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Redis进阶-Redis的惰性删除
实际上 Redis 内部实并不是只有一个主线程，它有很多个异步线程专门用来处理一些耗时的操作 del ------> unlink 删除指令 del 会直接释放对象的内存，大部分情况下，这个指令非常快， 不过如果删除的 key 是一个非常大的对象，举个例子一个包含几千万元素的key，那么删除操作就会导致单线程卡顿。 Redis 为了解决这个卡顿问题，在 4.0 版本引入了 unlink 指令，它能对删除操作进行懒处理，丢给后台线程来异步回收内存。 ：内存满逐出选项 lazyfree-lazy-expire：过期key删除选项 lazyfree-lazy-server-del：内部删除选项，比如rename srckey destkey时，如果destkey 存在需要先删除destkey 以上4个选项默认为同步删除，可以通过config set [parameter] yes打开后台删除功能。
1.6K30发布于 2021-08-17 - 来自专栏学习
【redis】全局命令exists、del、expire、ttl（惰性删除和定期删除）
key 可以一次删除一个或者多个 语法： del key [key...] 时间复杂度 O(1) 返回值：删除掉的 key 的个数 在 MySQL 中，删除类的操作 drop database drop table drop from… 这些都是非常危险的操作，一旦删除之后 如果直接遍历所有的 key，显然是行不通的，效率非常低 Redis 整体的策略是两方面 定期删除 惰性删除 惰性删除 假设这个 key 已经到达过期时间了，但是暂时还没删除它，key 还在 紧接着 ，于是就把这瓶水下架了，这就是“惰性删除” 老板也不清楚哪些过期了，哪些没过期，就在卖出的时候做一次检查，如果过期了就不卖了，如果还没过期，就继续卖 但显然，单靠惰性删除肯定是不靠谱的，一个超市这么多商品 保证抽取检查的过程足够快 为什么这对定期删除的时间有明确的要求呢？
59510编辑于 2025-03-09 - 来自专栏技术专家成长之路
运用惰性删除和定时删除实现可过期的localStorage缓存
惰性删除 惰性删除是指，某个键值过期后，该键值不会被马上删除，而是等到下次被使用的时候，才会被检查到过期，此时才能得到删除。 return null; } return val.val; }; return self; }(lsc || {})); 上述代码通过惰性删除已经实现了可过期的 定时删除 定时删除是指，每隔一段时间执行一次删除操作，并通过限制删除操作执行的次数和频率，来减少删除操作对CPU的长期占用。 另一方面定时删除也有效的减少了因惰性删除带来的对localStorage空间的浪费。 每隔一秒执行一次定时删除，操作如下： 随机测试20个设置了过期时间的key。 删除所有发现的已过期的key。 = list[index]; var val = localStorage.getItem(list[index]); //从list中删除被惰性删除的
1.7K40编辑于 2022-04-22 Redis高性能探秘：惰性删除与定期删除的协同机制与源码解析
因为删除操作是即时且零散的，不会像批量删除那样可能引发内存区域的频繁重整。 惰性删除的缺点 尽管惰性删除在性能上表现优异，但它也存在明显的局限性。最主要的问题是内存泄漏风险。 ），表示如果过期键比例低于10%，则停止当前数据库的扫描，转向下一个数据库。 协同工作机制的流程 在实际运行中，惰性删除和定期删除通过事件驱动模型协同工作。以下是一个简化的文字流程图描述： 客户端请求访问某个键：Redis首先执行惰性删除检查。 定期删除触发：在Redis的事件循环中，每隔一定时间（由配置参数hz控制，默认10次/秒），activeExpireCycle函数被调用。 在Redis配置文件（redis.conf）中，hz参数控制定期删除的执行频率，默认值为10，表示每秒执行10次扫描。
28010编辑于 2025-11-28- 来自专栏Czy‘s Blog
惰性模式
惰性模式 惰性模式就是在某种外界环境一定的情况下，减少代码的对环境的重复分支判断，以此提升代码执行性能。惰性模式模式不属于一般定义的23种设计模式的范畴，而通常将其看作广义上的技巧型设计模式。 描述 惰性模式就是通过对对象重新定义来屏蔽原对象中的分支判断，而我们的实现思路也非常简单，既然某种外界环境是确定的，后续不需要再去判断，那么只要将环境判断完成之后，重定义这个方法即可，只返回特定分支下的代码逻辑 ，造成代码臃肿冗余，惰性模式正好可以解决这种问题，提高代码执行效率。 实现 通过针对不同浏览器的事件注册方法，提供惰性模式的两种实现方式。 与加载即执行不同的是，Js文件加载完成后，惰性执行的函数还没有被重新定义，当函数被首次调用时才会被重定义，这两种惰性方式都避免了冗余的分支判断。
95520发布于 2020-12-23 - 来自专栏快乐阿超
js惰性函数
——圣·普波 在js中我们可以使用惰性函数，用于重新定义函数自身的行为 例如： function addEvent(type, el, fn) { if (window.addEventListener
1.3K40编辑于 2023-11-09 - 来自专栏python3
Django 惰性机制
惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行sql，
47310发布于 2020-01-16 - 来自专栏从流域到海域
Python惰性序列
Python的iterator就是一个惰性序列，要说明什么是惰性序列，首先我们得知道什么是惰性计算。 事实上，很多如Java在内的高级语言都支持惰性序列。 惰性计算 引自维基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%83%B0%E6%80%A7%E6%B1%82%E5%80%BC 在编程语言理论中，惰性求值（英语：Lazy Python惰性序列 Python的惰性序列多数指iterator，其特点正如同上文所述，具有惰性计算特点的序列称为惰性序列。 惰性是指，你不主动去遍历它，就不会计算其中元素的值。 有什么意义？ 而惰性序列就可以解决这个问题，它把计算的步骤延迟到了要实际使用该数据的时候。 惰性序列可以看作是一个”流”，需要的时候从其中取一滴水。
2.2K70发布于 2018-02-05 - 来自专栏Android开发指南
10.侧拉删除
* 应用场景: 聊天列表界面,邮件管理界面等条目管理(设为已读, 删除等) * 功能实现: 参考 侧滑面板 offsetLeftAndRight , offsetTopAndBottom activity_main text="Name" /> </LinearLayout> </com.itheima.swipelayout.ui.SwipeLayout> SwipeLayout /** * 侧拉删除控件
49420编辑于 2022-01-12 - 来自专栏又见苍岚
Windows 10 删除 grub 引导
曾经在原始Win10下装了双系统，开机时用 grub 选择启动哪个系统。随后又把linux删了，但是grub启动还在，每次开机都要选择一下，很麻烦，本文记录删除grub启动的方法。 工作原理 本文的内容适用于和我一样经历的电脑，一定脱离grub后自己可以启动的那种才行，即：原始Windows -> 双系统，自带 grub -> 需要删除grub 安装双系统时会在Win的启动区安装grub 卷的序列号是 3A1C-7752 L:\EFI 的目录 2019/12/23 10:19 <DIR> . 2019/12/23 10:19 <DIR> 卷的序列号是 3A1C-7752 L:\EFI 的目录 2019/12/23 10:19 <DIR> . 2019/12/23 10:19 <DIR> 测试 重启计算机，计算机正常启动，跳过了grub 删除EFI分区盘符 正常情况下重启后L磁盘就没有了，如果没有重启或重启后还在可以手动删除 启动cmd.exe 启动diskpart工具 remove
12.2K12编辑于 2022-08-05 Windows 10 中删除服务
文章来自网路搜索，试用后可以试用，特发布存档在 Windows 10 中删除服务需通过管理员权限操作，核心方法包括命令行工具（CMD/PowerShell）、注册表编辑或第三方工具。 以下是具体步骤及注意事项：使用命令提示符（CMD）删除服务此方法适用于快速删除，需以管理员身份运行命令提示符：打开管理员权限 CMD：按 Win + X 选择“命令提示符（管理员）”或搜索 cmd 执行删除命令：输入 sc delete 服务名称（例如 sc delete Tomcat7），成功执行后服务立即移除。 删除服务：输入命令：sc delete 服务名称（如 sc delete MySQL2），无提示即表示成功。 删除并重启：右键删除对应项，重启电脑使更改生效。
74310编辑于 2026-02-14- 来自专栏Android开发指南
10.侧拉删除
* 应用场景: 聊天列表界面,邮件管理界面等条目管理(设为已读, 删除等) * 功能实现: 参考 侧滑面板 offsetLeftAndRight , offsetTopAndBottom activity_main android:text="Name" /> </LinearLayout> </com.itheima.swipelayout.ui.SwipeLayout> SwipeLayout /** * 侧拉删除控件
826110发布于 2018-05-14 - 来自专栏leon的专栏
惰性求值——lodash源码解读
而其性能能有这么突出的表现，很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。 本文将讲述lodash源码中，惰性求值的原理和实现。 一、惰性求值的原理分析 惰性求值（Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。 惰性计算的简介）文中的示例，形象地展示惰性求值。 )).take(3).value(); 程序的目的，是对数据集gems进行筛选，选出3个price小于10的数据。 惰性计算就是这么做的。
1.7K20发布于 2019-08-28 - 来自专栏听Allen瞎扯淡
Spark 的惰性运算
你也许会说，既然 transformation() 操作是惰性的，那么在之后马上触发一个 action() 操作就 OK 了。
2.9K21发布于 2018-09-10 - 来自专栏编舟记
Clojure文件操作和惰性序列
究其缘由是(take 2 )返回了一个惰性序列，详细解释参见备注。 我们试试非过滤而是跳过（删除）以"#"开头行的方式获取数字列表，这样更符合要求。 惰性序列在repl中什么时候变现（realizes）？ 惰性序列是用(lazy-seq [& body] )宏创建出来的。lazy-seq仅在需要的时候才会去调用它的body。 可以确认line-seq返回一个惰性的字符串序列。 程序运行良好，因为根本没有人用到返回的惰性序列。
3.5K30发布于 2018-08-17 - 来自专栏互联网杂技
你知道图片惰性加载吗？
image.png 原理比较简单，就是检测用户当前看见的屏幕处于什么位置。现在工作来了，不说了。
81970发布于 2018-04-02 - 来自专栏京程一灯
JavaScript专题之惰性函数
解决四：惰性函数 不错，惰性函数就是解决每次都要进行判断的这个问题，解决原理很简单，重写函数。 利用惰性函数，我们可以这样做： function addEvent (type, el, fn) { if (window.addEventListener) { addEvent el.attachEvent('on' + type, fn); } } })(); 当我们每次都需要进行条件判断，其实只需要判断一次，接下来的使用方式都不会发生改变的时候，想想是否可以考虑使用惰性函数
59020发布于 2019-03-28 - 来自专栏亦枫的大佬之路
JavaScript中的惰性载入函数
定义 惰性载入函数表示函数执行的分支仅会发生一次，有两种实现惰性载入函数的方式，第一种是在函数被调用时再处理，在第一次调用中，该函数会覆盖为另外一个按合适方式执行的函数，这样任何对函数的调用都不用再经过执行的分支了 第二种实现惰性载入的方式是在声明函数时就制定适当的函数，这样，第一次调用函数时就不会损失性能了，而在代码首次加载时会损失一点儿性能。 为了解决以上问题，JavaScript中出现一种名为惰性载入的技巧。 优势 惰性载入函数有两个主要优点，第一是显而易见的效率问题，虽然在第一次执行的时候函数会意味赋值而执行的慢一些，但是后续的调用会因为避免的重复检测更快；第二个是要执行的适当代码只有当实际调用函数是才执行 ，很多JavaScript库在在加载的时候就根据浏览器不同而执行很多分支，把所有东西实现设置好，而惰性载入函数将计算延迟，不影响初始脚本的执行时间。
1.3K20发布于 2020-03-19 - 来自专栏懒人开发
惰性求值，懒执行，Lazy Evaluations
最近看webflux的时候，补习一些基础（自己原因，之前没有做） 发现java Stream流操作，类似map(i -> i*2) 这样的中间操作， 有惰性求值的特性 ---- 突然，想起来scala
1.1K20发布于 2018-09-12 - 来自专栏黯羽轻扬
从惰性IO说起_Haskell笔记6
一.惰性I/O与buffer Haskell中，I/O也是惰性的，例如： readThisFile = withFile ". 惰性的List String是Char List的别名，而List是惰性的，所以： str = "abc" charList = ['a', 'b', 'c'] charList' = 'a' : 'b Bytestring的每个元素都是一个字节（8个bit），分惰性与严格（非惰性）两种： 惰性：Data.ByteString.Lazy，同样具有惰性，但比List稍微勤快一些，不是逐元素的thunk， List的内存优势 lazy bytestring就像chunk List（List中每个元素都是64K大小的strict bytestring），既减少了惰性带来的效率影响，又具有惰性的内存优势，所以大多数时候用 在程序运行时会向系统要一个随机数生成器（random generator），并存成全局生成器（global generator） 例如： main = do g <- getStdGen print $ take 10
2.8K30发布于 2019-06-12
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