•B/S架构的全称为Browser/Server,即浏览器/服务器结构。Browser指的是Web浏览器,无须特别安装
在一个完整的项目中,不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素,往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
Sharding JDBC:是一个jar包,使用sharding-jdbc时需要修改代码。 我们在使用的时候,需要引入sharding jdbc的jar包,在配置文件里面写明总共有多少个库,每个库里面的表,每个表的分片规则等信息。
我司的集群时刻处于崩溃的边缘,通过近三个月的掌握,发现我司的集群不稳定的原因有以下几点:
今天的主题十分有趣,我们将在我的世界(Minecraft)这个游戏里,靠一个个逻辑门来组合实现一个简单的七段显示器,可以实现将选择的数字输出在显示器上。
如何编写高质量的测试用例 高质量的标准: 1、 覆盖到所有的业务逻辑(包括正常逻辑和异常逻辑) 2、 覆盖到所有的典型用户场景 3、 覆盖到所有的需求点 4、 测试目标明确,并且测试步骤能够最快的达到测试目的或者测试时间很短 5、 没有冗余的用例 6、 测试用例能够直接附带测试策略,该模块的策略指定人和用例执行人能够非常清楚 如何达到该目标: 一、基于逻辑的用例设计过程: A、用例编写过程: 1、优先完成业务逻辑图,需要在测试的角度上面去画逻辑图,包括数据流完整的输入和输出过程,并且自己能
一个事务要更新一行,如果刚好有另外一个事务拥有这一行的行锁,它会被锁住。既然进入等待状态,那么等到这个事务自己获取到行锁要更新数据时,它读到的值又是什么呢?
一项新研究表明,人类活动不仅正在使地球变暖,还令气候变得混乱。这项新研究于4月21日发布,概述了人类活动对气候的全部潜在影响。
1、前言 京麦实时消息推送是京东的京麦商家开放平台的核心组成部分。从消息源到消息中心再到触达用户,以及最终根据消息协议呼起操作页面,京麦实时消息推送是一个完整且健康的生态闭环。下面我会详细的介绍下京
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的,整个流程如图所示,分为以下几个步骤: (1)Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图(Logical Graph),逻辑图的节点代表算子,边代表算子要计算的输入/输出数据流。 (2)Flink会对生成的逻辑图进行一些优化,比如将两个或多个连续相同的算子组合成算子链(Operator Chain),算子链内的算子可以直接传递数据,这样可以减少数据在节点之间传输产生的开销,这一步的作用类似数据库系统中优化器的作
说明:Broker基础信息,包含BrokerName、所属集群名称、主备Broker地址。
2)查询缓存: 优先在缓存中进行查询,如果查到了则直接返回,如果缓存中查询不到,在去数据库中查询。
事务隔离级别提到,如果是可重复读,事务T启动时会创建一个视图read-view。 之后事务T执行期间,即使有其他事务修改了数据,事务T看到的仍然跟在启动时看到的一样。也就是说,一个在可重复读隔离级别下执行的事务,好像不受外界影响。
或者稍微测一下 能保存数据并且两个库都有 说明保存到了主库上 主库同步到了从库 然后在数据库改一下从库的数据 如果查到的数据是从库改的数据 说明查询是在从库差的
如在controller中的方法,DispatcherServlet如何根据请求找到对应的handler以及如何将request的参数解析到方法的参数中。
腾讯企点 公众号ID:qidianonline 关注 客服体系对于任何一个企业来说 都是至关重要的 一个高效优质的客服体系 不仅有利于塑造良好的企业形象 更能有效留存客户,减少流失 促成转化,提高成单率! 那么,企点是如何帮助企业完善客服体系的呢? 今天就和大家聊一聊 客服分配的那点事儿 01.客服分配逻辑图 为了满足客服接待场景的合理性,灵活调节客服工作的饱和度,企点在接待分配设计上也是“煞费苦心”,助力企业完善客服体系,避免漏客,减少流失。只要大家做好相应的设置,就再也不用为客服的事头疼啦!
1.逻辑抽象:根据实际逻辑问题的因果关系确定输入、输出变量,并定义逻辑状态的含义;
第 3 篇文章和你讲事务隔离级别的时候提到过,如果是可重复读隔离级别,事务 T 启动的时候会创建一个视图 read-view,之后事务 T 执行期间,即使有其他事务修改了数据,事务 T 看到的仍然跟在启动时看到的一样。也就是说,一个在可重复读隔离级别下执行的事务,好像与世无争,不受外界影响。
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
几种 I/O 类型概念的介绍 AIO AIO 的全称为 Asynchronous I/O,即异步 I/O。在 AIO 的工作模式下,应用程序向操作系统发起 I/O 请求(读 / 写)以后,不必等 I/O 完成,即可发起新的 I/O 请求。通过这种方法,可以提示提升 I/O 吞吐量和性能。从 AIX5L 起,AIX 支持两种 AIO:legacy AIO 和 POSIX AIO。AIO 既支持文件系统也支持裸设备。 DIO AIO 的全称为 Direct I/O,即直接 I/O。在 DIO 的工作模式下,数据
1. 一想 想,这个字很经典,作为源码阅读者,需要具备哪些“想”的思维。 想-中间件的场景 想-中间件存在的价值-同类产品横向指标对比,中间件纵向角色定位 想-中间件在整个生态中的位置,比如最简单的CNCF生态 2.二分 分,这个字又很经典,作为源码阅读者,又需要具备哪些“分”的思维。 分-从系统思维角度分析项目整体分层结构 分-从原有分层架构的角度,梳理出自己的因果逻辑图,比如RPC、存储层、序列化、集群等 分-带着问题去分析 分-分析最难啃的核心逻辑 3.三写 写,这个字很经典,作为源码阅读者,需要具
在云上环境进行压测的场景,主要有单链路和全链路压测。其中,单链路压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估;全链路压测则更多是在割接上云前演练,大促前容量评估等几个场景。
SourceTree官网:https://www.sourcetreeapp.com/
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
化简的意义:根据化简后的表达式构成的逻辑电路简单,可节省器件,降低成本,提高工作的可靠性。
LOL中很经典的一句话“虽然是辅助,但我也有一颗ADC的心!”,同样,虽然一直在做运营的工作,但同样也有一颗产品经理的心,站长试水做了一个《产品经理十类常用工具》,欢迎拍砖^_^ 1、办公三剑客 这个不用多说了。个人最爱PPT=_= 2、原型设计 有的产品经理用原型工具甚至比办公三剑客还多。原型设计在实际运用中很多理解为框架设计、交互设计、模型设计。 3、思维导图 “应用于记忆、学习、思考等的思维“地图”,利于人脑的扩散思维的展开。”----百度百科。产品经理多用这些工具来画思维逻辑图。 4、
在异步计数器中,时钟信号不由公共时钟源驱动。如果LSB触发器的输出作为后续触发器的输入,则设计是异步的。异步设计的主要问题是由于级联,触发器的累积时钟到q延迟。由于存在小故障或尖峰问题,ASIC/FPGA设计中不建议使用异步计数器,甚至此类设计的时序分析也非常复杂。
当您学习 PLC 编程时,您需要了解五种常用的编程语言:梯形图语言(LD)、结构化文本语言(ST)、顺序功能流程图语言(SFC)、功能模块图语言(FBD)和指令表语言(IL)。这些语言都可以用来编写正确的程序代码,以控制机器的运行。
结构级建模: 就是根据逻辑电路的结构(逻辑图),实例引用Verilog HDL中内置的基本门级元件或者用户定义的元件或其他模块,来描述结构图中的元件以及元件之间的连接关系。
这是上月在公司内部的一次分享,现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
精准测试云平台的逻辑可视化部分主要基于函数调用图、控制流程图和简易控制流程图这三个图形,其中函数调用图是函数模块级的逻辑图形,控制流程图和简易控制流程图是代码级的逻辑图形,这三种图形形成了源代码逻辑交替深入展示的一种形式,并在图形中加入了覆盖率、复杂度等信息,使展示的信息元素更加丰富。
作者:蘑菇先生 出处:http://www.cnblogs.com/mushroom/ 1. 使用Redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除
作者简介:张磊,思科原厂8年多technical consulting engineer,精通思科数据中心/园区网产品及技术;精通SAN网络架构及产品;熟悉广域网产品及技术。
标题有点凶,但内容很干! 大部分程序员并不会画PPT,也梳理不出架构图。工作的年头虽然多,但却不对自己的知识进行整理汇总,久而久之只能干,不会说。好,那么本文就带着你一起画画图,做个画画的baby!
这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos
XMind 2022是一款适用于Mac操作系统的思维导图软件,它提供了多种思维导图类型,如鱼骨图、树状图、逻辑图等等。用户可以使用各种图形和自定义主题快速创建专业且漂亮的思维导图。
1. 使用Redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除 2. redis相比memcached有哪些优势? (1) memcached所有的值均
五一没事在家,对之前写过的所有的技术文档重新整理了一遍。七七八八的文章,都汇集到一个平台,GitHub
Visio 2019 专业版是一款功能强大设计甘特图、设计逻辑图和设计思维图软件。用户可以在Visio 2019上设计流程图,设计甘特图,设计逻辑图,设计思维图,内置丰富的设计工具,结合大部分office的功能,让这款软件更加适合办公使用,让企业员工可以在自己熟悉的界面继续工作,内置的功能很多,集成的office工具也很多,借助熟悉的 Office 体验,通过 Visio 可以轻松直观地创建流程图、网络图、组织结构图、工程设计以及其他使用现代形状和模板的内容。重新创建流程图、映射 IT 网络、构建组织结构图或记录业务流程,
前言:19年11月开始从 【金融】行业转 【物联网】,路途坎坷,一个人摸索前进,不过也学到了很多新的东西,交了很多好朋友,在此感谢各位! 以下是一些经验分享,希望能帮到有需要的朋友。
有群友提问,下面的代码为什么在DC里可以综合成DFF,而在FPGA上却综合成了latch。
一套MySQL主-备-备-备数据库,其中的备库升级到主库之后,系统监控报警 Seconds_Behind_Master 瞬间为0,瞬间为数十万秒。第一感觉是遇到了复制风暴--不同于主备server_id 的log event在主备库之间无限循环复制。升级的逻辑图如下:
箭头函数作为es6重点的语法内容之一,很多开发者对其爱不释手,当也要注意其可能存在的问题,其正确的使用场景,否则会引起不必要的bug。
1、实验步骤: A全加器: 1个vhd文件,用来定义顶层实体 1个vwf文件,用来进行波形仿真,将验证的波形输入 1、新建,编写源代码。 (1).选择保存项和芯片类型:【File】-【new project wizard】-【next】(设置文件路径+设置project name为【C:\Users\lenovo\Desktop\笔记\大二上\数字电路\实验课\实验三\全加器】)-【next】(设置文件名【gg】)-【next】(设置芯片类型为【cyclone-EP1CT144C8】)-【finish】 (2).新建:【file】-【new】(【design file-VHDL file】)-【OK】 2、写好源代码,保存文件(gg.vhd)。 3、编译与调试。确定源代码文件为当前工程文件,点击【processing】-【start compilation】进行文件编译。编译结果有一个警告,文件编译成功。 4、波形仿真及验证。新建一个vector waveform file。按照程序所述插入jinwei0,jiashu1,jiashu2,jieguo,jinwei1五个节点(jinwei0,jiashu1,jiashu2为输入节点,jieguo,jinwei1为输出节点)。(操作为:右击 -【insert】-【insert node or bus】-【node finder】(pins=all;【list】)-【>>】-【ok】-【ok】)。任意设置jinwei0,jiashu1,jiashu2的输入波形…点击保存按钮保存。(操作为:点击name(如:jinwei0))-右击-【value】-【count】(如设置binary;start value=0;end value=1;count every=10ns),同理设置name jiashu1,jiashu2(如0,1,5),保存)。然后【start simulation】,出name jieguo,jinwei1的输出图。 5、功能仿真,即没有延迟的仿真,仅用来检测思路是否正确。
问题导读 1.寻找共同好友,该如何转换为程序逻辑? 2.寻找共同好友的思路是什么? 3.如何通过MapReduce实现寻找共同好友? 我们知道社交网络经常会看到共同好友,共同好友目前资料也非常的多,也有代码实现,可以依然很多老铁不知道它是怎么实现的,或则说比较模糊。这里给大家介绍下找共同好友的算法。 社交共同好友图 为什么感觉难度大:我们看下图:
因项目上要跟策划对接自动开服和自动推荐逻辑,此前都是使用企业微信口头对接,对接流程效率低下,对接完后经常因一方没想清楚,需要做代码层修改。因此项目需要做一个可拖拽,可版本管理的 流程建模页面。
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