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...联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 数据库三大范式 无规矩不成方圆， Java有很多的规范，设计模式有7大原则，数据库同样也有它的规范，按照规范来设计维护数据库是程序员必备的素质， 目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和 第五范式（5NF，又称“完美范式"）。 这篇文章只介绍三大范式，三大范式是设计数据库表结构的规则约束，但是在实际中允许局部变通。比如为了快速查询到关联数据可能会允许冗余字段的存在。 前置知识： 1.部分函数依赖： 设X,Y是关系R的两个属性集合，存在X→Y，若X’是X的真子集，存在X’→Y，则称Y部分函数依赖于X。 例如：通过AB能得出C，通过A也能得出C，通过B也能得出C，那么说C部分依赖于AB。 2.完全函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，X’是X的真子集，存在X→Y，但对每一个X’都有X’!→Y，则称Y完全函数依赖于X。 例如：通过AB能得出C，但是AB单独得不出C，那么说C完全依赖于AB. 3.传递函数依赖 设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合，存在X→Y(Y !→X),Y→Z，则称Z传递函数依赖于X。 例如：通过A得到B，通过B得到C，但是C得不到B，B得不到A，那么成C传递依赖于A 第一范式：数据库表中的每一列都不可以再拆分，也就是原子性 例如： 这张表中 “部门岗位“ ”应该拆分成两个字段：==》 “部门名称”、“岗位”。 这样才能专门针对“部门名称”或“岗位”进行查询。 第二范式：在满足第一范式基础上（原子性），要求 非主键 都和 主键 完整相关， 而不能是依赖于主键的一部分 （主要针对联合主键而言）| 消除非主键对主键的部分依赖 例如下表： 使用“订单编号”和“产品编号”作为联合主键。此时 “产品价格”、“产品数量” 都和联合主键整体相关，但“订单金额”和“下单时间” 只和联合主键中的“订单编号”相关，和“产品编号”无关。所以只关联了主键中的部分字段，不满足第二范式。 把“订单金额”和“下单时间”移到订单表才 符合第二范式 第三范式： 在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。 就是说表中的非主键字段和主键字段直接相关，不允许间接相关。 例如： 表中的“部门名称”和“员工编号”的关系应该是是 “员工编号”→“部门编号” →“部门名称”， 而这张表中不是直接相关。此时会带来下列问题： 数据冗余：“部门名称”多次重复出现。 插入异常：组建一个新部门时没有员工信息，也就无法单独插入部门 信息。就算强行插入部门信息，员工表中没 有员工信息的记录同样是 非法记录。 删除异常：删除员工信息会连带删除部门信息导致部门信息意外丢失。 更新异常：哪怕只修改一个部门的名称也要更新多条员工记录。 正确的做法应该是：把上表拆分成两张表，以外键形式关联 “部门编号”和“员工编号”是直接相关的。 第二范式的另一种表述方式是：两张表要通过外键关联，不保存冗余字段。例如：不能在“员工表”中存储“部门名称”。 “部门编号”和“员工编号”是直接相关的。 第二范式的另一种表述方式是：两张表要通过外键关联，不保存冗余字段。例如：不能在“员工表”中存储“部门名称”。 学会变通：有时候为了快速查询到关联数据可能会允许冗余字段的存在。例如在员工表中存储部门名称虽然违背第三范式，但是免去了对部门表的关联查询。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45204159/article/details/115282254。 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。

...联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 今天只做了一件事情，但解决了很大的问题。相信这也是令很多程序员和数据库管理员头疼的事情。 假设在一MySQL数据表中，自增的字段为id，唯一字段为abc，还有其它字段若干。 自增：AUTO_INCREMENT A、使用insert into插入数据时，若abc的值已存在，因其为唯一键，故不会插入成功。但此时，那个AUTO_INCREMENT已然+1了。 eg : insert into table set abc = '123' B、使用replace插入数据时，若abc的值已存在，则会先删除表中的那条记录，尔后插入新数据。 eg : replace into table set abc = '123' (注：上一行中的into可省略；这只是一种写法。) 这两种方法，效果都不好：A会造成id不连续，B会使得原来abc对应的id值发生改变，而这个id值会和其它表进行关联，这是更不允许的。 那么，有没有解决方案呢？ 笨办法当然是有：每次插入前先查询，若表中不存在要插入的abc的值，才插入。 但这样，每次入库之前都会多一个操作，麻烦至极。 向同学请教，说用触发器。可在网上找了半天，总是有问题。可能是语法不对，或者是某些东西有限制。 其实，最终要做的，就是在每次插入数据之后，修正那个AUTO_INCREMENT值。 于是就想到，把这个最实质的SQL语句↓，合并在插入的SQL中。 PS： ALTER TABLE table AUTO_INCREMENT =1 执行之后，不一定再插入的id就是1；而是表中id最大值+1。 这是MySQL中的执行结果。其它数据库不清楚。。。。 到这里，问题就变的异常简单了：在每次插入之后都重置AUTO_INCREMENT的值。 如果插入的自定义函数或类的名称被定义成insert的话，那么就在此基础上扩展一个函数insert_continuous_id好了，其意为：保证自增主键连续的插入。 为什么不直接修改原函数呢？ 这是因为，并不是所有的insert都需要修正AUTO_INCREMENT。只有在设置唯一键、且有自增主键时才有可能需要。 虽然重置不会有任何的副作用(经试验，对各种情况都无影响)，但没有必要就不要额外增加这一步。 一个优秀的程序员，就是要尽量保证写出的每一个字符都有意义而不多余。 啰啰嗦嗦的说了这么多，其实只有一句话：解决MySQL中自增主键不连续的方法，就是上面PS下的那一行代码。 附： 我写的不成功的触发器的代码。 -- 触发器 CREATE TRIGGER trigger_table after insert ON table FOR EACH ROW ALTER TABLE table AUTO_INCREMENT =1; 大家有想说的，请踊跃发言。期待更好更完美的解决方案。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39554172/article/details/113210084。 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。

...如数据源的状态、更新时间等，以此为线索追踪问题源头。比如，当我们瞅瞅数据源的那个“status”属性时，如果发现它显示的是“Inactive”，那我们就能恍然大悟，原来图表数据不全的问题根源就在这儿呢！同时，通过对历史元数据记录的挖掘，还可以进一步评估影响范围，制定恢复策略。 5. 结论 Apache Atlas虽不能直接生成或补充图表数据，但其对数据源及其元数据的精细管理能力，如同夜空中最亮的北斗星，为我们指明了探寻数据问题真相的方向。当你碰上数据源那些头疼问题时，别忘了活用Apache Atlas这个给力的元数据管理工具。瞅准实际情况，灵活施展它的功能，咱们就能像在大海里畅游一样，轻松应对各种数据挑战啦！ 以上内容在风格上尽量口语化并穿插了人类的理解过程和探讨性话术，但由于Apache Atlas的实际应用场景限制，未能给出针对“图表数据源无法提供数据或数据不足”主题的直接代码示例。希望这篇文章能帮助您从另一个角度理解Apache Atlas在大数据环境中的价值。

...数据，定位到覆盖前的时间点 -- 然后使用相同方式恢复该时间点的数据 INSERT INTO TABLE original_table SELECT FROM backup_table WHERE timestamp_column <= 'overwrite_time'; 5. 深入思考与优化方案 在面对Hive表数据丢失的问题时，我们的首要任务是保证数据安全和业务连续性。除了上述的基础备份恢复措施，还可以考虑更高级的解决方案，比如： - 使用ACID事务特性（Hive 3.x及以上版本支持）来增强数据一致性，防止并发写入造成的数据冲突和覆盖。 - 结合HDFS的快照功能实现增量备份，提高数据恢复效率。 - 对关键操作实施权限管控和审计，减少人为误操作的可能性。 6. 结论 面对Hive表数据意外删除或覆盖的困境，人类的思考过程始终围绕着预防和恢复两大主题。你知道吗，就像给宝贝东西找个安全的保险箱一样，我们通过搭建一套给力的数据备份系统，把规矩立得明明白白的操作流程严格执行起来，再巧用Hive这些高科技工具的独特优势，就能把数据丢失的可能性降到最低，这样一来，甭管遇到啥突发状况，我们都能够淡定应对，稳如泰山啦！记住，数据安全无小事，每一次的操作都值得我们审慎对待。

...问题，于是花了大半天时间查阅官方文档和GitHub上的Issue。但最终发现，问题出在我自己的Gradle配置上。原来，这个边缘计算库版本太新，还不被当前的Gradle版本所支持。这下子我明白了，问题的关键在于版本兼容性。 groovy // 查看Gradle版本 task showGradleVersion << { println "Gradle version is ${gradle.gradleVersion}" } 4. 探索解决方法 寻找替代方案 既然问题已经定位，接下来就是想办法解决它了。我想先升级Gradle版本，不过转念一想，其他依赖的库也可能有版本冲突的问题。所以，我还是先去找个更稳当的边缘计算库试试吧。 经过一番搜索，我发现了一个较为成熟的边缘计算库，它不仅功能强大，而且已经被广泛使用。于是我把原来的依赖替换成了新的库，并更新了Gradle的版本。 groovy // 在build.gradle文件中修改依赖 dependencies { implementation 'com.stable:stable-edge-computing-lib:1.2.3' } // 更新Gradle版本到最新稳定版 plugins { id 'org.gradle.java' version '7.5' } 5. 实践验证 看看效果如何 修改完之后，我重新运行了gradle build命令。这次，项目终于成功构建了！我兴奋地打开了IDE，查看了运行日志，一切正常。虽说新库的功能跟原来计划的有点出入，但它的表现真心不错，又快又稳。这次经历让我深刻认识到，选择合适的工具和库是多么重要。 groovy // 检查构建是否成功 task checkBuildSuccess << { if (new File('build/reports').exists()) { println "Build was successful!" } else { println "Build failed, check the logs." } } 6. 总结与反思 这次经历给我的启示 通过这次经历，我学到了几个重要的教训。首先，你得注意版本兼容性这个问题。在你添新的依赖前，记得看看它的版本，还得确认它跟你的现有环境合不合得来。其次，面对问题时，保持冷静和乐观的态度非常重要。最后，多花时间研究和测试不同的解决方案，往往能找到更好的办法。 希望我的分享对你有所帮助，如果你也有类似的经历或者有更好的解决方案，欢迎留言交流。让我们一起努力，成为更好的开发者吧！ --- 好了，以上就是我关于“构建脚本中使用了不支持的边缘计算库”的全部分享。希望你能从中获得一些启发和帮助。如果你有任何疑问或者建议，随时欢迎与我交流。

...有用户或者线程在同一时间看到的数据状态都是一致的，即无论何时何地进行读取操作，都能得到合理且最新的数据值。在处理并发写入数据库问题时，保证数据一致性是至关重要的目标，需要通过锁、事务管理等机制确保每个操作按照预定顺序完成并影响全局状态。 乐观锁 , 一种用于控制并发访问资源的策略，它假定并发冲突的发生概率较低，因此在读取数据时不立即加锁，而是在更新数据时检查该数据自上次读取以来是否已被其他线程修改。如果数据未被更改，则更新成功；否则，通常会抛出异常或回滚事务，要求重新获取最新数据并再次尝试更新操作。在Ruby on Rails的ActiveRecord中，可以利用lock_for_update方法实现乐观锁机制，以确保在高并发场景下的数据一致性。

...样，我们就能省下很多时间去做更有趣的事情了！ IDEA自带Maven的问题 背景故事 有一天，我正在IDEA里愉快地敲着代码，突然发现项目里的某些依赖包怎么也找不到。这可真把我搞糊涂了，我明明在pom.xml文件里都设置好了啊！所以，我就决定好好探个究竟，开启了我的寻宝之旅。 问题的具体表现 1. 找不到依赖包 当我尝试运行项目时，IDEA提示某些依赖包找不到。 2. 构建失败 即使是在命令行里执行mvn clean install，也会报错说找不到某些依赖。 探索与思考 我开始怀疑是不是自己的Maven配置出了问题，但检查了好几遍，发现配置都是对的。那么问题出在哪里呢？难道是IDEA自带的Maven有问题？ 解决方案 经过一番搜索和尝试，我发现了解决方案。原来，IDEA自带的Maven版本可能不是最新的，或者与我们的项目不兼容。解决方法很简单： 1. 更换Maven版本 去官网下载最新版的Maven，然后在IDEA里配置好路径。 2. 检查环境变量 确保系统的Maven环境变量设置正确。 实战演练 接下来，让我们通过一些实际的例子来看看如何操作吧！ 示例1：手动更换Maven版本 假设你已经在电脑上安装了最新版的Maven，那么我们需要在IDEA里进行如下操作： 1. 打开IDEA，进入File -> Settings（或者Preferences，如果你用的是Mac）。 2. 在左侧菜单栏找到Build, Execution, Deployment -> Build Tools -> Maven。 3. 在Importing标签页下，你可以看到JDK for importer和User settings file两个选项。这里可以指定你想要使用的Maven版本路径。 4. 点击Apply，然后点击OK保存设置。 示例2：检查环境变量 确保你的系统环境变量配置正确，可以在命令行输入以下命令来查看当前的Maven版本： bash mvn -v 如果输出了Maven的版本信息，那么说明你的环境变量配置是正确的。 总结与反思 通过这次经历，我深刻体会到，有时候看似复杂的问题，其实背后可能只是一个小细节没注意到。遇到问题时，别急着钻牛角尖，试着换个角度看，说不定灵感就来了，问题也能迎刃而解！ 同时，我也意识到，保持软件工具的更新是非常重要的。无论是IDEA还是Maven，它们都在不断地迭代更新，以适应新的开发需求。因此，定期检查并更新这些工具，可以帮助我们避免许多不必要的麻烦。 最后，希望这篇分享能对你有所帮助。如果你也有类似的经历，欢迎在评论区分享你的故事，我们一起学习进步！ --- 这就是今天的全部内容了，希望你能从中得到一些启发。如果你有任何问题或者想法，随时欢迎留言交流哦！

...为(action)和时间戳(timestamp)三个字段的数据元组。 （2）数据清洗与转换 接着，我们可能需要对数据进行清洗或转换。比如，我们要提取出所有用户的活跃天数，可以这样做： pig -- 定义一天的时间跨度为86400秒 daily_activity = FOREACH logs GENERATE user, DATEDIFF(TODAY(), FROM_UNIXTIME(timestamp)) as active_days; （3）分组与聚合 进一步，我们可以按照用户进行分组并计算每个用户的总活跃天数： pig user_activity = GROUP daily_activity BY user; total_activity = FOREACH user_activity GENERATE group, SUM(daily_activity.active_days); （4）排序与输出 最后，我们可以按总活跃天数降序排序并存储结果： pig sorted_activity = ORDER total_activity BY $1 DESC; STORE sorted_activity INTO 'output_path'; 3. Pig在复杂数据分析中的优势 在面对复杂数据集时，Pig的优势尤为明显。它的链式操作模式使得我们可以轻松构建复杂的数据处理流水线。同时，Pig还具有优化器，能够自动优化我们的脚本，确保在Hadoop集群上高效执行。另外，Pig提供的UDF（用户自定义函数）这个超级棒的功能，让我们能够随心所欲地定制函数，专门解决那些特定的业务问题，这样一来，数据分析工作就变得更加灵活、更接地气了。 4. 思考与探讨 在实际应用中，Apache Pig不仅让我们从繁杂的MapReduce编程中解脱出来，更能聚焦于数据本身以及所要解决的问题。每次我捣鼓Pig Latin脚本，感觉就像是在和数据面对面唠嗑，一起挖掘埋藏在海量信息海洋中的宝藏秘密。这种“对话”的过程，既是数据分析师的日常挑战，也是Apache Pig赋予我们的乐趣所在。它就像给我们在浩瀚大数据海洋中找方向的灯塔一样，把那些复杂的分析任务变得轻松易懂，简明扼要，让咱一眼就能看明白。 总结来说，Apache Pig凭借其直观的语言结构和高效的数据处理能力，成为了大数据时代复杂数据分析的重要利器。甭管你是刚涉足大数据这片江湖的小白，还是身经百战的数据老炮儿，只要肯下功夫学好Apache Pig这套“武林秘籍”，保管你的数据处理功力和效率都能蹭蹭往上涨，这样一来，就能更好地为业务的腾飞和决策的制定保驾护航啦！

...联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 文章目录 问题表现 问题分析 问题解决 两个函数的区别 pg_cancel_backend() pg_terminate_backend() 后记 查询被锁住的表和进程 杀掉指定表指定锁的进程 问题发生并解决后，有一段时间了，所以问题和解决过程只记住了个大概… 问题表现 pgsql，删除某张表，无论是用第三方工具，还是命令，都无法删除成功。因为时间有点长了，所以报的啥错我也记不清了… 无法删除、无法访问、select 什么的都不成功。其他同事对这张表的操作一样。 百度之后，显示最多的结果是，有依赖，解决办法也很简单： DROP TABLE [table] CASCADE; 但是执行后，仍然解决不了问题。 问题分析 既然和依赖没关系，那就想其他办法。 经过百度和分析，大概率是有一个查询的sql，因为某些原因卡住了，然后一直占住这张表了，其他的操作都无法使用这张表。 问题解决 百度之后有如下办法： select from pg_class where relname='t_test' select oid from pg_class where relname='t_test' -- 将查出来的oid 填入下面select from pg_locks where relation='33635' -- 再将查出来的pid，调用下面的方法select pg_terminate_backend (17789) 因为时间过长，所以我也不确定下面的sql是干嘛的了… select ,pid,backend_start,application_name,query_start,waiting,state ,query from pg_stat_activitywhere pid = 17789order by query_start asc;SELECT FROM pg_stat_activity WHERE datname='t_test' 两个函数的区别 除了pg_terminate_backend()外，还有pg_cancel_backend()。 这里和oracle类似kill session的操作是 pg_terminate_backend() pg_cancel_backend() 只能关闭当前用户下的后台进程 向后台发送SIGINT信号，用于关闭事务，此时session还在，并且事务回滚 取消后台操作，回滚未提交事物 pg_terminate_backend() 需要superuser权限，可以关闭所有的后台进程 向后台发送SIGTERM信号，用于关闭事务、关闭Process，此时session也会被关闭，并且事务回滚 中断session，回滚未提交事物 后记 后来查了以下，出现那种删不掉，DROP TABLE [table] CASCADE也没用的情况，是因为表被锁住了。 查询被锁住的表和进程 select from pg_locks ajoin pg_class b on a.relation = b.oidjoin pg_stat_activity c on a.pid = c.pidwhere a.mode like '%ExclusiveLock%'; 这里查的是排它锁，也可以精确到行排它锁或者共享锁之类的。这里有几个重要的column：a.pid是进程id，b.relname是表名、约束名或者索引名，a.mode是锁类型。 杀掉指定表指定锁的进程 select pg_cancel_backend(a.pid) from pg_locks ajoin pg_class b on a.relation = b.oidjoin pg_stat_activity c on a.pid = c.pidwhere b.relname ilike '表名' and a.mode like '%ExclusiveLock%';--或者使用更加霸道的pg_terminate_backend()：select pg_terminate_backend(a.pid) from pg_locks ajoin pg_class b on a.relation = b.oidjoin pg_stat_activity c on a.pid = c.pidwhere b.relname ilike '表名' and a.mode like '%ExclusiveLock%'; 另外需要注意的是，pg_terminate_backend()会把session也关闭，此时sessionId会失效，可能会导致系统账号退出登录，需要清除掉浏览器的缓存cookie（至少我们系统遇到的情况是这样的）。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42845682/article/details/116980793。 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。

...seract在规定的时间内无法完成对输入图像的识别工作时，就会抛出“RecognitionTimeoutExceeded”异常。这个时间限制是Tesseract自己内部定的一个规矩，主要是为了避免在碰到那些耗时又没啥结果，或者根本就解不开的难题时，它没完没了地运转下去。 - 原因：这种超时可能由于多种因素引起，例如图像质量差、字体复杂度高、文字区域过于密集或者识别参数设置不当等。尤其是对于复杂的、难以解析的图片，Tesseract可能需要更多的时间来尝试识别。 4. 代码示例及解决策略 (a) 示例一：调整识别超时时间 python import pytesseract from PIL import Image 加载图像 img = Image.open('complex_image.png') 设置Tesseract识别超时时间为60秒（默认通常为5秒） pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'path_to_your_tesseract_executable' config = '--oem 3 --psm 6 -c tessedit_timeout=60' text = pytesseract.image_to_string(img, config=config) print(text) 在这个例子中，我们通过修改tessedit_timeout配置项，将识别超时时间从默认的5秒增加到了60秒，以适应更复杂的识别场景。 (b) 示例二：优化图像预处理 有时，即使延长超时时间也无法解决问题，这时我们需要关注图像本身的优化。以下是一个简单的预处理步骤示例： python import cv2 import pytesseract 加载图像并灰度化 img = cv2.imread('complex_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 使用阈值进行二值化处理 _, img = cv2.threshold(img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) 再次尝试识别 text = pytesseract.image_to_string(img) print(text) 通过图像预处理（如灰度化、二值化等），可以显著提高Tesseract的识别效率和准确性，从而避免超时问题。 5. 思考与讨论 虽然调整超时时间和优化图像预处理可以在一定程度上缓解“RecognitionTimeoutExceeded”问题，但我们也要意识到，这并非万能良药。对于某些极其复杂的图像识别难题，我们可能还需要更进一步，捣鼓出更高阶的算法优化手段，或者考虑给硬件设备升个级，甚至可以试试分布式计算这种“大招”，来搞定它。 总之，面对Tesseract的“RecognitionTimeoutExceeded”，我们需要保持耐心与探究精神，通过不断调试和优化，才能让这款强大的OCR工具发挥出最大的效能。 结语 在技术的海洋里航行，难免会遭遇风浪，而像Tesseract这样强大的工具也不例外。当你真正摸清了“RecognitionTimeoutExceeded”这个小妖精的来龙去脉，以及应对它的各种妙招，就能把Tesseract这员大将驯得服服帖帖，在咱们的项目里发挥核心作用，推着我们在OCR的世界里一路狂奔，不断刷新成绩，取得更大的突破。

...); -- 等待一段时间，让数据同步完成 SLEEP(5); -- 检查从表是否已同步新数据 SELECT FROM slave_table; 四、结论 通过上述步骤，我们不仅实现了在DorisDB中的基本数据复制功能，还通过实际操作验证了数据的一致性。DorisDB的强大之处在于其简洁的配置和自动化的数据同步机制，使得数据管理变得高效且可靠。嘿，兄弟！你得知道 DorisDB 这个家伙可厉害了，不管是用来备份数据，还是帮咱们平衡服务器的负载，或者是分发数据，它都能搞定，而且效率杠杠的，稳定性也是一流的。有了 DorisDB 的保驾护航，咱们企业的数据驱动战略就稳如泰山，打心底里感到放心和踏实！ --- 在编写本文的过程中，我尝试将技术内容融入到更贴近人类交流的语言中，不仅介绍了DorisDB数据复制与同步的技术细节，还通过具体的SQL语句和代码示例，展示了实现这一功能的实际操作流程。这样的写作方式旨在帮助读者更好地理解和实践相关技术，同时也增加了文章的可读性和实用性。

...络传输过程中所花费的时间，而网络断开则是指网络连接突然中断。在网络延迟或断开的情况下，Solr服务器之间的数据复制可能会受到影响，导致复制任务卡住或失败。因此，确保主节点和从节点之间的网络连接稳定是非常重要的。可以通过检查网络连接状态（如使用ping命令）来诊断网络问题，并且可以增加重试机制来尝试重新连接。 权限问题 , 权限问题通常涉及用户对Solr API的访问控制。当用户没有足够的权限时，他们可能无法执行复制操作或其他敏感的操作。为了解决这个问题，需要正确配置Solr的安全设置，包括认证和授权。例如，可以在Solr的配置文件中定义用户角色和权限，确保只有具有相应权限的用户才能访问特定的功能。通过这种方式，可以有效防止未经授权的访问，保护系统的安全性和数据的完整性。

...联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 我正在查看一些Java源代码，并注意到main方法没有定义。 Java如何编译源代码而不知道从哪里开始？ main方法仅在Java虚拟机执行代码时使用。没有main方法就无法执行代码，但仍然可以编译代码。 编译代码时，通常在命令行中指定一组文件，例如 javac MyClass1.java MyClass2.java Java编译器(javac)检查传递给它的每个类，并将其编译为.class文件。 Java源代码可能缺少main方法的一个原因是因为它被设计为用作库而不是被执行。 您可能感兴趣的东西：虽然Java编译器编译的源代码不需要main方法，但Java编译器本身的源代码确实有main方法。 运行和编译之间存在差异。 Java代码可以递增编译。您只需要一个main来运行代码。 Java"知道从哪里开始"，因为编译器足够智能，可以在编译时排列所有依赖项。 实际上，如果要在某种标准容器中构建Web应用程序，则代码可能不会使用main方法。容器可以，但你只需编写插入的组件。 //仅适用于java 1.6或更低版本 public class Test{ // this is static block static{ System.out.println("This is static block"); } } 在Java中(运行时)： 识别所有静态成员。 所有变量和方法都已初始化 执行静态块 how does Java compile run your source without knowing where to start? 我假设你的意思是运行(而不是编译)，因为你不需要main()来编译。在这种情况下，显式声明的main()方法只是运行程序的方法之一。 您可以使用一些框架来执行代码。他们有main()(仅讨论控制台应用程序)并要求您仅声明入口点。例如，这是运行单元测试的方法。 这将在没有任何错误且没有main()方法的情况下执行 abstract class hello extends javafx.application.Application { static { System.out.println("without main method"); System.exit(0); } } 如果您也不想使用静态块，可以按照以下方式完成 public class NoMain { private static final int STATUS = getStatus(); private static int getStatus() { System.out.println("Hello World!!"); System.exit(0); return 0; } } 但请注意，这是针对Java 6版本的。它不适用于Java 7，据说Java 8支持它。我尝试使用JDK 1.8.0_77-b03，但仍然无法正常工作 此代码无效 其中一种方法是静态块，但在以前版本的JDK中不在JDK 1.7中。 class A3{ static{ System.out.println("static block is invoked"); System.exit(0); } } package com.test; public class Test { static { System.out.println("HOLAAAA"); System.exit(1); } } //by coco //Command line: //java -Djava.security.manager=com.test.Test 嗨coco，欢迎来到Stack Overflow。 只是提示您的第一篇文章：请考虑添加一些解释性文本，说明其工作原理和原因，最好参考该方法的文档。 我们可以编译一个没有main方法的程序。实际上运行程序与编译程序不同。大多数库不包含main方法。所以对于编译，程序是否包含main方法没有问题。 public class Test{ // this is static block static{ System.out.println("This is static block"); System.exit(0); } } 这将在JDK 1.6或更早版本中正常运行。在1.7及更高版本中，必须包含main()函数。 是的，我们可以在没有main方法的情况下运行java程序，为此我们将使用静态函数 以下是代码： class Vishal { static { System.out.println("Hi look program is running without main() method"); } } 这将输出"Hi look程序正在运行而没有main()方法" 您编写的每个Java类都不是运行的入口点，这就是原因。我会说这是规则而不是例外。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42302384/article/details/114533528。 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。

...真是消耗了不少精力和时间呢。在Tungsten这里啊，数据可是直接蹦跶到内存里头去的，而且人家管理起来贼高效，那可是一套相当厉害的法子！ 例如，在Spark SQL中，我们可以这样创建一个DataFrame： java val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/data") 在Tungsten之前，这个操作需要将数据从磁盘上读取并解析为RDD。在Tungsten之后，这个操作就能直接把数据一股脑儿地拽进内存里，然后像变魔术一样，它就变成了一个全新的DataFrame。 四、Tungsten项目的执行优化 除了内存管理方面的优化外，Tungsten还对Spark的执行进行了优化。在传统的Spark中，任务的调度是由master节点完成的。在Tungsten这个系统里，它把任务的分配和执行这些活儿都撒手扔给了每一个worker节点去干，这样一来，数据处理的速度蹭蹭地往上飙，效果那是相当显著。 例如，我们可以这样运行一个简单的Spark程序： java val rdd = sc.parallelize(1 to 1000) rdd.foreach { x => println(s"Processing element $x") } 在Tungsten之前，这个程序需要将所有的元素都传输到master节点进行处理，然后再返回结果。在Tungsten之后，这个程序就像个超级小能手，它会把任务像分糖果一样均匀地分给每一个worker节点去处理，然后麻溜儿地直接给你返回结果。 五、结论 总的来说，Tungsten项目是Spark在内存管理和执行优化方面的一次重大突破。Tungsten这个家伙，可真是让Spark处理数据的能力噌噌往上涨！它干了两件大事情：一是麻利地把数据从磁盘搬到内存里头，这样一来，数据的读取速度嗖嗖提升；二是巧妙地把任务分配给每一个worker节点，让他们各自领活儿干，这样一来，任务的调度和执行效率蹭蹭翻倍。这两手操作下来，Spark的数据处理速度那可是大幅提升，跟坐火箭似的！虽然Tungsten项目还有一些待解决的问题，但无疑它是Spark向前发展的一大步。我们期待未来Spark能为我们带来更多的惊喜。

...特别适用于那些需要按时间序列或者某种连续值进行查询的场景。比如，在处理像日志分析、查看金融交易记录这些情况时，我们完全可以按照时间戳来给数据分区，就像把不同时间段的日记整理到不同的文件夹里那样。 cql CREATE TABLE transaction_history ( account_id int, transaction_time timestamp, amount decimal, PRIMARY KEY ((account_id), transaction_time) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (transaction_time DESC); 在这个例子中，我们创建了一个transaction_history表，account_id作为分区键，transaction_time作为排序键。这样一来，一个账户的所有交易记录都会像日记本一样，按照发生的时间顺序乖乖地排好队，储存在同一个“分区”里。当你需要查询时，就仿佛翻看日记一样，可以根据时间范围迅速找到你需要的交易信息，既高效又方便。 3.2 范围分区应用探讨 假设我们需要查询特定账户在某段时间内的交易记录，范围分区就能发挥巨大作用。在这种情况哈希分区虽然也不错，但是范围分区更能发挥它的超能力。想象一下，就像在图书馆找书一样，如果你知道书大概的类别和编号范围，你就可以直接去那个区域扫一眼，省时又高效。同样道理，范围分区利用Cassandra特有的排序功能，可以实现快速定位和扫描某个范围的数据，这样一来，在这种场景下的读取性能就更胜一筹啦。 4. 结论 选择合适的分区策略 Cassandra的哈希分区和范围分区各有优势，选择哪种策略取决于具体的应用场景和查询需求。在设计数据模型这回事儿上，咱们得像侦探破案一样，先摸透业务逻辑的来龙去脉，再揣摩出用户大概会怎么查询。然后，咱就可以灵活耍弄这些分区策略，把数据存储和检索效率往上提，让它们嗖嗖地跑起来。同时，咱也别忘了要兼顾数据分布的均衡性和查询速度，只有这样，才能让Cassandra这个分布式数据库充分发挥出它的威力，展现出最大的价值！毕竟，如同生活中的许多决策一样，关键在于权衡与适应，而非机械地遵循规则。

...问题不仅耽误了我很多时间，还让我一度怀疑自己的代码水平。不过，经过一番研究和尝试，我发现了解决这个问题的一些有效方法。接下来，我会分享我的经验，希望能帮助遇到相同问题的小伙伴们。 2. 问题背景 在使用Spark处理数据的过程中，我们经常会遇到各种各样的错误。这个错误信息一般意味着有个任务在运行时出了岔子，最后没能顺利完成。在这个案例中，具体是task 00在stage 00中的TID 0执行失败了，而且异常发生在executor driver上。这看起来像是一个简单的错误，但背后可能隐藏着一些复杂的原因。 3. 分析原因 首先，我们需要分析一下这个错误的根本原因。在Spark里，如果一个任务运行时出了问题抛了异常，系统就会把它标成“丢失”状态，而且不会自动重新来过。这事儿可能是因为好几个原因，比如内存不够用、代码写得不太对劲，或者是有个外部的东西不给力。 - 内存不足：Spark任务可能会因为内存不足而失败。我们可以检查executor和driver的内存配置是否合理。 - 代码逻辑错误：代码中可能存在逻辑错误，导致某些操作无法正确执行。 - 外部依赖问题：如果任务依赖于外部资源（如数据库连接、文件系统等），这些资源可能存在问题。 4. 解决方案 在找到问题原因后，我们需要采取相应的措施来解决问题。这里列出了一些常见的解决方案： 4.1 检查内存配置 内存不足是导致任务失败的一个常见原因。咱们可以调节一下executor和driver的内存设置，让它们手头宽裕点，好顺利完成任务。 scala val spark = SparkSession.builder() .appName("ExampleApp") .config("spark.executor.memory", "4g") // 设置executor内存为4GB .config("spark.driver.memory", "2g") // 设置driver内存为2GB .getOrCreate() 4.2 优化代码逻辑 代码中的逻辑错误也可能导致任务失败。我们需要仔细检查代码，确保所有的操作都能正常执行。 scala val data = spark.read.text("input.txt") val words = data.flatMap(line => line.split("\\s+")) val wordCounts = words.groupBy($"value").count() wordCounts.show() // 显示结果 4.3 处理外部依赖 如果任务依赖于外部资源，我们需要确保这些资源是可用的。例如，如果任务需要访问数据库，我们需要检查数据库连接是否正常。 scala val jdbcDF = spark.read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name") .option("dbtable", "table_name") .option("user", "username") .option("password", "password") .load() jdbcDF.show() 4.4 日志分析 最后，我们可以通过查看日志来获取更多的信息。日志中可能会包含更详细的错误信息，帮助我们更好地定位问题。 bash spark-submit --class com.example.MyJob --master local[] my-job.jar 5. 总结 通过以上步骤，我成功解决了这个令人头疼的问题。虽然过程中遇到了不少困难，但最终还是找到了合适的解决方案。希望我的经验能对大家有所帮助。如果还有其他问题，欢迎随时交流讨论！ --- 这篇文章涵盖了从问题背景到具体解决方案的全过程，希望对你有所帮助。如果你在实际操作中遇到其他问题，不妨多查阅官方文档或者向社区求助，相信总能找到答案。

...价立马就变。它需要点时间，像喝杯茶缓缓神儿那样，等一会儿才能真正展现出新的状态。以下是一个简单的代码示例： html 在这个例子中，即使我们在handleChange方法中直接改变了currentStep的值并手动触发视图刷新，样式仍然会在一段时间后才被正确地应用到相应的步骤条上。 三、问题原因分析 深入探究ElSteps组件内部源码发现，当current属性发生变化时，组件并没有立即执行样式重置操作，而是依赖于浏览器的CSS渲染机制。你知道吗，浏览器在显示网页内容时，其实有点小“拖延症”，就像个排队等候的“画师”。我们把这称作“渲染队列”。也就是说，有时候你对网页做的改动，并不会马！上！就！呈现在页面上，就像是样式更新还在慢悠悠地等队伍排到自己呢，这就可能会造成样式更新的滞后现象。 此外，ElSteps组件在每次current属性变化时都会主动重新计算并设置CSS类名，但是在过渡动画还未结束之前，新旧类名之间的切换操作并未完全完成，因此样式未能及时生效。 四、解决方案 为了解决上述问题，我们可以采取以下两种策略： 1. 启用平滑过渡动画 ElSteps组件支持transition和animation属性来配置步进条的过渡效果，这可以在一定程度上改善样式更新的感知。将这两项属性设置为相同名称（如el-transfer）即可启用默认的平滑过渡动画，如下所示： html ... 此时，当current属性发生改变时，组件将会在现有状态和目标状态之间添加平滑过渡效果，减少了样式更新的滞后感。 2. 利用$forceUpdate()强制更新视图 尽管利用$nextTick()可以一定程度上优化视图渲染的顺序，但在某些情况下，我们还可以采用更激进的方式——强制更新视图。Vue有个很酷的功能，它有一个叫做$forceUpdate()的“刷新神器”，一旦你调用这个方法，就相当于给整个Vue实例来了个大扫除，所有响应式属性都会被更新到最新状态，同时，视图部分也会立马刷新重绘，就像变魔术一样。在handleChange方法中调用此方法可以帮助解决样式更新滞后问题： javascript handleChange(index) { this.currentStep = index; this.$forceUpdate(); } 这样虽然无法彻底避免浏览器渲染延迟带来的样式更新滞后，但在大多数场景下能显著提升视觉反馈的即时性。 总结来说，通过合理地结合平滑过渡动画和强制更新视图策略，我们可以有效地解决ElSteps步骤条在动态改变当前步骤时样式更新滞后的困扰。当然啦，在特定场景下让效果更上一层楼，就得根据实际情况和所在的具体环境对优化方案进行接地气的微调和完善，让它更适合咱们的需求。

...联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 求多个数最小公倍数的一种变换算法 2011-07-21 10:39:49| 分类： C++|举报|字号 订阅 令[a1,a2,..,an] 表示a1,a2,..,an的最小公倍数，(a1,a2,..,an)表示a1,a2,..,an的最大公约数，其中a1,a2,..,an为非负整数。对于两个数a,b，有[a,b]=ab/(a,b)，因此两个数最小公倍数可以用其最大公约数计算。但对于多个数，并没有[a1,a2,..,an]=M/(a1,a2,..,an)成立，M为a1,a2,..,an的乘积。例如：[2,3,4]并不等于24/(2,3,4)。即两个数的最大公约数和最小公倍数之间的关系不能简单扩展为n个数的情况。 本文对多个数最小公倍数和多个数最大公约数之间的关系进行了探讨。将两个数最大公约数和最小公倍数之间的关系扩展到n个数的情况。在此基础上，利用求n个数最大公约数的向量变换算法计算多个数的最小公倍数。 1． 多个数最小公倍数和多个数最大公约数之间的关系 令p为a1,a2,..,an中一个或多个数的素因子，a1,a2,..,an关于p的次数分别为r1,r2,..,rn，在r1,r2,..,rn中最大值为rc1=rc2=..=rcm=rmax，最小值为rd1=rd2=..=rdt=rmin，即r1,r2,..,rn中有m个数所含p的次数为最大值，有t个数所含p的次数为最小值。例如：4,12,16中关于素因子2的次数分别为2，2，4，有1个数所含2的次数为最大值，有2个数所含2的次数为最小值；关于素因子3的次数分别为0，1，0，有1个数所含3的次数为最大值，有2个数所含3的次数为最小值。 对最大公约数有，只包含a1,a2,..,an中含有的素因子，且每个素因子次数为a1,a2,..,an中该素因子的最低次数，最低次数为0表示不包含[1]。 对最小公倍数有，只包含a1,a2,..,an中含有的素因子，且每个素因子次数为a1,a2,..,an中该素因子的最高次数[1]。 定理1：[a1,a2,..,an]=M/(M/a1,M/a2,..,M/an)，其中M为a1,a2,..,an的乘积，a1,a2,..,an为正整数。 例如：对于4,6,8,10，有[4,6,8,10]=120，而M=46810=1920，M/(M/a1,M/a2,..,M/an) =1920/(6810,4810,4610,468)=1920/16=120。 证明： M/a1,M/a2,..,M/an中p的次数都大于等于r1+r2+..+rn-rmax，且有p的次数等于r1+r2+..+rn-rmax的。这是因为 （1） M/ai中p的次数为r1+r2+..+rn-ri，因而M/a1,M/a2,..,M/an中p的次数最小为r1+r2+..+rn-rmax。 （2） 对于a1,a2,..,an中p的次数最大的项aj（1项或多项），M/aj中p的次数为r1+r2+..+rn-rmax。 或者对于a1,a2,..,an中p的次数最大的项aj，M/aj中p的次数小于等于M/ak，其中ak为a1,a2,..,an中除aj外其他的n-1个项之一，而M/aj中p的次数为r1+r2+..+rn-rmax。 因此，(M/a1,M/a2,..,M/an)中p的次数为r1+r2+..+rn-rmax，从而M/(M/a1,M/a2,..,M/an)中p的次数为rmax。 上述的p并没有做任何限制。由于a1,a2,..,an中包含的所有素因子在M/(M/a1,M/a2,..,M/an)中都为a1,a2,..,an中的最高次数，故有[a1,a2,..,an]=M/(M/a1,M/a2,..,M/an)成立。 得证。 定理1对于2个数的情况为[a,b]=ab/(ab/a,ab/b)=ab/(b,a)=ab/(a,b)，即[a,b]=ab/(a,b)。因此，定理1为2个数最小公倍数公式[a,b]=ab/(a,b)的扩展。利用定理1能够把求多个数的最小公倍数转化为求多个数的最大公约数。 2．多个数最大公约数的算法实现 根据定理1，求多个数最小公倍数可以转化为求多个数的最大公约数。求多个数的最大公约数(a1,a2,..,an)的传统方法是多次求两个数的最大公约数，即 （1） 用辗转相除法[2]计算a1和a2的最大公约数(a1,a2) （2） 用辗转相除法计算(a1,a2)和a3的最大公约数，求得(a1,a2,a3) （3） 用辗转相除法计算(a1,a2,a3)和a4的最大公约数，求得(a1,a2,a3,a4) （4） 依此重复，直到求得(a1,a2,..,an) 上述方法需要n-1次辗转相除运算。 本文将两个数的辗转相除法扩展为n个数的辗转相除法，即用一次n个数的辗转相除法计算n个数的最大公约数，基本方法是采用反复用最小数模其它数的方法进行计算，依据是下面的定理2。 定理2：多个非负整数a1,a2,..,an，若aj>ai，i不等于j，则在a1,a2,..,an中用aj-ai替换aj，其最大公约数不变，即 (a1,a2,..,aj-1,aj,aj+1,..an)=(a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)。 例如：(34,24,56,68)=(34,24,56-34,68)=(34,24,22,68)。 证明： 根据最大公约数的交换律和结合率，有 (a1,a2,..,aj-1,aj,aj+1,..an)= ((ai,aj),(a1,a2,..,ai-1,ai+1,..aj-1,aj+1,..an))（i>j情况），或者 (a1,a2,..,aj-1,aj,aj+1,..an)= ((ai,aj),(a1,a2,..,aj-1,aj+1,..ai-1,ai+1,..an))（i<j情况）。 而对(a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)，有 (a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)= ((ai, aj-ai),( a1,a2,..,ai-1,ai+1,.. aj-1,aj+1,..an))（i>j情况），或者 (a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)= ((ai, aj-ai),( a1,a2,..,aj-1,aj+1,.. ai-1,ai+1,..an))（i<j情况）。 因此只需证明(ai,aj)=( ai, aj-ai)即可。 由于(aj-ai)= aj-ai，因此ai,aj的任意公因子必然也是(aj-ai)的因子，即也是ai,( aj-ai)的公因子。由于aj = (aj-ai)+ai，因此ai,( aj-ai)的任意公因子必然也是aj的因子，即也是ai,aj的公因子。所以，ai,aj的最大公约数和ai,(aj-ai) 的最大公约数必须相等，即(ai,aj)=(ai,aj-ai)成立。 得证。 定理2类似于矩阵的初等变换，即 令一个向量的最大公约数为该向量各个分量的最大公约数。对于向量<a1,a2,..,an>进行变换：在一个分量中减去另一个分量，新向量和原向量的最大公约数相等。 求多个数的最大公约数采用反复用最小数模其它数的方法，即对其他数用最小数多次去减，直到剩下比最小数更小的余数。令n个正整数为a1,a2,..,an，求多个数最大共约数的算法描述为： （1） 找到a1,a2,..,an中的最小非零项aj，若有多个最小非零项则任取一个 （2） aj以外的所有其他非0项ak用ak mod aj代替；若没有除aj以外的其他非0项，则转到（4） （3） 转到（3） （4） a1,a2,..,an的最大公约数为aj 例如：对于5个数34, 56, 78, 24, 85，有 (34, 56, 78, 24, 85)=(10,8,6,24,13)=(4,2,6,0,1)=(0,0,0,0,1)=1， 对于6个数12, 24, 30, 32, 36, 42，有 (12, 24, 30, 32, 36, 42)=(12,0,6,8,0,6)=(0,0,0,2,0,6)=(0,0,0,2,0,0)=2。 3. 多个数最小共倍数的算法实现 求多个数最小共倍数的算法为： （1） 计算m=a1a2..an （2） 把a1,a2,..,an中的所有项ai用m/ai代换 （3） 找到a1,a2,..,an中的最小非零项aj，若有多个最小非零项则任取一个 （4） aj以外的所有其他非0项ak用ak mod aj代替；若没有除aj以外的其他非0项，则转到（6） （5） 转到（3） （6） 最小公倍数为m/aj 上述算法在VC环境下用高级语言进行了编程实现，通过多组求5个随机数最小公倍数的实例，与标准方法进行了比较，验证了其正确性。标准计算方法为：求5个随机数最小公倍数通过求4次两个数的最小公倍数获得，而两个数的最小公倍数通过求两个数的最大公约数获得。 5.结论 计算多个数的最小公倍数是常见的基本运算。n个数的最小公倍数可以表示成另外n个数的最大公约数，因而可以通过求多个数的最大公约数计算。求多个数最大公约数可采用向量转换算法一次性求得。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/u012349696/article/details/21233457。 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。

...知道应用程序会在一段时间后重新启动，那么我们可以使用一个简单的重试机制来发送消息。例如，我们可以设置一个计数器，在每次发送失败后递增，直到达到某个阈值（如3次）为止。 五、结论 总的来说，"UnsubscribedException"是一个我们在使用ActiveMQ时可能遇到的问题。了解透彻并跟ActiveMQ的运行机制打成一片后，咱们就能挖出真正管用的解决方案，保证咱的应用程序稳稳当当地跑起来。同时呢，咱们也得明白，在真实的开发过程里头，咱们可不能停下学习和探索的脚步。为啥呢？因为这样才能够更好地对付那些时不时冒出来的挑战和问题嘛，让咱变得更游刃有余。

...联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 java的基本类型包括以下几类: 整型 byte short int long 浮点型 float double 字符型 char 布尔型 boolean 它们都有对应的包装类型(如果没有特殊说明，下面都是说包装类型)，其中整型和浮点型的基类都是Number，并且都是现实了Comparable接口，下面的内容以Integer为例，Byte,Short,Integer,Long只有整型长度上的区别，其他都是类似的。 Integer内部结构 类的内部数据结构是很简单的，只是简单包含了一个基本类型数据，并且提供了一些对基本类型的常见操作。 public final class Integer extends Number implements Comparable { //more code... / The value of the Integer. @serial / private final int value; //more code... } Integer的hashCode、equals和Comparable接口 Integer实现了Comparable接口，内部只是简单使用value值进行比较。还实现了hashCode和equals方法，不过equals还是会进行类型的对比，这也是equal实现的一个基本原则。所以Integer和Long是无论如何都不会相等的。 public int hashCode() { return value; } public boolean equals(Object obj) { if (obj instanceof Integer) { return value == ((Integer)obj).intValue(); } return false; } Integer内部缓存对象 或许你看过一些面试题，使用==来比较进行包装类型的比较，有时候会返回true，这有点不合常理。这个可以通过源码来解释。以Integer它在内部预先定义了一小段Integer对象(见IntegerCache的实现，high的范围还可以通过系统参数java.lang.Integer.IntegerCache.high设置)，并在valueOf调用时判断是否落在这个范围，如果范围合适，返回现成的对象。由于Integer是不变对象，所以它的复用是没有任何隐患的。 public static Integer valueOf(int i) { if(i >= -128 && i <= IntegerCache.high) return IntegerCache.cache[i + 128]; else return new Integer(i); } 话虽如此，但这只是一个优化手段，平时是不应该使用==来进行判断对象是否相等的。 Integer和字符串的相互转换 整型和字符串的相互转换也是常用的功能。看一下Integer转换成字符串的源码。 public static String toString(int i, int radix) { if (radix < Character.MIN_RADIX || radix > Character.MAX_RADIX) radix = 10; / Use the faster version / if (radix == 10) { return toString(i); } char buf[] = new char[33]; boolean negative = (i < 0); int charPos = 32; if (!negative) { i = -i; } while (i <= -radix) { buf[charPos--] = digits[-(i % radix)]; i = i / radix; } buf[charPos] = digits[-i]; if (negative) { buf[--charPos] = '-'; } return new String(buf, charPos, (33 - charPos)); } 算法还是比较简单的，就是根据基数radix不断对这个整数取余数，根据余数找到从digits数组中找到对应字符。这里需要注意的是， 为什么正数要取反使用负数而不是反过来呢，用正数不是更好处理么？其实，这涉及到是否溢出的问题，对于最小的整数integer，取反就会出现移除，还是一个负数，这样就有问题了。 还有一个功能是把整数换成16进制(toHexString)、8进制(toOctalString)或2进制的字符串(toBinaryString)，它最终是调用toUnsignedString实现的。 / Convert the integer to an unsigned number. / private static String toUnsignedString(int i, int shift) { char[] buf = new char[32]; int charPos = 32; int radix = 1 << shift; int mask = radix - 1; do { buf[--charPos] = digits[i & mask]; i >>>= shift; } while (i != 0); return new String(buf, charPos, (32 - charPos)); } 以16进制为例子，shift就是4，得到的mark就是1111，i和mask做与运算后就可以得到在16进制中字符数组的位置，从而得到这4位对应的16进制字符，最后通过右移就抹掉这低4位。 Integer类中有许多方法是和位操作相关的。待后续详解。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33130645/article/details/114425171。 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。

...致性与约定俗成：随着时间推移，选用999作为非root用户的uid逐渐成为一种行业惯例和最佳实践，尤其是在创建需要低权限运行的应用程序镜像时。 3. 实践示例 自定义uid的Dockerfile 下面是一个简单的Dockerfile片段，展示如何在构建镜像时创建并使用uid为999的用户： dockerfile 首先，基于某个基础镜像 FROM ubuntu:latest 创建一个新的系统用户，指定uid为999 RUN groupadd --gid 999 appuser && \ useradd --system --uid 999 --gid appuser appuser 设置工作目录，并确保所有权归新创建的appuser所有 WORKDIR /app RUN chown -R appuser:appuser /app 以后的所有操作均以appuser身份执行 USER appuser 示例安装和运行一个应用程序 RUN npm install 假设我们要运行一个Node.js应用 CMD ["node", "index.js"] 在这个例子中，我们创建了一个名为appuser的新用户，其uid和gid都被设置为999。然后呢，咱就把容器里面的那个 /app 工作目录的所有权，给归到该用户名下啦。这样一来，应用在跑起来的时候，就能够顺利地打开、编辑和保存文件，不会因为权限问题卡壳。 4. 深入思考 uid映射与安全策略 虽然999是一个常见选项，但它并不是硬性规定。实际上，根据具体的部署环境和安全需求，你可以灵活调整uid。比如，在某些情况下，可能需要把容器里面的用户uid，对应到宿主机上的某个特定用户，这样一来，我们就能对文件系统的权限进行更精准的调控了，就像拿着钥匙开锁那样，该谁访问就给谁访问的权利。这时，可以通过Docker的--user参数或者在Dockerfile中定义用户来实现uid的精确映射。 总而言之，Docker容器中用户uid为999这一现象，体现了开发者们在追求安全、便捷和兼容性之间所做的权衡和智慧。随着我们对容器技术的领悟越来越透彻，这些原则就能被我们玩转得更加游刃有余，随时适应各种实际场景下的需求变化，就像是给不同的应用场景穿上量身定制的衣服一样。而这一切的背后，都离不开我们持续的探索、试错和优化的过程。

...列与列之间会有一定的间隔。对于一些设计师来说，这种默认设置可能不是他们想要的效果。有时候，你可能想更精细地调整列之间的间距，这样能让整个页面看起来更整齐，或者更符合你的设计想法。这就引出了我们今天的话题——如何更精准地控制列间距。 2. 列间距控制不准确的原因分析 现在，让我们来具体看看为什么说Bootstrap中的列间距控制不准确。主要有以下几点原因： 2.1 默认的列间距设置 Bootstrap为每一列都预设了一定的内边距（padding），这使得即使你在创建列的时候没有明确指定间距，它们之间也会存在一定的空间。比如，当你用.col-md-4这个类来设定一个占据容器三分之一宽度的列时，Bootstrap会自个儿给它加上左右各15像素的内边距，让你的布局看起来更舒服。 html 这是第一列 这是第二列 这是第三列 如上所示，即使你没有额外做任何调整，列与列之间也会有一段明显的间距。 2.2 响应式设计带来的挑战 另一个导致列间距难以控制的因素是响应式设计。因为Bootstrap要适应各种屏幕大小，所以它得给不同尺寸的屏幕预先设定不一样的内边距，这样看起来才舒服嘛。这就意味着，屏幕越大，列和列之间的距离也得跟着变大，这可让那些想要固定间距的设计伤透了脑筋。 3. 解决方案 既然了解了问题所在，那么接下来就是重点部分——如何解决这个问题？这里我将提供几种不同的方法，希望能帮到大家。 3.1 使用CSS覆盖默认样式 最直接的方法就是利用CSS覆盖Bootstrap的默认样式。你可以自己在CSS文件里调整特定列或者所有列的内边距，这样就能轻松控制列之间的距离了。 css / 覆盖所有列的内边距 / .row > .col { padding-left: 0; padding-right: 0; } / 或者仅覆盖特定列 / .col-md-4 { padding-left: 10px; padding-right: 10px; } 这种方法的优点是灵活且易于管理，但缺点是需要额外编写和维护CSS代码。 3.2 利用负外边距（Negative Margin） 另一种方法是利用负外边距来抵消Bootstrap默认的内边距效果。这种方法相对复杂一些，但可以实现非常精细的控制。 html 这是第一列 这是第二列 这是第三列 不过需要注意的是，这种方法可能会对其他元素造成影响，因此使用时要小心。 3.3 自定义栅格系统 如果你对Bootstrap的默认栅格系统不满意，还可以考虑使用自定义栅格系统。这通常涉及到修改Bootstrap的源代码或者使用第三方库来替代原生的栅格系统。虽然这种方法比较极端，但对于追求极致定制化体验的项目来说可能是最好的选择。 4. 总结与反思 通过今天的讨论，我们可以看到，尽管Bootstrap的网格系统提供了强大的布局能力，但在处理某些细节问题时仍需额外努力。不管是用CSS盖掉默认样式，还是玩儿负外边距，或者是搞个自定义栅格系统，最重要的是找到最适合你项目的办法。希望这篇文章能帮助大家更好地理解和解决Bootstrap中遇到的列间距问题，让我们的网页设计更加完美！ 最后，如果你在实际操作过程中遇到了其他问题或有更多见解，欢迎留言交流。前端的世界永远充满可能性，让我们一起探索吧！