yeshucheng
          追逐自己,追逐方向,心隨悟所動
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          在JDBC應用中,如果你已經是稍有水平開發者,你就應該始終以PreparedStatement代替Statement.也就是說,在任何時候都不要使用Statement.
          基于以下的原因:
          一.代碼的可讀性和可維護性.
          雖然用PreparedStatement來代替Statement會使代碼多出幾行,但這樣的代碼無論從可讀性還是可維護性上來說.都比直接用Statement的代碼高很多檔次:

          stmt.executeUpdate("insert into tb_name (col1,col2,col2,col4) values ('"+var1+"','"+var2+"',"+var3+",'"+var4+"')");

          perstmt = con.prepareStatement("insert into tb_name (col1,col2,col2,col4) values (?,?,?,?)");
          perstmt.setString(1,var1);
          perstmt.setString(2,var2);
          perstmt.setString(3,var3);
          perstmt.setString(4,var4);
          perstmt.executeUpdate();

          不用我多說,對于第一種方法.別說其他人去讀你的代碼,就是你自己過一段時間再去讀,都會覺得傷心.

          二.PreparedStatement盡最大可能提高性能.
          每一種數據庫都會盡最大努力對預編譯語句提供最大的性能優化.因為預編譯語句有可能被重復調用.所以語句在被DB的編譯器編譯后的執行代碼被緩存下來,那么下次調用時只要是相同的預編譯語句就不需要編譯,只要將參數直接傳入編譯過的語句執行代碼中(相當于一個涵數)就會得到執行.這并不是說只有一個 Connection中多次執行的預編譯語句被緩存,而是對于整個DB中,只要預編譯的語句語法和緩存中匹配.那么在任何時候就可以不需要再次編譯而可以直接執行.而statement的語句中,即使是相同一操作,而由于每次操作的數據不同所以使整個語句相匹配的機會極小,幾乎不太可能匹配.比如:
          insert into tb_name (col1,col2) values ('11','22');
          insert into tb_name (col1,col2) values ('11','23');
          即使是相同操作但因為數據內容不一樣,所以整個個語句本身不能匹配,沒有緩存語句的意義.事實是沒有數據庫會對普通語句編譯后的執行代碼緩存.這樣每執行一次都要對傳入的語句編譯一次.

          當然并不是所以預編譯語句都一定會被緩存,數據庫本身會用一種策略,比如使用頻度等因素來決定什么時候不再緩存已有的預編譯結果.以保存有更多的空間存儲新的預編譯語句.

          三.最重要的一點是極大地提高了安全性.

          即使到目前為止,仍有一些人連基本的惡義SQL語法都不知道.
          String sql = "select * from tb_name where name= '"+varname+"' and passwd='"+varpasswd+"'";
          如果我們把[' or '1' = '1]作為varpasswd傳入進來.用戶名隨意,看看會成為什么?

          select * from tb_name = '隨意' and passwd = '' or '1' = '1';
          因為'1'='1'肯定成立,所以可以任何通過驗證.更有甚者:
          把[';drop table tb_name;]作為varpasswd傳入進來,則:
          select * from tb_name = '隨意' and passwd = '';drop table tb_name;有些數據庫是不會讓你成功的,但也有很多數據庫就可以使這些語句得到執行.

          而如果你使用預編譯語句.你傳入的任何內容就不會和原來的語句發生任何匹配的關系.(前提是數據庫本身支持預編譯,但上前可能沒有什么服務端數據庫不支持編譯了,只有少數的桌面數據庫,就是直接文件訪問的那些)只要全使用預編譯語句,你就用不著對傳入的數據做任何過慮.而如果使用普通的statement, 有可能要對drop,;等做費盡心機的判斷和過慮.

          上面的幾個原因,還不足讓你在任何時候都使用PreparedStatement嗎?

           

           

          有的新人可能此時對于用法還不太理解下面給個小例子

          Code Fragment 1:

          String updateString = "UPDATE COFFEES SET SALES = 75 " + "WHERE COF_NAME LIKE ′Colombian′"; 
          stmt.executeUpdate(updateString);

          Code Fragment 2:

          PreparedStatement updateSales = con.prepareStatement("UPDATE COFFEES SET SALES = ? WHERE COF_NAME LIKE ? "); 
          updateSales.setInt(1, 75); 
          updateSales.setString(2, "Colombian"); 
          updateSales.executeUpdate();

          set中的1對應第一個? 2對應第二個? 同時注意你set 的類型 是int還是string  哈哈很簡單吧


          原文出處:http://blog.csdn.net/spcusa/archive/2009/05/09/4164076.aspx

          posted @ 2010-12-14 13:58 葉澍成| 編輯 收藏

          //ValueObject類

          public class AdEntity {
              
          private String id;
              
          private String name;
              
          private String broker;
              
          private String date;
              
          private String body;
              
          //get/set
              
              
          public String toString(){
                  
          return "【編號為:"+id+",廣告名稱為:"+name+",代理商為:"+broker+",發布日期為:"+date+",內容為:"+body+"";
              }
          }

          //調用任務類

          public class AdTask implements Callable<AdEntity> {
              @Override
              
          public AdEntity call() throws Exception {
                  
          // 模擬遠程調用花費的一些時間
                  Thread.sleep(5*1000);
                  AdEntity vo
          =new AdEntity();
                  vo.setId(String.valueOf(
          new Random().nextInt(1000)));
                  vo.setName(
          "Ad@內衣廣告");
                  vo.setBroker(
          "CHANNEL");
                  Date date
          =new Date();
                  SimpleDateFormat sdf
          =new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
                  String dateStr
          =sdf.format(date);
                  vo.setDate(dateStr);
                  vo.setBody(
          "遠端內容");
                  
          return vo;
              }
          }

          //主函數

          public class TestQueryMemg {
              
              
          /**
               * 
          @param args
               * 
          @throws ExecutionException 
               * 
          @throws InterruptedException 
               
          */
              
          public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
                  ExecutorService exec
          =Executors.newCachedThreadPool();
                  
          //創建Future來完成網絡調用任務
                  Callable<AdEntity> returnAd=new AdTask();
                  Future
          <AdEntity> future=exec.submit(returnAd);
                  
                  
          //開始執行本地化查詢信息
                  AdEntity localAd=new AdEntity();
                  localAd.setId(String.valueOf(
          new Random().nextInt(1000)));
                  localAd.setName(
          "Ad@食品廣告");
                  localAd.setBroker(
          "蒙牛");
                  SimpleDateFormat sdf
          =new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
                  String dateStr
          =sdf.format(new Date());
                  localAd.setDate(dateStr);
                  localAd.setBody(
          "內容本地");

                  System.out.println(
          "當前本地化查詢內容為:"+localAd.toString());
                  System.out.println(
          "稍等片刻以獲取遠端信息");
                  
                  
          while(!future.isDone()){
                      
          try {
                          Thread.sleep(
          1*1000);
                      } 
          catch (InterruptedException e) {
                          e.printStackTrace();
                      }
                  }
                  AdEntity entityRemote
          =(AdEntity)future.get();

                  System.out.println(
          "合并查詢內容為:\n"+localAd.toString()+"\n"+entityRemote.toString());
              }
          }


           

           

           

          posted @ 2010-12-12 14:44 葉澍成| 編輯 收藏

          個人賬戶類:

          public class PrivateAccount implements Callable {
              Integer total;
              
          public Object call() throws Exception {
                  Thread.sleep(
          5*1000);
                  total
          =new Integer(new Random().nextInt(10000));
                  System.out.println(
          "您個人賬戶上還有"+total+" 存款可以支配");
                  
          return total;
              }
          }

          主函數測試:

          public class SumTest {
              
          /**
               * 
          @param args
               * 
          @throws ExecutionException 
               * 
          @throws InterruptedException 
               
          */
              
          public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
                  Callable privateAccount
          =new PrivateAccount();
                  FutureTask task
          =new FutureTask(privateAccount);
                          
          //創建新線程獲取個人賬戶信息
                  Thread thread=new Thread(task);
                  thread.start();

                  
          int total=new Random().nextInt(1000);
                  System.out.println(
          "主線程在這工作");
                  System.out.println(
          "您目前操作金額為: "+total+" .");
                  System.out.println(
          "請等待計算個人賬戶的金額");
                  
          while(!task.isDone()){//判斷是否已經獲取返回值
                      try {
                          Thread.sleep(
          3*1000);
                      } 
          catch (InterruptedException e) {
                          
          // TODO Auto-generated catch block
                          e.printStackTrace();
                      }
                  }
                  Integer privateSingle
          =(Integer)task.get();
                  
          int post=privateSingle.intValue();
                  
                  System.out.println(
          "您當前賬戶共有金額為:"+(total+post)+" ¥");
              }

          }


           

           

          posted @ 2010-12-10 20:53 葉澍成| 編輯 收藏
          Memcached,人所皆知的remote distribute cache(不知道的可以javaeye一下下,或者google一下下,或者baidu一下下,但是鑒于baidu的排名商業味道太濃(從最近得某某事件可以看出),所以還是建議javaeye一下下),使用起來也非常的簡單,它被用在了很多網站上面,幾乎很少有大型的網站不會使用memcached。

          曾經我也看過很多剖析memcached內部機制的文章,有一點收獲,但是看過之后又忘記了,而且沒有什么深刻的概念,但是最近我遇到一個問題,這個問題迫使我重新來認識memcache,下面我闡述一下我遇到的問題

          問題:我有幾千萬的數據,這些數據會經常被用到,目前來看,它必須要放到memcached中,以保證訪問速度,但是我的memcached中數據經常會有丟失,而業務需求是memcached中的數據是不能丟失的。我的數據丟失的時候,memcached server的內存才使用到60%,也就是還有40%內存被嚴重的浪費掉了。但不是所有的應用都是這樣,其他應用內存浪費的就比較少。為什么內存才使用到60%的時候LRU就執行了呢(之所以確定是LRU執行是因為我發現我的數據丟失的總是前面放進去的,而且這個過程中,這些數據都沒有被訪問,比如第一次訪問的時候,只能訪問第1000w條,而第300w條或者之前的數據都已經丟失了,從日志里看,第300w條肯定是放進去了)。

          帶著這些疑問,我開始重新審視memcached這個產品,首先從它的內存模型開始:我們知道c++里分配內存有兩種方式,預先分配和動態分配,顯然,預先分配內存會使程序比較快,但是它的缺點是不能有效利用內存,而動態分配可以有效利用內存,但是會使程序運行效率下降,memcached的內存分配就是基于以上原理,顯然為了獲得更快的速度,有時候我們不得不以空間換時間。

          也就是說memcached會預先分配內存,對了,memcached分配內存方式稱之為allocator,首先,這里有3個概念:
          1 slab
          2 page
          3 chunk
          解釋一下,一般來說一個memcahced進程會預先將自己劃分為若干個slab,每個slab下又有若干個page,每個page下又有多個chunk,如果我們把這3個咚咚看作是object得話,這是兩個一對多得關系。再一般來說,slab得數量是有限得,幾個,十幾個,或者幾十個,這個跟進程配置得內存有關。而每個slab下得page默認情況是1m,也就是說如果一個slab占用100m得內存得話,那么默認情況下這個slab所擁有得page得個數就是100,而chunk就是我們得數據存放得最終地方。

          舉一個例子,我啟動一個memcached進程,占用內存100m,再打開telnet,telnet localhost 11211,連接上memcache之后,輸入stats  slabs,回車,出現如下數據:
          Java代碼 復制代碼
          1. STAT 1:chunk_size 80  
          2. STAT 1:chunks_per_page 13107  
          3. STAT 1:total_pages 1  
          4. STAT 1:total_chunks 13107  
          5. STAT 1:used_chunks 13107  
          6. STAT 1:free_chunks 0  
          7. STAT 1:free_chunks_end 13107  
          8. STAT 2:chunk_size 100  
          9. STAT 2:chunks_per_page 10485  
          10. STAT 2:total_pages 1  
          11. STAT 2:total_chunks 10485  
          12. STAT 2:used_chunks 10485  
          13. STAT 2:free_chunks 0  
          14. STAT 2:free_chunks_end 10485  
          15. STAT 3:chunk_size 128  
          16. STAT 3:chunks_per_page 8192  
          17. STAT 3:total_pages 1  
          18. STAT 3:total_chunks 8192  
          19. STAT 3:used_chunks 8192  
          20. STAT 3:free_chunks 0  
          21. STAT 3:free_chunks_end 8192  


          以上就是前3個slab得詳細信息
          chunk_size表示數據存放塊得大小,chunks_per_page表示一個內存頁page中擁有得chunk得數量,total_pages表示每個slab下page得個數。total_chunks表示這個slab下chunk得總數(=total_pages * chunks_per_page),used_chunks表示該slab下已經使用得chunk得數量,free_chunks表示該slab下還可以使用得chunks數量。

          從上面得示例slab 1一共有1m得內存空間,而且現在已經被用完了,slab2也有1m得內存空間,也被用完了,slab3得情況依然如此。 而且從這3個slab中chunk得size可以看出來,第一個chunk為80b,第二個是100b,第3個是128b,基本上后一個是前一個得1.25倍,但是這個增長情況我們是可以控制得,我們可以通過在啟動時得進程參數 –f來修改這個值,比如說 –f 1.1表示這個增長因子為1.1,那么第一個slab中得chunk為80b得話,第二個slab中得chunk應該是80*1.1左右。

          解釋了這么多也該可以看出來我遇到得問題得原因了,如果還看不出來,那我再補充關鍵的一句:memcached中新的value過來存放的地址是該value的大小決定的,value總是會被選擇存放到chunk與其最接近的一個slab中,比如上面的例子,如果我的value是80b,那么我這所有的value總是會被存放到1號slab中,而1號slab中的free_chunks已經是0了,怎么辦呢,如果你在啟動memcached的時候沒有追加-M(禁止LRU,這種情況下內存不夠時會out of memory),那么memcached會把這個slab中最近最少被使用的chunk中的數據清掉,然后放上最新的數據。這就解釋了為什么我的內存還有40%的時候LRU就執行了,因為我的其他slab中的chunk_size都遠大于我的value,所以我的value根本不會放到那幾個slab中,而只會放到和我的value最接近的chunk所在的slab中(而這些slab早就滿了,郁悶了)。這就導致了我的數據被不停的覆蓋,后者覆蓋前者。

          問題找到了,解決方案還是沒有找到,因為我的數據必須要求命中率時100%,我只能通過調整slab的增長因子和page的大小來盡量來使命中率接近100%,但是并不能100%保證命中率是100%(這話怎么讀起來這么別扭呢,自我檢討一下自己的語文水平),如果您說,這種方案不行啊,因為我的memcached server不能停啊,不要緊還有另外一個方法,就是memcached-tool,執行move命令,如:move 3 1,代表把3號slab中的一個內存頁移動到1號slab中,有人問了,這有什么用呢,比如說我的20號slab的利用率非常低,但是page卻又很多,比如200,那么就是200m,而2好slab經常發生LRU,明顯page不夠,我就可以move 20 2,把20號slab的一個內存頁移動到2號slab上,這樣就能更加有效的利用內存了(有人說了,一次只移動一個page,多麻煩啊?ahuaxuan說,還是寫個腳本,循環一下吧)。

          有人說不行啊,我的memcache中的數據不能丟失啊,ok,試試新浪的memcachedb吧,雖然我沒有用過,但是建議大家可以試試,它也使利用memcache協議和berkeleyDB做的(寫到這里,我不得不佩服danga了,我覺得它最大的貢獻不是memcache server本身,而是memcache協議),據說它被用在新浪的不少應用上,包括新浪的博客。

          補充,stats slab命令可以查看memcached中slab的情況,而stats命令可以查看你的memcached的一些健康情況,比如說命中率之類的,示例如下:
          Java代碼 復制代碼
          1. STAT pid 2232  
          2. STAT uptime 1348  
          3. STAT time 1218120955  
          4. STAT version 1.2.1  
          5. STAT pointer_size 32  
          6. STAT curr_items 0  
          7. STAT total_items 0  
          8. STAT bytes 0  
          9. STAT curr_connections 1  
          10. STAT total_connections 3  
          11. STAT connection_structures 2  
          12. STAT cmd_get 0  
          13. STAT cmd_set 0  
          14. STAT get_hits 0  
          15. STAT get_misses 0  
          16. STAT bytes_read 26  
          17. STAT bytes_written 16655  
          18. STAT limit_maxbytes 104857600  

          從上面的數據可以看到這個memcached進程的命中率很好,get_misses低達0個,怎么回事啊,因為這個進程使我剛啟動的,我只用telnet連了一下,所以curr_connections為1,而total_items為0,因為我沒有放數據進去,get_hits為0,因為我沒有調用get方法,最后的結果就是misses當然為0,哇哦,換句話說命中率就是100%,又yy了。

          該到總結的時候了,從這篇文章里我們可以得到以下幾個結論:
          結論一,memcached得LRU不是全局的,而是針對slab的,可以說是區域性的。
          結論二,要提高memcached的命中率,預估我們的value大小并且適當的調整內存頁大小和增長因子是必須的。
          結論三,帶著問題找答案理解的要比隨便看看的效果好得多。
          posted @ 2010-08-17 17:45 葉澍成| 編輯 收藏

          1. 關閉所有oracle的服務和程序
          2. 選擇開始| 程序|oracle Installation Products命令,運行Universal Installer,彈出歡迎對話框
          3. 單機 卸載產品 按鈕,彈出Inventory對話框
          4. 選中Inventroy對話框中的所有節點,點擊刪除,確認即可
          5. 選 擇 開始|運行 輸入regedit并按ENTER鍵,選擇HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\ORACLE,刪除此象,然后選擇 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services,滾動此列表,刪除與oracle有關的所 有選項。
          6. 從桌面上、STARTUP和程序菜單中刪除所有ORACLE的組和圖標。
          7. 重啟系統。
          8. 刪除包括文件在內的安裝目錄。至此ORACLE的全部卸載完成。
          posted @ 2010-05-19 18:35 葉澍成| 編輯 收藏
          位運算應用口訣

          清零取位要用與,某位置一可用或

          若要取反和交換,輕輕松松用異或

          移位運算

          要點 1 它們都是雙目運算符,兩個運算分量都是整形,結果也是整形。

               2 "<<" 左移:右邊空出的位上補0,左邊的位將從字頭擠掉,其值相當于乘2。

               3 ">>"右移:右邊的位被擠掉。對于左邊移出的空位,如果是正數則空位補0,若為負數,可能補0或補1,這取決于所用的計算機系統。

               4 ">>>"運算符,右邊的位被擠掉,對于左邊移出的空位一概補上0。

          位運算符的應用 (源操作數s 掩碼mask)

          (1) 按位與-- &

          1 清零特定位 (mask中特定位置0,其它位為1,s=s&mask)

          2 取某數中指定位 (mask中特定位置1,其它位為0,s=s&mask)

          (2) 按位或-- |

              常用來將源操作數某些位置1,其它位不變。 (mask中特定位置1,其它位為0 s=s|mask)

          (3) 位異或-- ^

          1 使特定位的值取反 (mask中特定位置1,其它位為0 s=s^mask)

          2 不引入第三變量,交換兩個變量的值 (設 a=a1,b=b1)

              目 標           操 作              操作后狀態

          a=a1^b1         a=a^b              a=a1^b1,b=b1

          b=a1^b1^b1      b=a^b              a=a1^b1,b=a1

          a=b1^a1^a1      a=a^b              a=b1,b=a1

          二進制補碼運算公式:

          -x = ~x + 1 = ~(x-1)

          ~x = -x-1

          -(~x) = x+1

          ~(-x) = x-1

          x+y = x - ~y - 1 = (x|y)+(x&y)

          x-y = x + ~y + 1 = (x|~y)-(~x&y)

          x^y = (x|y)-(x&y)

          x|y = (x&~y)+y

          x&y = (~x|y)-~x

          x==y:    ~(x-y|y-x)

          x!=y:    x-y|y-x

          x< y:    (x-y)^((x^y)&((x-y)^x))

          x<=y:    (x|~y)&((x^y)|~(y-x))

          x< y:    (~x&y)|((~x|y)&(x-y))//無符號x,y比較

          x<=y:    (~x|y)&((x^y)|~(y-x))//無符號x,y比較

          應用舉例

          (1) 判斷int型變量a是奇數還是偶數           

          a&1   = 0 偶數

                 a&1 =   1 奇數

          (2) 取int型變量a的第k位 (k=0,1,2……sizeof(int)),即a>>k&1

          (3) 將int型變量a的第k位清0,即a=a&~(1<<k)

          (4) 將int型變量a的第k位置1, 即a=a|(1<<k)

          (5) int型變量循環左移k次,即a=a<<k|a>>16-k   (設sizeof(int)=16)

          (6) int型變量a循環右移k次,即a=a>>k|a<<16-k   (設sizeof(int)=16)

          (7)整數的平均值

          對于兩個整數x,y,如果用 (x+y)/2 求平均值,會產生溢出,因為 x+y 可能會大于INT_MAX,但是我們知道它們的平均值是肯定不會溢出的,我們用如下算法:

          int average(int x, int y)   //返回X,Y 的平均值

          {   

               return (x&y)+((x^y)>>1);

          }

          (8)判斷一個整數是不是2的冪,對于一個數 x >= 0,判斷他是不是2的冪

          boolean power2(int x)

          {

              return ((x&(x-1))==0)&&(x!=0);

          }

          (9)不用temp交換兩個整數

          void swap(int x , int y)

          {

              x ^= y;

              y ^= x;

              x ^= y;

          }

          (10)計算絕對值

          int abs( int x )

          {

          int y ;

          y = x >> 31 ;

          return (x^y)-y ;        //or: (x+y)^y

          }

          (11)取模運算轉化成位運算 (在不產生溢出的情況下)

                   a % (2^n) 等價于 a & (2^n - 1)

          (12)乘法運算轉化成位運算 (在不產生溢出的情況下)

                   a * (2^n) 等價于 a<< n

          (13)除法運算轉化成位運算 (在不產生溢出的情況下)

                   a / (2^n) 等價于 a>> n

                  例: 12/8 == 12>>3

          (14) a % 2 等價于 a & 1       

          (15) if (x == a) x= b;

                      else x= a;

                  等價于 x= a ^ b ^ x;

          (16) x 的 相反數 表示為 (~x+1)

          posted @ 2010-03-30 13:59 葉澍成 閱讀(412) | 評論 (0)編輯 收藏
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