今天这篇文章就跟大家一起聊聊,我在实际工作中使用Redis的10种场景,希望对你会有所帮助。 1. 统计访问次数 对于很多官方网站的首页,经常会有一些统计首页访问次数的需求。 该业务场景可以使用Redis,定义一个key,比如:OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT。 限流 使用Redis还有一个非常常用的的业务场景是做限流。 当然还有其他的限流方式,比如:使用nginx,但使用Redis控制可以更精细。 比如:限制同一个ip,1分钟之内只能访问10次接口,10分钟之内只能访问50次接口,1天之内只能访问100次接口。 如果超过次数,则接口直接返回:请求太频繁了,请稍后重试。 生成全局ID 在有些需要生成全局ID的业务场景,其实也可以使用Redis。
特点和使用场景数据完整性:FOREIGN KEY 约束确保引用表中的数据必须在主表中存在,从而维护了数据的引用完整性。
然而在vuex的使用上本人出现了很大的歧义。到底什么场景使用vuex?于是搜集了一些资料,但是没有太权威的文章,只能结合资料整理了一些本人自己的观点。 这是官网给出的定义,而在我的理解就是:应用遇到多个组件共享状态时,使用vuex。 于是我整理了以下几点: 涉及非父子组件之间跨组件共享数据 组件基于数据创建,多个组件使用这个数据,各组件之间的联系不可预料 同一个数据在不同页面控制某个属性,且多个页面都能修改这个数据 好吧,实在编不下去了 ,总结来总结去就是多个组件共享数据或者是跨组件传递数据,这些场景下使用vuex,但是一个子组件只在这个父组件之中使用,这是强耦合的,那么就应该放在页面的data里面。
=>在C#项目开发中会经常被用到,但是有相当一部分的开发人员并不清楚怎么读和它的使用场景,那么这篇文章我就来带领大家详细学习一下=>的使用场景。 怎么读? 使用场景 定义只读属性 我们先来看一段代码: public class Man : IPet { public string Title=> "猫咪"; public string Sex { get private void Form_Loaded(object sender, EventArgs e) { DiscoverKinectSensor(); } 总结 本篇文章主要讲解了=>的使用 ,一个是定义只读属性,一个是匿名委托,这两个场景需要牢记。
将OLTP源(如事件日志、数据库、外部源)中的数据吸收到data Lake中是一个常见问题,不幸的是,这个问题只能通过使用混合的吸收工具以零碎的方式解决。 对于RDBMS的导入,Hudi通过Upserts提供了更快的加载,而不是使用昂贵和低效的批量加载。 使用类似Debezium或Kafka Connect或Sqoop增量导入工具并将它们应用到DFS上的等价Hudi表中是很常见的。 Hudi通过使用不同种类的指标,快速而有效地实现了这一点。 所有这些都是由Hudi DeltaStreamer工具无缝实现的,该工具与其余代码紧密集成,我们总是试图添加更多的数据源,以使用户更容易。
image.png 主要使用场景汇总 应用 场景描述 使用示例 备注 命名服务 服务注册、服务发现功能 dubbo 配置服务 利用ZK的树形数据存储保持配置信息 分布式锁 利用ZK临时顺序节点,
使用消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦,缓冲未处理的消息,等等)。 根据我们的经验,消息传递的使用通常是相对较低的吞吐量,但可能需要较低的端到端延迟,并且常常依赖于Kafka提供的强大的持久性保证。 日志聚合 许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常收集服务器上的物理日志文件,并将它们放在一个中心位置(可能是文件服务器或HDFS)进行处理。
String key) { Long flag = jedis.setnx(key, "1"); if (flag == 1) { jedis.expire(key, 10 void releaseLock(String key) { jedis.del(key); } 4、全局ID int类型,incrby,利用原子性 incrby userid 1000 分库分表的场景 插入有序 10、消息队列 List提供了两个阻塞的弹出操作:blpop/brpop,可以设置超时时间 blpop:blpop key1 timeout 移除并获取列表的第一个元素,如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止 String key) { Long flag = jedis.setnx(key, "1"); if (flag == 1) { jedis.expire(key, 10
Redis使用场景 1.1. 缓存 1.2. 排行榜系统 1.3. 计数器应用 1.4. 社交网络 1.5. 消息队列系统 Redis使用场景 缓存 缓存机制几乎在所有的大型网站都有使用,合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度,而且能够有效地降低后端数据源的压力。 第 排行榜系统 排行榜系统几乎存在于所有的网站,例如按照热度排名的排行榜,按照发布时间的排行榜,按照各种复杂维度计算出的排行榜,Redis提供了列表和有序集合数据结构,合理地使用这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统
---- 接下来我们从kafka的吞吐量、负载均衡、消息拉取、扩展性来说一说kafka的优秀设计: 高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一,为此kafka做了以下一些设计: 内存访问:直接使用 行为跟踪 – Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为,以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。 元信息监控 作为操作记录的监控模块来使用,即汇集记录一些操作信息,可以理解为运维性质的数据监控吧。 日志收集 日志收集方面,其实开源产品有很多,包括Scribe、Apache Flume。 很多人使用Kafka代替日志聚合(log aggregation)。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件,然后放到一个集中的位置(文件服务器或HDFS)进行处理。 流处理 这个场景可能比较多,也很好理解。保存收集流数据,以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。
mariadb 10 多源复制(Multi-source replication) 业务使用场景分析,及使用方法 官方mysql一个slave只能对应一个master,mariadb 10开始支持多源复制 其他使用场景: 两个独立的系统,通过接口,比如restful api或者soap,进行接口数据传递,经常有两边通讯数据不一致的场景,怎么核查数据了。 除了查接口日志,可以使用多源复制,直接写sql关联两个库的通讯数据,到底是发送方传递数据还是接受方接收数据有问题,就很明显了。 下面讲讲使用方法,建议看mariadb 10 多源复制官方文档吧,https://mariadb.com/kb/en/mariadb/mariadb-documentation/replication-cluster-multi-master
开机指定数据库位置 mongod –dbpath d:\data\db –dbpath 选择数据库文档所在的文件夹 根据网络参考知识,应使用: mongod –storageEngine \data\db 1.用 mongoVue 直接打开连接即可 2.用命令行 另外开一个 cmd 输入 mongo 连接数据库 show dbs 查看库列表 use [name] 使用 ,新建 db 查看当前使用的数据库 等等 ,剩余命令参考 菜鸟教程 网络参考知识: (MongoDB新的存储引擎为wiredTiger ,在这种存储引擎下面,我们用可视化工具MongoVUE
IdentityHashMap的使用场景 JDK1.4就加入了这个map类型,它是使用 == 判断相等,而不是hashmap的equals方法判断相等。 那么,它有什么应用场合呢? 当然是需要我们必须使用地址相等来判断值相等的场合,以及我们确定只要其地址不相等,则其equals方法的结果也必定不相等的场合。 例如:ThreadLocal类 这个类的原理是根据thread从其内部map中获取线程独立的值,那么,我们使用只判断相等的IdentityHashMap,就会比用HashMap要快些。
最近项目中遇到如下的场景:在执行数据迁移时,需要按照用户粒度加锁,因此考虑使用排他锁,迁移工具和业务服务属于两个服务,因此需要使用分布式锁。 我们使用缓存(Tair或者Redis)实现分布式锁,具体代码如下: @Service public class Locker { @Resource(name = "tairClientUtil lockerBeanThreadLocal.get(); tairClientUtil.invalid(lockKey); } } 因为每个线程可能携带不同的userid发起请求,因此在这里使用 如果开发者希望将类的某个静态变量(user ID或者transaction ID)与线程状态关联,则可以考虑使用ThreadLocal。
场景使用 场景1 1、请求头中参数需要做哈希256加密,如果在内置函数处理不了的情况,首先考虑的就是使用beanShell取样器,如图: 备注:这里可以将接口的请求报文放到beanshell 里面,并且还可以使用内置函数进行参数化,当然也可以自己写。 场景2 1、两个接口A和B,接口A的响应报文中有一个List数据,是接口B请求报文的参数,这个时候使用正则或Json提取器都无法全部一次提取到这个列表,需要加个beanshell组合使用。 用正则的话,只能匹配到一个一个的list,如图: 正则提取器+beanShell组合使用 遇到这种场景,想要拿到这个列表的数据,必须要用beanshell和正则配合使用。 Json提取器+beanShell组合使用 我们可以使用json提取器,这里有两种,一种跟上面一样,获取元素总数,一种是直接返回所有数据,但是这里返回的所有数据是用逗号隔开的,不是列表的,需要处理。
它的使用,还是有些技巧的。 1. 19.101 libavformat 61. 7.100 / 61. 7.100 libavdevice 61. 3.100 / 61. 3.100 libavfilter 10 . 4.100 / 10. 4.100 libswscale 8. 3.100 / 8. 3.100 libswresample 5. 3.100 / 5. 3.100 libpostproc 使用 ffmpeg只能通过命令行的操作,如下是最基础的一个指令, C:\Users\admin>ffmpeg -i "https://newcntv.qcloudcdn.com/asp/hls/main
增加系统的并发处理能力 以电商中的秒杀场景为例,采用同步处理: 用户点击秒杀 调用订单服务,验证库存、锁定库存 跳转到支付页面进行支付 分析一下,存在的问题: 验证库存、锁定库存会访问数据库 秒杀场景 其他一些使用场景 系统日志的处理 系统手机日志,异步发送到mq,日志服务队从mq中拉取消息进行各种处理,关于这个以后我们会专门讨论。 通过事件驱动的一些业务,也可以使用mq实现 总结 mq是采用异步的方式来解决系统耦合性的问题,并发处理的问题;重点是在于异步,那么什么情况下使用异步呢? 当调用方不强依赖于被调用方的结果的时候,可以采用异步的方式进行处理,此时可以使用mq。 当调用方强依赖于被调用方的结果的时候,需要使用同步的方式,不能使用mq
使用AI大模型进行图像的识别,优缺点分别为:1.具有很好的泛化能力,很多场景都能够使用;2.速度慢:整体感觉速度太慢,比较吃硬件; 以焊缝识别为例,工业电脑将图片传递给大模型,能够对黑色缺陷点进行识别, json={ "model": "qwen/qwen2.5-vl-3b-instruct:free", # 使用支持视觉的模型
引言 Nacos支持众多健康检查类型,心跳、HTTP、TCP、MySQL等类型,这些都作用于什么场景?他们又是如何实现的呢?本文就撸一撸这个。 探活只有在持久节点注册时才会支持 探活支持HTTP、TCP、Mysql三种探活类型 HTTP通过检测返回200状态码标记是否健康 TPC通过Channel连接方式标记是否健康 Mysql则保证当前节点为主节点,可用于主从切换场景 持久节点心跳检测 永久节点心跳检测在《Nacos2# 服务注册与发现客户端示例与源码解析(二)》HTTP心跳检测器有详细分析,这里把内容要点摘录如下: HTTP心跳检测只适用于注册的节点持久节点,临时节点会使用 return; } Http healthChecker = (Http) metadata.getHealthChecker(); // 默认使用注册实例端口 备注:主要检查当前节点为主库,不能访问到从库,可能在主从切换中使用。 总结: 本文就临时节点续约、持久节点心跳、持久节点的探活代码实现做了熟练。相信通过代码走查,对其使用场景和实现不再陌生。
checkout -- [文件名] 8、本地分支与远程分支相连 本地创建了一个分支,远程也有一个分支,进行两者关联 git checkout -b [本地分支名] origin/[远程分支名] 9、Tag使用 git commit -m "v1.1" # bill分支合并到当前分支【分支名】 git merge [bill] 10、关于代码的比较 # 显示暂存区和工作区的差异 $ git diff # 显示暂存区和上一个