参考 ZTree 加载大数据量. 1.一次性加载大数据量加载说明 1).zTree v3.x 针对大数据量一次性加载进行了更深入的优化,实现了延迟加载功能,即不展开的节点不创建子节点的 DOM. 2).对于每级节点最多一百左右,但总节点数几千甚至几万,且不是全部展开的数据,一次性加载的效果最明显,速度非常快. 3).对于某一级节点数就多达几千的情况 延迟加载无效,这种情况建议考虑分页异步加载. 4).对于全部节点都展开显示的情况,延迟加载无效,这种情况建议不要全部展开. 5).显示 checkb

Hdfs下载数据源码分析 在这里,我是接着之前的,贴下代码 package cn.itcast.hadoop.hdfs; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.commons.io.IOUti

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/79373134 前言 HashMap 在 Java 和 Android 开发中非常常见 而HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 更新多 今天,我将通过源码分析HashMap 1.8 ,从而讲解HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 的更新内容,希望你们会喜欢.  本文基于版本 JDK 1.8,即 Java 8 关于版本 JDK 1.7,即 Java 7,具体请看文章J

多数据源配置在项目软件中是比较常见的开发需求,Spring和Spring Boot中对此都有相应的解决方案可供大家参考.在Spring Boot中,如MyBatis.JdbcTemplate以及Jpa都可以配置多数据源. 本文在前一篇“Spring Boot从入门到精通(四)连接MySQL数据库(附源码)”文章中项目源码的基础上,来实现Spring Boot集成MyBatis和使用JdbcTemplate两种方式配置多数据源. Spring Boot集成MyBatis和使用JdbcTemplat

工作中发现在oozie中使用sqoop与在shell中直接调度sqoop性能上有很大的差异.为了更深入的探索其中的缘由,开始了oozie的源码分析之路.今天第一天阅读源码,由于没有编译成功,不能运行测试用例,直接使用sublime肉眼阅读,还是挺费劲的. 虽然流程还不是顺畅,但是大体上的内容还算是了解了. 我这里使用的是oozie4.2的版本,之前稍微看过4.3版本的,源码上还是有一定的差异的. 看上面的图,大致理解oozie的过程是: oozie cli提交任务 oozie server创建一

问题 (1)ConcurrentSkipListSet的底层是ConcurrentSkipListMap吗? (2)ConcurrentSkipListSet是线程安全的吗? (3)ConcurrentSkipListSet是有序的吗? (4)ConcurrentSkipListSet和之前讲的Set有何不同? 简介 ConcurrentSkipListSet底层是通过ConcurrentNavigableMap来实现的,它是一个有序的线程安全的集合. 源码分析 它的源码比较简单,跟通过Map实

1.简介 本篇文章将向大家介绍 MyBatis 内置数据源的实现逻辑.搞懂这些数据源的实现,可使大家对数据源有更深入的认识.同时在配置这些数据源时,也会更清楚每种属性的意义和用途.因此,如果大家想知其然,也知其所以然.那么接下来就让我们一起去探索 MyBatis 内置数据源的源码吧. MyBatis 支持三种数据源配置,分别为 UNPOOLED.POOLED 和 JNDI.并提供了两种数据源实现,分别是 UnpooledDataSource 和 PooledDataSource.在三种数据源配置

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External

HDFS写入过程注释解读 & 源码分析 此篇博客承接上一篇未讲完的内容,将会着重分析一下在Namenode获取到元数据后,具体是如何向datanode节点写入真实的数据的 1. 框架图展示 在开始前,还是老规矩,先上图 本篇内容将会重点介绍HDFS写入流程七大步骤中的4,5步骤,即数据包写入和数据包确认(write packet & ack packet) 2. 源码分析 2.1 文档注释翻译 在讲解这部分内容时会涉及到的类是DFSPacket DFSPacket类 DFSPacket i

HDFS写入过程方法调用逻辑 & 源码注释解读 前一篇介绍HDFS模块的博客中,我们重点从实践角度介绍了各种API如何使用以及IDEA的基本安装和配置步骤,而从这一篇开始,将会正式整理HDFS的读写原理分析,由于全部一次性整理篇幅过长,本人会将这一部分的内容拆分成多篇,这一篇将会从宏观上把控整个写入过程的框架,并啃一啃源码中的注释部分,好了,废话不多说,直接开始吧! 1. 框架图展示 上图摘录自<Hadoop权威指南>,从这张图可知,整个写入过程被分成了七大步骤,在第一篇源码分析博客中

百篇博客系列篇.本篇为: v33.xx 鸿蒙内核源码分析(消息队列篇) | 进程间如何异步传递大数据 | 51.c.h .o 进程通讯相关篇为: v26.xx 鸿蒙内核源码分析(自旋锁篇) | 自旋锁当立贞节牌坊 | 51.c.h .o v27.xx 鸿蒙内核源码分析(互斥锁篇) | 比自旋锁丰满的互斥锁 | 51.c.h .o v28.xx 鸿蒙内核源码分析(进程通讯篇) | 九种进程间通讯方式速揽 | 51.c.h .o v29.xx 鸿蒙内核源码分析(信号量篇) | 谁在负责解决任务的同步

String--StringBuffer--StringBuilder 源码分析.性能比较 站在优秀博客的肩上看问题:https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3778589.html 看源码发现String是final修饰,记住不可变性. StringBuffer每个方法都有synchronized修饰,加了锁,保证了线程安全,也就导致了效率没那么高. StringBuilder 没有加锁,线程不安全,效率高.  对于三者使用的总结: 1.如果要操作少量的数据

字符串String--源码分析--JVM内存分析 String 类的对象 , 是不可变的字符串对象呢 这个不可变很重要,之后要讲的intern()也离不开它的不可变性. https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/6036701.html https://www.cnblogs.com/chenssy/p/3695271.html 这两博客源码和String基本上知识点都覆盖了 我们把 jvm 内存 逻辑上划分为 五个部分 分别是 : 栈 堆 方法区 本地方法栈 程序计数器

配置源的同步 IOptionsMonitor 使用 //以下demo演示使用IOptionsMonitor重新加载配置并当重新加载配置是执行回调函数 var configuration = new ConfigurationBuilder().AddJsonFile(path: "profile.json", optional: false, reloadOnChange: true).Build(); new ServiceCollection().AddOptions().Conf

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

Writer      :BYSocket(泥沙砖瓦浆木匠) 微         博:BYSocket 豆         瓣:BYSocket FaceBook:BYSocket Twitter    :BYSocket 一.引子 文件,作为常见的数据源.关于操作文件的字节流就是 — FileInputStream & FileOutputStream.它们是Basic IO字节流中重要的实现类. 二.FileInputStream源码分析 FileInputStream源码如下: ? 1 2

4.3 服务端的处理 备注: 因为是分析,而不是设计,所以很多知识我们类似于插叙的方式叙述,就是用到了哪个知识点,我们再提及相关的知识点,如果分析到了最后,我想想是不是应该将这个架构按照设计的方式,重新梳理一下(套用一句话,现在安卓的应用其实很多都像是快餐,至今面试了应该有40多位的安卓程序员,知道框架的很多,会用的也很多,会总结和整理的却没有几个,想到安卓程序员薪资超过20K的并不多,个人感觉因为很多都只是会简单的UI层的处理,稍微设计到业务逻辑层,即设计一套机制的时候,便卡顿了,这应该算是瓶

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit

Solr4.8.0源码分析(19)之缓存机制(二) 前文<Solr4.8.0源码分析(18)之缓存机制(一)>介绍了Solr缓存的生命周期,重点介绍了Solr缓存的warn过程.本节将更深入的来介绍下Solr的四种缓存类型,以及两种SolrCache接口实现类. 1.SolrCache接口实现类 前文已经提到SolrCache有两种接口实现类:solr.search.LRUCache 和 solr.search.LRUCache. 那么两者具体有啥区别呢? 1.1 solr.search.LR

1. 引言  事务特性 事务是并发控制的单元,是用户定义的一个操作序列.这些操作要么都做,要么都不做,是一个不可分割的工作单位.通过事务将逻辑相关的一组操作绑定在一起,以便服务器 保持数据的完整性.事务通常是以begin transaction开始,以commit或rollback结束.Commint表示提交,即提交事务的所有操作.具体地说就是将事务中所有对数据的更新写回到磁盘上的物理数据库中去,事务正常结束.Rollback表示回滚,即在事务运行的过程中发生了某种故障,事务不能继续进行,系统将

1.简介 我从七月份开始阅读MyBatis源码,并在随后的40天内陆续更新了7篇文章.起初,我只是打算通过博客的形式进行分享.但在写作的过程中,发现要分析的代码太多,以至于文章篇幅特别大.在这7篇文章中,有4篇文章字数超过了1万,最长的一篇文章约有2.7万字(含代码).考虑到超长文章对读者不太友好,以及拆分文章工作量也不小等问题.遂决定将博文整理成电子书,方便大家阅读. 经过两周紧张的排版,<一本小小的MyBatis源码分析书>诞生了.本书共7章,约300页.本书以电子书的形式发布,大家可自由