Nginx配置Websocket
WebSocket 和HTTP虽然是不同协议,但是两者“握手”方式兼容。通过HTTP升级机制,使用HTTP的Upgrade和Connection协议头的方式可以将连接从HTTP升级为WebSocket。
Websocket 使用 ws 或 wss 的统一资源标志符,类似于 HTTPS,其中 wss 表示在 TLS 之上的 Websocket。如:
ws://example.com/wsapi wss://secure.example.com/
Websocket 使用和 HTTP 相同的 TCP 端口,可以绕过大多数防火墙的限制。默认情况下,Websocket 协议使用 80 端口;运行在 TLS 之上时,默认使用 443 端口。
一个典型的Websocket握手请求如下:
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Spring Boot SOAP Web 服务示例
Spring Boot SOAP Web 服务示例
原文: https://howtodoinjava.com/spring-boot/spring-boot-soap-webservice-example/
了解如何利用 Spring Boot 的简便性来快速创建 SOAP Web 服务。 REST 和微服务每天都在流行,但是 SOAP 在某些情况下仍然有自己的地位。 在本 SpringBoot SOAP 教程中,我们将仅关注与 SpringBoot 相关的配置,以了解我们可以多么轻松地创建我们的第一个 SOAP Webservice 。
我们将构建一个简单的合同优先的 SOAP Web 服务,在其中我们将使用硬编码后端实现学生搜索功能,以进行演示。
1. 技术栈
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架构知识点-raid5阵列
一、RAID 5 介绍
定义
RAID 5(独立磁盘冗余阵列 5,Redundant Array of Independent Disks 5)是一种通过分布式奇偶校验来实现数据冗余和故障恢复的存储技术。它将数据和奇偶校验信息分布在所有磁盘上,当其中一块磁盘发生故障时,可以通过奇偶校验信息重建丢失的数据。
特点
数据分布:数据和奇偶校验信息分布在所有磁盘上。
冗余性:允许单个磁盘故障而不丢失数据。
读写性能:读取性能较好,写入性能因奇偶校验计算略有下降。
存储效率:相对于 RAID 1 等镜像方案,RAID 5 的存储效率更高。
二、RAID 5 容量计算
RAID 5 的总容量计算公式为:
总容量 = (磁盘数量 - 1)× 单个磁盘容量
示例
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Go 内存占用分析:使用 goref 和 pprof 可视化
Go 内存占用分析:使用 goref 和 pprof 可视化
最近写的一个微信机器人项目,运行一周左右总是内存爆炸,按照道理,go占用的内容不会很多,服务功能不算复杂,这个异常情况应该是代码问题,抽空对服务器的内存进行了初步分析。
1. 什么是 goref
goref 是一个由 CloudWeGo 提供的工具,用于分析 Go 程序的内存占用情况。它通过解析 Go 程序的运行时数据,生成内存引用图,帮助开发者识别内存泄漏和优化内存使用。
2. 安装 goref
首先,我们需要安装 goref。在终端中运行以下命令:
go install github.com/cloudwego/goref/cmd/goref@latest
安装完成后,你可以通过运行 goref -h 来...
Linux系统状态命令htop详细解释说明
htop 介绍
htop 是一个交互式的系统监控工具,提供比 top 更友好的界面和丰富的信息,帮助用户高效监控和管理系统状态。它可以显示系统的 CPU、内存、交换分区的使用情况,以及所有进程的详细信息。
安装 htop
在大多数 Linux 发行版上,你可以使用包管理器来安装 htop。
Debian/Ubuntu:
sudo apt-get update
sudo apt-get install htop
CentOS/RHEL:
sudo yum install epel-release
sudo yum install htop
Fedora:
sudo dnf install htop
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LCR-126 斐波那契数
好的,下面是对 Java 实现斐波那契数列计算的详细解释,包括每个步骤的具体说明。
斐波那契数列计算
问题描述
斐波那契数列的定义如下:
( F(0) = 0 )
( F(1) = 1 )
对于 ( n > 1 ), ( F(n) = F(n-1) + F(n-2) )
本题的目标是计算给定 ( n ) 的斐波那契数,并将结果对 ( 10^9 + 7 ) 取模。
示例
输入:n = 2
计算:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1
输出:1
输入:n = 3
计算:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2
输出:2
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LCR-121 二维数组查找
要在二维数组 plants 中查找目标高度值 target,可以利用该数组的特性来设计一个高效的查找算法。由于每行中的元素从左到右递增,每列中的元素从上到下递增,我们可以从矩阵的右上角开始查找。具体方法如下:
从矩阵的右上角元素开始。
如果当前元素等于 target,返回 true。
如果当前元素大于 target,则移动到左侧一列。
如果当前元素小于 target,则移动到下方一行。
重复以上步骤,直到找到 target 或者矩阵遍历完毕。
这是因为在右上角,如果当前元素比目标值大,说明目标值一定不在当前元素所在列的右侧,可以排除当前列;如果当前元素比目标值小,说明目标值一定不在当前元素所在行的上方,可以排除当前行。
以下是实现代码:
public c...
LCR-127 跳跃训练
一个经典的动态规划问题,类似于爬楼梯问题。学员们可以选择每次跳一个格子或两个格子,问在 num 个小格子的平台上共有多少种不同的跳跃方式。这个问题可以用动态规划的方法来解决。
我们定义 dp[i] 为跳到第 i 个格子的不同跳跃方式的数量。根据题意,可以得到状态转移方程:
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
即跳到第 i 个格子的方法可以由以下两种情况组成:
从第 i-1 个格子跳一步到达。
从第 i-2 个格子跳两步到达。
边界条件是:
当 i == 0 时,dp[0] = 1,表示从起点(第0个格子)到达起点的方式有1种(即不动)。
当 i == 1 时,dp[1] = 1,表示从起点跳一步到第一个格子的方式有1种。
最后需要注意的...
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