athrunwang

          紀元
          數據加載中……

          2012年3月2日

          log4j.properties

          #============================================================Logger CommonLog
          log4j.logger.CommonLog=DEBUG, Console, LogRollingFile
          # Console output...
          log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
          log4j.appender.Console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
          log4j.appender.Console.layout.ConversionPattern=[%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} method:%l%n%m%n
          # RollingFileAppender output...
          log4j.appender.LogRollingFile=org.apache.log4j.RollingFileAppender
          log4j.appender.LogRollingFile.File=${user.dir}/yccb/log/yccb.log
          log4j.appender.LogRollingFile.Append=true
          log4j.appender.LogRollingFile.MaxFileSize=46MB
          log4j.appender.LogRollingFile.MaxBackupIndex=50
          log4j.appender.LogRollingFile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
          log4j.appender.LogRollingFile.layout.ConversionPattern=[%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss,SSS} method\:%l%n%m%n
          #============================================================Logger SkmLog
          log4j.logger.SkmLog=DEBUG, DailyRollingFile
          # DailyRollingFile output...
          log4j.appender.DailyRollingFile=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
          log4j.appender.DailyRollingFile.DatePattern=yyyy-MM-dd'.log'
          log4j.appender.DailyRollingFile.File=${user.dir}/yccb/log/skm/skm.log 
          log4j.appender.DailyRollingFile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
          log4j.appender.DailyRollingFile.layout.ConversionPattern=[%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss,SSS} method\:%l%n%m%n
           

          posted @ 2014-02-25 22:52 AthrunWang 閱讀(341) | 評論 (0)編輯 收藏
          java對日期格式的校驗

                          SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
          sdf.setLenient(false);
          boolean b = true;
          try {
          sdf.parse("2002-15-11");
          } catch (ParseException e) {
          e.printStackTrace();
          b = false;
          }
          System.out.println(b);

          posted @ 2014-02-21 13:20 AthrunWang 閱讀(2162) | 評論 (0)編輯 收藏
          MyEclipse開發WebService教程

          http://blog.csdn.net/wuxianglong/article/details/6285978

          posted @ 2014-02-20 13:06 AthrunWang 閱讀(266) | 評論 (0)編輯 收藏
          公鑰,私鑰,SSL(講的很生動)

          1,公鑰和私鑰成對出現

          2,公開的密鑰叫公鑰,只有自己知道的叫私鑰
          3,用公鑰加密的數據只有對應的私鑰可以 解密
          4,用私鑰加密的數據只有對應的公鑰可以解密
          5,如果可以用公鑰解密,則必然是對應的私鑰加的密
          6,如果可以用私鑰解密,則 必然是對應的公鑰加的密
          明白了?

          假設一下,我找了兩個數字,一個是1,一個是2。我喜歡2這個數字,就保留起來,不告訴你們,然 后我告訴大家,1是我的公鑰。

          我有一個文件,不能讓別人看,我就用1加密了。別人找到了這個文件,但是他不知道2就是解密的私鑰啊,所以 他解不開,只有我可以用數字2,就是我的私鑰,來解密。這樣我就可以保護數據了。

          我的好朋友x用我的公鑰1加密了字符a,加密后成了b, 放在網上。別人偷到了這個文件,但是別人解不開,因為別人不知道2就是我的私鑰,只有我才能解密,解密后就得到a。這樣,我們就可以傳送加密的數據了。

          現在我們知道用公鑰加密,然后用私鑰來解密,就可以解決安全傳輸的問題了。如果我用私鑰加密一段數據(當然只有我可以用私鑰加密,因為只有我知道 2是我的私鑰),結果所有的人都看到我的內容了,因為他們都知道我的公鑰是1,那么這種加密有什么用處呢?

          但是我的好朋友x說有人冒充我 給他發信。怎么辦呢?我把我要發的信,內容是c,用我的私鑰2,加密,加密后的內容是d,發給x,再告訴他解密看是不是c。他用我的公鑰1解密,發現果然 是c。這個時候,他會想到,能夠用我的公鑰解密的數據,必然是用我的私鑰加的密。只有我知道我得私鑰,因此他就可以確認確實是我發的東西。這樣我們就能確 認發送方身份了。這個過程叫做數字簽名。當然具體的過程要稍微復雜一些。用私鑰來加密數據,用途就是數字簽名

          好,我們復習一下:
          1, 公鑰私鑰成對出現
          2,私鑰只有我知道
          3,大家可以用我的公鑰給我發加密的信了
          4,大家用我的公鑰解密信的內容,看看能不能解開, 能解開,說明是經過我的私鑰加密了,就可以確認確實是我發的了。

          總結一下結論:
          1,用公鑰加密數據,用私鑰來解密數據
          2, 用私鑰加密數據(數字簽名),用公鑰來驗證數字簽名。

          在實際的使用中,公鑰不會單獨出現,總是以數字證書的方式出現,這樣是為了公鑰的安 全性和有效性。

          二,SSL
          我和我得好朋友x,要進行安全的通信。這種通信可以是QQ聊天,很頻繁的。用我的公鑰加密數據就不行 了,因為:
          1,我的好朋友x沒有公私鑰對,我怎么給他發加密的消息啊? (注:實際情況中,可以雙方都有公私鑰對)
          2,用公私鑰加密運算 很費時間,很慢,影響QQ效果。

          好了,好朋友x,找了一個數字3,用我的公鑰1,加密后發給我,說,我們以后就用這個數字來加密信息吧。 我解開后,得到了數字3。這樣,只有我們兩個人知道這個秘密的數字3,別的人都不知道,因為他們既不知x挑了一個什么數字,加密后的內容他們也無法解開, 我們把這個秘密的數字叫做會話密鑰

          然后,我們選擇一種對稱密鑰算法,比如DES,(對稱算法是說,加密過程和解密過程是對稱的,用一個 密鑰加密,可以用同一個密鑰解密。使用公私鑰的算法是非對稱加密算法),來加密我們之間的通信內容。別人因為不知道3是我們的會話密鑰,因而無法解密。

          好,復習一下:
          1,SSL實現安全的通信
          2,通信雙方使用一方或者雙方的公鑰來傳遞和約定會話密鑰 (這個過程叫做握手)
          3, 雙方使用會話密鑰,來加密雙方的通信內容

          上面說的是原理。大家可能覺得比較復雜了,實際使用中,比這還要復雜。不過慶幸的是,好心的先行 者們在操作系統或者相關的軟件中實現了這層(Layer),并且起了一個難聽的名字叫做SSL,(Secure Socket Layer)。

          posted @ 2014-02-19 11:11 AthrunWang 閱讀(323) | 評論 (0)編輯 收藏
          HTTPS

          超文本傳輸安全協議(縮寫:HTTPS英語Hypertext Transfer Protocol Secure)是超文本傳輸協議SSL/TLS的組合,用以提供加密通訊及對網絡服務器身份的鑒定。HTTPS連接經常被用于萬維網上的交易支付和企業信息系統中敏感信息的傳輸。HTTPS不應與在RFC 2660中定義的安全超文本傳輸協議(S-HTTP)相混。

          主要思想

          HTTPS的主要思想是在不安全的網絡上創建一安全信道,并可在使用適當的加密包和服務器證書可被驗證且可被信任時,對竊聽中間人攻擊提供合理的保護。

          HTTPS的信任繼承基于預先安裝在瀏覽器中的證書頒發機構(如VeriSign、Microsoft等)(意即“我信任證書頒發機構告訴我應該信任的”)。因此,一個到某網站的HTTPS連接可被信任,當且僅當

          1. 用戶相信他們的瀏覽器正確實現了HTTPS且安裝了正確的證書頒發機構;
          2. 用戶相信證書頒發機構僅信任合法的網站;
          3. 被訪問的網站提供了一個有效的證書,意即,它是由一個被信任的證書頒發機構簽發的(大部分瀏覽器會對無效的證書發出警告);
          4. 該證書正確地驗證了被訪問的網站(如,訪問https://example時收到了給“Example Inc.”而不是其它組織的證書);
          5. 或者互聯網上相關的節點是值得信任的,或者用戶相信本協議的加密層(TLS或SSL)不能被竊聽者破壞。

          技術細節

          1. pasting

          與HTTP的差異[編輯]

          1. HTTPURL由“http://”起始且默認使用端口80不同,HTTPS的URL由“https://”起始且默認使用端口443。

            HTTP是不安全的,且攻擊者通過監聽中間人攻擊等手段,可以獲取網站帳戶和敏感信息等。HTTPS被設計為可防止前述攻擊,并(在沒有使用舊版本的SSL時)被認為是安全的。

          網絡層[編輯]

          1. HTTP工作在應用層(OSI模型的最高層),但安全協議工作在一個較低的子層:在HTTP報文傳輸前對其加密,并在到達時對其解密。嚴格地講,HTTPS并不是一個單獨的協議,而是對工作在一加密連接(TLS或SSL)上的常規HTTP協議的稱呼。

            HTTPS報文中的任何東西都被加密,包括所有報頭和荷載。除了可能的CCA(參見限制小節)之外,一個攻擊者所能知道的只有在兩者之間有一連接這一事實。

          服務器設置[編輯]

          1. 要使一網絡服務器準備好接受HTTPS連接,管理員必須創建一數字證書,并交由證書頒發機構簽名以使瀏覽器接受。證書頒發機構會驗證數字證書持有人和其聲明的為同一人。瀏覽器通常都預裝了證書頒發機構的證書,所以他們可以驗證該簽名。

          獲得證書[編輯]

          1. 由證書頒發機構簽發的證書有免費的[3][4],也有每年收費13美元[5]到1500美元[6]不等的。

            一個組織也可能有自己的證書頒發機構,尤其是當設置瀏覽器來訪問他們自己的網站時(如,運行在公司或學校局域網內的網站)。他們可以容易地將自己的證書加入瀏覽器中。

            此外,還存在一個人到人的證書頒發機構,CAcert

          作為訪問控制[編輯]

          1. HTTPS也可被用作客戶端認證手段來將一些信息限制給合法的用戶。要做到這樣,管理員通常會給每個用戶創建證書(通常包含了用戶的名字和電子郵件地址)。這個證書會被放置在瀏覽器中,并在每次連接到服務器時由服務器檢查。

          當私鑰失密時[編輯]

          1. 證書可在其過期前被吊銷,通常情況是該證書的私鑰已經失密。較新的瀏覽器如Google ChromeFirefox[7]Opera[8]和運行在Windows Vista上的Internet Explorer[9]都實現了在線證書狀態協議(OCSP)以排除這種情形:瀏覽器將網站提供的證書的串行號通過OCSP發送給證書頒發機構,后者會告訴瀏覽器證書是否還是有效的。[10]

          局限[編輯]

          1. TLS有兩種策略:簡單策略和交互策略。交互策略更為安全,但需要用戶在他們的瀏覽器中安裝個人的證書來進行認證

            不管使用了哪種策略,協議所能提供的保護總強烈地依賴于瀏覽器的實現和服務器軟件所支持的加密算法

            HTTPS并不能防止站點被網絡蜘蛛抓取。在某些情形中,被加密資源的URL可僅通過截獲請求和響應的大小推得,[11]這就可使攻擊者同時知道明文(公開的靜態內容)和密文(被加密過的明文),從而使選擇密文攻擊成為可能。

            因為SSL在HTTP之下工作,對上層協議一無所知,所以SSL服務器只能為一個IP地址/端口組合提供一個證書。[12]這就意味著在大部分情況下,使用HTTPS的同時支持基于名字的虛擬主機是不很現實的。一種叫域名指示(SNI)的方案通過在加密連接創建前向服務器發送主機名解決了這一問題。Firefox 2、Opera8和運行在Windows VistaInternet Explorer 7都加入了對SNI的支持。[13][14][15]

            因為HTTPS連接所用的公鑰以明文傳輸,因此中國大陸的防火長城可以對特定網站按照匹配的黑名單證書,通過偽裝成對方向連接兩端的計算機發送RST包干擾兩臺計算機間正常的TCP通訊,以打斷與特定IP地址之間的443端口握手,或者直接使握手的數據包丟棄,導致握手失敗,從而導致TLS連接失敗。[16]這也是一種互聯網信息審查和屏蔽的技術手段。

            如果Mac OS X中的家長控制被啟用,那么HTTPS站點必須顯式地在“總是允許”列表中列出。[17]

          posted @ 2014-02-19 10:48 AthrunWang 閱讀(293) | 評論 (0)編輯 收藏
          java 傳遞

          值傳遞(pass by value):stack(棧,常量、基本數據類型(八種)、對象引用、指令(對象的方法)),簡單類型。

          引用傳遞(pss by reference):stack(棧)和heap(堆,對象實例(object instance))。

          stream在引用傳遞的過程中,不要隨意關閉,一關都關!

          posted @ 2014-02-11 17:33 AthrunWang 閱讀(259) | 評論 (0)編輯 收藏
          double and float

          double:雙精度浮點數,64位(bits)8字節,它可以表示十進制的15或16位有效數字。
          float:單精度浮點數,32位(bits)4字節。
          浮點:浮動小數點。

          posted @ 2014-02-11 09:34 AthrunWang 閱讀(259) | 評論 (0)編輯 收藏
          修改java安全設置

          當部分網頁上面的JAVA插件無法運行,系統提示是由于您的安全設置,所以該運行程序被阻止了,此問題是由于您的JAVA安全設置的級別引起的。

          JAVA安全設置修改方式:windows控制面板 -> 程序 -> Java -> 安全。

          posted @ 2014-02-11 09:11 AthrunWang 閱讀(291) | 評論 (0)編輯 收藏
          Spring容器啟動后自動執行Servlet進行預處理

          通常做法是定義一個Servlet,并在web.xml中配置Servlet的啟動順序<load-on-startup>的值在DispatcherServlet之后。但這樣做的缺點是在Servlet中無法使用Spring的依賴注入功能,只能使用WebApplicationContext的getBean()方法獲取bean。

          找到的解決辦法如下:

          1、自定義一個用于代理啟動Servlet的類DelegatingServletProxy:

          package com.test.common.util;
          import java.io.IOException;
          import javax.servlet.GenericServlet;
          import javax.servlet.Servlet;
          import javax.servlet.ServletException;
          import javax.servlet.ServletRequest;
          import javax.servlet.ServletResponse;
          import org.springframework.web.context.WebApplicationContext;
          import org.springframework.web.context.support.WebApplicationContextUtils;
          public class DelegatingServletProxy extends GenericServlet {
          private String targetBean;
          private Servlet proxy;
          @Override
          public void service(ServletRequest arg0, ServletResponse arg1)
          throws ServletException, IOException {
          proxy.service(arg0, arg1);
          }
          @Override
          public void init() throws ServletException {
          this.targetBean = getServletName();
          getServletBean();
          proxy.init(getServletConfig());
          }
          private void getServletBean() {
          WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(getServletContext());
          this.proxy = (Servlet)wac.getBean(targetBean);
          }
          }

          2、編寫啟動Servlet:

          package com.test.common.util;
          import java.io.IOException;
          import java.util.List;
          import javax.annotation.Resource;
          import javax.servlet.ServletConfig;
          import javax.servlet.ServletException;
          import javax.servlet.http.HttpServlet;
          import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
          import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
          import org.springframework.stereotype.Component;
          import cn.edu.swu.oa.agency.model.Department;
          import cn.edu.swu.oa.agency.model.Group;
          import cn.edu.swu.oa.agency.service.DepService;
          import cn.edu.swu.oa.agency.service.GroService;
          import cn.edu.swu.oa.common.model.SysCode;
          import cn.edu.swu.oa.safe.model.User;
          import cn.edu.swu.oa.safe.service.UserService;
          /**
           * 
           *
           * 類型解釋:Spring啟動完成后執行初始化操作
           * 類型表述:預讀某些實體的Key-Value,放入map,方便以后使用
           * @author 
           * @version 
           *
           */
          @Component("initialServlet")
          public class InitialServlet extends HttpServlet {
          private static final long serialVersionUID = 1L;
          @Resource
          private UserService userService;
          @Resource
          private DepService depService;
                 
          @Resource
          private GroService groService;
              /**
               * @see HttpServlet#HttpServlet()
               */
              public InitialServlet() {
                  super();
              }
          /**
          * @see HttpServlet#doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
          */
          protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
          }
          /**
          * @see HttpServlet#doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
          */
          protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
          // TODO Auto-generated method stub
          }
          @Override
          public void init(ServletConfig config) throws ServletException {
          //初始化eserMap
          List<User> users = userService.getUsers();
          for(int i = 0; i < users.size(); i++) {
          User user = users.get(i);
          Integer userId = user.getUserId();
          String userName = user.getUserName();
          SysCode.userMap.put(userId, userName);
          }
          //初始化depMap
          List<Department> deps = depService.getAllDeps();
          for(int i = 0; i < deps.size(); i++) {
          Department dep = deps.get(i);
          Integer depId = dep.getDepId();
          String depName = dep.getDepName();
          SysCode.depMap.put(depId, depName);
          }
          //初始化groMap
          List<Group> gros = groService.getAllGroups();
          for(int i = 0; i < gros.size(); i++) {
          Group gro = gros.get(i);
          Integer groId = gro.getGroId();
          String groName = gro.getGroName();
          SysCode.groMap.put(groId, groName);
          }
          }
          }

           3、在web.xml文件中配置InitialServlet :

          <servlet>


              <description></description>
              <display-name>InitialServlet</display-name>
              <servlet-name>initialServlet</servlet-name>
              <servlet-class>
                      com.test.common.util.DelegatingServletProxy 
              </servlet-class>
              <load-on-startup>2</load-on-startup>
          </servlet>
          <servlet-mapping>
              <servlet-name>initialServlet</servlet-name>
              <url-pattern>/InitialServlet</url-pattern>
          </servlet-mapping>
           完成這些操作后,就可以在Spring容器啟動后執行自定義的Servlet,并且在自定義Servlet中可以使用Spring Annotation的自動注入功能。 <script></script>

          posted @ 2013-09-13 13:26 AthrunWang 閱讀(717) | 評論 (0)編輯 收藏
          java 定時器用法

          package com.athrunwang.test;
          import java.util.Calendar;
          import java.util.Date;
          import java.util.Timer;
          import java.util.TimerTask;
          public class TestTimer {
          static int count = 0;
          public static void showTimer() {
          TimerTask task = new TimerTask() {
          @Override
          public void run() {
          ++count;
          System.out.println("時間=" + new Date() + " 執行了" + count + "次"); // 1次
          }
          };
          // 設置執行時間
          Calendar calendar = Calendar.getInstance();
          int year = calendar.get(Calendar.YEAR);
          int month = calendar.get(Calendar.MONTH);
          int day = calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);// 每天
          // 定制每天的21:09:00執行,
          calendar.set(year, month, day, 9, 54, 00);
          Date date = calendar.getTime();
          Timer timer = new Timer();
          System.out.println(date);
          int period = 2 * 1000;
          // 每天的date時刻執行task,每隔2秒重復執行
          timer.schedule(task, date, period);
          // 每天的date時刻執行task, 僅執行一次
          //timer.schedule(task, date);
          }
          public static void main(String[] args) {
          showTimer();
          }
          }

          posted @ 2013-09-13 13:24 AthrunWang 閱讀(230) | 評論 (0)編輯 收藏
          byte[]和InputStream的相互轉換

          import java.io.ByteArrayInputStream;
          import java.io.ByteArrayOutputStream;
          import java.io.IOException;
          import java.io.InputStream;
          public class ByteToInputStream {
          public static final InputStream byte2Input(byte[] buf) {
          return new ByteArrayInputStream(buf);
          }
          public static final byte[] input2byte(InputStream inStream)
          throws IOException {
          ByteArrayOutputStream swapStream = new ByteArrayOutputStream();
          byte[] buff = new byte[100];
          int rc = 0;
          while ((rc = inStream.read(buff, 0, 100)) > 0) {
          swapStream.write(buff, 0, rc);
          }
          byte[] in2b = swapStream.toByteArray();
          return in2b;
          }
          }

          posted @ 2013-03-05 14:13 AthrunWang 閱讀(232) | 評論 (0)編輯 收藏
          java播放mp3

          package others.interesting;
          import java.io.BufferedInputStream;
          import java.io.FileInputStream;
          import java.io.FileNotFoundException;
          import javazoom.jl.decoder.JavaLayerException;
          import javazoom.jl.player.Player;
          public class MP3Player {
          private String fileName;
          private Player player;
          public MP3Player(String fileName) {
          this.fileName = fileName;
          }
          public void play() {
          try {
          BufferedInputStream buffer = new BufferedInputStream(
          new FileInputStream(fileName));
          player = new Player(buffer);
          player.play();
          } catch (FileNotFoundException e) {
          System.err.println("FileNotFoundException:");
          e.printStackTrace();
          } catch (JavaLayerException e) {
          System.err.println("JavaLayerException:");
          e.printStackTrace();
          }
          }
          public static void main(String[] args) {
          MP3Player mp3Player = new MP3Player(
          "C:\\Users\\Athrunwang\\Desktop\\殺死那個石家莊人.mp3");
          mp3Player.play();
          }
          }

          posted @ 2013-01-28 16:57 AthrunWang 閱讀(569) | 評論 (1)編輯 收藏
          java輸出吸血鬼數字

          package org.study.sort;
          import java.util.Arrays;
          /**
           * 問題描述:
           *      吸血鬼數字是指位數為偶數的數字,可以由一對數字相乘而得到,而這對數字各包含乘積的一半位數的數字,
           *   其中從最初的數字中選取的數字可以任意排序。
           * 例如:
           *      1260 = 21 * 60 1827 = 21 * 87 2187 = 27 * 81
           * 要求輸出所有四位數的吸血鬼數字。
           * 
           * @author heng.ai
           * 
           * 注:參考了CSDN一朋友的寫法
           */
          public class VampireNumber {
          public static void main(String[] args) {
          for(int i = 1; i < 100; i++){
          for(int j = i+1; j < 100; j++){
          //只要求輸出四位數
          if(i * j >= 1000){
          String a = i + "" + j;
          String b = i * j + "";
          if(equal(a, b)){
          System.out.printf("%d * %d = %d", i, j, i*j);
          System.out.println();
          }
          }
          }
          }
          }
          //判斷兩個字符串包含的數字是否一致
          private static boolean equal(String a, String b) {
          //先排序
          char[] as = a.toCharArray();
          char[] bs = b.toCharArray();
          Arrays.sort(as); //排序
          Arrays.sort(bs); //排序
          if(Arrays.equals(as, bs)){
          return true;
          }
          return false;
          }
          }

          posted @ 2012-10-25 09:08 AthrunWang 閱讀(217) | 評論 (0)編輯 收藏
          Eclipse調試Java的10個技巧

          在看這篇文章前,我推薦你看一下Eclipse 快捷鍵手冊,我的eclipse版本是4.2 Juno。

          先提三點

          • 不要使用System.out.println作為調試工具
          • 啟用所有組件的詳細的日志記錄級別
          • 使用一個日志分析器來閱讀日志
          1、條件斷點

          想象一下我們平時如何添加斷點,通常的做法是雙擊行號的左邊。在debug視圖中,BreakPoint View將所有斷點都列出來,但是我們可以添加一個boolean類型的條件來決定斷點是否被跳過。如果條件為真,在斷點處程序將停止,否則斷點被跳過,程序繼續執行。

           

          2、異常斷點

          在斷點view中有一個看起來像J!的按鈕,我們可以使用它添加一個基于異常的斷點,例如我們希望當NullPointerException拋出的時候程序暫停,我們可以這樣:

           

          3、觀察點

          這個特性我非常喜歡,他允許當一個選定的屬性被訪問或者被更改的時候程序執行暫停,并進行debug。最簡單的辦法是在類中聲明成員變量的語句行號左邊雙擊,就可以加入一個觀察點。

           

          4、查看變量

          在選中的變量上使用Ctrl+Shift+d 或者 Ctrl+Shift+i可以查看變量值,另外我們還可以在Expressions View中添加監視。

           

          5、改變變量值

          我們可以在Debug的時候改變其中變量的值。在Variables View中可以按下圖所示操作。

           
          6、在Main方法中停止
          在Run/Debug設置中,我們可以按如下圖所示的啟用這個特性。程序將會在main方法的第一行停住
           
          7、環境變量
          我們可以很方便的在Edit Conriguration對話框中添加環境變量
           
          8、Drop to frame
          這個功能非常酷,是我第二個非常喜歡的功能,Drop to frame就是說,可以重新跳到當前方法的開始處重新執行,并且所有上下文變量的值也回到那個時候。不一定是當前方法,可以點擊當前調用棧中的任何一個frame跳到那里(除了最開始的那個frame)。主要用途是所有變量狀態快速恢復到方法開始時候的樣子重新執行一遍,即可以一遍又一遍地在那個你關注的上下文中進行多次調試(結合改變變量值等其它功能),而不用重來一遍調試到哪里了。當然,原來執行過程中產生的副作用是不可逆的(比如你往數據庫中插入了一條記錄)。
           
          9、Step 過濾
          當我們在調試的時候摁F5將進入方法的內部,但這有個缺點有的時候可能會進入到一些庫的內部(例如JDK),可能并不是我們想要的,我們可以在Preferences中添加一個過濾器,排除指定的包。
           


          10、進入、跳過、返回

          其實這個技巧是debug最基本的知識。
          • F5-Step Into:移動到下一步,如果當前的行是一個方法調用,將進入這個方法的第一行。(可以通過第九條來排除)
          • F6-Step Over:移動到下一行。如果當前行有方法調用,這個方法將被執行完畢返回,然后到下一行。
          • F7-Step Return:繼續執行當前方法,當當前方法執行完畢的時候,控制將轉到當前方法被調用的行。
          • F8-移動到下一個斷點處。
           

          posted @ 2012-09-17 10:11 AthrunWang 閱讀(437) | 評論 (0)編輯 收藏
          新浪一道面試題:寫一個函數,計算兩個文件的相對路徑的遞歸算法

          public class Main {
          public static void main(String[] args) {
          String pathB = "/P/y/z/a/b/c/d/34/c.php";
          String pathA = "/P/y/z/a/b/a/g/e.php";
          System.out.println(pathARelativePathB(pathA,pathB,0));
          }
           
          public static String pathARelativePathB(String pathA , String pathB, int i){
          if(pathA.contains(pathB)){
          StringBuilder replaceSb = new StringBuilder();  
          if(i==1){
          replaceSb.append(".");
          }else{
          while(i>1){
          replaceSb.append("../");
          --i;
          }
          }
          return pathA.replace(pathB,replaceSb.substring(0, replaceSb.lastIndexOf("/")));
          }else{
          return pathARelativePathB(pathA,pathB.substring(0,pathB.lastIndexOf("/")),++i);
          }
          }
          }

          posted @ 2012-09-01 01:35 AthrunWang 閱讀(948) | 評論 (2)編輯 收藏
          JS判斷是否360瀏覽器代碼

          if(window.external&&window.external.twGetRunPath&&window.external.twGetRunPath().toLowerCase().indexOf("360se")>-1){alert('本站不支持360瀏覽器訪問,請更換其他瀏覽器!');}

          posted @ 2012-09-01 01:16 AthrunWang 閱讀(433) | 評論 (0)編輯 收藏
          java面試題

               摘要: 1、面向對象的特征有哪些方面 (1).抽象: 抽象就是忽略一個主題中與當前目標無關的那些方面,以便更充分地注意與當前目標有關的方面。抽象并不打算了解全部問題,而只是選擇其中的一部分,暫時不用部分細 節。抽象包括兩個方面,一是過程抽象,二是數據抽象。 (2).繼承: 繼承是一種聯結類的層次模型,并且允許和鼓勵類的重用,它提供了一種明確表述共性的方法。對象的一個...  閱讀全文

          posted @ 2012-06-06 14:22 AthrunWang 閱讀(254) | 評論 (0)編輯 收藏
          Beanutils基本用法

          Beanutils用了魔術般的反射技術,實現了很多夸張有用的功能,都是C/C++時代不敢想的。無論誰的項目,始終一天都會用得上它。我算是后知后覺了,第一回看到它的時候居然錯過。

          1.屬性的動態getter,setter

          在這框架滿天飛的年代,不能事事都保證執行getter,setter函數了,有時候屬性是要需要根據名字動態取得的,就像這樣:  
          BeanUtils.getProperty(myBean,"code");
          而BeanUtils更強的功能是直接訪問內嵌對象的屬性,只要使用點號分隔。
          BeanUtils.getProperty(orderBean, "address.city");
          相比之下其他類庫的BeanUtils通常都很簡單,不能訪問內嵌的對象,所以經常要用Commons BeanUtils替換它們。
          BeanUtils還支持List和Map類型的屬性。如下面的語法即可取得顧客列表中第一個顧客的名字
          BeanUtils.getProperty(orderBean, "customers[1].name");
          其中BeanUtils會使用ConvertUtils類把字符串轉為Bean屬性的真正類型,方便從HttpServletRequest等對象中提取bean,或者把bean輸出到頁面。
          而PropertyUtils就會原色的保留Bean原來的類型。

          2.beanCompartor 動態排序

          還是通過反射,動態設定Bean按照哪個屬性來排序,而不再需要在bean的Compare接口進行復雜的條件判斷。
          List peoples = ...; // Person對象的列表Collections.sort(peoples, new BeanComparator("age"));

          如果要支持多個屬性的復合排序,如"Order By lastName,firstName"

          ArrayList sortFields = new ArrayList();sortFields.add(new BeanComparator("lastName"));
          sortFields.add(new BeanComparator("firstName"));
          ComparatorChain multiSort = new ComparatorChain(sortFields);
          Collections.sort(rows,multiSort);

          其中ComparatorChain屬于jakata commons-collections包。
          如果age屬性不是普通類型,構造函數需要再傳入一個comparator對象為age變量排序。
          另外, BeanCompartor本身的ComparebleComparator, 遇到屬性為null就會拋出異常, 也不能設定升序還是降序。
          這個時候又要借助commons-collections包的ComparatorUtils.

             Comparator mycmp = ComparableComparator.getInstance();
             mycmp = ComparatorUtils.nullLowComparator(mycmp);  //允許null
             mycmp = ComparatorUtils.reversedComparator(mycmp); //逆序
             Comparator cmp = new BeanComparator(sortColumn, mycmp);

          3.Converter 把Request或ResultSet中的字符串綁定到對象的屬性

             經常要從request,resultSet等對象取出值來賦入bean中,下面的代碼誰都寫膩了,如果不用MVC框架的綁定功能的話。

             String a = request.getParameter("a");   bean.setA(a);   String b = ....

          不妨寫一個Binder:

               MyBean bean = ...;    HashMap map = new HashMap();    Enumeration names = request.getParameterNames();    while (names.hasMoreElements())    {      String name = (String) names.nextElement();      map.put(name, request.getParameterValues(name));    }    BeanUtils.populate(bean, map);

              其中BeanUtils的populate方法或者getProperty,setProperty方法其實都會調用convert進行轉換。
              但Converter只支持一些基本的類型,甚至連java.util.Date類型也不支持。而且它比較笨的一個地方是當遇到不認識的類型時,居然會拋出異常來。
              對于Date類型,我參考它的sqldate類型實現了一個Converter,而且添加了一個設置日期格式的函數。
          要把這個Converter注冊,需要如下語句:

              ConvertUtilsBean convertUtils = new ConvertUtilsBean();
             DateConverter dateConverter = new DateConverter();
             convertUtils.register(dateConverter,Date.class);



          //因為要注冊converter,所以不能再使用BeanUtils的靜態方法了,必須創建BeanUtilsBean實例
          BeanUtilsBean beanUtils = new BeanUtilsBean(convertUtils,new PropertyUtilsBean());
          beanUtils.setProperty(bean, name, value);
          4 其他功能
          4.1 PropertyUtils,當屬性為Collection,Map時的動態讀取:
           
          Collection: 提供index
             BeanUtils.getIndexedProperty(orderBean,"items",1);
          或者
            BeanUtils.getIndexedProperty(orderBean,"items[1]");

          Map: 提供Key Value
            BeanUtils.getMappedProperty(orderBean, "items","111");//key-value goods_no=111 
          或者
            BeanUtils.getMappedProperty(orderBean, "items(111)")
           
          4.2 PropertyUtils,獲取屬性的Class類型
               public static Class getPropertyType(Object bean, String name)
           
          4.3 ConstructorUtils,動態創建對象
                public static Object invokeConstructor(Class klass, Object arg)
          4.4 MethodUtils,動態調用方法
              MethodUtils.invokeMethod(bean, methodName, parameter);
          4.5 動態Bean 用DynaBean減除不必要的VO和FormBean 

          posted @ 2012-06-06 10:11 AthrunWang 閱讀(329) | 評論 (0)編輯 收藏
          主題:說說字符集和編碼

          很久很久以前,有一群人,他們決定用8個可以開合的晶體管來組合成不同的狀態,以表示世界上的萬物。他們看到8個開關狀態是好的,于是他們把這稱為"字節"。 

          再后來,他們又做了一些可以處理這些字節的機器,機器開動了,可以用字節來組合出很多狀態,狀態開始變來變去。他們看到這樣是好的,于是它們就這機器稱為"計算機"。 



          開始計算機只在美國用。八位的字節一共可以組合出256(2的8次方)種不同的狀態。 

          他們把其中的編號從0開始的32種狀態分別規定了特殊的用途,一但終端、打印機遇上約定好的這些字節被傳過來時,就要做一些約定的動作。遇上00x10, 終端就換行,遇上0x07, 終端就向人們嘟嘟叫,例好遇上0x1b, 打印機就打印反白的字,或者終端就用彩色顯示字母。他們看到這樣很好,于是就把這些0x20以下的字節狀態稱為"控制碼"。  

          他們又把所有的空格、標點符號、數字、大小寫字母分別用連續的字節狀態表示,一直編到了第127號,這樣計算機就可以用不同字節來存儲英語的文字了。大家看到這樣,都感覺很好,于是大家都把這個方案叫做 ANSI 的"Ascii"編碼(American Standard Code for Information Interchange,美國信息互換標準代碼)。當時世界上所有的計算機都用同樣的ASCII方案來保存英文文字。

          后來,就像建造巴比倫塔一樣,世界各地的都開始使用計算機,但是很多國家用的不是英文,他們的字母里有許多是ASCII里沒有的,為了可以在計算機保存他們的文字,他們決定采用127號之后的空位來表示這些新的字母、符號,還加入了很多畫表格時需要用下到的橫線、豎線、交叉等形狀,一直把序號編到了最后一個狀態255。從128到255這一頁的字符集被稱"擴展字符集"。從此之后,貪婪的人類再沒有新的狀態可以用了,美帝國主義可能沒有想到還有第三世界國家的人們也希望可以用到計算機吧!  

          等中國人們得到計算機時,已經沒有可以利用的字節狀態來表示漢字,況且有6000多個常用漢字需要保存呢。但是這難不倒智慧的中國人民,我們不客氣地把那些127號之后的奇異符號們直接取消掉, 規定:一個小于127的字符的意義與原來相同,但兩個大于127的字符連在一起時,就表示一個漢字,前面的一個字節(他稱之為高字節)從0xA1用到0xF7,后面一個字節(低字節)從0xA1到0xFE,這樣我們就可以組合出大約7000多個簡體漢字了。在這些編碼里,我們還把數學符號、羅馬希臘的字母、日文的假名們都編進去了,連在 ASCII 里本來就有的數字、標點、字母都統統重新編了兩個字節長的編碼,這就是常說的"全角"字符,而原來在127號以下的那些就叫"半角"字符了。  

          中國人民看到這樣很不錯,于是就把這種漢字方案叫做 "GB2312"。GB2312 是對 ASCII 的中文擴展。 

          但是中國的漢字太多了,我們很快就就發現有許多人的人名沒有辦法在這里打出來,特別是某些很會麻煩別人的國家領導人。于是我們不得不繼續把 GB2312 沒有用到的碼位找出來老實不客氣地用上。 

          后來還是不夠用,于是干脆不再要求低字節一定是127號之后的內碼,只要第一個字節是大于127就固定表示這是一個漢字的開始,不管后面跟的是不是擴展字符集里的內容。結果擴展之后的編碼方案被稱為 GBK 標準,GBK 包括了 GB2312 的所有內容,同時又增加了近20000個新的漢字(包括繁體字)和符號。  

          后來少數民族也要用電腦了,于是我們再擴展,又加了幾千個新的少數民族的字,GBK 擴成了 GB18030。從此之后,中華民族的文化就可以在計算機時代中傳承了。 

          中國的程序員們看到這一系列漢字編碼的標準是好的,于是通稱他們叫做 "DBCS"(Double Byte Charecter Set 雙字節字符集)。在DBCS系列標準里,最大的特點是兩字節長的漢字字符和一字節長的英文字符并存于同一套編碼方案里,因此他們寫的程序為了支持中文處理,必須要注意字串里的每一個字節的值,如果這個值是大于127的,那么就認為一個雙字節字符集里的字符出現了。那時候凡是受過加持,會編程的計算機僧侶們都要每天念下面這個咒語數百遍:  

          "一個漢字算兩個英文字符!一個漢字算兩個英文字符......" 



          因為當時各個國家都像中國這樣搞出一套自己的編碼標準,結果互相之間誰也不懂誰的編碼,誰也不支持別人的編碼,連大陸和臺灣這樣只相隔了150海里,使用著同一種語言的兄弟地區,也分別采用了不同的 DBCS 編碼方案。當時的中國人想讓電腦顯示漢字,就必須裝上一個"漢字系統",專門用來處理漢字的顯示、輸入的問題,但是那個臺灣的愚昧封建人士寫的算命程序就必須加裝另一套支持 BIG5 編碼的什么"倚天漢字系統"才可以用,裝錯了字符系統,顯示就會亂了套!這怎么辦?而且世界民族之林中還有那些一時用不上電腦的窮苦人民,他們的文字又怎么辦? 

          真是計算機的巴比倫塔命題啊! 

          正在這時,大天使加百列及時出現了:一個叫 ISO (國際標誰化組織)的國際組織決定著手解決這個問題。他們采用的方法很簡單:廢了所有的地區性編碼方案,重新搞一個包括了地球上所有文化、所有字母和符號的編碼!他們打算叫它"Universal Multiple-Octet Coded Character Set",簡稱 UCS, 俗稱 "UNICODE"。 

          UNICODE 開始制訂時,計算機的存儲器容量極大地發展了,空間再也不成為問題了。于是 ISO 就直接規定必須用兩個字節,也就是16位來統一表示所有的字符,對于ascii里的那些"半角"字符,UNICODE 包持其原編碼不變,只是將其長度由原來的8位擴展為16位,而其他文化和語言的字符則全部重新統一編碼。由于"半角"英文符號只需要用到低8位,所以其高8位永遠是0,因此這種大氣的方案在保存英文文本時會多浪費一倍的空間。  

          這時候,從舊社會里走過來的程序員開始發現一個奇怪的現象:他們的strlen函數靠不住了,一個漢字不再是相當于兩個字符了,而是一個!是的,從 UNICODE 開始,無論是半角的英文字母,還是全角的漢字,它們都是統一的"一個字符"!同時,也都是統一的"兩個字節",請注意"字符"和"字節"兩個術語的不同,"字節"是一個8位的物理存貯單元,而"字符"則是一個文化相關的符號。在UNICODE 中,一個字符就是兩個字節。一個漢字算兩個英文字符的時代已經快過去了。 

          從前多種字符集存在時,那些做多語言軟件的公司遇上過很大麻煩,他們為了在不同的國家銷售同一套軟件,就不得不在區域化軟件時也加持那個雙字節字符集咒語,不僅要處處小心不要搞錯,還要把軟件中的文字在不同的字符集中轉來轉去。UNICODE 對于他們來說是一個很好的一攬子解決方案,于是從 Windows NT 開始,MS 趁機把它們的操作系統改了一遍,把所有的核心代碼都改成了用 UNICODE 方式工作的版本,從這時開始,WINDOWS 系統終于無需要加裝各種本土語言系統,就可以顯示全世界上所有文化的字符了。  

          但是,UNICODE 在制訂時沒有考慮與任何一種現有的編碼方案保持兼容,這使得 GBK 與UNICODE 在漢字的內碼編排上完全是不一樣的,沒有一種簡單的算術方法可以把文本內容從UNICODE編碼和另一種編碼進行轉換,這種轉換必須通過查表來進行。 

          如前所述,UNICODE 是用兩個字節來表示為一個字符,他總共可以組合出65535不同的字符,這大概已經可以覆蓋世界上所有文化的符號。如果還不夠也沒有關系,ISO已經準備了UCS-4方案,說簡單了就是四個字節來表示一個字符,這樣我們就可以組合出21億個不同的字符出來(最高位有其他用途),這大概可以用到銀河聯邦成立那一天吧!  



          UNICODE 來到時,一起到來的還有計算機網絡的興起,UNICODE 如何在網絡上傳輸也是一個必須考慮的問題,于是面向傳輸的眾多 UTF(UCS Transfer Format)標準出現了,顧名思義,UTF8就是每次8個位傳輸數據,而UTF16就是每次16個位,只不過為了傳輸時的可靠性,從UNICODE到UTF時并不是直接的對應,而是要過一些算法和規則來轉換。 

          受到過網絡編程加持的計算機僧侶們都知道,在網絡里傳遞信息時有一個很重要的問題,就是對于數據高低位的解讀方式,一些計算機是采用低位先發送的方法,例如我們PC機采用的 INTEL 架構,而另一些是采用高位先發送的方式,在網絡中交換數據時,為了核對雙方對于高低位的認識是否是一致的,采用了一種很簡便的方法,就是在文本流的開始時向對方發送一個標志符。如果之后的文本是高位在位,那就發送"FEFF",反之,則發送"FFFE"。不信你可以用二進制方式打開一個UTF-X格式的文件,看看開頭兩個字節是不是這兩個字節?  



          講到這里,我們再順便說說一個很著名的奇怪現象:當你在 windows 的記事本里新建一個文件,輸入"聯通"兩個字之后,保存,關閉,然后再次打開,你會發現這兩個字已經消失了,代之的是幾個亂碼!呵呵,有人說這就是聯通之所以拼不過移動的原因。 

          其實這是因為GB2312編碼與UTF8編碼產生了編碼沖撞的原因。 

          從網上引來一段從UNICODE到UTF8的轉換規則: 

          Unicode 

          UTF-8  
          0000 - 007F 

          0xxxxxxx 



          0080 - 07FF 

          110xxxxx 10xxxxxx 



          0800 - FFFF 

          1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 



          例如"漢"字的Unicode編碼是6C49。6C49在0800-FFFF之間,所以要用3字節模板:1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx。將6C49寫成二進制是:0110 1100 0100 1001,將這個比特流按三字節模板的分段方法分為0110 110001 001001,依次代替模板中的x,得到:1110-0110 10-110001 10-001001,即E6 B1 89,這就是其UTF8的編碼。  

          而當你新建一個文本文件時,記事本的編碼默認是ANSI, 如果你在ANSI的編碼輸入漢字,那么他實際就是GB系列的編碼方式,在這種編碼下,"聯通"的內碼是: 

          c1 1100 0001 

          aa 1010 1010 

          cd 1100 1101 

          a8 1010 1000 

          注意到了嗎?第一二個字節、第三四個字節的起始部分的都是"110"和"10",正好與UTF8規則里的兩字節模板是一致的,于是再次打開記事本時,記事本就誤認為這是一個UTF8編碼的文件,讓我們把第一個字節的110和第二個字節的10去掉,我們就得到了"00001 101010",再把各位對齊,補上前導的0,就得到了"0000 0000 0110 1010",不好意思,這是UNICODE的006A,也就是小寫的字母"j",而之后的兩字節用UTF8解碼之后是0368,這個字符什么也不是。這就是只有"聯通"兩個字的文件沒有辦法在記事本里正常顯示的原因。  

          而如果你在"聯通"之后多輸入幾個字,其他的字的編碼不見得又恰好是110和10開始的字節,這樣再次打開時,記事本就不會堅持這是一個utf8編碼的文件,而會用ANSI的方式解讀之,這時亂碼又不出現了。  

          posted @ 2012-05-11 15:11 AthrunWang 閱讀(209) | 評論 (0)編輯 收藏
          java實現各種算法

          /**
           * 
           */
          package sortAlgorithm;
          import java.io.File;
          import java.io.IOException;
          import java.sql.Time;
          import java.util.Random;
          /**
           * @author sky
           * 該類給出各種排序算法
           *
           */
          public class sort{
          private static Integer[] elem(int n){
          int N=n;
          Random random=new Random();
          Integer elem[]=new Integer[N];
          for (int i=0;i<N;i++){
          elem[i]=random.nextInt(1000);
          }
          return elem;
          }
          public static void main (String Args[]) throws InterruptedException{
          int n=30000;
          Integer elem[]=elem(n);
          long start,end;
          class sort0 extends Thread{
          Integer elem[];
          int n;
          sort0(Integer elem[],int n){
          this.elem=elem;
          this.n=n;
          }
          public void run(){
          System.out.println("線程啟動");
          straightInsertSort(elem,n);
          }
          }
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          sort0 s1=new sort0(elem,n);
          elem=elem(n);
          sort0 s2=new sort0(elem,n);
          elem=elem(n);
          sort0 s3=new sort0(elem,n);
          elem=elem(n);
          sort0 s4=new sort0(elem,n);
          elem=elem(n);
          sort0 s5=new sort0(elem,n);
          s1.start();
          s2.start();
          s3.start();
          s4.start();
          s5.start();
          s2.join();
          s1.join();
          s3.join();
          s4.join();
          s5.join();
          System.out.println("多線程簡單插入排序:");
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println(end-start);
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          straightInsertSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("簡單插入排序:");
          System.out.println(end-start);
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          shellSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("希爾排序:");
          System.out.println(end-start);
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          bubbleSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("冒泡排序:");
          System.out.println(end-start);
          /*
             elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          quickSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("快速排序:");
          System.out.println(end-start);*/
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          simpleSelectionSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("簡單選擇排序:");
          System.out.println(end-start);
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          heapSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("堆排序:");
          System.out.println(end-start);
          elem=elem(n);
          start=System.currentTimeMillis();
          mergeSort(elem,n);
          end=System.currentTimeMillis();
          System.out.println("歸并排序:");
          System.out.println(end-start);
          }
          //顯示排序結果
          public static <T extends Comparable<? super T>> void show(T[] elem,int n){
          for (int i=0;i<n;i++){
          System.out.print(elem[i]);
          System.out.print(' ');
          }
          System.out.println();
          }
          //交換元素
          private static <T extends Comparable<? super T>> void swap(T[] elem,int i,int j){
          T tmp=elem[i];
          elem[i]=elem[j];
          elem[j]=tmp;
          }
          //直接插入排序法,復雜度為O(n^2)
          public static <T extends Comparable<? super T>> void straightInsertSort (T elem[],int n){
          for (int i=1;i<n;i++){
          T e=elem[i];
          int j;
          for (j=i-1;j>=0 && e.compareTo(elem[j])<0;j--){
          elem[j+1]=elem[j];
          }
          elem[j+1]=e;
          }
          }
          //shell插入排序算法,復雜度為O(n^1.5)
          private static <T extends Comparable<? super T>> void  shellInsertHelp(T elem[],int n,int incr){
          for (int i=incr;i<n;i++){
          T e=elem[i];
          int j=i-incr;
          for (;j>=0 && e.compareTo(elem[j])<0;j=j-incr){
          elem[j+incr]=elem[j];
          }
          elem[j+incr]=e;
          }
          }
          public static <T extends Comparable<? super T>> void shellSort(T elem[],int n ){
          for (int incr=n/2;incr>0;incr=incr/2){
          shellInsertHelp(elem,n,incr);
          }
          }
          //冒泡排序算法,時間復雜度為O(n^2)
          public static <T extends Comparable<? super T>> void bubbleSort(T elem[],int n){
          for (int i=n-1;i>0;i--){
          for (int j=0;j<i;j++){
          if (elem[j].compareTo(elem[i])>0){
          swap(elem,i,j);
          }
          }
          }
          }
          //快速排序算法,時間復雜度為O(n*log(n))
          private static <T extends Comparable<? super T>> int partition(T elem[],int low,int high){
          while (low<high){
          for (;elem[high].compareTo(elem[low])>=0 && low<high;high--);
          swap(elem,high,low);
          for (;elem[high].compareTo(elem[low])>=0 && low<high;low++);
          swap(elem,high,low);
          }
          return low;
          }
          private static <T extends Comparable<? super T>> void quickSortHelp(T elem[],int low,int high){
          if (low<high){
          int pivot=partition(elem,low,high);
          quickSortHelp(elem,low,pivot-1);
          quickSortHelp(elem,pivot+1,high);
          }
          }
          public static <T extends Comparable<? super T>> void quickSort(T elem[],int n){
          quickSortHelp(elem,0,n-1);
          }
          //簡單選擇排序算法,時間復雜度為O(n^2)
          public static <T extends Comparable<? super T>> void simpleSelectionSort(T elem[],int n){
          for (int i=0;i<n-1;i++){
          int lowIdx=i;
          for (int j=i+1;j<n;j++){
          if (elem[lowIdx].compareTo(elem[j])>0)
          lowIdx=j;
          }
          swap(elem,lowIdx,i);
          }
          }
          //堆排序,時間復雜度為O(n*log(n))
          private static <T extends Comparable<? super T>> void heapAdjust(T elem[],int low,int high){
          for (int i=low,lhs=2*i+1 ;lhs<=high;lhs=2*i+1){
          if (lhs<high && elem[lhs].compareTo(elem[lhs+1])<0)lhs++;
          if (elem[i].compareTo(elem[lhs])<0){
          swap(elem,i,lhs);
          i=lhs;
          }else break;
          }
          }
          public static <T extends Comparable<? super T>> void heapSort(T elem[],int n){
          //初始化堆
          for (int i=(n-2)/2;i>=0;i--){
          heapAdjust(elem,i,n-1);
          }
          swap(elem,0,n-1);
          //排序
          for (int i=n-2;i>0;--i){
          heapAdjust(elem,0,i);
          swap(elem,0,i);
          }
          }
          //歸并排序算法,時間復雜度為O(n*log(n))
          private static <T extends Comparable<? super T>> void simpleMerge(T elem[],T tmpElem[],int low ,int mid, int high){
          int i=low,j=mid+1,k=low;
          for (;i<=mid && j<=high;k++){
          if (elem[i].compareTo(elem[j])<=0)
          tmpElem[k]=elem[i++];
          else 
          tmpElem[k]=elem[j++];
          }
          for (;i<=mid;i++){
          tmpElem[k++]=elem[i];
          }
          for (;j<=high;j++){
          tmpElem[k++]=elem[j];
          }
          for (;low<=high;low++){
          elem[low]=tmpElem[low];
          }
          }
          private static <T extends Comparable<? super T>> void mergeHelp(T elem[],T tmpElem[],int low ,int high){
          if (low < high){
          int mid=(low+high)/2;
          mergeHelp(elem,tmpElem,low,mid);
          mergeHelp(elem,tmpElem,mid+1,high);
          simpleMerge(elem,tmpElem,low,mid,high);
          }
          }
          public static <T extends Comparable<? super T>> void mergeSort(T elem[],int n){
          T[] tmpElem=(T[])new Comparable[n];
          mergeHelp(elem,tmpElem,0,n-1);
          }
          }

          posted @ 2012-05-08 21:48 AthrunWang 閱讀(370) | 評論 (0)編輯 收藏
          11 個重要的數據庫設計規則

          • 簡介

            在您開始閱讀這篇文章之前,我得明確地告訴您,我并不是一個數據庫設計領域的大師。以下列出的11點是我對自己在平時項目實踐和閱讀中學習到的經驗總結出來的個人見解。我個人認為它們對我的數據庫設計提供了很大的幫助。實屬一家之言,歡迎拍磚 : )

            我之所以寫下這篇這么完整的文章是因為,很多開發者一參與到數據庫設計,就會很自然地把 “三范式” 當作銀彈一樣來使用。他們往往認為遵循這個規范就是數據庫設計的唯一標準。由于這種心態,他們往往盡管一路碰壁也會堅持把項目做下去。

            如果你對 “三范式” 不清楚,請點擊這里(FQ)一步一步的了解什么是“三范式”。

            大家都說標準規范是重要的指導方針并且也這么做著,但是把它當作石頭上的一塊標記來記著(死記硬背)還是會帶來麻煩的。以下11點是我在數據庫設計時最優先考慮的規則。

          • 規則 1:弄清楚將要開發的應用程序是什么性質的(OLTP 還是 OPAP)?

            當你要開始設計一個數據庫的時候,你應該首先要分析出你為之設計的應用程序是什么類型的,它是 “事務處理型”(Transactional) 的還是 “分析型” (Analytical)的?你會發現許多開發人員采用標準化做法去設計數據庫,而不考慮目標程序是什么類型的,這樣做出來的程序很快就會陷入性能、客戶定制化的問題當中。正如前面所說的,這里有兩種應用程序類型, “基于事務處理” 和 “基于分析”,下面讓我們來了解一下這兩種類型究竟說的是什么意思。

            事務處理型:這種類型的應用程序,你的最終用戶更關注數據的增查改刪(CRUD,Creating/Reading/Updating/Deleting)。這種類型更加官方的叫法是 “OLTP” 。
            分析型:這種類型的應用程序,你的最終用戶更關注數據分析、報表、趨勢預測等等功能。這一類的數據庫的 “插入” 和 “更新” 操作相對來說是比較少的。它們主要的目的是更加快速地查詢、分析數據。這種類型更加官方的叫法是 “OLAP” 。

             

            那么換句話說,如果你認為插入、更新、刪除數據這些操作在你的程序中更為突出的話,那就設計一個規范化的表否則的話就去創建一個扁平的、不規范化的數據庫結構。 

            以下這個簡單的圖表顯示了像左邊Names和Address這樣的簡單規范化的表,怎么通過應用不規范化結構來創建一個扁平的表結構。 

             

          • 規則 2:將你的數據按照邏輯意義分成不同的塊,讓事情做起來更簡單

            這個規則其實就是 “三范式” 中的第一范式。違反這條規則的一個標志就是,你的查詢使用了很多字符串解析函數
            例如 substring、charindex等等。若真如此,那就需要應用這條規則了。

            比如你看到的下面圖片上有一個有學生名字的表,如果你想要查詢學生名字中包含“Koirala”,但不包含“Harisingh”的記錄,你可以想象一下你將會得到什么樣的結果。

            所以更好的做法是將這個字段拆分為更深層次的邏輯分塊,以便我們的表數據寫起來更干凈,以及優化查詢。


             

          • 規則 3:不要過度使用 “規則 2”

            開發者都是一群很可愛的生物。如果你告訴他們這是一條解決問題的正路,他們就會一直這么做下去,做到過了頭導致了一些不必要的后果。這也可以應用于我們剛剛在前面提到的規則2。當你考慮字段分解時,先暫停一下,并且問問你自己是否真的需要這么做。正如所說的,分解應該是要符合邏輯的。

            例如,你可以看到電話號碼這個字段,你很少會把電話號碼的ISD代碼單獨分開來操作(除非你的應用程序要求這么做)。所以一個很明智的決定就是讓它保持原樣,否則這會帶來更多的問題。

             

          • 規則 4:把重復、不統一的數據當成你最大的敵人來對待

            集中那些重復的數據然后重構它們。我個人更加擔心的是這些重復數據帶來的混亂而不是它們占用了多少磁盤空間。

            例如下面這個圖表,你可以看到 "5th Standard" 和 "Fifth standard" 是一樣的意思,它們是重復數據。現在你可能會說是由于那些錄入者錄入了這些重復的數據或者是差勁的驗證程序沒有攔住,讓這些重復的數據進入到了你的系統。現在,如果你想導出一份將原本在用戶眼里十分困惑的數據顯示為不同實體數據的報告,該怎么做呢?



            解決方法之一是將這些數據完整地移到另外一個主表,然后通過外鍵引用過來。在下面這個圖表中你可以看到我們是如何創建一個名為 “Standards”(課程級別) 的主表,然后同樣地使用簡單的外鍵連接過去。



          • 規則 5:當心被分隔符分割的數據,它們違反了“字段不可再分”

            前面的規則2即“第一范式”說的是避免 “重復組” 。下面這個圖表作為其中的一個例子解釋了 “重復組”是什么樣子的。如果你仔細的觀察 syllabus(課程) 這個字段,會發現在這一個字段里實在是填充了太多的數據了。像這些字段就被稱為 “重復組” 了。如果我們又得必須使用這些數據,那么這些查詢將會十分復雜并且我也懷疑這些查詢會有性能問題。


            這些被塞滿了分隔符的數據列需要特別注意,并且一個較好的辦法是將這些字段移到另外一個表中,使用外鍵連接過去,同樣地以便于更好的管理。



            那么,讓我們現在就應用規則2(第一范式) “避免重復組” 吧。你可以看到上面這個圖表,我創建了一個單獨的 syllabus(課程) 表,然后使用 “多對多” 關系將它與 subject(科目) 表關聯起來。

            通過這個方法,主表(student表)的 syllabus(課程) 字段就不再有重復數據和分隔符了。

          • 規則 6:當心那些僅僅部分依賴主鍵的列



            留心注意那些僅僅部分依賴主鍵的列。例如上面這個圖表,我們可以看到這個表的主鍵是 Roll No.+Standard
            。現在請仔細觀察 syllabus 字段,可以看到 syllabus(課程) 字段僅僅關聯(依賴) Standard(課程級別) 字段而不是直接地關聯(依賴)某個學生(Roll No. 字段)。

            Syllabus(課程) 字段關聯的是學生正在學習的哪個課程級別(Standard字段)而不是直接關聯到學生本身。那如果明天我們要更新教學大綱(課程)的話還要痛苦地為每個同學也修改一下,這明顯是不符合邏輯的(不正常的做法)。更有意義的做法是將這些字段從這個表移到另外一個表,然后將它們與 Standard(課程級別)表關聯起來。

            你可以看到我們是如何移動 syllabus(課程)字段并且同樣地附上 Standard 表。

            這條規則只不過是 “三范式” 里的 “第二范式”:“所有字段都必須完整地依賴主鍵而不是部分依賴”。

          • 規則 7:仔細地選擇派生列



            如果你正在開發一個 OLTP 型的應用程序,那強制不去使用派生字段會是一個很好的思路,除非有迫切的性能要求,比如經常需要求和、計算的 OLAP 程序,為了性能,這些派生字段就有必要存在了。

            通過上面的這個圖表,你可以看到 Average 字段是如何依賴 Marks 和 Subjects 字段的。這也是冗余的一種形式。因此對于這樣的由其他字段得到的字段,需要思考一下它們是否真的有必要存在。

            這個規則也被稱為 “三范式” 里的第三條:“不應該有依賴于非主鍵的列” 。 我的個人看法是不要盲目地運用這條規則,應該要看實際情況,冗余數據并不總是壞的。如果冗余數據是計算出來的,看看實際情況再來決定是否應用這第三范式。

          • 規則 8:如果性能是關鍵,不要固執地去避免冗余


            不要把 “避免冗余” 當作是一條絕對的規則去遵循。如果對性能有迫切的需求,考慮一下打破常規。常規情況下你需要做多個表的連接操作,而在非常規的情況下這樣的多表連接是會大大地降低性能的。

          • 規則 9:多維數據是各種不同數據的聚合

            OLAP 
            項目主要是解決多維數據問題。比如你可以看看下面這個圖表,你會想拿到每個國家、每個顧客、每段時期的銷售額情況。簡單的說你正在看的銷售額數據包含了三個維度的交叉。



            為這種情況做一個實際的設計是一個更好的辦法。簡單的說,你可以創建一個簡單的主要銷售表,它包含了銷售額字段,通過外鍵將其他所有不同維度的表連接起來。

             

             

          • 規則 10:將那些具有“名值表”特點的表統一起來設計

            很多次我都遇到過這種 “名值表” 。 “名值表” 意味著它有一些鍵,這些鍵被其他數據關聯著。比如下面這個圖表,你可以看到我們有 Currency(貨幣型)和 Country(國家)這兩張表。如果你仔細觀察你會發現實際上這些表都只有鍵和值。


            對于這種表,創建一個主要的表,通過一個 Type(類型)字段來區分不同的數據將會更有意義。

          • 規則 11:無限分級結構的數據,引用自己的主鍵作為外鍵

            我們會經常碰到一些無限父子分級結構的數據(樹形結構?)。例如考慮一個多級銷售方案的情況,一個銷售人員之下可以有多個銷售人員。注意到都是 “銷售人員” 。也就是說數據本身都是一種。但是層級不同。這時候我們可以引用自己的主鍵作為外鍵來表達這種層級關系,從而達成目的。


            這篇文章的用意不是叫大家不要遵循范式,而是叫大家不要盲目地遵循范式。根據你的項目性質和需要處理的數據類型來做出正確的選擇。

             

          英文原文,OSChina原創翻譯。

          posted @ 2012-04-18 21:57 AthrunWang 閱讀(210) | 評論 (0)編輯 收藏
          Oracle常用SQL命令

          --創建用戶
          CREATE USER "APITEST"  PROFILE "DEFAULT"
              IDENTIFIED BY "apitest" DEFAULT TABLESPACE "LOUSHANG"
              TEMPORARY TABLESPACE "TEMP"
              ACCOUNT UNLOCK;

          --為用戶指定表空間
          GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO "APITEST";

          --為用戶授權
          GRANT "CONNECT" TO "APITEST";
          GRANT "DBA" TO "APITEST";
          GRANT "RESOURCE" TO "APITEST";

          --將鎖定用戶解鎖
          alter user <用戶名> account unlock;

          --修改用戶密碼
          alter user <用戶名> identified by <新密碼>;

          --刪除用戶
          drop user  apitest; ----僅僅是刪除用戶,
          drop user apitest cascade ;----會刪除此用戶名下的所有表和視圖。

          ---查看當前用戶信息
          select * from user_users;

          ---查詢當前數據庫實例中有哪些用戶
          select * from dba_users order by username;

          ---查看當前用戶擁有的角色
          select * from user_role_privs;

          ---查看當前用戶所擁有的表
          select * from user_tables;

          ---查看當前用戶所擁有表的列
          select * from USER_TAB_COLUMNS ;

          ---顯示特權用戶(一般包括sys、system)
          select * from v$pwfile_users;

          ---查詢當前用戶所擁有的所有對象(表、視圖、索引、存儲函數和過程等)
          select * from user_objects

          ----查看序列號
          select * from user_sequences;

          ---查看當前用戶所有的視圖
          select * from  user_views;

          --查看當前連接信息
          select SID,SERIAL#,USERNAME,MACHINE,LOGON_TIME from v$session where username='APITEST';

          --斷開指定連接
          alter system kill session '530,49177';

           

          posted @ 2012-03-27 11:13 AthrunWang 閱讀(216) | 評論 (0)編輯 收藏
          分頁欄

          DAO層的代碼分頁代碼:
          public PageModel findByPageModel(String hql,PageModel pm) {
            pm.setTotalCount(this.getHibernateTemplate().find(hql).size());
            pm.setGoToHref(ServletActionContext.getRequest().getServletPath().replace("/",""));
            int totalCount = pm.getTotalCount();
            int pageSize = pm.getPageSize();
            int totalPage = (totalCount+pageSize-1)/pageSize ;
            int currentPage = pm.getCurrentPage() ;
            pm.setTotalPage(totalPage);
            int offset = (currentPage-1)*pageSize;
            pm.setList(this.getSession().createQuery(hql).setFirstResult(offset).setMaxResults(pageSize).list());
            return pm;
           }


          分頁的JAVABEAN:
          public class PageModel {
           private int currentPage;
           private int pageSize;
           private int totalCount;
           private int totalPage;
           private List list ;
           private String goToHref;
           
           public int getCurrentPage() {
            if(currentPage<=0) currentPage=1;
            return currentPage;
           }
           public void setCurrentPage(int currentPage) {
            this.currentPage = currentPage;
           }
           public int getPageSize() {
            if(pageSize<=0) pageSize=10;
            return pageSize;
           }
           public void setPageSize(int pageSize) {
            this.pageSize = pageSize;
           }
           public int getTotalCount() {
            return totalCount;
           }
           public void setTotalCount(int totalCount) {
            this.totalCount = totalCount;
           }
           public int getTotalPage() {
            return totalPage;
           }
           public void setTotalPage(int totalPage) {
            this.totalPage = totalPage;
           }
           public List getList() {
            return list;
           }
           public void setList(List list) {
            this.list = list;
           }
           public String getGoToHref() {
            return goToHref;
           }
           public void setGoToHref(String goToHref) {
            this.goToHref = goToHref;
           }
          }


          JSP頁面:
          <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
          <%
          String path = request.getContextPath();
          String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
          %>

          <link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath %>findByHql/pagingBar/css/pagingBar.css">

           <input type="button" class="firstPage commonPage"  alt="首頁"   title="首頁"/>
           <input type="button" class="beforePage commonPage" alt="上一頁" title="上一頁"/>
           <input type="button" class="nextPage commonPage"   alt="下一頁" title="下一頁"/>
           <input type="button" class="lastPage commonPage"   alt="尾頁"   title="尾頁" />
           
           <input type="hidden" id="currentPage" value="${requestScope.pm.currentPage }" />
           <input type="hidden" id="totalPage" value="${requestScope.pm.totalPage }" />
           <input type="hidden" id="goToHref" value="${requestScope.pm.goToHref }" />
           
           <span class="cp">當前第${requestScope.pm.currentPage }頁</span>
           <span class="tc"> 相關資訊:${requestScope.pm.totalCount }條</span>
           <span class="ps">每頁${requestScope.pm.pageSize }條 </span>
           <span class="tp">共${requestScope.pm.totalPage}頁</span>

          <script type="text/javascript" src="<%=basePath%>js/jquery.js"></script>
          <script type="text/javascript">
           (function($) {
            var currentPage = parseInt($('#currentPage').val());
            var totalPage = parseInt($('#totalPage').val());
            var toHref = $('#goToHref').val();
            $('.firstPage').bind('click', function() {
             goToHref(1);
            });
            $('.nextPage').bind('click', function() {
             if (currentPage >= totalPage)
              goToHref(totalPage);
             else
              goToHref(currentPage + 1);
            });
            $('.beforePage').bind('click', function() {
             if (currentPage <= 1)
              goToHref(1);
             else
              goToHref(currentPage - 1);
            });
            $('.lastPage').bind('click', function() {
             goToHref(totalPage);
            });
            function goToHref(cp) {
             document.location.href = toHref+"?currentPage=" + cp;
            }
           })(jQuery)
          </script>


          CSS:下面有幾張圖片需要自己找...
          /*點擊欄*/
          .commonPage{
           width: 16px;
           height: 16px;
           border: none;
           cursor: pointer;
          }
          .firstPage{
           background: url("../images/page-first.png") no-repeat;
          }

          .nextPage{
           background: url("../images/page-next.png") no-repeat;
          }

          .beforePage{
           background: url("../images/page-prev.png") no-repeat;
          }

          .lastPage{
           background: url("../images/page-last.png") no-repeat;
          }

          /*顯示欄*/
          .cp,.tc,.ps,.tp{
           font-size: 14px;
          }

          在action中調用DAO層的方法,給currentPage和pageSize設置初始值,然后就返回一個list到你分頁的頁面迭代,以后就直接嵌套在分頁頁面中就行

          posted @ 2012-03-27 10:19 AthrunWang 閱讀(333) | 評論 (0)編輯 收藏
          主題:Oracle面試問題-技術篇

          這也許是你一直期待的文章,在關注這部分技術問題的同時,請務必閱讀有關面試中有關個人的問題和解答。這里的回答并不是十分全面,這些問題可以通過多個角度來進行解釋,也許你不必在面試過程中給出完全詳盡的答案,只需要通過你的解答使面試考官了解你對ORACLE概念的熟悉程度。

          1.解釋冷備份和熱備份的不同點以及各自的優點

          解答:熱備份針對歸檔模式的數據庫,在數據庫仍舊處于工作狀態時進行備份。而冷備份指在數據庫關閉后,進行備份,適用于所有模式的數據庫。熱備份的優點在于當備份時,數據庫仍舊可以被使用并且可以將數據庫恢復到任意一個時間點。冷備份的優點在于它的備份和恢復操作相當簡單,并且由于冷備份的數據庫可以工作在非歸檔模式下,數據庫性能會比歸檔模式稍好。(因為不必將archive log寫入硬盤)

          2.你必須利用備份恢復數據庫,但是你沒有控制文件,該如何解決問題呢?

          解答:重建控制文件,用帶backup control file 子句的recover 命令恢復數據庫。

          3.如何轉換init.ora到spfile?

          解答:使用create spfile from pfile 命令.

          4.解釋data block , extent 和 segment的區別(這里建議用英文術語)

          解答:data block是數據庫中最小的邏輯存儲單元。當數據庫的對象需要更多的物理存儲空間時,連續的data block就組成了extent . 一個數據庫對象擁有的所有extents被稱為該對象的segment.

          5.給出兩個檢查表結構的方法

          解答:1.DESCRIBE命令

          2.DBMS_METADATA.GET_DDL 包

          6.怎樣查看數據庫引擎的報錯

          解答:alert log.

          7.比較truncate和delete 命令

          解答:兩者都可以用來刪除表中所有的記錄。區別在于:truncate是DDL操作,它移動HWK,不需要rollback segment .而Delete是DML操作, 需要rollback segment 且花費較長時間.

          8.使用索引的理由

          解答:快速訪問表中的data block

          9.給出在STAR SCHEMA中的兩種表及它們分別含有的數據

          解答:Fact tables 和dimension tables. fact table包含大量的主要的信息而dimension tables 存放對fact table 某些屬性描述的信息

          10.FACT Table上需要建立何種索引?

          解答:位圖索引 (bitmap index)

          11. 給出兩種相關約束?

          解答:主鍵和外鍵

          12. 如何在不影響子表的前提下,重建一個母表

          解答:子表的外鍵強制實效,重建母表,激活外鍵

          13. 解釋歸檔和非歸檔模式之間的不同和它們各自的優缺點

          解答:歸檔模式是指你可以備份所有的數據庫 transactions并恢復到任意一個時間點。非歸檔模式則相反,不能恢復到任意一個時間點。但是非歸檔模式可以帶來數據庫性能上的少許提高.

          14. 如何建立一個備份控制文件?

          解答:Alter database backup control file to trace.

          15. 給出數據庫正常啟動所經歷的幾種狀態 ?

          解答:STARTUP NOMOUNT – 數據庫實例啟動

          STARTUP MOUNT - 數據庫裝載

          STARTUP OPEN – 數據庫打開

          16. 哪個column可以用來區別V$視圖和GV$視圖?

          解答:INST_ID 指明集群環境中具體的 某個instance 。

          17. 如何生成explain plan?

          解答:運行utlxplan.sql. 建立plan 表

          針對特定SQL語句,使用 explain plan set statement_id = 'tst1' into plan_table

          運行utlxplp.sql 或 utlxpls.sql察看explain plan

          18. 如何增加buffer cache的命中率?

          解答:在數據庫較繁忙時,適用buffer cache advisory 工具,查詢v$db_cache_advice.如果有必要更改,可以使用 alter system set db_cache_size 命令

          19. ORA-01555的應對方法?

          解答:具體的出錯信息是snapshot too old within rollback seg , 通常可以通過增大rollback seg來解決問題。當然也需要察看一下具體造成錯誤的SQL文本

          20. 解釋$ORACLE_HOME和$ORACLE_BASE的區別?

          解答:ORACLE_BASE是oracle的根目錄,ORACLE_HOME是oracle產品的目錄。

          posted @ 2012-03-21 17:33 AthrunWang 閱讀(204) | 評論 (0)編輯 收藏
          技術債務(母雞的遭遇)

          技術債務, 是指匆忙的實現一個功能,卻對現有的程序庫造成了破壞(在實現的過程中污染了代碼庫的設計),這對于一些項目經理/客戶來說就像是天書奇談。也許他們是明 白的,只是不愿意承認罷了,我估計是這樣的。不管怎樣,我想起來一個小故事,當下次遇到這種情況,需要向他們解釋增加某些新功能的代價時,也可用講這個故 事給他們聽。

          一個農夫有3只母雞。每只母雞每天下一個蛋。農夫跟當地的一個食品店老板做生意。食品店老板每天從農夫那里買2給雞蛋放在店里出售。一切都很好,直到有一天,食品店老板出現在農夫家里:

          食品店老板: 哎呀,今天我需要一些雞肉。

          農夫: 雞肉?你和我的生意里可不包括這些。

          食品店老板: 我知道。但我真的需要一些雞肉。我計劃要做一個B2S(S是胃的縮寫)模式的PaaS(P是肉禽的縮寫)平臺。

          農夫: 什么?

          食品店老板: 非常重要的東西。你可以提供我一些雞肉嗎?

          農夫: 這樣呀,事情不是那么容易辦到 — 我要孵化雞蛋,等小雞長大了才能給你…少說也要一個月吧。

          食品店老板: 一個月?太久了…我以為你現在就能給我呢。

          農夫: 時間有自己的腳步,你必須耐心一點等。

          食品店老板: 可是,為什么你不能在現有的母雞中殺一個呢?這樣一來,我有了雞肉,你每天還能產兩個蛋。這就夠了,不是嗎?

          農夫: 可是,我不覺得這是一個好主意。這會把我推向一個沒有回旋余地的境況,萬一剩下的雞中有一只突然出了什么意外怎么辦。

          食品店老板: 放心啦,不會發生那樣的事的…我真的非常非常需要雞肉!殺一只雞吧!

          農夫: 那好吧,我想我可以…

          于是,農夫拿起一把刀,把他的一只母雞送入了天堂。食品店老板得到了他的雞肉,返回了食品店。

          一周后,食品店老板又一次來到了農夫家里:

          食品店老板: 你好,我來了!

          農夫: 你好,有什么事?

          食品店老板: 你聽我說 — 你的雞肉好極了。事實上,它是如此的鮮美,賣的如此的好,你必須要再給我一只雞。最遲明天早上。

          農夫: 這是不可能的事。如果我要再殺一只雞給你,我就沒法每天提供你兩個雞蛋了。

          食品店老板: 哦,別那么緊張!客戶需要雞肉,我已經答應客戶明天早上提供給他們了…

          農夫: 不行,絕對不能這么干。如果我這么做,我就履行不了我和你的協議了,你知道嗎?如果我這么做,我就沒法提供你足夠的雞蛋了。

          食品店老板: 可是我真的真的需要雞肉!明天早上之前!否則客戶會發飆的,地球將會塌陷,世界末日將會到來!給我一只雞吧,現在!

          農夫: 那好吧,如果你非要這么不顧后果的想要,那就拿去吧!但是,從現在開始,雞蛋我是沒法提供你了,明白?

          食品店老板: 當然,當然。但我相信是個很聰明的人,我猜你能找到方法解決這個問題。再見!

          食品店老板離開回到了店里。

          第二天:

          食品店老板: 嗨,雞蛋呢?

          農夫: 你什么意思?

          食品店老板: 雞蛋。你只給了我一個雞蛋。發生了什么事?

          農夫: 發生了什么事?我有3只雞,你拿走了兩只。現在就剩下一只。一只雞,一個雞蛋。我認為我解釋的已經很清楚了。

          食品店老板: 但是合同里并沒有這些!合同里說的很清楚 — 你每天提供我2給雞蛋!你現在讓我向客戶怎么交代?

          農夫: 哦,情況我很明白。我無能為力。

          食品店老板: 好吧,好吧,不談這事了。咱們聊點其它事情…要是能再能點雞肉就好了。你再給我一些吧?

          所以,千萬別學農夫 — 堅決拒絕為了當前利益而長久的破壞你的代碼庫的無理要求,如果你被強迫這樣做,拒絕承擔這樣的任務 — 也不要做食品店老板 — 不要做提出這樣不合理的要求,你要為自己的決定承擔后果。

          posted @ 2012-03-19 10:00 AthrunWang 閱讀(291) | 評論 (1)編輯 收藏
          apache shiro與spring的環境搭建

          [代碼] web.xml
          <context-param>
                  <param-name>contextConfigLocation</param-name>
                  <param-value>
                       <!--spring 的配置文件-->
                       classpath:/applicationContext-hibernate.xml
                  </param-value>
             </context-param>
           
             <!-- shiro -->
             <filter>
                  <filter-name>shiroFilter</filter-name>
                  <filter-class>org.springframework.web.filter.DelegatingFilterProxy</filter-class>
                  <init-param>
                       <param-name>targetFilterLifecycle</param-name>
                       <param-value>true</param-value>
                  </init-param>
             </filter>
           
             <filter-mapping>
                  <filter-name>shiroFilter</filter-name>
                  <url-pattern>/*</url-pattern>
             </filter-mapping>
           
             <!-- Listeners -->
             <listener>
                  <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
             </listener>
          [代碼] applicationContext-hibernate.xml

          <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
          <beans xmlns="     xmlns:xsi="     xsi:schemaLocation="
                
          http://www.springframework.org/schema/beans
                 http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
                 http://www.springframework.org/schema/tx
                 http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
                 http://www.springframework.org/schema/aop
                

               <!-- SessionFactory, DataSource, etc. omitted -->

               <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
                    destroy-method="close">
                    <property name="driverClassName" value="${jdbc.driverClassName}" />
                    <property name="url" value="${jdbc.url}" />
                    <property name="username" value="${jdbc.username}" />
                    <property name="password" value="${jdbc.password}" />
               </bean>

               <bean id="sessionFactory"
                    class="org.springframework.orm.hibernate3.annotation.AnnotationSessionFactoryBean">
                    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
                    <property name="packagesToScan">
                         <list>
                              <value>org.projects.graduates.domain</value>
                         </list>
                    </property>
                    <property name="hibernateProperties">
                         <value>hibernate.dialect=${hibernate.dialect}</value>
                    </property>
               </bean>

               <bean id="txManager"
                    class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager">
                    <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory" />
               </bean>

               <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="txManager">
                    <tx:attributes>
                         <tx:method name="get*" read-only="true" />
                         <tx:method name="find*" read-only="true" />
                         <tx:method name="*" propagation="REQUIRED" />
                    </tx:attributes>
               </tx:advice>

               <aop:config>
                    <aop:pointcut id="appOperation"
                         expression="execution(* org.projects.graduates.app.GradApplication.*(..))" />
                    <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="appOperation" />
               </aop:config>

               <!-- shiro -->
               <bean id="shiroFilter" class="org.apache.shiro.spring.web.ShiroFilterFactoryBean">
                    <property name="securityManager" ref="securityManager" />
                    <property name="loginUrl" value="/login.action" />
                    <property name="successUrl" value="/main.action" />
                    <property name="unauthorizedUrl" value="/login.action" />
                    <property name="filterChainDefinitions">
                         <value>
                              /index.action = anon
                              /login.action = anon
                              /main.action = authc, roles[admin]
                              /course/** = authc, roles[admin]
                         </value>
                    </property>
               </bean>

             
               <bean id="securityManager" class="org.apache.shiro.web.mgt.DefaultWebSecurityManager">
               <!--設置自定義realm-->
                    <property name="realm" ref="myRealm" />
               </bean>
             
               <bean id="lifecycleBeanPostProcessor" class="org.apache.shiro.spring.LifecycleBeanPostProcessor" />
             
               <!--myRealm 繼承自AuthorizingRealm-->
               <bean id="myRealm" class="org.projects.graduates.shiro.GradRealm" ></bean>

               <bean
                    class="org.springframework.beans.factory.config.MethodInvokingFactoryBean">
                    <property name="staticMethod"
                         value="org.apache.shiro.SecurityUtils.setSecurityManager" />
                    <property name="arguments" ref="securityManager" />
               </bean>

          </beans>

          [代碼] org.projects.graduates.shiro.GradRealm

          public class GradRealm extends AuthorizingRealm {

               private SecurityApplication securityApplication = new SecurityApplicationImpl();

               public GradRealm() {
                    super();
                    //設置認證token的實現類
                    setAuthenticationTokenClass(UsernamePasswordToken.class);
                    //設置加密算法
                    setCredentialsMatcher(new HashedCredentialsMatcher(Sha1Hash.ALGORITHM_NAME));
                  
               }
               //授權
               protected AuthorizationInfo doGetAuthorizationInfo(PrincipalCollection principalCollection) {
                    String loginName = (String) principalCollection.fromRealm(getName()).iterator().next();
                    User user = securityApplication.findby(loginName);
                    if (null == user) {
                         return null;
                    } else {
                         SimpleAuthorizationInfo result = new SimpleAuthorizationInfo();
                       
                         result.addRoles(UserRoles.findRoleNamesOf(user));
                         for (Role role : UserRoles.findRolesOf(user)) {
                              result.addStringPermissions(role.getPermissions());
                         }
                       
                         return result;

                    }
               }

               //認證
               protected AuthenticationInfo doGetAuthenticationInfo(AuthenticationToken token) throws AuthenticationException {
                    UsernamePasswordToken upToken = (UsernamePasswordToken) token;
                    User user = securityApplication.findby(upToken.getUsername());
                    if (user != null) {
                         return new SimpleAuthenticationInfo(user.getUsername(), user.getPassword(), getName());
                    }
                    return null;
               }
          }


          posted @ 2012-03-06 10:07 AthrunWang 閱讀(4984) | 評論 (0)編輯 收藏
          海量用戶積分排名算法探討

          問題

          某海量用戶網站,用戶擁有積分,積分可能會在使用過程中隨時更新。現在要為該網站設計一種算法,在每次用戶登錄時顯示其當前積分排名。用戶最大規模為2億;積分為非負整數,且小于100萬。

          PS: 據說這是迅雷的一道面試題,不過問題本身具有很強的真實性,所以本文打算按照真實場景來考慮,而不局限于面試題的理想環境。

          存儲結構

          首先,我們用一張用戶積分表user_score來保存用戶的積分信息:

          表結構:

          image

          示例數據:

          image 

          下面的算法會基于這個基本的表結構來進行。

          算法1:簡單SQL查詢

          首先,我們很容易想到用一條簡單的SQL語句查詢出積分大于該用戶積分的用戶數量:

          select 1 + count(t2.uid) as rank

          from user_score t1, user_score t2

          where t1.uid = @uid and t2.score > t1.score

          對于4號用戶我們可以得到下面的結果:

          image

          算法1總結

          優點:簡單,利用了SQL的功能,不需要復雜的查詢邏輯,也不引入額外的存儲結構,對小規模或性能要求不高的應用不失為一種良好的解決方案。

          缺點:需要對user_score表進行全表掃描,還需要考慮到查詢的同時若有積分更新會對表造成鎖定,在海量數據規模和高并發的應用中,性能是無法接受的。

          算法2:均勻分區設計

          在許多應用中緩存是解決性能問題的重要途徑,我們自然會想能不能把用戶排名用Memcached緩存下來呢?不過再一想發現緩存似乎幫不上什么忙,因為用戶排名是一個全局性的統計性指標,而并非用戶的私有屬性,其他用戶的積分變化可能會馬上影響到本用戶的排名。然而,真實的應用中積分的變化其實也是有一定規律的,通常一個用戶的積分不會突然暴增減,一般用戶總是要在低分區混跡很長一段時間才會慢慢升入高分區,也就是說用戶積分的分布總體說來是有區段的,我們進一步注意到高分區用戶積分的細微變化其實對低分段用戶的排名影響不大。于是,我們可以想到按積分區段進行統計的方法,引入一張分區積分表score_range:

          表結構:

          image

          數據示例:

          image

          表示[from_score, to_score)區間有count個用戶。若我們按每1000分劃分一個區間則有[0, 1000), [1000, 2000), …, [999000, 1000000)這1000個區間,以后對用戶積分的更新要相應地更新score_range表的區間值。在分區積分表的輔助下查詢積分為s的用戶的排名,可以首先確定其所屬區間,把高于s的積分區間的count值累加,然后再查詢出該用戶在本區間內的排名,二者相加即可獲得用戶的排名。

          乍一看,這個方法貌似通過區間聚合減少了查詢計算量,實則不然。最大的問題在于如何查詢用戶在本區間內的排名呢?如果是在算法1中的SQL中加上積分條件:

          select 1 + count(t2.uid) as rank

          from user_score t1, user_score t2

          where t1.uid = @uid and t2.score > t1.score and t2.score < @to_score

          在理想情況下,由于把t2.score的范圍限制在了1000以內,如果對score字段建立索引,我們期望本條SQL語句將通過索引大大減少掃描的user_score表的行數。不過真實情況并非如此,t2.score的范圍在1000以內并不意味著該區間內的用戶數也是1000,因為這里有積分相同的情況存在!二八定律告訴我們,前20%的低分區往往集中了80%的用戶,這就是說對于大量低分區用戶進行區間內排名查詢的性能遠不及對少數的高分區用戶,所以在一般情況下這種分區方法不會帶來實質性的性能提升。

          算法2總結

          優點:注意到了積分區間的存在,并通過預先聚合消除查詢的全表掃描

          缺點:積分非均勻分布的特點使得性能提升并不理想

          算法3:樹形分區設計

          均勻分區查詢算法的失敗是由于積分分布的非均勻性,那么我們自然就會想,能不能按二八定律,把score_range表設計為非均勻區間呢?比如,把低分區劃密集一點,10分一個區間,然后逐漸變成100分,1000分,10000分 … 當然,這不失為一種方法,不過這種分法有一定的隨意性,不容易把握好,而且整個系統的積分分布會隨著使用而逐漸發生變化,最初的較好的分區方法可能會變得不適應未來的情況了。我們希望找到一種分區方法,既可以適應積分非均勻性,又可以適應系統積分分布的變化,這就是樹形分區。

          我們可以把[0, 1,000,000)作為一級區間;再把一級區間分為兩個2級區間[0, 500,000), [500,000, 1,000,000),然后把二級區間二分為4個3級區間[0, 250,000), [250,000, 500,000), [500,000, 750,000), [750,000, 1,000,000),依此類推,最終我們會得到1,000,000個21級區間[0,1), [1,2) … [999,999, 1,000,000)。這實際上是把區間組織成了一種平衡二叉樹結構,根結點代表一級區間,每個非葉子結點有兩個子結點,左子結點代表低分區間,右子結點代表高分區間。樹形分區結構需要在更新時保持一種不變量(Invariant):非葉子結點的count值總是等于其左右子結點的count值之和。

          image

          以后,每次用戶積分有變化所需要更新的區間數量和積分變化量有關系,積分變化越小更新的區間層次越低。總體上,每次所需要更新的區間數量是用戶積分變量的log(n)級別的,也就是說如果用戶積分一次變化在百萬級,更新區間的數量在二十這個級別。在這種樹形分區積分表的輔助下查詢積分為s的用戶排名,實際上是一個在區間樹上由上至下、由粗到細一步步明確s所在位置的過程。比如,對于積分499,000,我們用一個初值為0的排名變量來做累加;首先,它屬于1級區間的左子樹[0, 500,000),那么該用戶排名應該在右子樹[500,000, 1,000,000)的用戶數count之后,我們把該count值累加到該用戶排名變量,進入下一級區間;其次,它屬于3級區間的[250,000, 500,000),這是2級區間的右子樹,所以不用累加count到排名變量,直接進入下一級區間;再次,它屬于4級區間的…;直到最后我們把用戶積分精確定位在21級區間[499,000, 499,001),整個累加過程完成,得出排名!

          雖然,本算法的更新和查詢都涉及到若干個操作,但如果我們為區間的from_score和to_score建立索引,這些操作都是基于鍵的查詢和更新,不會產生表掃描,因此效率更高。另外,本算法并不依賴于關系數據模型和SQL運算,可以輕易地改造為NoSQL等其他存儲方式,而基于鍵的操作也很容易引入緩存機制進一步優化性能。

          算法3總結

          優點:結構穩定,不受積分分布影響;每次查詢或更新的復雜度為積分最大值的log(n)級別,且與用戶規模無關,可以應對海量規模;不依賴于SQL,容易改造為NoSQL等其他存儲方式

          缺點:算法相對更復雜

          總結

          上面介紹了用戶積分排名的3種算法,算法1簡單易于理解和實現,適用于小規模和低并發應用;算法3引入了更復雜的樹形分區結構,但是性能優越,可以應用于海量規模和高并發。本問題是一個開放性的問題,相信一定還有其他優秀的算法和解決方案,歡迎探討!

          posted @ 2012-03-02 17:27 AthrunWang 閱讀(250) | 評論 (0)編輯 收藏
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