摘要: FastJson默认使用CamelCase,在1.2.15版本之后,FastJson支持配置PropertyNamingStrategy,支持四种策略: CamelCase.PascalCase.SnakeCase和KebabCase. 属性名策略说明: CamelCase策略,Java对象属性:personId,序列化后属性:persionId PascalCase策略,Java对象属性:personId,序列化后属性:PersonId SnakeCase策略,Java对象属性:per

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_35119422/article/details/81505732 nginx的upstream目前支持的5种方式的分配 1.轮询(默认) 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除.  upstream backserver {  server 192.168.0.14;  server 192

C++变量根据定义位置的不同,具有不同的作用域,作用域可分为6种:全局作用域,局部作用域,语句作用域,类作用域,命名作用域和文件作用域. 从作用域看: 全局变量具有全局作用域.全局变量只需在一个源文件中定义,就可以作用于所有的源文件.当然,其他不包括全局变量定义的源文件需要用extern关键字再次声明这个全局变量. 静态局部变量具有局部作用域.它只被初始化一次,自从第一次初始化直到程序与你新内阁结束都一直存在,他和全局变量的区别在于全局变量对所有的函数都是可见的,而静态局部变量只对定义自己的函数

算法导论的第四章对于divide-conquer进行了阐述, 感觉这本书特别在,实际给出的例子并不多,更多其实是一些偏向数学性质的分析, 最重要的是告诉你该类算法分析的一般性策略. 估计 首先是估计算法的时间复杂度,这里我感觉大多数情况下该类算法的时间复杂度可以由两种策略来完成. master method 这种方式简单, 准确, 个人认为一般能用这种尽量使用这种. 对于常数 a >= 1, b > 1, T(n) = a T ( n / b ) + f(n), 也就是说算法T对于规模为n的问

程序猿就是苦逼,每天还得分出一些时间去写博文.天真的很热,今天就随便写一点啦! 1.EF初始化数据库的四中策略 EF可以根据项目中的模型自动创建数据库.下面我们就分类看看Entity Framework数据库初始化四种策略 一. //每次运行都会创建新的数据库 Database.SetInitializer<XXXXXContext>(new DropCreateDatabaseAlways<XXXXXContext>()); 二.//只有第一次运行~才会创建新的数据库~默认的方式

原文:ASP.NET缓存中Cache过期的三种策略 我们在页面上添加三个按钮并双击按钮创建事件处理方法,三个按钮使用不同的过期策略添加ASP.NET缓存. <asp:Button ID="btn_InsertNoExpirationCache" runat="server" Text="插入永不过期缓存"      OnClick="btn_InsertNoExpirationCache_Click" />   

Nginx的upstream目前支持的5种方式的分配 轮询(默认) 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除. upstream backserver { server 192.168.0.14; server 192.168.0.15; } 指定权重 指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况. upstream backserver { server 192.168.0.14 weight=10; server 192.

java中有哪4种整形数据类型?它们有什么不同之处? (byte.short.int和long型)最大值和最小值都不一样.

一般而言,有以下几种常见的负载均衡策略: 一.轮询. 特点:给每个请求标记一个序号,然后将请求依次派发到服务器节点中,适用于集群中各个节点提供服务能力等同且无状态的场景. 缺点:该策略将节点视为等同,与实际中复杂的环境不符.加权轮询为轮询的一个改进策略,每个节点会有权重属性,但是因为权重的设置难以做到随实际情况变化,仍有一定的不足. 二.随机. 特点:每次请求随机分发给服务器节点. 缺点:在同一截面上发生碰撞的概率比较高: 在非对等集群组网,或者硬件配置差异较大时,各节点负载不均匀 通过加权随机

C#.Net版本自动更新程序及3种策略实现 C/S程序是基于客户端和服务器的,在客户机编译新版本后将文件发布在更新服务器上,然后建立一个XML文件,该文件列举最新程序文件的版本号及最后修改日期.如程序文件较多的话可以通过工具自动生成XML文件.当某客户机运行程序后会自动下载这个XML文件,通过与本地机器上的版本号匹配,如本机上的版本号比服务器上的要旧,通知客户机运行更新程序.如用户更新了版本,将最新版本号写入配置文件,这样方便下一次匹配. 通过可行性分析可以使用下面3种方案下载 1. 局域网共享

上篇文章Spring IOC的核心机制:实例化与注入我们提到在有多个实现类的情况下,spring是如何选择特定的bean将其注入到代码片段中,我们讨论了按照名称注入和使用@Qualifier 注解输入的两种方式,本篇文章将结合之前提到的和spring的其他注入方式一起进行讨论. 本文主题 我们将讨论在一个接口或者抽象类在具有多个实现类的情况下,有多少种策略能够让我们在特定的代码片段中注入想要的bean. 按照名称 定义一个Skill借口,他描述了英雄具备哪些技能,现在有两个英雄的实现类Diana

LWJGL3的内存管理,第三篇,剩下的两种策略 上一篇讨论的基于 MemoryStack 类的栈上分配方式,是效率最高的,但是有些情况下无法使用.比如需要分配的内存较大,又或许生命周期较长.这时候就可以考虑使用 MemoryUtil 类来进行内存分配. MemoryUtil 在内部实现中,MemoryUtil 是通过JNI调用本地库用作Allocator来完成功能.截至目前,LWJGL3支持的内存库有: rpmalloc (项目地址:https://github.com/mjansson/rpm

转载自:http://blog.csdn.net/a_bang/article/details/52986935?locationNum=9&fps=1 项目中有个接口要频繁调用查询数据库中的数据,为了降低数据库的压力,所以把一部分记录先缓存在redis中,对redis中的数据设置了期限.今天无意间发现一个问题,使用dbsize查询出来的数量,比实际缓存量要高一部分.用 redis-cli keys '*'|wc -l 获取到的数据和实际情况是一样的.如下面两图: 对比发现,redis中key的

一.JVM内存模型及垃圾收集算法  1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象 年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将

缓存失效策略(FIFO .LRU.LFU三种算法的区别) 当缓存需要被清理时(比如空间占用已经接近临界值了),需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据.常用的淘汰算法有下面几种: FIFO:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. LRU:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,

一.什么是路由事件 路由事件是一种可以针对元素树中的多个侦听器而不是仅仅针对引发该事件的对象调用处理程序的事件.路由事件是一个CLR事件. 路由事件与一般事件的区别在于:路由事件是一种用于元素树的事件,当路由事件触发后,它可以向上或向下遍历可视树和逻辑树,他用一种简单而持久的方式在每个元素上触发,而不需要任何定制的代码(如果用传统的方式实现一个操作,执行整个事件的调用则需要执行代码将事件串联起来). 路由事件的路由策略: 所谓的路由策略就是指:路由事件实现遍历元素的方式. 路由事件一般使用以下三

kafka的数据的分区 探究的是kafka的数据生产出来之后究竟落到了哪一个分区里面去了 第一种分区策略:给定了分区号,直接将数据发送到指定的分区里面去 第二种分区策略:没有给定分区号,给定数据的key值,通过key取上hashCode进行分区 第三种分区策略:既没有给定分区号,也没有给定key值,直接轮循进行分区 第四种分区策略:自定义分区 /// / producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Int

1.全量数据备份    备份整个数据库,恢复时恢复所有.优点是简单,缺点是数据量太大,非常耗时 全数据库备份因为容易实施,被许多系统优先采用.在一天或一周中预定的时间进行全数据库备份使你不用动什么脑筋.使用这种类型的备份带来的问题是非常缺乏灵活性,而且当数据库被冲掉后,你面临丢失大量数据的潜在威胁.例如,假设你每天在午夜备份数据库. 如果服务器在晚上11点崩溃了,你将丢失前面23个小时对数据所做的全部修改.对大多数系统来说,这是无法接受的.对此规则,为数不多的例外如下: 1.系统中所存的数据可以

策略一:数据库不存在时重新创建数据库 Database.SetInitializer<testContext>(new CreateDatabaseIfNotExists<testContext>()); 策略二:每次启动应用程序时创建数据库 Database.SetInitializer<testContext>(new DropCreateDatabaseAlways<testContext>()); 策略三:模型更改时重新创建数据库 Database.

策略一:数据库不存在时重新创建数据库 程序代码 Database.SetInitializer<testContext>(new CreateDatabaseIfNotExists<testContext>()); 策略二:每次启动应用程序时创建数据库 程序代码 Database.SetInitializer<testContext>(new DropCreateDatabaseAlways<testContext>()); 策略三:模型更改时重新创建数据库