先说一下背景，最近做一个Unique ID生成的项目，由于很多其他模块的项目都会依赖Unique ID生成项目，所以在使用的过程中必须要保证生成Unique ID接口的高可用特征，这里准备采用Hystrix来对Unique ID生成接口进行降级处理(降级后采用本地算法对Unique ID进行生成)，结果发现当我进行性能测试的时候，部分线程成功生成了；部分线程降级成功；部分线程竟然没有降级。直接上代
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2024-03-20 09:20:36
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SetSet 函数可以接受一个数组（或者具有 iterable 接口的其他数据结构）作为参数，用来初始化。const set = new Set([1, 2, 3, 4, 4]); // 可用来实现数组去重
set.size // 4
[...set] // [1,2,3,4]向 Set 加入值的时候，不会发生类型转换，Set 内部判断两个值是否不同，使用的算法叫做“Same-value-zer
在Linux服务器中执行如下命令curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/dataweb/_settings -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "index" : { "max_result_window" : 800000}}'
可以通过访问查询修改后的状态http://127.0.0.1:9200/dataweb/_se
原创
2021-11-25 15:16:27
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一 启动MSDN启动方式1通过开始菜单启动: 启动方式2通过IDE的帮助菜单启动: 启动方式3在开发环境中点击"F1"键 这种方式最便捷,可以直接跳转到相应的主题中: 二 如何查询API函数使用帮助点击"索引"标签,输入函数名称,在列表中选中相应的函数,双击或者点击"显示"按钮 有的时候,MSDN包括
3dsMax的模型优化技巧影响VR—DEMO最终运行速度的三大因素为：VR场景模型的总面数、VR场景模型的总个数、VR场景模型的总贴图量。本章将着重介绍如何控制VR场景模型的总面数和VR场景模型的总个数？在掌握了建模准则以后，用户还需要了解模型的优化技巧，这样，无论面对自己创建的模型，还是拿到别人创建的模型，用户都将知道该模型是否可以用于VR项目中？如果不可以，该模型又该如何进行优化？以下将以几个
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2024-09-17 12:41:54
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http://hi.baidu.com/leon_qp/blog/item/221965549c459255d1090637.html 原始来源不详 -I/--keyint <整数> 最大IDR帧间距，默认250-i/--min-keyint <整数> 最小IDR帧间距，默认25--scenecut <整数> 画面动态变化限，当超出此值时插入I帧，默认40-
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2024-10-25 11:21:51
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# Java中的es.max_result_window参数详解
在使用Java开发Web应用程序时，经常会遇到需要使用Elasticsearch（简称ES）来处理大量数据的情况。ES是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，提供了高效的全文搜索和数据分析能力。在使用ES进行搜索时，我们经常会用到`max_result_window`参数来控制搜索结果的数量。本文将介绍`max_result
原创
2024-02-11 06:30:00
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Java 方法(C语言的函数)第一篇何为方法Java方法是语句的集合，它们在一起执行一个功能。
方法是解决一类问题的步骤的有序组合方法包含于类或对象中方法在程序中被创建，在其他地方被引用设计方法的原则：方法的本意是功能块，就是实现某个功能的语句块的集合。我们设计方法的时候，最好保持方法的原子性，就是一个方法只完成1个功能，这样利于我们后期的扩展。方法的定义Java的方法类似于其他语言的函数，
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第17天，点击查看活动详情系列说明本系列文章基于我的开源微服务项目【校园博客】进行分析和讲解，所有源码均可在GitHub仓库上找到。 系列文章地址请见我的 校园博客专栏。GitHub地址：github.com/stick-i/scb…
目前项目还有很大改进和完善的空间，欢迎各位有意愿的同学参与项目贡献（尤其前端），一起
1 前期准备在vmware workstation中安装redhat enterprise linux as 4.8，使用vmware Converter转换上传两台linux到vmware ESXI4.0 虚拟服务器上，如果是个人练习，推荐本地使用vmware server。
先决条件：创建bank* 和 shakespeare* 两个 index pattern 作为数据源1、Pie chart使用饼形图深入了解银行帐户数据中的帐户余额。1）Visualize --> Create new visualization --> Pie -->Choose a source，选择 bank* index
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2024-09-13 21:26:30
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## 动态设置max_result_window的实现步骤
在Java中使用Elasticsearch进行搜索时，有时需要动态设置`max_result_window`的值。`max_result_window`决定了搜索结果的最大返回数量。默认情况下，Elasticsearch的结果返回数量是10,000条，但可以通过修改索引的`index.max_result_window`属性进行更改。然
原创
2023-10-05 04:49:06
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原文链接：http://stynzf.blogbus.com/logs/15944928.html在上一篇文档（《微软文档管理解决方案2007》之一：安装部署）中，讲述了如何安装部署“文档管理解决方案”这次我们通过将该子网站作为“Windows中文站”的一个文档资料库来看看如何使用该解决方案首先，进入到“共享文档”文档库。删除里面的测试文档。（可以使用“操作”——“使用Windows资源管理器打开
介绍Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。Memcache是danga的一个项目，最早是LiveJournal 服务的，最初为了加速 LiveJournal 访问速度而开发的，后来被很多大型的
1.默认情况下es的max_result_window=10000，这里通过Kibana进行调整为1亿。2.登录kibana，通过如下接口操作的方式修改，其中index_alarm_record为索引名字，需要修改的在这里替换。PUTindex_alarm_record/_settings{"index":{"max_result_window":100000000}}
原创
2020-09-24 11:43:53
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Kibana可以方便的操作Elasticsearch，事实上Elasticsearch、Logstash、Kibana三者是被合称为ELK的一套数据分布式存储、分析、可视化的工具。只是随着Elasticsearch地位愈加突出以至于快被人们使用成了一套单独的数据库，本文目前只简单的看下Kibana操作ES的简单功能。鉴于官网的几乎所有示例都是使用Kibana进行的操作，因此强烈推荐使用Elasti
elasticsearch 5.2.2 学习笔记之源码阅读5-索引流程总览之添加索引类型数据概述参考
https://github.com/elastic/elasticsearch/tree/v5.2.2索引流程总览之添加索引类型数据 接上一篇 elasticsearch 5.2.2 学习笔记之源码阅读4-索引流程总览之创建设置索引信息添加索引类型数据
postman put htt
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2024-06-17 21:15:21
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总论：
大数据计算服务 ( MaxCompute，原名 ODPS ) 是一种快速、完全托管的 TB/PB 级数据仓库解决方案 。MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全 。同时，大数据开发套件和 MaxCompute关系紧密，大数据开发套件为 MaxCompute 提供了一站式的数据
使用存储模块，您可以控制如何在磁盘上存储和访问索引数据。NOTE：这是一个低级别的设置。某些存储实现的并行性很差，或者禁用了堆内存使用的优化。我们建议坚持默认设置。File system storage types有不同的文件系统实现或存储类型。默认情况下，Elasticsearch 将根据操作环境选择最佳实施。还可以通过在 config/elasticsearch.yml 文件中配置存储类型，为
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2024-04-17 16:07:35
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# MySQL INNER JOIN 强制索引使用指南
在数据库查询中，`INNER JOIN` 是一种常用的操作，用于连接两个或多个表，并返回它们之间的匹配行。然而，在某些情况下，数据库查询优化器可能不会选择最佳的索引，导致查询性能降低。这时，我们可以通过强制使用索引来提高查询效率。本文将介绍如何在 MySQL 中使用 `INNER JOIN` 强制索引，并提供代码示例。
## 什么是强制索
原创
2024-07-20 04:15:54
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