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哎呀，找了一会才找到这写文章的地方，原来在这小角落亚～图片发自App想想，进这么几个月，这点击开始写文章的那个按钮也被接连换了几个地，想必设计者也在纠结该把这个放哪吧，不过我觉得放哪都挺好，不要太醒目，也不要太偏僻就好，比如就像现在这样，也还好啦～嗯，今日一天很平淡，要不是十点到了，心里崩的一下，觉得自己还有一件很重要的事没做，还真就忘了自己今天还没写文呢。其实昨天还真被气到了，我就安静的写了一个

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图片发自App我们常说开卷有益，也就是说读书有收获，不是白读书，究竟读书有哪些好处呢？我想就此问题谈谈看法。首先读书能够长知识，尤其是科普类书籍，书能带你去认识好多不知道的东西，丰富你各方面自然和社会知识，上到天文，下至地理，包罗万象，五花八门。其次读书能够让你悟理，特别是做人做事的道理，这就是所说的知书达理，大道理小道理书中都有，关键是你要通过读书从字里行间领悟，千万不能小和尚念经，有口无心，读

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文章目录一.补充二.二级菜单代码简介：首先在我的51I2C里面有OLED详细讲解，本期代码从51OLED基础上移植过来的，可以先看完那篇文章，在看这个，然后按键我是用的定时器扫描不会堵塞程序,可以翻开我的文章有单独的定时器按键扫描

近期娱乐圈事件频上热搜，明星光鲜亮丽的外表背后竟也隐藏着不堪入耳的阴暗面，这些“娱乐”事件，让我有所思，有所感。从吴某某的感情生活丰富，沾花惹草，到后来被爆出侵害未成年少女、沾染新型毒品等触及法律底线的行径，视频中的他让人难以置信，因此收到了大众的谴责。这位昔日拥有五千万微博粉丝的男星，如今被刑事拘留。可一些“狂热”追随者还不愿相信真相，在网络上攻击谩骂勇敢发声的女性，相信这位男星将会以清白之身重

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面对数字化转型的大浪潮，众多企业都期望着能快速实现全面的数字化转型，让企业在日益激烈的竞争中拥有更稳的市场地位，提升自身的实力及能力，奠定更坚实的基底。但在数字化转型过程中，部分企业数字化基础水平较薄弱，集成方面更多的是采用传统的集成方式，集成结构单一、功能间不能复用、往往需要大量的定制化开发，不仅增加了开发成本，也增加了维护难度，让企业集成的周期长、效率低，需要耗费大量的人力和物力；最后，由于不

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概述在Linux开发过程中，用不惯vim的用户往往会选择vscode软件或者sourceinsight软件编写相关的源代码，由于vscode对linux系统的支持及界面的美观，所以小编往往会选择使用vscode来编写代码，但是，代码编写完成后，需要进行调试，除了gdb还有没有其它方式呢？答案是肯定有，vscode结合gdb就可以实现在线调试功能。操作点击调试运行按钮点击创建launch.json文

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1引言对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此，在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力，提升数据读写性能、减少数据库

背景我们都了解播放器的作用就是把音视频压缩数据转换成原始的音视频数据渲染出来，这样我们就可以看到画面、听到声音了。这里的播放器就存在两个问题，第一个问题是视频源存在云端，我们每次看完视频之后重新观看，需要重新请求远端视频数据，这就会造成带宽的浪费。第二个问题是视频的秒开体验当我们从Feed流点击视频播放的时候，由于需要从云端获取视频，造成秒开体验较差。我们该如何去解决这两个问题呢？这就是我们今天要

目录前言代码分析第一种代码案例：第二种方案，加锁第三种方案：semaphore实现共享锁第四种方案：基于DCL（DoubleCheckLock）模式，结合Semaphore，再次进一步对代码进行优化。第五种方案，进一步容错降级前言现在随着redis应用的越来越广泛，以及高并发情况的出现，在大多数的springboot项目中，使用redis作为缓存，越来越普遍了，而伴随而来的，在项目中应用redis

隔离，重要的cache资源，或者量大的要进行物理隔离。降低耦合，减少互相影响。做localcache，有时候可以解决热点问题，而且走unixsock更快，尤其单次请求大量key的时候更靠谱。当然实时性看怎么保证，如果时间太短可能会影响命中率。db和cache很难做成事务，所以可能会存在各种各样的不一致的坑。比如当需要异步更新cache数据时，如果是delcache的方式，须优先更新数据源，再更新c

前言缓存的本质是内存的读写速度优于磁盘，加速数据处理、加快请求响应，在并发场景下，减轻DB读的压力。本地缓存的使用，是缓存架构的基石。无论系统简单还是复杂，都离不开本地缓存的使用。本地缓存的选择本地缓存可选择：JVM堆/Ehcache/GuavaCache（1）Ehcache：支持堆外缓存，持久化。以前集中式架构，尤其是企业IT系统，用物理机或虚拟机部署，需要缓存的数据量很大，为了合理利用机器资源

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