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蓝绿部署是一种应用发布技术,旨在减少发布时的中断时间和快速回滚。它通过维护两个几乎相同的生产环境(蓝绿系统)来实现,其中一个处于活动状态(绿色),另一个待命(蓝色)。新版本先在蓝色环境中测试,确认无误后切换用户至该环境,若发现问题可迅速回滚至绿色环境。此策略适用于内聚性较强的系统,对于复杂系统则需额外考量数据同步等问题。
罗马数字由 I、V、X、L、C、D、M 七种字符组成,分别代表 1、5、10、50、100、500、1000。通常小数值位于大值右侧,如 12 表示为 XII;特殊情况下,小值位于大值左侧表示减法,如 4 表示为 IV。转换规则适用于 1 至 3999 的整数。
给定字符串s,寻找其中最长的回文子串。通过动态规划解决,使用二维数组dp记录子串是否为回文,状态转移方程基于子串两端字符相同及内部子串是否回文。初始条件为单字符和双字符子串的判断。时间复杂度和空间复杂度均为O(n^2)。
Redis分布式锁通过SETNX指令实现,确保仅在键不存在时设置值。此机制用于控制多个线程对共享资源的访问,避免并发冲突。然而,实际应用中需解决死锁、锁超时、归一化、可重入及阻塞等问题,以确保系统的稳定性和可靠性。解决方案包括设置锁超时、引入Watch Dog机制、使用ThreadLocal绑定加解锁操作、实现计数器支持可重入锁以及采用自旋锁思想处理阻塞请求。
在Spring Boot项目中,启动引导类通常使用`@SpringBootApplication`注解。该注解集成了`@SpringBootConfiguration`、`@ComponentScan`和`@EnableAutoConfiguration`三个注解,分别用于标记配置类、开启组件扫描和启用自动配置。
Redis集群采用哈希槽分区算法,共有16384个哈希槽,每个槽分配到不同的Redis节点上。数据操作时,通过CRC16算法对key计算并取模,确定其所属的槽和对应的节点,从而实现高效的数据存取。
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
在数据库设计中,应选择合适的存储引擎(如MyISAM或InnoDB)、字段类型(如char、varchar、tinyint),并遵循范式(1NF、2NF、3NF)。功能上,可以通过索引优化、缓存和分库分表来提升性能。架构上,采用主从复制、读写分离和负载均衡可进一步提高系统稳定性和扩展性。
Redis 采用两种过期键删除策略:惰性删除和定期删除。惰性删除在读取键时检查是否过期并删除,对 CPU 友好但可能积压大量过期键。定期删除则定时抽样检查并删除过期键,对内存更友好。默认每秒扫描 10 次,每次检查 20 个键,若超过 25% 过期则继续检查,单次最大执行时间 25ms。两者结合使用以平衡性能和资源占用。
泛型擦除是指Java编译器在编译期间会移除所有泛型信息,使所有泛型类型在运行时都变为原始类型。例如,`List<String>` 和 `List<Integer>` 在JVM中都视为 `List`。因此,通过 `getClass()` 比较两个不同泛型类型的 `ArrayList` 实例会返回 `true`。此外,通过反射调用 `add` 方法可以向 `ArrayList<Integer>` 中添加字符串,进一步证明了泛型信息在运行时被擦除。