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MyBatis
...于业务逻辑开发。在本文中,MyBatis 被用于处理实体类与 JSON 数据之间的转换问题。 类型处理器(TypeHandler) , 在 MyBatis 框架中,类型处理器是一个自定义扩展点,用于在 Java 类型与 JDBC 类型之间进行转换。当 MyBatis 执行 SQL 查询并将结果集中的数据映射到 Java 实体对象时,或者在执行 SQL 插入、更新操作时将 Java 对象的值写入预编译语句,类型处理器就会发挥作用。在本文的具体应用场景中,自定义类型处理器 UserToJsonTypeHandler 就是用来处理 User 实体类与 JSON 字符串之间的相互转换。 JSON , JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式来存储和表示数据。易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在前后端分离的现代Web应用开发中,JSON常被用来作为API接口的数据传输格式。在本文中,我们讨论了如何借助第三方库如Jackson或Gson,以及MyBatis的自定义类型处理器实现Java实体类与JSON之间的灵活高效转换。
2024-02-19 11:00:31
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海阔天空-t
MemCache
...行为提供了理论依据。文中强调,设计高效且准确的缓存过期策略不仅依赖于技术实现,更深层次上是对业务流量特征和资源利用率的深刻洞察。 综上所述,掌握Memcached或其他缓存系统中过期时间的特性和最佳实践,结合最新的研究进展和行业趋势,有助于我们更好地解决实际应用中的缓存管理问题,提升系统性能和稳定性。
2023-06-17 20:15:55
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半夏微凉
Golang
...他们倡导使用上下文(context)包来管理请求生命周期内的错误,以及通过中间件或者日志钩子等方式记录和追踪未捕获的panic,以实现更全面的错误监控和故障排查。 总之,无论是在官方语言特性的演进,还是社区实践的发展,对于Golang错误处理的理解和应用都需要紧跟时代步伐,结合具体业务场景,不断提升程序的稳定性和可靠性。
2024-01-14 21:04:26
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笑傲江湖
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2023-09-10 18:10:29
67
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Netty
...器和客户端编程。在本文中,作者深入探讨了Netty内部核心组件ByteBuf的内存管理机制。 ByteBuf , ByteBuf是Netty框架中的一种高级字节缓冲区抽象实现,不同于传统的Java NIO ByteBuffer。它提供了丰富的API接口,并通过独特的内存管理策略实现了高效、灵活的内存分配与回收,从而极大地提升了网络数据处理性能并减轻了垃圾回收的压力。 内存池(PooledByteBufAllocator) , 内存池是一种计算机程序设计中的资源管理策略,其在Netty中具体体现为PooledByteBufAllocator类。该类负责管理和复用预先分配的内存块,以避免频繁地进行内存分配和回收操作,进而减少系统开销和GC暂停时间。当需要创建ByteBuf时,Netty会优先尝试从内存池中获取已存在的内存块来使用,从而提高了内存使用的效率和系统的整体性能。
2023-11-04 20:12:56
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山涧溪流
Redis
...、列族和图形等。在本文中,Redis作为一种NoSQL数据库,因其支持多种数据结构和高效内存操作而广泛应用于缓存和消息中间件领域。 缓存 , 在计算机系统中,缓存是一种用于临时存储常用或最近使用过的数据的硬件或软件组件,旨在减少频繁访问较慢存储层(如硬盘)带来的性能开销。在本文上下文中,Redis被用作缓存系统时,可以快速提供热点数据,显著提高应用程序读取速度和整体响应能力。 分片策略 , 在分布式数据库系统中,分片(也称为分区)是一种将数据拆分成多个部分并分布在不同节点上的技术,以实现水平扩展和负载均衡。Redis Cluster通过内置的分片策略,可以根据特定算法(例如哈希槽分配)将数据均匀分散到各个节点上,从而有效提升系统的处理能力和可扩展性。
2023-06-18 19:56:23
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幽谷听泉-t
Element-UI
...用各种UI组件。在本文中,ElementUI被用来实现页面上的折叠效果,通过简单的代码即可完成复杂的用户交互设计。 v-model , 这是Vue.js中的一个语法糖,用于在表单输入元素(如文本框、复选框等)和组件之间创建双向数据绑定。通过v-model,Vue可以自动同步数据模型和视图之间的值,使得开发者无需手动编写事件处理器来更新数据。在本文中,v-model被用来动态控制Collapse折叠组件的展开和收起状态,允许用户通过点击按钮等方式改变折叠项的状态。
2024-10-29 15:57:21
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心灵驿站
JSON
...到内存中进行处理。在文中提到的Python库ijson就实现了对JSON数据的流式解析,使得开发者能够有效地应对大文件或持续产生的JSON数据流,避免因一次性加载而导致的内存压力,从而实现更高效、灵活的数据处理。
2023-03-08 13:55:38
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断桥残雪
Kylin
...企业级大数据分析》一文中详尽解读了某电商巨头如何借助Kylin有效应对“双11”期间产生的海量交易数据,实现业务洞察的实时化和精准化。 总的来说,Kylin凭借其实时分析能力和卓越的扩展性,在大数据领域持续发光发热,值得企业和开发者深入研究并应用于实际业务场景中。紧跟Kylin社区的发展动态和成功案例,将有助于我们更好地掌握前沿的大数据分析技术,并为企业决策赋能。
2023-05-03 20:55:52
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冬日暖阳-t
SpringCloud
...行通信。在本文的上下文中,微服务架构被广泛采用,因为它可以提高系统的可扩展性、可维护性和容错性,SpringCloud作为一款流行的微服务框架,帮助开发者更高效地构建和管理这些服务。 SpringCloud , SpringCloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具集,为开发者提供了在分布式系统(如微服务架构)中快速构建一些常见模式的能力,如服务发现、配置管理、负载均衡、熔断器等。在本文中,SpringCloud是用于简化微服务开发并实现服务治理的核心框架,其组件OpenFeign则充当了便捷的REST客户端工具。 OpenFeign , OpenFeign是SpringCloud的一个子项目,它提供了一种声明式的HTTP客户端编程模型,使得开发者能够以接口注解的方式定义远程服务调用,从而简化了微服务之间的交互过程。在实际使用中,通过在接口上添加@FeignClient注解,并结合path参数等属性设置,开发者可以像调用本地方法一样调用远程服务接口,大大降低了RESTful API调用的复杂性。
2023-07-03 19:58:09
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寂静森林_t
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2023-11-14 16:22:34
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2023-06-08 12:10:23
129
转载
Python
...率成分。在本文的上下文中,通过使用Python库librosa对歌曲音频执行STFT,我们可以得到一个二维的频谱图,其中一维代表时间轴,另一维代表频率轴,从而可视化音乐信号随时间变化的频率内容。 Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) , MFCCs是一种常用的人工听觉特征,常被应用于语音识别、音乐信息检索等领域。该特征通过模拟人耳对不同频率声音感知的非线性特性,首先将音频信号经过滤波器组转化为Mel尺度的频谱,然后对其取对数并进行离散余弦变换(DCT),从而提取出一组系数,即MFCC特征。在文章中,利用librosa库提取MFCC特征是为了进一步理解和分析音乐的音调结构与旋律特点。 节拍检测(Beat Tracking) , 节拍检测是音乐信息检索和音乐分析中的重要任务,目的是从一首歌曲的音频信号中自动识别并标记出每个节拍的位置。在Python的librosa库中,librosa.beat.beat_track函数可以实现这一功能,通过对音频信号进行处理并估计其节奏强度,进而确定每一拍的具体时间位置。这对于后续的音乐分析、同步视觉效果或音乐生成等方面具有重要意义。
2023-08-07 14:07:02
222
风轻云淡
Mongo
...丰富的查询语言。在本文中,MongoDB的日志文件格式不兼容问题指的是由于版本升级或配置变化导致的日志文件结构变化,从而影响原有日志解析脚本的正常运行。 日志文件 , 日志文件是记录软件系统运行过程中所发生事件的文件,通常用于追踪错误、调试问题以及监控系统性能。MongoDB的日志文件主要包括操作日志(oplog)和常规日志(mongod.log),前者用于记录副本集成员间的数据同步过程,后者则记录服务器启动、关闭及各种操作的结果。在本文中,日志文件格式不兼容问题特指MongoDB不同版本间日志文件结构变化引发的解析脚本失效现象。 操作日志(oplog) , 操作日志(oplog)是MongoDB中的一种特殊日志文件,专门用于存储副本集成员之间进行数据同步所需的操作记录。oplog包含插入、更新和删除等操作信息,确保每个副本集成员的数据一致性。在本文中,oplog格式不兼容问题是指由于MongoDB版本升级导致的oplog结构变化,进而影响依赖于特定格式的监控和管理工具的功能。
2024-11-21 15:43:58
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人生如戏
Apache Solr
...心组件。在本文的上下文中,它主要用于将地理位置信息(如经纬度坐标)编码为支持搜索和查询的数据格式,例如GeoJSON或WKT,并支持基于这些地理信息进行范围查询、距离计算及地理空间聚合等操作。 GeoHash , GeoHash是一种将二维地理坐标(经度和纬度)编码为一维字符串的方法,这样可以高效地存储和检索地理位置信息。在Solr中,GeoHash被用于地理空间分区和聚合,通过将地球表面划分为多个矩形区域并赋予唯一的哈希值,使得相近地理位置具有相似或相同的GeoHash值,便于进行地理区域划分和统计分析。 BoundingBox , BoundingBox在地理信息系统中表示一个矩形区域,由两个对角点的经纬度坐标定义。在Apache Solr的地理搜索功能中,BoundingBox查询允许用户根据指定的地理位置坐标和范围半径,查找位于特定边界框内的所有文档。例如,在文章示例中,可以找到所有位于纽约市方圆10公里内的文档。 神经网络搜索 , 神经网络搜索是一种利用深度学习技术优化搜索引擎结果的方法。在Solr 8.x及以上版本中引入了这一概念,虽然具体实现依赖于Sease项目,但基本思想是通过预训练模型将用户的非精确地理位置描述(如“纽约市”)转换为潜在的地理坐标,从而提高地理位置相关查询的精度和有效性。这种技术有助于提升用户查询体验,特别是对于模糊或者语义化的地点搜索需求。
2024-03-06 11:31:08
406
红尘漫步-t
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...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。 本系列文章,主要是总结我对Android开发过程中内存优化的理解,很多东西都是平常的习惯和一些细节问题,重在剖析优化的原理,养成一种良好的代码习惯。 概述 既然谈优化,就绕不开Android三个内存相关的经典问题: OOM 内存泄漏 频繁GC卡顿 导致这三个问题的原因: OOM App在启动时会从系统分配一个默认的堆内存,同时拥有一个堆内存最大值(可以动态申请这个大小),这个Max Heap Size的大小,决定了软件运行时可以申请的最大运行内存。App软件内存分配是个不断创建和GC回收的过程,就像一个水池拥有注入和排出水的通道,当注入过快,排出不足时,水池满了溢出,Out of Memory,即我们常说的OOM。 内存泄漏 当我们在代码中创建对象,会申请内存空间,同时包含一个对象的引用,当我们长时间不使用该引用时,JVM GC操作时会根据这个引用去释放内存。但是,对象的回收可能有点差错,如果这个对象A被另一个线程B所引用,当我们不再使用A,可A却处于B的hold状态,那么我们每次创建的A都得不到回收,这个时候就会发生内存泄漏了。 频繁GC卡顿 上面说了,App的堆内存有最大值,是有限的,那么如果我们频繁的创建,当运行内存不断上升,为了维持App的运行,GC回收也会频繁操作,软件运行资源有些,必然导致卡顿问题。 JAVA的GC机制,非常的复杂和精辟,不可一言概论之,在看过许多blog之后,给出一点自己的总结。 简述JVM GC 我们都知道Java语言非常的方便,不像C语言,申请和释放内存都是自己操作,java有虚拟机帮忙。Android 的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来运行,即使内存泄漏也只是kill当前App. Java虚拟机有一套完整的GC方案,只是简单理解的话就是,它维持着一个对象关系树,当开始GC操作时,它会从GC Roots开始扫描整个Object Tree,当发现某个无法从Tree中引用到的对象时,便将其回收。 GC Roots分类举例: Class类 Alive Thread 线程stack上的对象,如方法或者局部变量 JNI活动对象 System Class Loader Java中的引用关系 java中有四种对象引用关系,分别是:强引用StrongRefernce、软引用SoftReference、弱引用WeakReference、虚引用PhantomReference,这四种引用关系分别对应的效果: StrongRefernce 通过new创建的对象,如Object obj = new Object();,强引用不会被垃圾回收器回收和销毁,即是OOM,所以这也容易造成我们接下来会分析的《非静态内部类持有对象导致的内存泄漏问题》 SoftReference 软引用可以被垃圾回收器回收,但它的生命周期要强于弱引用,但GC回收发生时,只有在内存空间不足时才会回收它 WeakReference 弱引用的生命周期短,可以被GC回收,但GC回收发生时,扫描到弱引用便会被垃圾回收和销毁掉 PhantomReference 虚引用任何时候都可以被GC回收,它不会影响对象的垃圾回收机制,它只有一个构造函数,因此只能配合ReferenceQueue一起使用,用于记录对象回收的过程 PhantomReference(T referent, ReferenceQueue<? super T> q) 关于ReferenceQueue 他的作用主要用于记录引用是否被回收,除了强引用其他的引用方式得构造函数中都包含了ReferenceQueue参数。当调用引用的get()方法返回null时,我们的对象不一定已经回收掉了,可能正在进入回收流程中,而当对象被确认回收后,它的引用会被添加到ReferenceQueue中。 Felix obj = new Felix();ReferenceQueue<Felix> rQueue = new ReferenceQueue<Felix>();WeakReference<Felix> weakR = new WeakReference<Felix>(obj,rQueue); 总结 看完Android引用和回收机制,我们对于代码中内存问题的原因也有一定认识,当时现实中内存泄漏或者溢出的问题,总是不经意间,在我之后一些列的文章中,会对不同场景的代码问题进行分析和解决,一起来关注吧! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sslinp/article/details/84787843。 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。
2023-10-10 11:39:05
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2023-10-25 12:23:09
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Kibana
...检索和分析能力。在本文中,Elasticsearch 作为 Kibana 的数据源,Kibana 通过配置文件连接到 Elasticsearch 以获取并可视化数据。 JVM堆大小(server.heap.size) , JVM(Java Virtual Machine)堆是Java应用程序运行时的主要内存区域,用于存储对象实例。在Kibana的配置文件中,server.heap.size 参数用来指定分配给Kibana服务的JVM堆内存大小。当Kibana启动时由于内存不足导致服务器内部错误时,可以通过调整这个参数来增大Kibana可以使用的内存资源,确保其能够顺利启动和运行。 兼容性对照表 , 兼容性对照表是指由软件供应商提供的官方文档,列出了不同版本软件之间的兼容关系。在本文上下文中,指的是Elastic官方发布的Kibana与Elasticsearch各个版本之间的兼容情况列表。用户在安装或升级过程中,需要参照此对照表,确保所使用的Kibana版本能够与已安装的Elasticsearch版本协同工作,避免因版本不匹配引发的各种问题,如本文提到的“服务器内部错误”。
2023-11-01 23:24:34
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百转千回
Hive
...数据 , 元数据在本文中特指与Hive表结构相关的信息,包括但不限于表名、列名、列类型、分区信息等。这些信息存储在独立的数据库系统(如MySQL或Derby)中,Hive通过访问元数据来理解如何解析和定位实际的数据块。当元数据损坏时,可能导致Hive无法正确识别和访问底层的数据文件。 HDFS(Hadoop Distributed File System) , HDFS是Hadoop项目的核心组件之一,是一种高度容错性的分布式文件系统,设计用于部署在低成本硬件上运行,并支持超大规模的数据集。在Hive中,实际的数据以文件形式存储在HDFS上,如果HDFS发生节点故障、网络中断等问题,可能导致数据复制因子不足或数据块损坏,进一步影响到Hive表数据的可用性。 ACID特性 , ACID是Atomicity(原子性)、Consistency(一致性)、Isolation(隔离性)和Durability(持久性)四个英文单词的首字母缩写,它描述了数据库事务处理的理想特性。在Hive中,Transactional Tables(事务表)引入了对ACID特性的支持,可以确保在并发写入操作下,数据的一致性和完整性得到保障,从而降低因并发冲突导致的数据损坏风险。
2023-09-09 20:58:28
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月影清风
Cassandra
...据需要动态添加。在本文中,我们利用Cassandra的列族存储特性创建了一个名为distributed_lock的表来实现分布式锁,其中每一行代表一把锁的状态信息,通过插入和删除行的操作来模拟锁的获取和释放过程。
2023-03-13 10:56:59
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追梦人
Etcd
...致性和高可用性。在本文中,Etcd就是这样一个系统,它在Kubernetes集群中负责维护节点状态的一致性,支持服务发现、配置共享等功能。 logrus , logrus 是Go语言的一个流行日志库,提供结构化日志记录能力,具有灵活的日志级别控制、自定义输出格式以及多种输出目的地(如文件、标准错误等)的支持。Etcd项目采用logrus作为其日志处理工具,以满足不同场景下的日志记录需求。 JSON格式日志输出 , JSON格式日志输出是指将日志信息按照JSON(JavaScript Object Notation)的标准格式化为文本字符串进行记录。相较于传统的文本日志,JSON格式日志具有更好的机器可读性,便于通过自动化工具进行日志收集、分析和索引。在Etcd中,通过设置启动参数--log-format=json,可以使得Etcd产生的日志内容遵循JSON格式规范,方便后续对接日志管理系统或进行大数据分析。
2023-01-29 13:46:01
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人生如戏
Consul
...系统中的健康检查。在文中,Consul作为核心讨论对象,在版本更新过程中可能会出现兼容性问题,影响依赖于其服务的应用程序。 API(Application Programming Interface) , API是一组预定义的规则和规范,用于定义软件应用程序之间交互的方式。在本文中,随着Consul版本的升级,API接口可能发生改变(如从/kv/v1更新为/kv/v2),这可能导致依赖旧版API的客户端无法正常与新版本服务进行通信。 灰度发布(Canary Release) , 灰度发布是一种分阶段、逐步将新版本应用部署到生产环境的方法。在文章中,面对Consul版本升级可能带来的风险,建议先在部分节点或流量上采用灰度发布方式进行小范围试用,并密切关注运行状态,以便及时发现问题并回滚至安全版本。通过这种方式,可以在不影响整体服务稳定性的同时,逐步验证和适应新版本的功能与性能表现。
2023-02-25 21:57:19
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人生如戏
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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:
tee file.txt
- 将标准输入重定向至文件同时在屏幕上显示。
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