/article/details/121664128。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-24 19:00:46
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 L2-007 家庭房产 (25 分) 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产: 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号(如果已经过世,则显示-1);k(0≤k≤5)是该人的子女的个数;孩子i是其子女的编号。 输出格式: 首先在第一行输出家庭个数(所有有亲属关系的人都属于同一个家庭)。随后按下列格式输出每个家庭的信息: 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出,若有并列,则按成员编号的升序输出。 输入样例: 106666 5551 5552 1 7777 1 1001234 5678 9012 1 0002 2 3008888 -1 -1 0 1 10002468 0001 0004 1 2222 1 5007777 6666 -1 0 2 3003721 -1 -1 1 2333 2 1509012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 1001235 5678 9012 0 1 502222 1236 2468 2 6661 6662 1 3002333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100 输出样例: 38888 1 1.000 1000.0000001 15 0.600 100.0005551 4 0.750 100.000 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;} }s[10005];struct GG{double cnt,upset,squ;int id;};int pre[10005];bool flag[10005]; //刚开始不都是false 如果有出现就true int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);}void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;}bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; }int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;} if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;} scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child); merge(child, me);flag[child] = true;} scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--) //这边wa了第四个测试点因为0---10000 我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset; } }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = it;gg.cnt = s[it].cnt;gg.squ =s[it].squ 1.0 / s[it].cnt 1.0;gg.upset = s[it].upset 1.0 / s[it].cnt 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-09 17:56:42
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/HugMua/article/details/121866989。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 创建数组 val 声明的数组只能改变元素 var 声明的数组可以改变引用 创建方式 举例 Array () 通用数组 Array(size: Int, init: (Int) -> T) val array: Array<Int> = Array(5) { i -> i 2 } 5是数组长度,i是索引值,元素赋值为索引值2 原生数组 IntArray (长度) Array (长度) val ys1 = IntArray(5) //元素都是0 val ys2 = BooleanArray(5) //元素都是false val ys3 = CharArray(5) //元素都是空格 arrayOfXXX () 指定元素(元素可为任意类型) arrayOf () val array1: Array<Any> = arrayOf(1, '你', "hahaah", false) for (element: Any in array1) print(element) val array2: Array<Int> = arrayOf(1, 2, 3) val array3: Array<Person> = arrayOf(person1, person2) 指定长度(元素都为null) arrayOfNulls () val arrayNull: Array<String> = arrayOfNulls<String>(6) 空数组 emptyArray () val empty: Array<String> = emptyArray<String>() 原生数组(避免拆装箱开销) intArrayOf () ArrayOf () val array3: IntArray = intArrayOf(1, 3, 5, 7) val array4: CharArray = charArrayOf('a', 'b', 'c') 原生数组 & 通用数组 为了避免不必要的拆装箱开销,或者与Java互操作,可以使用原生类型数组。这些类与Array没有继承关系,只是有相同的方法属性,因此 IntArray 和 Array<Int> 是完全不同的类型,但两者可以互转。 原生类型数组 对应Java中的基本数据类型数组 IntArray Array int [ ] [ ] 方法 说明 举例 toIntArray () toArray () 通用→原生 val ty: Array<Int> = arrayOf(1, 2, 3) val toIntArray: IntArray = ty.toIntArray() toTypedArray () 原生→通用 val ys: IntArray = intArrayOf(1, 2, 3) val toTypedArray: Array<Int> = ys.toTypedArray() Person[] people = {new Person(), new Person()}; //Javaval people: Array<Person> = arrayOf(Person(), Person()) //Kotlin 遍历 val arr = arrayOf(1,2,3,4,5)//通过forEach循环arr.forEach{println(it)}//通过iterator循环var iterable:Iterator<Integer> = arr.iterator();while(iterable.hasNext()){println(iterable.next())}for(element in arr.iterator()){println(element)}//for循环一for(element in arr){println(element)}//for循环二for(index in 0..arr.size-1){println(arr[index])}//for循环三for(index in arr.indices){println(arr[index])}//for循环四for((index, value) in arr.withIndex()){println("$index位置的元素是:$value")}// 上面写法等价于下面写法for (element in arr.withIndex()) {println("${element.index} : ${element.value}")} 操作 方法 说明 .size .indices 数组长度 数组最大索引值 get (索引) 获取元素,推荐使用操作符 [ ] arr[3] 等同于 arr.get(3) set (索引,目标值) 给元素赋值,推荐使用操作符 [ ] arr[3] = "哈" 等同于 arr.set(3,"哈") plus (目标值) 增加:返回一个数组长度+1并用目标值赋值新元素的新数组,不对原数组进行改动 arr + 6 等同于 arr.plus(6) slice (区间) 截取:返回一个截取该区间元素的新数组,不对原数组进行改动 fill (目标值) fill (目标值,起始索引,结束索引) 修改:将该区间的元素赋值为指定值 copyOf () copyOf (个数) copyOfRange (起始索引,结束索引) 返回一个 完全复制了原数组 的新数组 返回一个 正向复制原数组元素个数 的新数组,超过原数组大小的新元素值为null 返回一个 复制原数组该区间元素 的新数组,超过原数组索引范围报错 asList () 数组转集合 reverse () reversedArray () reversed () 反转:将数组中的元素顺序进行反转 返回一个反转后的新数组,不对原数组进行改动 返回一个反转后的list,不对原数组进行改动 sort () sortedArray () sorted () 排序:对数组中的元素进行自然排序 返回一个自然排序后的新数组,不对原数组进行改动 返回一个自然排序后的list,不对原数组进行改动 joinToString (字符串分隔符) 将Array原生数组拼接成一个String,默认分隔符是“,” all (predicate) any (predicate) 全部元素满足条件返回 true,否则 false 任一元素满足条件返回 true,否则 false val arr = arrayOf(1, 2, 3, 4, 5)val cc = charArrayOf('你','们','好')val brr = arrayOf(5,2,1,4,3)//数组长度val num1 = arr.size //5//最大索引val num2 = arr.indices //4for (i in arr.indices) print(i) //01234//条件判断val boolean1 = arr.all { i -> i > 3 } //false,不是全部元素>3//增val arr1 = arr.plus(6) //123456,长度+1并赋值为6val arr2 = arr + 6 //同上//改val arr3 = arr.slice(2..4) //345arr.fill(0) //00000,操作的是原数组val str1 = cc.joinToString("") //你们好brr.sort() //12345val list1 = brr.sorted() //返回一个排序后的listval brr4 = brr.sortedArray() //返回排序后的新数组val arr5 = arr.copyOf() //12345val arr6 = arr.copyOf(2) //12val arr7 = arr.copyOfRange(2,4) //34 多维数组 //方式一:数组里面存的元素是数组val aa = arrayOf(arrayOf(1, 2, 3),arrayOf(4, 5, 6))print(aa[1][2]) //6//方式二:元素为null但类型是数组val bb = arrayOfNulls<Array<Int>>(2) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/HugMua/article/details/121866989。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-31 12:34:25
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Consul
...例,实现了配置的版本控制和动态更新,有助于提升系统稳定性和运维效率。 Consul Connect , Consul Connect是Consul提供的服务网格解决方案的一部分,它通过在服务间通信中引入身份认证、授权和加密等安全措施,强化了服务间的信任和安全性。Connect允许用户定义服务间通信的策略,并通过Sidecar代理自动实施这些策略,从而简化了构建和运维安全微服务环境的过程。
2023-08-15 16:36:21
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月影清风-t
ClickHouse
...以其出色的查询速度和处理能力赢得了众多企业的青睐。然而,为了让ClickHouse数据中心彻底展现它的威力,并且完美适应特定业务环境的需求,我们得给它来个“量体裁衣”式的精细设置。嘿,伙计们,这篇内容将会手把手地带你们踏上一段实战之旅,咱们一步步地通过具体的步骤和鲜活的代码实例,来揭开如何搭建一个既高效又稳定的ClickHouse数据中心的秘密面纱。 1. 确定硬件配置与集群架构 首先,我们从硬件配置和集群设计开始。根据业务的具体需求,数据量大小和并发查询的压力等因素,就像指挥棒一样,会直接影响到我们选择硬件资源的规格以及集群结构的设计布局。比如说,如果我们的业务需要处理海量数据或者面临大量的并发查询挑战,那就得像搭积木一样,精心设计和构建强大的硬件支撑体系以及合理的集群架构,才能确保整个系统的稳定高效运行。 例如,如果您的业务涉及到PB级别的海量数据存储和实时分析,可能需要考虑采用分布式集群部署的方式,每个节点配置较高的CPU核心数、大内存以及高速SSD硬盘: yaml 配置文件(/etc/clickhouse-server/config.xml) true node1.example.com 9000 这里展示了如何配置一个多副本、多分片的ClickHouse集群。my_cluster是集群名称,内部包含多个shard,每个shard又包含多个replica,确保了高可用性和容错性。 2. 数据分区策略与表引擎选择 ClickHouse支持多种表引擎,如MergeTree系列,这对于数据分区和优化查询性能至关重要。以MergeTree为例,我们可以根据时间戳或其他业务关键字段进行分区: sql CREATE TABLE my_table ( id Int64, timestamp DateTime, data String ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp) ORDER BY (timestamp, id); 上述SQL语句创建了一个名为my_table的表,使用MergeTree引擎,并按照timestamp字段进行分区,按timestamp和id排序,这有助于提高针对时间范围的查询效率。 3. 调优配置参数 ClickHouse提供了一系列丰富的配置参数以适应不同的工作负载。比如,对于写入密集型场景,可以调整以下参数: yaml 1048576 增大插入块大小 16 调整后台线程池大小 16 最大并行查询线程数 这些参数可以根据实际服务器性能和业务需求进行适当调整,以达到最优写入性能。 4. 监控与运维管理 为了保证ClickHouse数据中心的稳定运行,必须配备完善的监控系统。ClickHouse自带Prometheus metrics exporter,方便集成各类监控工具: bash 启动Prometheus exporter clickhouse-server --metric_log_enabled=1 同时,合理规划备份与恢复策略,利用ClickHouse的备份工具或第三方工具实现定期备份,确保数据安全。 总结起来,配置ClickHouse数据中心是一个既需要深入理解技术原理,又需紧密结合业务实践的过程。当面对特定的需求时,我们得像玩转乐高积木一样,灵活运用ClickHouse的各种强大功能。从挑选合适的硬件设备开始,一步步搭建起集群架构,再到精心设计数据模型,以及日常的运维调优,每一个环节都不能落下,都要全面、细致地去琢磨和优化,确保整个系统运作流畅,高效满足需求。在这个过程中,我们得不断摸爬滚打、动动脑筋、灵活变通,才能让我们的ClickHouse数据中心持续进步,更上一层楼地为业务发展添砖加瓦、保驾护航。
2023-07-29 22:23:54
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翡翠梦境
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30240349/article/details/98266532。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 昨天看了这部片子,感觉一般,但还是一部可看的片子,不闷。 女杀手失忆之前挺酷的,之后感觉太柔弱了。 三个男主角都不错,不过方中信的形象应该更强悍一些才好,而千叶真一象极了邻居家的老大伯。 《孙子兵法》第六计 虚实计 …… 攻而必取者,攻其所不守也。 守而必固者,守其所必攻也。 故善攻者,敌不知其所守; 善守者,敌不知其所攻。 …… 进而不可御者,冲其虚也; 退而不可追者,速而不可及也。 故我欲战,敌虽高垒深沟,不得不与我战者,攻其所必救也; 我不欲战,虽画地而守之,敌不得与我战者,乖其所之也。 故形人而我无形,则我专而敌分。 …… 附录: 中文名称:第六计 英文名称:Explosive City 资源类型:DVDScr 发行时间:2004年11月04日 电影导演:梁德森 电影演员: 任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 地区:香港 语言:普通话 简介: 转自TLF论坛 片名:Explosive City 译名:第六计(又名爆裂都市) 导演:梁德森 主演:任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 时间:90分钟 类型:动作 上映日期:2004-11-4 官方网站:http://www.bakuretsu.jp/ 语言:国语 字幕:外挂中/英 剧情: (转自世纪环球在线) 某国际机场,来参加国际会议的邻埠高级官员容大刚正在与众多记者畅谈参会感 想,突然,一个神情冷漠的美貌女子从人群中闪出,只见她拔出手枪,对准容大刚连 开三枪,场内一片大乱。 机场刺杀案引起了警方极大的震惊,派来高级警务人员姚天明(方中信饰)协助 特警队张志诚(任达华饰)警司侦破此案。经过排查,行刺者是某国际恐怖组织的成员, 名叫北条真理(白田久子饰)。材料显示:北条真理生于日本的一个幸福的家庭,三 岁时被某国际恐怖组织首领“奥多桑”(千叶真一饰)看中,把她掳走,通过洗脑、 训练,使她成为恐怖组织的高级杀手。这次行动,她以记者身份潜入机场,射伤了目 标,自己也因此受伤被俘。 就在警方全力破案的同时,某国际恐怖组织的首领“奥多桑”带领部下悄悄潜入 该城,显然,他对上一次行的刺杀行动很不满意,准备亲自上阵了。在他的指挥下, 恐怖分子残忍的杀死了姚天明的太太,并绑架了他的儿子,借此要挟姚天明杀死北条 真理,姚天明在万般无奈中,执行了“奥多桑”的命令,“击毙”、劫持了北条真理, 一步步走进“奥多桑”精心设下的圈套,并因此被警方通缉。 姚天明一边躲避着警方的追捕,一边苦苦寻找“奥多桑”的足迹,寻机解救被绑 架的儿子;幸免于难的北条真理与姚天明从对立变成唇齿相依;在追击中渐渐恢复了 记忆,认出了“奥多桑”安插在警务队伍中的亲信——张志诚警司;令他们百思不得 其解的是,张警司本身就是负责保护容大刚的警卫人员,由他执行刺杀活动,不是更 稳妥吗?为什麼还要派遣北条真理进行明目张胆的刺杀活动?随着事态的发展,无意 中,姚天明在“奥多桑”钟爱的《孙子兵法》一书中发现了更大的秘密——可怕的第 六计…… 转载于:https://www.cnblogs.com/Silence/archive/2004/11/08/61332.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30240349/article/details/98266532。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-10 09:20:27
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PostgreSQL
...间索引增强特性,使得处理大规模数据表时的索引效率得到显著提升。此外,对于JSONB类型的数据,新版本支持了更精细化的索引策略,允许用户基于JSONB字段内的特定路径创建索引,从而实现复杂文档结构查询的加速。 另一方面,数据库性能调优并非仅仅依靠索引就能解决所有问题,还需结合实际业务场景和工作负载进行深度分析。例如,适时运用分区表、并行查询等功能,并结合SQL查询优化器的使用策略,可以更全面地提升系统性能。同时,监控与统计分析工具如pg_stat_statements等在实际运维中的应用也不容忽视,它们能有效帮助DBA了解索引的实际使用情况以及潜在的优化空间。 值得注意的是,随着硬件技术的发展,诸如SSD存储、内存计算等新型基础设施也为数据库性能优化提供了新的思路。比如,利用现代硬件优势,合理设计索引结构和存储参数,可以在很大程度上降低I/O瓶颈,进一步提高查询速度。 总之,在PostgreSQL乃至整个数据库领域,索引是优化查询性能的关键一环,而与时俱进的技术发展和对业务场景的深刻理解则是让这一“艺术”持续发挥效能的基石。不断学习与实践,方能在瞬息万变的数据洪流中,确保您的数据库始终保持高效运转。
2023-06-04 17:45:07
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桃李春风一杯酒_
ActiveMQ
...况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟:是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下,如果你正在等公交车,而公交车却迟迟不来(消息堆积),或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车(延迟),这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样,要是消费者手慢点,消息堆积起来,整个系统就得遭殃,性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能? 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性,那么接下来的问题就是:如何有效地监控它们呢? 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口,允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子,展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况: java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外,我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说,我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息,揪出隐藏的问题,然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能,那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略: - 增加消费者数量:当发现消息堆积时,可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑:检查消费者处理消息的逻辑,确保没有不必要的计算或等待,尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略:根据业务需求选择合适的消息持久化级别,既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进,新的挑战也会随之而来。因此,我们需要保持灵活性,随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示,让你在面对类似问题时更加从容不迫! --- 好了,以上就是我对于“监控消费者性能:消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发,让你的项目变得更高效、更稳当!要是你有任何问题或者想深入了解啥的,尽管留言,咱们一起聊一聊。
2024-10-30 15:36:10
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山涧溪流
Groovy
...是可变数量的吗?这在处理不确定数量的输入参数时特别有用。再比如,Groovy支持默认参数值,这意味着你可以给方法参数设置一个默认值,这样调用方就可以选择性地传入参数或者直接使用默认值。 今天我们就来聊聊Groovy中方法参数传递的方式,我保证会用一些例子让你明白这些概念。 --- 2. 参数传递的基础 按值传递 vs 按引用传递 首先,让我们来谈谈最基本的参数传递方式——按值传递和按引用传递。在Groovy里啊,情况其实挺简单的:基本数据类型,像int、double之类的,都是直接“按值传递”的,也就是说,传过去的是它们的具体值,改了也不会影响原来的变量。但要是你传的是对象,那就不一样了,传的是引用,相当于给了个“地址”,所以如果你在方法里对这个对象做了修改,外面的那个对象也会跟着变。简单来说,基本类型自己玩自己的,对象嘛,大家资源共享! 2.1 按值传递的例子 groovy def addNumbers(a, b) { a = a + 10 b = b + 20 return a + b } def x = 5 def y = 10 def result = addNumbers(x, y) println "Result: $result" // 输出: Result: 35 println "x: $x, y: $y" // 输出: x: 5, y: 10 在这个例子中,x和y的原始值并没有被改变,因为它们是基本数据类型,传递到方法中时是按值传递的。方法内部对它们的修改不会影响外部的变量。 2.2 按引用传递的例子 groovy class Person { String name } def modifyPerson(person) { person.name = "Alice" } def p = new Person(name: "Bob") modifyPerson(p) println "Name: ${p.name}" // 输出: Name: Alice 这里我们看到,Person对象是按引用传递的。当我们在modifyPerson方法中修改person对象的属性时,这个修改会影响到外部的p对象。 --- 3. 可变参数 处理不确定数量的输入 有时候,你可能不知道你的方法需要接收多少个参数。Groovy允许你定义可变参数的方法,这非常方便。 3.1 使用可变参数 groovy def sum(numbers) { def total = 0 numbers.each { num -> total += num } return total } println sum(1, 2, 3, 4) // 输出: 10 println sum(5, 10, 15) // 输出: 30 在这个例子中,numbers是一个数组,它可以接收任意数量的参数。通过遍历这个数组,我们可以轻松地计算出所有参数的总和。 --- 4. 默认参数值 简化调用 Groovy还支持为方法参数设置默认值。这使得方法调用更加灵活,尤其是当你不想每次都传入所有的参数时。 4.1 使用默认参数值 groovy def greet(name, greeting = "Hello") { println "$greeting, $name!" } greet("Alice") // 输出: Hello, Alice! greet("Bob", "Hi") // 输出: Hi, Bob! 在这个例子中,第二个参数greeting有一个默认值"Hello"。如果调用方没有提供这个参数,方法就会使用默认值。这不仅减少了代码量,也提高了灵活性。 --- 5. 总结与个人感悟 通过今天的讨论,我们了解了Groovy中方法参数传递的几种主要方式:按值传递、按引用传递、可变参数以及默认参数值。其实啊,每种方法都有自己的拿手好戏,就像不同的工具适合干不同的活儿一样。要是咱们能搞明白这些,就能写出既顺溜又聪明的代码啦! 说实话,当我第一次接触到Groovy的这些特性时,我感到非常兴奋。它让我意识到编程不仅仅是遵循规则,更是一种艺术。通过合理运用这些技巧,我们可以让代码变得更加简洁、优雅。 如果你还在纠结如何选择合适的参数传递方式,不妨多尝试几个例子,看看哪种方式最适合你的项目需求。记住,编程是一个不断学习和实践的过程,每一次尝试都是一次成长的机会!
2025-03-15 15:57:01
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林中小径
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoguoshuai91/article/details/51802116。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1、下载第三方扩展库 filterbuilder.jar htmllexer.jar htmlparser.jar jsoup-1.9.2.jar junit.jar sax2.jar thumbelina.jar 2、执行以下方法 package com.zgs.look;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import org.htmlparser.Node;import org.htmlparser.NodeFilter;import org.htmlparser.Parser;import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;import org.htmlparser.filters.OrFilter;import org.htmlparser.tags.LinkTag;import org.htmlparser.tags.TableTag;import org.htmlparser.util.NodeList;import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.nodes.Document;import org.jsoup.nodes.Element;import org.jsoup.select.Elements;public class HtmlLook {private static String ENCODE = "UTF-8";public static void main(String[] args) {String szContent = openFile( "d:/index.html");try {Document doc = Jsoup.parse(szContent);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("id","vulDataTable");szContent=elList.outerHtml();Parser parser = Parser.createParser(szContent, ENCODE);NodeFilter[] filters = new NodeFilter[2];filters[0] = new NodeClassFilter(TableTag.class); filters[1] = new NodeClassFilter(LinkTag.class);NodeFilter filter =new OrFilter (filters);NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(filter);String ldName="";String ldJianjie="";for (int i = 0; i < list.size(); i++) { Node node = list.elementAt(i); if(node instanceof LinkTag){String nodeHtml=node.toHtml();if(nodeHtml.contains("onclick")&&nodeHtml.contains("vul-")){if(!"".equals(ldName)&&!"".equals(ldJianjie)){//提交数据System.out.println("---commit---漏洞名称-------"+ldName);System.out.println("---commit---漏洞简介-------"+ldJianjie);ldName="";ldJianjie="";}String level="";if(nodeHtml.contains("vul-vh")){level="高危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vm")){level="中危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vl")){level="低危漏洞";}ldName=getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------";// System.out.println("---漏洞名称-----"+getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------");} }else{ldJianjie=getTableTagContent(node.toHtml());} } } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/ 提取文件里面的文本信息 @param szFileName @return/public static String openFile(String szFileName) {try {BufferedReader bis = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File(szFileName)), ENCODE));String szContent = "";String szTemp;while ((szTemp = bis.readLine()) != null) {szContent += szTemp + "\n";}bis.close();return szContent;} catch (Exception e) {return "";} }/ 提取标签<a>a</a>内的内容 return a;/public static String getLinkTagContent(String link){String content="";Pattern pattern = Pattern.compile("<a[^>]>(.?)</a>");Matcher matcher = pattern.matcher(link);if(matcher.find()){content=matcher.group(1);}return content;}/ 解析Table标签内的东西 @param table/public static String getTableTagContent(String table){Map<String,String> conMap=new HashMap<String,String>();String content="";Document doc = Jsoup.parse(table);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("class","cmn_table plumb");Element el=elList.first();Elements trLists = el.select("tr");for (int i = 0; i < trLists.size(); i++) {Elements tds = trLists.get(i).select("td");String key="";String val="";for (int j = 0; j < tds.size(); j++) {String text = tds.get(j).text();if(j==0){key=text; }else{val=text; } }conMap.put(key, val);content+="|"+key+"-"+val;// System.out.println(key+"-"+val);}return content;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoguoshuai91/article/details/51802116。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-19 10:42:16
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39713578/article/details/111950574。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 对hda1的解释: hd:IDE硬盘。如果是SCSI硬盘,则为sd,这个只能记住,没有更好的办法。 a:: 第一块硬盘。如果是第二块硬盘,则为b,依此类推c,d…… 1: 主分区。其中1,2,3,4都是主分区,从第5开始为逻辑分区,最大到16 磁盘容量与主分区、扩展分区、逻辑分区的关系: 硬盘的容量 = 主分区的容量 + 扩展分区的容量 扩展分区的容量 = 各个逻辑分区的容量之和 -------------------------------------- cd /mnt mkdir winc mkdir wind mkdir wine mount /dev/hda1 /mnt/winc mount /dev/hda5 /mnt/wind mount /dev/hda6 /mnt/wine 最多有4个主分区,所以逻辑分区从5开始 ---------------------------------------- 在linux的分区表示中,硬盘为hd,第一块硬盘为hda,第二块为hdb.一块硬盘最多可以分成四个主分区,dos主分区,dos扩展分区,linux根分区和linux交换分区都属于主分区,4个主分区分别用数字表示,如果是第一块硬盘,就 hda1,hda2,hda3和hda4. 在扩展分区上还可以分逻辑分区,标号从5往后依次排列.在windows中c盘为dos主分区,是hda1, d盘一般是dos扩展分区上的第一个逻辑分区, 是hda5, e为hda6, f为hda7等等. 在linux下可以通过mount命令挂栽windows分区到一个文件夹(这个文件夹称作挂载点),然后你可以通过这个文件夹访问windows分区. mount -t vfat /dev/hda1 /mnt/winc -o codepage=936 iocharset=936 顺便说一下挂载光盘和iso镜像和挂载U盘挂载U盘的命令: 挂载光盘和iso镜像 mount -t iso 9660 -o loop 名称.iso 挂载点 挂载U盘 mount -t vfat /dev/sda1 /mnt/usb 在網上碰到一耳光相關的問題,睇下啦: 在Linux中,分区为主分区、扩展分区和逻辑分区,使用fdisk –l命令获得分区信息如下所示: Disk /dev/hda:240 heads, 63 sectors, 140 cylinders Units=cylinders of 15120 512 bites Device Boot Start End Blocks Id System /dev/hda 1 286 2162128+ c Win95 FAT32(LBA) /dev/hda2 288 1960 12496680 5 Extended /dev/hda8 984 1816 6297448+ 83 Linux /dev/hda9 1817 1940 937408+ 83 Linux 其中,属于扩展分区的是 (5) 。 使用df -T命令获得信息部分如下所示: Filesystem Type 1k Blocks Used Avallable Use% Mounted on /dev/hda6 relserfs 4195632 2015020 2180612 49% / /dev/hda1 vfat 2159992 1854192 305800 86% /windows/c 其中,不属于Linux系统分区的是 (6) 。 答案: (5)/dev/hda2,(6)/dev/hda1 在Linux中对硬盘也有两种表示方法: 第一种方法:IDE接口中的整块硬盘在Linux系统中表示为/dev/hd[a-z],比如/dev/hda,/dev/hdb ... ... 以此类推,有时/dev/hdc可能表示的是CDROM 。这种方法实际表示了硬盘的物理位置,只要硬盘的连接位置不变,标号也不会发生变化。 对于/dev/hda 类似的表示方法,也并不陌生吧;我们在Linux通过fdisk -l 就可以查到硬盘是/dev/hda还是/dev/hdb。 另一种表示方法是:hd[0-n] ,其中n是一个正整数,比如hd0,hd1,hd2 ... ... hdn ;数字从0开始,按照BIOS中发现硬盘的顺序排列,如果机器中只有一块硬盘,无论我们通过fdisk -l 列出的是/dev/hda 还是/dev/hdb ,都是hd0;如果机器中存在两个或两个以上的硬盘,第一个硬盘/dev/hda 另一种方法表示为hd0,第二个硬盘/dev/hdb,另一种表法是hd1 。 现在新的机器,在BIOS 中,在启动盘设置那块,硬盘是有hd0,hd1之类的,这就是硬盘表示方法的一种。 在Linux中,对SATA和SCSI接口的硬盘的表示方法和IDE接口的硬盘相同,只是把hd换成sd;如您的机器中比如有一个硬盘是/dev/hda ,也有一个硬盘是/dev/sda ,那/dev/sda的硬盘应该是sd0; 具体每个分区用(sd[0-n],y)的表示方法和IDE接口中的算法相同,比如/dev/sda1 就是(sd0,0)。 >>>以下来自百度百科 磁盘及分区 设备管理 在 Linux 中,每一个硬件设备都映射到一个系统的文件,对于硬盘、光驱等 IDE 或 SCSI 设备也不例外。 Linux 把各种 IDE 设备分配了一个由 hd 前缀组成的文件;而对于各种 SCSI 设备,则分配了一个由 sd 前缀组成的文件。 例如,第一个 IDE 设备,Linux 就定义为 hda;第二个 IDE 设备就定义为 hdb;下面以此类推。而 SCSI 设备就应该是 sda、sdb、sdc 等。 分区数量 要进行分区就必须针对每一个硬件设备进行操作,这就有可能是一块IDE硬盘或是一块SCSI硬盘。对于每一个硬盘(IDE 或 SCSI)设备,Linux 分配了一个 1 到 16 的序列号码,这就代表了这块硬盘上面的分区号码。 例如,第一个 IDE 硬盘的第一个分区,在 Linux 下面映射的就是 hda1,第二个分区就称作是 hda2。对于 SCSI 硬盘则是 sda1、sdb1 等。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39713578/article/details/111950574。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-26 12:47:34
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2023-09-27 17:37:26
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Kylin
...”,以便于分布式并行处理和存储。切片的设计直接影响了Cube构建和查询的性能,合理的切片划分能够有效分散计算压力,提高处理效率。 分区策略(Partition Strategy) , 在大数据环境下,分区策略是一种物理数据组织方式,主要用于优化数据管理和查询性能。在Kylin Cube中,分区策略主要指按照某个维度(如时间维度)将Cube划分为不同的逻辑单元,这些单元可以在构建和查询时独立执行,从而加速Cube构建过程及提升查询响应速度。例如,根据日期字段,可按月或按日对Cube进行分区。
2023-05-22 18:58:46
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青山绿水
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 介绍一下通过在线免费制图网站 Freedgo Design绘制各类图形的方法。 什么是 Freedgo Design? Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形,针对业务逻辑的流程图,软件设计ER模板,工作流,各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。 使用 用户通过浏览器访问网址:https://www.freedgo.com 点击在线制图,进入图形设计工具页面即可在线制图. 选择制图不同类型的图形,请点击页面下面 + 更多图形,选择相应的制图类型。如下图: 可以绘制哪些图表UML UML统一建模语言(英语:Unified Modeling Language,缩写 UML),是一种开放的方法,用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践,这些最佳实践在对大规模,复杂系统进行建模方面,特别是在软件架构层次已经被验证有效。 在UML系统开发中有三个主要的模型: 功能模型:从用户的角度展示系统的功能,包括用例图。 对象模型:采用对象,属性,操作,关联等概念展示系统的结构和基础,包括类别图、对象图。 动态模型:展现系统的内部行为。包括序列图,活动图,状态图。 通过Freedgo Desgin 可以绘制各类UML图表,包括 UML 用例图 UML 类图 UML 时序图 UML 活动图 UML 泳道图 点击页面下面 + 更多图形,选择 商务/(业务建模) -> UML, 可以设计各类UML图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具,通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持: 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言,属于架构描述语言(ADL),它从业务、应用和技术三个层次(Layer),物件、行为和主体三个方面(Aspect)和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域(Domain)来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流,是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中,流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程,也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具,它能够辅助决策制定,让管理者清楚地知道,问题可能出在什么地方,从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的,以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业,以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作,如决策用菱形框表示,具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的,是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程,具体做法是先画出事情应该怎么做,再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-03 21:03:06
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2023-09-24 09:08:23
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Tomcat
...系统上,你也可以通过控制面板中的“Windows Defender 防火墙”来管理端口。 另外,如果你是在云平台上运行Tomcat,记得在云提供商的控制台里也开放相应的端口。比如,AWS的EC2实例需要在安全组中添加入站规则。 4. 使用JConsole进行测试 经过上面的步骤后,我们可以尝试用JConsole来连接看看。JConsole是一个图形化的JMX客户端工具,非常适合用来诊断和监控Java应用程序。 首先,确保你已经在本地安装了Java Development Kit (JDK)。然后,打开命令行窗口,输入以下命令启动JConsole: bash jconsole 启动后,你会看到一个界面,选择你的Tomcat进程ID(可以在任务管理器或ps -ef | grep tomcat命令中找到),点击“连接”按钮。要是没啥问题,你应该就能顺利打开JConsole的主界面,各种性能指标也都会一目了然地出现在你眼前。 如果连接失败,请检查控制台是否有错误提示。常见的问题包括端口被占用、防火墙阻塞、配置文件错误等。根据错误信息逐条排查,相信最终会找到问题所在。 5. 总结与反思 折腾了半天,终于解决了Tomcat JMX监控无法连接的问题。这个过程虽然有些曲折,但也让我学到了不少知识。比如说,我搞懂了JMX到底是怎么运作的,还学会了怎么设置防火墙和端口,甚至用JConsole来排查问题也变得小菜一碟了。 当然,每个人遇到的具体情况可能都不一样,所以在解决问题的过程中,多查阅官方文档、搜索社区问答是非常必要的。希望这篇文章能帮助大家少走弯路,更快地解决类似问题。
2025-02-15 16:21:00
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月下独酌
站内搜索
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
nc host port
- 通过netcat工具连接到远程主机和端口。
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