RedLock底层源码分析

RedLock底层源码分析

一、Redlock红锁算法

https://redis.io/docs/manual/patterns/distributed-locks/官网说明

image-20231115164455476

1、为什么要学习这个？怎么产生的？

​ 一个很直接的问题，当我使用redis锁的那台机器挂了，出现了单点故障了，程序该何去何从？

官网上的说明

image-20231115165322482

​ 再翻译一下就是，客户端A获取到了master中的锁了，在从节点slave同步master之前，master挂了，这个时候slave就会从机上位成为master，但是它就没有客户端A获取的那个锁，此时客户端B过来了一看没有锁，直接获取一个把锁加上，这样AB加的就是同一把锁了（一锁多写），要是A完成了自己的业务把锁给删除了，B完成业务之后一看我tm锁没了。

我们加的是排他独占锁，同一时间只能有一个建redis锁成功并持有锁，严禁出现2个及以上的线程拿到锁，这是危险的操作。

2、Redlock算法设计理念

image-20231115172641648

解释：这个方案解决了数据不一致的问题，直接舍弃了集群或者哨兵的模式，只使用master，官方建议使用5个，案例中使用3台机器演示，不存在主从关系，大家都是master。

2.1、容错公式

需要奇数个机器，N=2X+1（N是最终需要的机器，X是容错的机器数）

什么是容错？

失败了多少个机器实例后我还是可以容忍的，所谓的容忍就是数据一致性还是可以Ok的，CP数据一致性还是可以满足。

为啥是奇数？

因为可以用最少的机器，最多的产出效果。

举个例子：

  • 使用奇数：容错机器是1个，则最终需要2*1+1=3个实例
  • 使用偶数：容错机器是1个，则最终需要2*2+1=4个实例

3、落地实现Redisson

官网

官网的例子：

RLock lock = redisson.getLock("myLock");// traditional lock method
lock.lock();// or acquire lock and automatically unlock it after 10 seconds
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);// or wait for lock aquisition up to 100 seconds 
// and automatically unlock it after 10 seconds
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {try {...} finally {lock.unlock();}
}

多重锁定

RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redisson3.getLock("lock3");RLock multiLock = anyRedisson.getMultiLock(lock1, lock2, lock3);// traditional lock method
multiLock.lock();// or acquire lock and automatically unlock it after 10 seconds
multiLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);// or wait for lock aquisition up to 100 seconds 
// and automatically unlock it after 10 seconds
boolean res = multiLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {try {...} finally {multiLock.unlock();}
}

二、使用Redisson进行编码改造上一节的案例

Redisson官网：https://redisson.org/

怎么使用，官网查看，quick start

image-20231115201044524

先导依赖

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.24.3</version>
</dependency>

然后写RedisConfig

@Bean
public Redisson redisson()
{Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.27:6379").setDatabase(0).setPassword("123456");return (Redisson) Redisson.create(config);
}

再去写service

//使用Redisson对应的官网推荐的RedLock算法实现类
@Autowired
private Redisson redisson;
public String saleByRedisson() {String retMessage = "";RLock redissonLock = redisson.getLock("redisLock");redissonLock.lock();try {// 查询库存信息String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");// 判断库存够不够，如果为空则设置为0，有则转化为integgerInteger inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);if (inventoryNumber > 0){// 减扣库存，每次减少一个stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001",String.valueOf(--inventoryNumber));retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余："+inventoryNumber;System.out.println(retMessage+"\t"+"服务端口号："+port);}else {retMessage = "商品卖完了，去别处看看吧（0-0）ll";}} finally {redissonLock.unlock();}return retMessage+"\t"+"服务端口号："+port;
}

新加一个controller

@ApiOperation("扣减库存saleByRedisson，一次卖一个")
@GetMapping(value = "/inventory/saleByRedisson")
public String saleByRedisson()
{return inventoryService.saleByRedisson();
}

好了，测试一下，单机高并发测试

image-20231115203850748

image-20231115203911149

一切正常，但是真的就是一切正常吗？

当然不是一帆风顺，目前会造成解锁的时候找不着锁，也就是这个线程的锁被别人删除了，所以在释放锁时要进行判断，只能删除自己的锁。

​ 但是又区别于上一次我们的判断，上一次是因为A线程的业务没有干完，锁过期了，B线程拿到了锁，但是A的活又干完了A以为这是自己的锁就删除了，然后B来删除的时候没有锁了。

​ 我们这次使用的是Redisson中redissonLock正在持有锁，并且正是该线程持有才能释放锁。这里的判断和解锁是原子性的，底层帮我们做了

image-20231116091146453

InvrntoryService进行部分修改

finally {//只能删除自己的，进行判断Redisson中redissonLock正在持有锁，并且正是该线程持有才能释放锁if (redissonLock.isLocked() && redissonLock.isHeldByCurrentThread()){redissonLock.unlock();}
}

再次上测试

image-20231116093942754

没有问题

三、Redisdon源码解析

分布式锁的要求，加锁、可重入、续期、解锁

守护线程的“续命”

​ 额外起一个线程，定期检查线程是否还持有锁，如果有则延长过期时间。

​ Redisson里面就实现了这个方案，使用“看门狗”定期检查（每1/3的锁时间检查1次），如果线程还持有锁，则刷新过期时间。

​ 在获取锁成功后，给锁加一个watchdog, watchdog会起一个定时任务，在锁没有被释放且快要过期的时候会续期。

image-20231116143814965

找到RedissonLock源码文件

image-20231116145755692

这个过期时间就是30秒

image-20231116145902303

所以通过redisson创建的锁默认过期时间就是30秒

再来看一下续期的源码，包括尝试加锁，加锁后的看门狗缓存续期操作

image-20231116152614023

点进tryLockInnerAsync方法看到加锁的源代码

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command,"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; return redis.call('pttl', KEYS[1]);", Collections.singletonList(this.getName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));
}

可以看到，源代码为了保证原子性也是用的Lua脚本，分析一下这个lua脚本。

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then   先看存不存在这个锁redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 不存在就hincrby设置它的值redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 并且加过期时间return nil; 
end; 
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 如果锁已经存在而且是当前线程的redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 就进行可重入操作，就是通过hincrby加1redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 再续个期return nil; 
end; 
return redis.call('pttl', KEYS[1]);如果锁存在，而且不是当前的线程所持有，就返回这个所的ttl，这时加锁失败

watch dog自动延期机制

image-20231116161726961

自动续期lua脚本分析

protected RFuture<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return 1; end; return 0;", Collections.singletonList(this.getName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));
}

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 判断是否存在redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 存在就续期return 1; 
end; 
return 0;

unlock脚本分析

protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then return nil;end; local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); if (counter > 0) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); return 0; else redis.call('del', KEYS[1]); redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); return 1; end; return nil;", Arrays.asList(this.getName(), this.getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));
}

提取lua脚本

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then return nil;等于0就是没有这把锁，不是同一个线程返回nil
end; 
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); 这里自定义一个变量代表先释放一次
if (counter > 0) then 释放一次之后counter还大于0代表它是可重入锁需要刷新过期时间redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); return 0; 
else 如果剩余次数小于0就删除key并发布锁释放的订阅消息，解锁成功。redis.call('del', KEYS[1]); redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); return 1; 
end; 
return nil;

多机案例

这里的多机，不是集群，也不是哨兵模式，而是多个主节点每一个都是master。

​ RedLock算法实现了多redis实例的情况，相对于单节点来说，其优点在于防止因单点故障造成整个服务停止运行的事故发生，且在多节点中锁的设计，以及多节点同时崩溃等各种意外情况都有自己的独特设计方法。

​ Redisson分布式锁还支持MultiLock（多重锁）机制可以将多个锁合并成一个大锁，对一个大锁进行统一的申请加锁以及释放锁。

最低保证分布式锁的有效性以及安全性的要求：

  • 互斥：任何时候都只能有一个client获取锁；
  • 释放死锁：即使锁定资源的服务器崩溃或者分区，仍然可以释放锁；
  • 容错性：只要多数redis节点（一半以上）在使用，client就可以获取和释放锁；

网上讲的基于故障转移实现的redis主从无法真正实现Redlock:
因为redis在进行主从复制时是异步完成的，比如在clientA获取锁后，主redis复制数据到从redis过程中崩溃了，导致没有复制到从redis中，然后从redis选举出一个升级为主redis,造成新的主redis没有clientA设置的锁，这是clientB尝试获取锁，并且能够成功获取锁，导致互斥失效;

但是现在去官网找RedLock，第8.4节，会发现，这玩意被弃用了，官网推荐去使用RLock或者RFencedLock

image-20231116165909886

现在，我们要使用官网中的8.3节的多重锁。

image-20231116170103875

官网示例代码：

RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redisson3.getLock("lock3");RLock multiLock = anyRedisson.getMultiLock(lock1, lock2, lock3);// traditional lock method
multiLock.lock();// or acquire lock and automatically unlock it after 10 seconds
multiLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);// or wait for lock aquisition up to 100 seconds 
// and automatically unlock it after 10 seconds
boolean res = multiLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {try {...} finally {multiLock.unlock();}
}

开始案例

我们使用docker起3个master。

image-20231116181903994

image-20231116181938401

然后分别启动他们

使用命令：

docker exec -it master01 /bin/bash 启动后进去再连接
或者
docker exec -it master01 redis-cli 直接连接启动

image-20231116182729898

image-20231116182847410

image-20231116182902535

OK启动完成。

接下来我们再去idea新建一个mode，redis_redLock.

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.zm</groupId><artifactId>redis_distributed_lock2</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.6.10</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><lombok.version>1.16.18</lombok.version></properties><dependencies><!--SpringBoot通用依赖模块--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--SpringBoot与Redis整合依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><!--swagger2--><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger2</artifactId><version>2.9.2</version></dependency><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId><version>2.9.2</version></dependency><!--redisson--><dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.13.4</version></dependency><!--通用基础配置boottest/lombok/hutool--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>${lombok.version}</version><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.8</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build>
</project>

application.properties

server.port=9090
spring.application.name=redLockspring.swagger2.enabled=truespring.redis.database=0
spring.redis.password=123456
spring.redis.timeout=3000
spring.session.redis.flush-mode=singlespring.redis.pool.conn-timeout=3000
spring.redis.pool.so-timeout=3000
spring.redis.pool.size=10spring.redis.single.address1=192.168.111.27:6381
spring.redis.single.address2=192.168.111.27:6382
spring.redis.single.address3=192.168.111.27:6383

主启动类

@SpringBootApplication
public class RedLockApplication9090 {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(RedLockApplication9090.class,args);}
}

RedisSingleProperties单机配置类，此类中就定义那三台IP地址。

@Data
public class RedisSingleProperties {private String address1;private String address2;private String address3;
}

RedisPoolProperties池化技术，定义一些超时时间和池的大小变量。

@Data
public class RedisPoolProperties {private int maxIdle;private int minIdle;private int maxActive;private int maxWait;private int connTimeout = 10000;private int soTimeout;//池的大小private int size;
}

RedisProperties读取application配置文件，顺便也将池配置和单机信息配置也注入。

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis",ignoreInvalidFields = false)
@Data
public class RedisProperties {private int database;//等待节点回复命令的时间，该时间从命令发送成功时开始计时private int timout = 3000;private String password;private String mode;//池配置private RedisPoolProperties pool;//单机信息配置private RedisSingleProperties single;}

CacheConfiguration主配置文件，创建redissonClient实例

@Configuration
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
public class CacheConfiguration {@AutowiredRedisProperties redisProperties;@BeanRedissonClient redissonClient1(){Config config = new Config();String address1 = redisProperties.getSingle().getAddress1();address1 = address1.startsWith("redis://") ? address1 : "redis://" + address1;SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer().setAddress(address1).setTimeout(redisProperties.getPool().getConnTimeout()).setConnectionPoolSize(redisProperties.getPool().getSize()).setConnectionMinimumIdleSize(redisProperties.getPool().getMinIdle());if (StringUtil.isNotBlank(redisProperties.getPassword())){serverConfig.setPassword(redisProperties.getPassword());}return Redisson.create(config);}@BeanRedissonClient redissonClient2(){Config config = new Config();String address2 = redisProperties.getSingle().getAddress2();address2 = address2.startsWith("redis://") ? address2 : "redis://" + address2;SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer().setAddress(address2).setTimeout(redisProperties.getPool().getConnTimeout()).setConnectionPoolSize(redisProperties.getPool().getSize()).setConnectionMinimumIdleSize(redisProperties.getPool().getMinIdle());if (StringUtil.isNotBlank(redisProperties.getPassword())){serverConfig.setPassword(redisProperties.getPassword());}return Redisson.create(config);}@BeanRedissonClient redissonClient3(){Config config = new Config();String address3 = redisProperties.getSingle().getAddress3();address3 = address3.startsWith("redis://") ? address3 : "redis://" + address3;SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer().setAddress(address3).setTimeout(redisProperties.getPool().getConnTimeout()).setConnectionPoolSize(redisProperties.getPool().getSize()).setConnectionMinimumIdleSize(redisProperties.getPool().getMinIdle());if (StringUtil.isNotBlank(redisProperties.getPassword())){serverConfig.setPassword(redisProperties.getPassword());}return Redisson.create(config);}}

本次就不再写service层了，就直接在controller中写逻辑代码了。

RedLockController.java

package com.zm.redLock.controller;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.RedissonMultiLock;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.concurrent.TimeUnit;@RestController
@Slf4j
public class RedLockController {public static final String CACHE_KEY_REDROCK = "ATGUIGU_REDLOCK";@AutowiredRedissonClient redissonClient1;@AutowiredRedissonClient redissonClient2;@AutowiredRedissonClient redissonClient3;@GetMapping("/getMultiLock")public String getMultiLock(){long threadID = Thread.currentThread().getId();RLock lock1 = redissonClient1.getLock(CACHE_KEY_REDROCK);RLock lock2 = redissonClient2.getLock(CACHE_KEY_REDROCK);RLock lock3 = redissonClient3.getLock(CACHE_KEY_REDROCK);RedissonMultiLock redLock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);redLock.lock();try {System.out.println("进入业务逻辑：多重锁"+threadID);//故意停30秒try { TimeUnit.SECONDS.sleep(30); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }System.out.println("多重锁业务逻辑结束...");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();log.error("multilock exception:{}",e.getCause()+"\t"+e.getMessage());} finally {redLock.unlock();System.out.println("释放锁成功！！!");}return "多重锁已经完成："+threadID;}
}

启动进行测试，刚开始它会一直转圈，因为我们暂停进程30秒，让它自动续期。

看一下自动续期的效果

image-20231125180158759

可以看到确实续期了30秒，这个是第二台master，可以看出三个master是同步的。

image-20231125180227330

30秒续期之后的时间已结束。

image-20231125180052746

查看后台

image-20231125180326254

现在，我们将其中一台机器手动挂机，然后再给它打开，它默认的时间是30秒，但是马上就跟上了大部队，与其他的master进行时间同步。容错性贼强！

image-20231125190108713

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/170756.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

游戏开发引擎Cocos Creator和Unity如何对接广告-AdSet聚合广告平台

游戏开发引擎Cocos Creator和Unity如何对接广告-AdSet聚合广告平台

在游戏开发方面&#xff0c;游戏引擎的选择对开发过程和最终的产品质量有着重大的影响&#xff0c;Unity和Cocos是目前全球两大商用、通用交互内容开发工具&#xff0c;这两款引擎受到广泛关注&#xff0c;本文将从多个维度对两者进行比较&#xff0c;为开发者提供正确的选择建…
阅读更多...
84基于matlab的数字图像处理

84基于matlab的数字图像处理

基于matlab的数字图像处理&#xff0c;数据可更换自己的&#xff0c;程序已调通&#xff0c;可直接运行。 84matlab数字图像处理图像增强 (xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/656219d80000000032034dea
阅读更多...
二进制数据转换成十六进制表示 binascii.hexlify()

二进制数据转换成十六进制表示 binascii.hexlify()

【小白从小学Python、C、Java】 【计算机等考500强证书考研】 【Python-数据分析】 二进制数据转换成十六进制表示 binascii.hexlify() 选择题 binascii.hexlify()参数的数据类型可以是&#xff1f; import binascii number 11 byte_data number.to_bytes() hex_data bin…
阅读更多...
Day45：300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组

Day45：300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组

文章目录 300.最长递增子序列思路代码实现 674. 最长连续递增序列思路代码实现 718. 最长重复子数组思路代码实现 300.最长递增子序列 题目链接 思路 单个字符都是一个长为1的子序列&#xff0c;直接初始化dp为1。先固定一个元素位置i&#xff0c;判断0-i范围内到i的最长子序…
阅读更多...
数字图像处理-Matlab实验

数字图像处理-Matlab实验

实验一 图像增强 实验内容： 对于给定的低对比度测试图像，利用灰度图像直方图均衡化算法进行图像视觉效果增强。 对于给定的低照度彩色测试图像，结合颜色空间转换和灰度图像直方图均衡化算法进行图像视觉效果增强。 实验数据： Test1_1.jpg: Test1_2.jpg: 实验步骤： %% …
阅读更多...
Linux加强篇006-存储结构与管理硬盘

Linux加强篇006-存储结构与管理硬盘

目录 前言 1. 从“/”开始 2. 物理设备命名规则 3. 文件系统与数据资料 4. 挂载硬件设备 5. 添加硬盘设备 6. 添加交换分区 7. 磁盘容量配额 8. VDO虚拟数据优化 9. 软硬方式链接 前言 悟已往之不谏&#xff0c;知来者之可追。实迷途其未远&#xff0c;觉今是而昨非…
阅读更多...
C#，《小白学程序》第二十四课：大数的阶乘（BigInteger Factorial）算法与源程序

C#，《小白学程序》第二十四课：大数的阶乘（BigInteger Factorial）算法与源程序

1 文本格式 /// <summary> /// 《小白学程序》第二十四课&#xff1a;大数&#xff08;BigInteger&#xff09;的阶乘 /// 用于大数的阶乘算法&#xff08;原始算法&#xff09; /// </summary> /// <param name"a"></param> /// <retur…
阅读更多...
黑马点评-Feed流的实现方案,基于推拉结合模式实现笔记推送

黑马点评-Feed流的实现方案,基于推拉结合模式实现笔记推送

Feed流实现方案 我们关注了博主之后,当用户发布了动态后我们应该把这些数据推送给粉丝,关注推送也叫作Feed(投喂)流,通过无限下拉刷新获取新的信息 传统的模式内容检索: 粉丝需要主动通过搜索引擎或者是其他方式去查找想看的内容新型Feed流的效果: 系统分析用户到底想看什么,…
阅读更多...
【UGUI】中Content Size Fitter)组件-使 UI 元素适应其内容的大小

【UGUI】中Content Size Fitter)组件-使 UI 元素适应其内容的大小

官方文档&#xff1a;使 UI 元素适应其内容的大小 - Unity 手册 必备组件&#xff1a;Content Size Fitter 通常&#xff0c;在使用矩形变换定位 UI 元素时&#xff0c;应手动指定其位置和大小&#xff08;可选择性地包括使用父矩形变换进行拉伸的行为&#xff09;。 但是&a…
阅读更多...
突破技术障碍：软件工程师如何应对项目中的难题？

突破技术障碍：软件工程师如何应对项目中的难题？

在软件开发项目中&#xff0c;工程师常常会遇到各种技术难题。这些难题可能涉及到复杂的算法、不兼容的系统、难以预见的软件行为&#xff0c;或者其他许多方面。 以下是一些策略和方法&#xff0c;可以帮助软件工程师有效地应对这些挑战&#xff1a; 1、理解问题&#xff1a;…
阅读更多...
count=0语句的位置

count=0语句的位置

简洁一点的代码&#xff1a; 像count0这种语句要注意放好位置&#xff0c;尤其是在循环里。
阅读更多...
SAP Smartform小结

SAP Smartform小结

SAP系统做打印单据用的, 感觉很不好用, 特别是要嵌入韩文时必须使用嵌入的word编辑器,运行速度简直不可忍受. 见过一些Adobe interactive form的示例, 看着相当不错, 不过据说需要花money额外买licence, 哪有smartform这种免费东西来得实惠. 一般打印需求,会要求有标题抬头,打…
阅读更多...
TikTok 将开源“云中和”边缘加速器

TikTok 将开源“云中和”边缘加速器

“从某种意义上说&#xff0c;我们正在努力破解云的骨干网&#xff0c;以造福于我们&#xff0c;”TikTok产品管理基础设施经理Vikram Siwach指出&#xff0c;他解释了该公司即将开源的“全球服务加速器”的好处&#xff0c;这是一个可编程的边缘平台&#xff0c;可将应用程序需…
阅读更多...
Linux常用命令——bg命令

Linux常用命令——bg命令

在线Linux命令查询工具 bg 用于将作业放到后台运行 补充说明 bg命令用于将作业放到后台运行&#xff0c;使前台可以执行其他任务。该命令的运行效果与在指令后面添加符号&amp;的效果是相同的&#xff0c;都是将其放到系统后台执行。 在Linux系统中执行某些操作时候&…
阅读更多...
【通讯协议】gRPC和Webhook

【通讯协议】gRPC和Webhook

RPC&#xff08;Remote procedure Call&#xff09;之所以被称为“远程”&#xff0c;是因为在微服务架构下&#xff0c;当服务部署到不同的服务器上时&#xff0c;它可以实现远程服务之间的通信。从用户的角度来看&#xff0c;它的作用就像本地函数调用。 下图说明了gRPC的整…
阅读更多...
【漏洞复现】Array VPN任意文件读取漏洞

【漏洞复现】Array VPN任意文件读取漏洞

漏洞描述 华耀（中国）科技有限公司（简称：Array）于2003年创建于北京，是优秀的网络功能平台解决方案提供商，也是应用交付解决方案、移动应用接入（SSL VPN）解决方案的全球领导者。华耀现有员工200余人，其中研发团队占到100余人，总部位于北京。并在北京、上海、广州、杭…
阅读更多...
文件属性和路径

文件属性和路径

文件属性 我们先补充一个知识&#xff1a; 任何新建的文件刚开始都是在磁盘上的 假设我们在文件夹中新建一个1.txt文本文档&#xff0c;他的大小是0KB&#xff0c;但是不能说明这个文件不占用磁盘空间 文件由 文件属性文件内容 组成&#xff0c;这里只能说明文件内容是空 文件…
阅读更多...
美国季节性干旱数据集

美国季节性干旱数据集

美国季节性干旱数据集 美国干旱展望栅格数据集由国家气象局气候预测中心生成。它在每个月的最后一天发布&#xff0c;提供下个月的干旱前景信息。“美国季节性干旱展望”数据集每月发布一次&#xff0c;特别是每月的第三个星期四。该数据集对美国不同地区发生干旱的可能性进行…
阅读更多...
MySQL性能优化，SQL调优，SQL调优的手段

MySQL性能优化，SQL调优，SQL调优的手段

文章目录 对MySQL性能的优化的理解硬件和操作系统层面的优化架构设计层面的优化MySQL程序配置优化SQL优化 SQL调优有哪几种方式1.EXPLAIN2.SQL语句中IN包含的值不应过多3.SELECT语句务必指明字段名称4.当只需要一条数据的时候&#xff0c;使用limit 15.如果排序字段没有用到索引…
阅读更多...
04 _ 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

04 _ 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

这里将探讨高并发系统设计的第二个目标——高可用性。 高可用性&#xff08;High Availability&#xff0c;HA&#xff09;是你在系统设计时经常会听到的一个名词&#xff0c;它指的是系统具备较高的无故障运行的能力。 我们在很多开源组件的文档中看到的HA方案就是提升组件可…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023