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node-mysql文档翻译
如果需要以前的版本0.9.x系列的文档,请访问v0.9 branch. 有时你可以从github中安装最新版本的node-mysql,具体怎么做请参考下面的示例:
stys35
2020-12-17
1.6K0
sql模糊查询,字段多值模糊查询(字段分割搜索,字符串转行)
对于平时简单的查询,一般使用like就能解决问题。如果字段值不连续,使用like就有点乏力了。
stys35
2020-12-09
5.6K0
Error: Illegal BufferError: Illegal Buffer 微信小程序服务器获取用户信息,encryptedData解密失败​
导致问题的原因是session_key没有及时更新 在调用wx.login()之前调用了wx.getUserInfo(),在调用getUserInfo()时将获取到 iv 和encryptedData 传给后台,而后调用login(),此时的session_key可能会被新的session_key覆盖,就会导致后台在对数据解密时使用新的session_key去解密旧的encryptedData,如此就会Illegal Buffer报错。
stys35
2020-12-08
2K0
微信企业号(公众号)开发流程汇总
         企业号(公众号)申请需要提前申请,因为有些东西需要备案,审核啥的;
stys35
2020-04-12
2.4K0
redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流
方案一、在提供给业务方的Controller层进行控制。 1、使用guava提供工具库里的RateLimiter类(内部采用令牌捅算法实现)进行限流 2、使用Java自带delayqueue的延迟队列实现(编码过程相对麻烦,此处省略代码) 3、使用Redis实现,存储两个key,一个用于计时,一个用于计数。请求每调用一次,计数器增加1,若在计时器时间内计数器未超过阈值,则可以处理任务 方案二、在短信发送至服务商时做限流处理 方案三、同时使用方案一和方案二
stys35
2020-04-03
2K0
Java锁---偏向锁、轻量级锁、自旋锁、重量级锁
之前做过一个测试,反复执行过多次,发现结果是一样的:  1. 单线程下synchronized效率最高(当时感觉它的效率应该是最差才对);  2. AtomicInteger效率最不稳定,不同并发情况下表现不一样:短时间低并发下,效率比synchronized高,有时甚至比LongAdder还高出一点,但是高并发下,性能还不如synchronized,不同情况下性能表现很不稳定;  3. LongAdder性能稳定,在各种并发情况下表现都不错,整体表现最好,短时间的低并发下比AtomicInteger性能差一点,长时间高并发下性能最高(可以让AtomicInteger下台了);
stys35
2020-03-28
2K3
亚马逊metdata1
亚马逊涉及的二次开发是很多程序员的第二个饭碗,但是亚马逊的开发人员也不是盖的,要攻破他们紧密设计出来的东西可不是唾手可得的,想必骚年们必须经历九九八十一难才能取得最后的正经。下面我们一起来揭开他的神秘面纱吧。
stys35
2019-11-29
7550
Flink 类型和序列化机制简介 转
Flink 的类型系统源码位于 org.apache.flink.api.common.typeinfo 包,让我们对图 1 深入追踪,看一下类的继承关系图:
stys35
2019-04-09
1.2K0
YARN 内存参数终极详解 转
Hadoop框架自身集成了很多第三方的JAR包库。Hadoop框架自身启动或者在运行用户的MapReduce等应用程序时,会优先查找Hadoop预置的JAR包。这样的话,当用户的应用程序使用的第三方库已经存在于Hadoop框架的预置目录,但是两者的版本不同时,Hadoop会优先为应用程序加载Hadoop自身预置的JAR包,这种情况的结果是往往会导致应用程序无法正常运行。
stys35
2019-03-29
1.3K0
flink异步io 转
讨论主题:http:  //apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS-Proposal-for-Asynchronous-IO-in-FLINK-tt13497.html
stys35
2019-03-20
1.2K0
java对象拷贝最完全解说 转
java赋值是复制对象引用,如果我们想要得到一个对象的副本,使用赋值操作是无法达到目的的:
stys35
2019-03-05
1.2K0
Storm(三)Java编写第一个本地模式demo
本地模式 在本地模式下,Storm拓扑结构运行在本地计算机的单一JVM进程上。这个模式用于开发、测试以及调试,因为这是观察所有组件如何协同工作的最简单方法。在这种模式下,我们可以调整参数,观察我们的拓扑结构如何在不同的Storm配置环境下运行。要在本地模式下运行,我们要下载Storm开发依赖,以便用来开发并测试我们的拓扑结构。我们创建了第一个Storm工程以后,很快就会明白如何使用本地模式了。 NOTE: 在本地模式下,跟在集群环境运行很像。不过很有必要确认一下所有组件都是线程安全的,因为当把它们部署到远程模式时它们可能会运行在不同的JVM进程甚至不同的物理机上,这个时候它们之间没有直接的通讯或共享内存。
stys35
2019-03-05
1K0
多种负载均衡算法及其Java代码实现【网络上较好的转载】
负载均衡 建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽、增加 吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
stys35
2019-03-05
4740
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