Serialize是java原生就自带的东西,我们可以看到android的源码 所以看看android是如何实现parcel的,这对我们自己代码设计有什么启发. Parcel: 在android中,parcel的源码如下: Frameworks/base/core/java/android/os/Parcel.java /** * Write an integer value into the parcel at the current dataPosition(), * growing dat

为方便自己查看,根据工作遇到的问题,转载并整理以下jvm优化内容 有次接到客服反馈,生产系统异常,无法访问.接到通知紧急上后台跟踪,查看了数据库死锁情况--正常,接着查看tomcat 内存溢出--正常,再去跟踪流量--正常.没折了,把生产系统重起,刚开始几分钟,监控显示一切正常,过几分钟情况恢复正常.再去检查apache代理机,发现代理机长时间没有返回造成阻塞宕机.问题由此确定.接着查看了xxx.com/proxoolAdmin?alias=ec&tab=snapshot 数据连接池情况,发现连

应用场景和使用目的 很多时候,我们在访问页面的时候,由于程序异常.系统崩溃会导致出现黄页.在通常的情况下,黄页对于我们来说,帮助是极大的,因为它可以帮助我们知道问题根源,甚至是哪一行代码出现了错误.但这对于用户是非常可怕的,因为用户不知道发生了什么,也无法了解黄页给出的内容.甚至,如果我们遇到一些不友好的人,他们会拿这些内容大做文章,对我们网站产生威胁. 那我们如何在程序异常.系统崩溃时,不会出现黄页,并且还可以给出一些更加友好的提示呢?甚至在我们需要的时候,可以收集这些异常信息,并加以分析,能

本文出处: http://www.cnblogs.com/wy123/p/6743515.html T-SQL编程与应用程序一样,都有异常处理机制,比如异常的捕获与异常的抛出,本文简单介绍异常捕获与异常抛出在T-SQL编程中的实际使用 . 异常处理简单说明 异常捕获在应用程序编程中非常常见,提供了处理程序运行时出现的任何意外或异常情况的方法刚毕业的长期对于异常处理迷茫不解,尤其是catch中又throw,既然catch或者不catch,都会throw,为什么要catch后再throw?catch

本文出处: http://www.cnblogs.com/wy123/p/6743515.html T-SQL编程与应用程序一样,都有异常处理机制,比如异常的捕获与异常的抛出(try catch throw),本文简单介绍异常捕获与异常抛出在T-SQL编程中的实际使用 . 异常处理简单说明 异常捕获在应用程序编程中非常常见,提供了处理程序运行时出现的任何意外或异常情况的方法刚毕业的时候对于异常处理迷茫不解,尤其是catch中又throw,既然catch或者不catch,都会throw,为什么要c

MyBatis异常日志如下: Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "S" at sun.misc.FloatingDecimal.readJavaFormatString(FloatingDecimal.java:2043) at sun.misc.FloatingDecimal.parseDouble(FloatingDecimal.java:110) at java.lang.Double.pa

​云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新.阿里云使用严格的IDC标准.服务器准入标准以及运维标准,保证云计算整个基础框架的高可用性.数据的可靠性以及云服务器ECS的高可用性.但在使用ECS实例的过程中,仍然有可能会出现由于操作系统配置不当或程序过载等原因导致系统内核崩溃的情况,这将导致系统夯机.异常重启或无法正常启动等问题.为了分析根本原因而避免问题反复发生,运维人员通常依靠查看系

在工作中,相信大家最怕的一件事就是听到有人在工作群艾特你:某某功能报错啦... 然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志,日志量少还好点,多的话找起来太麻烦了.不太容易直接定位到关键地方. 东找找西找找,好不容易找到了报错的信息,却不知道当时的参数信息是什么,也不太好复现,太难了.. 改完还得写故障报告,美好的一天又没了. 要解决这类的痛点需要做下面几件事情: 日志收集 异常告警 日志增加链路 API响应增加traceId 异常时打印当前报错方法的参数 支持调试模式 日志收集 要解决的第一个问题就是日

前言 有一段时间没有写blogs,乘着周末开始整理下haproxy + keeplived 实现 mysql mariadb galera cluster 集群访问环境的搭建工作. 本文集中讲haproxy 和 keeplived 的环境安装配置与访问. mariadb galera cluster搭建点这里的传送门 <MyCat 学习笔记 第五篇 . Mycat 1.5 集成 Galera Cluster 10.1.10 读写分离 Centos 7> HAProxy是高性能的代理服务器,其可

程序状态寄存器(CPSR) Mode位[4:0]:处理器模式为 USER模式不能直接切换到特权模式,在特权模式下可以直接修改mode位[4:0]为10000,切换到USER模式. T bit位[5]:处理器状态位 T = 0,J= 0处于ARM指令集状态 T = 1,J= 0处于Thumb指令集状态 T = 1,J = 1处于ThumbEE指令集状态 中断禁止位[7:6] I = 1 进制IRQ F = 1 进制FIQ 条件位[31:27] N位 Negative result from ALU

在程序运行中,往往会出现各种出乎开发人员意料的异常或者错误,所以,记录详细的程序运行日志信息,有利于开发人员和运维人员排查异常信息,提高工作效率.而本菜鸟在大神推荐和指导下使用log4net这一插件工具,其中也学到了一些皮毛,所谓好记性不如烂笔头嘛.为此,将把这些心得体会记录下来,以免遗忘.同时,也为各位童鞋提供一些参考.在此声明,本文粗浅之极,大神莫入. 对于log4net有什么功能,这里就不赘述了.直接进入本文重点,也就是log4net的配置和简单使用. 首先,项目要引入log4net.dl

后台权限和底层框架的改造终于完成了,小白也终于可以放下紧悬着的心,可以轻松一下了.这不他为了感谢老菜,又找老菜聊了起来. 小白:多谢老大的帮忙,系统终于改造完成了,可以好好放松一下了. 老菜:呵呵,对于后台管理系统功能,你觉得已经完工了吗?没有什么遗漏的吗? 小白:啊......权限管理完成后不就完了吗?还有功能要弄的吗? 老菜:如果光从使用角度来说,也可能说完成了,但还有一些细节还需要处理的,比如说日志和异常. 小白:前面不是做过日志处理了,将所有的异常都自动写到日志中,方便开发人员分析查看,

在Kafka中,当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时,会触发Rebalance(再均衡:在同一个消费者组当中,分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制,Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费.Rebalance的过程如下: 第一步:所有成员都向coordinator发送请求,请求入组.一旦所有成员都发送了请求,coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色,并把组成员信息以及订阅信息发给leader. 第二步:leader开始分配消费方

在kafka的消费者中,有一个非常关键的机制,那就是offset机制.它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation,当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费.它好比看一本书中的书签标记,每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费). Kafka对于offset的处理有两种提交方式:(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset) (1) 自动提交偏移量: Kafka中偏移量的自动提交是由参数e

今天协助排查异常数据,发现是如下类似代码产生的: to_date(col_name,'yyyymmdd'),其中col_name是date类型. 这个代码运行后,结果是:2018-11-16的date类型数据转换后变成了2017-11-01. 查阅官方文档: https://www.postgresql.org/docs/8.3/functions-formatting.html to_date函数的参数为字符串类型,所以上面的代码是等价于下面的代码: select TO_DATE('2018-

这里面包含了如何在kafka+sparkStreaming集成后的开发,也包含了一部分的优化. 一:说明 1.官网 指导网址:http://spark.apache.org/docs/1.6.1/streaming-kafka-integration.html 2.SparkStream+kafka Use Receiver 内部使用kafka的high lenel consumer API consumer offset 只能保持到zk/kafka中,只能通过配置进行offset的相关操作 D

常流程只需要打开下载并按照常规方法安装mssql包即可在程序中import pymssql,不过安装mssql确实有些小麻烦. 从开始安装就开始出现了各种异常错误 首先出现sqlfront.h文件找不多,查了很多资料也没有看明白是什么个原因.. 最终在这里仔细阅读了一下文档,开始一步步尝试往下解决 大致的意思是讲其实pymssql是依赖于一个叫FreeTDS的东西,查了一下它是一个C语言链接sqlserve的公共开源库. 在windows下安装接下来参照这篇文档说明开始准备下载freetds-v

前言:在生产环境中经常发生服务器内存溢出,假死或者线程死锁等异常,导致服务不可用.我们经常使用的解决方法是通过分析错误日记,然后去寻找代码到底哪里出现了问题,这样的方式也许会奏效,但是排查起来耗费时间比较多,或者说本身代码本身就没有错,而是访问量大时候消耗内存太多,垃圾对象没有及时回收等等其他情况导致的,这样排查异常起来异常困难,那么有没有一些可视化的工具,帮助我们可以详细地查看当前应用服务的内存情况,从而为我们在解决异常.优化代码.优化服务等方面提供一些建议呢?幸好,jdk为我们免费提供一个这

2.10 异常 java虚拟机中的异常用Throwable类或者它的子类的实例来表示.抛出一个异常会导致立即非本地(an inmediate nolocal)的控制转移,从发生异常的地方跳到处理异常的地方. 大多数异常是在当前线程执行某些操作时同步发生的.对应的,非同步异常可能发生在程序执行的任何阶段.java虚拟机会由于下面三个原因中的一个抛出异常: 执行athrow指令 java虚拟机同步检测到非正常的执行情况.这些异常不是在程序中的任意点抛出的,而是在执行以下指令后同步抛出: 指明异常作为

中断和异常 1.1中断的由来及实质 Linux内核要管理计算机上的硬件设备,首先要和他们通信.而处理器的速度跟外围硬件设备的速度往往不在一个数量级上,因此,如果内核采取让处理器向硬件发出一个请求,然后专门等待回应的办法,显然差强人意.既然硬件的响应这么慢,那么内核就应该在此期间处理其他事务,等到硬件真正完成了请求的操作之后,再回过头来对它进行处理.想要实现这种功能,轮询(polling)可能会是一种解决办法.可以让内核定期对设备的状态进行查询,然后做出相应的处理.不过这种方法很可能会让内核做不少

Hive配置与操作实践 @(Hadoop) 安装hive hive的安装十分简单,只需要在一台服务器上部署即可. 上传hive安装包,解压缩,将其配入环境变量. mysql的设置 在要作为元数据库的mysql服务器上建立hive数据库: #建立数据库 create database if not exists hive; #设置远程登录的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPT