- 〖Python 数据库开发实战 - Redis篇②〗- Linux系统下安装 Redis 数据库
哈哥撩编程
#⑤-数据库开发实战篇Python全栈白宝书python数据库数据库开发实战linux安装redis
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- Java全栈面试实录:从Spring Boot到AI大模型,互联网大厂求职者的技术洗礼
**第一轮提问面试官:小曾,先谈谈你在SpringBoot项目中的缓存实践。小曾:我常用Redis,通过@Cacheable注解实现方法缓存,配置了Redis集群模式。面试官:很好!在电商秒杀场景,如果缓存击穿怎么办?小曾:可以用布隆过滤器或互斥锁解决,但具体实现得看业务...面试官:你提到SpringCloud,能说说服务注册选Consul还是Eureka?小曾:Eureka简单,Consul更
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Java场景面试宝典Java面试SpringBootKafkaAI大厂面试微服务
第一轮提问:电商场景与微服务基础面试官:小曾,请描述一个典型的电商秒杀场景,你会如何设计系统架构?涉及哪些关键技术?小曾:秒杀嘛,主要是高并发,我一般会用SpringBoot搭后端,数据库用Redis做缓存,消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃,好像没细想。面试官(微笑):“不错,Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS,你会如何扩容?SpringCloud的
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问
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Java场景面试宝典Java面试SpringBootJakartaEEAI微服务KafkaSpringCloudAI面试
第一轮提问:电商场景下的高并发架构面试官:小曾,我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景,需要支持百万级并发,你会如何设计系统架构?请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾:(搓手)额……我会用SpringCloudAlibaba,搞个Nacos做服务注册,网关用Zuul,然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存,秒杀请求走消息队列,比如Kafka吧,异步处理,降低峰值压力……
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进
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场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):请简单介绍下你参与过的项目,主要使用哪些技术栈?小曾(自信):我参与过电商平台的订单系统,用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba,数据库是MySQL+Redis缓存,消息队列用Kafka处理异步任务。面试官(点头):不错,能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗?小曾:我们用了HikariCP优化数据库连接池,Redis集群做
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的全栈技术深度解析
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场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):请先自我介绍,并谈谈你熟悉的技术栈。小曾(略紧张):我是小曾,毕业于XX大学,擅长Java后端开发,熟悉SpringBoot、SpringCloud、MySQL、Redis等技术。面试官:很好,我们来看第一个场景。假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统,你会如何选择技术栈?小曾:秒杀系统对性能要求高,我会用SpringBoot快速搭建,数据库用My
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战
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场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):小曾,请简单介绍下你过往的项目经验,特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题?小曾(自信):我之前参与过电商平台的订单系统重构,将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由,服务间通过Kafka异步通信,并引入Redis缓存热点数据。面试官:很好,能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问
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Java场景面试宝典Java面试SpringBootJakartaEEAI微服务KafkaRedisSpringAI
场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):小曾,请先简单介绍下你过往的项目经验,侧重于高并发场景下的架构设计。小曾(自信):我之前做过一个电商秒杀系统,用了SpringBoot和Redis,高峰期支撑了百万QPS。主要靠Redis缓存热点数据,数据库用了分库分表。面试官(点头):不错,能具体说说缓存雪崩和热点key的解决方案吗?小曾(挠头):呃...缓存雪崩用了熔断器,热点key的话...好
- Docker——Redis
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拉取Redis镜像在终端或中运行以下命令来拉取最新的Redis官方镜像:dockerpullredis运行Redis容器使用命令启动一个Redis容器:dockerrun--namer1-dredis连接到Redis容器可以使用Docker命令进入Redis容器内部,然后使用RedisCLI来与Redis实例进行交互:dockerexec-itmy-redisredis-cli字符串(String
- 数据库、HTML
一、数据库数据库文件与普通文件区别:普通文件对数据管理(增删改查)效率低2.数据库对数据管理效率高,使用方便常用数据库:1.关系型数据库:将复杂的数据结构简化为二维表格形式大型:0racle、DB2中型:MySq1、sQLServer小型:Sqlite2.非关系型数据库以键值对存储,且结构不固定。//JSONRedisMongoDB嵌入式数据库:sqlite3:stu.db1.开源免费,c语言开发
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- Redis——API的理解和使用
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- IIS部署ASP.Net Core 遇坑 502.记录
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两种方案的token、用户登录信息都存储在redis中!!方案一该方案是前端把token和token有效期一起加密存储到浏览器的localStorage中,每次请求时调用前端的getTokenIsExpiry()获取token并检查token是否过期,过期则remove并跳转登录页,这样前端有个问题就是前端也要知道token的有效期,需要和后端的token有效期保持一致,而后端则提供两个拦截器,分
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- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
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架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
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什么是限流器?限流器(RateLimiter)是一种控制请求频率的机制,用于保护系统免受过多请求的冲击。想象一下,你开了一家餐厅,如果同时涌入1000个客人,厨房肯定忙不过来,这时候就需要"限流"——控制进入餐厅的人数。限流的常见场景//场景1:API接口限流@RestControllerpublicclassUserController{@GetMapping("/api/user/{id}")
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文章目录定时删除惰性删除Redis中有惰性删除与定时删除两种数据删除策略。Redis将这两种策略结合使用,是为了在性能和内存管理之间取得平衡。惰性删除策略减少了CPU开销,而定时删除策略则能及时清理部分过期键,避免大量过期键长时间占用内存。这样既保证了Redis的高性能,又能有效地管理内存资源。TTL指令说明Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其
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Redis(RemoteDictionaryServer)是一款高性能的开源键值对数据库,以“快”和“灵活”为核心优势,广泛应用于缓存、会话存储、实时排行榜、消息队列等场景。下面从基础概念、核心特性、应用场景到进阶用法,带你“深入浅出”了解Redis。一、Redis核心定位:为什么选择Redis?Redis的核心竞争力可以用三个词概括:快、灵活、功能丰富。快:基于内存存储(数据直接存在内存中,而非
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Redis深度解析:从核心原理到生产实践一、Redis核心定位与数据结构1.核心能力矩阵深度解析Redis作为高性能内存数据库,核心能力覆盖缓存、数据存储、消息中间件等场景,其设计哲学围绕速度优先、内存高效、功能丰富展开:内存存储特性纯内存操作:基于内存寻址的O(1)复杂度数据操作,单节点QPS可达10万+持久化方案:RDB(快照)与AOF(日志)双模式,支持数据持久化与故障恢复单线程模型:基于事
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今天遇到个问题,redis全挂了导致我的项目一直在滚动日志连不上redis,所以我重新搭建redis集群来解决这个问题首先把配置文件搞好redis配置文件redis-master的配置文件bind0.0.0.0protected-modenoport6379#requirepassredis##哨兵模式主从切换时使用#masterauthredisredis-slave1的配置文件bind0.0.
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在构建高并发、高可用的分布式系统时,我们常常会遇到这样一个核心挑战:如何确保多个服务实例能够安全、有序地访问共享资源,避免竞态条件(RaceCondition)和数据不一致?传统单机环境下的锁机制(如Java的synchronized或ReentrantLock)在分布式场景下显得力不从心。于是,分布式锁应运而生,而基于Redis的分布式锁因其高性能和简单性而被广泛应用。然而,单节点Redis锁在
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Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践引言:分布式环境下的锁之殇在分布式系统中,共享资源互斥访问是保证数据一致性的核心挑战。传统单机锁(如synchronized)在跨进程场景下完全失效,这就是分布式锁的用武之地。Redis凭借其高性能、原子操作等特性,成为实现分布式锁的主流方案。本文将深入解析Redis分布式锁的实现原理、典型问题及工业级解决方案。一、分布式锁的本质要求1.1必须满足的核
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Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)本文模拟知名互联网大厂Java后端岗位面试流程,以电商业务为主线,由严肃面试官与“水货”程序员谢飞机展开有趣的对话,涵盖SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、SpringSecurity、AI等热门技术栈,并附详细解析,助力求职者备战大厂面试。故事设定谢
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
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解决:
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- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
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1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
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2.引用系统资源。格式:@android:type/name
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
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SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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