NoSQL之Redis高可用与优化
一、Redis高可用
在web服务器中,高可用是指服务器可以正常访问的时间,衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。
但是在Redis语境中,高可用的含义似乎要宽泛一些,除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术),还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
在Redis中,实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和 Cluster集群,下面分别说明它们的作用,以及解决了什么样的问题。
- 持久化:持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段),主要作用是数据备份,即将数据存储在硬盘,保证数据不会因进程退出而丢失。
- 主从复制:主从复制是高可用Redis的基础,哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份,以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷:故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
- 哨兵:在主从复制的基础上,哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷:写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
- Cluster集群:通过集群,Redis解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案。
二、Redis 持久化
持久化的功能:Redis是内存数据库,数据都是存储在内存中,为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失,需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘;当下次Redis重启时,利用持久化文件实现数据恢复。除此之外,为了进行灾难备份,可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
2.1 Redis 提供两种方式进行持久化
- RDB 持久化:原理是将 Reids在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上。
- AOF 持久化(append only file):原理是将 Reids 的操作日志以追加的方式写入文件,类似于MySQL的binlog。
由于AOF持久化的实时性更好,即当进程意外退出时丢失的数据更少,因此AOF是目前主流的持久化方式,不过RDB持久化仍然有其用武之地。
2.2 RDB持久化
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化),用二进制压缩存储,保存的文件后缀是rdb;当Redis重新启动时,可以读取快照文件恢复数据。
2.2-1 触发条件
RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种。
1、手动触发
- save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。
- save命令会阻塞Redis服务器进程,直到RDB文件创建完毕为止,在Redis服务器阻塞期间,服务器不能处理任何命令请求。
- 而bgsave命令会创建一个子进程,由子进程来负责创建RDB文件,父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。
- bgsave命令执行过程中,只有fork子进程时会阻塞服务器,而对于save命令,整个过程都会阻塞服务器,因此save已基本被废弃,线上环境要杜绝save的使用。
2、自动触发
在自动触发RDB持久化时,Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。
save m n
自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n,指定当m秒内发生n次变化时,会触发bgsave。
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf #编辑配置文件----433行--以下三个save条件满足任意一一个时,都会引起bgsave的调用save 900 1 300 10 60 10000900 1 #当时间到900秒时,如果redis数据发生了至少1次变化,则执行bgsave300 10 #当时间到300秒时,如果redis数据发生了至少10次变化,则执行bgsave60 10000 #当时间到60秒时,如果redis数据发生了至少10000次变化, 则执行bgsave----454行--是否开启RDB文件压缩rdbcompression yes----481行--指定RDB文件名dbfilename dump.rdb----504行--指定RDB文件和AOF文件所在目录dir /usr/local/redis/data
其他自动触发机制
除了save m n 以外,还有一些其他情况会触发bgsave:
- 在主从复制场景下,如果从节点执行全量复制操作,则主节点会执行bgsave命令,并将rdb文件发送给从节点。
- 执行shutdown命令时,自动执行rdb持久化。
2.2-2 执行流程
- Redis父进程首先判断:当前是否在执行save,或bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果在执行bgsave命令直接返回。 bgsave/bgrewriteaof的子进程不能同时执行,主要是基于性能方面的考虑:两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作,可能引起严重的性能问题。
- 父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的,Redis不能执行来自客户端的任何命令
- 父进程fork后,bgsave命令返回”Background saving started”信息并不再阻塞父进程,并可以响应其他命令
- 子进程创建RDB文件,根据父进程内存快照生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换
- 子进程发送信号给父进程表示完成,父进程更新统计信息
2.2-3 启动时加载
RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的,并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高,因此当AOF开启时,Redis会优先载入 AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时,才会在Redis服务器启动时检测RDB文件,并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态,直到载入完成为止。
Redis载入RDB文件时,会对RDB文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。
2.3 AOF 持久化
RDB持久化是将进程数据写入文件,而AOF持久化,则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中,查询操作不会记录; 当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。
与RDB相比,AOF的实时性更好,因此已成为主流的持久化方案。
2.3.1 开启AOF
Redis服务器默认开启RDB,关闭AOF;要开启AOF,需要在配置文件中配置,
不同版本的Redis所在的配置行都不一样,通过字符串查找vim /usr/local/redis/conf/redis.conf----1379行---修改,开启AOFappendonly yes----1406行---指定AOF文件名称appendfilename "appendonly.aof"----1504行---是否忽略最后一条可能存在问题的指令aof-load-truncated yes #Redis恢复时,发现AOF文件的末尾被截断了,会忽略最后一条可能存在问题的指令。默认值yes。即在aof写入时,可能发生redis机器运行崩溃,AOF文件的末尾被截断了,这种情况下,yes会继续执行并恢复尽量多的数据,而no会直接恢复失败报错退出。systemctl restart redis-server #重启redisls /usr/local/redis/data #查看是否生成了aof文件
2.3.2 执行流程
由于需要记录Redis的每条写命令,因此AOF不需要触发,下面介绍AOF的执行流程。
AOF的执行流程包括:
- 命令追加(append):将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf;
- 文件写入(write)和文件同步(sync):根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘;
- 文件重写(rewrite):定期重写AOF文件,达到压缩的目的。
(1)命令追加(append)
Redis先将写命令追加到缓冲区,而不是直接写入文件,主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘,导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式,它是一种纯文本格式,具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在AOF文件中,除了用于指定数据库的select命令(如select 0为选中0号数据库)是由Redis添加的,其他都是客户端发送来的写命令。
(2)文件写入(write)和文件同步(sync)
Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略,策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数,说明如下:
为了提高文件写入效率,在现代操作系统中,当用户调用write函数将数据写入文件时,操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里,当缓冲区被填满或超过了指定时限后,才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率,但也带来了安全问题:如果计算机停机,内存缓冲区中的数据会丢失;因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数,可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里,从而确保数据的安全性。
AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式,它们分别是:
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1437--
appendfsync always: 命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件,fsync完成后线程返回。这种情况下,每次有写命令都要同步到AOF文件,硬盘IO成为性能瓶颈,Redis只能支持大约几百TPS写入,严重降低了Redis的性能;即便是使用固态硬盘(SSD),每秒大约也只能处理几万个命令,而且会大大降低SSD的寿命。
--1439--
appendfsync no: 命令写入aof_buf后调用系统write操作,不对AOF文件做fsync同步;同步由操作系统负责,通常同步周期为30秒。这种情况下,文件同步的时间不可控,且缓冲区中堆积的数据会很多,数据安全性无法保证。
--1438--
appendfsync everysec: 命令写入aof_buf后调用系统write操作,write完成后线程返回;fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中,是性能和数据安全性的平衡,因此是Redis的默认配置,也是我们推荐的配置。
(3)文件重写(rewrite)
随着时间流逝,Redis服务器执行的写命令越来越多,AOF文件也会越来越大;过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行,也会导致数据恢复需要的时间过长。
文件重写是指定期重写AOF文件,减小AOF文件的体积。需要注意的是,AOF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令,同步到新的AOF文件;不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作!
关于文件重写需要注意的另一点是:对于AOF持久化来说,文件重写虽然是强烈推荐的,但并不是必须的;即使没有文件重写,数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入;因此在一些现实中,会关闭自动的文件重写,然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。
文件重写之所以能够压缩AOF文件,原因在于:
- 过期的数据不再写入文件
- 无效的命令不再写入文件:如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(set myset v1, del myset)等。
- 多条命令可以合并为一个:如sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3可以合并为sadd myset v1 v2 v3。
通过上述内容可以看出,由于重写后AOF执行的命令减少了,文件重写既可以减少文件占用的空间,也可以加快恢复速度。
文件重写的触发,分为手动触发和自动触发:
- 手动触发:直接调用bgrewriteaof命令,该命令的执行与bgsave有些类似:都是fork子进程进行具体的工作,且都只有在fork时阻塞。
- 自动触发:通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。 只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个选项同时满足时,才会自动触发AOF重写,即bgrewriteaof操作。
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1479--
auto-aof-rewrite-percentage 100 :当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时,发生BGREWRITEAOF操作
--1480--
auto-aof-rewrite-min-size 64mb :当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值,避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF
关于文件重写的流程,有两点需要特别注意:
- 重写由父进程fork子进程进行;
- 重写期间Redis执行的写命令,需要追加到新的AOF文件中,为此Redis引入了aof_rewrite_buf缓存。
文件重写的流程如下:
(1)Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果存在则bgrewriteaof命令直接返回,如果存在 bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。
(2)父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的。
(3.1)父进程fork后,bgrewriteaof命令返回”Background append only file rewrite started”信息并不再阻塞父进程, 并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区,并根据appendfsync策略同步到硬盘,保证原有AOF机制的正确。
(3.2)由于fork操作使用写时复制技术,子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令,因此Redis使用AOF重写缓冲区(aof_rewrite_buf)保存这部分数据,防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说,bgrewriteaof执行期间,Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区。
(4)子进程根据内存快照,按照命令合并规则写入到新的AOF文件。
(5.1)子进程写完新的AOF文件后,向父进程发信号,父进程更新统计信息,具体可以通过info persistence查看。
(5.2)父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件,这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。
(5.3)使用新的AOF文件替换老文件,完成AOF重写。
2.3.3 执行流程启动时加载
当AOF开启时,Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时,才会载入RDB文件恢复数据。
当AOF开启,但AOF文件不存在时,即使RDB文件存在也不会加载。
Redis载入AOF文件时,会对AOF文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整),且aof-load-truncated参数开启,则日志中会输出警告,Redis忽略掉AOF文件的尾部,启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。
三、RDB和AOF的优缺点
RDB持久化
优点:RDB文件紧凑,体积小,网络传输快,适合全量复制;恢复速度比AOF快很多。当然,与AOF相比,RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。
缺点:RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化,而在数据越来越重要的今天,数据的大量丢失很多时候是无法接受的,因此AOF持久化成为主流。此外,RDB文件需要满足特定格式,兼容性差(如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件)。
对于RDB持久化,一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞,另一方面,子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。
AOF持久化
与RDB持久化相对应,AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好,缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。
对于AOF持久化,向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级),IO压力更大,甚至可能造成AOF追加阻塞问题。
AOF文件的重写与RDB的bgsave类似,会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说,由于AOF向硬盘中写数据的频率更高,因此对 Redis主进程性能的影响会更大。
四、Redis 性能管理
4.1 查看Redis内存使用
192.168.9.236:7001> info memory
4.2 内存碎片率
- mem_fragmentation_ratio:内存碎片率。mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory
- used_memory_rss:是Redis向操作系统申请的内存。
- used_memory:是Redis中的数据占用的内存。
- used_memory_peak:redis内存使用的峰值。
4.3 内存碎片如何产生的?
- Redis内部有自己的内存管理器,为了提高内存使用的效率,来对内存的申请和释放进行管理。
- Redis中的值删除的时候,并没有把内存直接释放,交还给操作系统,而是交给了Redis内部有内存管理器。
- Redis中申请内存的时候,也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。
- Redis的这种机制,提高了内存的使用率,但是会使Redis中有部分自己没在用,却不释放的内存,导致了内存碎片的发生。
4.4 跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的
- 内存碎片率在1到1.5之间是正常的,这个值表示内存碎片率比较低,也说明 Redis 没有发生内存交换。
- 内存碎片率超过1.5,说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%,其中50%是内存碎片率。
- 内存碎片率低于1的,说明Redis内存分配超出了物理内存,操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少 Redis内存占用。
4.5 解决碎片率大的问题
如果你的Redis版本是4.0以下的,需要在 redis-cli 工具上输入 shutdown save 命令,让 Redis 数据库执行保存操作并关闭 Redis 服务,再重启服务器。Redis服务器重启后,Redis会将没用的内存归还给操作系统,碎片率会降下来。
Redis4.0版本开始,可以在不重启的情况下,线上整理内存碎片。
config set activedefrag yes #自动碎片清理,内存就会自动清理了。
memory purge #手动碎片清理
4.6 内存使用率
redis实例的内存使用率超过可用最大内存,操作系统将开始进行内存与swap空间交换。
4.7 避免内存交换发生的方法
- 针对缓存数据大小选择安装 Redis 实例
- 尽可能的使用Hash数据结构存储
- 设置key的过期时间
4.8 内回收key
内存数据淘汰策略,保证合理分配redis有限的内存资源。
当达到设置的最大阀值时,需选择一种key的回收策略,默认情况下回收策略是禁止删除。
配置文件中修改 maxmemory-policy 属性值:
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1148--
maxmemory-policy noenvictionvolatile-lru:使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据(移除最近最少使用的key,针对设置了TTL的key)volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰(移除最近过期的key)volatile-random:从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰(在设置了TTL的key里随机移除)allkeys-lru:使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据(移除最少使用的key,针对所有的key)allkeys-random:从数据集合中任意选择数据淘汰(随机移除key)noenviction:禁止淘汰数据(不删除直到写满时报错)
五、redis 优化
5.1 redis 优化
开启 AOF 持久化
设置 config set activedefrag yes 开启内存碎片自动清理,或者 定时执行 memory purge 清理内存碎片
设置 内存数据淘汰策略 maxmemory-policy 实现保证内存使用率不超过系统最大内存
maxmemory设置redis占用最大内存值,maxmemory-samples设置淘汰策略算法的样本数量
尽可能使用 Hash 数据类型存储数据,如果 Hash 中包含很少的字段,那么该类型的数据也将仅占用很少的空间
设置 key 的过期时间,精简键名 和 键值,控制键值的大小
设置 config set requirepass 开启密码验证
合理设置 maxclient 最大连接数参数(10000),tcp-backlog 连接排队数(1024), timeout 连接超时时间(30000)
部署主从复制,备份数据,采用哨兵或集群方案实现高可用
5.2 缓存和数据库双写一致性问题
先更新数据库,然后再删除缓存 + 缓存做过期时间,数据过期后再有读请求可从数据库直接更新缓存
5.3 缓存雪崩
缓存同一时间大面积的过期失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案:
缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队。
给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存。
5.4 缓存击穿
缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。
和缓存雪崩不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁,互斥锁。
5.5 缓存穿透
缓存和数据库中都没有的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案:
接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中,一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
六、RDB与AOF 持久化的区别?(面试题)
RDB持久化方式:定时把redis内存中的数据进行快照,并压缩保存
RDB的优缺点: RDB保存的文件占用空间小,网络传输快,恢复速度比AOF快,但兼容性较差RDB持久化期间,在fork子进程时会阻塞父进程,由于是定时持久化,实时性不如AOFAOF持久化方式:以追加的方式将redis写操作的命令记录到文件中,实时性比RDB好
AOF的优缺点: 支持秒级持久化,兼容性较好,缺点持久化文件占用空间较大,恢复速度较慢,对IO性能消耗更大AOF文件重写期间,在fork子进程会阻塞父进程,且对IO性能消耗更大
七、 Redis做过哪些优化?(面试题)
- 重启AOF持久化
- 设置Redis密码
- 开启内存碎片清理
- 使用哈希做数据类型,占用空间小
- 设置内存的最大占用值
- 设置键的回收策略
- 设置最大连接数
八、排查redis占用内存高的排查方法?
1、登陆服务器,查看tcp连接数
netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
- 查看已经建立的连接数,即ESTABLISHED的数量,发现大多数建立的ESTABLISHED连接是java和redis之间的TCP连接。
- 运行config get maxclients命令,查看redis的最大连接数,如果上述命令获取的连接数远大于redis自身的允许的最大最大连接数,说明过多的连接导致redis内存占用高。
- 查看监控,流量正常,也没有突发大流量进入。那很有可能是TCP连接后没有释放,找开发检查代码,是否存在方法获取redis的key后,没有close。增加关闭redis连接的代码即可。
2、查看redis是否存在过多空闲键
3、分析redis基本的内存信息
- 连接redis后,使用info memory命令查看redis内存的基本信息
- 查看每个db key的数量
- 查询redis已经连接的客户端数
- 查看单个redis key占用的空间
redis-memory-for-key -s ${host} -p ${port} key_name
如果redis是用的集群,找到key的槽位所在的节点,port用对应的节点即可。 寻找占用内存过高的key 。
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VLAN原理与配置
AUTHOR :闫小雨 DATE:2024-04-28 目录 VLAN的三种端口类型 VLAN原理 什么是VLAN 为什么使用VLAN VLAN的基本原理 VLAN标签 VLAN标签各字段含义如下: VLAN的划分方式 VLAN的划分包括如下5种方法: VLAN的接口链路类型 创建V…...
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使用Spring Boot实现RESTful API
使用Spring Boot实现RESTful API 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将深入探讨如何利用Spring Boot框架实现RESTful API,这是现…...
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中英双语介绍美国常春藤联盟( Ivy League):八所高校
中文版 常春藤联盟简介 常春藤联盟(Ivy League)是美国东北部八所私立大学组成的高校联盟。虽然最初是因体育联盟而得名,但这些学校以其学术卓越、历史悠久、校友杰出而闻名于世。以下是对常春藤联盟的详细介绍,包括其由来、成员…...
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【计算机网络】常见的网络通信协议
目录 1. TCP/IP协议 2. HTTP协议 3. FTP协议 4. SMTP协议 5. POP3协议 6. IMAP协议 7. DNS协议 8. DHCP协议 9. SSH协议 10. SSL/TLS协议 11. SNMP协议 12. NTP协议 13. VoIP协议 14. WebSocket协议 15. BGP协议 16. OSPF协议 17. RIP协议 18. ICMP协议 1…...
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java实现http/https请求
在Java中,有多种方式可以实现HTTP或HTTPS请求。以下是使用第三方库Apache HttpClient来实现HTTP/HTTPS请求的工具类。 优势和特点 URIBuilder的优势在于它提供了一种简单而灵活的方式来构造URI,帮助开发人员避免手动拼接URI字符串,并处理参…...
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NC204871 求和
链接 思路: 对于一个子树来说,子树的节点就包括在整颗树的dfs序中子树根节点出现的前后之间,所以我们先进行一次dfs,用b数组的0表示区间左端点,1表示区间右端点,同时用a数组来标记dfs序中的值。处理完dfs序…...
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git克隆代码warning: could not find UI helper ‘git-credential-manager-ui‘
git克隆代码warning: could not find UI helper ‘git-credential-manager-ui’ 方案 git config --global --unset credential.helpergit-credential-manager configure...
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Generator 是怎么样使用的以及各个阶段的变化如何
Generators 是 JavaScript 中一种特殊类型的函数,可以在执行过程中暂停,并且在需要时恢复执行。它们是通过 function* 关键字来定义的。Generator 函数返回的是一个迭代器对象,通过调用该迭代器对象的 next() 方法来控制函数的执行。在调用 n…...
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一文了解Java中 Vector、ArrayList、LinkedList 之间的区别
目录 1. 数据结构 Vector 和 ArrayList LinkedList 2. 线程安全 Vector ArrayList 和 LinkedList 3. 性能 插入和删除操作 随机访问 4. 内存使用 ArrayList 和 Vector LinkedList 5. 迭代器行为 ArrayList 和 Vector LinkedList 6. 扩展策略 ArrayList Vecto…...
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【论文复现|智能算法改进】基于自适应动态鲸鱼优化算法的路径规划研究
目录 1.算法原理2.改进点3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理 SCI二区|鲸鱼优化算法(WOA)原理及实现【附完整Matlab代码】 2.改进点 非线性收敛因子 WOA 主要通过控制系数向量 A 来决定鲸鱼是搜索猎物还是捕获猎物,即系数向量 A 可…...
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【Win测试】窗口捕获的学习笔记
2 辨析笔记 2.1 mss:捕获屏幕可见区域,不适合捕获后台应用 Claude-3.5-Sonnet: MSS库可以用来捕获屏幕上可见的内容;然而,如果游戏窗口被其他窗口完全遮挡或最小化,MSS将无法捕获到被遮挡的游戏窗口内容,而…...
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PostgreSQL的学习心得和知识总结(一百四十七)|深入理解PostgreSQL数据库之transaction chain的使用和实现
目录结构 注:提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容,其列表如下: 1、参考书籍:《PostgreSQL数据库内核分析》 2、参考书籍:《数据库事务处理的艺术:事务管理与并发控制》 3、PostgreSQL数据库仓库…...
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宝塔linux网站迁移步骤
网站迁移到新服务器步骤 1.宝塔网站迁移,有个一键迁移工具,参考官网 宝塔一键迁移API版本 3.0版本教程 - Linux面板 - 宝塔面板论坛 (bt.cn)2 2.修改域名解析为新ip 3.如果网站没有域名,而是用ip访问的,则新宝塔数据库的wp_o…...
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电路笔记(三极管器件): MOSFETIGBT
MOSFET vs IGBT MOSFET主要用于低电压和功率系统,而IGBT更适合高电压和功率系统。 1. MOSFET(金属氧化物半导体场效应晶体管) 优势: 高开关速度和响应速度,适合高频应用。(IGBT不适合高频应用,…...
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Docker 镜像导出和导入
docker 镜像导出 # 导出 docker 镜像到本地文件 docker save -o [输出文件名.tar] [镜像名称[:标签]] # 示例 docker save -o minio.tar minio/minio:latest-o 或 --output:指定导出文件的路径和名称[镜像名称[:标签]]:导出镜像名称以及可选的标签 dock…...
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QueryClientProvider is not defined
QueryClientProvider is not defined 运行一个svelte的项目,报错如上,前后查找解决不了,然后没办法, 本来是用yarn 安装的依赖,改用npm install,再次运行就成功了...
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HTTPS是什么?原理是什么?用公钥加密为什么不能用公钥解密?
HTTPS(HyperText Transfer Protocol Secure)是HTTP的安全版本,它通过在HTTP协议之上加入SSL/TLS协议来实现数据加密传输,确保数据在客户端和服务器之间的传输过程中不会被窃取或篡改。 HTTPS 的工作原理 客户端发起HTTPS请求&…...
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系统中非功能性需求的思考
概要 设计系统时不仅要考虑功能性需求,还要考虑一些非功能性需求,比如: 扩展性可靠性和冗余安全和隐私服务依赖SLA要求 下面对这5项需要考虑的事项做个简单的说明 1. 可扩展性 数据量增长如何扩展? 流量增长如何扩展…...
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力扣第215题“数组中的第K个最大元素”
在本篇文章中,我们将详细解读力扣第215题“数组中的第K个最大元素”。通过学习本篇文章,读者将掌握如何使用快速选择算法和堆排序来解决这一问题,并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释,以便于理解。…...
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java.util.function实现原理和Java使用场景【Function、Predicate集合转换过滤,BiConsumer事件处理】
简介 java.util.function 是 Java 8 引入的一个功能包,它包含了多种函数式接口的定义,使得在 Java 中进行函数式编程变得更为方便。下面我将分别介绍 java.util.function 的作用、实现原理、常用 Java 使用场景以及代码示例。 作用 java.util.function 的主要作用是为 Jav…...
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《每天5分钟用Flask搭建一个管理系统》 第6章:数据库集成
第6章:数据库集成 6.1 数据库的选择和配置 在Flask中集成数据库,首先需要选择一个数据库系统。常见的选择包括SQLite、MySQL、PostgreSQL等。选择后,需要配置数据库连接字符串。 示例代码:配置数据库 from flask import Flask…...
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pandas读取和处理Excel文件的基础应用1
Pandas如何读取Excel文件并处理数据 引言: Pandas是一种常用的数据处理和分析工具,它提供了丰富的函数和方法,方便用户对数据进行清洗、转换和分析。在实际工作中,我们经常需要处理Excel格式的数据文件,本文将介绍如何…...
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electron vite react 创建一个项目
要使用 Electron、Vite 和 React 创建一个项目,你可以按照以下步骤操作: 1. 安装 Node.js 和 npm 首先,确保你的计算机上安装了 Node.js 和 npm(Node Package Manager)。你可以从 Node.js 官网 下载并安装。 2. 初始化一个新的项目 在你的工作目录下,创建一个新的文件…...
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鸿蒙使用 @Builder扩展出来的布局数据更新没法更新UI
由于业务的复杂,所以我们把相关UI抽离出来。但是数据变化了,没法更新UI Builder MyGridLayout() { } 通过日志打印发现数据的确是更新了,但是UI就没没办法,如何解决呢 Entry Component struct Page35 {// State sArray: bool…...
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湖南省教育网络协会莅临麒麟信安调研教育网络数字化建设及教育信创发展情况
6月28日下午,湖南省教育网络协会理事长张智勇、秘书长刘志勇、副理事长黄旭、胡洪波、周中伟等协会相关负责人一行莅临麒麟信安,就湖南省教育网络数字化建设、教育信创工作等主题进行深入调研。麒麟信安副总裁王攀热情接待。 协会成员一行来到麒麟信安展…...
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论文阅读_优化RAG系统的检索
英文名称: The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems 中文名称: 噪声的力量:重新定义RAG系统的检索 链接: https://arxiv.org/pdf/2401.14887.pdf 作者: Florin Cuconasu, Giovanni Trappolini, Federico Siciliano, Simone Filice, Cesare Campag…...
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STC8/32 软硬件I2C通讯方式扫描I2C设备地址
STC8/32 软硬件I2C通讯方式扫描I2C设备地址 📄主要用于检测挂载在I2C总线上的设备。在驱动I2C设备之前,如果能扫描到该设备,说明通讯设备可以连接的上,在提前未知I2C地址的情况下,可以方便后面的驱动代码的完善。 🔬扫描测试效果:(测试mpu6050以及ssd1306 i2c oled )…...
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Linux——数据流和重定向,制作镜像
1. 数据流 标准输入( standard input ,简称 stdin ):默认情况下,标准输入指从键盘获取的输入 标准输出( standard output ,简称 stdout ):默认情况下,命令…...
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Windows 11的市场份额越来越大了,推荐你升级!
7月1日,系统之家发布最新数据,显示Windows 11操作系统的市场份额正在稳步上升。自2021年10月Windows 11发布以来,Windows 10一直占据着市场主导地位,当时其市场份额高达81.44%。然而,随着时间的推移,Window…...
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微服务架构中的调试难题与分布式事务解决方案
微服务架构作为现代软件开发的一种主要趋势,因其灵活性、高可维护性和易于扩展的特点,得到了广泛的应用。然而,在享受微服务架构带来的诸多优点的同时,开发者也面临着一些新的挑战。调试的复杂性和分布式事务的处理是其中两个较为…...
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银行家算法-操作系统中避免死锁的最著名算法
背景 有很多文章都会介绍银行家算法。在百度和CSDN上搜一搜能搜出很多来。很多同学会觉得这个算法很深奥,有些文章写的又很复杂,其实真的很简单。这里简单记录一下基本原理,然后大家再配合其他文章看,就能加深理解。 算法原理 …...
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PCL 基于点云RGB颜色的区域生长算法
RGB颜色的区域生长算法 一、概述1.1 算法定义1.2 算法特点1.3 算法实现二、代码示例三、运行结果🙋 结果预览 一、概述 1.1 算法定义 点云RGB区域生长算法: 是一个基于RGB颜色信息的区域生长算法,用于点云分割。该算法利用了点云中相邻点之间的颜色相似性来将点云分割成…...
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cube-studio开源一站式机器学习平台,在线ide,jupyter,vscode,matlab,rstudio,ssh远程连接,tensorboard
全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) 一站式云原生机器学习平台 前言 开源地址:https://github.com/tencentmusic/cube-studio cube studio 腾讯开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台,支持多租户&…...
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1976 ssm 营地管理系统开发mysql数据库web结构java编程计算机网页源码Myeclipse项目
一、源码特点 ssm 营地管理系统是一套完善的信息系统,结合springMVC框架完成本系统,对理解JSP java编程开发语言有帮助系统采用SSM框架(MVC模式开发),系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S模式开…...
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如何实现一个简单的链表或栈结构
实现一个简单的链表或栈结构是面向对象编程中的基础任务。下面我将分别给出链表和栈的简单实现。 链表(单链表)的实现 链表是由一系列节点组成的集合,每个节点都包含数据部分和指向列表中下一个节点的链接(指针或引用࿰…...
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VUE项目安全漏洞扫描和修复
npm audit 1、npm audit是npm 6 新增的一个命令,可以允许开发人员分析复杂的代码并查明特定的漏洞。 2、npm audit名称执行,需要包package.json和package-lock.json文件。它是通过分析 package-lock.json 文件,继而扫描我们的包分析是否包含漏洞的。 …...
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Python入门 2024/7/2
目录 格式化的精度控制 字符串格式化 对表达式进行格式化 小练习(股票计算小程序) 数据输入 布尔类型和比较运算符 if语句 小练习(成人判断) if-else语句 if-elif-else语句 练习:猜猜心里数字 嵌套语句 猜…...
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[数据集][目标检测]金属架螺栓螺丝有无检测数据集VOC+YOLO格式857张3类别
数据集格式:Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):857 标注数量(xml文件个数):857 标注数量(txt文件个数):857 标注类别…...
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基于x86+FPGA+AI轴承缺陷视觉检测系统,摇枕弹簧智能检测系统
一、承缺陷视觉检测系统 应用场景 轴类零件自动检测设备,集光、机、软件、硬件,智能图像处理等先进技术于一体,利用轮廓特征匹配,目标与定位,区域选取,边缘提取,模糊运算等算法实现人工智能高…...
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感知机总结
感知机是什么 是一种简单的二分类的模型。并且是神经网络的基础。单层感知机可以实现线性分类,无法做到非线性分类。所以也无法处理异或问题。 感知机是如何实现分类的 感知机有几部分组成:输入变量、偏置、求和函数,激活函数,…...
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2024年全球汽车零部件供应商百强榜出炉:宁德时代排第4!国轩高科新上榜
6月23日,《美国汽车新闻》重磅发布了2024年全球汽车零部件供应商百强榜。值得一提的是,今年上榜的中国企业又多了两家,分别是国轩高科和三花汽零,另外宁德时代的排名又上升了一位,目前仅次于博世、采埃孚和麦格纳国际这三家传统零部件巨头。中国企业一共上榜15家,其中前5…...
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新款吉利博越即将亮相!外观内饰升级,13.2英寸中控
新款吉利博越要出新款了,车友们知道吗?据念寒目前掌握到的最新消息,新车将会新疆阿勒泰的博越用户草原大会上首发亮相,至于为什么会选择在草原上发布新款车型,我有点儿没看懂。不过话说回来,对于有关注过吉利博越的车友应该知道,在去年4月份的时候,就已经发布过名叫吉利…...
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python -【五】数据容器
数据容器 一、列表 列表的循环 name_list [张三, 李四, 王五] print(f类型是:{type(name_list)})# while 遍历列表 count 0 while count < len(name_list):print(fwhile 下标为[{count}] 的内容是[{name_list[count]}])count 1# for 循环 for name in name…...
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RT-DETR算法改进【NO.1】借鉴CVPR2024中的StarNet网络StarBlock改进算法
前 言 YOLO算法改进的路有点拥挤,尝试选择其他的baseline作为算法研究,可能会更加好发一些文章。后面将陆续介绍RT-DETR算法改进的方法思路。 很多朋友问改进如何选择是最佳的,下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看,按照优先顺序进行排序讲解…...
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Vue.js组件设计模式:构建可复用组件库
在Vue.js中,构建可复用的组件库是提高代码复用性和维护性的关键。下面是一些设计模式,说明如何创建可复用的Vue组件: 1. 单文件组件(Single File Component, SFC) Vue.js组件通常是单文件组件,包含HTML、…...
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C++模板元编程--函数萃取
在C中,std::declval是一个非常有用的模板函数,它是标准库<utility>头文件的一部分。它的主要作用是在不创建对象的情况下,获取该类型的引用,从而允许在编译时表达式中使用该类型的成员函数或成员变量,即使没有默…...