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Python提供了多种遍历字典的方法,可以根据实际需要选择合适的方法。无论是需要单独访问键或值,还是同时需要键和值,Python的字典都提供了简单而有效的方式来处理这些需求。
一、什么是MapReduce 首先,将这个单词分解为Map、Reduce。 • Map阶段:在这个阶段,输入数据集被分割成小块,并由多个Map任务处理。每个Map任务将输入数据映射为一系列(key, value)对,并生成中间结果。 • Reduce阶段:在这个阶段,中间结果被重新分组和排序,以便相同key的中间结果被传递到同一个Reduce任务。每个Reduce任务将具有相同key的中间结果合并、计算,并生成最终的输出。
在 Django 中,QuerySet 的 filter() 方法是一个强大的工具,用于从数据库中检索数据并根据指定的条件进行筛选。在本文中,我们将介绍如何使用 filter() 方法来执行各种类型的数据查询操作。
随着互联网的快速发展,Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
随着互联网的普及和发展,线上购票已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而,在抢购热门演出门票时,往往会遇到抢票难、抢票快的问题,有时候一秒钟的延迟就意味着与心仪的演出擦肩而过。为了解决这个问题,技术爱好者们开始探索利用Python多线程技术来提高抢票效率。本文将介绍Python实现大麦网抢票的四大关键技术点,帮助读者了解抢票脚本的核心原理,并通过示例代码详细说明实现过程。
Python 多进程想要实现将日志输出到同一个文件中,使用同一个日志句柄,且日志需要按照日期,大小回滚。
在平时工作中,文件上传是一项常见的需求,例如将应用异常时通过脚本生成的dump文件收集起来进行分析,但实现起来却可能相当复杂。幸运的是,Flask框架提供了一种简单而高效的方式来处理文件上传,代码不到100行。在本文中,我们将探讨如何使用Flask实现文件上传功能,编写Dockerfile将应用程序通过docker部署。
写python的别告诉我你还不造celery干嘛的。Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式任务队列系统,用于处理大量消息,提供实时处理,以及异步任务执行。其核心原理包括任务队列、消息传递、任务调度和任务执行。
Spring Cloud集成Dubbo 目前Dubbo在国内还是有较多公司在使用的,一方面是因为Dubbo作为阿里巴巴开源的一个SOA服务治理解决方案,在国内发展较早,有比较好的先发优势;另一方面是因为在国内很多工程师对Dubbo框架都比较熟悉,有比较完善的文档介绍和实例;还有,Dubbo框架的性能优势和基于SPI的扩展机制也是Dubbo的优势所在。
代理模式 所谓代理,是指它与被代理对象实现了相同的接口,客户端必须通过代理才能与被代理的目标类进行交互,而代理一般在交互的过程中(交互前后),进行某些特定的处理,比如在调用这个方法前做前置处理,调用这个方法后做后置处理。 代理又分为静态代理和动态代理两种方式,Spring的AOP采用的是动态代理的方式 Spring通过动态代理对类进行方法级别的切面增强,动态生成目标对象的代理类,并在代理类的方法中设置拦截器,通过执行拦截器中的逻辑增强了代理方法的功能,从而实现AOP。
Dubbo架构进阶 Dubbo架构主要包含四个角色:消费者、提供者、注册中心和监控系统。
之前已经把网络 I/O 相关要点都盘了,还剩 select/poll/epoll 这几个区别没说,这篇就来搞搞它们,并且是从完全理解原理的角度来区分它们。 本来是要上源码的,但是感觉没啥必要,身为应用开发者我觉得理解原理就行了,源码反正看了就忘了,理解才是最重要!所以我就尽量避免代码且用大白话来盘一盘这三个玩意。 话不多说,发车。
内容导读:MQ作为一款中间件,就需要承载全公司所有业务系统使用需求,并高效稳定运行。因此,MQ对本身运行效率有着非常苛刻的诉求。 为了实现高效率,其实需要很多方面一起配合来完成。比如存储方式、内存使用、负载均衡等等。 本文就RocketMQ为了实现高效的读写速率在存储架构上所做的努力,进行下阐述。
首先 我碰到了一个问题,一个数据包从我们的电脑上,经过层层的交换机、路由器到达目标服务器的过程中,数据包会有哪些改动,是如何一步步传递过去又是如何返回回来的?
本文将介绍 SpringMVC 中内容协商,可能有朋友听过,没听过的估计觉得很陌生,不管怎么样,先告诉你一点,这篇是非常重要的一个知识点,一定不要错误,坚持看完,一定会有大量收获。
大促、抢券、抢红包 系统在面临大促时,会面临笔直上升的流量访问趋势。如果流量是“慢慢爬升”,这对系统的考验其实是很一般的。系统最怕的就是笔直上升的流量直线趋势。如下面这种图,直线几乎为90度爬升,每秒超过5,000,8,000甚至几万的并发。
今天这篇文章介绍一下Spring Cloud Gateway整合OAuth2.0实现认证授权,涉及到的知识点有点多,有不清楚的可以看下陈某的往期文章。
TCP与UDP基本区别 基于连接与无连接 TCP要求系统资源较多,UDP较少; UDP程序结构较简单 流模式(TCP)与数据报模式(UDP); TCP保证数据正确性,UDP可能丢包 TCP保证数据顺序,UDP不保证 UDP应用场景: 面向数据报方式 网络数据大多为短消息 拥有大量Client 对数据安全性无特殊要求 网络负担非常重,但对响应速度要求高
本篇将介绍 Redis 中的持久化技术,主要有两种: RDB持久化 和 AOF持久化
操作Excel实现导入导出是个非常常见的需求,之前介绍了一款非常好用的工具EasyPoi。有读者提出在数据量大的情况下,EasyPoi占用内存大,性能不够好。今天给大家推荐一款性能更好的Excel导入导出工具EasyExcel,希望对大家有所帮助!
自 1996 年诞生以来,Java 语言长期在最受欢迎的编程语言排行榜中占据领先地位。除了语言本身的优秀特性之外,Java 语言持续演进、不断发展也是它能够保持长盛不衰的重要原因。Java 语言的功能和性能都在不断地发展和提高,但是 冷启动开销较大 的问题长期存在,难以从根本上解决。 Java 语言也因此在 Serverless 场景下无法与 Node.js、Go 等快速启动的语言竞争,落于下风。在这种背景下,作为能够从根本上解决冷启动问题的 Java 静态编译技术 有了用武之地,开始在业界崭露头角,为 Java 语言注入了新的竞争力。
今天的主题:接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的,但是临时产生了变化,哈哈,这部分内容我们留在下一期吧,有句话说的好,好事多磨,对吧。 在实际项目开发中接口是我们在开发中经常接触到的,而且是经常经常要写,每一个项目可能都会伴随着大量的接口开发,在涂鸦的这几个月,基本上就是在与接口作斗争了,新需求除了业务相关就是设计表和接口编写了。 当然,在接口设计中我们要考虑很多问题,安全性,格式,设计等等,今天我们先来聊聊,在高并发环境下,接口幂等性的解决方案有哪些。
灵魂拷问: 应对高并发系统有没有一些通用的解决方案呢? 这些方案解决了什么问题呢? 这些方案有哪些优势和劣势呢?
Redis 分布式锁使用 SET 指令就可以实现了么?在分布式领域 CAP 理论一直存在。 分布式锁的门道可没那么简单,我们在网上看到的分布式锁方案可能是有问题的。 「码哥」一步步带你深入分布式锁是如何一步步完善,在高并发生产环境中如何正确使用分布式锁。
互联网公司的项目没有不用到MQ(消息队列)的,在简历中写上项目中用到MQ,也算是亮点之一。既然你写了,面试官就会问,你对MQ到底了解多少?
在工作中,我们或多或少都用到过锁,今天我们就来讨论分布式场景下,我们可以通过哪种方式来解决锁的问题,这也是我在面试中经常遇到的一个问题,搞定他,非常重要。
Java 在运行时会将内存划分为若干个区域,粗略的可以将内存划分为堆区和栈区,堆区主要存储 Java 对象。栈区主要记录对象的引用地址。
一、今天我们要搞明白的实验 同一个宿主机上的不同容器之间的网络如何互通的??? 二、前置网络知识
为何称MySQL为黑盒? 对于大部分的开发人员而言,编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库,但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来,往往在意表结构,sql执行效率慢就给他们建立索引,完全把MySQL当作黑盒子去使用。
我们在前文已经阐述了Redis 5种基础数据类型详解,分别是字符串(string)、列表(list)、哈希(hash)、集合(set)、有序集合(zset),以及5.0版本中Redis Stream结构详解;那么这些基础类型的底层是如何实现的呢?Redis的每种对象其实都由对象结构(redisObject) 与 对应编码的数据结构组合而成, 本文主要介绍对象结构(redisObject) 部分。
前面讲解了 Kafka 的生产者,而与生产对应的就是消费者,程序中可以通过 KafkaConsumer 来订阅主题,并从订阅的主题中拉取消息。而 Kafka 中消费者比生产者多了个组的概念,也称消费者组,从而提升单机的消费速度。本文将介绍下消费者与消费者组的概念,然后再对客户端开发进行详细讲解。
简介 数据库存储引擎:是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。
Disruptor 是一款高性能的有界内存队列,目前应用非常广泛,Log4j2、SpringMessaging、HBase、Storm 都用到了 Disruptor,那 Disruptor 的性能为什么这么高呢?
线程独占 每个线程都会有它独立的空间,随线程生命周期而创建和销毁 线程共享 所有线程能访问这块内存数据,随虚拟机或者GC而创建和销毁
外部服务对于调用者来说一般都是不可靠的,尤其是在网络环境比较差的情况下,网络抖动很容易导致请求超时等异常情况,这时候就需要使用失败重试策略重新调用 API 接口来获取。重试策略在服务治理方面也有很广泛的使用,通过定时检测,来查看服务是否存活。
本文是通过 AnnotationConfigApplicationContext读取配置类来一步一步去了解Spring的启动过程。 在看源码之前,我们要知道某些类的作用,这样更方便后续的了解。
什么是ThreadLocal? ThreadLocal 是一个本地线程副本变量工具类。主要用于将私有线程和该线程存放的副本对象做一个映射,各个线程之间的变量互不干扰。 ThreadLocal怎么使用? ThreadLocl使用比较简单,主要有三个方法:get()、set()、remove()
今天要说的是Nginx服务器高性能优化的配置,如何使Nginx轻松实现10万并发访问量。 通常来说,一个正常的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能,如果Nginx服务器经过优化的话,则可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能,大大提高Nginx的并发访问量。
Spring Boot嵌入式Web容器原理 Spring Boot的目标是构建“非常容易创建、独立、产品级别的基于Spring的应用”。这些应用是“立即可运行的”。在这个过程中,完全没有代码生成,不需要配置任何特殊的XML配置,为了这个目标,Spring Boot在Spring 4.0框架之上提供了很多特性,帮助应用以“约定优于配置”“开箱即用”的方式来启动应用并运行上下文。
Spring Boot Web容器 Web应用开发是企业开发的重要领域,Spring Boot 1.X的Web容器管理方式基于Servlet容器技术栈。Servlet容器主要基于同步阻塞I/O架构,HTTP请求和线程是一对一的关系,主要是TPR模型,即一个请求对应一个线程。主要的业务逻辑也是基于命令式的编程模式。以Spring MVC框架为主,Web容器方面以Tomcat为主,也可以通过自动配置功能改为Jetty/UnderTow容器。
Spring Boot能够迅速地在微服务开发领域流行起来,并影响众多Spring和Java开发社区开发人员,可以说主要原因有两个。
Spring Boot启动 Spring Boot是Spring旗下的一个子项目,其设计目的是简化Spring应用的初始搭建及开发过程,Spring Boot可以快速启动和运行你的Spring应用服务。 Spring Boot概述 Spring Boot本质上是基于Spring内核的一个快速开发框架,是“约定优先于配置”理念下的最佳实践,通过解析Spring Boot的启动过程,可以帮助我们逐渐了解它的工作机制和其背后整合Spring快速开发的实现原理。
限流原理与实战 在通信领域中,限流技术(Time Limiting)被用来控制网络接口收发通信数据的速率,实现通信时的优化性能、较少延迟和提高带宽等。 互联网领域中借鉴了通信领域的限流概念,用来控制在高并发、大流量的场景中对服务接口请求的速率,比如双十一秒杀、抢购、抢票、抢单等场景。 举一个具体的例子,假设某个接口能够扛住的QPS为10 000,这时有20 000个请求进来,经过限流模块,会先放10 000个请求,其余的请求会阻塞一段时间。不简单粗暴地返回404,让客户端重试,同时又能起到流量削峰的作用。
JVM 对 Java 有多重要,对程序员面试有多重要,这些不用多说。 如果你还没意识到学 JVM 的必要性,或者不知道怎么学 JVM,那么看完这篇文章,你就能知道答案了。 曾经的我很不屑于学 JVM,但是后来发现不学不行。这就像和媳妇吵架之后我不想道歉一样,不道歉那是不可能的,道歉是早晚的事儿,逃不掉。 后来我明白了: 认怂越晚,结局越惨。
对于Nacos大家应该都不太陌生,出身阿里名声在外,能做动态服务发现、配置管理,非常好用的一个工具。然而这样的技术用的人越多面试被问的概率也就越大,如果只停留在使用层面,那面试可能要吃大亏。
作为一个程序员,经常需要读一些开源项目的源码。同时呢,读源码对我们也有很多好处: 1.提升自己 2.修复 Bug 3.增加新功能
一、Spring IoC的容器体系 IoC容器是Spring的核心模块,是抽象了对象管理、依赖关系管理的框架解决方案。Spring 提供了很多的容器,其中 BeanFactory 是顶层容器(根容器),不能被实例化,它定义了所有 IoC 容器 必须遵从的一套原则,具体的容器实现可以增加额外的功能,比如我们常用到的ApplicationContext,其下更具体的实现如 ClassPathXmlApplicationContext 包含了解析 xml 等一系列的内容, AnnotationConfigApplicationContext 则是包含了注解解析等一系列的内容。
很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区。真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限。 博主将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼会分3篇文章来进行详细介绍!
微服务迁移不是一个小更改。你必须搞清楚它是否真的能解决你的问题,否则你可能会创建一个会杀死你的、乱糟糟的实体。 单体有不同类型,其中一些可能是有效的,足以满足业务需求。单体不是一个应该被杀死的敌人。 微服务关乎独立部署。有一些分解和增量更改模式可以帮助你评估并迁移到微服务架构。 当你开始使用微服务时,你会意识到随之而来的是一系列非常复杂的挑战。所以不应该将微服务作为默认选择。你得仔细考虑它们是否适合你。
1.序 这个是数据库相对来说底层的东西,所以面试官一般很喜欢问,我记得字节,阿里等大厂的面试官都会问这个,所以今天我们来彻底的学会它。 2.简略版本 我记得面试官在问到数据库时:“用过数据库吧,奥,用过就行,那用过select语句吗?就比如 select * from student where studentId = 1;这个语句在数据库底层是怎么执行的,可以讲讲吗?” 这个时候不要慌,来到我们秀的时间了。如上图,我建议大家脑子里都有一个这样的图,当我们有这样一个图的时候我们就可以很简单直接的把答案说出来。