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HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map .put( "name" , "cookie" ); map .put( "age" , "18" ); map .put( "sex" , "女" ); String name = map .getOrDefault( "name" , "random" ); System.out.println(name); // cookie，map中存在name,获得name对应的value int score = map .getOrDefault( "score" , 80 ); System.out.println(score); // 80，map中不存在score,使用默认值80 在这里看到的: https://blog.csdn.net/m0_37827190/article/details/106223703?utm_medium=distribute.pc_category.none-task-blog-hot-11.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_category.none-task-blog-hot-11.nonecase&request_id=### 来源： oschina 链接： https://my

错误如下： Error creating bean with name 'transactionManager': Singleton bean creation not allowed while the singletons of this factory are in destruction (Do not request a bean from a BeanFactory in a destroy method implementation!) 解决方式如下 //线程池定义 private static final int CPU_CNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); private static final int THREAT_CNT = CPU_CNT; private ExceutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(THREAT_CNT ); @Test public void testCommisionCalu() throws InterruptedException { Thread mainThread = Thread. currentThread (); List<Object> orders = Lists.

大家好，我是良许。 在系统里查找文件，是所有工程师都必备的技能（不管你用的是 Windows 、Linux、还是 MacOS 系统）。对于 Linux 操作系统，单单一个 find 命令就可以完成非常多的搜索工作。 但是，文件搜索命令远不止一个 find 命令，还有很多。本文就对 Linux 下文件搜索命令进行一个科普，让你能够在短时间内找到自己需要的文件。 1. find find 命令应该是最经典的命令了，谈到搜索工具第一个想到的肯定是 find 命令。但是，find 命令非常强大，想要把它的功能都介绍一遍，恐怕要写好几篇文章。 所以，这里就偷个懒，介绍最基本的，根据文件名查找文件的方法。假如我们想搜索当前目录（及其子目录）下所有 .sh 文件，可以这样搜索： 2. locate locate 是另外一个根据文件名来搜索文件的命令。区别于 find 命令，locate 命令无需指定路径，直接搜索即可。 这个命令不是直接去系统的各个角落搜索文件，而是在一个叫 mlocate.db 的数据库下搜索。这个数据库位于 /var/lib/mlocate/mlocate.db ，它包含了系统里所有文件的索引，并且会在每天早上的时候由 cron 工具自动更新一次。 正因为如此，locate 的搜索速度远快于 find 命令，因为它直接在数据库里检索，速度自然更快。 locate

环境依赖： 　　Spring Boot：1.5.9 　　JDK：1.8.0 　　MySQL：5.7.17 　　Mybatis：3.3.0 　 　　本文主要就mybatis的多数据源切换和动态数据源加载的实现原理做分享；对于mybatis的基础可自行百度。由于在开始学习的时候，发现网上有很多人把多数据源切换和动态数据源加载混为一谈，导致在实现动态加载的时候，所很苦恼。所以有必要在这里做以简要说明： 　　多数据源切换：指项目所需要不止一个数据库的连接信息，eg：同一数据库地址下的不同库或者压根连地址都不同。 　　动态加载：指所需要的数据所在的数据库信息在项目启动前并不知道，只有在项目运行后根据业务逻辑获取到对应的数据库信息，并在代码的运行过程中，向Spring Boot中添加一个或多个mybatis实例。 　　 单一数据源的连接 　　顾名思义，在项目中，在项目中只需要配置一个数据库的信息即可，业务所需要的所有数据均在这一个数据库下；这种场景通常能够适用于绝大部分的实际需求，因此这种实现的原理再次不做赘述，如有需求可自行百度。具体实现可参考源码spring-boot-mybatis-demo。 多数据源切换 　　业务场景：需要分别获取所有的用户信息和学生信息；但是已知用户信息在mybatis_demo数据库中，学生信息在mybatis_demo2 数据库中。如下图所示：

1.前面我曾经发表过一篇blog介绍了aidl实现机制(aidl实现机制浅析)，不过那只是停留在java表层，并遗留了一个问题,那就是BinderProxy.transact 该方法本地化实现，同时我指出了它的具体代码位置： \frameworks\base\core\jni\android_util_Binder.cpp->static jboolean android_os_BinderProxy_transact(JNIEnv* env, jobject obj,jint code, jobject dataObj,jobject replyObj, jint flags) 要进一步深入进去，其实涉及了android ipc机制，也就是android独有进程通信机制的Binder，本文主要就是想深入说明Binder机制， 首先说明，这个有点难度，只是对我来说，呵呵，我参加完台湾教授，高焕堂先生开设的android高阶培训课程（android软硬件结合开发培训），并反复看了课件android底层Android框架底层结构知多少？以及网上其它同仁的blog后才有所体会，不过，在些这blog前我还是有不少不解之处，我和大家一样，带着疑问去写这个blog,边写边学习，有问题我会遗留，同时可能有不少不正确的地方，希望路过的高手解答一下，小弟不胜感激。 2.好了，结束开场白

如果你的后台使用的是英文的话，当你创建税单的时候，你会发现所输入的中文是方框。 如果你后台切换使用简体中文的话，你创建的税单是没有问题的 如果你使用的是中文的话，你会发现你创建的税单中文是没有问题。 这是因为针对不同语言环境下，PrestaShop 使用的字体不一样，当使用英语环境的时候，但是内容是中文的时候 PrestaShop 不能够使用正确的中文字体。 在英语发布的 PDF 中，PrestaShop 使用了 DejaVuSans 的字体，这个字体是不能够支持简体中文的。 你需要访问 classes/pdf/PDFGenerator.php 文件。 你会看到下面的配置： public $font_by_lang = array( 'ja' => 'cid0jp', 'bg' => 'freeserif', 'ru' => 'freeserif', 'uk' => 'freeserif', 'mk' => 'freeserif', 'el' => 'freeserif', 'en' => 'dejavusans', 'vn' => 'dejavusans', 'pl' => 'dejavusans', 'ar' => 'dejavusans', 'fa' => 'dejavusans', 'ur' => 'dejavusans', 'az' => 'dejavusans',

众所周知，面向对象的设计原则(Object-Oriented Design Principles)是面向对象编程(OOP)的核心。但是，如今有许多Java程序员在追求诸如 Singleton 、 Decorator 或 Observer 等设计模式的同时，却忽略了面向对象的分析和设计。我们除了要学习诸如抽象、封装、多态和继承之类的基础知识，还需要了解面向对象的设计原则。据此，我们可以创建出简洁的模块化设计，以便后期轻松地开展测试，调试和维护。 不知您是否听说过OOP的SOLID设计原则(请参见-- https://javarevisited.blogspot.com/2018/02/top-5-java-design-pattern-courses-for-developers.html )?作为一种面向对象设计原则，它具体包括如下十个部分。 1.DRY(Don’t repeat yourself) 顾名思义，DRY表示不要编写重复的代码，应尽量使用抽象类(Abstraction)来抽象出目标事物。例如：如果您有两个以上的代码块，那么就应当考虑使其成为一个单独的方法。如果您多次用到某个硬编程(hard-coded)的值，那么就应当将它们设为public final constant(请参见-- http://javarevisited.blogspot.com/2011/12

Dubbo 监控的实现基本原理就是在服务调用时收集服务调用并发度、服务响应时间，然后以一定频率向监控中心汇报统计数据。 1、源码分析MonitorFilter过滤器 过滤器作用 监控过滤器，向监控中心汇报服务调用数据。 使用场景 搭建监控中心监控Dubbo服务调用。 阻断条件 非阻断过滤器。 1.1 MonitorFilter声明 /** * MonitorFilter. (SPI, Singleton, ThreadSafe) */ @Activate(group = {Constants.PROVIDER, Constants.CONSUMER}) public class MonitorFilter implements Filter { // 省略具体代码 } > 注：MonitorFilter会在生产者、消费者两端生效。 1.2 getConcurrent方法详解 // concurrent counter private AtomicInteger getConcurrent(Invoker<!--?--> invoker, Invocation invocation) { String key = invoker.getInterface().getName() + "." + invocation.getMethodName(); // @1

GaussDB(for MySQL)数据库在写入性能上，在业界同类产品中是最好的，这主要得益于GaussDB(for MySQL)在MySQL内核方面的诸多优化。其中有一项从“送快递”得来灵感的优化——事务异步提交，值得我们分析。 背景 我们先来看看MySQL 8.0的事务提交的大致流程 图1 MySQL 8.0事务执行流程 以上流程，是MySQL8.0对WAL原则的一种实现，这个流程意味着，任何一个事务的提交，一定要完成write buffer和flush to disk流程。 然而那么这个流程中，有一个问题：每个服务器的CPU是有限的，服务器能处理的Thread也是有上限的，那么当我们的业务的并发数量，远远大于我们服务器能并行处理的数量时，那么后来的事务，只能等待前面的事务提交后才能被处理。在这之前，他们什么也做不了。因此，在大并发场景下，如何进一步提升线程的使用率，是大并发事物写入的一个关键。 灵感来源于生活 一个优化，并不是凭空想象出来的，有时候，往往来源于现实生活。下面，我们先来看看我们身边，和事务提交流程非常类似的一个例子：快递。 现在的快递配送，一般一个快递员会负责一片区域，快递刚开始兴起时，数量不多，那么一个快递员基本上可以在规定时间内完成配送。 图2 过去的快递配送 但是，随着快递数量越来越多，一个快递员要在一个小区配送很长的时间，才能到下一个小区

习题3-1 比较大小 (10分) 本题要求将输入的任意3个整数从小到大输出。 输入格式: 输入在一行中给出3个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中将3个整数从小到大输出，其间以“->”相连。 输入样例: 4 2 8 输出样例: 2->4->8 #include <stdio.h> int main() { int num[3]={0}; int t,i,j; for (i=0;i<3;++i) { scanf("%d",&num[i]); } for (i=0;i<2;++i) /*喜欢原因：利用对数组的遍历，i,j,范围的取舍技巧，实现全部数值的大小比较*/ { for (j=0;j<2-i;++j) { if(num[j]>num[j+1]) { t=num[j]; num[j]=num[j+1]; num[j+1]=t; } } } printf("%d->%d->%d\n",num[0],num[1],num[2]); return 0; } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4429979/blog/4322246