我们在使用软件的时候经常会遇到升级版本,这也是Winform程序的一个功能,今天就大概说下我是怎么实现的吧(代码有点不完美有小BUG,后面再说) 先说下我的思路:首先在打开程序的时候去拿到我之前在网站上写好的xml里边的版本号,判断是否要更新,之后要更新的话就调用更新的exe(ps:这个是单独出来的,因为更新肯定要覆盖当前的文件,文件运行的时候不能被覆盖),然后下载最新的压缩包到本地,调用7z解压覆盖即可 思路明确了之后就开始写代码(所以说思路很重要啊!!!): <?xml version=&quo

分布式缓存集群方案特性使用场景(Memcache/Redis(Twemproxy/Codis/Redis-cluster))优缺点对比及选型   分布式缓存特性: 1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能;2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最

最近遇到这么一个场景,需要用SQL从表里取出版本号小于'10.2'的所有数据.目前表中以存在的数据中,版本号有两种格式,一个是'X.Y',另一个是'X'.对于SQL Server来说,其没有string split函数,所以处理起来会麻烦一点. 首先,我想到是用parsename函数,分别用'X.Y'和'X'两种格式做测试,可以发现'X'格式解析的不对,'5'应该是major version. 要解决也不难,可以先把版本号逆置,这样解析出来的就是major不为空,而minor为空: 但这样也有一

国外讨论 本文主要总结缓存Redis和Memcached的区别,总结之前先参考外国知乎上的一篇问答:<Is memcached a dinosaur in comparison to Redis?>,为了方便今后查阅,将部分语句翻译记录一下: You should not care too much about performances. Redis is faster per core with small values, but memcached is able to use multi

Redis与Memcache的区别 数据类型:  redis数据类型丰富,支持set liset等类型          memcache支持简单数据类型,需要客户端自己处理复杂对象 持久性: redis支持数据落地持久化存储   memcache不支持数据持久存储 分布式存储:   redis支持master-slave复制模式   memcache可以使用一致性hash做分布式 value大小不同:   memcache是一个内存缓存,key的长度小于250字符,单个item存储要小于1M,

Redis和Memcache的区别 总结一: 1.数据类型 redis数据类型丰富,支持set liset等类型 memcache支持简单数据类型,需要客户端自己处理复杂对象 2.持久性 redis支持数据落地持久化存储 memcache不支持数据持久存储 3.分布式存储 redis支持master-slave复制模式 memcache可以使用一致性hash做分布式 value大小不同 memcache是一个内存缓存,key的长度小于250字符,单个item存储要小于1M,不适合虚拟机使用 4.

悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路,也是并发编程中一个非常基础的概念.本文将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍. 悲观锁(Pessimistic Lock) 悲观锁的特点是先获取锁,再进行业务操作,即"悲观"的认为获取锁是非常有可能失败的,因此要先确保获取锁成功再进行业务操作.通常所说的"一锁二查三更新"即指的是使用悲观锁.通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用的select - for update操作来实现

memcache官方定义 Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load. redis官方定义 Redis is an open source, BSD licensed

Python 开发桌面程序, 之前写过一个使用IronPython的博客. 下面这个方案使用 delphi 作为主开发语言,通过 python4delphi 控件包将 python 作为 script 嵌入其中, Delphi + Python, 偏上加偏, pyscripter IDE 算是这种方案唯一的成果. =================================Delphi + Python的特点=================================Delphi G

总结一: memcache官方定义 Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load. redis官方定义 Redis is an open source, BSD lic

1,[A]System.Web.WebPages.Razor.Configuration.HostSection 无法强制转换为 [B]System.Web.WebPages.Razor.Configuration.HostSection 解决办法:对比/view/web.config文件中的下列节点版本号与引用的dll版本号是否一致.把web.config文件中的版本号与dll的版本号改为一致. <configSections> <sectionGroup name="sys

自动检测更新实现逻辑: 先上github地址:https://github.com/wolfhous/HSUpdateApp 1,获取当前项目APP版本号 2,拿到AppStore项目版本号 3,对比版本号,实现更新功能 一点源码: /** * 天朝专用检测app更新 */ -(void)hsUpdateApp { //2先获取当前工程项目版本号 NSDictionary *infoDic=[[NSBundle mainBundle] infoDictionary]; NSString *cur

通常情况下,随着业务量增加,对后端数据库的访问压力也会随之加大.当数据库访问压力渐渐增大时,除了升级数据库配置提高数据库本身的抗压能力外,我们也可以采用在应用服务器与数据库服务器之间架设数据库缓存服务器.在缓存服务器的内存中放置热点数据,减少应用对后端数据库的访问压力,已达到提高访问速度,改善用户体验的目的. 常用的缓存服务器有memcache和redis,针对这两者之间的特性,在此做一对比: 一.Memcache特性1． memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内

环境搭建: 目前p4d已经可以支持到XE7,可惜googlecode即将关闭,不知道作者是否会在github上继续更新. 因为此开源项目历史较久远,拿到源代码后可能还需要手动修改相关的文件引用,毕竟需要兼顾低版本的delphi. step1.安装 python4delphi 1.首先是组件安装,打开对应版本的Python_??.dpk ,编译修改引用,XE后很多单元带VCL 和FMX的前缀了,需要手工指定, 编译成功后,选择release模式下 安装 2.在我们的项目中添加搜索路径:xxxxx\

1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别. 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储. Memcached基于一个存储键/值对的hashmap 3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. 4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 总结一: memcache官方定义 Free & open

更新思路,获取APP Store 版本号与项目本地版本号对比,如果本地低于商店版本号,就提示用户更新(说明:在上架项目时请保持本地和商店版本号一致,避免检测更新问题被拒) 1.获取商店版本号,代码如下,其中urlString里的id为APP在商店里的id唯一标示 NSString *urlString = @"http://itunes.apple.com/lookup?id=1153466604"; AFHTTPSessionManager *manage = [AFHTTPSess

涉及抢购.秒杀.抽奖.抢票等活动时,为了避免超卖,那么库存数量是有限的,但是如果同时下单人数超过了库存数量,就会导致商品超卖问题.那么我们怎么来解决这个问题呢,我的思路如下(伪代码): sql1:查询商品库存if(库存数量 > 0){  //生成订单...  sql2:同时库存-1} 当没有并发时,上面的流程看起来是再正常不过了,假设同时两个人下单,而库存只有1个了,在sql1阶段两个人查询到的库存都是>0的,于是最终都执行了sql2,库存最后变为-1,超售了,这不是我们想要的结果吧. 解决这

电话之于短信.微信的一个很大的不同点在于,前者更加及时,有更快速直接的反馈:而后面两个虽然称之为instant message,但经常时发出去了就得等对方回复,等多久是不确定的.打电话能明确知道对方在不在,我所表达的信息是否已经传达:而短信或者微信,只知道消息发出去了,但对方是否收到,或者是否查看就不清楚了. 在通过网络通信的环境下,也是很难知道一个消息对方是否已经处理,因为要知道对方是否处理,依赖于对方的回复(ack),但即使对方没有回复,也不能说明对方就没有处理,也许仅仅是对方回复的那条消息

目录:  一.分布式缓存—Redis与Memched的区别 1.1.      数据支持类型 1.2.      持久性 1.3.      内存利用情况 1.4.      数据一致性 1.5.      性能区别 1.6.     总结 二.内存缓存—Cache(.Net Core) 2.1.    介绍适用场景 2.2.    提供的过期的方式 2.3.    如何使用 一.分布式缓存—Redis与Memched的区别 1.1.      数据支持类型 Redis:支持String(字符串

为了和SDK升级保持协议一致,花了两天时间实现了用LUA开发,MQTT+HTTP方式实现远程升级 安装Apache主要是为了实现通过HTTP下载资源 升级介绍: 0,用户点击检查更新时,APP首先通过MQTT获取硬件设备型号(主要解决的问题:多个设备问题,就是型号不一样的设备应该访问不同的文件,产品可能型号一样,如果用的传感器不一样,也必须下载不同的程序.所以一开始我想着让用户选择型号然后添加设备不能彻底解决问题,真正解决就写入型号到设备内部) 1,APP用HTTP访问云端的更新信息(根据设备型

悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路,也是并发编程中一个非常基础的概念.本文将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍. 悲观锁(Pessimistic Lock) 悲观锁的特点是先获取锁,再进行业务操作,即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的,因此要先确保获取锁成功再进行业务操作.通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁.通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁.当数据库执行selec