jmeter结果树乱码的解决方案
来源： https://www.cnblogs.com/wushujun/p/12082830.html
解决方案
MUI 图片+数据 上传解决方案
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高并发下超卖问题的解决方案
什么是超卖 现象举例：比如某商品库存为1，用户一和用户二同时购买。用户一提交订单库存修改为0，用户二在不知道的情况下再次提交订单，库存被再次修改为-1.这就是超卖现象。 原理：是因为数据库底层的读写操作是可以同时进行的，虽然写操作默认是带有隐式锁（即对同一数据部门同时进行写炒作）但是读炒作默认是不带锁的，所有当用户一减去库存时，用户二依然可以读取到库存为1的情况，这就出现的超卖的情况。 超卖的解决方案 前端解决方案 1，缓存静态数据 2，搭建负载均衡集群，目前采用较多的为nginx 3，进行ip限制，限制同一个ip单位时间内发起的请求数量 4，考虑使用系统降级 同过以上方式降低并发量 后端解决方案 1，增加数据库判断 并发情况下，判断库存和修改库存是存在线程安全问题的，说以在进行最终修改库存时，需要增加一个判断机制，判断当前库存是否小于0， begin ( ) update orders set count = count - 1 where cound > 0 and sku_id = '123' commit ( ) 这是利用了update的行级锁，说以可以保证线程安全，避免库存出现负数的情况。同时应为加了锁，你会发现100个线程访问，最终只有获取锁的对象执行成功，其他都会失败，影响性能。 2，前置数据到redis 2.1系统启动后，初始化sku信息到redis数据库
easyui placeholder 解决方案
最近，再用easyui的时候，发现easyui的input标签不支持h5的placeholder，为了实现这个效果，提供以下解决方案： 1.给input标签设置placeholder. <td><input class="easyui-numberbox" data-options="min:0,max:800,precision:0" placeholder="默认为最大"></td> 2.当页面加载完毕的时候，将easyui生成的input标签的placeholder重新设置. $(function(){ window.onload = numberInputPlaceholder(); }); /** easyui number placeholder */ function numberInputPlaceholder(){ $(".easyui-numberbox").each(function(i){ var span = $(this).siblings("span")[0]; var targetInput = $(span).find("input:first"); if(targetInput){ $(targetInput).attr("placeholder", $(this).attr("placeholder")); } }); }
如何解决秒杀的性能问题和超卖的讨论
最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。 ps：进入正文前先说一点个人感受，之前看淘宝的ppt感觉都懂了，等到自己出解决方案的时候发现还是有很多想不到的地方其实都没懂，再次验证了“细节是魔鬼”的理论。并且一个人的能力有限，只有大家一起讨论才能想的更周全，更细致。好了，闲话少说，下面进入正文。 一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难题。 二、如何解决？ 首先，产品解决方案我们就不予讨论了。我们只讨论技术解决方案 1、前端 面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】 A：扩容 加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。 B：静态化 将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。 C：限流 一般都会采用IP级别的限流，即针对某一个IP
信必优软件外包服务
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 在当今竞争激烈的商业环境下，企业越来越多地寻求新的途径，不断改造自己的产品和完善自己的方式，从而帮助他们更快速更容易开发和引进新的和独特的方法来开展业务。 无论您是扩展和增强现有的应用程序或建立一个全新的、创新的解决方案，我们的专家团队会为您提供高品质的解决方案，满足您特定的业务需求，通过这样的产品服务组合，我们为客户您提供的关键服务有： 自定义应用程序开发 – 为企业提供扩大或增强现有解决方案和全面建设新的和创新的解决方案的独特解决方案 – 并提供传统解决方案和移动到新的技术平台的资源和指导–优化业务流程和做法。 支持定制软件开发的解决方案 – 为整个生命周期的合理管理定制解决方案和以后的支持和增强包应用提供支援服务。 软件开发 、 软件外包 、 软件研发 、APP开发、定制化开发 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4158156/blog/3145049
Mac安装软件时提示已损坏的解决方法
最新Catalina报错问题汇总 提示程序含有恶意代码或者已经打开所有来源还是提示扔到垃圾桶 在终端输入 xattr -r -d com.apple.quarantine 加上程序的App绝对路径，App建议直接拖放到终端，会自动填写路径 如这样：xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/QQ.app 常规报错解决方案一 2019年7月10号开始，很多TNT软件大面积报错，原因不多说，讲一下具体的解决方案 步骤一： 安装xcode，这个在商店里面有，不想安装的，按步骤二来。 步骤二： 安装Command Line Tool 工具 打开终端输入以下命令 xcode-select --install （install前面为两个短横线） 步骤三： 终端继续输入以下命令 codesign --force --deep --sign - （force、deep、sign前面为两个短横线） 然后拖入需要签名的软件，最后类似于这样 codesign --force --deep --sign - /Applications/name.app （/Applications前面有一个空格） 回车搞定 常规报错解决方案二 不想知道原理和偷懒的，安装软件，直接给报错程序签名。 免费下载 高速下载 荔枝正版 常规报错解决方案三 从本站下载的Sketch
异步解决方案的发展史以及优缺点
回调函数 缺点：会产生回调地狱，不能用try catch捕获错误，不能return 优点：解决了同步的问题 Promise 缺点：无法取消，错误需要通过回调来捕获 优点：解决了回调地狱 Generator 可以控制函数的执行，可以配合CO函数库的使用 Async/Await 优点：代码清晰，不像用Promise要写很多then，处理了回调地狱的问题 缺点：异步的代码同步化，可能会导致性能上的问题(降低性能) 来源： CSDN 作者： gy861099134 链接： https://blog.csdn.net/gy861099134/article/details/103596686
建议收藏：命令创建.net core3.0 web应用详解（超详细教程）
你是不是曾经膜拜那些敲几行代码就可以创建项目的大神，学习了命令创建项目你也可以成为大神，其实命令创建项目很简单。 （1）cmd命令行到你打算创建项目的位置 （2）在该目录下创建解决方案文件夹JIYUWU_ONE，然后使用命令创建一个解决方案，命令如下： mkdir JIYUWU_ONE cd JIYUWU_ONE dotnet new sln 注意：解决方案的名字默认是当前目录的名字。 （3）创建一个Web项目，命令如下： dotnet new mvc -o JIYUWU_ONE.Web 如下图所示： （4）创建一个Common类库项目，命令如下: dotnet new classlib -o JIYUWU_ONE.Common 如下图所示： （5）如果想把JIYUWU_ONE.Common类库项目中的JIYUWU_ONE.Common.csproj添加到解决方案文件中，使用以下命令： dotnet sln JIYUWU_ONE.sln add JIYUWU_ONE.Common/JIYUWU_ONE.Common.csproj JIYUWU_ONE.Web项目也一样，使用以下命令： dotnet sln JIYUWU_ONE.sln add JIYUWU_ONE.Web/JIYUWU_ONE.Web.csproj 如下图所示： （6）在JIYUWU_ONE.Web
redis常见问题和解决方案
redis常见问题和解决方案 预热问题 在启动redis的时候,因为热点数据未加载,导致服务器压力大,cpu增高,甚至崩溃 问题解析 缓存预热就是系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统,毕淼在用户请求的时候,先查询数据库,再将数据缓存的问题,用户直接查询事先被预热的缓存数据 解决方案 前置准备工作 日常例行统计数据访问记录,统计访问频度较高的热点数据 利用LRU数据删除策略,构件数据留存队列 准备工作 将统计结果中的数据分类,根据级别,redis优先加载级别较高的热点数据 利用分布式多服务器同时进行数据读取,提速数据加载过程 实施 使用脚本程序固定触发数据预热过程 如果条件允许,使用CDN,效果会更好 雪崩 问题排查 在一个较短的时间内,缓存中较多的key集中过期 这周期内,请求访问过期的数据,redis未命中,redis向数据库获取数据 数据库同时接受到大量的请求,无法及时处理 redis大量请求被积压.开始出现超时现象 数据库流程激增,数据库崩溃 重启后仍然面对缓存中无数据可用 reids服务器资源被严重占用,redis服务器崩溃 应用服务器无法及时得到数据响应请求,来自客户端的请求数量越来越多,应用服务器崩溃 应用服务器,redis,数据库全部重启,效果不理想 问题分析 短时间范围内 大量key集中过期 解决方案(外部优化) 更多页面静态化处理 构件多级缓存结构