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微服务实战--高级篇:分布式缓存 Redis

分布式缓存

– 基于Redis集群解决单机Redis存在的问题

单机的Redis存在四大问题:

image-20210725144240631

1.Redis持久化

Redis有两种持久化方案:

  • RDB持久化
  • AOF持久化

1.1.RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据。快照文件称为RDB文件,默认是保存在当前运行目录。

1.1.1.执行时机

RDB持久化在四种情况下会执行:

  • 执行save命令
  • 执行bgsave命令
  • Redis停机时
  • 触发RDB条件时

1)save命令

执行下面的命令,可以立即执行一次RDB:

image-20210725144536958

save命令会导致主进程执行RDB,这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时可能用到。

2)bgsave命令

下面的命令可以异步执行RDB:

image-20210725144725943

这个命令执行后会开启独立进程完成RDB,主进程可以持续处理用户请求,不受影响。

3)停机时

Redis停机时会执行一次save命令,实现RDB持久化。

4)触发RDB条件

Redis内部有触发RDB的机制,可以在redis.conf文件中找到,格式如下:

# 900秒内,如果至少有1个key被修改,则执行bgsave , 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1  
save 300 10  
save 60 10000 

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置:

# 是否压缩 ,建议不开启,压缩也会消耗cpu,磁盘的话不值钱
rdbcompression yes# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb  # 文件保存的路径目录
dir ./ 

1.1.2.RDB原理

bgsave开始时会fork主进程得到子进程,子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。

fork采用的是copy-on-write技术:

  • 当主进程执行读操作时,访问共享内存;
  • 当主进程执行写操作时,则会拷贝一份数据,执行写操作。

image-20210725151319695

1.1.3.小结

RDB方式bgsave的基本流程?

  • fork主进程得到一个子进程,共享内存空间
  • 子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
  • 用新RDB文件替换旧的RDB文件

RDB会在什么时候执行?save 60 1000代表什么含义?

  • 默认是服务停止时
  • 代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB

RDB的缺点?

  • RDB执行间隔时间长,两次RDB之间写入数据有丢失的风险
  • fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时

1.2.AOF持久化

1.2.1.AOF原理

AOF全称为Append Only File(追加文件)。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件,可以看做是命令日志文件。

image-20210725151543640

1.2.2.AOF配置

AOF默认是关闭的,需要修改redis.conf配置文件来开启AOF:

# 是否开启AOF功能,默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配:

# 表示每执行一次写命令,立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区,然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件,是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区,由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

三种策略对比:

image-20210725151654046

1.2.3.AOF文件重写

因为是记录命令,AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作,但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令,可以让AOF文件执行重写功能,用最少的命令达到相同效果。

image-20210725151729118

如图,AOF原本有三个命令,但是set num 123 和 set num 666都是对num的操作,第二次会覆盖第一次的值,因此第一个命令记录下来没有意义。

所以重写命令后,AOF文件内容就是:mset name jack num 666

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置:

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb 

1.3.RDB与AOF对比

RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。

image-20210725151940515

2.Redis主从

2.1.搭建主从架构

单节点Redis的并发能力是有上限的,要进一步提高Redis的并发能力,就需要搭建主从集群,实现读写分离。

image-20210725152037611

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》:

2.2.主从数据同步原理

2.2.1.全量同步

主从第一次建立连接时,会执行全量同步,将master节点的所有数据都拷贝给slave节点,流程:

image-20210725152222497

这里有一个问题,master如何得知salve是第一次来连接呢??

有几个概念,可以作为判断依据:

  • Replication Id:简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid,slave则会继承master节点的replid
  • offset:偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset,说明slave数据落后于master,需要更新。

因此slave做数据同步,必须向master声明自己的replication id 和offset,master才可以判断到底需要同步哪些数据。

因为slave原本也是一个master,有自己的replid和offset,当第一次变成slave,与master建立连接时,发送的replid和offset是自己的replid和offset。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致,说明这是一个全新的slave,就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave,slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。

因此,master判断一个节点是否是第一次同步的依据,就是看replid是否一致

如图:

image-20210725152700914

完整流程描述:

  • slave节点请求增量同步
  • master节点判断replid,发现不一致,拒绝增量同步
  • master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave
  • slave清空本地数据,加载master的RDB
  • master将RDB期间的命令记录在repl_baklog,并持续将log中的命令发送给slave
  • slave执行接收到的命令,保持与master之间的同步

2.2.2.增量同步

全量同步需要先做RDB,然后将RDB文件通过网络传输个slave,成本太高了。因此除了第一次做全量同步,其它大多数时候slave与master都是做增量同步

什么是增量同步?就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图:

image-20210725153201086

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

2.2.3.repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组,只不过数组是环形,也就是说角标到达数组末尾后,会再次从0开始读写,这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset,包括master当前的offset,和slave已经拷贝到的offset:

image-20210725153359022

slave与master的offset之间的差异,就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入,master的offset逐渐变大,slave也不断的拷贝,追赶master的offset:

image-20210725153524190

直到数组被填满:

image-20210725153715910

此时,如果有新的数据写入,就会覆盖数组中的旧数据。不过,旧的数据只要是绿色的,说明是已经被同步到slave的数据,即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是,如果slave出现网络阻塞,导致master的offset远远超过了slave的offset:

image-20210725153937031

如果master继续写入新数据,其offset就会覆盖旧的数据,直到将slave现在的offset也覆盖:

image-20210725154155984

棕色框中的红色部分,就是尚未同步,但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复,需要同步,却发现自己的offset都没有了,无法完成增量同步了。只能做全量同步。

image-20210725154216392

2.3.主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性,非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群:

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制,避免全量同步时的磁盘IO。
  • Redis单节点上的内存占用不要太大,减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量,如果实在是太多slave,则可以采用主-从-从链式结构,减少master压力

主从从架构图:

image-20210725154405899

2.4.小结

简述全量同步和增量同步区别?

  • 全量同步:master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog,逐个发送给slave。
  • 增量同步:slave提交自己的offset到master,master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步?

  • slave节点第一次连接master节点时
  • slave节点断开时间太久,repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步?

  • slave节点断开又恢复,并且在repl_baklog中能找到offset时

3.Redis哨兵

Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。

3.1.哨兵原理

3.1.1.集群结构和作用

哨兵的结构如图:

image-20210725154528072

哨兵的作用如下:

  • 监控:Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
  • 自动故障恢复:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
  • 通知:Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端

3.1.2.集群监控原理

Sentinel基于心跳机制监测服务状态,每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令:

  • 主观下线:如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线

  • 客观下线:若超过指定数量(quorum)的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

image-20210725154632354

3.1.3.集群故障恢复原理

一旦发现master故障,sentinel需要在salve中选择一个作为新的master,选择依据是这样的:

  • 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短,如果超过指定值(down-after-milliseconds * 10)则会排除该slave节点
  • 然后判断slave节点的slave-priority值,越小优先级越高,如果是0则永不参与选举
  • 如果slave-prority一样,则判断slave节点的offset值,越大说明数据越新,优先级越高
  • 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高。

当选出一个新的master后,该如何实现切换呢?

流程如下:

  • sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令,让该节点成为master
  • sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令,让这些slave成为新master的从节点,开始从新的master上同步数据。
  • 最后,sentinel将故障节点标记为slave,当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

image-20210725154816841

3.1.4.小结

Sentinel的三个作用是什么?

  • 监控
  • 故障转移
  • 通知

Sentinel如何判断一个redis实例是否健康?

  • 每隔1秒发送一次ping命令,如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
  • 如果大多数sentinel都认为实例主观下线,则判定服务下线

故障转移步骤有哪些?

  • 首先选定一个slave作为新的master,执行slaveof no one
  • 然后让所有节点都执行slaveof 新master
  • 修改故障节点配置,添加slaveof 新master

3.2.搭建哨兵集群

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》:

image-20210725155019276

3.3.RedisTemplate

在Sentinel集群监管下的Redis主从集群,其节点会因为自动故障转移而发生变化,Redis的客户端必须感知这种变化,及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。

下面,我们通过一个测试来实现RedisTemplate集成哨兵机制。

3.3.1.导入Demo工程

首先,我们引入课前资料提供的Demo工程:

image-20210725155124958

3.3.2.引入依赖

在项目的pom文件中引入依赖:

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3.3.3.配置Redis地址

然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息:

spring:redis:sentinel:master: mymasternodes:- 192.168.150.101:27001- 192.168.150.101:27002- 192.168.150.101:27003

3.3.4.配置读写分离

在项目的启动类中,添加一个新的bean:

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

这个bean中配置的就是读写策略,包括四种:

  • MASTER:从主节点读取
  • MASTER_PREFERRED:优先从master节点读取,master不可用才读取replica
  • REPLICA:从slave(replica)节点读取
  • REPLICA _PREFERRED:优先从slave(replica)节点读取,所有的slave都不可用才读取master

4.Redis分片集群

4.1.搭建分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决:

  • 海量数据存储问题

  • 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题,如图:

image-20210725155747294

分片集群特征:

  • 集群中有多个master,每个master保存不同数据

  • 每个master都可以有多个slave节点

  • master之间通过ping监测彼此健康状态

  • 客户端请求可以访问集群任意节点,最终都会被转发到正确节点

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》:

image-20210725155806288

4.2.散列插槽

4.2.1.插槽原理

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽(hash slot)上,查看集群信息时就能看到:

image-20210725155820320

数据key不是与节点绑定,而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值,分两种情况:

  • key中包含"{}",且“{}”中至少包含1个字符,“{}”中的部分是有效部分
  • key中不包含“{}”,整个key都是有效部分

例如:key是num,那么就根据num计算,如果是{itcast}num,则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值,然后对16384取余,得到的结果就是slot值。

image-20210725155850200

如图,在7001这个节点执行set a 1时,对a做hash运算,对16384取余,得到的结果是15495,因此要存储到103节点。

到了7003后,执行get num时,对num做hash运算,对16384取余,得到的结果是2765,因此需要切换到7001节点

4.2.1.小结

Redis如何判断某个key应该在哪个实例?

  • 将16384个插槽分配到不同的实例
  • 根据key的有效部分计算哈希值,对16384取余
  • 余数作为插槽,寻找插槽所在实例即可

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例?

  • 这一类数据使用相同的有效部分,例如key都以{typeId}为前缀

4.3.集群伸缩

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令,可以通过下面方式查看:

image-20210725160138290

比如,添加节点的命令:

image-20210725160448139

4.3.1.需求分析

需求:向集群中添加一个新的master节点,并向其中存储 num = 10

  • 启动一个新的redis实例,端口为7004
  • 添加7004到之前的集群,并作为一个master节点
  • 给7004节点分配插槽,使得num这个key可以存储到7004实例

这里需要两个新的功能:

  • 添加一个节点到集群中
  • 将部分插槽分配到新插槽

4.3.2.创建新的redis实例

创建一个文件夹:

mkdir 7004

拷贝配置文件:

cp redis.conf /7004

修改配置文件:

sed /s/6379/7004/g 7004/redis.conf

启动

redis-server 7004/redis.conf

4.3.3.添加新节点到redis

添加节点的语法如下:

image-20210725160448139

执行命令:

redis-cli --cluster add-node  192.168.150.101:7004 192.168.150.101:7001

通过命令查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

如图,7004加入了集群,并且默认是一个master节点:

image-20210725161007099

但是,可以看到7004节点的插槽数量为0,因此没有任何数据可以存储到7004上

4.3.4.转移插槽

我们要将num存储到7004节点,因此需要先看看num的插槽是多少:

image-20210725161241793

如上图所示,num的插槽为2765.

我们可以将0~3000的插槽从7001转移到7004,命令格式如下:

image-20210725161401925

具体命令如下:

建立连接:

image-20210725161506241

得到下面的反馈:

image-20210725161540841

询问要移动多少个插槽,我们计划是3000个:

新的问题来了:

image-20210725161637152

那个node来接收这些插槽??

显然是7004,那么7004节点的id是多少呢?

image-20210725161731738

复制这个id,然后拷贝到刚才的控制台后:

image-20210725161817642

这里询问,你的插槽是从哪里移动过来的?

  • all:代表全部,也就是三个节点各转移一部分
  • 具体的id:目标节点的id
  • done:没有了

这里我们要从7001获取,因此填写7001的id:

image-20210725162030478

填完后,点击done,这样插槽转移就准备好了:

image-20210725162101228

确认要转移吗?输入yes:

然后,通过命令查看结果:

image-20210725162145497

可以看到:

image-20210725162224058

目的达成。

4.4.故障转移

集群初识状态是这样的:

image-20210727161152065

其中7001、7002、7003都是master,我们计划让7002宕机。

4.4.1.自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢?

直接停止一个redis实例,例如7002:

redis-cli -p 7002 shutdown

1)首先是该实例与其它实例失去连接

2)然后是疑似宕机:

image-20210725162319490

3)最后是确定下线,自动提升一个slave为新的master:

image-20210725162408979

4)当7002再次启动,就会变为一个slave节点了:

image-20210727160803386

4.4.2.手动故障转移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机,切换到执行cluster failover命令的这个slave节点,实现无感知的数据迁移。其流程如下:

image-20210725162441407

这种failover命令可以指定三种模式:

  • 缺省:默认的流程,如图1~6歩
  • force:省略了对offset的一致性校验
  • takeover:直接执行第5歩,忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

案例需求:在7002这个slave节点执行手动故障转移,重新夺回master地位

步骤如下:

1)利用redis-cli连接7002这个节点

2)执行cluster failover命令

如图:

image-20210727160037766

效果:

image-20210727161152065

4.5.RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持,而使用的步骤与哨兵模式基本一致:

1)引入redis的starter依赖

2)配置分片集群地址

3)配置读写分离

与哨兵模式相比,其中只有分片集群的配置方式略有差异,如下:

spring:redis:cluster:nodes:- 192.168.150.101:7001- 192.168.150.101:7002- 192.168.150.101:7003- 192.168.150.101:8001- 192.168.150.101:8002- 192.168.150.101:8003

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目录前言第1章 写在前面第2章 HTML 语法基础第3章 布局类元素 &#xff0c;房子的楼板、柱子和大梁第4章 功能类元素&#xff0c;房子的门、窗、水管和电气第5章 CSS基础第6章 选择器&#xff0c;确定样式的作用范围选择器类型选择器的组合使用第7章 权重&#xff0c;样式发送冲…...

【沐风老师】3DMAX几何投影插件Geometry Projection使用详解

【几何投影插件】 描述 3DMAX几何投影插件Geometry Projection&#xff0c;将一个或多个对象或它的顶点选择沿全局或局部 x、y 或 z 轴投影到另一个对象上。 适用版本 3dMax2013或更高版本 安装设置 插件的安装非常简单&#xff0c;解压后把插件脚本 “geometry_projectio…...

面试问题整理

20200422面试题 1、有nginx为什么还要用gateway 2、factorybean和beanfactory有什么区别 https://www.cnblogs.com/leeego-123/p/12159574.html 2、aop原理 3、ioc原理 4、注解requestbody和responsebody区别。pathvireable和requestparam注解区别&#xff0c;feign客户端的注解…...

“区块链60人”2022赋能中国区块链创新人物名单公布

2022年11月5日&#xff0c;“2022第五届全国高校人工智能大数据区块链教育教学创新论坛”在京隆重召开。此次论坛公布了“区块链60人”2022赋能中国区块链创新人物评选活动获评名单。 本次评选活动通过媒体报道、第三方推荐、专家评选等环节&#xff0c;坚持“公开、公平、公正…...

day2324 数组

文章目录相关概念codeArrayTest08 数组拷贝相关概念 day23课堂笔记 1、数组 1.1、数组的优点和缺点&#xff0c;并且要理解为什么。 第一&#xff1a;空间存储上&#xff0c;内存地址是连续的。 第二&#xff1a;每个元素占用的空间大小相同。 第三&#xff1a;知道首元素的内…...

【Python实战】神仙运气—快看看你的彩票:2千多万元大奖无人领,马上就过期了,下一期的中奖者会是你吗?(纯技术交流)

前言 越努力越幸运 哈喽~我是栗子同学&#xff01; 特别注意&#xff1a;不管是沉迷赌球&#xff0c;还是沉迷购彩&#xff0c;都是不可取的。本文纯是一个技术学习内容。 听说关注我的人会暴富哦&#xff01;、 所有文章完整的素材源码都在&#x1f447;&#x1f447; 粉丝…...

2023年上半年软考高项信息系统项目管理师2月25日开班

信息系统项目管理师是全国计算机技术与软件专业技术资格&#xff08;水平&#xff09;考试&#xff08;简称软考&#xff09;项目之一&#xff0c;是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部共同组织的国家级考试&#xff0c;既属于国家职业资格考试&#xff0c;又是职称资…...

数据库(第一天)

文档信息 文档类别正式文档文档编号数据库基础课 1.2-001版本1.2-001文档名称数据库基础课编写负责人/编写时间梁昭东/2023 年 1 月 30 日审核负责人/审核时间年 月 日批准人/批准时间年 月 日 变更记录 日期版本号变更内容修订者2023.01.30v1.2版根据实际情况增删了部分内容…...

一文了解 ArrayList 的扩容机制

了解 ArrayList 在 Java 中常用集合类之间的关系如下图所示&#xff1a; 从图中可以看出 ArrayList 是实现了 List 接口&#xff0c;并是一个可扩容数组&#xff08;动态数组&#xff09;&#xff0c;它的内部是基于数组实现的。它的源码定义如下&#xff1a; public class A…...

牛态已成选股源码

{牛态已成} {条件选股} {其他类型} N:7; A1:(REF(H,N) HHV(H,((2 * N) 1))); B1:FILTER(A1,N); C1:BACKSET(B1,(N 1)); D1:FILTER(C1,N); A2:(REF(L,N) LLV(L,((2 * N) 1))); B2:FILTER(A2,N); C2:BACKSET(B2,(N 1)); D2:FILTER(C2,N); E1:((REF(LLV(L,(2 * N)),1) REF(…...

Python基础

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性&#xff0c;相比其他语言经常使用英文关键字&#xff0c;其他语言的一些标点符号&#xff0c;它具有比其他语言更有特色语法结构。小编也整理了一套关于学习Python入门…...

浅显易懂的说清楚小游戏与H5游戏的技术区别

从“跳一跳”到“羊了个羊”微信小游戏上线4年时间&#xff0c;除了涌现出不少火爆全网的小游戏之外&#xff0c;也有类似于“动物餐厅”、“口袋奇兵”等游戏得以在此孵化繁荣&#xff0c;凭借着微信强大的社交属性小游戏成为游戏厂商在桌面端、App 端、H5 端之外争夺的另一个…...

【Python入门第七天】Python 数字

Python 数字 Python 中有三种数字类型&#xff1a; intfloatcomplex 为变量赋值时&#xff0c;将创建数值类型的变量&#xff1a; 实例 x 10 # int y 6.3 # float z 2j # complex如需验证 Python 中任何对象的类型&#xff0c;请使用 type() 函数&#xff1a; 实…...

Python自动化测试 软件测试最全教程(附笔记),看完可就业

最近看到很多粉丝在后台私信我&#xff0c;叫我做一期Python自动化测试的教程&#xff0c;其实关于这个问题&#xff0c;我也早就在着手准备了&#xff0c;我录制了一整套完整的Python自动化测试的教程&#xff0c;都上传在B站上面&#xff0c;大家有兴趣的可以去看一下&#x…...

Windows 安装Tomcat

版本:tomcat8.5jdk-8u231一.解压JDK安装包 更换JDK安装路径二.解压安装Tomcat 选择jdk安装路径更换tomcat安装路径三.设置环境变量 1.“环境变量”界面中系统变量点击”新建“&#xff0c;创建CATALINA_HOMEC:\RESSET\tomcat&#xff08;Tomcat服务器的根目录&#xff09;2.创建…...

知识图谱业务落地技术推荐之图数据库汇总

0.图数据库排名 链接:https://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms 0.1简要分析(各种图数据库属性) Neo4j(主流) 历史悠久且...

绥中做网站/网站搜索优化价格

描述 HTML5 <canvas> 标签用于绘制图像&#xff08;通过脚本&#xff0c;通常是 JavaScript&#xff09;。 不过&#xff0c;<canvas> 元素本身并没有绘制能力&#xff08;它仅仅是图形的容器&#xff09; - 您必须使用脚本来完成实际的绘图任务。 getContext() 方…...

做网站360好还是百度好/北大青鸟软件开发培训学费多少

项目需求...直接上码ORM文件忘记说了&#xff0c;mysqldb的配置settings文件&#xff0c;要放在ORM文件同级目录下。# -*- coding:utf-8 -*-import os, sysprint(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))from…...

一个网站一年的费用/百度账号官网

求 $2^{2^{2^{2...}}}$ 即 $2^{2^\infty }$ 有扩展欧拉定理 &#xff1a; $2^{b} \equiv2^{b\%\varphi(x)\varphi(x)}$$(b\geq\varphi(x))$ 在这道题中&#xff0c;$b$ 始终为 $2^{2^{\infty}}$, 大小并不会减小. 好在 $\varphi(x)$ 的值会不断变小.递归出口为 $x1$&#xff0c…...

网站建设好不好/网站托管服务商

需求 有个需求是根据点击树节点后&#xff0c;根据树节点的父级节点结构查询数据 element plus 树节点点击事件有4个参数 Tree 树形控件 | Element Plusa Vue 3 based component library for designers and developershttps://element-plus.gitee.io/zh-CN/component/tree.h…...

wordpress开发文档pdf/如何看待百度竞价排名

转载地址&#xff1a;http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049 牛顿法&#xff08;当函数非凸时&#xff0c;找到的依然是局部极值&#xff09;&#xff1a; 1、求解方程。 并不是所有的方程都有求根公式&#xff0c;或者求根公式很复杂&#xff0c;导致求解…...

哪几个网站做acm题目/营销比较成功的品牌

mysql配置文件详解 0x00 mysql配置文件路径 /etc/my.cnf 0x01 详解 #以下选项会被MySQL客户端应用读取。注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容。如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值。需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项。 [client] port 3…...