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JSON
...户身份验证和授权,由服务器生成并通过HTTP头部发送给客户端,然后客户端在后续请求中携带此Token以便服务器进行验证。JWT本质上是一个经过数字签名的JSON对象,包含了header(头部)、payload(载荷)和signature(签名)三部分,确保了传输过程中的数据不可篡改且具有一定的时效性。任何不符合JWT规范的Token都将被拒绝,这一机制在一定程度上也体现了对JSON异常处理技术的应用和扩展。
2023-12-27 22:46:54
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诗和远方-t
Hive
...,为企业的产品优化和服务改进提供精准的数据支撑。 总之,随着大数据技术的不断演进和业务场景的日趋复杂,深入理解和熟练运用Hive窗口函数已经成为现代数据分析师不可或缺的重要技能。持续关注相关领域的最新发展动态和技术研究,将有助于我们更好地挖掘窗口函数的潜力,解决实际工作中的各种挑战。
2023-10-19 10:52:50
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醉卧沙场
Datax
...让数据真正跳动起来,服务于我们的工作与生活。
2023-05-21 18:47:56
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青山绿水
ClickHouse
...两个参数用于限制整个服务器级别的内存使用量。例如: xml 20000000000 0.75 3. 调整内存分配策略 在理解了基本的内存限制参数后,我们可以根据业务需求进行精细化调整。比如,设想你面对一个需要处理大量排序任务的情况,这时候你可以选择调高那个叫做 max_bytes_before_external_sort 的参数值,这样一来,更多的排序过程就能在内存里直接完成,效率更高。反过来讲,如果你的内存资源比较紧张,像个小气鬼似的只有一点点,那你就得机智点儿,适当地把这个参数调小,这样能有效防止内存被塞爆,让程序运行更顺畅。 xml 5000000000 同时,对于join操作,max_bytes_in_join 参数可以控制JOIN操作在内存中的最大字节数。 xml 2000000000 4. 动态调整与监控 为了实时了解和调整内存使用情况,ClickHouse提供了内置的系统表 system.metrics 和 system.events,你可以通过查询这些表获取当前的内存使用状态。例如: sql SELECT FROM system.metrics WHERE metric LIKE '%memory%' OR metric = 'QueryMemoryLimitExceeded'; 这样你就能实时观测到各个内存相关指标的变化,并据此动态调整上述各项内存配置参数,实现最优的资源利用率。 5. 思考与总结 调整ClickHouse集群的内存使用并非一蹴而就的事情,需要结合具体的业务场景、数据规模以及硬件资源等因素综合考虑。在实际操作中,我们得瞪大眼睛去观察、开动脑筋去思考、动手去做实验,不断捣鼓和微调那些内存相关的配置参数。目标就是要让内存物尽其用,嗖嗖地提高查询速度,同时也要稳稳当当地保证系统的整体稳定性,两手抓,两手都要硬。同时呢,给内存设定个合理的限额,就像是给它装上了一道安全阀,既能防止那些突如其来的内存爆满状况,还能让咱的ClickHouse集群变得更为结实耐用、易于管理。这样一来,它就能更好地担当起数据分析的大任,更加给力地为我们服务啦!
2023-03-18 23:06:38
492
夜色朦胧
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...,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。 由于运行在 Node.js 之上的 Webpack 是单线程模型的,所以Webpack 需要处理的事情需要一件一件的做,不能多件事一起做。 我们需要Webpack 能同一时间处理多个任务,发挥多核 CPU 电脑的威力,HappyPack 就能让 Webpack 做到这点,它把任务分解给多个子进程去并发的执行,子进程处理完后再把结果发送给主进程。 由于 JavaScript 是单线程模型,要想发挥多核 CPU 的能力,只能通过多进程去实现,而无法通过多线程实现。 提示:由于HappyPack 对file-loader、url-loader 支持的不友好,所以不建议对该loader使用。 安装 HappyPack npm i -D happypack 运行机制 HappyPack_Workflow.png 使用 HappyPack 修改你的webpack.config.js 文件 const HappyPack = require('happypack');const os = require('os');const happyThreadPool = HappyPack.ThreadPool({ size: os.cpus().length });module.exports = {module: {rules: [{test: /\.js$/,//把对.js 的文件处理交给id为happyBabel 的HappyPack 的实例执行loader: 'happypack/loader?id=happyBabel',//排除node_modules 目录下的文件exclude: /node_modules/},]},plugins: [new HappyPack({//用id来标识 happypack处理那里类文件id: 'happyBabel',//如何处理 用法和loader 的配置一样loaders: [{loader: 'babel-loader?cacheDirectory=true',}],//共享进程池threadPool: happyThreadPool,//允许 HappyPack 输出日志verbose: true,})]} 在 Loader 配置中,所有文件的处理都交给了 happypack/loader 去处理,使用紧跟其后的 querystring ?id=babel 去告诉 happypack/loader 去选择哪个 HappyPack 实例去处理文件。 在 Plugin 配置中,新增了两个 HappyPack 实例分别用于告诉 happypack/loader 去如何处理 .js 和 .css 文件。选项中的 id 属性的值和上面 querystring 中的 ?id=babel 相对应,选项中的 loaders 属性和 Loader 配置中一样。 HappyPack 参数 id: String 用唯一的标识符 id 来代表当前的 HappyPack 是用来处理一类特定的文件. loaders: Array 用法和 webpack Loader 配置中一样. threads: Number 代表开启几个子进程去处理这一类型的文件,默认是3个,类型必须是整数。 verbose: Boolean 是否允许 HappyPack 输出日志,默认是 true。 threadPool: HappyThreadPool 代表共享进程池,即多个 HappyPack 实例都使用同一个共享进程池中的子进程去处理任务,以防止资源占用过多。 verboseWhenProfiling: Boolean 开启webpack --profile ,仍然希望HappyPack产生输出。 debug: Boolean 启用debug 用于故障排查。默认 false。 https://www.jianshu.com/p/b9bf995f3712 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42265852/article/details/96104507。 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。
2023-08-07 15:02:47
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Tomcat
...Java Web应用服务器的过程中,难免会遇到一个让人头疼的问题——内存泄漏。想象一下,你辛辛苦苦捣鼓出来的应用,运行了好一阵子之后,突然间变得像只老牛拉破车一样慢吞吞的,更糟糕的是,还可能时不时地给你玩个“罢工”,直接崩溃。一番抽丝剥茧般的排查后,揪出了罪魁祸首——内存泄漏。这时候你的内心是不是有种又崩溃又抓狂的小情绪在翻涌?别急,稳住!今天咱就一起手牵手,揭开Tomcat内存泄漏这个家伙神秘的面纱,再通过一些实实在在的代码实例,聊聊怎么预防和搞定这个问题吧! 2. Tomcat内存泄漏概述 内存泄漏,简单来说就是程序中已动态分配的堆内存在不再需要时未能被及时回收。对于Tomcat来说,问题的关键在于运行Web应用程序时,有时候会有一些对象没被收拾干净,就像房间里的垃圾没丢掉一样,它们占着内存空间不放手。时间一长,内存就会被这些“垃圾对象”塞得满满当当,这样一来,系统资源就被消耗殆尽了。这就好比家里的空间都被杂物占满,导致你无法正常生活一样,系统也会因此出现性能下滑,严重时甚至可能让服务崩溃挂起。 3. Tomcat内存泄漏典型场景与分析 场景一:Servlet上下文未关闭 java public class MemoryLeakServlet extends HttpServlet { private static List list = new ArrayList<>(); protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { list.add("A piece of data..."); // ... } // 忽略了destroy方法,导致list无法在Servlet结束生命周期时释放 } 上述代码中的静态集合list在每次请求处理中都会添加数据,但在Servlet生命周期结束时并未清空,从而造成内存泄漏。 场景二:全局变量持有Context引用 java public class GlobalClass { private static ServletContext context; public static void setContext(ServletContext ctx) { context = ctx; } // ... 其他可能访问context的方法 } 在某个地方调用GlobalClass.setContext()将ServletContext设置为全局变量,这将阻止Web应用程序上下文在不活动时被垃圾收集器回收,从而产生内存泄漏。 4. 解决Tomcat内存泄漏的策略与实践 - 合理管理生命周期:确保在Servlet或Filter的destroy()方法中释放所有不再使用的资源。 - 避免全局引用:尽量不要在类的静态变量或单例模式中持有任何可能会导致Context无法回收的引用。 - 使用WeakReference或SoftReference:对于必须持有的引用,可以考虑使用Java弱引用或软引用,以便在内存紧张时能够被自动回收。 - 监控与检测:借助如VisualVM、JProfiler等工具实时监测内存使用情况,一旦发现有内存泄漏迹象,立即进行排查。 5. 结语 没有人愿意自己的Tomcat服务器在深夜悄然“崩溃”,因此,对内存泄漏问题的理解与防范显得尤为重要。希望以上的讨论和代码实例,能够让大家伙儿更接地气地理解Tomcat内存泄漏这个捣蛋鬼,并成功把它摆平。这样一来,咱们的应用就能健健康康、稳稳当当地运行啦!记住,每一个良好的编程习惯,都可能是防止内存泄漏的一道防线,让我们共同养成良好的编码习惯,守护好每一行代码的生命力吧!
2023-03-15 09:19:49
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红尘漫步
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...,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。 来源:http://blog.csdn.net/songyongfeng/article/details/6932655 既然你看到这篇文章相信你已经了解JSON的好处了,那么废话不多说直接进入主题。 Jackson是java中众多json处理工具的一个,比起常见的Json-lib,Gson要快一些。 Jackson的官网:http://jackson.codehaus.org/ 里面可以下载Jackson的Jar包 注意jackson依赖:Apache的commons-loggin。 下面聊一下Jackson的常见用法================================== Bean----->JSON public static String beanToJson(Object obj) throws IOException { // 这里异常都未进行处理,而且流的关闭也不规范。开发中请勿这样写,如果发生异常流关闭不了 ObjectMapper mapper = CommonUtil.getMapperInstance(false); StringWriter writer = new StringWriter(); JsonGenerator gen = new JsonFactory().createJsonGenerator(writer); mapper.writeValue(gen, obj); gen.close(); String json = writer.toString(); writer.close(); return json; } JSON------>Bean public static Object jsonToBean(String json, Class<?> cls) throws Exception {ObjectMapper mapper = CommonUtil.getMapperInstance(false); Object vo = mapper.readValue(json, cls); return vo; } 好了方法写完了咱们测试一下吧 看看他是否支持复杂类型的转换 public static void main(String[] args) throws Exception {// 准备数据 List<Person> pers = new ArrayList<Person>(); Person p = new Person("张三", 46); pers.add(p); p = new Person("李四", 19); pers.add(p); p = new Person("王二麻子", 23); pers.add(p); TestVo vo = new TestVo("一个容器而已", pers); // 实体转JSON字符串 String json = CommonUtil.beanToJson(vo); System.out.println("Bean>>>Json----" + json); // 字符串转实体 TestVo vo2 = (TestVo)CommonUtil.jsonToBean(json, TestVo.class); System.out.println("Json>>Bean--与开始的对象是否相等:" + vo2.equals(vo)); } 输出结果 Bean>>>Json----{"voName":"一个容器而已","pers":[{"name":"张三","age":46},{"name":"李四","age":19},{"name":"王二麻子","age":23}]} Json>>Bean--与开始的对象是否相等:true 从结果可以看出从咱们转换的方法是对的,本文只是对Jackson的一个最简单的使用介绍。接下来的几篇文章咱们深入研究一下这玩意到底有多强大! 相关类源代码: Person.java public class Person {private String name;private int age;public Person() {}public Person(String name, int age) {super();this.name = name;this.age = age;}public int getAge() {return age;}public void setAge(int age) {this.age = age;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}@Overridepublic boolean equals(Object obj) {if (this == obj) {return true;}if (obj == null) {return false;}if (getClass() != obj.getClass()) {return false;}Person other = (Person) obj;if (age != other.age) {return false;}if (name == null) {if (other.name != null) {return false;} } else if (!name.equals(other.name)) {return false;}return true;} } TestVo.java public class TestVo { private String voName; private List<Person> pers; public TestVo() { } public TestVo(String voName, List<Person> pers) { super(); this.voName = voName; this.pers = pers; } public String getVoName() { return voName; } public void setVoName(String voName) { this.voName = voName; } public List<Person> getPers() { return pers; } public void setPers(List<Person> pers) { this.pers = pers; } @Override public boolean equals(Object obj) { if (this == obj) { return true; } if (obj == null) { return false; } if (getClass() != obj.getClass()) { return false; } TestVo other = (TestVo) obj; if (pers == null) { if (other.pers != null) { return false; } } else if (pers.size() != other.pers.size()) { return false; } else { for (int i = 0; i < pers.size(); i++) { if (!pers.get(i).equals(other.pers.get(i))) { return false; } } } if (voName == null) { if (other.voName != null) { return false; } } else if (!voName.equals(other.voName)) { return false; } return true; } } CommonUtil.java public class CommonUtil { private static ObjectMapper mapper; / 一个破ObjectMapper而已,你为什么不直接new 还搞的那么复杂。接下来的几篇文章我将和你一起研究这个令人蛋疼的问题 @param createNew 是否创建一个新的Mapper @return / public static synchronized ObjectMapper getMapperInstance(boolean createNew) { if (createNew) { return new ObjectMapper(); } else if (mapper == null) { mapper = new ObjectMapper(); } return mapper; } public static String beanToJson(Object obj) throws IOException { // 这里异常都未进行处理,而且流的关闭也不规范。开发中请勿这样写,如果发生异常流关闭不了 ObjectMapper mapper = CommonUtil.getMapperInstance(false); StringWriter writer = new StringWriter(); JsonGenerator gen = new JsonFactory().createJsonGenerator(writer); mapper.writeValue(gen, obj); gen.close(); String json = writer.toString(); writer.close(); return json; } public static Object jsonToBean(String json, Class<?> cls) throws Exception {ObjectMapper mapper = CommonUtil.getMapperInstance(false); Object vo = mapper.readValue(json, cls); return vo; } } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gqltt/article/details/7387011。 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。
2023-02-20 18:27:10
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2023-12-07 13:59:47
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Ruby
...我们可以为每个数据库服务器创建一个单例类,用于管理和共享数据库连接。 6. 总结 单例类是Ruby的一种独特特性,它提供了一种在特定对象上定义行为的方式,而不需要修改整个类。虽然初看之下,单例类可能会让你觉得有点绕脑筋,但在实际使用中,它可是能带来大大的便利呢!了解并熟练掌握单例类的运作机制后,你就能更充分地挖掘Ruby的威力,用它打造出高效给力的软件。这样一来,你的编程之路就会像加了强力引擎一样,飞速前进,让软件开发效率嗖嗖提升。 7. 结语 Ruby的世界充满了各种各样的技巧和工具,每一个都值得我们去学习和探索。单例类就是其中之一,我相信通过这篇文章的学习,你已经对单例类有了更深刻的理解。如果你有任何疑问或者想要分享你的经验,请随时留言,我会尽力帮助你。 以上是我对Ruby单例类的理解和实践,希望对你有所帮助!
2023-06-08 18:42:51
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翡翠梦境-t
Mongo
...大型数据集分散到多个服务器上进行存储。通过这种方式,即使数据量非常大,也可以有效地控制单个服务器的内存使用情况。但是,设置和管理分片集群需要一定的专业知识。 3. 调整集合大小和索引配置 我们可以通过调整集合大小和索引配置来优化内存使用。比如,假如我们明白自家的数据大部分都是齐全的(也就是说,所有的键都包含在内),那咱们就可以考虑整一个和键相对应的索引出来,而不是非得整个全键索引。这样可以减少存储在内存中的数据量。另外,我们还可以调整集合的最大文档大小,限制单个文档在内存中所占的空间。 四、结论 总的来说,虽然MongoDB在处理大规模数据集方面表现出色,但在插入大量数据时,我们也需要注意内存使用的问题。我们可以通过一些聪明的做法来确保系统的平稳运行,比如说,把数据分成小块,一块块地慢慢喂给系统,这就像是做菜时,我们不会一股脑儿全倒进锅里,而是分批次加入。再者,我们可以采用“分片”这招,就像是把一个大拼图分成多个小块,各自管理,这样一来压力就分散了。同时,灵活调整数据库集合的大小,就像是衣服不合身了我们就改改尺寸,让它更舒适;优化索引配置就像是整理工具箱,让每样工具都能迅速找到自己的位置。这些做法都能有效地帮我们绕开那个问题,保证系统的稳定运行。当然啦,这只是个入门级别的解决方案,实际情况可能复杂得像一团乱麻,所以呢,我们得根据具体的诉求和环境条件,灵活地做出相应的调整才行。
2023-03-15 19:58:03
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烟雨江南-t
ZooKeeper
...解决诸如数据一致性、服务发现等问题。然而,在实际使用过程中,我们可能会遇到各种各样的配置问题。这些问题可能会影响我们的系统性能,甚至导致系统崩溃。这篇文章,咱们来唠唠嗑,在用ZooKeeper的过程中,经常会遇到哪些让人挠头的配置问题,还有配套的解决妙招,我都一五一十地给大家伙儿详细介绍介绍。 二、ZooKeeper的基本概念 首先,我们需要了解什么是ZooKeeper。说白了,ZooKeeper就是个超级实用的分布式开源小帮手,专门用来存储和打理各种元数据信息。它可以用来提供统一命名空间、协调分布式任务、设置全局同步点等功能。 三、常见配置问题及解决方案 1. Zookeeper服务器端口冲突 Zookeeper服务器默认监听2181端口,如果在同一台机器上启动多个Zookeeper服务器,它们将会使用同一个端口,从而引发冲突。要解决这个问题,你得动手改一下zookeeper.conf这个配置文件,把里面的clientPort参数调一调。具体来说呢,就是给每台Zookeeper服务器都分配一个独一无二的端口号,这样就不会混淆啦。 例如: ini clientPort=2182 2. Zookeeper配置文件路径错误 Zookeeper启动时需要读取zookeeper.conf配置文件,如果这个文件的位置不正确,就会导致Zookeeper无法正常启动。当你启动Zookeeper时,有个小窍门可以解决这个问题,那就是通过命令行这个“神秘通道”,给它指明配置文件的具体藏身之处。就像是告诉Zookeeper:“嗨,伙计,你的‘装备清单’在那个位置,记得先去看看!” 例如: bash ./zkServer.sh start -config /path/to/zookeeper/conf/zookeeper.conf 3. Zookeeper集群配置错误 在部署Zookeeper集群时,如果没有正确地配置myid、syncLimit等参数,就可能导致Zookeeper集群无法正常工作。解决这个问题的方法是在zookeeper.conf文件中正确地配置这些参数。 例如: ini server.1=localhost:2888:3888 server.2=localhost:2889:3889 server.3=localhost:2890:3890 myid=1 syncLimit=5 4. Zookeeper日志级别配置错误 Zookeeper的日志信息可以分为debug、info、warn、error四个级别。如果我们错误地设置了日志级别,就可能无法看到有用的信息。解决这个问题的方法是在zookeeper.conf文件中正确地配置logLevel参数。 例如: ini logLevel=INFO 四、总结 总的来说,虽然Zookeeper是一款强大的工具,但在使用过程中我们也需要注意一些配置问题。只要我们掌握了Zookeeper的正确设置窍门,这些问题就能轻松绕过,这样一来,咱们就能更溜地用好Zookeeper这个工具了。当然啦,这仅仅是个入门级别的小科普,实际上还有超多其他隐藏的设置选项和实用技巧亟待我们去挖掘和掌握~
2023-08-10 18:57:38
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草原牧歌-t
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...,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。 标题:递增三元组 给定三个整数数组 A = [A1, A2, ... AN], B = [B1, B2, ... BN], C = [C1, C2, ... CN], 请你统计有多少个三元组(i, j, k) 满足: 1. 1 <= i, j, k <= N 2. Ai < Bj < Ck 【输入格式】 第一行包含一个整数N。 第二行包含N个整数A1, A2, ... AN。 第三行包含N个整数B1, B2, ... BN。 第四行包含N个整数C1, C2, ... CN。 对于30%的数据,1 <= N <= 100 对于60%的数据,1 <= N <= 1000 对于100%的数据,1 <= N <= 100000 0 <= Ai, Bi, Ci <= 100000 【输出格式】 一个整数表示答案 【样例输入】 3 1 1 1 2 2 2 3 3 3 【样例输出】 27 资源约定: 峰值内存消耗(含虚拟机) < 256M CPU消耗 < 1000ms 请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入...” 的多余内容。 注意: main函数需要返回0; 只使用ANSI C/ANSI C++ 标准; 不要调用依赖于编译环境或操作系统的特殊函数。 所有依赖的函数必须明确地在源文件中 include <xxx> 不能通过工程设置而省略常用头文件。 提交程序时,注意选择所期望的语言类型和编译器类型。 题意描述: 就是 a[i] < b[j] < c[k]的有多少组,刚开始想的很简单就是三重训话,当然不对了 解题思路: 找出比b小的所有数a并把个数存到数组x中,然后再找到比b大的所有个数c同时与x相乘即可。 程序代码: include<stdio.h>include<algorithm>using namespace std;int a[100010],b[100010],c[100010];int x[100010];int main(){int i,j,n,count=0;scanf("%d",&n);for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&b[i]);for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&c[i]);sort(a,a+n);sort(b,b+n);sort(c,c+n);i=n-1;j=n-1;while(i>=0&&j>=0){if(a[i]<b[j]){x[j]=i+1;j--;}elsei--;}i=0;j=0;while(i<n&&j<n){if(b[i]<c[j]){count+=x[i](n-j);i++;} elsej++;} printf("%d\n",count);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://hezhiying.blog.csdn.net/article/details/88077408。 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。
2023-10-25 23:06:26
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Beego
...oudflare等云服务提供商已经开始支持HTTP/3,并公开分享了在实际业务场景中采用HTTP/3后带来的性能提升数据,这对于Beego这类Web框架在HTTP请求处理层面的优化提供了前瞻性的指导。 此外,对于缓存策略的研究也在不断深化,Redis Labs近期推出的RediSearch模块,增强了Redis对复杂查询的支持,使得开发者能够在缓存层实现更高效的检索操作,从而在保证响应速度的同时减轻数据库压力,这也是Beego应用性能优化的一个重要方向。 总之,在持续探索性能优化的过程中,密切关注行业前沿技术和最佳实践,结合具体应用场景灵活运用,才能确保我们的应用程序始终保持高效稳定的运行状态。
2024-01-18 18:30:40
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清风徐来-t
SpringBoot
...? 一、引言 随着微服务架构的发展,消息队列已经成为分布式系统中的重要组件之一。RocketMQ这款消息中间件,性能超群、坚如磐石,早已成为分布式系统开发领域的“香饽饽”,被各种各样的项目团队热烈追捧并广泛应用着。这篇东西咱们要掰开了揉碎了讲讲怎么用Spring Boot给RocketMQ发生产者消息,而且还要重点聊聊万一消息发送失败,在进行重试时怎么巧妙避免再次把消息送到同一条Broker上。 二、背景介绍 在使用RocketMQ进行消息发送时,通常情况下我们会设置一个重试机制,以应对可能出现的各种网络、服务器等不可控因素导致的消息发送失败。但是,如果不加把劲儿控制一下,这种重试机制就很可能像一群疯狂的粉丝不断涌向同一个明星那样,让同一台Broker承受不住压力,这样一来,严重的性能问题也就随之爆发喽。所以呢,我们得在重试这套流程里头动点脑筋,加点策略进去。这样一来,当生产者小哥遇到状况失败了,就能尽可能地绕开那些已经闹情绪的Broker家伙,不让它们再添乱。 三、解决方案 为了解决这个问题,我们可以采用以下两种方案: 1. 设置全局的Broker列表 在创建Producer实例时,我们可以指定一个包含所有Broker地址的列表,然后在每次重试时随机选择一个Broker进行发送。这样可以有效地避免过多的请求集中在某一台Broker上,从而降低对Broker的压力。以下是具体的代码实现: java List brokers = Arrays.asList("broker-a", "broker-b", "broker-c"); Set failedBrokers = new HashSet<>(); public void sendMessage(String topic, String body) { for (int i = 0; i < RETRY_TIMES; i++) { Random random = new Random(); String broker = brokers.get(random.nextInt(brokers.size())); if (!failedBrokers.contains(broker)) { try { producer.send(topic, new MessageQueue(topic, broker, 0), new DefaultMQProducer.SendResultHandler() { @Override public void onSuccess(SendResult sendResult) { System.out.println("Message send success"); } @Override public void onException(Throwable e) { System.out.println("Message send exception: " + e.getMessage()); failedBrokers.add(broker); } }); return; } catch (Exception e) { System.out.println("Message send exception: " + e.getMessage()); failedBrokers.add(broker); } } } System.out.println("Message send fail after retrying"); } 在上述代码中,我们首先定义了一个包含所有Broker地址的列表brokers,然后在每次重试时随机选择一个Broker进行发送。如果该Broker在之前已经出现过错误,则将其添加到已失败的Broker集合中。在下一次重试时,我们不再选择这个Broker。 2. 利用RocketMQ提供的重试机制 除了手动设置Broker列表之外,我们还可以利用RocketMQ自带的重试机制来达到相同的效果。简单来说,我们可以搞个“RetryMessageListener”这个小家伙来监听一下,它的任务就是专门盯着RocketMQ发出的消息。一旦消息发送失败,它就负责把这些失败的消息重新拉出来再试一次,确保消息能顺利送达。在用这个监听器的时候,我们就能知道当前的Broker是不是还在重试列表里混呢。如果发现它在的话,那咱们就麻利地把它从列表里揪出来;要是不是,那就继续让它“回炉重造”,执行重试操作呗。以下是具体的代码实现: java public class RetryMessageListener implements MQListenerMessageConsumeOrderlyCallback { private Set retryBrokers = new HashSet<>(); private List brokers = Arrays.asList("broker-a", "broker-b", "broker-c"); @Override public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) { for (String broker : brokers) { if (retryBrokers.contains(broker)) { retryBrokers.remove(broker); } } for (String broker : retryBrokers) { try { producer.send(msgs.get(0).getTopic(), new MessageQueue(msgs.get(0).getTopic(), broker, 0),
2023-06-16 23:16:50
40
梦幻星空_t
PostgreSQL
...对数据保护和冗余,云服务商如AWS在其RDS for PostgreSQL服务中提供了自动备份、多可用区部署等功能,有效防止了因硬件故障引发的数据丢失风险。这些实例表明,在实际运维过程中,结合最新的技术动态、遵循最佳实践,并合理利用云服务特性,是保障PostgreSQL等关系型数据库高效稳定运行的关键所在。
2023-12-22 15:51:48
233
海阔天空
SeaTunnel
...整合云环境下的SQL服务,例如Azure Synapse Analytics、Amazon Athena等,以无缝对接云上数据库资源,并确保在大规模分布式环境下SQL查询执行的一致性和稳定性。这意味着,在未来,SeaTunnel用户不仅需要关注SQL查询语法本身,更需了解如何借助云平台能力来优化SQL作业性能,从而更好地适应不断变化的大数据生态系统。
2023-05-06 13:31:12
145
翡翠梦境
Nacos
...就是咱们的Nacos服务在尝试拽取并加载一个叫“gatewayserver-dev-${server.env}.yaml”的配置文件时,不幸出了点岔子。那么,这个错误具体是由什么原因引起的呢? 通过对网络上的各种资源进行查找和研究,我们发现这个问题可能是由以下几个方面的原因导致的: 1. 配置文件路径错误 首先,我们需要确认配置文件的实际路径是否正确。如果路径错误,那么Nacos服务自然无法正常加载配置文件,从而引发错误。 2. 配置文件内容错误 其次,我们需要查看配置文件的内容是否正确。要是配置文件里的内容没对上,Nacos服务在努力读取解析配置文件的时候就会卡壳,这样一来,就免不了会蹦出错误提示啦。 3. 系统环境变量设置错误 此外,我们也需要检查系统环境变量是否设置正确。要是环境变量没设置对,Nacos服务就像个迷路的小朋友,找不到环境变量这个关键线索,这样一来啊,它就读不懂配置文件这个“说明书”了,导致整个加载和解析过程都可能出乱子。 三、解决方法 了解了上述问题分析的结果后,我们可以采取以下步骤来进行问题的解决: 1. 检查配置文件路径 首先,我们需要确保配置文件的实际路径是正确的。可以手动访问文件路径,看是否能够正常打开。如果不能,那么就需要调整文件路径。 2. 检查配置文件内容 其次,我们需要查看配置文件的内容是否正确。可以对比配置文件和实际运行情况,看看是否存在差异。如果有差异,那么就需要修改配置文件的内容。 3. 设置系统环境变量 最后,我们需要检查系统环境变量是否设置正确。你可以用命令行工具这个小玩意儿来瞅瞅环境变量是怎么设置的,然后根据你遇到的具体情况,灵活地进行相应的调整。 四、代码示例 为了更好地理解上述解决方法,我们可以编写一段示例代码来展示如何使用Nacos服务来加载配置文件。以下是示例代码: typescript import com.alibaba.nacos.api.ConfigService; import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory; import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException; public class NacosConfigDemo { public static void main(String[] args) throws NacosException { // 创建ConfigService实例 ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService("localhost", 8848); // 获取数据 String content = configService.getConfigValue("dataId", "group", null); System.out.println(content); } } 这段代码首先创建了一个ConfigService实例,然后调用了getConfigValue方法来获取指定的数据。嘿,注意一下哈,在我们调用那个getConfigValue的方法时,得带上三个小家伙。第一个是"dataId",它代表着数据的身份证号码;第二个是"group",这个家伙呢,负责区分不同的分组类别;最后一个参数是"null",在这儿它代表租户ID,不过这里暂时空着没填。在实际应用中,我们需要根据实际情况来填写这三个参数的值。 五、结语 总的来说,当我们在使用Nacos服务时遇到“Nacos error, dataId: gatewayserver-dev-${server.env}.yaml”这样的错误时,我们需要从配置文件路径、内容和系统环境变量等方面进行全面的排查,并采取相应的措施来进行解决。同时,咱们也要留意,在敲代码的过程中,得把Nacos的相关API彻底搞懂、灵活运用起来,这样才能更好地驾驭Nacos服务,让它发挥出更高的效率。
2024-01-12 08:53:35
172
夜色朦胧_t
Mongo
...力和探索精神,让技术服务于业务,真正实现数据库性能优化的目标。
2023-01-05 13:16:09
135
百转千回
转载文章
...,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。 首先我们需要问一个问题是:为什么两个类不能互相包含头文件? 所谓互相包含头文件,我举一个例子:我实现了两个类:图层类CLayer和符号类CSymbol,它们的大致关系是图层里包含有符号,符号里定义一个相关图层指针,具体请参考如下代码(注:以下代码仅供说明问题,不作为类设计参考,所以不适宜以此讨论类的设计,编译环境为Microsoft Visual C++ 2005,,Windows XP + sp2,以下同): //Layer.h // 图层类 pragma once include "Symbol.h" class CLayer { public: CLayer(void); virtual ~CLayer(void); void CreateNewSymbol(); private: CSymbol m_pSymbol; // 该图层相关的符号指针 }; // Symbol.h // 符号类 pragma once include "Layer.h" class CSymbol { public: CSymbol(void); virtual ~CSymbol(void); public: CLayer m_pRelLayer; // 符号对应的相关图层 }; // TestUnix.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // include "stdafx.h" include "Layer.h" include "Symbol.h" void main( void ) { CLayer MyLayer; } 现在开始编译,编译出错,现在让我们分析一下编译出错信息(我发现分析编译信息对加深程序的编译过程的理解非常有好处)。 首先我们明确:编译器在编译文件时,遇到#include "x.h"时,就打开x.h文件进行编译,这相当于把x.h文件的内容放在include "x.h"处。 编译信息告诉我们:它是先编译TestUnix.cpp文件的,那么接着它应该编译stdafx.h,接着是Layer.h,如果编译Layer.h,那么会编译Symbol.h,但是编译Symbol.h又应该编译Layer.h啊,这岂不是陷入一个死循环? 呵呵,如果没有预编译指令,是会这样的,实际上在编译Symbol.h,再去编译Layer.h,Layer.h头上的那个pragma once就会告诉编译器:老兄,这个你已经编译过了,就不要再浪费力气编译了!那么编译器得到这个信息就会不再编译Layer.h而转回到编译Symbol.h的余下内容。 当编译到CLayer m_pRelLayer;这一行编译器就会迷惑了:CLayer是什么东西呢?我怎么没见过呢?那么它就得给出一条出错信息,告诉你CLayer没经定义就用了呢? 在TestUnix.cpp中include "Layer.h"这句算是宣告编译结束(呵呵,简单一句弯弯绕绕不断),下面轮到include "Symbol.h",由于预编译指令的阻挡,Symbol.h实际上没有得到编译,接着再去编译TestUnix.cpp的余下内容。 当然上面仅仅是我的一些推论,还没得到完全证实,不过我们可以稍微测试一下,假如在TestUnix.cpp将include "Layer.h"和include "Symbol.h"互换一下位置,那么会不会先提示CSymbol类没有定义呢?实际上是这样的。当然这个也不能完全证实我的推论。 照这样看,两个类的互相包含头文件肯定出错,那么如何解决这种情况呢?一种办法是在A类中包含B类的头文件,在B类中前置盛明A类,不过注意的是B类使用A类变量必须通过指针来进行,具体见拙文:类互相包含的办法。 为何不能前置声明只能通过指针来使用?通过分析这个实际上我们可以得出前置声明和包含头文件的区别。 我们把CLayer类的代码改动一下,再看下面的代码: // 图层类 //Layer.h pragma once //include "Symbol.h" class CSymbol; class CLayer { public: CLayer(void); virtual ~CLayer(void); // void SetSymbol(CSymbol pNewSymbol); void CreateNewSymbol(); private: CSymbol m_pSymbol; // 该图层相关的符号 // CSymbol m_Symbol; }; // Layer.cpp include "StdAfx.h" include "Layer.h" CLayer::CLayer(void) { m_pSymbol = NULL; } CLayer::~CLayer(void) { if(m_pSymbol!=NULL) { delete m_pSymbol; m_pSymbol=NULL; } } void CLayer::CreateNewSymbol() { } 然后编译,出现一个编译警告:>f:\mytest\mytest\src\testunix\layer.cpp(16) : warning C4150: 删除指向不完整“CSymbol”类型的指针;没有调用析构函数 1> f:\mytest\mytest\src\testunix\layer.h(9) : 参见“CSymbol”的声明 看到这个警告,我想你一定悟到了什么。下面我说说我的结论: 类的前置声明和包含头文件的区别在于类的前置声明是告诉编译器有这种类型,但是它没有告诉编译器这种类型的大小、成员函数和数据成员,而包含头文件则是完全告诉了编译器这种类型到底是怎样的(包括大小和成员)。 这下我们也明白了为何前置声明只能使用指针来进行,因为指针大小在编译器是确定的。上面正因为前置声明不能提供析构函数信息,所以编译器提醒我们:“CSymbol”类型的指针是没有调用析构函数。 如何解决这个问题呢? 在Layer.cpp加上include "Symbol.h"就可以消除这个警告。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/suxinpingtao51/article/details/37765457。 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。
2024-01-02 13:45:40
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转载
RabbitMQ
...这样一来,不仅能确保服务高度可用,即使某个节点挂了,其它节点也能接着干,而且随着业务量的增长,可以轻松扩展、不断“长大”,就像小兔子一样活力满满地奔跑在各个服务器之间。 三、RabbitMQ中的消息丢失问题 RabbitMQ中消息丢失的主要原因有两个:一是网络故障,二是应用程序错误。当网络抽风的时候,信息可能会因为线路突然断了、路由器罢工等问题,悄无声息地就给弄丢了。当应用程序出错的时候,假如消息被消费者无情拒绝了,那么这条消息就会被直接抛弃掉,就像超市里卖不出去的过期食品一样。 四、如何处理RabbitMQ中的消息丢失问题? 为了防止消息丢失,我们可以采取以下几种措施: 1. 设置持久化存储 通过设置消息的持久化属性,使得即使在RabbitMQ进程崩溃后,消息也不会丢失。不过,这同时也意味着会有额外的花费蹦出来,所以呢,咱们得根据实际情况,掂量掂量是否值得开启这项功能。 csharp // 持久化存储 channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, properties, body); 2. 设置自动确认 在RabbitMQ中,每一条消息都会被标记为未确认。如果生产者不主动确认,那么RabbitMQ会假设消息已经被成功地消费。如果消费者出现异常,那么这些未确认的消息就会堆积起来,导致消息丢失。所以呢,我们得搞个自动确认机制,就是在收到消息那一刻立马给它确认一下。这样一来,哪怕消费者突然出了点小状况,消息也不会莫名其妙地消失啦。 java // 自动确认 channel.basicAck(deliveryTag, false); 3. 使用死信队列 死信队列是指那些长时间无人处理的消息。当咱们无法确定一条消息是否被妥妥地处理了,不妨把这条消息暂时挪到“死信队列”这个小角落里待会儿。然后,我们可以时不时地瞅瞅那个死信队列,看看这些消息现在是个啥情况,再给它们一次复活的机会,重新试着处理一下。 sql // 创建死信队列 channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null); // 发送消息到死信队列 channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, new AMQP.BasicProperties.Builder() .durable(true) .build(), body); 五、结论 在实际应用中,我们应该综合考虑各种因素,选择合适的解决方案来处理RabbitMQ中的消息丢失问题。同时,我们也应该注重代码的质量,确保应用程序的健壮性和稳定性。只有这样,我们才能充分利用RabbitMQ的优势,构建出稳定、高效的分布式系统。
2023-09-12 19:28:27
169
素颜如水-t
MemCache
...据的概率。 同时,云服务提供商如Amazon ElastiCache已在其Redis集群版中实现了多种智能淘汰策略,包括但不限于LRU、TTL以及一种称为“volatile-lru”的混合策略,该策略允许为每个键独立设置过期时间,并在缓存满载时优先淘汰最近最少使用且已过期的数据。 此外,业界对缓存技术的探索并未止步于传统内存数据库,而是开始关注新型存储介质的应用,如Intel Optane持久性内存。这种新型内存能够在断电后仍保留数据,提供了更大规模、更持久的缓存解决方案,有助于应对大数据时代下复杂业务场景带来的挑战。 综上所述,面对不断发展的应用场景和技术环境,深入理解和灵活运用各种缓存策略,适时引入先进技术和硬件支持,对于提升系统性能、降低延迟具有重要意义,也是每一位开发者和架构师持续关注和学习的方向。
2023-09-04 10:56:10
109
凌波微步
Material UI
...在未来版本中能更好地服务于开发者。 此外,React社区也在不断繁荣发展,新的工具和技术层出不穷。例如,Next.js框架结合Material UI为构建Server-side Rendering(SSR)应用提供了丰富的解决方案,而Remix则在提升Web应用性能和开发体验方面取得了显著进展。深入研究这些技术如何与Material UI协同工作,无疑将帮助你解锁更多高效构建现代Web界面的可能性。 同时,关注Material-UI官方文档和GitHub仓库的更新动态是持续提升开发技能的关键。最近,Material-UI团队正致力于优化MUI X(一套针对更复杂场景如数据表格、日期选择器等功能的增强组件库)以提供更完善的解决方案,并已推出Material-UI v5,对核心库进行了一系列改进和优化,包括但不限于更好的Tree-shaking支持、升级至 emotion 作为默认样式引擎等,进一步提升了开发效率和应用性能。 总之,在掌握了Material UI的基本使用之后,紧跟行业趋势、了解相关技术和最佳实践,将会助力你创造出更为出色、符合当下用户期待的Web应用程序。
2023-12-19 10:31:30
243
风轻云淡
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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:
ip addr show
- 显示网络接口及其IP地址配置信息。
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"