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缓存淘汰算法在高并发、高性能的质量要求不断提高时，我们首先会想到的就是利用缓存予以应对。第一次请求时把计算好的结果存放在缓存中，下次遇到同样的请求时，把之前保存在缓存中的数据直接拿来使用。但是，缓存的空间一般都是有限，不可能把所有的结果全部保存下来。那么，当缓存空间全部被占满再有新的数据需要被保存，就要决定删除原来的哪些数据。如何做这样决定需要使用缓存淘汰算法。常用的缓存淘汰算法有：FIFO、LR

JAVA实现

而今天，我们就来聊聊如何使用Java实现这个功能。首先，我们要明白HTTP持久连接的原理。简单来说，就是让一个TCP连接在发送完请求后，不

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//将文件进行privateStringformatSize(longfileS){DecimalFormatdf=newDecimalFormat("#.00");StringfileSizeString="";StringwrongSize="0B";if(fileS==0){returnwrongSize;}if(fileS<1024){fileSizeString=df.format((d

一、冒泡排序算法packagecom.xxx.order;publicclassmaopao{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={64,34,25,12,22,11,90};bubbleSort(arr);System.out.println("Sortedarray:");printArray(arr);}staticvoidbubbleSo

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1、使用场景在分布式的环境中，就会出现访问并发的情况。案例说明1:在仓储系统中库存的获取，当用户1通过get方式获取到存如redis中的库存信息的时候，还没来得及减库存。用户2此时也通过get方式获取了库存信息。此时的库存信息就不是正确的库存信息。我们要解决这个问题。案例说明2：在医院的挂号系统中，用户挂号，一个医生只能只有20个号，我们需要保证一个号只能被一个人获取，也需要解决数据的并发问题。解

theme:smartblue背景分布式是发展的趋势，随着信息化高度发达，业务量也是在呈几何式的上升，我们都会面临的就是项目分布式化，但同样的分布式也会碰见很多令人很头疼的问题，分布式不仅需要我们横向的拆分我们的细分业务，还需要为了高可用和高并发，横向的扩容和复制分裂实例。我们公司最近去年新开的一个大型项目，基本架构如图：这就需要我们考虑的问题有几点：资源竞争问题：多个节点需要同时访问共享资源，可

1.背景介绍近期接到任务，需要用Golang开发一个基于Redis的分布式锁，因为目前网上已存在的golang分布式锁要么是性能都不够，要么就是功能不全，根据网上收集到的资料，最终决定参考Redisson

新一代的后台服务中间件都用Go语言写了（上一代的才是Java），比如etcd，那么基于etcd写一个分布式，还是很实用的，废话不多说，先看代码：packagedistribution_lockerimport("context"clientV3"go.etcd.io/etcd/client/v3""log""os""time")typeDistributionLockerstruct{config

在SpringBoot应用程序中集成Redisson可以帮助我们更轻松地实现分布式锁、分布式对象、分布式集合等功能。本文将介绍如何在SpringBoot项目中集成Redisson，并展示一些基本用法。

DelayQueueDelayQueue是JDK提供的api，是一个延迟队列DelayQueue泛型参数得实现Delayed接口，Delayed继承了Comparable接口。getDelay方法返回这个任务还剩多久时间可以执行，小于0的时候说明可以这个延迟任务到了执行的时间了。compareTo这个是对任务排序的，保证最先到延迟时间的任务排到队列的头。demo@Getterpublicclass

在处理一些特定系统功能时，经常需要使用冒泡排序。例如，在一个电子商务网站中，需要对商品进行排序和过滤。这个时候可以使用冒泡排序对商品进行排序，以便用户能够按照价格、销量、评分等不同字段进行排序。通过使用冒泡排序，系统可以提供更加灵活和个性化的排序选项，以便用户能够更加方便地找到他们想要的商品。以下是2个使用Java编写的冒泡排序函数的示例：示例1:接受一个整数数组作为参数，对数组进行冒泡排序，返回

在Java中实现学生信息管理系统并从Excel中读取数据，通常适用于以下场景：数据迁移和集成：如果你有一个现存的学生信息管理系统，该系统可能使用数据库或其他存储方式，但你想将这些数据迁移到新的系统。Excel文件可能提供了一种方便的方式来迁移这些数据，因为Excel文件格式易于查看和编辑。数据导入：如果你正在开发一个新的学生信息管理系统，你可能需要从其他来源导入学生信息。Excel文件可能是一个易

packagecom.sunrtnet.segment.util;importjava.util.*;/***工具类，实现公农历互转*支持农历1900年正月初一到2099年腊月三十之间的农历日期。*/publicclassLunarUtils{/***支持转换的最小农历年份*/publicstaticfinalintMIN_YEAR=1900;/***支持转换的最大农历年份*/publicstat

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中没有，但是数据库有顺序：先查缓存，判断缓存是否存在；如果缓存存在，直接返回数据；如果缓存不存在，則查询数据库，将数据库的数据存入到缓存解决方案：将热点数据设置过期时间长一点；针对数据库的热点访问方法上分布式锁

文章目录数据库概述基本概念存储过程完整性约束范式FAQ分布式锁RedisMySQLZooKeeper非关系型数据库Redis数据结构限流内存淘汰机制LRU最近最少使用LFU最近经常使用过期策略关系型数据库

点赞再看，养成习惯，微信搜索【牧小农】关注我获取更多资讯，风里雨里，小农等你。本文中案例都会在上传到git上，请放心浏览git地址：https://github.com/muxiaonong/ZooKeeper/tree/master/mxnzookeeper准备本文会使用到三台独立服务器，可以自行提前搭建好。不知道如何搭建的，可以看我之前ZooKeeper集群搭建：Zookeeper集群部署的那

场景：电商网站上有很多秒杀活动，会迎来一个用户请求的高峰期，可能会有几十万几百万的并发量，来抢这个手机，在高并发的情形下会对数据库服务器或者是文件服务器应用服务器造成巨大的压力，严重时说不定就宕机了；另一个问题是，秒杀的东西都是有量的，一款手机只有10台的量秒杀，在高并发的情况下，成千上万条数据更新数据库（例如10台的量被人抢一台就会在数据集某些记录下减1），那次这个时候的先后顺序是很乱的，很容易

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Redis实现购物秒杀及分布式锁全局唯一IDRedis自增ID策略ID构造是：时间戳+计数器每天一个key，方便统计订单量业务实现获取指定时间的秒数LocalDateTimetimeBegin=LocalDateTime.of

深入理解排序算法及其Java实现I.引言在计算机科学领域中，排序算法是一项至关重要的技术。无论是在数据处理、数据库查询还是搜索算法中，排序都扮演着关键的角色。

书接上回，码哥上一篇《纠正误区：这才是SpringBootRedis分布式锁的正确实现方式》分享了分布式锁如何从错误到残缺，再到青铜版本的高性能Redis分布式锁代码实战，让你一飞冲天。

前置本次实验使用Golang语言实现，在之前的年份中，都是像cs186那样使用Java实现。原因：Golang语言作为现代化语言，简单易上手但功能强大。

引言今天在开发过程中，突然遇到给前端flv格式视频还播放不了，flv在开发印象中就是跟mp4格式差不多，本地静态视频资源，怎么还就播放不了，为此只能特别做下视频转换。Howtodo1.提前引入包org.bytedecojavacv-platform1.5.32.逻辑实现/***flv转mp4**@paraminputFileflv地址*@paramoutputFilemp4地址*@throwsIO

1.算法题目给出一个32位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。示例1:输入:123输出:321示例2:输入:-123输出:-321示例3:输入:120输出:21注意:假设我们的环境只能存储得下32位的有符号整数，则其数值范围为[−2^31,2^31−1]。请根据这个假设，如果反转后整数溢出那么就返回0。2.算法思路算法总思路是弹出末位和推入数字&溢出前进行检查，具体步骤：依次构建

412FizzBuzz小白渣翻译：给定一个整数n，返回一个字符串数组answer（从1开始索引），其中：answer[i]==“FizzBuzz”如果i能被3和5整除。answer[i]==“Fizz”如果i能被3整除。answer[i]==“Buzz”如果i能被5整除。answer[i]==i（作为字符串）如果上述条件都不成立。例子这是小白与黑长直解题现场在那个座无虚席的自习室，突然隔壁班黑长直

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