同时在环境变量的path(大小写无关)里分别加入程序所在的路径 ` Q2:注册表只能注册一个版本的.py,。...pyw 文件默认双击图标打开方式 A2:想要灵活使用多个版本通过双击图标打开，暂时改一下这两种文件的默认打开方式吧。。。 ?...把各个版本都加进去 2017.3.4更新, 以上已经过时 Windows 下 使用 自带工具`py`即可进行区分，可以直接安装多个版本， 注册表会加以区分， 当然环境变量Path还是只能有一个，但是反正直接用
情景再现 点击现在更新，提示wordpress-5.4自动升级失败，只好手动升级了。...解决办法： 这是由于在升级Wordpress时，Wordpress会在数据库wp_options表中增加core_updater.lock记录。...当下次升级时，Wordpress检测到此记录的存在就会返回”另一更新正在进行”。...option_name='core_updater.lock'; mysql> delete from wp_options where option_name='core_updater.lock'; 刷新更新页面
爱游是一个强迫症患者，看到WordPress有更新的小红点都得给它点掉，但是WordPress有时候会抽风更新不上，然后当你再次更新的时候就会出现”另一更新正在进行“。 ?...原因是因为在升级Wordpress时，Wordpress会在数据库wp_options表中增加core_updater.lock记录。如中途打断Wordpress升级，这个记录会留在数据库中。...当下次升级时，Wordpress检测到此记录的存在就会返回“另一更新正在进行”。...“另一更新正在进行”的解决办法： 通过phpmyadmin进入数据库，点击数据库表“wp_options”，在option_name字段找到core_updater.lock记录并将这一列数据删除即可。
前提最近在进行Webpack5学习时，学习到HMR，也就是模块热替换，也叫模块热更新的时候，遇到了一个问题。...问题在进行开发环境内模块热更新的时候，React是借助于React Hot Loader来实现的HMR，目前已经改成使用react-refresh来实现了。...于是乎，我进行了以下代码的编写// webpack.config.jsconst path = require('path')const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin...webpack.config.jsmodule.exports = { mode: 'development' // 就是这里 ....}注：这个ReactRefreshWebpackPlugin在进行打包的时候...，也会存在上述问题，所以对这个插件需要进行开发环境和打包环境的区分。
首先新建三张表：user、company、school。我们知道InnoDB引擎是支持事务的，而MyISAM引擎不支持事务，因此，在这里，我使用InnoDB作为...
其次，第二个问题， 在android 9.0 上，打开intent时会闪一下， 但是打不开， 仅需要添加权限即可
我想当然地认为只要dataSource改变，那么组件就会重新渲染， 但是有一种特殊情况例外： 在onFilter()中不写筛选条件，在调用filterDropdown进行列筛选的时候，
前言 将数据从一张表迁移到另外一张表的过程中，通过mysql的concat方法批量生成sql时遇到了一个问题，即进行UPDATE更新操作时如果原表中的字段中包含单引号'或者双引号"，那么就会生成不正确的...原因当然很简单因为update table set xxx = 'content'时content一般由英文单引号'或者双引号"包裹起来，使用单引号较多。...如果content中包含单引号'时我们需要对单引号'进行转义或者将content用双引号括起来，这样双引号"里面的单引号'就会被视为普通的字符，同理如果content中包含双引号"那么我们就可以换成单引号括起来...但是如果content中既包含单引号'又包含双引号",这时我们就不得不对content中的内容进行转义了。...实践 学生表student中有以下四条数据，现在要把student表中的四条数据按照id更新到用户表user当中，user表的结构同student一样。
之前写过一篇关于多个版本MYSQL在服务器上共同运行的内容，但因为经验不足整理的很乱。今天又在一台新服务器上测试重新整理了一下。...这是为了防止有人从该主机试图攻击数据库系统 max_connect_errors=10 # 服务端使用的字符集默认为UTF8 character-set-server=utf8mb4 # 创建新表时将使用的默认存储引擎...mysql_native_password [mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8mb4 [client] # 设置mysql客户端连接服务端时默认使用的端口...总结：大概的意思就是 只要服务名和端口别重复就可以同时共存。每次安装新版本的时候先把环境变量改一下，改成新版本的路径。然后创建就好了。。。
二、缓存雪崩 （一）是什么 一段时间内本应在redis缓存中处理的大量请求，都发送到了数据库进行处理，导致对数据库的压力迅速增大，严重时甚至可能导致数据库崩溃，从而导致整个系统崩溃，就像雪崩一样，引发连锁效应...添加互斥锁，使得构建缓存的操作不会在同一时间进行。 双key策略，主key是原始缓存，备key为拷贝缓存，主key失效时，可以访问备key，主key缓存失效时间设置为短期，备key设置为长期。...后台更新缓存策略，采用定时任务或者消息队列的方式进行redis缓存更新或移除等。...（二）为什么 这种情况其实一般出现的原因就是某个热点数据缓存过期，由于是热点数据，请求并发量又大，所以过期的时候还是会有大量请求同时过来，来不及更新缓存就全部打到数据库那边了。...添加互斥锁，即当过期之后，除了请求过来的第一个查询的请求可以获取到锁请求到数据库，并再次更新到缓存中，其他的会被阻塞住，直到锁被释放，同时新的缓存也被更新上去了，后续请求又会请求到缓存上，这样就不会出现缓存击穿了
redis本身时没有锁的概念的，redis对多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对redis进行并发访问时会产生一系列问题，这些问题时由于客户端连接混乱造成的。有两种方案解决。 ...1.在客户端，对连接进行池化，同时对客户端读写redis操作采用内部锁synchronized。 2.在服务器角度，利用setnx实现锁。 五、redis过期键的删除策略？ ...1.定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个timer，让定时器在键的过期时间到达时，立即执行对键的删除操作。...再往后，后台会进行一系列操作，把redis中更新的key读取出来，找到数据库中对应的数据，并更新数据库。这种方式是把redis当作数据库使用，适合大数据的频繁变动。...八、redis的哨兵的监控机制是怎样的？ 哨兵监控也是有集群的，会有多个哨兵进行监控，当判断发生故障的哨兵达到一定数量的时候才进行修复。一个健壮的部署至少需要三个哨兵实例。
当两个请求的时序发生了错乱，就会发生缓存不一致的情况。 就如上图所示：操作1在更新数据库成功后，再更新 Redis；但在更新 Redis 之前，另外一个更新操作2 执行完毕。...“后删缓存”能解决多数不一致 我们读取Redis缓存的时候，如果Redis里面没有数据，我们会重新查数据库来更新Redis，这样更新的操作就不会被分散到多个地方了，这样是合理的。...操作2和操作3同时过来，而操作2此时从库中获取到的数据为 db(a)=1, 操作3更新db(a)=2，并删除缓存 redis(a)=null, 操作2由于STW，停顿时间较长，在操作3结束后才更新的缓存...我们不会在代码里做任何 Redis 更新和删除的操作，而是会设计一个服务，订阅最新的 binlog 更新信息，然后解析它们，主动去更新缓存。这个一般在大并发大厂才会采用。...我们先来了解一下，缓存击穿，指的是缓存中没有数据但数据库中有，由于同一时刻请求量特别大，但是没有读到缓存数据，就会到数据库中读取，造成数据库处理不过来导致的假死进而造成服务不可以严重时还会造成服务雪崩的情况
同时返回响应。 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 面试官：那为什么是先更新数据库，而不是先更新缓存/删除缓存呢？...当然这样操作也是有一个优化点的：一个队列中，其实多个更新缓存请求串联在一起是没有意义的，因此我们可以在这里做一些过滤。如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新缓存的请求进去了。...针对这种情况需要针对真实的业务场景模拟真实的测试环境，来查看具体的更新频率如何。还有一点就是，因为在一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此这就需要根据实际业务场景来进行测试。...但是因为并不是所有的数据都在同一时间段内更新，缓存也不会在同一时间内失效，所以每次可坑就是更新少数的缓存。并发量不会特别大。...多服务实例部署的请求路由 如果说你的服务部署了多个实例，那么必须要保证的是，执行数据更新操作，以及执行缓存的更新操作的请求都需要通过Nginx服务器路由到相同的服务实例上 热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
主从 主从其实就是一台机器做主，一个或多个机器做从，从节点从主节点复制数据，可以实现读写分离，主节点做写，从节点做读。 优点：当某个从节点异常时，不影响使用。 缺点：当主节点异常时，服务将不可用。...设置随机失效时间 如果key的失效时间不相同，就不会在同一时刻失效，这样就不会出现大量访问数据库的情况。...;}}复制代码异步更新缓存时间 每次访问缓存时，启动一个线程或者建立一个异步任务来，更新缓存时间。...2.3.2 异常原因热点KEY失效的同时，大量相同KEY请求同时访问。...设置随机失效时间 如果key的失效时间不相同，就不会在同一时刻失效，这样就不会出现大量访问数据库的情况。
384小时的预测，预测间隔为3小时，以6小时的时间分辨率进行（即每天更新4次）。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性来选择感兴趣的数据。
以文章的评论列表为例，当 Redis 缓存中评论列表为空时，可能有两种原因: 缓存失效 确实没有评论 若当发布评论后试图更新缓存时发现缓存中没有评论列表，我们需要考虑是缓存失效还是原来确实没有评论。...若某条评论存在于多个集合式缓存中，则需要多处修改。 此外，完整的评论对象字节数远大于ID, 在需要多处存储时使用ID可以节省大量内存。 热点数据缓存 在实际业务中我们常常需要处理热点数据缓存失效问题。...若采用了先删除缓存后更新数据库的策略，大量读请求非常可能将过时数据写入缓存中造成并发错误。...读请求应获得读锁后才能访问数据，写请求应获得写锁后才能更新数据。...在单例模式中多线程同时调用 getInstance() 方法可能会导致对象重复创建，使用锁进行缓存重建存在着类似的问题。
举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key...同一时间大面积失效，那一瞬间Redis跟没有一样，那这个数量级别的请求直接打到数据库几乎是灾难性的，你想想如果打挂的是一个用户服务的库，那其他依赖他的库所有的接口几乎都会报错，如果没做熔断等策略基本上就是瞬间挂一片的节奏...处理缓存雪崩简单，在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效，我相信，Redis这点流量还是顶得住的。...这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击，但是我们要知道正常用户是不会在单秒内发起这么多次请求的，那网关层Nginx本渣我也记得有配置项，可以让运维大大对单个IP每秒访问次数超出阈值的IP都拉黑。...那又有小伙伴说了如果黑客有很多个IP同时发起攻击呢？这点我一直也不是很想得通，但是一般级别的黑客没这么多肉鸡，再者正常级别的Redis集群都能抗住这种级别的访问的，小公司我想他们不会感兴趣的。
举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key...我刻意看了下我做过的项目感觉再吊的都不允许这么大的QPS直接打DB去，不过没慢SQL加上分库，大表分表可能还还算能顶，但是跟用了Redis的差距还是很大 同一时间大面积失效，那一瞬间Redis跟没有一样...处理缓存雪崩简单，在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效，我相信，Redis这点流量还是顶得住的。...这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击，但是我们要知道正常用户是不会在单秒内发起这么多次请求的，那网关层Nginx本渣我也记得有配置项，可以让运维大大对单个IP每秒访问次数超出阈值的IP都拉黑。...那又有小伙伴说了如果黑客有很多个IP同时发起攻击呢？这点我一直也不是很想得通，但是一般级别的黑客没这么多肉鸡，再者正常级别的Redis集群都能抗住这种级别的访问的，小公司我想他们不会感兴趣的。
主从 主从其实就是一台机器做主，一个或多个机器做从，从节点从主节点复制数据，可以实现读写分离，主节点做写，从节点做读。 优点：当某个从节点异常时，不影响使用。 缺点：当主节点异常时，服务将不可用。...设置随机失效时间 如果 key 的失效时间不相同，就不会在同一时刻失效，这样就不会出现大量访问数据库的情况。...; } } 异步更新缓存时间 每次访问缓存时，启动一个线程或者建立一个异步任务来，更新缓存时间。...2.3.2 异常原因 热点 KEY 失效的同时，大量相同 KEY 请求同时访问。 2.3.3 解决方案 1....设置随机失效时间 如果 key 的失效时间不相同，就不会在同一时刻失效，这样就不会出现大量访问数据库的情况。
你知道的越多，你不知道的越多 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。...举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key...同一时间大面积失效，那一瞬间Redis跟没有一样，那这个数量级别的请求直接打到数据库几乎是灾难性的，你想想如果打挂的是一个用户服务的库，那其他依赖他的库所有的接口几乎都会报错，如果没做熔断等策略基本上就是瞬间挂一片的节奏...处理缓存雪崩简单，在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效，我相信，Redis这点流量还是顶得住的。...那又有小伙伴说了如果黑客有很多个IP同时发起攻击呢？这点我一直也不是很想得通，但是一般级别的黑客没这么多肉鸡，再者正常级别的Redis集群都能抗住这种级别的访问的，小公司我想他们不会感兴趣的。
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