目的：解决多次查询同一条数据 缓存模式：最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern 常见的缓存问题有以下几个： 缓存与数据库双写不一致 缓存雪崩、缓存穿透 缓存并发竞争 缓存与数据库双写不一致解决方式： 查询：读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取
1.背景 在正常的开发迭代中，初始化数据变化导致业务数据不一致，排查到项目启动初始化数据不一致，原有逻辑是通过findTop1来根据字段判断唯一记录 providerRepository.findTop1ByRegionAndVendor 2.解决 多个字段获取唯一记录 providerRepository.findByNameAndRegionAndVendor()
另一种观点认为，缓存服务不是数据存储服务，缓存服务器宕机引起缓存数据丢失 导致服务器负载压力过高应该通过其他手段解决，而不是提高缓存服务本身的高可用。 笔者持后一种观点，对于缓存服务器集群中的单机宕机，如果缓存服务器集群规模 较大，那么单机宕机引起的缓存数据丢失比例和
Base 理论 BASE 是 Basically Available（基本可用），Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。是对CAP中AP的一个扩展 **基本可用:**分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。 **软状态:**允许系统中存在中间状态，这个状态不影响
给你一个由不同字符组成的字符串 allowed 和一个字符串数组 words 。如果一个字符串的每一个字符都在 allowed 中，就称这个字符串是 一致字符串 。来源：力扣（LeetCode）--1684题解：在words多维字符元素中，每当一个元素，即一个一维数组都是由allowed中元素组成，一致字符串数量就加1 y_num =
针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速度。 • 如果数据在Redis存在，应用就可以直接从Redis拿到数据，不用访问数据库。 • 如果Redis里面没有，先到数据库查询，然后写入到Redis，再返回给应用。 问题一： 一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操
背景：由于Internal Covariate Shift(Google)【内部协变量转移， ICS】效应，即深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化，通过层层叠加，高层的输入分布变化会非常剧烈，这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新。随着网络加深，参数分布不断
注解说明 @ServerEndpoint 当ServerEndpointExporter类通过Spring配置进行声明并被使用，它将会去扫描带有@ServerEndpoint注解的类 被注解的类将被注册成为一个WebSocket端点 所有的配置项都在这个注解的属性中 ( 如:@ServerEndpoint("/ws") @OnOpen 当有新的WebSocket连接进入
1. jar包导入问题 导入jar包一般常用如下两种方式（原理一致） 方式一 方式二
目录 一、概要 二、场景一：先更新数据库，再更新缓存 三、场景二：先更新缓存，再更新数据库 四、场景三：先删除缓存，再更新数据库 五、场景四：先更新数据库，再删除缓存 六、场景五：数据库主从同步导致数据不一致 七、总结 一、概要 缓存跟数据库不一致，指的是缓存中的数据跟数据库的数据出
碰到这个问题真是百思不得其解。接口上打印的值和数据库一致，浏览器查看response的反馈也一致。但是一在页面打印请求回来的值，就变了，变成了另一个id,但是其他数据又和数据库一致。 查了一圈也没有查到答案。 我的代码是自动生成的前后端。困扰了很久，逐渐怀疑人生。后来静下
插入/更新控件： 比较符： ”=“ 源数据与目标数据值比较，如果不一致（有一个字段的值不一致）就会插入一条新的数据 “<>"源数据与目标数据值比较，如果不一致（任何一个字段值不一致）则会将目标数据库的值修改成为新的源数据 值，不会新增一条进来 更新： ”Y“ 目标表的该字段值需要更新，”N
for循环中，有一个是高亮的，给了:class，我想拿到这个高亮的所对应的所有信息就要去for循环遍历，然后去判断里面每一项的a属性和我想要的属性是否一致，一致的话就拿出来 this.slideInfo.slideDTOList.forEach((v, i) => { if (v.globalId == this.$route.query.globalId) { this.newSrc =
简介： 近日，阿里云容器服务全面升级为ACK Anywhere，让企业在任何需要云的地方，都能获得一致的容器基础设施能力。 5G、AR、AIoT 等场景在推动新一代云架构的演进，而容器重塑了云的使用方式。 近日，阿里云容器服务全面升级为ACK Anywhere，让企业在任何需要云的地方，都能获得一致的容器基
简介： 近日，阿里云容器服务全面升级为ACK Anywhere，让企业在任何需要云的地方，都能获得一致的容器基础设施能力。 5G、AR、AIoT 等场景在推动新一代云架构的演进，而容器重塑了云的使用方式。 近日，阿里云容器服务全面升级为ACK Anywhere，让企业在任何需要云的地方，都能获得一致的容器基
定义1： 设 f ( x ) , f
C 一致性 A 可用性 P 分区容错性 AP的解释 首先分布式系统是允许P的存在，当分布式集群中网络故障导致数据不一致，那么整个分布式系统可以对外提供服务，当一个数据写入到主本的时候，因为网络问题未能向副本及时同步，那么这条数据在主副本之间出现了不一致的情况，但A的要求就是保证可
有种情况是你的接口路径不一致 下图的路径 一致
记录自己学习过程的一篇博客（根据B站清风老师的课程所学所感。自己水平不高，希望各方大佬指点错误） 先介绍一下，层次分析法(The Analytic Hierarchy Process简称 AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty（萨蒂）于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法，是在充分研
有时候我们需要对比两张表的属性是否一致，如果不一致的话，找出不一致的属性。 for(第一张表的属性)//遍历第一张表的属性 { if(属性是否在第二张表中存在)//查找 { //如果属性存在 判断domain是否存在，如果domain存在，判断是否一致（前提是该属性确实需要domain）
1.mysql 主备的基本原理。 2.主备库之间维持一个长连接。 3.binlog的三种格式对比。 binlog_format == 1.statement 存在sql原文，指定表名，出现删除索引不一致，造成主备不一致，可能是unsafe 2.row 2.1 Table
出现问题原因： ui_XXX.h文件和XXX.h文件命名不一致： 解决办法： 如上图，把两个红色框内的名字弄成一致就可以了。
面试准备 不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试，如何去准备这些东西就显得格外重要。 运筹帷幄之后，决胜千里之外！不打毫无准备的仗，我觉得大家可以先从下面几个方面来准备面试： 1. 自我介绍。（介绍自己的项目经历以及一些特长而不是简单自我介绍喜好等） 2. 自己面试中可能涉
前导问题word使用技巧---解决Word 生成目录时前导符不一致的问题(即通常所谓的目录中省略号大小不一致) 参考文章： （1）前导问题word使用技巧---解决Word 生成目录时前导符不一致的问题(即通常所谓的目录中省略号大小不一致) （2）https://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/05/
CAP原则 在分布式系统要满足CAP原则，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足：数据一致性、数据可用性、分区耐受性。 C数据一致性：所有应用程序都能访问到相同的数据。 A数据可用性：任何时候，任何应用程序都可以读写访问。 P分区耐受性：系统可以跨网络分区线性伸缩。（通俗来说就是
