1. volatile关键字的作用:保证了变量的可见性(visibility).被volatile关键字修饰的变量,如果值发生了变更,其他线程立马可见,避免出现脏读的现象.如以下代码片段,isShutDown被置为true后,doWork方法仍有执行. public class VolatileTest3 { static class Work { boolean isShutDown = false; void shutdown() { isShutDown = true; System.ou

本篇在一个程序集包含多个module的场景下体验internal的含义. →查看F盘as文件夹下的文件→删除MainClass.exe→把MyFirstModule和MySecondModule组装到一个程序集中去现在,MyDll.dll程序集中包含了2个module.→反编译,把MyDLL.dll的IL代码显示到3.txt文件中→打开3.txt文件 // Metadata version: v4.0.30319 .assembly extern mscorlib { .publickeytok

转载:<StringBuilder在高性能场景下的正确用法> by 江南白衣 关于StringBuilder,一般同学只简单记住了,字符串拼接要用StringBuilder,不要用+,也不要用StringBuffer,然后性能就是最好的了,真的吗吗吗吗? 还有些同学,还听过三句似是而非的经验: 1. Java编译优化后+和StringBuilder的效果一样: 2. StringBuilder不是线程安全的,为了“安全”起见最好还是用StringBuffer: 3. 永远不要自己拼接日志信息的

https://www.cnblogs.com/KevinGeorge/p/8563458.html 一.域控windows安全日志基本操作 1.打开powershell或者cmd 1 #gpedit.msc 打开配置: 关于账户安全性的策略配置在账户配置哪里 2.打开控制面板->系统与安全->事件查看器->windows日志->安全: 希望这里配置的时间足够长久,以便于查看日志 选择筛选器,筛选这一条: 来查看这个是很常用的一个,当然审核成功也很有用,那是你知道那个时间确定被入侵

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

在知乎回答了下,顺手转回来. Enity Framework已经是.NET下最主要的ORM了.而ORM从一个Mapping的概念开始,到现在已经得到了一定的升华,特别是EF等对ORM框架面向对象能力的升华.切实地说,就是ORM让数据库在整个应用过程中更好地被封装和抽象化. ORM一开始只是Mapping,最基础的就是表与类的对应.Column和属性的对应,这只是最基础的.在这个层次上,数据库对象通过Mapping在面向对象语言层面,也就是业务层面被封装成了业务对象,然后允许以操作业务对象的方式对

http://docs.ceph.com/docs/master/radosgw/s3/objectops/#initiate-multi-part-upload 根据分片上传的API描述,因为对同一个文件需要多个upload的HTTP请求.那么很显然,存在多个RGW负载均衡的场景下,不同的HTTP请求会被负载均衡到不同的RGW上. 那么这是否会导致RGW不能把文件分片正确的合并为一个大文件的问题呢(也就是说 文件分片是否必须被上传到同一个RGW)? 验证步骤: 1. 使用 s3 java sd

一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作.迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续

Entity Framework:如果允许模型处于非法状态,在某些场景下,记得清空DbContext 背景 之前写过两篇文章介绍模型的合法性: DDD:关于模型的合法性,Entity.IsValid()合理吗? .NET:关于数据模型.领域模型和视图模型的一些思考 今天讨论的问题其实是关于“主键映射”的,只是其中还涉及一种决策:“允许模型处于非常状态”. 测试代码 1 public static void Do() 2 { 3 Database.SetInitializer<MyDbContex

又一周过去了,最近我们的工程师正在搞一个"大事情" --「[flow.ci](http://flow.ci/?utm_source=bokeyuan&utm_medium=passage&utm_content=ciweekly170110) 配置文件」,稍微剧透一下,这个功能预计会在春节前上线.详情请大家关注 [flow.ci Changelog](http://changelog.flow.ci/) 或其他官方通知:) 本期 CI Weekly 收录了的CI/CD实

上周欣喜地发现,微软官方终于针对 asp.net core 在使用负载均衡的情况下从 http 强制重定向至 https 的问题提供了解决方法. app.UseForwardedHeaders(new ForwardedHeadersOptions { ForwardedHeaders = ForwardedHeaders.XForwardedProto }); var options = new RewriteOptions() .AddRedirectToHttpsPermanent();

浅谈Vue不同场景下组件间的数据“交流”   Vue的官方文档可以说是很详细了.在我看来,它和react等其他框架文档一样,讲述的方式的更多的是“方法论”,而不是“场景论”,这也就导致了:我们在阅读完文档许多遍后,写起代码还是不免感到有许多困惑,因为我们不知道其中一些知识点的运用场景.这就是我写这篇文章的目的,探讨不同场景下组件间的数据“交流”的Vue实现   父子组件间的数据交流 父子组件间的数据交流可分为两种: 1.父组件传递数据给子组件 2.子组件传递数据给父组件   父组件传递数据给子组

最近帮领导做了几页ppt,总结几种场景下ironic管理物理机网络的网络拓扑,简单做成一份文章记录下.只是方便自己记忆,没有认真修改.如果对ironic有一定了解,可以看下,加深理解. 1. vlan模式+物理机 Ironic Ocata之后支持,neutron接交换机管理物理机网络的场景.在这种模式下,通过nova创建裸机时,neutron可以配置交换机,将物理机的接口vlan切入到用户指定的vlan中,达到在不同租户间网络隔离的效果. OpenStack管理网要和IPMI网络,部署网络,交换

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

上一篇文章(Android智能手机上的音频浅析)说本篇将详细讲解Android智能手机中各种音频场景下的音频数据流向,现在我们就开始.智能手机中音频的主要场景有音频播放.音频录制.语音通信等.不同场景下的音频数据流向有很大差异,即使是同一场景,在不同的模式下音频数据流向也有所不同. 1,音频播放 Android系统audio框架中主要有三种播放模式:low latency playback.deep buffer playback和compressed offload playback. a)l

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然

  1.如何拆分含有多种分隔符的字符串¶ ''' 实际案例: 我们要把某个字符串依据分隔符号拆分不同的字段,该字符串包含多种不同的分隔符,例如: s=’ab;cd|efg|hi,jkl|mn\topq;rst,uvw\txyz’,其中<,>, <;>, <|>, <\t>都是分隔符号,如何处理? 解决方案: 1.连续使用str.split(),每一次处理一种分隔符号: 2.使用正则表达式的re.split(),一次性拆分字符串. ''' In [1]: #解

特定场景下的命名最佳实践 命名空间 要使用PascalCasing,并用点号来分隔名字空间中的各个部分. 如Microsof.Office.PowerPoint 要用公司名作为命名空间的前缀,这样就可以避免与另外一家公司使用相同的名字. 要用稳定的,与版本无关的产品名称作为命名空间的第二层 不要使用公司的组织架构来决定命名空间的层次结构,因为内部组织结构经常改变. 不要用相同的名字来命名命名空间和该空间内的类型. 例如,不要先将命名空间命名为Debug,然后又在该空间中提供Debug类.大部分编

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL