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huan1993 - awk的簡單使用

awk , Linux

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阿里雲開發者 - 定位任意時刻性能問題，持續性能分析實踐解析

01 持續性能剖析簡介 更好的應用性能，可以提供更好的用户體驗，可以降低企業IT成本，可以讓系統更穩定和可靠。在應用性能剖析技術出現以前，開發人員排查問題只能依賴各種日誌和監控，這需要提前在應用代碼中埋點，不但對應用代碼侵入性較大且可能由於埋點不全而無法提供足夠信息，診斷問題非常費時，很多時候無法找出原因。 隨着應用性能剖析技術出現，開發人員可以很方便的找出應用程序性能瓶頸（如CPU利用率高、內存

持續集成 , 雲計算 , 應用性能 , 阿里雲 , 雲原生

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cyl173 - 【後端面經-Java】I/O多路複用 簡錄

0. Java 線程IO模型 Java當中的線程I/O模型如圖所示： 1. BIO 當一個線程進行I/O操作的時候，傳統的做法是阻塞等待，直到I/O操作完成再繼續後續的操作，這種IO方式就是BIO(Blocking I/O)。 BIO方式的缺點是： 大量併發線程的場景下效率過低； 空等待浪費資源； 2. NIO JDK1.4引入了NIO(No Blocking I/O或者是New

面試 , JAVA , nio , 後端

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mb61c46a7ab1eee - 如何將 iPhone 同步到新電腦而不會丟失數據 - 指南

蘋果 iPhone 通常會與一台特定電腦上的 iTunes 配對，以自動同步音樂和其他文件。當你將 iPhone 連接到新電腦時，iTunes 會提示你擦除 iPhone 並與 iTunes 庫同步。因此，你可能會想知道如何將 iPhone 同步到新電腦而不會擦除材料？在今天的文章中，我們將介紹 4 種可靠的方法，用於將 iPhone 16/15/14/13/12/11/X/8/

數據 , Css , ios , Mac , 前端開發 , HTML

u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - Java21天學習計劃 - 第八天：異常處理機制與集合框架基礎

異常處理：讓程序更健壯的錯誤處理機制 在Java編程中，錯誤和異常是不可避免的。想象一下，當用户輸入了錯誤的數據，或者程序試圖打開一個不存在的文件時，如果沒有適當的處理機制，程序就會崩潰。異常處理機制就是為了解決這類問題而設計的，它允許程序在出現錯誤時優雅地處理，而不是直接崩潰。 try-catch-finally結構：異常捕獲的三劍客

List , System , 數組 , AI寫作 , aigc

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bigsai - 花五分鐘看這篇之前，你才發現你不懂RESTful

原創公眾號：bigsai 轉載請聯繫bigsai 文章收藏在回車課堂 和github 前言 在學習RESTful 風格接口之前，即使你不知道它是什麼，但你肯定會好奇它能解決什麼問題？有什麼應用場景？聽完下面描述我想你就會明白： 在互聯網並沒有完全流行的初期，移動端也沒有那麼盛行，頁面請求和併發量也不高，那時候人們對接口的要求沒那麼高，一些動態頁面(jsp)就能滿足絕大多數的使用需求。

rest , restful

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劉大貓26 - Redis 搭建主從複用-主備切換

二. Redis 搭建主從複用-主備切換 1.redis 節點準備 單台服務器不同端口模擬多台服務器配置 127.0.0.1 6379(master-主節點) 127.0.0.1 6380(slave-從節點) 127.0.0.1 6381(slave-從節點) 2.主從節點 redis.conf 配置 參照↑上面↑的筆記《Redis 搭建主從複用-讀寫分離》

納米材料 , 指尖人生 , 智能電網 , 清潔能源材料 , 可再生能源 , 後端開發 , JAVA , 環境功能材料

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CodingDGSun - Java輸出九九乘法表

使用For嵌套循環輸出九九乘法表 正序輸出 public static void main(String[] args) { /** //先輸出兩行，找找規律 for (int i = 1; i = 6; i++) { System.out.print(i + "* 6 =" + i * 6 + "\t");

乘法 , JAVA , for循環

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代碼匠心 - 從零開始學Flink：事件驅動

在實時計算領域，很多業務邏輯天然適合“事件驅動”模式：當事件到達時觸發處理、在某個時間點觸發補償或彙總、根據狀態變化發出告警等。Apache Flink 為此提供了強大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它們在算子層面同時具備“事件處理 + 定時器 + 狀態”

大數據 , 事件驅動 , JAVA , flink , 數據處理

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北冥有隻魚 - HashMap的0.75可能只是一個經驗值

前言 還是要面對HashMap的，這是個高頻面試點，以前本身想着一口氣講投HashMap的，但是一口氣講投HashMap想來非常消耗肺活量，篇幅也讓人生畏，所以將其分拆為幾篇，每篇是獨立的主題，最後又將主題合併起來。本篇就來看HashMap, 看的就是HashMap的構造函數: static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; public HashM

hashmap , JAVA

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智定義科技 - 智慧文旅景區數字化中樞—“旅商通”，整合票務、二銷與客流

一、概述     “旅商通”作為景區和文旅運營公司管理端，集中管理景區門票銷售、多業態二銷、遊客流量監控、數據分析和財務報表等關鍵運營數據，有效提高文旅景區管理效率，助力景區實現智慧化升級，推動智慧文旅發展，增強遊客滿意度，是景區實現智慧文旅的重要工具。 二、部分功能展示及操作頁面 1.1 工作台 1.1.1 集團首頁-查看下屬所有景區數據-運營公司查看 1.1.2 首頁-查

uniapp , 人工智能 , JAVA , html5 , Javascript

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湯卜 - 請求在Tomcat源碼中的流轉（基礎篇）

前言 Tomcat作為Java開發者接觸過最重要的web容器，在啓動和處理請求過程中做了海量的事情，初級開發者很少關心，使用SpringMvc之類上層框架一帶而過，然而這些部分是Java和網絡集大成之作，筆者要帶着大家走一遍一次請求，加深tomcat的認知。最好先調試好Tomcat源碼 Tomcat基礎架構 BootStrap和Catalina BootStrap BootStrap就是Tomca

tomcat , 架構 , 源碼分析 , JAVA , nio

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Turbo_K - ThreadLocal有什麼缺點？

ThreadLocal 是 Java 中一個用於為每個線程提供獨立變量副本的類，它允許每個線程都能獨立地訪問和修改變量，避免了多線程間的競爭和同步問題。它是通過在每個線程中維護一個 線程局部變量 來實現的，通常用於線程間的數據隔離。 然而，ThreadLocal 並不是完美的，它有一些缺點和潛在的問題，特別是在多線程和資源管理方面。以下是 ThreadLocal 的一些主要

線程池 , 後端開發 , 多線程 , JAVA , 解決方案

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肆式青春 - java9新特性

Java 9 在2017年9月發佈，它不僅是Java 8之後一次重要的更新，更是帶來了許多深刻影響開發方式的變革，尤其是模塊化系統的引入。下面這個表格可以幫助你快速把握其核心特性概覽。 特性類別 核心亮點

HTTP , 後端開發 , 模塊化 , JAVA

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wzw45233 - java數據類型，BigDecimal判斷是否相等

BigDecimal 是一個用於高精度算術運算的類，提供了多種方法來比較兩個 BigDecimal 對象是否相等。 為什麼不推薦使用 == 首先，需要明確一點：不要使用 == 運算符來比較 BigDecimal 對象。 原因如下： == 比較的是對象的引用（內存地址），而不是對象的值。 即使兩個 BigDecimal 對象的值相同，它們也

運算符 , 實際開發 , System , 後端開發 , JAVA

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瘋狂迪霸戈 - idea中git暫存撤銷操作

在 IDEA 中，若已將不需要提交的文件 commit 但未 push，可按以下步驟取消該文件與 Git 的關聯且不提交： 步驟 1：撤銷最近一次 commit（保留工作區文件） 需要先撤銷包含該文件的 commit，但保留文件的本地修改（避免丟失代碼）。 在 IDEA 終端執行命令： git reset --soft HEAD~1 --soft

暫存區 , bash , 後端開發 , JAVA , Git

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十二）

一、為什麼要遷移到 K8s？Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s：核心能力對比（遷移的本質原因） 能力維度 Docker Compose（單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Docker

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小風箏 - SpringBoot 使用 Sa-Token 完成路由攔截鑑權

一、需求分析 在前文，我們詳細的講述了在 Sa-Token 如何使用註解進行權限認證，註解鑑權雖然方便，卻並不適合所有鑑權場景。 假設有如下需求：項目中所有接口均需要登錄認證校驗，只有 “登錄接口” 本身對外開放。 如果我們對項目所有接口都加上 @SaCheckLogin 註解，會顯得非常冗餘且沒有必要，在這個需求中我們真正需要的是一種基於路由攔截的鑑權模式，那麼在 Sa-Token 怎麼實現路由

sa-token , 權限控制 , spring , 權限 , JAVA

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不止極客 - 百萬架構師第三十三課：kafka：分佈式消息通信Kafka(一)｜JavaGuide

原文鏈接 課程目標 Kafka 產生的背景 Kafka 的架構 Kafka 的安裝部署和集羣部署 Kafka 的基本操作 Kafka 的應用 Kafka 的簡介 高性能 高吞吐量 什麼是 Kafka ​ Kafka 是一款分佈式消息發佈和訂閲系統，具有高性能、高吞吐量的特點而被廣泛應用於大數據傳輸場景。它是由 LinkedIn公 司開發，使用 Scala 語言編寫，之後成為

架構師 , 後端

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網絡安全守護神 - Java項目性能分析工具(神器)--阿里Arthas

在日常線上排查和性能調優中，除了 top、jmap、jstat 等命令行工具外，Java 自帶和第三方 GUI 工具也非常重要，能更直觀地觀察 JVM 內存、線程、GC 等狀態。 1️⃣ 系統級監控工具 vmstat 作用：週期性統計虛擬內存、CPU、swap 使用情況，並可觀察進程上下文切換。 命令示例：

jvm , 內存泄漏 , 後端開發 , Linux , JAVA

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吳大同 - qData 數據中台完整功能介紹 —— 商業版與開源版功能對比

一、qData 數據中台概覽 在數字化轉型的大背景下，數據已經成為企業最核心、最具價值的資產。qData 數據中台，作為企業數據治理與應用的關鍵平台，憑藉高性能與創新理念脱穎而出。它秉持 “高效、安全、靈活、開放” 的設計原則，致力於為企業打造一站式的數據解決方案。 qData 數據中台具備多方面優勢：在 數據接入 上，能夠廣泛兼容主流數據庫與消息隊列，確保異構數據順暢匯聚；在 數據建模 上，提供

大數據 , 開源軟件 , springboot , JAVA , 數據處理

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飛天鑄幣 - Cancel如何同步Mq信息

編寫MQ監聽器，繼承抽象的RabbitMQ監聽器，然後調用父類的方法解析這個消息 解析消息 1.首先需要進行數據格式轉換，因為我們拿到的是一個Json字符串；把它轉換成我們需要的數據實體。 2.首先判斷這個數據是不是增刪改或者根本就沒有拿到該數據，因為後續如果還需要擴展其他業務的話，可以避免其他業務干擾到核心業務 3.然後判斷這個數據是否是單條數據，是，則走單條數據處理的方法。否，則走

rabbitmq

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舒一笑不禿頭 - Maven踩坑記錄與反思

本次事件的發生是在我來到一個新的技術初創團隊，由於團隊中的前同事與我交接代碼時候，關於Maven私服這塊的賬號密碼為給我，導致一系列的愛恨情仇。事件的持續花費兩天時間進行解決，現在總結一下遇到的問題與解決思路！ 回顧Mavenue的背景 關於Maven，維基百科給的解釋主要有兩種，分別是Apache軟件基金會所提供，主要是用於解決Java軟件的項目管理與自動構建工具。 詳細介紹Maven快速上手

maven , JAVA , 後端

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Meng小羽 - Phoenix框架 從0到1設計業務併發框架 怎麼組織設計一個框架

上篇文章主要講了設計 Phoenix 框架前的遇到的問題和設計框架的思路 《 Phoenix 框架 從0到1設計業務併發框架 小米商城產品站革新之路》，本篇文章主要講一下如何設計框架的。 不死鳥併發框架，是自動構建有向圖按照深度進行構建併發組並進行併發調用結果的框架。 產品站業務靜態接口與動態接口都需要調用大量的後台服務進行獲取數據進行業務編排，而各個併發調用之間又相互存在依賴，採用併發組設計拆解

框架 , 架構 , JAVA , 併發 , 後端