五个数据类型 ： string list hash set zset（有序set） 6版本以后新数据类型 ： Bitmaps（大数据量推荐使用） 少量 set 就可以满足 HyperLogLog 处理 基数问题 Geospital 地位位置的操作 经纬度的查询 事务冲突的解决 悲观锁乐观锁进行解决。 秒杀事件案例处理问题 可用lua
a. 第⼀层缓存：readOnlyCacheMap，本质上是ConcurrentHashMap：这是⼀个JVM的CurrentHashMap只读缓存，这个主要是为了供客户端获取注册信息时使⽤，其缓存更新，依赖于定时器的更新，通过和readWriteCacheMap 的值做对⽐，如果数据不⼀致，则以readWriteCacheMap 的数据为准。readOnlyCac
Computed（计算属性） computed是计算属性，类似于过滤器，对绑定到视图的数据进行处理，并监听变化进而执行对应的方法 computed是计算属性，也就是计算值，多用于计算值的场景 computed具有缓存性，computed的值在getter执行后是会缓存的，只有在它依赖的属性值改变之后，下一次获取computed的
详解重绘与回流 不知道鸭关注 0.12021.12.22 12:05:49字数 2,401阅读 3,516 从输入url到看到页面，过程？ 1、输入url （ 协议、网络地址、资源路径 ） 2、查看浏览器缓存，看是否有缓存，如果有缓存，继续查看缓存是否过期，如果没有过期，直接返回缓存页面，如果没有缓存或者缓存过期，发送一个
问题:从用户输入URL按下回车，一直到用户能看到界面，期间经历了什么？ 1、DNS解析 ----- 域名翻译成IP地址(优先走缓存): 1.找浏览器DNS缓存解析域名 2.找本机DNS缓存:(备注: 查看本机DNS缓存命令:ipconfig/displaydns > C:/dns.txt) 3.找路由器DNS缓存 4.找运营商DNS
1、MyBatis多表查询 1.1、查询用户以及用户的扩展信息（一对一关联） 步骤1 步骤2 步骤3 步骤4 1.2、查询用户以及用户的多个订单信息（一对多关联） 步骤1 步骤2 步骤3 步骤4 1.3、多对多关联 多对多关联相当于两个一对多关联；只不过实现起来步骤有
Cache性能分析与改进 平均访存时间与程序执行时间 \[平均访存时间 = 命中时间 + 不命中率 * 不命中开销 \]\[CPU时间 = (CPU执行周期数 + 存储器停顿周期数) * 时钟周期时间 \]\[存储器停顿周期数 = "读"的次数 * 读不命中率 * 读不命中开销 + "写"的次数 * 写不命中率 * 写不命
好处: 1)提升性能,减少了新生成实例的消耗 新生成实例消耗包括两方面,第一,spring会通过反射或者cglib来生成bean实例, 其次,给对象分配内存也会涉及复杂算法,这些都是消耗性能的操作. 2)减少垃圾回收 因为不会给每个请求都新生成bean实例,所以回收的对象也少
JIT编译的代码被存储在一个叫做代码缓存（code cache）的内存区域，该区域还存储属于虚拟机本身的其他原生代码，比如解释器的部分内容。 代码缓存在虚拟机启动时设置了一个固定的最大值。它不能超出这个限制，所以有可能被填满。如果被填满，就不能再进行JIT编译，并且未编译的代码只能在解释器
yarn和npm一样，默认安装的全局包和缓存都在C盘里：npm的cache默认在：C:\Users\用户\AppData\Roaming\npmyarn的cache默认在：C:\Users\用户\AppData\Local\Yarn yarn config set global-folder "新缓存路径" yarn config set cache-folder "新缓存路径"
对于无状态服务，首先说一下什么是状态：如果一个数据需要被多个服务共享，才能完成一笔交易，那么这个数据被称为状态。 进而依赖这个“状态”数据的服务被称为有状态服务，反之称为无状态服务。那么这个无状态服务原则并不是说在微服务架构里就不允许存在状态，表达的真实意思是要把有状态的
@Cacheable ; 用来声明方法是可缓存，将结果存储到缓存中以便后续使用相同参数调用时不需执行实际的方法，直接从缓存中取值。 @CachePut： 使用 @CachePut 标注的方法在执行前，不会去检查缓存中是否存在之前执行过的结果，而是每次都会执行该方法，并将执行结果以键值对的形式存入指定的缓
1、什么也不需要改，只需要遵守vue规范，vue中页面的name的命名为首字母大写，因此在我们配置菜单时，【路由地址】要与我们的页面中的name一直，但是值得注意的是，如果路由地址配置的都是小写的话，在name的时候首字母要是大写的，我这边一直配置的都是小写，所以失败。 原因是在用户登录时，该用户
目录1. 简介1.1什么是Mybatis1.2 如何获得Mybatis1.3 使用Mybatis的好处：2.初涉Mybatis2.1环境搭建2.2、创建一个模块（项目）2.3、使用Mybatis的三个重要类3.Mybatis的CRUD简单实现3.1、通过id查找用户：3.2、插入用户：3.3、根据id更改用户名字：3.4、 根据id删除用户：3.5、好用的Map3.6、模
传统IO 应用调用read方法向操作系统发起读数据的请求，此时由用户态切换为内核态 当系统收到读数据请求时，利用DMA控制器把数据从磁盘读取到系统缓存区中(图中2.1) 再然后CPU会把系统缓存区的数据写应用缓存区(图2.2)，此时由内核态切换为用户态 应用再调用write方法通知系统进行数据
zookeeper：集群管理 redis：处理缓存
Shiro Maven依赖： <!-- 项目依赖，根据情况二选一 --><!-- 普通项目 --><dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-core</artifactId></dependency><!-- SpringBoot整合 --><dependency> <gr
（一）布隆过滤器 布隆过滤器（英语，Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际是一个很长的二进制数组+多个随机Hash算法映射函数，主要用于判断一个元素是否在集合中。 通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较
前端 cdn nginx 设置缓存时效，让浏览器和cdn都产生缓存 后端 接口加缓存，防击穿的话，加redis锁，只让一个请求产生缓存。 阿里云压测 需要注意服务端有防火墙或者waf安全策略，可以用压测的多ip选项
用缓存，主要有两个用途：高性能、高并发： 高并发：mysql单机支撑到2000QPS 就开始容易报警了 如果大量的请求直接打到mysql上 将会引起mysql的宕机 而redis 是k-v式操作 单机支撑的并发量高达几万十几万 单机的承载并发量是mysql单机的几十倍 而且redis自身也有较好的容灾性 在master服
在开发高并发系统时，有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。那么何为限流呢？顾名思义，限流就是限制流量，就像你宽带包了1个G的流量，用完了就没了。通过限流，我们可以很好地控制系统的qps，从而达到保护系统的目的。我将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。 1、计数器算法计
游览器缓存 浏览器会将请求后的资源进行存贮为离线资源，当下次需要该资源时，浏览器会根据缓存机制**决定直接使用缓存资源还是再次向服务器发送请求 作用 减少了不必要数据的传输、降低服务器的压力 加快了客户端访问速度 增强用户体验 解释 强缓存：过期之前一直用本地离线资源 不
报错：remove CMakeCache.txt and rerun cmake.On Debian/Ubuntu...... 原因： 1、第一次配置参数时，不完整，出现错误！，（报错也会产生CMakeCache文件） 2、第二次完整的配置输入，报错 原因是前产生CMakeCache文件 解决：如提示删除CMakeCache文件，再重新构建 [root@controller mysql-
原文：juejin.cn/post/7025768845075808286 前言 本文通过图示及代码的方式介绍用户登录流程及技术实现，内容包括用户登录，用户验证，如何获取操作用户的信息以及一些黑名单及匿名接口如何免验证相关的实现。 业务图解 对于用户登录来说、涉及到了用户注册、登录验证几个方面，通过流程图
Mybatis系列--16-缓存 概述 什么是缓存？ 存在内存中的临时数据 将用户经常查询的数据放在缓存（内存）中，用户去查询数据就不用从磁盘上（关系数据库）中查询，直接从缓存中查询，提高了查询效率，解决了高并发系统的性能问题 为什么使用缓存？ 减少和数据库的交互次数，减少数据库的压力，减少系统
