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JavaScript避坑记 转载请注明源地址: http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8407952.html 上图=> 有意思的漫画,不知大家看懂了没,这里我想说的是以上这些坑我都碰过,当然包含且不仅限于此, 遂这次借漫画将之前写前端时掉过的坑一一罗列哈(虽然不够完整...). 第一回合:js运算精度问题=> 输入>0.1+0.2==0.3 返回>false 输入>0.1+0.2 返回>0.30000000000000004 很怪,经常会…
Go 语言"避坑"与技巧 任何编程语言都不是完美的,Go 语言也是如此.Go 语言的某些特性在使用时如果不注意,也会造成一些错误,我们习惯上将这些造成错误的设计称为"坑". Go 语言的一些设计也具有与其他编程语言不一样的特性,能优雅.简单.高效地解决一些其他语言难以解决的问题. 本章将会对 Go 语言设计上可能发生错误的地方及 Go 语言本身的使用技巧进行总结和归纳. goroutine(Go语言并发)如何使用才更加高效? Go语言原生支持并发是被众人津津乐道的特…
写这个专栏的缘起 之前我写过一篇博客:<朱晔的互联网架构实践心得S2E2:写业务代码最容易掉的10种坑>,引起的关注还是挺多的.后来和极客时间的编辑一拍即合决定以这个为题写一个专栏.其实所谓坑就是容易忽略但是不容易发现的问题,大部分生产事故都是发布.运维相关的配置引起,真正代码中的问题上线后产生问题的坑并不多,虽然我接触过很多生产事故,但是能提炼出写代码的坑的点不多.所以在内容整理方面我花了很多时间,最终我总结出100+的点,形成了这样一个30+文章的专栏. 专栏名字叫<Java业务开发…
预习内容 defer 的作用有哪些? 多个 defer 的执行顺序是怎样的? defer,return,函数返回值 三者之间的执行顺序 defer的作用 go中的defer是延迟函数,一般是用于释放资源或者收尾工作. 由于defer是具有延迟特性且执行动作是在函数return之后,因此作为资源释放作用再好不过. 典型例子:释放锁.关闭文件.关闭链接等 // 释放锁 func getValue() { s.Lock() defer s.Unlock() ... } // 关闭文件 func rea…
[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…
[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…
前言: 之所以要写这个系列是因为在移植项目到ASP.NET Core平台的过程中,遇到了一些“新变化”,这些变化有编译方面的.有API方面的,今天要讲的是编译方面的一些问题.我把它们整理后分享出来,以便各位博友不要再遇到这些坑. 在Dotnet Core RC2版本中,project.json 管理着整个项目,包括编译文件.依赖包管理.版本信息.平台依赖与发布等功能. 关于项目中引用: 比如我们一般看到Project.json中一般会有如下内容: "dependencies": { &…
前言 随着移动互联网的兴起,Webapp开始大行其道.大概在15年下半年的时候我接触到了HybridApp.因为当时还没毕业嘛,所以并不清楚自己未来的方向,所以就投入了HybridApp的怀抱. HybridApp最早好像是国外的PhoneGap,然后国内有AppCan.Dcloud.APICloud等等.我当时接触的是APICloud,相比于其他平台,APICloud最大的特点是它的混合程度比较高! 要知道,Webapp最大的问题就是性能问题始终无法和原生App相比,由此才发展出来Hybrid…
[TOC] 前言 Spark踩坑记--初试 Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql) Spark踩坑记--Spark Streaming+kafka应用及调优 在前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度,而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类…