推荐
专栏
教程
课程
飞鹅
本次共找到10000条
应用开发
相关的信息
Wesley13
•
4年前
java ee 部分分析
1logfilteranalysis分析filter:与Servlet相似,过滤器是一些web应用程序组件,可以绑定到一个web应用程序中。但是与其他web应用程序组件不同的是,过滤器是"链"在容器的处理过程中的。这就意味着它们会在servlet处理器之前访问一个进入的请求,并且在外发响应信息返回到客户前访问这些响应信息。这种访问使得过滤器可以检查
Easter79
•
4年前
springMVC的简单了解和环境搭建
一,什么mvc模型视图控制器(MVC)是一个众所周知的以设计界面应用程序为基础的设计思想。它主要通过分离模型、视图及控制器在应用程序中的角色将业务逻辑从界面中解耦。通常,模型负责封装应用程序数据在视图层展示。视图仅仅只是展示这些数据,不包含任何业务逻辑。控制器负责接收来自用户的请求,并调用后台服务(eservice 或者 dao)来
Stella981
•
4年前
SpringBoot,用200行代码完成一个一二级分布式缓存
缓存系统的用来代替直接访问数据库,用来提升系统性能,减小数据库复杂。早期缓存跟系统在一个虚拟机里,这样内存访问,速度最快。后来应用系统水平扩展,缓存作为一个独立系统存在,如redis,但是每次从缓存获取数据,都还是要通过网络访问才能获取,效率相对于早先从内存里获取,还是差了点。如果一个应用,比如传统的企业应用,一次页面显示,要访问数次redis,
Wesley13
•
4年前
JAVA获取微信小程序openid和获取公众号openid,以及通过openid获取用户信息
一,首先说明下这个微信的openid 为了识别用户,每个用户针对每个公众号会产生一个安全的OpenID,如果需要在多公众号、移动应用之间做用户共通,则需前往微信开放平台,将这些公众号和应用绑定到一个开放平台账号下,绑定后,一个用户虽然对多个公众号和应用有多个不同的OpenID,但他对所有这些同一开放平台账号下的公众
Stella981
•
4年前
Socket编程(网络协议一)
“我们在传输数据时,可以只使用(传输层)TCP/IP协议,但是那样的话,如果没有应用层,便无法识别数据内容“TCP/IP只是一个协议栈,就像程序运行一样,必须要实现运行,同时还要提供对外的操作接口网络从下往上分为 物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。IP协议对应于网络层,TCP协议对应于传输层,而HTTP协议对应于应用层,
Stella981
•
4年前
Socket的基础概念
一、网络各个协议:TCP/IP、SOCKET、HTTP等网络七层由下往上分别为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。其中物理层、数据链路层和网络层通常被称作媒体层,是网络工程师所研究的对象;传输层、会话层、表示层和应用层则被称作主机层,是用户所面向和关心的内容。http协议 对应于应用层 tcp协议 对应于传
Stella981
•
4年前
Dubbo与Zookeeper、SpringMVC整合和使用
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应。第一:介绍Dubbo背景Dubbo是一个分布式服务框架,解决了上面的所面对的问题,Dubbo的架构如图所示:主要核心部
Stella981
•
4年前
Docker Get Started IV
4\.Swarms介绍在前面的部分,你知道了如何写一个应用以及如何运行在生产环境中,然后将它变为一个服务,在同一个进程中将服务能力伸缩到原来的5倍。在本部分,你将在集群上部署一个应用,运行在多台机器上。通过将多个机器加入到docker化的集群中,多容器多机器的应用是可能的,这个docker化的集群被称为蜂群。理解
Wesley13
•
4年前
OSI模型——传输层
OSI模型——传输层运输层运输层概述运输层提供应用层端到端通信服务,通俗的讲,两个主机通讯,也就是应用层上的进程之间的通信,也就是转换为进程和进程之间的通信了,我们之前学到网络层,IP协议能将分组准确的发送到目的主机,但是停留在网络层,并不知道要怎么交给我们的主机应用进程,通过前面的学习,我们学习有mac地
天翼云开发者社区
•
3年前
天翼云分布式缓存服务(Redis)的应用场景(干货)
作为分布式缓存系统,Redis大量的应用于互联网行业的各类应用,即使是传统行业,只要是面向公众客户的互联网应用,因用户数的激增,也纷纷基于Redis做架构的改造。像微博及Twitter这两大社交平台重度依赖Redis来承载海量用户访问,通过构建可灵活扩展的Redis集群让其能够承载上亿用户的访问规模。我们按照Redis数据结构维度,其适用的具体场景如
1
•••
296
297
298
•••
1000