当我们利用LoggerFactory创建一个Logger对象并利用它来实现日志记录,这个过程会产生一个日志消息,日志消息的流向取决于注册到LoggerFactory之上的LoggerProvider.说的更加具体一点,日志消息的归宿取决于注册到LoggerFactory的LoggerProvider究竟会提供怎样的Logger.微软提供了一系列原生的LoggerProvider,我们先来认识一下将控制台作为日志输出目的地的ConsoleLoggerProvider.ConsoleLoggerPr

Optimizer Trace 是MySQL 5.6.3里新加的一个特性,可以把MySQL Optimizer的决策和执行过程输出成文本.输出使用JSON格式,便于程序分析和人类阅读. 使用方法 1) 启用Optimizer Trace,它默认是关闭的. SET optimizer_trace="enabled=on"; 2) 设置Trace使用的内存,默认内存比较小,有时候不够用 ; 3) 执行SQL语句 CREATE TABLE `t` ( `a` ) ', `b` ) DEFAU

场景:在程序开发过程中经常需要跟踪程序中sql语句的执行过程,在控制台打印出sql语句和对应的参数传递就能够更快的定位错误! 原文出处:http://www.cnblogs.com/beiyeren/p/4196134.html 这里所采用的日志框架为logback 1 不同版本的Mybitis对应不同的控制策略 1.1 myBatis3.0.6左右的版本时 打印sql的时候只需要配置如下属性: <logger name="java.sql.Connection" level=&

相关 知识 >>> 相关 练习 >>> 实现要求: 在图书管理系统中,学生管理模块.书籍管理模块和借还书管理模块等其他模块,相互配合协作,促使系统的运行流畅.定义三个模块,使用<import>标签完成分模块配置开发,模拟实现学生借书和还书的过程,将结束输出到控制台. 要求如下: 定义学生管理模块.书籍管理模块和借还书管理模块. 使用<import>标签完成分模块配置开发 实现步骤: 在com.zn.demo.student包下创建Student类

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

JS的解析与执行过程 全局中的解析和执行过程 预处理:创建一个词法环境(LexicalEnvironment,在后面简写为LE),扫描JS中的用声明的方式声明的函数,用var定义的变量并将它们加到预处理阶段的词法环境中去. 一.全局环境中如何理解预处理 比如说下面的这段代码: ;//用var定义的变量,以赋值 var b;//用var定义的变量,未赋值 c = ;//未定义,直接赋值 function d(){//用声明的方式声明的函数 console.log('hello'); } var e

前言 大家好,我是卫斯理(Wesley).喜欢武侠的朋友可能知道小说中也有个卫斯理,他是位冒险家,财力充沛,极富冒险精神,并且有着超强的好奇心,对奇异的事情总有"打破沙锅问到底"的精神.我理想中的自己是成为一位飘逸的剑客(游侠),他和卫斯理有很多共同的地方,所以我也给自己取名卫斯理.既然想成为一位飘逸的剑客,首先必须有出众的技艺,所以从今天开始,我开始潜心修炼内功,提高技能,并且整理分享给大家,希望对大家有帮助.这是我认真写的第一篇博客.主要讲解C#的编译执行过程.后续会陆续讲解C#其

既然是实现互通信.那么肯定会有概念意义上的服务端Server  和概念意义上的客户端 Client,在这里,我所说明的都是概念意义上的,单独强调此,是因为,基于WCF的通信没有物理上的划分,但是概念上肯定有边界.原因: 1  WCF可以host(承载)在 WAS 基于Web的方式激活,也可以承载在Winform程序, Windows服务(本质就是无窗口的窗体程序),WPF程序 , 控制台程序(自承载),传统意义上 的CS架构.物理界限分明,服务端就是服务端,客户端调用发送请求到服务端.WCF这种

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详

上节我们说过C#所开发的程序源代码并不是编译成能够直接在操作系统上执行的二进制代码.与Java类似,它被编译成为中间代码,然后通过.NET Framework的虚拟机——被称之为通用语言运行时(CLR)执行.所有的.Net编程语言都被编译成这种被称为MSIL(Microsoft Intermediate Language )的中间代码.因此虽然最终的程序在表面上仍然与传统意义上的可执行文件都具有“.exe”的后缀名.但是实际上,如果计算机上没有安装.Net Framework,那么这些程序将不能

  通过Rider调试的方式看了下ASP.NET Core 5.0的Web API默认项目,重点关注Host.CreateDefaultBuilder(args)中的执行过程,主要包括主机配置.应用程序配置.日志配置和依赖注入配置这4个部分.由于水平和篇幅有限,先整体理解.建立框架,后面再逐步细化,对每个配置部分再详细拆解. 一.创建默认主机Host.CreateDefaultBuilder 1.创建主机构建器CreateHostBuilder(args) 基于ASP.NET Core 5.0构

对于一个控制台应用,比如采用控制台应用作为宿主的ASP.NET Core应用,我们可以将记录的日志直接输出到控制台上.针对控制台的Logger是一个类型为ConsoleLogger的对象,ConsoleLogger对应的LoggerProvider类型为ConsoleLoggerProvider,这两个类型都定义在 NuGet包“Microsoft.Extensions.Logging.Console”之中. 本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录一.ConsoleLo

ASP.NET Web API 过滤器创建.执行过程(二) 前言 前面一篇中讲解了过滤器执行之前的创建,通过实现IFilterProvider注册到当前的HttpConfiguration里的服务容器中,当然默认的基础服务也是有的,并且根据这些提供程序所获得的的过滤器信息集合进行排序.本篇就会对过滤器在创建完之后所做的一系列操作进行讲解. ASP.NET Web API 过滤器创建.执行过程(二) FilterGrouping过滤器分组类型 FilterGrouping类型是ApiControl

saltstack命令执行过程 具体步骤如下 Salt stack的Master与Minion之间通过ZeroMq进行消息传递,使用了ZeroMq的发布-订阅模式,连接方式包括tcp,ipc salt命令,将cmd.run ls命令从salt.client.LocalClient.cmd_cli发布到master,获取一个Jodid,根据jobid获取命令执行结果. master接收到命令后,将要执行的命令发送给客户端minion. minion从消息总线上接收到要处理的命令,交给minion.

在我的上一篇博客JVM-String比较-字节码分析中介绍了String字符串比较的原因,借着分析字节码的机会,我这篇博客将会绘图展现方法内部字节码执行过程. 话不多说,贴上我们将要分析的Java方法代码: public static void bb(){ String s1="a"+"b"; String s2 = "ab"; p(s1==s2);//true } 再贴上我们将要分析的Java方法的字节码: public static void

   今天一个同事突然告诉我,以前跑得很正常的一个SQL语句,执行时突然报如下错误:         消息1222,级别16,状态18,第1 行         已超过了锁请求超时时段.         消息8630,级别16,状态1,第1 行         内部查询处理器错误: 查询处理器在执行过程中遇到意外错误. 我执行了一下这个SQL语句,也是报如上错误,感觉有点奇怪,还是第一次遇到这种错误.我初步怀疑是SQL中某个表出现一致性错误或分配错误等原因造成.于是先用DBCC CHECKTAB

在报表开发工具FineReport中,报表的执行过程大体可分为两步:1.报表计算:2.页面转换. 报表计算过程:先读取我们的sql语句,将完整的sql语句传至数据库服务器,由数据库返回数据给报表服务器,报表服务器进行数据列的扩展.汇总.关联.公式运算等计算,最终生成报表结果. 页面转换过程:报表计算完成后生成xml页面,需要转换为html页面才能在浏览器中查看. 针对这一过程FineReport是可以实时监控的.监控方法是将服务器的log输出级别设为“普通信息”,就能在控制台上看到每一步使用的时

hadoop的 map-red就是一个并行计算平台,我们在使用这个平台的时候,要做的事情就是提交自己定制的任务(job,主要定制map类,reduce类,combine类等类),然后设置job的各种参数,比如设置mappe/reducer/combine类, 输入数据路径,输出数据路径,输出格式.然后可以根据日志或者web页面查看任务执行的情况,如果错误,通过web页面查看日志.对于map-red平台,我们可以设置各种参数,来使得我们提交的任务的执行效率得到优化,比如多少个reducer任务,分

使用了很久的saiku,决定跟踪一下代码,看看它的执行核心过程: 一.入口controller代码 1.1.页面打开之后,会发送一个ajax请求 Request URL: http://l-tdata2.tkt.cn6.qunar.com:8080/saiku/rest/saiku/api/query/execute Request Method: POST 1.2.controller,java文件org.saiku.web.rest.resources.Query2Resource 如果有缓

此为个人笔记存档 week 8 进程的切换和系统的一般执行过程 一.进程调度与进程切换 1.不同的进程有不同的调度需求 第一种分类: I/O密集型(I/O-bound) 频繁的进行I/O 通常会花费很多时间等待I/O操作的完成 CPU密集型(CPU-bound) 计算密集型 需要大量的CPU时间进行运算 第二种分类: 批处理进程 不必与用户交互,通常在后台运行 不必很快响应 典型:编译程序,科学计算 实时进程 有实时需求,不应被低优先级的进程阻塞 响应时间要短要稳定 典型:视频.音配.机械控制