数据传输对象(DTO)介绍及各类型实体比较 本文将介绍DDD分层架构中广泛使用的数据传输对象Dto,并且与领域实体Entity,查询实体QueryObject,视图实体ViewModel等几种实体进行比较. 领域实体为何不能一统江湖? 当你阅读我或其它博主提供的示例代码时,会发现几种类型的实体,这几种实体初步看上去区别不大,只是名称不同,特别在这些示例非常简单的情况下更是如此.你可能会疑惑为何要搞得这么复杂,采用一种实体不是更好? 在最理想的情况下,我们只想采用领域实体Entity进行所有的操作

序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      

简介 实际项目中,我们经常需要使用序列化工具来存储和传输对象.目前用得比较多的序列化工具有:jackson.fastjson.kryo.protostuff.fst 等,本文将简单对比这几款工具序列化和反序列化的性能. 项目环境 本文使用 jmh 作为测试工具. os:win 10 jdk:1.8.0_231 jmh:1.25 选择的序列化工具及对应的版本如下: fastjson:1.2.74 jackson:2.11.3 kryo:5.0.0 fst:2.57 protostuff:1.7.2

简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间                   测试环境: 硬件信息: 16 Intel(R) Xeo

一.语义化结构化标签 结构化标签优点: 1.方便浏览器处理和识别,提升了网页的质量和语义. 2.减少了大量无意义的div标签,增强代码的可读性. 结构化标签:(header,nav,body,article,section,aside,hgroup,figure,figcaption,footer) <header>定义文档的页眉<nav>定义导航链接的部分 <article>定义外部的内容,可以是一篇新的文章<section>定义文档的节(section.

js发展中的问题 随着前端web技术的发展,js要解决的问题也变得越来越多,越来越复杂. 解决更复杂的问题,需要更好的结构. 解决更复杂的问题,也需要更好的性能. 结构的优化在一定程度上会牺牲性能,同样的,性能的优化也有可能会破坏原有的结构. 一般化的例子 我们先来看看以前这些问题是如何(被)解决(妥协)的. jquery vs 原生api 回到10年前,精通jquery是前端程序员的一个里程碑,没有人执着于原生api.原生api有更好的性能,jquery有更好的结构.但问题在于开发效率的提升,

ElasticSearch 2 (13) - 深入搜索系列之结构化搜索 摘要 结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据,比如日期.时间.数字都是结构化的.它们都有精确的格式,我们可以对这些数据进行逻辑操作,比较常见的操作包括比较时间区间,或者获取两个数字间的较大值. 文本也可以是结构化的.比如彩笔可以有红.绿.蓝颜色集合,一个博客可以有关键字标签 分布式 和 搜索 . 电商网站上的商品都有UPC(Universal Product Codes)或者其他需要严格结构化格式的唯一标识. 在结构化查

你真的了解字典(Dictionary)吗?   从一道亲身经历的面试题说起 半年前,我参加我现在所在公司的面试,面试官给了一道题,说有一个Y形的链表,知道起始节点,找出交叉节点.为了便于描述,我把上面的那条线路称为线路1,下面的称为线路2. 思路1 先判断线路1的第一个节点的下级节点是否是线路2的第一个节点,如果不是,再判断是不是线路2的第二个,如果也不是,判断是不是第三个节点,一直到最后一个.如果第一轮没找到,再按以上思路处理线路一的第二个节点,第三个,第四个... 找到为止.时间复杂度n2,

AutoML 即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建,它可以简化机器学习流程,方便更多人利用人工智能技术.近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库 TransmogrifAI.Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar 在 Medium 上撰文介绍了该 AutoML 库,包括工作流程和设计原则等. GitHub 链接:https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Transmo

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

分布式结构化存储系统-HBase访问方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. HBase提供了多种访问方式,包括HBase shell,HBase API,数据收集组件(比如Flume,Sqoop等),上层算框架以及Apache Phoenix等,本篇博客将详细介绍这几种方式. 一.HBase Shell HDFS提供了丰富的shell命令让用户更加容易管理HBase集群,你可以通过“$HBASE_HOME/bin/hbase shell”命令进入交互式命令后,并输

结构化搜索 结构化搜索(Structured search) 是指有关探询那些具有内在结构数据的过程.比如日期.时间和数字都是结构化的:它们有精确的格式,我们可以对这些格式进行逻辑操作.比较常见的操作包括比较数字或时间的范围,或判定两个值的大小. 文本也可以是结构化的.如彩色笔可以有离散的颜色集合: 红(red) . 绿(green) . 蓝(blue) .一个博客可能被标记了关键词 分布式(distributed) 和 搜索(search) .电商网站上的商品都有 UPCs(通用产品码 Uni

Cassandra 分布式结构化存储系统 摘要 Cassandra 是一个分布式存储系统,用于管理分布在许多商品服务器上的大量结构化数据,同时提供无单点故障(no single point of failure)的高可用服务.Cassandra 的目标是在数百个节点(可能分布在不同的数据中心)的基础

本文作者:许奕斌,阿里云智能高级研发工程师. Why we need schema RocketMQ 目前对于消息体没有任何数据格式的约束,可以是 JSON ,可以是对象 toString ,也可以只是 word 或一段日志,序列化与反序列化过程完全交给用户.业务上下游也需要对于消息体的理解达成一致,方可基于 RocketMQ 进行通讯.而以上现状会导致两个问题. 首先,类型安全问题.假如生产者或消费者来自完全不同的团队,上游对数据格式进行了微小但不兼容的改动,可能导致下游无法正常地处理数据,且

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 空查询 我们以最简单的search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档.

摘自:http://www.ituring.com.cn/article/4002# NoSQL系统的数据操作接口应该是非SQL类型的.但在NoSQL社区,NoSQL被赋予了更具有包容性的含义,其意为Not Only SQL,即NoSQL提供了一种与传统关系型数据库不太一样的存储模式,这为开发者提供了在关系型数据库之外的另一种选择. 在关联型的数据模型中,在现实世界中的不同类型的个体被存储在不同的表里.比如有一个专门存员工的员工表,有一个专门存部门的部门表.简单的查询操作,比如查询符合某个条件的

1. 前言 在开发面向现代智能手机的移动Web应用的时候,无法避免一个事实,就是需要开发单页应用(Single Page WebApp).对于不同的系统需求,单页应用的粒度会不同,可能是整个系统都使用一个页面装载,也可能是按模块分为独立页面装载.在开发单页应用时第一个要处理的问题就是页面结构化,由于多个功能集中在一个页面呈现,就必然需要考虑如何实现多个视图布局?如何实现视图之间动画切换?等问题. 下面我就来讲述下手机搜狐前端团队在单页应用开发的页面结构化上做过的一些尝试与努力. 2. 页面视图

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘

本篇将记录.Net Core里颇有特色的结构化配置的使用方法. 相比较之前通过Web.Config或者App.Config配置文件里使用xml节点定义配置内容的方式,.Net Core在配置系统上发生了很大的变化,具有了配置源多样化.更加轻量.扩展性更好的特点. 第一部分.基于键值对的配置 如果要使用结构化配置,需要先引用 "Microsoft.Extensions.Configuration": "1.0.0" nuget包.下面通过一个.Net Core控制台程

1. 前言 在开发面向现代智能手机的移动Web应用的时候,无法避免一个事实,就是需要开发单页应用(Single Page WebApp).对于不同的系统需求,单页应用的粒度会不同,可能是整个系统都使用一个页面装载,也可能是按模块分为独立页面装载.在开发单页应用时第一个要处理的问题就是页面结构化,由于多个功能集中在一个页面呈现,就必然需要考虑如何实现多个视图布局?如何实现视图之间动画切换?等问题. 下面我就来讲述下手机搜狐前端团队在单页应用开发的页面结构化上做过的一些尝试与努力. 2. 页面视图

本文的主要内容是google protobuf中序列化数据时用到的编码规则,但是,介绍具体的编码规则之前,我觉得有必要先简单介绍一下google protobuf.因此,本文首先会介绍一些google protobuf相关的内容,让读者朋友对google protobuf有一个初步的印象,然后,再开始进入正题—-深入浅出地介绍google protobuf中用到的编码规则.下面言归正传,开始今天的话题. 1. Google-ProtoBuf是什么 ProtoBuf,全称是Protocol Buf