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...点 5 2.1.2 Java及Java Servlets概述 6 2.1.3 JavaBean简介 6 2.2 服务器配置 7 2.2.1 Tomcat安装及配置 8 2.2.2 数据库配置 8 3系统分析 11 3.1 可行性分析 11 3.1.1 技术可行性 11 3.1.2 操作可行性 11 3.1.3 经济可行性 11 3.1.4 法律可行性 11 3.2 腕表交易系统功能需求分析 11 3.3 数据库需求分析 12 4系统设计 13 4.1 系统功能模块设计 13 4.2系统流程设计 13 4.2.1 系统开发流程 13 4.2.2 用户登录流程 14 4.2.3 系统操作流程 15 4.2.4 添加信息流程 15 4.2.5 修改信息流程 16 4.2.6 删除信息流程 16 4.3系统用例分析 17 4.3.1 管理员用例图 17 4.3.2 用户用例图 18 4.4 数据库设计 19 4.4.1 tb_Ware(商品信息表) 19 4.4.2 tb_manager(管理员信息表) 19 4.4.3 tb_sub(订单生成表) 19 4.4.4 tb_Link(超级链接表) 20 4.4.5 tb_Affiche(公告信息表) 20 4.3 用SSM连接数据库 20 5系统实现 22 5.1 前台部分 22 5.1.1 前台总体框架 22 5.1.2 商城首页 22 5.1.3 产品详情页 23 5.1.4 评价 23 5.2 后台部分 24 5.2.1 后台主页 24 5.2.2 后台评价管理 25 5.2.3 商品管理 25 5.2.4 商品修改 26 5.2.5 分类管理 26 5.2.6 订单管理 27 5.2.7 腕表购物车管理 27 6系统测试 28 6.1系统测试的意义 28 6.2性能测试 29 6.3测试分析 29 总 结 30 致 谢 31 参考文献 31 3系统分析 3.1 可行性分析 腕表交易系统主要目标是实现网上展示腕表交易系统信息,购买腕表产品。在确定了目标后,我们从以下四方面对能否实现本系统目标进行可行性分析。 3.1.1 技术可行性 腕表交易系统主要采用Java技术,基于B/S结构,MYSQL数据库,主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点,而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。腕表交易系统的开发技术具有很高可行性,且开发人员掌握了一定的开发技术,所以系统的开发具有可行性。 3.1.2 操作可行性 腕表交易系统的登录界面简单易于操作,采用常见的界面窗口来登录界面,通过电脑进行访问操作,会员只要平时使用过电脑都能进行访问操作。此系统的开发采用PHP语言开发,基于B/S结构,这些开发环境使系统更加完善。本系统具有易操作、易管理、交互性好的特点,在操作上是非常简单的。因此本系统可以进行开发。 3.1.3 经济可行性 腕表交易系统是基于B/S模式,采用MYSQL数据库储存数据,所要求的硬件和软件环境,市场上都很容易购买,程序开发主要是管理系统的开发和维护。所以程序在开发人力、财力上要求不高,而且此系统不是很复杂,开发周期短,在经济方面具有较高的可行性。 3.1.4 法律可行性 此腕表交易系统是自己设计的管理系统,具有很大的实际意义。开发环境软件和使用的数据库都是开源代码,因此对这个系统进行开发与普通的系统软件设计存在很大不同,没有侵权等问题,在法律上完全具有可行性。 综上所述,腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性,开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能: 1)前台部分由用户使用,主要包括用户注册,腕表购物车管理,订单管理,个人资料管理,留言板管理 2)后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的,常用的数据库管理系统有MYSQL,SQL,Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统,建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项: 用户:用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言:主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品:商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单:订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员:管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告:公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下: 图9 功能模块设计图 从图中可以看出,网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分,前台部分由用户使用,主要包括用户注册,生成订单,腕表购物车管理,查看腕表购物车,查看留言,订购产品,订单查询和发布留言7个模块;本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; 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})html+='</div>'; } })}) $("nArrivals").html(html); } }); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127608579。 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。
2023-03-21 18:24:50
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...。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态,不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看,libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp,这个主要是用来dhcp连接的,这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示:如果使用rz上传镜像可能会出现错误,所以我们使用dd命令,复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址:http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示: qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式,raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置,就是我们上传iso镜像的位置,我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc, 分区说明 提示:我们不分交换分区,因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具,可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程,它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序(KVM)是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品,可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品,可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机(KVM)则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序,可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机(VM),从而现代化改造自己的基础架构,来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后,你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机,而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术,能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序,而且可以替代专有的虚拟化技术(比如 VMware 提供的专有虚拟化技术)。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台,你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码,就如同掌握了开启无限可能的钥匙,能够让你虚拟化传统工作负载和应用,并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中,所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序,以及出色的性能和多样化的功能。但是,专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定,你就可以任享自由、灵活与丰富的资源,从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能,可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案,选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势: 更低的总拥有成本,从而省下运营预算,用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费,也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性:KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行,所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性:可以通过单个虚拟化平台,在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能:应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势:不但能访问源代码,还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能: 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化,就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成,能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境,帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效,能够帮助你从容应对当前的挑战,并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂,而且无法帮助企业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化,你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势,还能获得企业级技术支持、更新和补丁,使你的环境保持最新状态,持续安心运行。开源和 RESTful API,以及 Microsoft Windows 的认证,可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包(SDK)则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具,并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 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。
2023-04-06 08:58:59
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Netty
...Netty是一个基于Java的异步事件驱动网络应用框架。它可以帮助开发者快速构建可扩展的服务器端应用程序。想象一下,你正在开发一个需要处理海量数据的大数据流处理平台,这时候Netty就显得尤为重要了。它不仅能够帮助我们高效地管理网络连接,还能让我们轻松应对高并发场景。 我第一次接触Netty的时候,真的被它的灵活性震撼到了。哎,说到程序员的烦心事,那肯定得提一提怎么让程序在被成千上万的人同时戳的时候还能稳如老狗啊!这事儿真心让人头大,尤其是看着服务器指标噌噌往上涨,心里直打鼓,生怕哪一秒就崩了。而Netty通过非阻塞I/O模型,完美解决了这个问题。这就像是一个超级能干的服务员,能够在同一时间同时服务上万个客人,而且就算有个客人纠结半天点菜(也就是某个请求拖拉),也不会耽误其他客人的服务,更不会让整个餐厅都停下来等他。 举个栗子: java EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(); // 主线程组 EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); // 工作线程组 try { ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); // 启动辅助类 b.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) // 使用NIO通道 .childHandler(new ChannelInitializer() { // 子处理器 @Override protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast(new StringDecoder()); // 解码器 ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); // 编码器 ch.pipeline().addLast(new SimpleChannelInboundHandler() { @Override protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) throws Exception { System.out.println("Received message: " + msg); ctx.writeAndFlush("Echo: " + msg); // 回显消息 } }); } }); ChannelFuture f = b.bind(8080).sync(); // 绑定端口并同步等待完成 f.channel().closeFuture().sync(); // 等待服务关闭 } finally { workerGroup.shutdownGracefully(); bossGroup.shutdownGracefully(); } 这段代码展示了如何用Netty创建一个简单的TCP服务器。话说回来,Netty这家伙简直太贴心了,它的API设计得特别直观,想设置啥处理器或者监听事件都超简单,用起来完全没压力,感觉开发效率直接拉满! 2. 大数据流处理平台中的挑战 接下来,我们聊聊大数据流处理平台面临的挑战。在这个领域,我们通常会遇到以下几个问题: - 高吞吐量:我们需要处理每秒数百万条甚至更多的数据记录。 - 低延迟:对于某些实时应用场景(如股票交易),毫秒级的延迟都是不可接受的。 - 可靠性:数据不能丢失,必须保证至少一次投递。 - 扩展性:随着业务增长,系统需要能够无缝扩容。 这些问题听起来是不是很让人头大?但别担心,Netty正是为此而生的! 让我分享一个小故事吧。嘿,有次我正忙着弄个日志收集系统,结果一测试才发现,这传统的阻塞式I/O模型简直是“人形瓶颈”啊!流量一大就直接崩溃,完全hold不住那个高峰时刻,简直让人头大!于是,我开始研究Netty,并将其引入到项目中。哈哈,结果怎么样?系统的性能直接翻了三倍!这下我可真服了,选对工具真的太重要了,感觉像是找到了开挂的装备一样爽。 为了更好地理解这些挑战,我们可以看看下面这段代码,这是Netty中用来实现高性能读写的示例: java public class HighThroughputHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { private final ByteBuf buffer; public HighThroughputHandler() { buffer = Unpooled.buffer(1024); } @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { for (int i = 0; i < 1024; i++) { buffer.writeByte((byte) i); } ctx.writeAndFlush(buffer.retain()); } @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { ctx.write(msg); } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这段代码中,我们创建了一个自定义的处理器HighThroughputHandler,它能够在每次接收到数据后立即转发出去,从而实现高吞吐量的传输。 3. Netty如何优化大数据流处理平台? 现在,让我们进入正题——Netty是如何具体优化大数据流处理平台的呢? 3.1 异步非阻塞I/O Netty的核心优势在于其异步非阻塞I/O模型。这就相当于,当有请求进来的时候,Netty可不会给每个连接都专门安排一个“服务员”,而是让这些连接共用一个“服务团队”。这样既能节省人手,又能高效处理各种任务,多划算啊!这样做的好处是显著减少了内存占用和上下文切换开销。 假设你的大数据流处理平台每天要处理数十亿条数据记录,采用传统的阻塞式I/O模型,很可能早就崩溃了。而Netty则可以通过单线程处理数千个连接,极大地提高了资源利用率。 3.2 零拷贝技术 另一个让Netty脱颖而出的特点是零拷贝技术。嘿,咱们就拿快递打个比方吧!想象一下,你在家里等着收快递,但这个快递特别麻烦——它得先从仓库(相当于内核空间)送到快递员手里(用户空间),然后快递员再把东西送回到你家(又回到内核空间)。这就像是数据在网络通信里来回折腾了好几趟,一会儿在系统深处待着,一会儿又被搬出来给应用用,真是费劲啊!这种操作不仅耗时,还会消耗大量CPU资源。 Netty通过ZeroCopy机制,直接将数据从文件系统传递到网络套接字,避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度,还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子: java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件,无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中,数据格式多种多样,可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架,允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如,如果你的数据是以Protobuf格式传输的,可以这样做: java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式,我们可以轻松解析复杂的数据结构,同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是,Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候,有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况,就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了,它会赶紧发现这些问题,然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍,就像是给快递员多派一个人手,保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中,让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨,相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊,它更像是个靠谱的小伙伴,陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险! 当然,Netty也有它的局限性。比如说啊,遇到那种超级复杂的业务场景,你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码,不然根本搞不定。还有呢,这门技术的学习难度有点大,刚上手的小白很容易觉得晕头转向,不知道该怎么下手。但我相信,只要坚持实践,总有一天你会爱上它。 未来,随着5G、物联网等新技术的发展,大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性,必将在这一领域继续发光发热。所以,不妨大胆拥抱Netty吧,它会让你的开发之旅变得更加精彩! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流。记住,编程之路没有终点,只有不断前进的脚步。加油,朋友们!
2025-04-26 15:51:26
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青山绿水
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...沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段,电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通,而他们的领域知识和词汇都有很大的差别,这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护(协议的修改)变得十分艰难,不仅协议更新上线时间慢,而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限,很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现,导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题,后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言(并提供可视化的工具),这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了,省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法,但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员,代码是软件的最终实现形态,停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受,更重要的是忘记其中的“痛”,从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon,高级副总裁级别的 Distinguish Engineer(如:James Gosling,Java 之父),他们每年的编码量也非常大,常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险,尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现,但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多,甚至可能导致项目的失败,前面我们也提到了非功能性需求决定了架构,如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后,就算是一个项目要失败也要让它快速失败,这也是一种敏捷。 从“问题”开始,而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情,总是乐于去学习新技术,同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病,就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”,使用一些不适合的技术去解决手边的问题,常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务,起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务,由团队的一个成员来开发和维护。后来,这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣,并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事: 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性,在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物,由于采用客户端方式,引入了大量的额外交互,导致性能差别达7倍之多。这时候,这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术,通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致(即当某对象的值发生改变后会产生一个事件,然后关注这一改变的逻辑,就会订阅这个通知,并改变于其相关数据,从而实现不同数据的最终一致)。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制,为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此,大家可以看到实现一样的功能,但是复杂性大大增加,维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯,加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友,在一个公司没日没夜的干了几年,没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了,但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识,使得自己已经落后了,连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识,尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题: 缺乏学习导致工作能力没有提升,而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势,只能被动紧紧追赶。试想一下,要是你都领先同行业五年了,还会在乎通过加班来早一个月发布吗? 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙,进而更没有时间提高自己的技术技能,很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道,光靠锻炼是不行的,营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样,实践和学习是一样重要的,当你在一个领域工作了一段时间以后,工作对你而言就主要是实践了,随着你对该领域的熟悉,能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间,否则很容易成为井底之蛙,从而陷入前面提到的恶性循环。 最后,以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉:“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心,保持匠心! 作者简介: 蔡超,Mobvista 技术 VP 兼首席架构师,SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验,其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista,任公司技术副总裁及首席架构师,领导公司的数字移动营销平台的开发,该平台完全建立于云计算技术之上,每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前,曾任亚马逊全球直运平台首席架构师,亚马逊(中国)首席架构师,曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发,并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验;曾任 HP(中国)移动设备管理系统首席软件架构师,该系统曾是全球最大的无线设备管理系统(OMA DM)(客户包括中国移动,中国联通,中国电信等);曾任北京天融信网络安全技术公司,首席软件架构师,领导开发的网络安全管理系统(TopAnalyzer)至今仍被政府重要部门及军队广为采用,该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运,2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 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。
2023-09-19 14:55:26
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...器引擎,它将应用及其依赖打包成独立可移植的容器,实现了应用程序及其环境的一次构建、到处运行的效果,极大地简化了开发、测试和部署流程。在文中,作者提到了随着Docker的广泛应用,底层网络工作方式发生变化,并开始研究网络虚拟化相关技术。 协同算法 , 协同算法是一种通过分析用户行为、兴趣偏好等信息,实现个性化推荐或优化某种目标的技术。文中提及作者在搜狗手机助手项目中,采用用户协同、标签相似、点击反馈等方法,提升了搜索转化率,这里的“协同算法”就是一种利用用户间关联性进行优化的算法。
2023-02-06 11:38:24
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...eScript 进行项目搭建,并通过引入相应的插件支持 tsx 语法糖。 TailwindCSS , TailwindCSS 是一种实用的原子化 CSS 框架,采用实用类名(utility-first)的方法为开发者提供了一系列预设的样式类,可快速应用于 HTML 元素以实现响应式布局、间距调整、颜色定制等常见样式需求。在该文章中,作者推荐了 TailwindCSS 用于后台管理系统项目的样式构建,以降低编写 CSS 样式的复杂度,提高开发效率。 Pinia , Pinia 是专为 Vue3 设计的状态管理库,用于在大型或复杂应用中管理和共享组件之间的状态数据。相较于 Vuex,Pinia 在设计上更加简洁易用,提供了灵活且强大的状态管理解决方案。在模板项目中,作者集成了 Pinia 来帮助团队成员更好地组织和维护应用中的全局状态与逻辑。 Jest , Jest 是一个流行的 JavaScript 测试框架,具有丰富的断言库和模拟功能,能够支持单元测试、集成测试等多种测试场景。在文中,作者配置了 Jest 作为项目的单元测试工具,确保代码质量与稳定性,通过编写测试用例来验证代码逻辑的正确性以及预期功能的实现。 Eslint 和 Prettier , Eslint 是一款静态代码检查工具,用于识别并报告 JavaScript 和 TypeScript 代码中的潜在错误、不一致性和不良编码习惯;Prettier 则是一款代码格式化工具,可以自动按照一套统一的规则格式化代码,确保团队间的代码风格一致性。在这篇文章中,作者介绍了如何结合 Eslint 和 Prettier 设置项目规范,以提升代码质量和团队协作效率。
2023-10-05 12:27:41
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...软件,Blender项目持续进行功能更新,支持多种坐标系统并整合了基于物理的渲染引擎Cycles。用户不仅可以在其中创建复杂的三维模型,还能利用内置的高级着色器进行法线贴图、置换贴图等复杂纹理处理,以及实现PBR材质以满足更高标准的视觉需求。 在理论研究方面,学者们正在深入探讨四元数在图形旋转、插值运算等方面的优化算法,力图挖掘其在实时渲染、虚拟现实和增强现实环境中的潜在价值。一些前沿研究甚至将四元数应用于机器学习与人工智能驱动的动画系统中,以实现更加自然、连贯的动作捕捉与运动预测。 综上所述,无论是实时渲染技术的发展、硬件特性的革新,还是三维设计工具的进步,都在不断推动三维坐标系与几何学在计算机图形学中的实际应用向着更高效、更真实的方向发展。关注这些领域的最新动态和技术成果,无疑将有助于您更好地掌握三维图形编程的未来趋势及其实现方法。
2023-10-24 12:49:42
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...功能进行了平台级别的整合外, Slices 的 API 和模板也加入到了 Android Jetpack 里。Android Jetpack 是我们全新打造的一套创建优秀应用的工具和库,通过 Android Jetpack,您制作的 Slices 能在 Kitkat (API 等级 19) 及更高版本上使用 —— 这覆盖了 95% 的已激活 Android 设备。我们也会定期更新 Slices 的模板来支持更多类型的场景和交互 (比如文本输入)。 请查阅上手指南以了解如何制作 Slices,使用 SliceViewer 工具查看您做好的 Slices。接下来,我们计划进一步拓展其使用场景,包括在其他 app 中展现您的 Slices。 · 通知智能回复 (Smart reply in notifications) 机器智能可以为用户体验带来非常积极的进化,Gmail 和 Inbox 里的智能回复功能已经成功地证明了这一点。在 Android P 中,通知消息也加入了智能回复功能,而且我们准备了 API 让您可以为用户带来更度身的使用感受。用来帮助您更轻松地在通知中生成回复的 ML Kit 很快就会到来,请 点击访问此网站 了解详情。 · 文本识别 (Text Classifier) 在 Android P 中,我们将识别文本的机器学习模型进行了扩展,使得它可以识别出诸如日期或航班号这样的信息,并通过 TextClassifier API 来让开发者使用到这些改进。我们还更新了 Linkify API 来利用文本识别的结果生成链接,并为用户提供了更多点击后的选项,从而让他们得以更快地进行下一步操作。当然,开发者也可以在给文本识别出来的信息添加链接时拥有更多的选项。智能 Linkify 在识别精准度以及速度上都有明显的提升。 这个模型现在正在通过 Google Play 进行更新,所以您的应用使用现有的 API 就可以享受到本次更新所带来的变化。在安装更新完的模型后,设备即可直接在本地识别文本里的各种信息,而且这些识别出来的信息只保存在您的手机上而不会通过网络流传出去。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 简洁 (Simplicity) 在 Android P,我们格外强调简洁,并据此改进 Android 的 UI 从而帮助用户们更流畅、更高效地完成操作。对开发者来说,简洁的系统则会帮助用户更容易查找、使用和管理您的应用。 · 全新系统导航 (New system navigation) 我们为 Android P 设计了全新的系统导航,只需使用下图中这个在所有界面中都能看到的小按钮,即可更轻松地访问手机主屏、概览页以及 Assistant。新导航系统也使多任务切换及发现关联应用变得更加简单。在概览页,用户可以拥有更大的视野来查看他们之前中断的操作,这自然也会让他们更容易找到并回到之前的应用中。概览页也提供了搜索、预测推荐应用以及上文提到的 App Actions,而且只需再多划一次即可进入所有应用的列表。 · 文字放大镜 (Text Magnifier) 在 Android P 中,我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget),使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下,所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜,但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上,从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果,Android 可以识别那些过度消耗电量的行为,如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中,电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用,用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制,那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话,请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板,帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗,从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用,但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制,以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用,从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据,以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理,您可以分离出特定频率的声音,降低过大的音量,或者增强那些过小的音量。举例来说,即便说话者离麦克风较远,而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方,您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果,包括一个预均衡器、一个多频段压缩器,一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控,大多数参数都支持实时控制,如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长,阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验,应用们不再需要自行提供用户识别操作界面,而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API,且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别,而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃,请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation),这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后,TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型,StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备,比如独立的 CPU,内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战,并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅,去年我们启动了 Project Treble,并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目,也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布,以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户,这些设备包括:索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外,再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL,我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单,并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备,现在就可以加入 Android Beta program,然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧,欢迎您向我们反馈意见和建议!并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta,是时候开始测试您 app 的兼容性,以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用,并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好,并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化,以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的,在 Android P 中,我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用,这也要求广大的开发者们,包括 Google 内部的应用团队,使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库,您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息,从 Android P Beta 开始,调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常,而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况,我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报,您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况,但请注意,即便调用的 API 暂时得到了豁免,最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况,请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试,确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时,您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟,对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后,请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API,请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1,或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章),请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要,我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题,请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 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。
2023-04-10 18:19:36
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...实都是J哥网上巴拉的项目啦。) (然后大体给他介绍了 项目基本框架,是 v4包里的 SlidingPaneLayout 嵌套了实现了轮询效果 自定义的viewpager 。然后 具体界面是用的瀑布流,项目的关键就是 对 图片的处理,因为有N张 图片,但是并没有卡顿,所以就说了 自己用 了开源的imagedownloader 和 volley 以及自己定义的 lrucache 缓存 bitmap 对象,这里大家一定要把图片的三级缓存 自己了解清楚,基本面试会问到。) 其实 当面试问你如何避免oom,内存泄露导致的原因,以及如何处理大图片等等,其实都是 如何优化内存。 可以按照我自己总结的回答,你可以说,这个问题 ,跟 oom以及 内存泄露,其实是一样的,关键 就是 如何 优化内存,避免不必要的 内存泄露, 而 内存泄露 的原因 ,我总结了 4点, 1. 匿名内部类,和非静态内部类, 举个栗子:我们用handler 进行线程间 假如 我们在activity中这样定义 handler : [java] view plain copy print ? Handler mHandler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { mImageView.setImageBitmap(mBitmap); } } 然后,我们用 右键 选中工程 运行 lint工具 , android tools---run lint ,就会提示我们这样一个warning: In Android, Handler classes should be static or leaks might occur.。 就是 ,推荐我们 把handler 定义成static,具体 看这里解释的很详细:http://www.linuxidc.com/Linux/2013-12/94065.htm 类似的还有 匿名子线程。 2.还是 拿网上的 栗子来说, [java] view plain copy print ? Vector v = new Vector( 10 ); for ( int i = 1 ;i < 100 ; i ++ ){ Object o = new Object(); v.add(o); o = null ; } 即便是 我们把 o 对象 置为 null,但是 vector 集合中还有有o的引用,所以 集合 没有被清空,这一部分内存 还是不能被释放,这就导致了内存泄露。 3, 当我们操作数据库的时候,我们在执行完 相应的crud 方法后,我们没有关闭 cursor .close()或者 db.close(),也同样会占用内存、因为只有关闭连接后,才会被GC 回收。 4.继续举个栗子 [java] view plain copy print ? Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("唐僧","pwd1",25); Person p2 = new Person("孙悟空","pwd2",26); Person p3 = new Person("猪八戒","pwd3",27); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:3 个元素! p3.setAge(2); //修改p3的年龄,此时p3元素对应的hashcode值发生改变 set.remove(p3); //此时remove不掉,造成内存泄漏 set.add(p3); //重新添加,居然添加成功 System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:4 个元素! J哥 亲自 实践了下,发现问题了,这个网上的栗子 是错的。实际上是可以remove掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章,都是这个栗子。。 这里 看下其他网站上的总结吧 :强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 OK。还有最后一点,就是关于图片的,bitmap对象的及时释放,这里 就不细说了,等在图片三级缓存一起去总结。 此时 感觉 对面的android 小哥 已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后, 他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问:有没有自定义过view。 J哥回答:这个很常见,我自己定义过很多,比如 下拉刷新,上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager,也是 继承viewpager,然后自己开启一个线程,去控制 切换的。还比如,跑马灯效果的textview ,scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确,我也是 自定义listview,复写了 onmeaure方法,然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片,我也是做过,主要是对onmeasure 方法,onlayout方法,ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等,奥 对了,我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件,侧滑解锁的,我也是自己定义的,然后展示给他看了一下,当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问:listview的优化、 J哥回答:(PS:这种问题,基本上 都快被问烂了,但是没办法 还是要回答。)listview作为最常见的 用来显示数据的view ,一般 从四个方面 去优化。 1 ,复用convertview, 不然假如有1000条数据,那么我们滑动,就会 产生1000个convertview ,这对内存是很大的浪费,所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数, 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的,我们要尽可能的减少,通常 我们定义一个viewholder,去管理 这些id ,然后通过tag 去直接拿到 id。 3, 分页加载,延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目,有一个榜单,数据量很大,一次请求过来的数据量很大,这样有两个问题,一个是请求网络 时间可能会很长,另一个展示数据 上面 体验对不是很好,所以 我们做了 第一次加载 20条,然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像, 图片的 优化。这里 类似 三级缓存,推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm,J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问: 看你简历上面 做过 社交,通信这块是怎么做的。 J哥回答:我看 咱们公司 也用到了 聊天,咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中,他说 是集成的环信(但是 有丢包现象,所以打算自己做通信)。 OK,J哥说 ,我们 项目中聊天 是基于xmpp协议的做的,在没有android以前 ,java有个开源的 smack ,android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了, 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天,这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ,然后进行通信,我说,这个 跟http请求 其实原理上一样,都是 绑定ip,然后 设置一些property,然后通过类似流进行通信的, asmack,其实底层 就是xml通信的。 面试官01问: touch 事件的传递机制,还特意画了,一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 J哥回答:就是这个, 这也难不倒我。因为J哥觉得 这个问题肯定会问到 所以 早有准备,这里 我就大体说下结论,详细原理 给你传送门。 我回答,这个很简单,只要你继承一下 button 和 linearlayout 复写一下 三个方法 dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程,我给你总的说下结论的,点击这个button,一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件,然后 往子类里面传递,让子类 在往子类的下一级子类去传递,让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件,如果消费掉,那么父类将不会响应,如果子类不消费,那么会退回到次级子类,然后看是否要消费,这样,一句话 就是父传子, 子决定要不要,不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍, 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦,http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问: 项目中图片的优化。 J哥回答:我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ,但是 很流畅,也没有oom。关于图片 优化,一般我们采用三级缓存,1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有,有直接拿来用,这里 我项目里是这样做的,我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少,然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片,我会保存到本地,避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题,对于单张的 大图片,我也会利用bitmapFactory,进行计算大小,然后 计算手机分辨率,进行定量的 压缩 处理。 面试官问: GC的回收 J哥回答:我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式,应该有多种不同的算法,我看过谷歌 官网介绍的一点,有这样一块区域,他分为 latest(最近) middle(中等)permanent(永久的),这样三块子区域。里面分别存放,刚刚被创建的,以及 时间 靠后的,很久的,对象,不断地新对象 往latest里面添加,当达到相应对象区域的阀值的时候,就会触发GC,GC 进行回收的时候,对于latest 中回收的速度是最快的,而permanent 相对是最久的,而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系, 还有一种算法,是根据最近被引用的时间,或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。GC回收的时候 会阻塞线程,所以代码中要避免创建不必要的对象,例如for循环中 创建大量对象 就会容易引起GC。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问: 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 J哥回答:这个问题 我也碰到过,我们都知道,viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道,这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来,已经夹在好了,有可能数据不是最新的,我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈,这个哥们大概没什么问的了,然后 就让我等一下,说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟,进来一小姑娘,坐下,看了我简历,我以为是人事,来跟我谈人生理想。结果,没说几句话,让我讲一下我的项目。我qu,惊呆我了。我问,你也是做android的,我去,是这样的、、把J哥吓到, 然后问了J哥几个问题。 Android 小姑娘问: 看你项目中的listview 中item类型 是统一的,而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 J哥回答:J哥装作很牛的样子说,我暂时想到两种方法,1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用,或者 把这几种类型 一起加载,然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘,假如 我这里 有一百条数据,这一百条是无序的,包含了 10种 item类型,你有没有什么好方法 去处理这个问题, 小姑娘说,你不是定义了类型吗,我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问: onAttch onDetach还是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow J哥回答:其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法,她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过, 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她,这两个方法是做什么的,小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的,那么的话 应该是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow方法了,小姑娘说: 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度,在 oncreate 里面不能计算,其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算,但是还是有方法计算的,(本人觉得面试 问你 API 是 最2的了,忍不住吐槽下,我遇到过,Camera 拍照,问我获取 一个图片,还是 视频的 方法,我去百度 一下,随便就知道,真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。) 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了,感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好,不管方法用没用到,我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了,后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧,到是没有问我什么技术问题, 总监: 问我 做没做过通信这块,能不能做这一块。 J哥回答:,我说做过,通信有几种协议的,我们用的 是xmpp协议的 ,服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的,客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ,比如我知道有些项目中用的 soap协议的,还有ip 协议的。PS:反正就是扯 我说 通信 客户端这一块 我没问题,但是 服务端 我 从工作以来 一直偏向 android 移动端开发,后台这一块,如果数据量大了,还要考虑并发之类的,我是做不了,让我做个tomcat搭建的demo 我可能可以。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 总监: 问我 什么时候能上班 J哥回答:我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 这里 感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事1:一进来,就问东问西。问加班看法啊,他们公司技术 一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 J哥回答:我说,一般遇到项目加功能 ,版本升级,等等 这些加班都没什么,只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事 是一直跟我强调这个,她不停强调 我就暗暗下决心,薪资 我是不会要低了。 人事1:看你还年轻啊,还能拼一拼啊、、、、 J哥回答:我说现在 这几年对我人生规划也算比较重要的时期,也是过一年少一年了,其实她的意思 还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话,然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊,之类的。。。 最后到关键问题上啦,最关心的,薪资问题。 人事1:期望薪资 J哥回答:我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好,你等下,然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久,然后又来一个 可能是人事吧。又进来,问了一遍,也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我,但是又觉得有点超出她们薪资期望吧,当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说,两天给我答复,心里很气愤,饿着肚子 面试到三点,竟然婉拒、、、 反正我是很生气,我说,好,然后我就走。结果,没过一个小时,人事又打电话来,非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼,难道她们CEO要给我煲汤 了?我说可以,然后时间定在后天了,,反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ,这家面试 先写到这里,下面下午还有一家,等下在写。准备睡觉。今天面试回来,累的就睡着了,晚上十点多才醒过来,想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 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。
2023-06-19 17:42:52
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...eam Proton项目持续取得突破,使得越来越多Windows原生游戏能够在Linux环境下无缝运行,这一进展无疑极大增强了Linux作为游戏平台的吸引力。 总之,无论是从底层硬件驱动到上层应用软件,Linux生态系统都在快速发展和进化中,为用户提供更为友好和全面的使用体验。而了解并掌握这些最新的设置技巧和功能更新,将有助于广大Linux爱好者及专业用户更好地发挥系统的潜能,享受更加便捷、高效的工作与娱乐环境。
2023-10-27 09:27:49
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...化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA(服务等级协议):是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档,包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI(关键绩效指标):是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任,并以此为基础,明确部门人员的业绩衡量指标,建立明确的切实可行的KPI体系,是做好绩效管理的关键。 KPI(关键绩效指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标,是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 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。
2023-03-19 16:00:05
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...语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 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。
2023-12-02 10:38:37
500
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Saiku
...iku服务器 java import org.saiku.service.datasource.IDatasourceService; import org.saiku.service.datasource.MondrianDatasource; public class SaikuConnectionExample { public static void main(String[] args) { // 假设我们已经有了一个名为"myDataSource"的数据源实例 MondrianDatasource myDataSource = new MondrianDatasource(); myDataSource.setName("myDataSource"); // 使用datasource服务保存数据源配置 IDatasourceService datasourceService = ...; // 获取datasource服务实例 datasourceService.save(myDataSource); } } 示例2:从备份文件中恢复数据 这里假设你已经有一个包含所有必要信息的备份文件,比如SQL脚本。 java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Statement; public class RestoreFromBackupExample { public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password")) { Statement stmt = conn.createStatement(); // 读取备份文件内容并执行 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/path/to/backup/file.sql")); String line; StringBuilder sql = new StringBuilder(); while ((line = reader.readLine()) != null) { sql.append(line); if (line.trim().endsWith(";")) { stmt.execute(sql.toString()); sql.setLength(0); // 清空StringBuilder } } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 6. 结语 好了,到这里我们的讨论就告一段落了。希望今天聊的这些能让大家更看重系统恢复计划,也赶紧动手做点啥来提高自己的数据安全,毕竟防患于未然嘛。记住,预防总是胜于治疗,提前做好准备总比事后补救要好得多! 最后,如果你有任何想法或建议,欢迎随时与我交流。数据分析的世界充满了无限可能,让我们一起探索吧! --- 以上就是本次关于“Saiku的系统恢复计划不充分”的全部内容。希望这篇文章能够对你有所帮助,也欢迎大家提出宝贵的意见和建议。
2024-11-18 15:31:47
36
寂静森林
Java
...是闭包的实现吗? 在JavaScript的世界里,setTimeout函数配合其第三个参数常常被用来实现异步控制流和模拟“延时循环”,而关于它是否真正实现了闭包的概念,一直以来都是开发者们热议的话题。然而,在Java的世界里,虽然找不到一个和setTimeout一模一样的功能可以直接用,但是我们完全可以借助一些有趣的工具,比如Lambda表达式、Future以及ScheduledExecutorService这些小玩意儿,来探索类似场景下闭包现象的玩法。那么,让我们一起通过深入剖析和实例代码来揭晓这个谜底。 1. JavaScript中的setTimeout与闭包 首先,我们先回顾一下JavaScript中的setTimeout函数。在JS中,你可以这样做: javascript for (var i = 0; i < 5; i++) { setTimeout(function() { console.log(i); }, 1000); } 这段代码预期是每隔一秒打印出一个递增的数字,但实际上会连续打印出5个5,这是因为setTimeout回调函数是在循环结束后才执行,此时变量i的值已经变为5,这就是闭包的经典应用场景:外部函数的变量被内部函数引用并保持了其状态。 为了解决这个问题,通常我们会利用立即执行函数或者let声明来创建一个新的作用域: javascript for (let i = 0; i < 5; i++) { setTimeout(function(i) { return function() { console.log(i); }; }(i), 1000); } 这里,每个循环迭代都会生成一个新的闭包,捕获当前的i值,从而达到预期效果。 2. Java中的“模拟setTimeout”与闭包现象 在Java中,虽然没有原生的setTimeout,但我们可以使用ScheduledExecutorService来模拟定时任务,同样也能观察到闭包的现象: java import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Main { public static void main(String[] args) { ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); for (int i = 0; i < 5; i++) { final int copyOfI = i; // 使用final关键字创建局部变量副本 executor.schedule(() -> System.out.println(copyOfI), 1, TimeUnit.SECONDS); } executor.shutdown(); } } 在这段Java代码中,我们通过ScheduledExecutorService来实现定时任务,为了能在匿名内部类(Lambda表达式)中正确访问到循环变量i的值,我们创建了一个final局部变量copyOfI作为i的副本。其实,这就是闭包的一个生活化应用场景:想象一下,尽管executor.schedule这招数是在循环跑完之后才正式启动,但是Lambda表达式却像个小机灵鬼,能牢牢地记住每一次循环时copyOfI的不同数值。这就揭示了闭包的核心秘密——它能够持续掌握并访问外部环境变量的能力,就像你的朋友记得你所有的喜好一样自然而又神奇。 3. 结论与思考 综上所述,无论是JavaScript中的setTimeout还是Java中的ScheduledExecutorService结合Lambda表达式的使用,都涉及到了闭包的应用。虽然它们在语法和具体实现上各有各的不同,但当你看到它们如何处理函数和它所在外部环境的关系时,你会发现一个共通的、像超级英雄般的核心概念——闭包。这个概念就像是,即使函数已经完成了它的任务并准备“下班”,但它依然能牢牢地记住并掌握那些原本属于外部环境的变量,就像拥有了一种神奇的力量。 因此,即使在Java中,我们在模拟setTimeout行为时所采用的策略,本质上也是闭包的一种体现,只不过这种闭包机制并非像JavaScript那样显式且直观,而是通过Java特有的方式(如Lambda表达式、内部类对局部变量的捕获)予以实现。
2023-05-05 15:35:33
280
灵动之光_
Tomcat
...Tomcat中的 java.lang.IllegalMonitorStateException: 深度解析与解决之道 一、引言 在开发过程中,我们常常与各种异常打交道,它们是程序健壮性和调试过程中的重要组成部分。今天,我们将聚焦于一个特定的异常——java.lang.IllegalMonitorStateException,它在使用Tomcat等Java应用服务器时可能遇到。这个异常通常出现在不当的监视器状态下调用监视器方法的情景下。哎呀,兄弟,搞清楚这捣蛋玩意儿的来龙去脉,还有它到底怎么闹腾的,以及咱得怎么对付它,这事儿可关键了!能帮咱们更好地守着咱们的Java程序,让它运行得更顺溜,性能更高昂,你说是不是?别忘了,咱的目标是让代码不仅跑得快,还得健健康康的,对吧?所以,咱们得仔细琢磨琢磨,找到那个问题的根子,然后想出个好办法,把它搞定! 二、异常定义与背景 java.lang.IllegalMonitorStateException异常表明调用了一个在当前线程不拥有监视器锁的情况下被保护的方法。哎呀,你知道的,这种情况经常出现在我们用电脑同时做好多事情的时候。比如说你一边在浏览器上刷微博,一边在同一个电脑上运行一个程序,结果就可能会出问题。问题就是,一个程序的部分(我们叫它“线程”)想用一些共同的数据(比如一个共享的记事本),但是它没拿到这个数据的“钥匙”。这就像是你想去拿别人的书包里的东西,但是你手上没钥匙开不了包,结果就乱了套了。这种时候,电脑就得小心处理,防止出现混乱或者错误的结果。 三、示例代码分析 为了更好地理解这个异常,让我们通过一个简单的示例来演示它可能出现的情况: java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemo { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { // 锁住资源 lock.lock(); try { System.out.println("开始操作..."); // 这里是你的业务逻辑 doSomething(); } finally { lock.unlock(); // 不要忘记解锁 } } private static void doSomething() { synchronized (LockDemo.class) { // 锁定当前类的对象 counter++; System.out.println("计数器值:" + counter); } } } 这段代码展示了如何正确地使用锁来保护共享资源。哎呀,兄弟!你要是不小心在没锁门的情况下闯进了别人的私人空间,那肯定得吃大亏啊!就像这样,在编程的世界里,如果你不巧在没锁定的情况下就去碰那些受保护的资源,那可就等着被系统给你来个“非法监视状态异常”吧!这可不是闹着玩的,得小心点! 错误示例: java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemoError { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { System.out.println("开始操作..."); // 这里尝试访问受保护的资源,但没有锁定 doSomething(); } private static void doSomething() { synchronized (LockDemoError.class) { counter++; System.out.println("计数器值:" + counter); } } } 运行上述错误示例,将会抛出 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常,因为 doSomething() 方法在没有获取锁的情况下直接访问了共享资源。 四、预防与解决策略 为了避免这类异常,确保所有对共享资源的操作都遵循以下原则: 1. 始终锁定 在访问任何共享资源之前,务必先获得相应的锁。 2. 正确释放锁 在完成操作后,无论成功与否,都应确保释放锁。 3. 避免死锁 检查锁的顺序和持有锁的时间,防止出现死锁情况。 五、总结 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常提醒我们在多线程编程中注意锁的使用,确保每次操作都处于安全的监视器状态。通过正确的锁管理实践,我们可以有效预防这类异常,并提高应用程序的稳定性和性能。哎呀,亲!在咱们做程序开发的时候,多线程编程那可是个大功臣!要想让咱们的系统跑得又快又稳,学好这个技术,不断摸索最佳实践,那简直就是必须的嘛!这不光能让程序运行效率翻倍,还能确保系统稳定,用户用起来也舒心。所以啊,小伙伴们,咱们得勤于学习,多加实践,让自己的技能库再添一把火,打造出既高效又可靠的神级系统!
2024-08-07 16:07:16
53
岁月如歌
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...样至关重要。 另外,Java 8及以上版本引入了全新的日期和时间API(java.time包),提供了更强大且灵活的方式来处理日期、时间和时区问题。LocalDateTime、Duration和Period等类可以高效准确地完成时间单位之间的转换,包括毫秒到小时、分钟、秒的转换,同时支持格式化输出。 不仅如此,对于大规模分布式系统,微服务架构下的各个组件间的时间同步也是基础能力之一,NTP(网络时间协议)等协议便承担着将UTC时间精确到毫秒级同步到全球各节点的任务。而在呈现给终端用户时,仍需经过类似上述"convertMillis"方法的处理,转化为人性化的“小时:分钟:秒”格式。 综上所述,无论是基础的编程实践还是高级的应用场景,将毫秒数转换为小时、分钟、秒不仅是一种基本技能,更是解决复杂时间管理问题的关键环节。与时俱进地掌握并运用相关技术和最佳实践,有助于提升系统的可靠性和用户体验。
2024-03-25 12:35:31
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Sqoop
...base 2. java.sql.SQLException: ORA-00955: 名称已经存在 3. java.io.IOException: Could not find or load main class com.cloudera.sqoop.lib.SqoopTool 这些错误往往会让初学者感到困惑,不知道如何解决。因此,下面我们将逐一分析这些错误,并给出相应的解决方案。 二、解决方案 (1)org.apache.sqoop.mapreduce.ExportException: Could not export data from database 这个问题通常是因为 sqoop 的数据库连接配置不正确导致的。解决这个问题的办法就是,你得亲自去瞅瞅 sqoop.xml 文件里边关于数据库连接的那些参数设置,保证这些参数都和实际情况对得上号哈。另外,你也可以试试重启 sqoop 服务这个法子,同时把临时文件夹清理一下。这样一来,就能确保 sqoop 在运行时稳稳当当,不闹脾气出状况啦。 (2)java.sql.SQLException: ORA-00955: 名称已经存在 这个问题是因为你在创建表的时候,名称已经被其他表使用了。解决方法是在创建表的时候,给表起一个新的名字,避免与其他表重名。 (3)java.io.IOException: Could not find or load main class com.cloudera.sqoop.lib.SqoopTool 这个问题是因为你的 Sqoop 版本过低,或者没有正确安装。解决方法是更新你的 Sqoop 到最新版本,或者重新安装 Sqoop。 三、实例演示 为了让大家更好地理解和掌握以上的方法,下面我将通过具体的实例来演示如何使用 Sqoop 导出数据。 首先,假设我们要从 Oracle 数据库中导出一个名为 "orders" 的表。首先,我们需要在 Sqoop.xml 文件中添加以下内容: xml connect.url jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL connect.username scott connect.password tiger export.query select from orders 然后,我们可以使用以下命令来执行 Sqoop 导出操作: bash sqoop export --connect jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL --username scott --password tiger --table orders --target-dir /tmp/orders 这个命令将会把 "orders" 表中的所有数据导出到 "/tmp/orders" 目录下。 四、总结 通过以上的讲解和实例演示,我相信大家已经对如何使用 Sqoop 导出数据有了更深的理解。同时呢,我真心希望大家都能在实际操作中摸爬滚打,不断去尝试、去探索、去学习,让自己的技术水平像火箭一样嗖嗖地往上窜。 最后,我要说的是,虽然在使用 Sqoop 的过程中可能会遇到各种各样的问题,但只要我们有足够的耐心和毅力,就一定能够找到解决问题的办法。所以,无论何时何地,我们都应该保持一颗积极向上的心态,勇往直前! 好了,今天的分享就到这里,感谢大家的阅读和支持!希望我的分享能对大家有所帮助,也希望大家在以后的工作和学习中取得更大的进步!
2023-05-30 23:50:33
120
幽谷听泉-t
Java
在Java多线程编程中,join和yield方法对于实现高效的并发控制至关重要。进一步了解线程同步与协作机制,开发者可以关注近期Java社区关于并发编程的最新动态和最佳实践。例如,JDK 17对并发包(java.util.concurrent)的优化改进,引入了新的并发工具类和方法,为更精细、更安全的线程控制提供了更多可能。 此外,深入理解操作系统层面的线程调度策略,也有助于更好地运用Java中的线程控制方法。在实际应用中,Linux内核5.x版本对CPU调度器进行了一系列调整,如CFS(完全公平调度器)算法的升级,这些底层技术更新对Java线程的执行效率有着间接但重要的影响。 同时,针对现代多核处理器环境下的并行计算需求,研究者和工程师们不断探索如何优化Java线程的性能表现。有文章专门探讨了在高并发场景下,合理结合使用join和yield等方法以及锁、信号量等并发工具,以减少上下文切换开销,提升系统整体吞吐量和响应速度。 最后,对于异常处理机制如InterruptedException的研究也不容忽视。在复杂的多线程环境中,如何正确捕获和处理这类异常,确保程序健壮性和一致性,是每个Java开发者需要深入思考的问题。建议阅读相关教程或案例分析,掌握在实际编程中妥善应对中断请求的最佳实践。
2023-03-22 08:55:31
355
键盘勇士
Java
在深入理解Java中使用wait和notify实现线程同步的银行账户模型后,我们可以进一步探讨现代并发编程中的其他高级同步机制及其在实际场景中的应用。例如,Java 5引入了java.util.concurrent包,其中提供了多种高效的并发工具类,如Semaphore(信号量)、ReentrantLock(可重入锁)以及BlockingQueue(阻塞队列),它们为复杂多线程环境下的资源控制提供了更强大的支持。 具体来说,在银行账户模型中,如果考虑更多的并发操作,如转账交易,那么显式锁(如ReentrantLock)可以提供更细粒度的控制,允许公平锁、非公平锁的选择,并且具备tryLock等灵活方法,以增强系统的响应能力和处理能力。另外,通过结合使用BlockingQueue,可以构建出生产者消费者模式,有效解决线程间数据交换的问题,确保存款请求与取款请求按照先进先出(FIFO)或其他策略有序进行处理。 同时,随着JDK版本的更新,Java内存模型(JMM)的完善以及对原子变量类(AtomicInteger、AtomicLong等)的支持,使得我们能够更好地理解和利用这些底层机制优化并行计算性能,降低死锁概率,提高系统整体并发效率。 此外,对于分布式系统中的银行账户模型,还可以研究分布式锁服务(如Redis或ZooKeeper提供的分布式锁机制),以应对集群环境下多个节点间的并发控制挑战,确保全局一致性。 综上所述,尽管基于wait和notify的经典线程同步方式在特定场合下依然适用,但不断发展的Java并发库为我们提供了更多与时俱进、更为高效且功能丰富的工具,帮助开发者构建更为稳健且高性能的并发程序。
2023-09-21 14:29:58
387
电脑达人
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...ttps试试看 -Djava.net.preferIPv4Stack=true-Didea.updates.url=http://dl.google.com/android/studio/patches/updates.xml-Didea.patches.url=http://dl.google.com/android/studio/patches/ 如果仍然无效,可以修改http为https试试看,然后重启点击check update 转载于:https://www.cnblogs.com/niray/p/4251301.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30784141/article/details/98424685。 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。
2023-02-08 20:46:33
126
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...60 import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);double a = sc.nextDouble();double b = sc.nextDouble();double res = a + a b / 100.0 0.8;System.out.printf("%.2f", res);} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Abdulaziz_Dev/article/details/123456172。 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。
2023-03-11 18:55:39
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