1.前言

hi,大家好,我是三合。我是怎么想起写一篇关于数据库快速批量插入的博客的呢?事情起源于我们工作中的一个需求,简单来说,就是有一个定时任务,从数据库里获取大量数据,在应用层面经过处理后再把结果批量插入回到数据库里。这个任务每十分钟执行一次,但是有的时候数据量太大,循环插入数据库的时候会超时,导致任务失败,所以这个时候我就开始研究怎么快速批量插入数据库,因为我们用的数据库是Oracle,所以我首先研究了Oracle的快速批量插入,后面我一想那其他类型的数据库肯定也有这样的需求,于是我在找了很多资料,并且反复实验后,终于完美解决了mysql,sqlServer以及Oracle的快速批量插入,sqlite自身不支持,所以没有sqlite,特地整理成这篇文章,分享给大家。

2.测试前准备

添加一个具有绝大多数类型属性的实体类,用来完整测验批量插入效果,该实体类用于mysql和sqlserver的测试。

public class NullableTable
{
[DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)]
[Key]
public int Id { get; set; }
[Description("Int2")]
public int? Int2 { get; set; }
[Description("Long2")]
public long? Long2 { get; set; } public float? Float2 { get; set; }
public double? Double2 { get; set; } public decimal? Decimal2 { get; set; } [DecimalPrecision(20,4)]
public decimal? Decimal3 { get; set; } public Guid? Guid2 { get; set; } public short? Short2 { get; set; } public DateTime? DateTime2 { get; set; } public bool? Bool2 { get; set; } public TimeSpan? TimeSpan2 { get; set; } public byte? Byte2 { get; set; } [StringLength(100)]
public string String2 { get; set; }
public string String3 { get; set; } public Enum2? Enum2 { get; set; } [Column("TestInt3")]
[Description("Int2")]
public int? Int3 { get; set; }
} public enum Enum2
{
x,
y
}

因为oracle数据库我们习惯于表名和字段名大写,所以oracle的测试实体类定义如下:

[Table("NULLABLETABLE")]
[Description("NullableTable")]
public class NullableTable
{
[DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)]
[Key]
[Column("ID")]
public int Id { get; set; }
[Description("Int2")]
[Column("INT2")]
public int? Int2 { get; set; }
[Description("Long2")]
[Column("LONG2")]
public long? Long2 { get; set; }
[Column("FLOAT2")]
public float? Float2 { get; set; }
[Column("DOUBLE2")]
public double? Double2 { get; set; }
[Column("DECIMAL2")]
public decimal? Decimal2 { get; set; }
[Column("DECIMAL3")]
[DecimalPrecision(20,4)]
public decimal? Decimal3 { get; set; }
[Column("GUID2")]
public Guid? Guid2 { get; set; }
[Column("SHORT2")]
public short? Short2 { get; set; }
[Column("DATETIME2")]
public DateTime? DateTime2 { get; set; }
[Column("BOOL2")]
public bool? Bool2 { get; set; }
[Column("TIMESPAN2")]
public TimeSpan? TimeSpan2 { get; set; }
[Column("BYTE2")]
public byte? Byte2 { get; set; } [Column("STRING2")]
[StringLength(100)]
public string String2 { get; set; }
[Column("STRING3")]
public string String3 { get; set; }
[Column("ENUM2")]
public Enum2? Enum2 { get; set; } [Column("TESTINT3")]
[Description("Int2")]
public int? Int3 { get; set; }
}

实验我们采用的是code first,先利用SummerBoot框架的可用于依赖注入的,数据库表和c#实体类互相转换的接口实现功能从实体类生成相应的数据库表,本次实验批量插入2w条数据来对比时间,定义一个列表,用循环的方式给这个列表添加2w条数据。

var nullableTableList3 = new List<NullableTable>();
var now = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < 20000; i++)
{
var a = new NullableTable()
{
Int2 = 2,
Bool2 = true,
Byte2 = 1,
DateTime2 = now,
Decimal2 = 1m,
Decimal3 = 1.1m,
Double2 = 1.1,
Float2 = (float)1.1,
Guid2 = Guid.NewGuid(),
Id = 0,
Short2 = 1,
TimeSpan2 = TimeSpan.FromHours(1),
String2 = "sb",
String3 = "sb",
Long2 = 2,
Enum2 = Model.Enum2.y,
Int3 = 4
};
nullableTableList3.Add(a);
}

数据库驱动上的选择是这样的,sqlserver采用微软官方驱动System.Data.SqlClient,oracle采用官方驱动Oracle.ManagedDataAccess.Core,mysql采用社区驱动MySqlConnector(为啥mysql不采用官方的驱动呢?因为官方的驱动封装的太差了,社区的驱动支持列名映射,同时项目里官方驱动和社区驱动可以共存)。

同时快速批量插入均支持异步同步,这里仅演示同步,异步的实现基本一样。

3.sqlserver快速批量插入

sqlserver官方提供的批量插入方式是SqlBulkCopy,参数为一个dataTable对象,原生的批量插入代码如下,采用StopWatch类进行计时,测试前都会用DELETE from NullableTable 语句清空表,测试里循环跑5次,获取总时间后除以5获取平均值,合计插入10w条数据。

var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
using (var dbConnection = new SqlConnection(connectionString))
{
dbConnection.Open(); SqlBulkCopy sqlBulkCopy = new SqlBulkCopy(dbConnection, SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity,
null);
sqlBulkCopy.BatchSize = 20000;
sqlBulkCopy.DestinationTableName = "NullableTable";
//针对列名做一下映射
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Int2", "Int2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Bool2", "Bool2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Byte2", "Byte2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("DateTime2", "DateTime2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Decimal2", "Decimal2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Decimal3", "Decimal3");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Double2", "Double2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Float2", "Float2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Guid2", "Guid2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Short2", "Short2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("TimeSpan2", "TimeSpan2"); sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("String2", "String2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("String3", "String3");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Long2", "Long2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Enum2", "Enum2");
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Int3", "TestInt3");
//将实体类列表转换成dataTable
var table = nullableTableList3.ToDataTable();
sqlBulkCopy.WriteToServer(table);
} }
sw.Stop();
var totalTime= sw.ElapsedMilliseconds;
var avgValue = totalTime / 5;

实验结果如下,sql server中:

采用快速批量插入10w条数据,时间合计1858毫秒,平均插入2w条数据仅需371毫秒。

采用insert into语句,循环插入10w条数据,时间合计457606毫秒,平均插入2w条数据需91521毫秒。

4.实体类列表转dataTable的扩展方法

这里有一个实体类列表转dataTable的扩展方法,采用的是表达式树+构建委托的方式,性能不错,大家可以参考,代码实现如下。

public static ConcurrentDictionary<string, object> CacheDictionary = new ConcurrentDictionary<string, object>();
/// <summary>
/// 构建一个object数据转换成一维数组数据的委托
/// </summary>
/// <param name="objType"></param>
/// <param name="propertyInfos"></param>
/// <returns></returns>
public static Func<T, object[]> BuildObjectGetValuesDelegate<T>(List<PropertyInfo> propertyInfos) where T : class
{
var objParameter = Expression.Parameter(typeof(T), "model");
var selectExpressions = propertyInfos.Select(it => BuildObjectGetValueExpression(objParameter, it));
var arrayExpression = Expression.NewArrayInit(typeof(object), selectExpressions);
var result = Expression.Lambda<Func<T, object[]>>(arrayExpression, objParameter).Compile();
return result;
} /// <summary>
/// 构建对象获取单个值得
/// </summary>
/// <param name="modelExpression"></param>
/// <param name="propertyInfo"></param>
/// <returns></returns>
public static Expression BuildObjectGetValueExpression(ParameterExpression modelExpression, PropertyInfo propertyInfo)
{
var propertyExpression = Expression.Property(modelExpression, propertyInfo);
var convertExpression = Expression.Convert(propertyExpression, typeof(object));
return convertExpression;
} public static DataTable ToDataTable<T>(this IEnumerable<T> source, List<PropertyInfo> propertyInfos = null,bool useColumnAttribute=false) where T : class
{
var table = new DataTable("template");
if (propertyInfos == null || propertyInfos.Count == 0)
{
propertyInfos = typeof(T).GetProperties().Where(it => it.CanRead).ToList();
}
foreach (var propertyInfo in propertyInfos)
{
var columnName=useColumnAttribute?(propertyInfo.GetCustomAttribute<ColumnAttribute>()?.Name?? propertyInfo.Name) : propertyInfo.Name;
table.Columns.Add(columnName, ChangeType(propertyInfo.PropertyType));
} Func<T, object[]> func;
var key = typeof(T).FullName + propertyInfos.Select(it => it.Name).ToList().StringJoin();
if (CacheDictionary.TryGetValue(key, out var cacheFunc))
{
func = (Func<T, object[]>)cacheFunc;
}
else
{
func = BuildObjectGetValuesDelegate<T>(propertyInfos);
CacheDictionary.TryAdd(key, func);
} foreach (var model in source)
{
var rowData = func(model);
table.Rows.Add(rowData);
} return table;
} private static Type ChangeType(Type type)
{
if (type.IsNullable())
{
type = Nullable.GetUnderlyingType(type);
} return type;
}

5.oracle快速批量插入

oracle官方提供的批量插入方式是ArrayBindCount,即数组批量插入,原生的批量插入代码如下,计时方式与sqlserver相同

var total = 20000;
var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
var connection = new OracleConnection(connectionString);
connection.Open();
int?[] Int2 = new int?[total];
bool[] Bool2 = new bool[total];
byte[] Byte2 = new byte[total];
DateTime[] DateTime2 = new DateTime[total];
decimal?[] Decimal2 = new decimal?[total];
decimal[] Decimal3 = new decimal[total];
double[] Double2 = new double[total];
float[] Float2 = new float[total];
Guid?[] Guid2 = new Guid?[total];
short[] Short2 = new short[total];
TimeSpan[] TimeSpan2 = new TimeSpan[total];
string[] String2 = new string[total];
string[] String3 = new string[total];
long[] Long2 = new long[total];
Enum2[] Enum2 = new Enum2[total]; for (int j = 0; j < total; j++)
{
Int2[j] = 2;
Bool2[j] = true;
Byte2[j] = 1;
DateTime2[j] = now;
Decimal2[j] = 1m;
Decimal3[j] = 1.1m;
Double2[j] = 1.1;
Float2[j] = (float) 1.1;
Guid2[j] = Guid.NewGuid();
Short2[j] = 1;
TimeSpan2[j] = TimeSpan.FromHours(1);
String2[j] = "sb";
String3[j] = "sb";
Long2[j] = 2;
Enum2[j] = Model.Enum2.y;
} var c = (int) Model.Enum2.y;
OracleParameter pInt2 = new OracleParameter();
pInt2.OracleDbType = OracleDbType.Int32;
pInt2.Value = Int2; OracleParameter pBool2 = new OracleParameter();
pBool2.OracleDbType = OracleDbType.Byte;
pBool2.Value = Bool2; OracleParameter pByte2 = new OracleParameter();
pByte2.OracleDbType = OracleDbType.Byte;
pByte2.Value = Byte2; OracleParameter pDateTime2 = new OracleParameter();
pDateTime2.OracleDbType = OracleDbType.TimeStamp;
pDateTime2.Value = DateTime2; OracleParameter pDecimal2 = new OracleParameter();
pDecimal2.OracleDbType = OracleDbType.Decimal;
pDecimal2.Value = Decimal2; OracleParameter pDecimal3 = new OracleParameter();
pDecimal3.OracleDbType = OracleDbType.Decimal;
pDecimal3.Value = Decimal3; OracleParameter pDouble2 = new OracleParameter();
pDouble2.OracleDbType = OracleDbType.Double;
pDouble2.Value = Double2; OracleParameter pFloat2 = new OracleParameter();
pFloat2.OracleDbType = OracleDbType.BinaryFloat;
pFloat2.Value = Float2; OracleParameter pGuid2 = new OracleParameter();
pGuid2.OracleDbType = OracleDbType.Raw;
pGuid2.Value = Guid2; OracleParameter pShort2 = new OracleParameter();
pShort2.OracleDbType = OracleDbType.Int16;
pShort2.Value = Short2; OracleParameter pTimeSpan2 = new OracleParameter();
pTimeSpan2.OracleDbType = OracleDbType.IntervalDS;
pTimeSpan2.Value = TimeSpan2; OracleParameter pString2 = new OracleParameter();
pString2.OracleDbType = OracleDbType.Varchar2;
pString2.Value = String2; OracleParameter pString3 = new OracleParameter();
pString3.OracleDbType = OracleDbType.Varchar2;
pString3.Value = String3; OracleParameter pLong2 = new OracleParameter();
pLong2.OracleDbType = OracleDbType.Long;
pLong2.Value = Long2; OracleParameter pEnum2 = new OracleParameter();
pEnum2.OracleDbType = OracleDbType.Byte;
pEnum2.Value = Enum2;
// create command and set properties
OracleCommand cmd = connection.CreateCommand();
cmd.CommandText =
"INSERT INTO NULLABLETABLE (INT2, LONG2, FLOAT2, DOUBLE2, DECIMAL2, DECIMAL3, GUID2, SHORT2, DATETIME2, BOOL2, TIMESPAN2, BYTE2, STRING2, STRING3,ENUM2) VALUES(:1,:2,:3,:4,:5,:6,:7,:8,:9,:10,:11,:12,:13,:14,:15)";
cmd.ArrayBindCount = total;
cmd.Parameters.Add(pInt2);
cmd.Parameters.Add(pLong2);
cmd.Parameters.Add(pFloat2);
cmd.Parameters.Add(pDouble2);
cmd.Parameters.Add(pDecimal2);
cmd.Parameters.Add(pDecimal3);
cmd.Parameters.Add(pGuid2);
cmd.Parameters.Add(pShort2);
cmd.Parameters.Add(pDateTime2);
cmd.Parameters.Add(pBool2);
cmd.Parameters.Add(pTimeSpan2);
cmd.Parameters.Add(pByte2);
cmd.Parameters.Add(pString2);
cmd.Parameters.Add(pString3);
cmd.Parameters.Add(pEnum2);
cmd.ExecuteNonQuery();
}
sw.Stop(); var totalTime = sw.ElapsedMilliseconds;
var avgValue = totalTime / 5;

实验结果如下,oracle中:

采用快速批量插入10w条数据,时间合计2323毫秒,平均插入2w条数据仅需464毫秒。

采用insert into语句,循环插入10w条数据,时间合计462837毫秒,平均插入2w条数据仅需92567毫秒。

6.mysql快速批量插入

mysql社区驱动MySqlConnector提供的批量插入方式是SqlBulkCopy,基于mysql自身的文件上传机制进行批量插入,参数为一个dataTable对象,原生的批量插入代码如下,计时方式与sqlserver相同,同时,mysql的连接字符串里要添加";AllowLoadLocalInfile=true",即连接字符串的形式应该是"Server= ;Database=;User ID=;Password=;AllowLoadLocalInfile=true",同时在mysql数据库上执行"set global local_infile=1"开启批量上传

var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
for (int j = 0; j < 5; j++)
{
using (var dbConnection = new MySqlConnection(connectionString))
{
dbConnection.Open(); MySqlBulkCopy sqlBulkCopy = new MySqlBulkCopy(dbConnection, null);
sqlBulkCopy.DestinationTableName = "NullableTable";
var propertys = typeof(NullableTable).GetProperties()
.Where(it => it.CanRead && it.GetCustomAttribute<NotMappedAttribute>() == null).ToList(); for (int i = 0; i < propertys.Count; i++)
{
var property = propertys[i];
var columnName = property.GetCustomAttribute<ColumnAttribute>()?.Name ?? property.Name; if (property.PropertyType.GetUnderlyingType() == typeof(Guid))
{
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add(new MySqlBulkCopyColumnMapping(i, "@tmp",
$"{columnName} =unhex(@tmp)"));
}
else
{
sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add(new MySqlBulkCopyColumnMapping(i, columnName));
}
} var table = nullableTableList3.ToDataTable(); SbUtil.ReplaceDataTableColumnType<Guid, byte[]>(table, guid1 => guid1.ToByteArray());
var c = sqlBulkCopy.WriteToServer(table);
}
} sw.Stop(); var totalTime = sw.ElapsedMilliseconds;
var avgValue = totalTime / 5;

实验结果如下,mysql中:

采用快速批量插入10w条数据,时间合计2350毫秒,平均插入2w条数据仅需470毫秒。

采用insert into语句,循环插入10w条数据,时间合计414700毫秒,平均插入2w条数据需82940毫秒。

在mysql中c#的guid对应的mysql字段类型为varbinary(16),所以table里的guid要转换为字节数组,否则插入数据库后,guid的值就会变成乱码,字节数组传递到mysql服务端后利用unhex函数进行解析,即可正常保存guid类型。 将table里guid的值转为字节数组的方法-SbUtil.ReplaceDataTableColumnType的代码实现如下:

/// <summary>
/// 替换dataTable里的列类型
/// </summary>
/// <param name="dt"></param>
public static void ReplaceDataTableColumnType<OldType,NewType>(DataTable dt,Func<OldType, NewType> replaceFunc)
{
var needUpdateColumnIndexList = new List<int>();
var needUpdateColumnNameList = new List<string>(); for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
{
var column = dt.Columns[i];
if (column.DataType.GetUnderlyingType() == typeof(OldType))
{
needUpdateColumnIndexList.Add(i);
needUpdateColumnNameList.Add(column.ColumnName); }
} if (needUpdateColumnIndexList.Count == 0)
{
return;
} var nameMapping = new Dictionary<string, string>();
for (int i = 0; i < needUpdateColumnIndexList.Count; i++)
{
var oldColumnName = needUpdateColumnNameList[i];
var newColumnName = Guid.NewGuid().ToString("N");
nameMapping.Add(newColumnName, oldColumnName); dt.Columns.Add(newColumnName, typeof(byte[])).SetOrdinal(needUpdateColumnIndexList[i]);
for (int j = 0; j < dt.Rows.Count; j++)
{
var c = (dt.Rows[j][oldColumnName]);
dt.Rows[j][newColumnName] = replaceFunc((OldType)(dt.Rows[j][oldColumnName]));
}
dt.Columns.Remove(oldColumnName);
} for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
{
var columnName = dt.Columns[i].ColumnName;
if (nameMapping.ContainsKey(columnName))
{
dt.Columns[i].ColumnName = nameMapping[columnName];
}
} }

7.SummerBoot对各数据库快速批量插入的封装

基于以上各种数据库对于快速批量插入的原生写法过于复杂难记,SummerBoot对其进行了封装,在声明式编程的理念下,封装后仅需3步即可快速批量插入,这里以sqlserver举例。

7.1在StartUp.cs中添加summerBoot的服务支持

services.AddSummerBoot();
services.AddSummerBootRepository(it =>
{
it.DbConnectionType = typeof(SqlConnection);
it.ConnectionString = connectionString;
});

7.2添加仓储接口

[AutoRepository]
public interface INullableTableRepository : IBaseRepository<NullableTable>
{ }

7.3注入仓储接口后直接调用FastBatchInsert方法

var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
nullableTableRepository.FastBatchInsert(nullableTableList3);
}
sw.Stop(); var totalTime= sw.ElapsedMilliseconds;
var avgValue = totalTime / 5;

实验结果如下,sql server中:

采用SummerBoot统一封装后快速批量插入10w条数据,时间合计3926(原生快速批量写法1858)毫秒,平均插入2w条数据仅需785(原生快速批量写法371)毫秒。从对比可以看出,经过SummerBoot封装后,快速批量插入所花费的时间有所增加,但是对于这么大数据量而言,这点多消耗的时间和节省的开发量对比,不值一提。

写在最后

SummerBoot是一款声明式编程框架,专注于”做什么”而不是”如何去做”,更多用法,可参考SummerBoot文档,也可以加入QQ群:799648362反馈建议。同时各位看官,如果你觉得这篇文章还不错的话,请帮忙一键三连哦(推荐+关注+github star)

net core天马行空系列-各大数据库快速批量插入数据方法汇总的更多相关文章

  1. C# 批量插入表SQLSERVER SqlBulkCopy往数据库中批量插入数据

    #region 帮助实例:SQL 批量插入数据 多种方法 /// <summary> /// SqlBulkCopy往数据库中批量插入数据 /// </summary> /// ...

  2. MyBatis向数据库中批量插入数据

    Foreach标签 foreach: collection:指定要遍历的集合; 表示传入过来的参数的数据类型.该参数为必选.要做 foreach 的对象,作为入参时,List 对象默认用 list 代 ...

  3. 使用JDBC在MySQL数据库中快速批量插入数据

    使用JDBC连接MySQL数据库进行数据插入的时候,特别是大批量数据连续插入(10W+),如何提高效率呢? 在JDBC编程接口中Statement 有两个方法特别值得注意: void addBatch ...

  4. MariaDB快速批量插入数据的几种办法

    前言 当要向MariaDB中插入新的数据时,以下过程会影响插入所消耗的时间:(按时间消耗长短降序排序) 将数据sync到磁盘上(它是事务结束的一部分) 添加新的键值.索引越大,更新键值所消耗的时间就越 ...

  5. 快速批量插入sqlserver方法之我见

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

  6. java实现数据库之间批量插入数据

    package comnf147Package; import java.sql.*; public class DateMigrationLagou { //连接SQLite private Con ...

  7. Sqlite 快速批量插入数据 测试

    public static int insertDbBatch() { string sql = ""; SQLiteConnection conn = new SQLiteCon ...

  8. 在 SQL 中 快速 批量 插入数据的方法

    方法1:逐条执行,速度慢. INSERT INTO testimport (name, message) VALUES ('testname', 'jfksdfkdsfjksadljfkdsfjsdl ...

  9. net core天马行空系列: 泛型仓储和声明式事物实现最优雅的crud操作

    系列目录 1.net core天马行空系列:原生DI+AOP实现spring boot注解式编程 哈哈哈哈,大家好,我就是那个高产似母猪的三合,长久以来,我一直在思考,如何才能实现高效而简洁的仓储模式 ...

随机推荐

  1. 【高并发】通过源码深度解析ThreadPoolExecutor类是如何保证线程池正确运行的

    大家好,我是冰河~~ 对于线程池的核心类ThreadPoolExecutor来说,有哪些重要的属性和内部类为线程池的正确运行提供重要的保障呢? ThreadPoolExecutor类中的重要属性 在T ...

  2. 防火墙之ipset表应用

    简介 由于公司线上生产环境firewalld默认都是关闭的,所以只能依赖iptables的表来方便管理IP黑白名单. 提示线上生产环境不要随便重启iptables,会导致docker已经映射好的关系表 ...

  3. VMware 虚拟机图文安装和配置 Rocky Linux 8.5 教程

    前言 2020 年,CentOS 宣布:计划未来将重心从 CentOS Linux 转移到 CentOS Stream.CentOS 8 的生命周期已于 2021 年 12 月 31 日终止,而 Ce ...

  4. 【算法】冒泡排序(Bubble Sort)(一)

    冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是 ...

  5. Linux下将一个文件压缩分包成多个小文件

    压缩分包 将文件test分包压缩成10M 的文件: tar czf - test | split -b 10m - test.tar.gz 解压 将第一步分拆的多个包解压: cat test.tar. ...

  6. 每天一个 HTTP 状态码 101

    101 Switching Protocols 当客户端的请求具有 Upgrade HTTP 首部,表示要求服务器切换到指定协议:此时服务器端就可以向客户端响应 101 Switching Proto ...

  7. Docker搭建大数据集群 Hadoop Spark HBase Hive Zookeeper Scala

    Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hiv ...

  8. 深入理解 happens-before 原则

    在前面的文章中,我们深入了解了 Java 内存模型,知道了 Java 内存模型诞生的意义,以及其要解决的问题.最终我们知道:Java 内存模型就是定义了 8 个基本操作以及 8 个规则,只要遵守这些规 ...

  9. docker 部署 minio

    1.下载镜像 docker pull minio/minio 2.启动 docker run -p 9000:9000 --name minio \ -d --restart=always \ -e ...

  10. idea 查看 类所有方法的快捷键

    idea 查看 类 所有方法的快捷键 Idea:ctrl+F12 Eclipse:Ctrl+O