而一旦有了服务器，上面的服务器程序搭建才一直是困扰移动APP（或PC网站）项目最大的痛点。并且这个过程中存在很大的不确定性。...在传统Web网站时代，最值钱的程序员，是服务器开发人员如Java、.net、php等，因为一个项目的核心重点就是服务器端程序开发的成本，服务器开发人员水平的参差不齐导致众多项目不能如期达成目标甚至导致大量项目失败...而如今，云端时代，这一切都变得异常简单，每一项都有非常专业的云服务商帮助你实现梦想，而作为移动APP项目技术实现本身，只需要更关注自身的业务逻辑、用户体验、市场运营，技术的一切都交给更专业的PaaS平台...因此PaaS云服务的普及带来的改变就是“让创业者和创新者更多关注自己的业务本身，而不是技术”。 企业CTO从技术牛人转变为“采购员” IaaS服务就是卖服务器，而PaaS服务器是卖牛x程序员。...云时代，带来的颠覆性价值不是IaaS，PaaS服务已经名正言顺的成为推动行业快速发展的云服务的主力军。
第二个文件被创建，但其内容为空。 示例2：HTTP> Logs> File 这个例子接收到相同的JSON POST，但是这一次它会记录它并将其写入文件。这个流程的输出是你所期望的。...处理流有两个问题： 它只能被读取一次。 它不能并行读取。 赫拉克利特说，你不能在同一条河流洗两次澡。这是因为每次洗澡时，组成这条河流的水滴都不相同。喝一品脱啤酒也是如此。...在Mule 4中，你不再需要担心回答以下问题： 哪些组件正在流式传输，哪些不是？ 流在是在此时被处理的吗？ 流到底在哪个位置？ 流在深层次意味着什么？...Mule 4现在确保任何需要读取流的组件都能够这样做，而不管哪些组件已经被篡改。该流将始终可用并将处于其起始位置。 文件存储可重复流 文件存储可重复流需要缓冲，而且我们有不同的缓冲策略。...在底层，连接器读取了第一页，当它被使用时，它会去取下一页，从内存中丢弃前面的页面。实质上，这与从FTP流式传输文件完全相同。
在Java中，java.io.File类定义了一个静态变量File.separator，表示路径分隔符，编程时应使用该变量而避免硬编码。...另一个基本常识是，一般读写文件需要两次数据拷贝，比如读文件，需要先从硬盘拷贝到操作系统内核，再从内核拷贝到应用程序分配的内存中，操作系统运行所在的环境和应用程序是不一样的，操作系统所在的环境是内核态，应用程序是用户态...读文件时，即使目前只需要少量内容，但预知还会接着读取，就一次读取比较多的内容，放到读缓冲区，下次读取时，缓冲区有，就直接从缓冲区读，减少访问操作系统和硬盘。...写文件时，先写到写缓冲区，写缓冲区满了之后，再一次性的调用操作系统写到硬盘。不过，需要注意的是，在写结束的时候，要记住将缓冲区的剩余内容同步到硬盘。...Java文件概述 流 在Java中（很多其他语言也类似），文件一般不是单独处理的，而是视为输入输出(IO - Input/Output)设备的一种。
构建，然后发ftl文件以及java文件到源站。...并且两次发布所在的目录是不同的，因此也就需要执行npm install - npm build多次，也就意味着有两套node_modules 问题 当然了，还是历史原因，我们项目中有部分代码是在本地构建之后提交到版本库的...而本次我的任务就是解决历史问题，然后将代码本地构建改为发版构建。 于是，问题来了。 我在将本地构建改为发布构建的时候突然发现某个js资源404了，经检查，原来是两次构建的文件hash值不一样。...经过多次测试，发现： 我本地是好的，多次构建都是完全一样的，哪怕是删除了package.json、node_modules 而同样的某一台构建服务器上却是两次构建不一样，并且两次和我本机的构建hash也不一样...因为有了这个猜想，便去验证一番，如果是安装包的问题，那么是不是说只需要做到几次安装的node_module下的依赖包版本一致，就能解决这个问题了呢？
操作xml文档 解析(读取)：将文档中的数据读取到内存中 写入：将内存中的数据保存到xml文档中。...持久化的存储 解析xml的方式： DOM：将标记语言文档一次性加载进内存，在内存中形成一颗dom树 优点：操作方便，可以对文档进行CRUD的所有操作 缺点：占内存 SAX：逐行读取，基于事件驱动的...，服务器关闭，两次获取的session对象 不是同一个，但要确保数据不会丢失。...在等待的期间客户端不能做其他操作。 异步：客户端不需要等待服务器端的响应。在服务器处理请求的过程中，客户端可以进行其他的操作。...json数据是由键值对构成的 键用引号(单双都行)引起来，也可以不使用引号 值得取值类型： 数字（整数或浮点数） 字符串（在双引号中） 逻辑值（true 或 false） 数组（在方括号中
从用户态切换到内核态(第一次上下文切换) 内核态中把数据从硬盘文件读取到内核中间缓冲区(kernel buf) 数据从内核中间缓冲区(kernel buf)复制到(用户态)应用程序缓冲区(app buf...应用程序发起系统调用, 从用户态切换到内核态(第一次上下文切换) 内核态中把数据从硬盘文件读取到内核中间缓冲区 通过sendFile,在内核态中把数据从内核缓冲区复制到socket的缓冲区 内核中再把数据从...: [在这里插入图片描述] 应用程序开始读文件的操作 应用程序发起系统调用, 从用户态进入到内核态(第一次上下文切换) 内核态中把数据从硬盘文件读取到内核中间缓冲区 内核态中把数据在内核缓冲区的位置(offset...零拷贝实际上是建立在不需要进行数据文件操作的情况下，我们知道，零拷贝应用程序只是向内核态发送一个指令，接下来的操作都是在内核中执行的，执行完毕了之后应用程序才会收到一个应答，他不像普通的BIO有把文件拷贝到应用程序中这一过程...中，我们把他们共享的内存叫做直接内存或者堆外内存，他不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是中定义的内存区域。
我们举个例子，文件读取；Java本身并不能读取文件，因为用户态没有权限访问外围设备。需要通过系统调用切换内核态进行读取。...目前，JAVA的IO方式有基于流的传统IO还有基于块的NIO方式（虽然文件读取其实不是严格意义上的NIO，哈哈）。...）而且只能顺序从流中读取数据，如果需要跳过一些字节或者再读取已经读过的字节，你必须将从流中读取的数据先缓存起来。...通过 sendfile 传送文件只需要一次系统调用，当调用 sendfile 时： 首先通过 DMA copy 将数据从磁盘读取到 kernel buffer 中 然后通过 CPU copy 将数据从...不是。对于大部分应用而言，两次内存拷贝的时间几乎可以忽略不计，而构造和析构DirectBuffer的时间却相对较长。
在workflow中，通过call调用对应的task。每个task在workflow代码块之外单独定义。 task代表任务，读取输入文件，执行相应命令，然后输出。...可以将task理解为编程语言中的函数，每个函数读取输入的参数，执行代码，然后返回，command对应执行的具体代码，output对应返回值。 在WDL中，也是可以传递参数的。...下面的示意图中，stepA 运行两次，一次作为stepB的输入，一次作为stepC的输入。.../tag/31 第一步是得到输入参数的列表，用法如下 java -jar womtools.jar inputs myWorkflow.wdl > myWorkflow_inputs.json 用json...格式存存储，这一步得到的只是一个模板，需要编辑这个文件，将对应的参数替换成实际的参数 第二步运行脚本，用法如下 java -jar Cromwell.jar run myWorkflow.wdl —inputs
PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Options" Version="3.1.4" /> 2、根路径输出 在使用添加文件的配置时需要设置程序根目录...而在Linux中:使用双下划线__代替，在编写代码的时候照样使用:取，只是在添加环境变量的时候使用__ 3.1 内存配置的读取 上面在内容中添加了配置，这里进行读取。...中也可以通过:来分层读取，这里介绍了使用key的方式读取后下面在介绍其他方式的时候就不做过多介绍。...3.2 JSON配置的读取 配置文件appsetting.json内容如下： { "AppConfig": { "RemoteService": "http://localhost:44371...一般在asp.net core直接在文件中通过environmentVariables添加环境变量。 ? 系统环境变量 ? 读取 ?
背景 在某些业务场景下，我们需要自己实现文件内容变更监听的功能，比如：监听某个文件是否发生变更，当变更时重新加载文件的内容。...如果文件的最新更改时间与上一次不一致，则更新修改时间，并进行业务处理。 示例代码中for循环两次，便是为了演示变更与不变更的两种情况。...bug_id=8177809 这个Bug的基本描述就是：在Java8和9的某些版本下，lastModified方法返回时间戳并不是毫秒，而是秒，也就是说返回结果的后三位始终为0。...先创建一个文件，然后在for循环中不停的向文件写入内容，并读取修改时间。...当然，如果业务环境中已经存在了一些基础的中间件还有更多解决方案。 而通过本篇文章我们学到了JDK Bug导致的连锁反应，同时也见证了：实践见真知。很多技术方案是否可行，还是需要经得起实践的考验才行。
可以看到它的API操作几乎和FileInputStream如出一辙，唯一不同的是，它定义的是字符数组而不是字节数组。...这是因为在写文件时，Java会将数据先存入缓存区，缓存区满后再一次写入到文件中，在这里“hello”并没有占满缓存，故需要在调用write方法后再调用flush方法防止在缓存区中的数据没有及时写入文件。...其实就是因为对于字节流来说，是直接操作文件流，可以理解为“端到端”，而对于字符流来说中间多了一次转换为字符在“端到端”的中间利用了缓存（内存）将字符存放在了缓存中。...其实想想就可以知道，对于两者哪个更好，字节流更常用，因为它直接操作文件读取写入字节并且不限于文本，可以是音乐、图片、视频，而字符流主要是针对纯文本文件，况且它还要转换一次，效率恐怕就没有字节来得那么快了...有时在我们的应用程序中，读取文件并不是下一步所必需的，也就是说这是两个不相干的逻辑，此时如果采用同步的手段去读取文件，读完过后再做另外的逻辑显然这个时间就被浪费了，通常情况下采取的措施是——伪异步，单独创建一个线程执行读取文件的操作
前言 .NET Core 在配置文件的操作上相对于.NET Framework做了不少改变，今天来聊一聊。...SetBasePath()方法是用来设置我们配置对象需要的配置文件的基础路径，比如我们将基础路径设置为C:\ConsoleApp，那么他读取我们的配置文件appsettings.json的路径将是C:\...") .AddJsonFile("appsettings.Test.json"); 可以看见我们向ConfigurationBuilder对象设置了两次Json文件，看一下运行效果： ?...我们在添加文件的时候可以将一个名为reloadOnChange的参数设置为true，那么当我们的文件发生更改时，就会重新载入配置到内存中来，然后我们获取到的配置就行最新的。...我们读取配置的时候并不是每次读取都是从文件里面读取，而是配置文件的所有配置信息都会被加载到内存中来，我们每次从内存读取就行了。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库：jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景：app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...但第一次碰到后，坑还是得一步步的踩。当然也是要不断的通过看源码、写测试代码、比较内存和时间。下面是我做的一些测试。
，在核心的网络模型中是多线程的用来处理并发连接，但是数据的操作都是单线程。...Redis坚持单线程是因为Redis的性能瓶颈是网络延迟而不是CPU，多线程对数据读取不会带来性能提升。...2. redis持久化机制 快照持久化RDB redis的默认持久化机制，通过父进程fork一个子进程，子进程将redis的数据快照写入一个临时文件，等待持久化完毕后替换上一次的rdb文件。...所以RDB的优点是保证redis性能最大化，恢复速度数据较快，缺点是可能会丢失两次持久化之间的数据 追加持久化AOF 以日志形式记录每一次的写入和删除操作，策略有每秒同步、每次操作同步、不同步，优点是数据完整性高...Redis数据类型应用场景 String：可以用来缓存json信息，可以用incr命令实现自增或自减的计数器 Hash：与String一样可以保存json信息 List：可以用来做消息队列，list的pop
--连接Hive 需要的包，同时，读取Hudi parquet格式数据，也需要用到这个包中的parqurt相关类 --> org.apache.spark...Hudi数据使用SparkSQL读取Hudi中的数据，无法使用读取表方式来读取，需要指定HDFS对应的路径来加载，指定的路径只需要指定到*.parquet当前路径或者上一层路径即可，路径中可以使用“*”...当更新完成之后，再一次从Hudi中查询数据时，会看到Hudi提交的时间字段为最新的时间。...1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据目前hudi表中的数据如下：图片先执行两次新的数据插入，两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟，两次插入数据代码如下://以下代码分两次向...，只需要准备对应的主键及分区即可，字段保持与Hudi中需要删除的字段名称一致即可//读取的文件中准备了一个主键在Hudi中存在但是分区不再Hudi中存在的数据，此主键数据在Hudi中不能被删除，需要分区和主键字段都匹配才能删除
前言 JSON和JSONP虽然只有一个字母的差别，但其实他们根本不是一回事儿：JSON是一种数据交换格式，而JSONP是一种依靠开发人员的聪明才智创造出的一种非官方跨域数据交互协议。...2、数组：数组在js中是中括号“[]”扩起来的内容，数据结构为 ["java","javascript","vb",...]...，web客户端通过与调用脚本一模一样的方式，来调用跨域服务器上动态生成的js格式文件（一般以JSON为后缀），显而易见，服务器之所以要动态生成JSON文件，目的就在于把客户端需要的数据装入进去。...aehyok({"result":"我是远程js带来的数据"}); 这是在远程服务端js文件中的代码。 运行后效果 ? 调用成功。...所以有两次的弹窗。 我现在只不过是在一个项目下进行，其实道理还是一样的。 总结 感觉上很实用，希望以后能多多在项目中实践呀。
null } } 可以看到，我们在方法前加上了inline关键字，表明这是一个内联函数；接着在泛型T前面加上reified关键字，并把方法里不需要的Type参数去掉；最后我们通过T::class.java...我们回到fromJson方法中，看到内部传递的是T::class.java对象，即class对象，而class对象有泛型的话，在运行期间泛型会被擦除，故如果是List对象，运行期间就变成了List.class...对象，而Gson在收到的泛型不明确时，便会自动将json对象反序列化为LinkedTreeMap对象。...好办，我们借助TypeToken类传递泛型即可，而这次，我们仅需要在方法内部写一次即可，如下： inline fun fromJson(json: String): T?...extends User>> {} } 在该字节码文件中，有1个test方法 + 4个静态内部类；前两个静态内部类，就是Json.kt文件中两个内联方法编译后的结果，这个可以不用管。
(); set.add("二愣子"); set.add("二蛋"); set.add("狗娃"); return set; } 当然，实际情况需要从数据库中读取，或者从文件中读取...接下来我们将set中的数据重新构造成上面Json格式的，Java这里需要使用Map来存储。...我们创建一个sensitiveWordMap来存储敏感词，这里实际就是map套map的过程，我们来调试看看map的结构： 上面的数据结构Map是不是看晕了，其实就是我之前提到Json格式。...在系统初始化时就将敏感词构造好。 我们将敏感词的结构构造好后，就开始匹配句子了。 如上代码，我们需要将句子中的字符一个一个的循环，如果(Map) nowMap.get(word) !...我们将其存入set集合中： Set sensitiveWordList = new HashSet(); 这里大家发现一个问题没有： “获取敏感词index循环了一次txt句子，获取敏感词字符又循环了一次
而实际上不应该是这样子的，初学者（初/中级选手）热爱使用静态方法，而高手在设计一个库/框架时应在静态方法+实例方法间运用自如。...受Fastjson这“连续”两次高危漏洞影响，A哥更加坚定了把Jackson当作 唯一 JSON库的决心，甚至在团队内严令禁止使用Fastjson。...--- JSON的解析速度绝不会制约系统的性能 比如我们一次REST调用环节全流程可能100ms；其中操作一次数据库，可能需要几十ms；序列化反序列化一次json 一般只需要几ms；也就是说不同的json...库，性能相差都在毫秒间；在一次REST调用全流程里，不同的JSON库在性能表现上影响甚微。...否则最近一次的安全漏洞也不会有那么多人吃瓜嘛，但是这种“使用广泛”你也得辩证性的去看，毕竟在中国Java领域里，阿里巴巴是绝对的执牛耳者。
操作文件 引入依赖之后，我们使用Java可以简单的操作Hadoop的文件系统了。...操作Hadoop文件系统是我们去了解Hadoop必不可少的一步，下面的代码替代了我们在命令行敲写Hadoop命令的过程，但是安装Hadoop后，我们还是需要去数据Hadoop的常用命令，不然下面代码的作用可能有点不好理解...，那么就来写一个任务去提交，我这里编写的任务是为了统计Json文件中不同URL的访问数量，Json格式如下: { "url":"/view/screen", "desc":"请求项目案例...笔者这样理解的，我们在提交文件到Hadoop任务的时候，Hadoop会读取文件(默认一行一行的读)，然后将文件读取为K-V的形式，然后调用mapper的map方法(每读取一行，就分配到一个Mapper上...这里我重写了run方法，因为默认按行读取，这样会将我的Json打散，所以我一次读取然后分发到map方法中，其实这里可以优化，就是判断是否组装成json，如果是就分发，不是继续组装，这样就不用读取完文件后在调用
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