一.Quartz任务调度的基本实现原理 Quartz是OpenSymphony开源组织在任务调度领域的一个开源项目,完全基于Java实现.作为一个优秀的开源调度框架,Quartz具有以下特点: 强大的调度功能,例如支持丰富多样的调度方法,可以满足各种常规及特殊需求: 灵活的应用方式,例如支持任务和调度的多种组合方式,支持调度数据的多种存储方式: 分布式和集群能力,Terracotta收购后在原来功能基础上作了进一步提升.本文将对该部分相加阐述. 1.1 Quartz 核心元素 Quartz任务调

原文地址:http://blog.51cto.com/13599730/2161622 参考地址:https://blog.csdn.net/qq_14940627/article/details/79998931     防火墙没有放行keepalived的vrrp协议. 如何放行vrrp:https://www.cnblogs.com/ralphdc/p/7113491.html https://www.aliyun.com/jiaocheng/137678.html 本人最后将selinu

还有一个功能,就是让tree的所有节点都勾选上或者取消勾选,在api中找了一下有一个方法: check target 选中指定节点. 那我们只能是选中根节点后,实现全选. getRoot none 获取根节点,返回节点对象. 全选: var root = $('#messageInfoAddTree').tree('getRoot'); $("#messageInfoAddTree").tree('check',root.target); 取消选择: var root = $('#me

title: swoft| 源码解读系列一: 好难! swoft demo 都跑不起来怎么破? docker 了解一下呗~description: 阅读 sowft 框架源码, swoft 第一步, 搞定环境 小伙伴刚接触 swoft 的时候会感觉 压力有点大, 更直观的说法是 难. 开发组是不赞成 难 这个说法的, swoft 的代码都是 php 实现的, 而 php 又是 世界上最好的语言, swoft 的代码阅读起来是很轻松的. 开发组会用 源码解读系列 博客, 深入解读 swoft. 我

我们知道写入过程比ZooKeeper集合中的读取过程要贵,因为所有节点都需要在数据库中写入相同的数据.因此,对于平衡的环境拥有较少数量(例如3,5,7)的节点比拥有大量的节点要好. 组件 描述 写入(write) 写入过程由leader节点处理.leader将写入请求转发到所有znode,并等待znode的回复.如果一半的znode回复,则写入过程完成. 读取(read) 读取由特定连接的znode在内部执行,因此不需要与集群进行交互. 复制数据库(replicated database) 它用

1052 Linked List Sorting (25 分)   A linked list consists of a series of structures, which are not necessarily adjacent in memory. We assume that each structure contains an integer key and a Next pointer to the next structure. Now given a linked list,

因为每个树都有一个头结点.头结点下面是4个子结点,然后每个子结点又有4个子节点.例如一个2层的四叉树,就会有5个结点,但头结点并不能计算进去.他的4个子节点下面接的都是空指针,可以得出空指针的个数为4*4=16个. 对于含有N个结点的树,除了头结点外还有N-1个结点,每一个节点都有一条线连接到上一层(由叶到根可以遍历),则共有N-1个指针非空.总的指针数为4N.则空指针为: 4N-(N-1)=3N+1.

依旧从这里开始: kubectl explain daemonset.spec 一个基础daemonset yaml, apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: ssd-monitor namespace: controller-test spec: selector: matchLabels: app: ssd-monitor template: metadata: labels: app: ssd-monitor spec: co

最进用idea时发现每次换行之后一段时间光标会自动跑到最左边,默认把我的首行空格删掉了 IDEA版本为:IntelliJ IDEA 2020.2.3 x64

见 5 hbase-shell + hbase的java api

如果想在一台电脑上搭建一个多节点的Hadoop集群,传统的方式是使用多个虚拟机.但这种方式占用的资源比较多,一台笔记本能同时运行的虚拟机的数量是很有限的.这个时候我们可以使用Docker.Docker可以看做是一种轻量级的虚拟机,占用资源少,用起来和传统的虚拟机很像,使用的时候可以类比VMware或VirtualBox.本文不能让你精通Docker,但能让你快速上手,并搭建好这个集群,前提是你对Hadoop和Linux有所了解. 〇.准备工作1.准备Docker宿主机目前Docker只能运行在内

(一)介绍: Grid的功能: 并行执行 通过一个中央管理器统一控制用例在不同环境.不同浏览器下运行 灵活添加变动测试机 (二)快速开始 这个例子将介绍如何使用selenium2.0的grid,并且注册一个WebDriver节点.如何使用java调用grid.这里Hub和节点都跑在同一台机器上面,但是如有你需要的话可以复制selenium-server-standalone到分布式机器上去实现. 注:selenium-server-standalone的jar包中已经包含了grid,WebDri

Apache Ignite 介绍 Ignite是什么呢?先引用一段官网关于Ignite的描述: Ignite is memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads delivering in-memory speeds at petabyte scale 直接翻译就是,Ignite是以内存为中心的

Gennady and Georgiy are playing interesting game on a directed graph. The graph has n vertices and m arcs, loops are allowed. Gennady and Georgiy have a token placed in one of the graph vertices. Players take turns moving the token along one of the a

mongo实践-通过js shell操作mongo 保存命令: j={name:"wangjingjing",age:15} db.user.save(j); 查询命令: var cursor = db.user.find(); while(cursor.hasNext())printJson(cursor.next()); printJson(cursor[4]); var arr = cursor.toArray(); db.user.find({name:"wangji

环境: centOs系统 一.安装redis: 1.下载安装(先装c编译器yum -y install gcc) $ wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.6.tar.gz $ tar xzf redis-4.0.6.tar.gz $ cd redis-4.0.6 $ make 2.启动: src/redis-server 3.交互 $ src/redis-cli redis> set foo bar OK redis> get fo

啊啊啊啊啊啊啊啊考场上差一点就A掉了5555 千里之堤溃于蚁穴……鬼知道最后一步那么显然的柿子我为什么没考虑用上…… 观察数据范围可知,出题人期望我们想出一个$O(n)$的做法 当然也有可能是$O(nlogn)$,但是这道题所求的数值与树上每个点的权值有关, 似乎用点分治并不能够解决. 那怎么办?树形dp啊.保证严格$O(n)$. 有了这样的思路,我们先来看第一问,并设计一个可以用一遍dfs计算出数组$b[]$的算法. 各位想必知道,树形dp的基本思想是$"Up\ and\ Down"

题目中没有说球的上限是多少,只告诉了柱子,那么我们就应该以柱子为界去增加球,考虑将每两个能组成完全平方数的点连边,就形成了一个DAG(有向无环图),由于是DAG,可以转换为最小覆盖问题,即最多有n条路径(柱子数),求其能覆盖的最大点数,最小覆盖路径 = 节点数 - 最大匹配数,可以将其拆成二分图跑匈牙利/最大流,由Hall定理,|S| <= |T|,此处的|S|就等于节点数-最大匹配数,而|T|等于最小覆盖路径,就是柱子数n(n个路径必有n个节点),在满足条件的情况下增加球的数量即可. 在求最小

关于$SAM$的复杂度证明(大部分是对博客的我自己的理解和看法) 这部分是我的回忆,可省略 先回忆一下$SAM$ 我所理解的$SAM$,首先扒一张图 初始串$aabbabd$ 首先发现,下图里的$S->9$的一条直线是$aabbabd$是原串 那么从这里我们就可以看到$endpos$关系了,和$AC$自动机不同的是 发现一些子串结尾是相同的,那么就可以共用一个节点,那么从起点到这个点能表示的所有子串的$endpos$相同,那么显然可以共用这个点,这就是空间上的能省就省 又因为这个$SAM$是为了

虽然单个Quartz实例能给予我们很好的任务job调度能力,但它不能满足典型的企业需求,如可伸缩性.高可靠性满足.假如你需要故障转移的能力并能运行日益增多的 Job,Quartz集群势必成为你应用的一部分了.使用 Quartz 的集群能力可以更好的支持你的业务需求,并且即使是其中一台机器在最糟的时间挂掉了也能确保所有的 Job 得到执行.一个 Quartz 集群中的每个节点是一个独立的 Quartz 应用,它又管理着其他的节点.也就是你必须对每个节点分别启动或停止.不像许多应用服务器的集群,独立

目录 1.nginx模块:限制连接 limit_conn 2.nginx模块:状态监控 stub_status 3.nginx模块:Location 4.用nginx+php跑wordpress项目 5.用nginx+php跑edusoho项目 6.用nginx+php跑kodcloud项目 7.扩展一台应用节点 8.拆分数据库到独立的服务器 nginx模块:限制连接 limit_conn 限制连接limit_conn主要用在下载,也就是可以限制同时下载的数量 [root@oldboy-pyth