vickzhu

velocity properties加載時是放在HashMap中的，首先會加載configLocation中指定文件的內(nèi)容，然后加載VelocityConfigurer中通過velocityProperties配置的屬性，
因此，在VelocityConfigurer中配置的屬性會覆蓋configLocation指定文件中的屬性

1、達(dá)到默認(rèn)最大buffer size
2、調(diào)用HttpServletResponse.flushBuffer()
3、調(diào)用HttpServletResponse.getOutputStream().flush()或者HttpServletResponse.getWriter().flush()
4、調(diào)用HttpServletResponse.sendError()或者HttpServletResponse.sendRedirect()

在onPrepareDialog()中添加如下代碼:

1. 類圖之間的關(guān)系
依賴和關(guān)聯(lián)關(guān)系：
依賴:是類與類之間的連接，表示一個類依賴于另一個類的定義。例如如果A依賴于B，則B體現(xiàn)為局部變量，方法的參數(shù)、或靜態(tài)方法的調(diào)用。 
關(guān)聯(lián):類與類之間的聯(lián)接，它使一個類知道另一個類的屬性和方法， 具體表現(xiàn)為類的成員變量中包含某個對象 

組合和聚合：
在有整體和部分關(guān)系是才有組合和聚合的概念，屬于關(guān)聯(lián)關(guān)系
組合：部分離開整體不能存在
聚合：部分可以離開整體而存在


2. 用例圖之間的關(guān)系：
包含、泛化、擴(kuò)展
包含：當(dāng)兩個或多個用例中共用一組相同的動作，這時可以將這組相同的動作抽出來作為一個獨立的子用例，供多個基用例所共享。因為子用例被抽出，基用例并非一個完整的用例，所以include關(guān)系中的基用例必須和子用例一起使用才夠完整，子用例也必然被執(zhí)行 
泛化：繼承關(guān)系，子用例將繼承基用例的所有行為 ，也就是說在任何使用基用例的地方都可以用子用例來代替。領(lǐng)導(dǎo)擁有審批的權(quán)限，而請假申請審批、加班申請審批都是審批的子類
擴(kuò)展：對基用例的擴(kuò)展，基用例是一個完整的用例，即使沒有子用例的參與，也可以完成一個完整的功能。 

學(xué)習(xí)osworkflow
http://my.so-net.net.tw/idealist/OSWorkflow/ 

wfentry表中的state字段來自于接口WorkflowEntry，有如下幾個值：

在頁面中顯示某字段時，字段值過長會導(dǎo)致頁面樣式錯亂，這時候我們需要對值進(jìn)行截取，當(dāng)截取值時會碰到以下問題：
1、如果按字符截取會導(dǎo)致中英文顯示的長度不一
2、如果按字節(jié)截取可能會導(dǎo)致最后一個中文截成兩部分
以下代碼是在網(wǎng)上獲取并經(jīng)過改造而成，能夠很好的解決上面兩個問題
    /**
     * 根據(jù)指定字節(jié)數(shù)截取字符串,當(dāng)指定處為中文第一個字節(jié)時少截取一個字符,當(dāng)長度大于指定截取長度時,截取后在字符串末尾追加指定字符串<br/>
     * 這里添加了字符串的編碼，因為頁面的編碼不同，字符串所占字節(jié)也不同
     *
     * @param str 待截取字符串,如果為null或者"",則立即返回str
     * @param length 需要截取的長度
     * @param endStr 截取后末尾追加的字符串
     * @param charset 待截取字符串的編碼
     * @return
     */
    public String subStringByByte(String str, int length, String endStr, String charset) {
        if (str == null || "".equals(str.trim()) || length <= 0) {
            return str;
        }
        try {
            int strlen = str.getBytes(charset).length;// 這里要和頁面的編碼相關(guān)
            if (strlen < length) return str;
            Pattern p = Pattern.compile("^[""u4e00-""u9fa5]$");
            int i = 0, j = 0;
            int sublength = length - ((endStr == null) ? 0 : endStr.getBytes(charset).length);
            for (char c : str.toCharArray()) {
                Matcher m = p.matcher(String.valueOf(c));
                i += m.find() ? 2 : 1;
                ++j;
                if (i == sublength) break;
                if (i > sublength) {
                    --j;
                    break;
                }
            }
            return str.substring(0, j) + endStr;
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            return str;
        }
    }

英文不太好，經(jīng)常忘記，所以現(xiàn)在寫下來：
1，transient：在序列化一個類時，如果類中某個字段不想被序列化，則使用此關(guān)鍵字
2、volatile：用于線程同步時

根據(jù)分代收集器原理(可以參考垃圾回收機(jī)制分類),JVM的內(nèi)存可分為三個域: 新域、舊域以及永久域
JVM生成的所有新對象放在新域中。一旦對象經(jīng)歷了一定數(shù)量的垃圾收集循環(huán)后，便進(jìn)入舊域。而在永久域中是用來存儲JVM自己的反射對象的，如class 和method對象，而且GC(Garbage Collection)不會在主程序運行期對永久域進(jìn)行清理。其中新域和舊域?qū)儆诙眩谰糜蚴且粋€獨立域并且不認(rèn)為是堆的一部分
一、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

PermGen space的全稱是Permanent Generation space,是指內(nèi)存的永久保存區(qū)域,
這塊內(nèi)存主要是被 JVM存放Class和Method信息的,Class在被Loader時就會被放到PermGen space中,
它和存放類實例 (Instance)的Heap區(qū)域不同,GC(Garbage Collection)不會在主程序運行期對
PermGen space進(jìn)行清理，所以如果你的應(yīng)用中有很多CLASS的話,就很可能出現(xiàn)PermGen space錯誤,
這種錯誤常見在web服務(wù)器對 JSP進(jìn)行pre compile(預(yù)編譯)的時候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方j(luò)ar, 其大小
超過了jvm默認(rèn)的大小(4M)那么就會 產(chǎn)生此錯誤信息了。
解決方法： 手動設(shè)置MaxPermSize大小

修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh
在“echo "Using CATALINA_BASE:   $CATALINA_BASE"”上面加入以下行：
JAVA_OPTS="-server -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m
建議：將相同的第三方j(luò)ar文件移置到tomcat/shared/lib目錄下，這樣可以達(dá)到減少 jar 文檔重復(fù)占用內(nèi)存的目的。

二、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Heap size 設(shè)置
JVM堆 的設(shè)置是指java程序運行過程中JVM可以調(diào)配使用的內(nèi)存空間的設(shè)置.JVM在啟動的時候會自動設(shè)置Heap size的值，
其初始空間(即 -Xms)是物理內(nèi)存的1/64，最大空間(-Xmx)是物理內(nèi)存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等選項可
進(jìn)行設(shè) 置。Heap size 的大小是Young Generation 和Tenured Generaion 之和(新域和舊域之和)。
提示：在JVM中如果98％ 的時間是用于GC且可用的Heap size 不足2％的時候?qū)伋龃水惓Ｐ畔ⅰ?br /> 提示：Heap Size 最大不要超過可用物理內(nèi)存的80％，一般的要將-Xms和-Xmx選項設(shè)置為相同，而-Xmn為1/4的-Xmx值。
解決方法：手動設(shè)置 Heap size
修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh
在“echo "Using CATALINA_BASE:   $CATALINA_BASE"”上面加入以下行：
JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m   -XX:MaxNewSize=256m"

動態(tài)應(yīng)用，是相對于網(wǎng)站靜態(tài)內(nèi)容而言， 是指以c/c++、php、Java、perl、.net等 服務(wù)器端語言開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用軟件，比如論壇、網(wǎng)絡(luò)相冊、交友、BLOG等常見應(yīng)用。動態(tài)應(yīng)用系統(tǒng)通 常與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、緩存系統(tǒng)、分布式存儲系統(tǒng)等密不可分。

大型動態(tài)應(yīng)用系統(tǒng)平臺主要是針對于大流 量、高并發(fā)網(wǎng)站建立的底層系統(tǒng)架構(gòu)。大型網(wǎng)站的運行需要一個可靠、安全、可擴(kuò)展、易維護(hù)的應(yīng)用系統(tǒng)平臺做為支撐，以保證網(wǎng)站應(yīng)用的平穩(wěn)運行。

大型動態(tài)應(yīng)用系統(tǒng)又可分為幾個子系統(tǒng)：

l         Web前端系統(tǒng)

l         負(fù)載均衡系統(tǒng)

l         數(shù)據(jù)庫集群系統(tǒng)

l         緩存系統(tǒng)

l         分布式存儲系統(tǒng)

l         分布式服務(wù)器管理系統(tǒng)

l         代碼分發(fā)系統(tǒng)

Web前端系統(tǒng)

結(jié)構(gòu)圖：

為了達(dá)到不同應(yīng)用的服務(wù)器共享、避免單點故障、集中管理、統(tǒng)一配置等目的，不以應(yīng)用劃分服 務(wù)器，而是將所有服務(wù)器做統(tǒng)一使用，每臺服務(wù)器都可以對多個應(yīng)用提供服務(wù)，當(dāng)某些應(yīng)用訪問量升高時，通過增加服務(wù)器節(jié)點達(dá)到整個服務(wù)器集群的性能提高，同 時使他應(yīng)用也會受益。該Web前端系統(tǒng)基于Apache/Lighttpd/Eginx等 的虛擬主機(jī)平臺，提供PHP程序運行環(huán)境。服務(wù)器對開發(fā)人員是透明的，不需要開發(fā)人員介入服務(wù)器管理

負(fù)載均衡系統(tǒng)

負(fù)載均衡系統(tǒng)分為硬件和軟件兩種。硬件負(fù)載均衡效率高，但是價格貴，比如F5等。軟件負(fù)載均衡系統(tǒng)價格較低或者免費，效率較硬件負(fù)載均衡系統(tǒng) 低，不過對于流量一般或稍大些網(wǎng)站來講也足夠使用，比如lvs,nginx。大多數(shù)網(wǎng)站都是硬件、軟件負(fù)載均衡系統(tǒng)并用。

數(shù)據(jù)庫集群系統(tǒng)

結(jié)構(gòu)圖：

由于Web前端采用了負(fù)載均衡集群結(jié)構(gòu)提高了服務(wù)的有效性和擴(kuò)展性，因此數(shù)據(jù)庫必須也是高可靠的才能保證整個服務(wù)體系的高可靠性，如何構(gòu)建一個高可靠的、可以提供大規(guī)模并發(fā)處理的數(shù)據(jù)庫體系？

我們可以采用如上圖所示的方案：

1)        使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫，考慮到Web應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫讀多寫少的特點，我們主要對讀數(shù)據(jù)庫做了優(yōu)化，提供專用的讀數(shù)據(jù)庫和寫數(shù)據(jù)庫，在應(yīng)用程序中實現(xiàn)讀操作和寫操作分別訪問不同的數(shù)據(jù)庫。

2)        使用 MySQL Replication 機(jī)制實現(xiàn)快速將主庫（寫庫）的數(shù)據(jù)庫復(fù)制到從庫（讀庫）。一個主庫對應(yīng)多個從庫，主庫數(shù)據(jù)實時同步到從庫。

3)        寫數(shù)據(jù)庫有多臺，每臺都可以提供多個應(yīng)用共同使用，這樣可以解決寫庫的性能瓶頸問題和單點故障問題。

4)        讀數(shù)據(jù)庫有多臺，通過負(fù)載均衡設(shè)備實現(xiàn)負(fù)載均衡，從而達(dá)到讀數(shù)據(jù)庫的高性能、高可靠和高可擴(kuò)展性。

5)        數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)器分離。

6)        從數(shù)據(jù)庫使用BigIP做負(fù)載均衡。

緩存系統(tǒng)

緩存分為文件緩存、內(nèi)存緩存、數(shù)據(jù)庫緩存。在大型Web應(yīng)用中使用最多且效率最高的是內(nèi)存緩存。最常用的內(nèi)存緩存工具是Memcachd。使用正確的緩存系統(tǒng)可以達(dá)到實現(xiàn)以下目標(biāo)：

1、   使用緩存系統(tǒng)可以提高訪問效率，提高服務(wù)器吞吐能力，改善用戶體驗。

2、   減輕對數(shù)據(jù)庫及存儲集服務(wù)器的訪問壓力

3、Memcached服務(wù)器有多臺，避免單點故障，提供高可靠性和可擴(kuò)展性，提高性能。

分布式存儲系統(tǒng)

結(jié)構(gòu)圖：

WEB系統(tǒng)平臺中的存儲需求有下面兩個特點：

1) 存儲量很大，經(jīng)常會達(dá)到單臺服務(wù)器無法提供的規(guī)模，比如相冊、視頻等應(yīng)用。因此需要專業(yè)的大規(guī)模存儲系統(tǒng)。

2) 負(fù)載均衡cluster中的每個節(jié)點都有可能訪問任何一個數(shù)據(jù)對象，每個節(jié)點對數(shù)據(jù)的處理也能被其他節(jié)點共享，因此這些節(jié)點要操作的數(shù)據(jù)從邏輯上看只能是一個整體，不是各自獨立的數(shù)據(jù)資源。

因此高性能的分布式存儲系統(tǒng)對于大型網(wǎng)站應(yīng)用來說是非常重要的一環(huán)。（這個地方需要加入對某個分布式存儲系統(tǒng)的簡單介紹。）

分布式服務(wù)器管理系統(tǒng)

結(jié)構(gòu)圖：

隨著網(wǎng)站訪問流量的不斷增加，大多的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)都是以負(fù)載均衡集群的方式對外提供服務(wù)，隨之集群規(guī)模的擴(kuò)大，原來基于單機(jī)的服務(wù)器管理模式已經(jīng)不能夠滿足我們的需求，新的需求必須能夠集中式的、分組的、批量的、自動化的對服務(wù)器進(jìn)行管理，能夠批量化的執(zhí)行計劃任務(wù)。

在分布式服務(wù)器管理系統(tǒng)軟件中有一些比較優(yōu)秀的軟件，其中比較理想的一個是 Cfengine。它可以對服務(wù)器進(jìn)行分組，不同的分組可以分別定制系統(tǒng)配置文件、計劃任務(wù)等配置。它是基于C/S 結(jié)構(gòu)的，所有的服務(wù)器配置和管理腳本程序都保存在Cfengine Server上，而被管理的服務(wù)器運行著 Cfengine Client 程序，Cfengine Client通過SSL加密的連接定期的向服務(wù)器端發(fā)送請求以獲取最新的配置文件和管理命令、腳本程序、補丁安裝等任務(wù)。

有了Cfengine 這種集中式的服務(wù)器管理工具，我們就可以高效的實現(xiàn)大規(guī)模的服務(wù)器集群管理，被管理服務(wù)器和 Cfengine Server 可以分布在任何位置，只要網(wǎng)絡(luò)可以連通就能實現(xiàn)快速自動化的管理。

代碼發(fā)布系統(tǒng)

結(jié)構(gòu)圖：

隨著網(wǎng)站訪問流量的不斷增加，大多的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)都是以負(fù)載均衡集群的方式對外提供服務(wù)，隨之集群規(guī)模的擴(kuò)大，為了滿足集群環(huán)境下程序代碼的批量分發(fā)和更新，我們還需要一個程序代碼發(fā)布系統(tǒng)。

這個發(fā)布系統(tǒng)可以幫我們實現(xiàn)下面的目標(biāo)：

1) 生產(chǎn)環(huán)境的服務(wù)器以虛擬主機(jī)方式提供服務(wù)，不需要開發(fā)人員介入維護(hù)和直接操作，提供發(fā)布系統(tǒng)可以實現(xiàn)不需要登陸服務(wù)器就能把程序分發(fā)到目標(biāo)服務(wù)器。

2) 我們要實現(xiàn)內(nèi)部開發(fā)、內(nèi)部測試、生產(chǎn)環(huán)境測試、生產(chǎn)環(huán)境發(fā)布的4個開發(fā)階段的管理，發(fā)布系統(tǒng)可以介入各個階段的代碼發(fā)布。

3) 我們需要實現(xiàn)源代碼管理和版本控制，SVN可以實現(xiàn)該需求。

這里面可以使用常用的工具Rsync，通過開發(fā)相應(yīng)的腳本工具實現(xiàn)服務(wù)器集群間代碼同步分發(fā)。

管道："|"
    將一個命令的輸出作為下一個命令的輸入
    例：ls | grep text            --這個命令將查找當(dāng)前目錄下名稱中包含text的目錄或者文件
xargs：
    將一個命令的輸入作為下一個命令的參數(shù)
    例：ls | xargs grep -i text        --這個命令將當(dāng)前目下的所有文件作為參數(shù)傳遞給grep來查找文件中是否包含"text" 
         find . | xargs grep "user"    --查詢當(dāng)前目錄及其子目錄下所有內(nèi)容中包含"user"的文件

mysql：select * from 表名 order by rand() limit 10;
sql server：select top 10 * from 表名 order by newid();
oracle：select * from(select * from 表名 order by dbms_random.value) where rownum<=20;
access：select top 10 * from 表名 order by rnd(ID)

樣式代碼如下：
html { filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1); }
需要最新網(wǎng)頁標(biāo)準(zhǔn)支持：
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
Flash要在object標(biāo)簽中加入如下代碼：
<param value="false" name="menu"/>
<param value="opaque" name="wmode"/>

1、下載wamp5，安裝wamp5，如需更改端口請修改Apache配置文件，更改端口(如：8888)后還需要更改wamp根目錄wampmanager.ini文件中的以下地方
    Type: item; Caption: "Localhost"; Action: run; FileName: "C:\WINDOWS\explorer.exe"; Parameters: "http://localhost:8888/"; Glyph: 5
    Type: item; Caption: "phpMyAdmin"; Action: run; FileName: "C:\WINDOWS\explorer.exe"; Parameters: "http://localhost:8888/phpmyadmin/"; Glyph: 5
    Type: item; Caption: "SQLiteManager"; Action: run; FileName: "C:\WINDOWS\explorer.exe"; Parameters: "http://localhost:8888/sqlitemanager/"; Glyph: 5
2、安裝后訪問首頁http://localhost:8888，點擊phpinfo()查看php信息，如果只顯示如下信息：
    This program makes use of the Zend Scripting Language Engine:
    Zend Engine v2.2.0, Copyright (c) 1998-2007 Zend Technologies
    查看php目錄下的php.ini文件，沒有[Zend]塊，表明ZendOptimizer沒有安裝
3、下載ZendOptimizer，安裝路徑選擇D:\Program Files\Zend，選擇apache2.x及php.ini的位置，安裝完成后php.ini最后會添加以下內(nèi)容：
    [Zend]
    zend_extension_manager.optimizer_ts="D:\Program Files\Zend\ZendOptimizer-3.3.0\lib\Optimizer-3.3.0"
    zend_extension_ts="D:\Program Files\Zend\ZendOptimizer-3.3.0\lib\ZendExtensionManager.dll"
4、訪問http://loalhost:8888/ppframe進(jìn)行ppframe的安裝，安裝成功后登陸后臺，如果沒有安裝ZendOptimizer，左側(cè)的exam是打不開的，但是passport可以打開。

1、如果頁面有<base/>標(biāo)簽的則要在js引入后再添加<base target="_self" />;

2、在<script/>中添加屬性defer="defer";

比如java向txt文件中寫入新的一行時，java獲得文本輸入框中的新行時等
Unix系統(tǒng)里，每行結(jié)尾只有“<換行>”，即“\r”；
Windows系統(tǒng)里面，每行結(jié)尾是“<換行><回車>”，即“\r\n”；
Mac系統(tǒng)里，每行結(jié)尾是“<回車>”，即“\n”。
一個直接后果是，Unix/Mac系統(tǒng)下的文件在Windows里打開的話，所有文字會變成一行；
而Windows里的文件在Unix/Mac下打開的話，在每行的結(jié)尾可能會多出一個^M符號。

如果已經(jīng)配置mysql的環(huán)境變量，請直接執(zhí)行：mysql -u 輸入用戶名 -p 回車 之后輸入密碼
如果未配置環(huán)境變量請先進(jìn)入mysql的bin目錄下
執(zhí)行如下語句導(dǎo)入：source 輸入sql文件的位置
執(zhí)行如下語句導(dǎo)出：mysqldump -u輸入用戶名 -p輸入密碼 數(shù)據(jù)庫名 表名 >文件名.sql

服務(wù)端：http://labs.northscale.com/memcached-packages/
客戶端：http://code.google.com/p/memcached/wiki/Clients/

1、安裝jdk --> D:\Program Files\Java\jdk1.5.0
2、配置JAVA_HOME --> D:\Program Files\Java\jdk1.5.0
3、解壓tomcat5.5 --> D:\Program Files\Apache Software Foundation\Tomcat 5.5
4、打開cmd，進(jìn)入到tomcat5.5bin目錄 --> D:\Program Files\Apache Software Foundation\Tomcat 5.5\bin>
5、執(zhí)行命令：service install tomcat
        執(zhí)行結(jié)果為：
            Installing the service 'tomcat' ...
            Using CATALINA_HOME:    D:\Program Files\Apache Software Foundation\Tomcat 5.5
            Using CATALINA_BASE:    D:\Program Files\Apache Software Foundation\Tomcat 5.5
            Using JAVA_HOME:        D:\Program Files\Java\jdk1.5.0
            Using JVM:              D:\Program Files\Java\jdk1.5.0\jre\bin\server\jvm.dll
            The service 'tomcat' has been installed.
        此時產(chǎn)生名為：Apache Tomcat tomcat 的服務(wù)
6、卸載命令：service remove tomcat
        執(zhí)行結(jié)果為：
            The service 'tomcat' has been removed

@echo off
rem 這段代碼的作用是對mysql進(jìn)行查詢操作，并將查詢結(jié)果寫入到result.txt文件中
echo %TIME%
set errorlevel=0
set path_bin_mysql="D:\Program Files\mysql_1\bin\mysql"
set host=localhost
set port=3308
set database_mysql=mysql
set user_mysql=root
set password_mysql=admin
%path_bin_mysql% -u%user_mysql% -p%password_mysql% -h%host% -P%port% %database_mysql%< test.sql >

result.txt
pause

千萬人同時訪問的網(wǎng)站，一般是有很多個數(shù)據(jù)庫同時工作，說明白一點就是數(shù)據(jù)庫集群和并發(fā)控制，這樣的網(wǎng)站實時性也是相對的。這些網(wǎng)站都有一些共同的特點：數(shù)據(jù)量大，在線人數(shù)多，并發(fā)請求多，pageview高，響應(yīng)速度快。總結(jié)了一下各個大網(wǎng)站的架構(gòu)，主要提高效率及穩(wěn)定性的幾個地方包括：

　　1、程序

　　程序開發(fā)是一方面，系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計（硬件+網(wǎng)絡(luò)+軟件）是另一方面。

　　軟件架構(gòu)方面，做網(wǎng)站首先需要很多web服務(wù)器存儲靜態(tài)資源，比如圖片、視頻、靜態(tài)頁等，千萬不要把靜態(tài)資源和應(yīng)用服務(wù)器放在一起。

　　一個好的程序員寫出來的程序會非常簡潔、性能很好，一個初級程序員可能會犯很多低級錯誤，這也是影響網(wǎng)站性能的原因之一。

　　網(wǎng)站要做到效率高，不光是程序員的事情，數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、程序優(yōu)化這是必須的，在性能優(yōu)化上要數(shù)據(jù)庫和程序齊頭并進(jìn)！緩存也是兩方面同時入手。第一，數(shù)據(jù)庫緩存和數(shù)據(jù)庫優(yōu)化，這個由dba完成（而且這個有非常大的潛力可挖，只是由于我們都是程序員而忽略了他而已）。第二，程序上的優(yōu)化，這個非常的有講究，比如說重要一點就是要規(guī)范ＳＱＬ語句，少用in 多用or，多用preparestatement，另外避免程序冗余如查找數(shù)據(jù)少用雙重循環(huán)等。另外選用優(yōu)秀的開源框架加以支持，我個人認(rèn)為中后臺的支持是最最重要的，可以選取spring＋ibatis。因為ibatis直接操作SQL并有緩存機(jī)制。spring的好處就不用我多說了，ＩＯＣ的機(jī)制可以避免new對象，這樣也節(jié)省開銷。據(jù)我分析，絕大部分的開銷就是在NEW的時候和連接數(shù)據(jù)庫時候產(chǎn)生的，請盡量避免。另外可以用一些內(nèi)存測試工具來做一個demo說明hibernate和ibatis誰更快！前臺你想用什么就用什么，struts,webwork都成，如果覺得自己挺牛X可以試試tapestry。

　　用數(shù)據(jù)庫也未必不能解決訪問量巨大所帶來的問題，作成靜態(tài)文件硬盤的尋址時間也未必少于數(shù)據(jù)庫的搜索時間，當(dāng)然對資料的索引要下一翻工夫。我自己覺得門戶往往也就是當(dāng)天、熱門的資料點擊率較高，將其做緩存最多也不過1~2G的數(shù)據(jù)量吧，舉個例子：

拿網(wǎng)易新聞來http://news.163.com/07/0606/09/3GA0D10N00011229.html

　　格式化一下，方便理解：http://域名/年/月日/新聞所屬分類/新聞ID.html

　　可以把當(dāng)天發(fā)布的、熱門的、流攬量大的作個緩寸，用hashtable（key：年-月-日-分類-ID，value：新聞對象），靜態(tài)將其放到內(nèi)存（速度絕對快過硬盤尋址靜態(tài)頁面）。

通常是采用oracle存儲過程＋2個weblogic，更新機(jī)制也幾乎一樣每簽發(fā)一條新聞，就會生成靜態(tài)頁面，然后發(fā)往前端的web服務(wù)器，前端的web都是做負(fù)載均衡的。另外還有定時的程序，每5-15分鐘自動生成一次。在發(fā)布新聞的同時將數(shù)據(jù)緩存。當(dāng)然緩存也不會越來越大，在個特定的時間段（如凌晨）剔除過期的數(shù)據(jù)。做一個大的網(wǎng)站遠(yuǎn)沒有想象中那么簡單，服務(wù)器基本就要百十個的。

　　這樣可以大大增加一臺計算機(jī)的處理速度，如果一臺機(jī)器處理不了，可以用httpserver集群來解決問題了。


　　2、網(wǎng)絡(luò)
　　中國的網(wǎng)絡(luò)分南北電信和網(wǎng)通，訪問的ip就要區(qū)分南北進(jìn)入不同的網(wǎng)絡(luò)。


　　3、集群
　　通常會使用CDN與GSBL與DNS負(fù)載均衡技術(shù)，每個地區(qū)一組前臺服務(wù)器群，例如：網(wǎng)易，百度使用了DNS負(fù)載均衡技術(shù)，每個頻道一組前臺服務(wù)器，一搜使用了DNS負(fù)載技術(shù)，所有頻道共用一組前臺服務(wù)器集群。

　　網(wǎng)站使用基于Linux集群的負(fù)載均衡，失敗恢復(fù)，包括應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，基于linux-ha的服務(wù)狀態(tài)檢測及高可用化。

　　應(yīng)用服務(wù)器集群可以采用apache+tomcat集群和weblogic集群等；web服務(wù)器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析都可以；Squid也可以，方法很多，可以根據(jù)情況選擇。

　4、數(shù)據(jù)庫

　　因為是千萬人同時訪問的網(wǎng)站，所以一般是有很多個數(shù)據(jù)庫同時工作的，說明白一點就是數(shù)據(jù)庫集群和并發(fā)控制，數(shù)據(jù)分布到地理位置不同的數(shù)據(jù)中心，以免發(fā)生斷電事故。另外還有一點的是，那些網(wǎng)站的靜態(tài)化網(wǎng)頁并不是真的，而是通過動態(tài)網(wǎng)頁與靜態(tài)網(wǎng)頁網(wǎng)址交換做出現(xiàn)的假象，這可以用urlrewrite 這樣的開源網(wǎng)址映射器實現(xiàn)。這樣的網(wǎng)站實時性也是相對的，因為在數(shù)據(jù)庫復(fù)制數(shù)據(jù)的時候有一個過程，一般在技術(shù)上可以用到hibernate和 ecache，但是如果要使網(wǎng)站工作地更好，可以使用EJB和websphere，weblogic這樣大型的服務(wù)器來支持，并且要用oracle這樣的大型數(shù)據(jù)庫。

　　大型門戶網(wǎng)站不建議使用Mysql數(shù)據(jù)庫，除非你對Mysql數(shù)據(jù)的優(yōu)化非常熟悉。Mysql數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的master-slave模式，利用數(shù)據(jù)庫服務(wù)器在主從服務(wù)器間進(jìn)行同步，應(yīng)用只把數(shù)據(jù)寫到主服務(wù)器，而讀數(shù)據(jù)時則根據(jù)負(fù)載選擇一臺從服務(wù)器或者主服務(wù)器來讀取，將數(shù)據(jù)按不同策略劃分到不同的服務(wù)器（組）上，分散數(shù)據(jù)庫壓力。

　　大型網(wǎng)站要用oracle，數(shù)據(jù)方面操作盡量多用存儲過程，絕對提升性能；同時要讓DBA對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的數(shù)據(jù)庫與沒優(yōu)化的有天壤之別；同時還可以擴(kuò)展分布式數(shù)據(jù)庫，以后這方面的研究會越來越多；


　　5、頁面

　　從開始就考慮使用虛擬存儲/簇文件系統(tǒng)。它能讓你大量并行IO訪問，而且不需要任何重組就能夠增加所需要的磁盤。

　　頁面數(shù)據(jù)調(diào)用更要認(rèn)真設(shè)計，一些數(shù)據(jù)查詢可以不通過數(shù)據(jù)庫的方式，實時性要求不高的可以使用lucene來實現(xiàn)，即使有實時性的要求也可以用lucene，lucene+compass還是非常優(yōu)秀的。

　　新聞類的網(wǎng)站可以用靜態(tài)頁存儲，采用定時更新機(jī)制減輕服務(wù)器負(fù)擔(dān)；首頁每個小模塊可以使用oscache緩存，這樣不用每次都拉數(shù)據(jù)。

　　前端的基于靜態(tài)頁面緩存的web加速器，主要應(yīng)用有squid等。squid 將大部分靜態(tài)資源(圖片，js，css等）緩存起來，直接返回給訪問者，減少應(yīng)用服務(wù)器的負(fù)載網(wǎng)站的靜態(tài)化網(wǎng)頁并不是真的，而是通過動態(tài)網(wǎng)頁與靜態(tài)網(wǎng)頁網(wǎng)址交換做出現(xiàn)的假象，這可以用urlrewrite這樣的開源網(wǎng)址映射器實現(xiàn)，后綴名為htm或者h(yuǎn)tml并不能說明程序生成了靜態(tài)頁面，可能是通過 url重寫來實現(xiàn)的，為的只不過是在搜索引擎中提升自己網(wǎng)站的覆蓋面積罷了。

　　生成靜態(tài)頁面的服務(wù)器和www服務(wù)器是兩組不同的服務(wù)器，頁面生成后才會到www服務(wù)器，一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫并不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，這樣更適合信息衍生，www、mail服務(wù)器、路由器多，主要用負(fù)載平衡解決訪問瓶頸。

　　靜態(tài)頁面的缺點：

　　1) 增加了程序的復(fù)雜度

　　2) 不利于管理資料

　　3) 速度不是最快

　　4) 傷硬盤

　　6、緩存

　　從一開始就應(yīng)該使用緩存，高速緩存是一個更好的地方存儲臨時數(shù)據(jù)，比如Web站點上跟蹤一個特定用戶的會話產(chǎn)生的臨時文件，就不再需要記錄到數(shù)據(jù)庫里。

　　不能用lucene實現(xiàn)的可以用緩存，分布式緩存可以用memcached，如果有錢的話用10來臺機(jī)器做緩存，> 10G的存儲量相信存什么都夠了；如果沒錢的話可以在頁面緩存和數(shù)據(jù)緩存上下功夫，多用OSCACHE和EHCACHE，SWARMCACHE也可以，不過據(jù)說同步性不是很好；

　　可以使用Memcache進(jìn)行緩存，用大內(nèi)存把這些不變的數(shù)據(jù)全都緩存起來，而當(dāng)修改時就通知cache過期，memcache是LJ開發(fā)的一款分布式緩存產(chǎn)品，很多大型網(wǎng)站在應(yīng)用，我們可以把Cache Server與AppServer裝在一起。因為Cache Server對CPU消耗不大，而有了Cache Server的支援，App Server對內(nèi)存要求也不是太高，所以可以和平共處，更有效的利用資源。

將response內(nèi)響應(yīng)給使用者的內(nèi)容，使用GZIP壓縮的方式回傳給瀏覽器，而IE5和NS6也都有支持Gzip的壓縮格式。
這個方法在之前就有人提出過，因為是讓網(wǎng)頁在輸出時經(jīng)過壓縮，可以讓傳輸量變小很多，雖然現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)頻寬對于用來看網(wǎng)頁已經(jīng)綽綽有余，但是檔案大小太大的網(wǎng)頁還是會造成一定的影響。
經(jīng)過Gzip壓縮過的網(wǎng)頁，檔案大小可以到原本壓縮前的20%。

package com.jsptw.filter;
import java.io.*;
import java.util.zip.GZIPOutputStream;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
public class GZIPEncodeFilter implements Filter {
      public void init(FilterConfig filterConfig) {}
      public void doFilter( ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
                                      throws IOException, ServletException {       
        String transferEncoding = getGZIPEncoding((HttpServletRequest)request);       
        if (transferEncoding == null) {           
          chain.doFilter(request, response);       
        } else{         
          ((HttpServletResponse)response).setHeader("Content-Encoding", transferEncoding);
            GZIPEncodableResponse wrappedResponse = new GZIPEncodableResponse((HttpServletResponse)response);
            chain.doFilter(request, wrappedResponse);         
            wrappedResponse.flush();       
        }   
      }   
      public void destroy() {}   
      private static String getGZIPEncoding(HttpServletRequest request) {       
        String acceptEncoding = request.getHeader("Accept-Encoding");       
          if (acceptEncoding == null)
            return null;       
          acceptEncoding = acceptEncoding.toLowerCase();       
          if (acceptEncoding.indexOf("x-gzip") >= 0) {
            return "x-gzip";
          }       
          if (acceptEncoding.indexOf("gzip") >= 0) {           
            return "gzip";       
          }       
          return null;   
      }   
     
      private class GZIPEncodableResponse extends HttpServletResponseWrapper {       
        private GZIPServletStream wrappedOut;       
          public GZIPEncodableResponse(HttpServletResponse response) throws IOException {          
            super(response);           
              wrappedOut = new GZIPServletStream(response.getOutputStream());       
          }       
          public ServletOutputStream getOutputStream() throws IOException {           
            return wrappedOut;       
          }       
          private PrintWriter wrappedWriter;       
          public PrintWriter getWriter() throws IOException {           
            if (wrappedWriter == null) {               
                wrappedWriter = new PrintWriter( new OutputStreamWriter( getOutputStream(), getCharacterEncoding()));            }           
                 return wrappedWriter;       
              }       
          public void flush() throws IOException {           
            if (wrappedWriter != null) {              
                wrappedWriter.flush();           
              }          
              wrappedOut.finish();       
          }   
      }   
     
      private class GZIPServletStream extends ServletOutputStream {       
        private GZIPOutputStream outputStream;       
          public GZIPServletStream(OutputStream source) throws IOException {           
         outputStream = new GZIPOutputStream(source);       
       }       
       public void finish() throws IOException {
         OutputStream.finish();       
       }       
      public void write(byte[] buf) throws IOException {           
        outputStream.write(buf);       
      }       
      public void write(byte[] buf, int off, int len) throws IOException {           
        outputStream.write(buf, off, len);       
      }       
      public void write(int c) throws IOException {           
        outputStream.write(c);       
      }       
      public void flush() throws IOException {           
        outputStream.flush();       
      }      
      public void close() throws IOException {           
        outputStream.close();        
      }   
    }
}

web.xml中的設(shè)定為：
<filter>       
<filter-name>GZIPEncoder</filter-name>       
<filter-class>com.jsptw.filter.GZIPEncodeFilter</filter-class>
</filter>

<filter-mapping> 
<filter-name> GZIPEncoder</filter-name> 
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping> 

 

本文來自CSDN博客，轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處：http://blog.csdn.net/a_heng/archive/2009/09/22/4579979.aspx

一 簡單加密(不可逆)：
        MD5(信息摘要算法,Message Digest)，SHA(安全散列算法,Secure Hash,Algorithm)、HMAC(散列消息鑒別碼,Hash Message Authentication Code)

二 復(fù)雜算法：
        1、對稱加密：加密解密使用相同的密鑰：DES(Data Encryption Standard，數(shù)據(jù)加密算法) 、IDEA、RC2、RC4、SKIPJACK
        2、非對稱加密：分為公開密鑰(publickey)和私有密鑰(privatekey)，且公開密鑰與私有密鑰是一對。非對稱加密算法實現(xiàn)機(jī)密信息交換的基本過程是：甲方生成一對密鑰并將其中的一把作為公用密鑰向其它方公開；得到該公用密鑰的乙方使用該密鑰對機(jī)密信息進(jìn)行加密后再發(fā)送給甲方；甲方再用自己保存的另一把專用密鑰對加密后的信息進(jìn)行解密。甲方只能用其專用密鑰解密由其公用密鑰加密后的任何信息。非對稱加密算法的保密性比較好，它消除了最終用戶交換密鑰的需要，但加密和解密花費時間長、速度慢，它不適合于對文件加密而只適用于對少量數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。經(jīng)典的非對稱加密算法如RSA(三個人名：Ron Rivest, AdiShamir 和Leonard Adleman)算法等安全性都相當(dāng)高。

Insert是T-sql中常用語句，Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)這種形式的在應(yīng)用程序開發(fā)中必不可少。但我們在開發(fā)、測試過程中，經(jīng)常會遇到需要表復(fù)制的情況，如將一個table1的數(shù)據(jù)的部分字段復(fù)制到table2中，或者將整個table1復(fù)制到table2中，這時候我們就要使用SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 表復(fù)制語句了。

      1.INSERT INTO SELECT語句

      語句形式為：Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1

      要求目標(biāo)表Table2必須存在，由于目標(biāo)表Table2已經(jīng)存在，所以我們除了插入源表Table1的字段外，還可以插入常量。示例如下：

INSERT INTO SELECT語句復(fù)制表數(shù)據(jù)

   --1.創(chuàng)建測試表

    create TABLE Table1

    (

        a varchar(10),

        b varchar(10),

        c varchar(10),

        CONSTRAINT [PK_Table1] PRIMARY KEY CLUSTERED

        (

            a ASC

        )

    ) ON [PRIMARY]

    create TABLE Table2

    (

        a varchar(10),

        c varchar(10),

        d int,

        CONSTRAINT [PK_Table2] PRIMARY KEY CLUSTERED

        (

            a ASC

        )

    ) ON [PRIMARY]

    GO

    --2.創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)

    Insert into Table1 values('趙','asds','90')

    Insert into Table1 values('錢','asds','100')

    Insert into Table1 values('孫','asds','80')

    Insert into Table1 values('李','asds',null)

    GO

    select * from Table2

    --3.INSERT INTO SELECT語句復(fù)制表數(shù)據(jù)

    Insert into Table2(a, c, d) select a,c,5 from Table1

    GO

    --4.顯示更新后的結(jié)果

    select * from Table2

    GO

    --5.刪除測試表

    drop TABLE Table1

    drop TABLE Table2

      2.SELECT INTO FROM語句

      語句形式為：SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1

      要求目標(biāo)表Table2不存在，因為在插入時會自動創(chuàng)建表Table2，并將Table1中指定字段數(shù)據(jù)復(fù)制到Table2中。示例如下：

SELECT INTO FROM創(chuàng)建表并復(fù)制表數(shù)據(jù)

   --1.創(chuàng)建測試表

    create TABLE Table1

    (

        a varchar(10),

        b varchar(10),

        c varchar(10),

        CONSTRAINT [PK_Table1] PRIMARY KEY CLUSTERED

        (

            a ASC

        )

    ) ON [PRIMARY]

    GO

    --2.創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)

    Insert into Table1 values('趙','asds','90')

    Insert into Table1 values('錢','asds','100')

    Insert into Table1 values('孫','asds','80')

    Insert into Table1 values('李','asds',null)

    GO

    --3.SELECT INTO FROM語句創(chuàng)建表Table2并復(fù)制數(shù)據(jù)

    select a,c INTO Table2 from Table1

    GO

    --4.顯示更新后的結(jié)果

    select * from Table2

    GO

    --5.刪除測試表

    drop TABLE Table1

    drop TABLE Table2