前端技术
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Mahout
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ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
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Superset
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系统与容器
Linux
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Docker
Kubernetes
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Sqoop
...”的消息通知。 联动配置与示例: 为了实现Sqoop与Atlas的联动,我们需要配置并启用Atlas Sqoop Hook。以下是一个基本的配置示例: xml sqoop.job.data.publish.class org.apache.atlas.sqoop.hook.SqoopHook 这段配置告知Sqoop使用Atlas提供的hook类来处理元数据发布。当Sqoop作业运行时,SqoopHook会自动收集作业相关的元数据,并将其同步至Apache Atlas。 5. 结合实战场景探讨Sqoop与Atlas联动的价值 有了Sqoop与Atlas的联动能力,我们的数据工程师不仅能快速便捷地完成数据迁移,还能确保每一步操作都伴随着完整的元数据记录。比如,当业务人员查询某数据集来源时,可通过Atlas直接追溯到原始的Sqoop作业;或者在数据质量检查、合规审计时,可以清晰查看到数据血缘链路,从而更好地理解数据的生命历程,提高决策效率。 6. 总结 Sqoop与Apache Atlas的深度集成,犹如为大数据环境中的数据流动加上了一双明亮的眼睛和智能的大脑。它们不仅简化了数据迁移过程,更强化了对数据全生命周期的管理与洞察力。随着企业越来越重视并不断深挖数据背后的宝藏,这种联动解决方案将会在打造一个既高效、又安全、完全合规的数据管理体系中,扮演着越来越关键的角色。就像是给企业的数据治理装上了一个超级引擎,让一切都运作得更顺畅、更稳妥、更符合规矩。
2023-06-02 20:02:21
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月下独酌
Kylin
...个问题。 3. 系统配置不足 最后,还有一种可能就是系统的硬件资源不足。比如说,如果你的服务器内存不够大,像个小肚鸡肠的家伙,而你又想让它消化处理一大堆数据的话,那它很可能就要“撑吐了”,也就是出现内存溢出的问题。 三、解决内存溢出错误的方法 了解了内存溢出的原因后,我们就可以采取相应的措施来解决了。一般来说,我们可以从以下几个方面入手: 1. 调整数据处理策略 如果是因为数据量过大而导致的内存溢出,我们可以考虑调整数据处理的策略。比如说,咱们可以尝试把那个超大的数据集,像切蛋糕那样切成几个小块儿,分批处理;或者索性找一个更溜的数据处理方式,这样一来,就能更好地“喂饱”内存,减少它的压力。 2. 优化代码 如果是由于代码效率低下的原因导致的内存溢出,我们可以通过优化代码来解决问题。比如,你可以在做计算时,聪明地选用合适的数据结构,就像选对工具干活才顺手;在进行循环操作时,得当管理内存,就像是个精打细算的家庭主妇,尽量避免那些不必要的内存分配和释放,让程序运行更流畅、更高效。 3. 增加系统资源 最后,如果以上两种方法都无法解决问题,我们可以考虑增加系统的硬件资源,例如增大服务器的内存等。 四、具体案例 接下来,我们将通过一个具体的例子来演示如何在Kylin中解决内存溢出的问题。假设我们要构建一个包含1亿条记录的Cube,每条记录有10个维度和5个度量。我们先来看看如果不做任何优化,直接进行构建会出现什么情况: python 假设我们有一个DataFrame df,其中包含了所有的数据 df = ... 创建一个新的Cube cube = Kylin.create_cube('my_cube', 'table') 开始构建Cube cube.build() 运行这段代码后,我们可能会发现程序出现了内存溢出的错误。这是因为数据量实在太大了,我们在搭建Cube的时候没把内存管理这块整明白,所以才冒出了这个问题来。 为了解决这个问题,我们可以尝试以下几种方法: 1. 将数据分割成多个小的数据集进行处理 python 将数据分割成10个小的数据集 partitions = np.array_split(df, 10) 对每个数据集进行构建 for i in range(10): 构建Cube cube = Kylin.create_cube(f'my_cube_{i}', f'table_{i}') cube.build() 这样,我们就可以将大的数据集分
2023-02-19 17:47:55
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海阔天空-t
ElasticSearch
...同时保证快速响应查询请求,并提供丰富的API接口,便于开发人员进行高级搜索和复杂数据分析。 分布式搜索引擎 , 分布式搜索引擎是一种将搜索任务分散到多个节点上并行执行的技术,如Elasticsearch。这种架构允许多台计算机(节点)共同索引和搜索大量数据,通过共享工作负载提高系统的整体性能、可靠性和可扩展性。在Elasticsearch中,每个节点都能独立处理搜索请求,集群中的所有节点协同工作,确保即使在数据量巨大或并发访问量高的情况下也能提供高效且一致的搜索服务。 Lucene , Lucene是一个用Java编写的高性能、全功能的全文搜索引擎库,为构建复杂的全文搜索引擎提供了底层支持。Elasticsearch正是构建在其之上,利用Lucene的强大索引和搜索能力,封装了更易于使用、高度可扩展的RESTful API接口以及分布式计算模型。Lucene通过索引文档内容,使得应用程序能够快速地对大规模文本数据进行搜索、过滤和排序操作,是现代搜索引擎技术的核心组件之一。
2023-02-26 23:53:35
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岁月如歌-t
ZooKeeper
...集中式服务,用于维护配置信息、命名服务、分布式同步和提供组服务等。在本文的语境下,ZooKeeper扮演了数据发布与订阅中的核心协调角色,通过其特有的数据模型(ZNode树)和Watcher机制确保了分布式系统中数据变更的一致性通知。 ZNode , ZNode是ZooKeeper数据模型中的基本单元,类似于文件系统的目录或文件。每个ZNode节点可以存储数据,并能关联一个或多个Watcher监听器。当ZNode的数据发生改变时,相关Watcher会被触发,从而实现数据变更的通知。在数据发布与订阅场景中,ZNode被用来存储待发布的数据,订阅者则通过监听感兴趣的ZNode来获取最新数据。 Watcher , Watcher是ZooKeeper中事件驱动机制的核心组件,它允许客户端注册对特定ZNode节点状态变化的关注。当ZNode节点的状态发生变化(如数据内容变化、节点创建、删除等),ZooKeeper会向所有注册了该节点Watcher的客户端发送通知事件。在数据发布与订阅过程中,发布者更新ZNode节点数据后,订阅者通过预先设置在该节点上的Watcher能够实时接收到数据变更的通知。然而需要注意的是,ZooKeeper原生Watcher机制具有一次性特性,即针对单个事件,每个Watcher仅能触发一次通知,因此在大规模实时数据同步场景下需要额外的设计以确保订阅者持续接收到更新。
2023-07-04 14:25:57
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寂静森林
JSON
...泛应用于前后端交互、配置文件读写等多种场景。然而,有时候我们会遇到一个让人头疼的常见问题:那个JSON对象明明近在眼前,可就是没法顺利拿到我们想要的具体数据。本文将通过实例探讨和解析这个问题,力求帮你拨开迷雾,掌握JSON数据的正确获取方式。 1. JSON基础与问题概述 首先,我们来回顾一下JSON的基本结构。你知道JSON吗?它其实是一种特别实用的数据存储格式,就像咱们平时用的小字典一样,里边的内容都是一对一对的放着。这里的“一对”就是键值对,键呢,相当于字典里的词条名称,人家规定必须得是字符串形式的;而值呢,就灵活多啦,可以是字符串、数字(整数、小数都行)、布尔值(也就是真或假),还能是数组(也就是一组数据打包在一起)、null(表示空或者无值)或者是另一个包含这些元素在内的JSON对象。是不是感觉挺丰富多彩的呀?例如: javascript let json = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York", "hobbies": ["reading", "gaming"] }; 当我们在尝试从这样的JSON对象中提取数据时,如果出现了“取不到”的情况,可能是以下几个原因导致的: - 键名拼写错误或大小写不匹配。 - 路径引用错误,特别是在处理嵌套的JSON对象时。 - 数据类型判断错误,比如误以为某个值存在但实际上为undefined或null。 2. 键名错误引发的数据取不到 假设我们要从上述json对象中获取name属性,正确的做法如下: javascript console.log(json.name); // 输出: John 但如果我们将键名写错,如: javascript console.log(json.nmae); // 输出: undefined 此时就会出现“取不到”数据的情况,因为实际上并不存在名为nmae的属性。所以,在你捣鼓JSON的时候,千万要留意键名可得整准确了,而且记住啊,在JavaScript这个小淘气里,对象的属性名那可是大小写“斤斤计较”的。 3. 嵌套对象路径引用错误 对于嵌套的JSON对象,我们需要明确地指定完整路径才能访问到内部属性。例如: javascript let complexJson = { "user": { "name": "Alice", "address": { "city": "San Francisco" } } }; // 正确的方式: console.log(complexJson.user.address.city); // 输出: San Francisco // 错误的方式: console.log(complexJson.user.city); // 输出: undefined 这里可以看到,如果我们没有正确地按照路径逐层深入,同样会导致数据无法获取。 4. 数据类型的判断与处理 有时,JSON中的某个属性可能并未赋值,或者被设置为null。在访问这些属性时,需要做适当的检查: javascript let partialJson = { "name": null, "age": 35 }; // 直接访问未定义或null的属性 console.log(partialJson.name); // 输出: null // 在访问前进行条件判断 if (partialJson.name !== undefined && partialJson.name !== null) { console.log(partialJson.name); } else { console.log('Name is not defined or null'); } 5. 结论与思考 面对JSON对象中的数据取不到的问题,关键在于理解其底层逻辑和结构,并结合实际应用场景仔细排查。记住,每一次看似无法获取的数据背后,都有可能是细节上的小差错在作祟。只有细致入微,才能真正把握住这看似简单的JSON世界,让数据在手中自由流转。下次再碰到这种问题,咱们可以先别急着一头栽进去,不如先把节奏放缓,把思路缕一缕,一步步抽丝剥茧地分析看看。这样说不定就能火速找准问题的症结所在,然后轻轻松松就把问题给解决了。
2023-04-06 16:05:55
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烟雨江南
转载文章
...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/huangwfu/article/details/128754023。 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。 文章目录 制作炫酷烟花特效 一、普通烟花(分散形) HTML代码 CSS代码 JS代码 二、圆形烟花 HTML代码 CSS代码 JS代码 三、爱心形烟花 HTML代码 CSS代码 JS代码 四、源码获取 在线下载 制作炫酷烟花特效 💡本篇内容使用html+css+js制作鼠标点击出现烟花效果,分别介绍了分散型烟花,圆形烟花和爱心形烟花,爱心形烟花算法比较复杂,需要源码的小伙伴可以通过文章末尾链接下载。 一、普通烟花(分散形) 效果展示 HTML代码 引入js 文件 <script type="text/javascript" src="buffermove1.js"></script> CSS代码 创建一个黑色背景 <style type="text/css">{padding: 0px;margin: 0px;}body{background: 000;width: 100%;height:100%;overflow: hidden;}</style> JS代码 <script type="text/javascript">//this绑定的属性可以在整个构造函数内部都可以使用,而变量只能在函数内部使用。function Fireworks(x,y){//x,y鼠标的位置this.x=x;this.y=y;var that=this;//1.创建烟花。this.ceratefirework=function(){this.firework=document.createElement('div');//整个构造函数内部都可以使用this.firework.style.cssText=width:5px;height:5px;background:fff;position:absolute;left:${this.x}px;top:${document.documentElement.clientHeight}px;;document.body.appendChild(this.firework);this.fireworkmove();};//2.烟花运动和消失this.fireworkmove=function(){buffermove(this.firework,{top:this.y},function(){document.body.removeChild(that.firework);//烟花消失,碎片产生that.fireworkfragment();});};//3.创建烟花的碎片this.fireworkfragment=function(){for(var i=0;i<this.ranNum(30,60);i++){this.fragment=document.createElement('div');this.fragment.style.cssText=width:5px;height:5px;background:rgb(${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)});position:absolute;left:${this.x}px;top:${this.y}px;;document.body.appendChild(this.fragment);this.fireworkboom(this.fragment);//将当前创建的碎片传过去,方便运动和删除} }//4.碎片运动this.fireworkboom=function(obj){//obj:创建的碎片//设点速度(值不同,正负符号不同)var speedx=parseInt((Math.random()>0.5?'-':'')+this.ranNum(1,15));var speedy=parseInt((Math.random()>0.5?'-':'')+this.ranNum(1,15));//初始速度var initx=this.x;var inity=this.y;obj.timer=setInterval(function(){//一个盒子运动initx+=speedx;inity+=speedy;if(inity>=document.documentElement.clientHeight){clearInterval(obj.timer);document.body.removeChild(obj);}obj.style.left=initx+'px';obj.style.top=inity+'px';},20);}//随机方法this.ranNum=function (min,max){return Math.round(Math.random()(max-min))+min;};}document.onclick=function(ev){var ev=ev||window.event;new Fireworks(ev.clientX,ev.clientY).ceratefirework();}</script> 二、圆形烟花 效果展示 HTML代码 引入js 文件 <script type="text/javascript" src="buffermove1.js"></script> CSS代码 创建一个黑色背景 <style type="text/css">{padding: 0px;margin: 0px;}body{background: 000;width: 100%;height:100%;overflow: hidden;}</style> JS代码 <script type="text/javascript">//this绑定的属性可以在整个构造函数内部都可以使用,而变量只能在函数内部使用。function Fireworks(x,y){//x,y鼠标的位置this.x=x;this.y=y;var that=this;//1.创建烟花。this.ceratefirework=function(){this.firework=document.createElement('div');//整个构造函数内部都可以使用this.firework.style.cssText=width:5px;height:5px;background:fff;position:absolute;left:${this.x}px;top:${document.documentElement.clientHeight}px;;document.body.appendChild(this.firework);this.fireworkmove();};//2.烟花运动和消失this.fireworkmove=function(){var that=this;buffermove(this.firework,{top:this.y},function(){document.body.removeChild(that.firework);//烟花消失,碎片产生that.fireworkfragment();});};//3.创建烟花的碎片this.fireworkfragment=function(){var num=this.ranNum(30,60);//盒子的个数this.perRadio=2Math.PI/num;//弧度for(var i=0;i<num;i++){this.fragment=document.createElement('div');this.fragment.style.cssText=width:5px;height:5px;background:rgb(${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)});position:absolute;left:${this.x}px;top:${this.y}px;;document.body.appendChild(this.fragment);this.fireworkboom(this.fragment,i);//将当前创建的碎片传过去,方便运动和删除} }//4.碎片运动this.fireworkboom=function(obj,i){//obj:创建的碎片var r=10;obj.timer=setInterval(function(){//一个盒子运动r+=4;if(r>=200){clearInterval(obj.timer);document.body.removeChild(obj);}obj.style.left=that.x+Math.sin(that.perRadioi)r+'px';obj.style.top=that.y+Math.cos(that.perRadioi)r+'px';},20);}//随机方法this.ranNum=function (min,max){return Math.round(Math.random()(max-min))+min;};}document.onclick=function(ev){var ev=ev||window.event;new Fireworks(ev.clientX,ev.clientY).ceratefirework();}</script> 三、爱心形烟花 效果展示 HTML代码 引入js 文件 <script type="text/javascript" src="buffermove1.js"></script> CSS代码 创建一个黑色背景 <style type="text/css">{padding: 0px;margin: 0px;}body{background: 000;width: 100%;height:100%;overflow: hidden;}</style> JS代码 <script type="text/javascript">//this绑定的属性可以在整个构造函数内部都可以使用,而变量只能在函数内部使用。function Fireworks(x,y){//x,y鼠标的位置this.x=x;this.y=y;var that=this;//1.创建烟花。this.ceratefirework=function(){this.firework=document.createElement('div');//整个构造函数内部都可以使用this.firework.style.cssText=width:5px;height:5px;background:fff;position:absolute;left:${this.x}px;top:${document.documentElement.clientHeight}px;;document.body.appendChild(this.firework);this.fireworkmove();};//2.烟花运动和消失this.fireworkmove=function(){buffermove(this.firework,{top:this.y},function(){document.body.removeChild(that.firework);//烟花消失,碎片产生that.fireworkfragment();});};//3.创建烟花的碎片this.fireworkfragment=function(){var num=this.ranNum(30,60);//盒子的个数this.perRadio=2Math.PI/num;//弧度for(var i=0;i<num;i++){this.fragment=document.createElement('div');this.fragment.style.cssText=width:5px;height:5px;background:rgb(${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)},${this.ranNum(0,255)});position:absolute;left:${this.x}px;top:${this.y}px;;document.body.appendChild(this.fragment);this.fireworkboom(this.fragment,i);//将当前创建的碎片传过去,方便运动和删除} }//x=16Math.pow(sint,3); //Math.sin(perRadioi)//y=13Cost-5Cos2t-2Cos3t-Cos4t//4.碎片运动this.fireworkboom=function(obj,i){//obj:创建的碎片var r=0.1;obj.timer=setInterval(function(){//一个盒子运动r+=0.4;if(r>=10){clearInterval(obj.timer);document.body.removeChild(obj);}obj.style.left=that.x+16Math.pow(Math.sin(that.perRadioi),3)r+'px';obj.style.top=that.y-(13Math.cos(that.perRadioi)-5Math.cos(2that.perRadioi)-2Math.cos(3that.perRadioi)-Math.cos(4that.perRadioi))r+'px';},20);}//随机方法this.ranNum=function (min,max){return Math.round(Math.random()(max-min))+min;};}document.onclick=function(ev){var ev=ev||window.event;new Fireworks(ev.clientX,ev.clientY).ceratefirework();}</script> 四、源码获取 在线下载 资源链接:https://gitee.com/huang_weifu/JavaScript_demo.git 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/huangwfu/article/details/128754023。 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。
2023-02-15 08:02:38
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转载
Shell
...品并优化流程效率。在文中语境下,DevOps文化推动了Shell脚本在自动化运维场景中的广泛应用。 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment) , CI/CD是现代软件工程中的一种自动化流程,其中CI(持续集成)是指开发人员频繁地将代码变更合并到主分支,并通过自动构建和测试确保新代码的质量和兼容性;CD(持续部署或持续发布)则进一步自动化了软件包从构建环境到生产环境的部署过程。文中提及将Shell脚本融入CI/CD流程,意味着开发者可以利用Shell编写自动化脚本来简化和加速软件的构建、测试及发布过程。 容器编排 , 容器编排是一种管理和自动化容器化应用部署、扩展和维护的过程,它涉及资源调度、服务发现、负载均衡、健康检查等多个环节。在文中语境下,Shell脚本在DevOps实践中可以参与到容器编排中,例如使用Shell编写脚本来启动、停止、迁移容器,或者根据需求动态调整容器集群规模,从而提高系统资源利用率和服务可靠性。Docker和Kubernetes等主流容器技术平台都支持通过脚本进行一定程度的自定义编排。
2023-09-05 16:22:17
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山涧溪流_
Tomcat
...待数据库连接或者网络请求这些资源时,整个系统就会变得磨磨蹭蹭的,响应速度明显下降。 示例代码: java public class ThreadBlockingExample { public void blockThread() { try { Thread.sleep(5000); // 模拟5秒的阻塞 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码中的Thread.sleep()方法会导致当前线程阻塞5秒钟,如果这种阻塞频繁发生,就会严重影响系统性能。 2.3 数据库查询效率低下 数据库查询效率低下也是常见的性能瓶颈之一。例如,执行复杂的SQL查询或未优化的索引可能导致查询速度变慢。 示例代码: sql SELECT FROM users WHERE age > 20; -- 这条查询语句可能会导致全表扫描 这条SQL查询语句没有使用索引,会导致全表扫描,进而降低查询效率。 3. 解决方案 3.1 优化内存管理 要解决内存泄漏问题,我们可以采用以下几种方法: - 定期重启Tomcat:虽然不太优雅,但确实是一种简单有效的方法。 - 使用Profiler工具:如VisualVM、JProfiler等工具可以帮助我们定位内存泄漏的位置。 - 优化代码逻辑:确保及时释放不再使用的对象。 示例代码: java public class OptimizedMemoryExample { private static List list = new ArrayList<>(); public void optimizeMemoryUsage() { for (int i = 0; i < 1024 1024; i++) { byte[] b = new byte[1024]; list.add(b); } list.clear(); // 清空列表,释放内存 } } 这段代码在创建完数组后立即清空列表,释放了内存,避免了内存泄漏。 3.2 减少线程阻塞 减少线程阻塞的方法包括: - 异步处理:将耗时操作放在后台线程中执行。 - 设置超时时间:为网络请求、数据库查询等操作设置合理的超时时间。 示例代码: java public class AsyncProcessingExample { public void processAsync() throws InterruptedException { Thread thread = new Thread(() -> { try { Thread.sleep(5000); // 模拟耗时操作 System.out.println("Async task completed"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); thread.start(); // 主线程继续执行其他任务 } } 这段代码通过创建一个新的线程来执行耗时操作,主线程可以继续执行其他任务,从而减少了线程阻塞。 3.3 优化数据库查询 优化数据库查询的方法包括: - 使用索引:确保经常使用的字段上有索引。 - 优化SQL语句:避免使用SELECT ,只选择需要的列。 示例代码: sql CREATE INDEX idx_users_age ON users(age); -- 创建索引 SELECT id, name FROM users WHERE age > 20; -- 使用索引查询 这条SQL语句使用了索引,并且只选择了需要的列,从而提高了查询效率。 4. 结论 总之,解决Tomcat中的性能瓶颈需要从多个角度入手。内存泄漏、线程阻塞和数据库查询效率低下都是常见的问题。要想让系统跑得飞快,咱们就得动动手,好好捯饬一下代码。比如理顺逻辑,用上异步操作,再把那些SQL语句打磨得漂漂亮亮的。这样子一来,系统性能蹭蹭上涨,用起来也更顺畅了。希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他好的解决方案,欢迎留言分享! 加油,我们一起让Tomcat跑得更快更稳!
2025-01-07 16:14:31
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草原牧歌
Kubernetes
...ce(CNI)插件来配置网络环境,确保Pod间的连通性和Pod内容器间的网络共享。当网络桥接出现问题时,就可能导致Pod内容器间的通信受阻。 例如,使用Flannel作为CNI插件时,它会在宿主机上创建一个名为cni0的网桥,并将Pod的虚拟网卡veth pair一端挂载到该网桥上,以实现网络通信。 bash 在宿主机上查看Flannel创建的网络桥接设备 $ ip addr show cni0 若此时发现某个Pod内容器间通信失败,我们需要检查以下几个可能的问题点: - CNI插件配置错误:如Flannel配置文件是否正确; - 网络桥接设备异常:如cni0是否存在,或者其状态是否正常; - Pod网络命名空间设置有误:确认Pod内各容器的网络命名空间是否真正实现了共享。 3. 探索并解决网络桥接问题 3.1 检查CNI插件日志 当我们怀疑是CNI插件导致的问题时,首要任务是查看相关插件的日志。比如对于Flannel,我们可以在kubelet或flanneld服务的日志中查找线索。 bash 查看kubelet日志 $ journalctl -u kubelet | grep flannel 或者直接查看flanneld服务日志 $ journalctl -u flanneld 3.2 检查网络接口和路由规则 进一步排查,我们可以登录到受影响的节点,检查Pod对应的网络接口及其路由规则。 bash 查看Pod的网络接口 $ ip netns exec ip addr 检查Pod内部路由规则 $ ip netns exec ip route 如果发现路由规则不正确,或者Pod的网络接口没有被正确添加到宿主机的网络桥接设备上,那这就是导致通信异常的关键所在。 3.3 修复网络配置 根据上述检查结果,我们可以针对性地调整CNI插件配置,修复网络桥接问题。比如,你可能需要重新装一遍或者重启那个CNI插件服务,又或者亲自上手调整一下网络接口和路由规则啥的。 bash 重启flanneld服务(以Flannel为例) $ systemctl restart flanneld 或者更新CNI插件配置后执行相应命令刷新网络配置 $ kubectl apply -f /etc/cni/net.d/... 4. 结论与思考 面对Kubernetes中由于网络桥接问题引发的Pod内容器间通信故障,我们需深入了解其网络模型和CNI插件的工作原理,通过细致排查与定位问题根源,最终采取合适的策略进行修复。这一过程充满了探索性、实践性与挑战性,也体现了Kubernetes生态的魅力所在。毕竟,每一次解决问题的过程都是我们对技术更深层次理解和掌握的见证。
2024-03-01 10:57:21
122
春暖花开
Apache Lucene
...)); // 分析器配置 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); // 索引配置 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer); config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE); // 创建索引写入器 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "This is a test document.", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(doc); // 关闭索引写入器 indexWriter.close(); 三、权限模型的构建 对于多用户场景,我们通常会采用基于角色的权限控制模型(Role-Based Access Control, RBAC)。例如,我们可以为管理员(Admin)、编辑(Editor)和普通用户(User)定义不同的索引访问权限。这可以通过在索引文档中添加元数据字段来实现: java Document doc = new Document(); doc.add(new StringField("content", "This is a protected document.", Field.Store.YES)); doc.add(new StringField("permissions", "Admin,Editor", Field.Store.YES)); // 添加用户权限字段 indexWriter.addDocument(doc); 四、权限验证与查询过滤 在处理查询时,我们需要检查用户的角色并根据其权限决定是否允许访问。以下是一个简单的查询处理方法: java public List search(String query, String userRole) { QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer); Query q = parser.parse(query); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory); Filter filter = null; if (userRole.equals("Admin")) { // 对所有用户开放 filter = Filter.ALL; } else if (userRole.equals("Editor")) { // 只允许Editor和Admin访问 filter = new TermFilter(new Term("permissions", "Editor,Admin")); } else if (userRole.equals("User")) { // 只允许User访问自己的文档 filter = new TermFilter(new Term("permissions", userRole)); } if (filter != null) { TopDocs results = searcher.search(q, Integer.MAX_VALUE, filter); return searcher.docIterator(results.scoreDocs).toList(); } else { return Collections.emptyList(); } } 五、权限控制的扩展与优化 随着用户量的增长,我们可能需要考虑更复杂的权限策略,如按时间段或特定资源的访问权限。这时,可以使用更高级的权限管理框架,如Spring Security与Lucene集成,来动态加载和管理角色和权限。 六、结论 在多用户场景下,Apache Lucene的强大检索能力与权限控制相结合,可以构建出高效且安全的数据管理系统。通过巧妙地设计索引布局,搭配上灵动的权限管理系统,再加上精准无比的查询筛选机制,我们能够保证每个用户都只能看到属于他们自己的“势力范围”内的数据,不会越雷池一步。这不仅提高了系统的安全性,也提升了用户体验。当然,实际应用中还需要根据具体需求不断调整和优化这些策略。 记住,Lucene就像一座宝库,它的潜力需要开发者们不断挖掘和适应,才能在各种复杂场景中发挥出最大的效能。
2024-03-24 10:57:10
437
落叶归根-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
ClickHouse
...引擎是数据库处理查询请求的一种高效方式。不同于逐行处理SQL语句的传统执行引擎,向量化执行引擎一次性处理一批数据(一个数据块或一个向量),这样能更好地利用CPU缓存,减少不必要的函数调用开销,从而大幅提升计算密集型查询的执行速度。在ClickHouse中,向量化执行引擎是其高性能查询处理的关键技术之一。 分布式计算 , 分布式计算是一种计算模型,通过将大型数据集分割成多个部分,并将这些部分分布到多台计算机上进行并行处理,然后汇总结果以达到快速解决复杂问题的目的。在ClickHouse中,分布式计算体现在其支持分布式表的设计,能够透明地跨集群节点分散数据和执行查询,从而实现PB级别海量数据的高效查询和分析。
2023-02-14 13:25:00
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笑傲江湖
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
SeaTunnel
...ms和-Xmx)进行配置,以控制初始堆内存大小和最大堆内存大小。适当增加JVM堆内存可以缓解因内存不足而导致的程序崩溃问题。
2025-02-05 16:12:58
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昨夜星辰昨夜风
Spark
...果此时没有正确引入并配置MySQL JDBC驱动,上述代码在运行时就会抛出类似于NoClassDefFoundError: com/mysql/jdbc/Driver的异常,表明Spark找不到相应的类定义,这就是典型的因缺少依赖库而导致的运行错误。 3. 如何避免和解决依赖库缺失问题 (1) 全面且精确地声明依赖 在项目初始化阶段,务必详细列出所有必需的依赖库及其版本信息,确保它们能在构建过程中被正确下载和打包。 (2) 利用构建工具管理依赖 利用Maven、Gradle或Sbt等构建工具,可以自动解析和管理项目依赖关系,减少手动管理带来的疏漏。 (3) 检查和更新依赖 定期检查和更新项目依赖库,以适应新版本API的变化以及修复潜在的安全漏洞。 (4) 理解依赖传递性 深入理解各个库之间的依赖关系,防止因间接依赖导致的问题。当遇到问题时,可通过查看构建日志或使用mvn dependency:tree命令来排查依赖树结构。 总结来说,依赖库对于Spark这类复杂的应用框架而言至关重要。只有妥善管理和维护好这些“零部件”,才能保证Spark引擎稳定高效地运转。所以,开发者们在尽情享受Spark带来的各种便捷时,也千万不能忽视对依赖库的管理和配置这项重要任务。只有这样,咱们的大数据探索之路才能走得更顺溜,一路绿灯,畅通无阻。
2023-04-22 20:19:25
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灵动之光
Cassandra
...件故障、网络问题或是配置不合理等。比如说,就像是检查每两个小家伙之间“say hello”(心跳检测)的间隔时间合不合适,还有那个给提示信息“Say goodbye”(Hint删除策略)的规定是不是恰到好处。 (代码示例2) yaml Cassandra配置文件cassandra.yaml的部分配置项 hinted_handoff_enabled: true 是否开启Hinted Handoff功能,默认为true max_hint_window_in_ms: 3600000 Hint的有效期,默认1小时 batchlog_replay_throttle_in_kb: 1024 Hint批量重放速率限制,单位KB 针对HintedHandoff队列积压,我们可以考虑以下优化措施: - 提升目标节点稳定性:加强运维监控,减少非计划内停机时间,确保网络连通性良好。 - 调整配置参数:适当延长Hint的有效期或提高批量重放速率限制,给系统更多的时间去处理积压的Hint。 - 扩容或负载均衡:若积压问题是由于单个节点处理能力不足导致,可以通过增加节点或者优化数据分布来缓解压力。 5. 结论与探讨 在实际生产环境中,虽然HintedHandoff机制极大增强了Cassandra的数据可靠性,但过度依赖此机制也可能引发性能瓶颈。所以,对于HintedHandoff这玩意儿出现的队列拥堵问题,咱们得根据实际情况来灵活应对,采取多种招数进行优化。同时,也得重视整体架构的设计和运维管理这块儿,这样才能确保系统的平稳、高效运转。此外,随着技术的发展和业务需求的变化,我们应持续关注和研究更优的数据同步机制,不断提升分布式数据库的健壮性和可用性。
2023-12-17 15:24:07
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林中小径
ActiveMQ
...,结果各种渠道的海量请求一股脑儿涌来——电邮、社交媒体、电话,应有尽有。这时你会发现,有个能高效处理这些消息的队列简直是救星啊! 3. 实时客户服务系统的需求分析 在设计一个实时客户服务系统时,我们需要考虑几个关键因素: - 高并发性:系统需要能够同时处理大量用户请求。 - 低延迟:响应时间要快,不能让用户等待太久。 - 可扩展性:随着业务的增长,系统需要能够轻松地进行水平扩展。 - 可靠性:即使出现故障,也不能丢失任何一条消息。 为了满足这些需求,我们可以利用ActiveMQ的强大功能来搭建我们的消息传递平台。接下来,我将通过几个具体的例子来展示如何使用ActiveMQ来实现这些目标。 4. 使用ActiveMQ实现消息传递 4.1 创建一个简单的点对点消息传递系统 首先,我们需要创建一个生产者(Producer)和消费者(Consumer)。生产者负责发送消息,而消费者则负责接收并处理这些消息。 java // 生产者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Queue; import javax.jms.Session; import javax.jms.TextMessage; public class Producer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建队列 Queue queue = session.createQueue("CustomerSupportQueue"); // 创建消息生产者 MessageProducer producer = session.createProducer(queue); // 发送消息 TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, Customer!"); producer.send(message); System.out.println("Message sent successfully."); // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } } java // 消费者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.Queue; import javax.jms.Session; public class Consumer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建队列 Queue queue = session.createQueue("CustomerSupportQueue"); // 创建消息消费者 MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue); // 接收消息 Message message = consumer.receive(1000); if (message instanceof TextMessage) { TextMessage textMessage = (TextMessage) message; System.out.println("Received message: " + textMessage.getText()); } else { System.out.println("Received non-text message."); } // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } } 4.2 实现发布/订阅模式 在实时客服系统中,我们可能还需要处理来自多个来源的消息,这时候可以使用发布/订阅模式。 java // 发布者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Topic; import javax.jms.Session; import javax.jms.TextMessage; public class Publisher { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建主题 Topic topic = session.createTopic("CustomerSupportTopic"); // 创建消息生产者 MessageProducer producer = session.createProducer(topic); // 发送消息 TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, Customer!"); producer.send(message); System.out.println("Message sent successfully."); // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } } java // 订阅者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Session; import javax.jms.Topic; import javax.jms.TopicSubscriber; public class Subscriber implements MessageListener { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建主题 Topic topic = session.createTopic("CustomerSupportTopic"); // 创建消息订阅者 TopicSubscriber subscriber = session.createSubscriber(topic); subscriber.setMessageListener(new Subscriber()); // 等待接收消息 Thread.sleep(5000); // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } @Override public void onMessage(Message message) { if (message instanceof TextMessage) { TextMessage textMessage = (TextMessage) message; try { System.out.println("Received message: " + textMessage.getText()); } catch (javax.jms.JMSException e) { e.printStackTrace(); } } else { System.out.println("Received non-text message."); } } } 5. 总结 通过以上示例,我们可以看到,ActiveMQ不仅功能强大,而且易于使用。这东西能在咱们的实时客服系统里头,让消息传得飞快,提升大伙儿的使用感受。当然了,在实际操作中你可能会碰到更多复杂的情况,比如要处理事务、保存消息、搭建集群之类的。不过别担心,只要你们把基础的概念和技能掌握好,这些难题都能迎刃而解。希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何问题或者想法,欢迎随时交流讨论!
2025-01-16 15:54:47
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林中小径
Mahout
...者,我们可以利用一些配置参数来影响Job Scheduling的行为。 示例代码: java // 设置MapReduce作业的队列 Job job = Job.getInstance(conf, "my job"); job.setQueueName("high-priority"); // 设置作业的优先级 job.setPriority(JobPriority.HIGH); 在这个例子中,我们通过setQueueName方法将作业设置到了一个名为“high-priority”的队列中,并通过setPriority方法设置了作业的优先级为HIGH。这样做的目的是为了让这个作业能够优先得到处理。 3.2 实战演练 假设你有一个大数据处理任务,其中包括多个子任务。你可以通过调整这些子任务的优先级,来优化整体的执行流程。比如说,你可以把那些对最后成果影响很大的小任务排在前面做,把那些不太重要的小任务放在后面慢慢来。这样能确保你先把最关键的事情搞定。 代码示例: java // 创建多个作业 Job job1 = Job.getInstance(conf, "sub-task-1"); Job job2 = Job.getInstance(conf, "sub-task-2"); // 设置不同优先级 job1.setPriority(JobPriority.NORMAL); job2.setPriority(JobPriority.HIGH); // 提交作业 job1.submit(); job2.submit(); 在这个例子中,我们创建了两个子任务,并分别设置了不同的优先级。用这种方法,我们可以随心所欲地调整那些小任务的先后顺序,这样就能更轻松地掌控整个任务的大局了。 4. 探索Resource Allocation Policies 接下来,我们来聊聊Resource Allocation Policies。这部分内容涉及到如何合理地分配计算资源(如CPU、内存等),以确保每个作业都能得到足够的支持。 4.1 理论基础 在Mahout中,资源分配主要由Hadoop的YARN(Yet Another Resource Negotiator)来负责。YARN会根据每个任务的需要灵活分配资源,这样就能让作业以最快的速度搞定啦。 示例代码: java // 设置MapReduce作业的资源需求 job.setNumReduceTasks(5); // 设置Reduce任务的数量 job.getConfiguration().set("mapreduce.map.memory.mb", "2048"); // 设置Map任务所需的内存 job.getConfiguration().set("mapreduce.reduce.memory.mb", "4096"); // 设置Reduce任务所需的内存 在这个例子中,我们通过setNumReduceTasks方法设置了Reduce任务的数量,并通过set方法设置了Map和Reduce任务所需的内存大小。这样做可以确保作业在运行时能够获得足够的资源支持。 4.2 实战演练 假设你正在处理一个非常大的数据集,需要运行多个MapReduce作业。要想让每个任务都跑得飞快,你就得根据实际情况来调整资源分配,挺简单的。比如说,你可以多设几个Reduce任务来分担工作,或者给Map任务加点内存,这样就能更好地应付数据暴涨的情况了。 代码示例: java // 创建多个作业并设置资源需求 Job job1 = Job.getInstance(conf, "task-1"); Job job2 = Job.getInstance(conf, "task-2"); job1.setNumReduceTasks(10); job1.getConfiguration().set("mapreduce.map.memory.mb", "3072"); job2.setNumReduceTasks(5); job2.getConfiguration().set("mapreduce.reduce.memory.mb", "8192"); // 提交作业 job1.submit(); job2.submit(); 在这个例子中,我们创建了两个作业,并分别为它们设置了不同的资源需求。用这种方法,我们就能保证每个任务都能得到足够的资源撑腰,这样一来整体效率自然就上去了。 5. 总结与展望 通过今天的探讨,我们了解了如何在Mahout中有效管理Job Scheduling和Resource Allocation Policies。这不仅对提高系统性能超级重要,更是保证数据处理任务顺利搞定的关键!希望这些知识能帮助你在未来的项目中更好地运用Mahout,创造出更加出色的成果! 最后,如果你有任何问题或者想了解更多细节,欢迎随时联系我。我们一起交流,共同进步! --- 好了,小伙伴们,今天的分享就到这里啦!希望大家能够喜欢这篇充满情感和技术的文章。如果你觉得有用,不妨给我点个赞,或者留言告诉我你的想法。我们下次再见!
2025-03-03 15:37:45
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青春印记
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
转载文章
...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。 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
263
转载
Flink
...信号的自动化系统。在文中提及的银行交易监控场景中,实时告警系统通过使用Flink CEP检测到诸如大额转账、异地登录后的高风险操作等异常交易行为模式时,会立即发送告警通知相关人员,以便采取及时的风险控制措施。
2023-06-17 10:48:34
453
凌波微步-t
Mahout
...步给出个性化推荐。在文中,Mahout库中的ALS算法被用来构建推荐模型,并通过调整参数如隐藏层维度来优化模型性能。
2023-01-30 16:29:18
122
风轻云淡-t
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:
traceroute host
- 显示数据包到目标主机经过的路由路径。
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