Redis——某马点评day02——商铺缓存
什么是缓存
添加Redis缓存
添加商铺缓存
Controller层中
/*** 根据id查询商铺信息* @param id 商铺id* @return 商铺详情数据*/@GetMapping("/{id}")public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {return shopService.queryById(id);}
Service层中
*/
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long id) {String key="cache:shop:" + id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}//4.不存在,根据id查询数据库Shop shop = getById(id);if (shop==null) {//5.不存在,返回错误return Result.fail("店铺不存在");}//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));//7.返回return Result.ok(shop);}
}
练习添加店铺类型缓存
Controller层中
@RestController
@RequestMapping("/shop-type")
public class ShopTypeController {@Resourceprivate IShopTypeService typeService;@GetMapping("list")public Result queryTypeList() {return typeService.queryTypeList();}
}
Service层中
@Overridepublic Result queryTypeList() {String key="cache:shopType";//1.从Redis查询缓存String shopType = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopType)) {//3.存在,直接返回List<ShopType> typeList = JSONUtil.toList(shopType, ShopType.class);return Result.ok(typeList);}//4.不存在,查询数据库List<ShopType> typeList = query().orderByAsc("sort").list();//5.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(typeList));//7.返回return Result.ok(typeList);}
缓存更新策略
通常选择的方案都是第一种
单体系统可以通过@Transactional注解完成事务。
通常是先操作数据库,再删除缓存,出现问题的几率极小。
实现商铺缓存和数据库的双写一致
第一个地方,写入Redis时加上超时时间。
//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
第二个地方
controller中
/*** 更新商铺信息* @param shop 商铺数据* @return 无*/@PutMappingpublic Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {return shopService.update(shop);}
service中
@Overridepublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if(id==null){return Result.fail("店铺id不能为空");}//1.更新数据库updateById(shop);//2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);return null;}
缓存穿透
布隆过滤器的实现不是真的存储数据,而是用某种Hash算法计算之后用二进制压缩之类的方法保存是否存在。但是,也有可能多个数据hash值相同导致错误结果。
编码解决商铺查询的缓存穿透(缓存空对象做法)
代码修改
@Overridepublic Result queryById(Long id) {String key=CACHE_SHOP_KEY+ id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}//判断命中的是否是空值if(shopJson!=null){//返回一个错误信息return Result.fail("店铺不存在");}//4.不存在,根据id查询数据库Shop shop = getById(id);if (shop==null) {//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);//5.不存在,返回错误return Result.fail("店铺不存在");}//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);//7.返回return Result.ok(shop);}
限流可以用sentinel实现.
缓存雪崩
宕机时降级限流也是用sentinel实现。
nginx缓存也是一级缓存.
tmd,一直在说springcloud里面有讲。
缓存击穿
常见解决方案
这里可以参考一下redisson的源码设计思路,设计一个监听通知机制!
逻辑过期解决方案不会设置ttl过期时间,而是新增一个exprie字段,从redis里面查询发现是过期数据时就需要加锁开启一个新线程去更新缓存,然后直接返回旧数据。有别的线程来获取锁失败时说明已经有线程在进行更新,所以就直接返回过期数据,避免了过多线程等待锁。
利用互斥锁解决缓存击穿问题(重点)
这里的锁不能用lock和synchronized进行互斥实现,这两个会一直等待.这里用到Redis的一个命令setnx, 这个是一旦设置之后就不能修改,只能删除,但是如果因为意外原因导致迟迟不能删除会有大问题,所以这里会给锁设置一个有效期.
代码修改
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long id) {//缓存穿透//Shop shop=queryWithPassThrouh(id);//互斥锁解决缓存击穿Shop shop = queryWithMutex(id);if(shop==null){return Result.fail("店铺不存在!");}//7.返回return Result.ok(shop);}public Shop queryWithMutex(Long id){String key=CACHE_SHOP_KEY+ id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}//判断命中的是否是空值if(shopJson!=null){//返回一个错误信息return null;}//4.实现缓存重建//4.1获取互斥锁String lockkey="lock:shop:"+id;Shop shop = null;try {boolean isLock = tryLock(lockkey);//4.2判断是否获取成功if(!isLock){//4.3失败,休眠并重试Thread.sleep(50);return queryWithMutex(id); //这里有可能会出现栈溢出的情况。}//获取成功之后应该再次检查缓存是否存在,有可能别的线程已经重建完了缓存,所以这里就无需再重建缓存shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//再次判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//存在,直接返回return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}//4.4根据id查询数据库shop = getById(id);//模拟重建的延时Thread.sleep(200);if (shop==null) {//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);//5.不存在,返回错误return shop;}//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//7.释放互斥锁unlock(lockkey);}//8.返回return shop;}public Shop queryWithPassThrouh(Long id){String key=CACHE_SHOP_KEY+ id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}//判断命中的是否是空值if(shopJson!=null){//返回一个错误信息return null;}//4.不存在,根据id查询数据库Shop shop = getById(id);if (shop==null) {//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);//5.不存在,返回错误return shop;}//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);//7.返回return shop;}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}private void unlock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}@Overridepublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if(id==null){return Result.fail("店铺id不能为空");}//1.更新数据库updateById(shop);//2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);return null;}
}
这里可以上Jmeter进行压测,上100个线程进行测试
但是最终实际只查询了一次数据库.
利用逻辑过期解决缓存击穿问题(重点)
为了能增加一个逻辑过期时间的字段,新建一个对象
@Data
public class RedisData {private LocalDateTime expireTime;private Object data;
}
代码修改
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long id) {//缓存穿透//Shop shop=queryWithPassThrouh(id);//互斥锁解决缓存击穿
// Shop shop = queryWithMutex(id);//逻辑过期解决缓存击穿问题Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);if(shop==null){return Result.fail("店铺不存在!");}//7.返回return Result.ok(shop);}private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR= Executors.newFixedThreadPool(10);public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){String key=CACHE_SHOP_KEY+ id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回nullreturn null;}//4.命中,需要先把json反序列化为对象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject)redisData.getData(), Shop.class);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//5.判断是否过期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){//5.1未过期,直接返回店铺信息return shop;}//5.2已过期,需要缓存重建//6.缓存重建//6.1获取互斥锁String lockKey=LOCK_SHOP_KEY+id;boolean isLock = tryLock(lockKey);//6.2判断是否获取锁成功if(isLock){//这里应该再次检测缓存是否过期,做双重判断,如果没过期就不需重建了,因为可能别的线程已经重建了shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);expireTime = redisData.getExpireTime();if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){//返回前先释放锁unlock(lockKey);//5.1未过期,直接返回店铺信息return shop;}//6.3成功,开启独立线程,实现缓存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{try {//重建缓存this.saveShop2Redis(id,20L);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//释放锁unlock(lockKey);}});}//6.4失败,返回过期商铺信息。return shop;}public Shop queryWithMutex(Long id){String key=CACHE_SHOP_KEY+ id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}//判断命中的是否是空值if(shopJson!=null){//返回一个错误信息return null;}//4.实现缓存重建//4.1获取互斥锁String lockkey="lock:shop:"+id;Shop shop = null;try {boolean isLock = tryLock(lockkey);//4.2判断是否获取成功if(!isLock){//4.3失败,休眠并重试Thread.sleep(50);return queryWithMutex(id); //这里有可能会出现栈溢出的情况。}//获取成功之后应该再次检查缓存是否存在,有可能别的线程已经重建完了缓存,所以这里就无需再重建缓存shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//再次判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//存在,直接返回return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}//4.4根据id查询数据库shop = getById(id);//模拟重建的延时//Thread.sleep(200);if (shop==null) {//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);//5.不存在,返回错误return shop;}//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//7.释放互斥锁unlock(lockkey);}//8.返回return shop;}public Shop queryWithPassThrouh(Long id){String key=CACHE_SHOP_KEY+ id;//1.从Redis查询缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//3.存在,直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}//判断命中的是否是空值if(shopJson!=null){//返回一个错误信息return null;}//4.不存在,根据id查询数据库Shop shop = getById(id);if (shop==null) {//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);//5.不存在,返回错误return shop;}//6.存在,写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);//7.返回return shop;}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}private void unlock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds) throws InterruptedException {//1.查询店铺数据Shop shop = getById(id);//模拟延时
// Thread.sleep(200);//2.封装逻辑过期时间RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(shop);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));//3.写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));}@Overridepublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if(id==null){return Result.fail("店铺id不能为空");}//1.更新数据库updateById(shop);//2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);return null;}
}
缓存工具封装(重点)
封装工具类里用到的实体
@Data
public class RedisData {private LocalDateTime expireTime;private Object data;
}
工具类代码
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;String LOCK_SHOP_KEY="lock:shop:";public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit timeUnit){stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,timeUnit);}public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit timeUnit){//设置逻辑过期RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(value);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(timeUnit.toSeconds(time)));//写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));}public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R>dbFallback, Long time, TimeUnit timeUnit){String key=keyPrefix+id;//1.从Redis查询缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(json)) {//3.存在,直接返回return JSONUtil.toBean(json, type);}//判断命中的是否是空值if(json!=null){//返回一个错误信息return null;}//4.不存在,根据id查询数据库R r=dbFallback.apply(id);//5.不存在,返回错误if (r==null) {//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",2L, TimeUnit.MINUTES);return null;}//6.存在,写入Redisthis.set(key,r,time,timeUnit);//7.返回return r;}private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR= Executors.newFixedThreadPool(10);public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R>dbFallback, Long time, TimeUnit timeUnit){String key=keyPrefix+ id;//1.从Redis查询缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isBlank(json)) {//3.存在,直接返回nullreturn null;}//4.命中,需要先把json反序列化为对象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);R r = JSONUtil.toBean((JSONObject)redisData.getData(), type);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//5.判断是否过期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){//5.1未过期,直接返回店铺信息return r;}//5.2已过期,需要缓存重建//6.缓存重建//6.1获取互斥锁String lockKey=LOCK_SHOP_KEY+id;boolean isLock = tryLock(lockKey);//6.2判断是否获取锁成功if(isLock){//这里应该再次检测缓存是否过期,做双重判断,如果没过期就不需重建了,因为可能别的线程已经重建了json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);r = JSONUtil.toBean((JSONObject)redisData.getData(), type);expireTime = redisData.getExpireTime();if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){//返回前先释放锁unlock(lockKey);//5.1未过期,直接返回店铺信息return r;}//6.3成功,开启独立线程,实现缓存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{try {//重建缓存//查询数据库R r1 = dbFallback.apply(id);//写入Redisthis.setWithLogicalExpire(key,r1,time,timeUnit);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//释放锁unlock(lockKey);}});}//6.4失败,返回过期信息。return r;}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}private void unlock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}
}
Service层修改后代码
里面有缓存穿透的调用,也有缓存击穿的调用.
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Resourceprivate CacheClient cacheClient;@Overridepublic Result queryById(Long id) {//缓存穿透Shop shop=cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id, Shop.class,id2->getById(id2),CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);//Shop shop=cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id, Shop.class,this::getById,,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);//互斥锁解决缓存击穿//Shop shop = queryWithMutex(id);//逻辑过期解决缓存击穿问题
// Shop shop = cacheClient
// .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.SECONDS);if(shop==null){return Result.fail("店铺不存在!");}//7.返回return Result.ok(shop);}@Overridepublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if(id==null){return Result.fail("店铺id不能为空");}//1.更新数据库updateById(shop);//2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);return null;}
}
内容总结:
去看文档资料里面xmind文档,那个里面总结的很好。
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【recrutment / Hiring / Job / Application】
Interviewee I), objected/targeted job/position1.1) Azure 平台运维工程师(comms&social)1.1.1), comms communication and social, for talk, content1.1.2) Cloud computing1.1.3) 拥有ITI/MCSE/RHCE相关认证或Azure认证(如Az204/Az304 have/own…...
二极管:ESD静电保护二极管
一、什么是ESD二极管 ESD二极管与 TVS二极管原理是一样的,也是为了保护电,但ESD二极管的主要功能是防止静电。 静电防护的前提条件就要求其电容值要足够地低,一般在1PF-3.5PF之间最好,主要应用于板级保护。 二、什么是静电 静…...
【根据数组元素生成随机颜色函数】
const colorOptions ["#f50","#2db7f5","#87d068","#108ee9",];const getRandomColor () > {const randomIndex Math.floor(Math.random() * colorOptions.length);return colorOptions[randomIndex];}; 时小记,终有…...
鸿蒙一出,android开发处境再受重创
华为宣布其自研操作系统鸿蒙HarmonyOSNEXT开发者预览版将不再兼容安卓系统,这一消息引起了广泛关注和热议。这一决策标志着华为正式告别安卓,摆脱了外部的制约,开始着手打造一个全新的生态系统。 鸿蒙系统4发布一个月,截至目前&a…...
ruoyi+Hadoop+hbase实现大数据存储查询
前言 有个现实的需求,数据量可能在100亿条左右。现有的数据库是SQL Server,随着采集的数据不断的填充,查询的效率越来越慢(现有的SQL Server查询已经需要数十秒钟的时间),看看有没有优化的方案。 考虑过S…...
Word 在页眉或页脚中设置背景颜色
目录预览 一、问题描述二、解决方案三、参考链接 一、问题描述 如何在word的页眉页脚中设置背景色? 二、解决方案 打开 Word 文档并进入页眉或页脚视图。在 Word 2016 及更高版本中,你可以通过在“插入”选项卡中单击“页眉”或“页脚”按钮来进入或者…...
python获取js data.now同款时间戳
import requestsimport time from datetime import datetimecu_t datetime.now() se cu_t.timestamp()*1000 se int(se) print(se)#cur_time time.time()*1000 #seconds int(cur_time) #print(seconds)...
线上超市小程序可以做什么活动_提升用户参与度与购物体验
标题:线上超市小程序:精心策划活动,提升用户参与度与购物体验 一、引言 随着移动互联网的普及,线上购物已经成为人们日常生活的一部分。线上超市作为线上购物的重要组成部分,以其便捷、快速、丰富的商品种类和个性化…...
旺店通:API无代码开发的集成解决方案,连接电商平台、CRM和客服系统
集成电商生态:旺店通的核心优势 在数字化转型的浪潮中,旺店通旗舰版奇门以其无代码开发的集成解决方案,正成为电商领域的关键变革者。商家们通过旺店通可以轻松实现与电商平台、CRM系统和客服系统的连接,无需深入了解复杂的API开…...
命令查询pg 数据库版本,并且分析结果行各代表什么意思
目录 1 问题2 实现 1 问题 命令查询pg 数据库版本,并且分析结果行各代表什么意思 2 实现 SELECT version(); PostgreSQL 11.7 (Debian 11.7-2.pgdg1001) on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (Debian 8.3.0-6) 8.3.0, 64-bit这是一条关于 PostgreSQL 数据库…...
Elaticsearch 学习笔记
文章目录 Elaticsearch 学习笔记一、什么是 Elaticsearch ?二、Elaticsearch 安装1 es 安装2 问题解决3 数据格式 三、索引操作1 PUT 请求:在postman中,向 ES 服务器发 PUT 请求(PUT请求相当于创建的意思)2 GET 请求&a…...
计算机网络体系的形成
目录 1、开放系统互连参考模型OSI/RM 2、两种国际标准 3、协议与划分层次 4、网络协议的三要素 5、划分层次 (1)文件发送模块使两个主机交换文件 (2)通信服务模块 (3)接入网络模块 6、分层带来的好…...
PyTorch 基础篇(1):Pytorch 基础
Pytorch 学习开始 入门的材料来自两个地方: 第一个是官网教程:WELCOME TO PYTORCH TUTORIALS,特别是官网的六十分钟入门教程 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ。 第二个是韩国大神 Yunjey Choi 的 Repo:pytorch-t…...