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
=>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。
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。
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。
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
---- 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。
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
https://help.aliyun.com/document_detail/147897.html
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。
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。
以固定时间反复执行某个命令 比如说，你需要使用cat查看某个文件内容，由于它不断更新，你需要反复执行并观察，那么你可以使用watch： $ watch -n 1 cat test.txt Every 1.0s...例如，你需要观察平均负载情况，可以使用： $ uptime 20:12:12 up 1:46, 1 user, load average: 0.77, 0.75, 0.87 为了突出变化部分，你可以使用...参数，它会高亮变化的内容： watch -d uptime （这里省略，变化内容会高亮，非常便于观察） 执行出错时退出 假设你要运行某个命令，希望它的退出码不是0时，即命令执行出错时就结束，那么你可以使用...前面我们说到可以观察高量变化内容，我们也可以利用-g(chgexit)参数使得结果发现变化时，退出执行： $ watch -n 1 -g command 例如，我们观察某个文件大小是否有变换，发生变化时停止观测，这个时候可以使用...总结 前面的举例可能不恰当，但是却说明了watch的使用场景。在实际情况中，可以根据自己的场景情况，选择不同的使用方式。
err 错误使用场景 在同一个函数中会出现不止一个err乃至很多的err类型，需要注意使用最近的err类型，这个最近体现在两个方面： 最好err不重新定义，这样每次使用err，之前的err会被重新覆盖...，也会强制每个err立刻使用。...在err出现在不同的作用域的时候，需要使用最近的作用域中的err。...错误的返回 Err case 1 代码中的不应该使用整个func作用域内的err当做返回值，而应该使用最近作用域内的db.Error当做返回值. // 代码中的不应该使用整个func作用域内的err当做返回值...，而应该使用最近作用域内的db.Error当做返回值 func NewTransOrderDaoInstance() error { var err error db = db.Create
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
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。
困惑 即使不使用extern，在头文件中定义的全局变量，也可以被引用了该头文件的外部源文件使用。那extern存在的意义是什么？它要解决什么问题？...代码示例 test.h #ifndef __TEST1_H #define __TEST1_H int kVar = 1; // 测试不使用extern // extern int kVar; void...结论 一开始提到的困惑是 “即使不使用extern，在头文件中定义的全局变量，也可以被引用了该头文件的外部源文件使用”。对于全局变量仅被单个.cpp文件使用的情况，可以不使用extern。...而extern要解决的问题是，多个.cpp文件使用同一个全局变量时，使用extern可以使该全局变量在头文件中仅声明而不定义。再让唯一一个.cpp文件定义该变量，实现仅定义一次全局变量。
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
OpenFlow根本的创新点就是定义了一套SDN环境下的通信协议, 使得SDN控制器能够与数据转发层的网络设备(如交换机, 路由器)进行交互, 无论是物理设备还是虚拟化的, 这样的部署环境更能适应多变的商业场景需求...我们将更详细地介绍潜在的用例, 以及当今OpenFlow的使用情况, 很明显的是, 运营商正抱有着很大的兴趣来使用这种技术解决他们最棘手的问题。...❆ OpenFlow参考案例 使用案例一：数据交换中心（使用架顶式交换机的自建数据中心中的枝叶与主干部署案例） ☘ 最少两位主要的服务提供商声称，为了使用白盒（white boxes）以及...☘ 使用OpenStack来交付NFV服务。 ☘ 部分服务提供商在使用其他商用交换机的使用出现了兼容性问题。 更多的部署会导致这种势头的开始。...☘ 特性集包括使用OpenFlow的路由路径保护。
Redis使用场景 缓存(减少数据库压力) 缓存热点数据 缓存一些计算结果 数据共享 分布式锁 分布式计数器 分布式session redis自身的特性 sortedset的排行榜 public class
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