redis优化秒杀和消息队列

redis优化秒杀

  • 1. 异步秒杀思路
    • 1.1 在redis存入库存和订单信息
    • 1.2 具体流程图
  • 2. 实现
    • 2.1 总结
  • 3. Redis的消息队列
    • 3.1 基于list实现消息队列
    • 3.2 基于PubSub实现消息队列
    • 3.3 基于stream实现消息队列
      • 3.3.1 stream的单消费模式
      • 3.3.2 stream的消费者组模式
    • 3.4 基于stream消息队列实现异步秒杀

本文为学习redis时做的笔记，学习内容来自 黑马程序员Redis入门到实战教程，该教程是循序渐进的，所以不是一上来就讲完最后的解决方案了，请耐心看完

1. 异步秒杀思路

image.png
这是我们原本的秒杀思路，其中的流程都要经过mysql数据库，而mysql数据库的并发性能不是很好，而且为了避免线程安全问题，还加入了分布式锁，所以整个流程的性能不好，现在我们要去优化它。

我们可以把这整个流程比作一个餐馆点菜的过程，前台点菜并将菜品写在小票上，给顾客一份，后厨一份，后厨根据小票的内容依次做菜

根据这个例子，我们的流程也可以分为两个部分：

  1. 第一部分是判断秒杀资格（判断秒杀库存和校验一人一单）
  2. 第二部分是减库存创建订单流程

两个部分各自为一个线程，主线程判断秒杀资格，如果用户有资格，就开启一个独立线程完成耗时较久的第二部分

image.png
同时，我们也要优化判断秒杀资格的性能，将库存和订单存入redis中，如果判断用户有资格，先将优惠券id,用户id、订单id保存在阻塞队列中，并将订单id返回给用户，用户可以通过这个订单id完成支付操作，虽然此时还没有创建订单，但是在队列中迟早会创建，之后开启独立线程读取队列中的信息，完成下单。
现在的业务流程变成了在redis中判断秒杀资格，保存信息在队列中并返回订单id,性能和吞吐量大大提高

1.1 在redis存入库存和订单信息

现在讨论这两个东西需要什么样的结构去存储

image.png
因为库存只是一个数值，我们使用redis中的string类型去存储，key是优惠券的id,value是库存

到时只需判断库存是否大于0,如果用户有资格，库存要减一，相当于在redis中预减库存

image.png
因为需要一个优惠券id(key)能存很多用户id，而且用户id不能重复，所以订单信息我们使用set结构存储

到时只需看value中是否有该用户id来判断该用户是否下过单

1.2 具体流程图

image.png
为了保证过程的原子性，需要用到lua脚本，通过执行lua脚本后的结果来返回异常信息或者订单id，这样创建订单的时效性就没有那么强了，完全可以照着数据库能承受的范围去执行写的操作，用户只需要订单id就能完成支付操作

2. 实现

需求：
image.png

  1. 新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存在redis中

修改添加秒杀优惠券的方法，将优惠券信息保存在redis中

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
// 保存优惠券
save(voucher);
// 保存秒杀信息
SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
// 保存优惠券信息到redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}

添加一个秒杀优惠券

{"title": "120元代金券","beginTime": "2023-11-01T01:11:11","actualValue": 12000,"shopId": 1,"subTitle": "周一至周五均可使用","payValue": 10000,"stock": 100,"endTime": "2024-11-01T01:11:11","type": 1,"rules": "全场通用\\n无需预约\\n可无限叠加\\不兑现、不找零\\n仅限堂食"
}

image.png

  1. 基于lua脚本，判断秒杀库存、一人一单、决定用户是都抢购成功

写lua脚本

  • 先写参数列表，再组合成key，最后写逻辑
-- 1. 参数列表
-- 1.1 优惠券id
local voucherId = ARGV[1];
-- 1.2 用户id
local userId = ARGV[2];-- 2. key
-- 2.1 库存key
local stockKey = "seckill:stock" .. voucherId;
-- 2.2 订单key
local orderKey = "seckill:order" .. voucherId;-- 3. 脚本业务
-- 判断库存是否充足
if (tonumber(redis.call('get',stockKey)) <= 0) then-- 库存不足return 1
end
-- 判断用户是否下单
if (redis.call('sismember',orderKey,userId) == 1) then-- 用户下过单return 2
end-- 扣减库存
redis.call('incrby',stockKey,-1);
-- 下单，保存用户id到set集合
redis.call('sadd',orderKey,userId);

重写秒杀逻辑

  • 调用lua脚本，根据返回的数字判断，并返回订单号
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;//初始化脚本
static {SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript();//读取文件位置，classpath就是resourceSECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 获取用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 1. 调用lua脚本
//不需要传key，所以传个空集合
Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(),userId.toString()
);
int intValue = result.intValue();//2. 判断结果是否为0
if (intValue != 0) {return Result.fail(intValue == 1 ? "库存不足" : "不要重复下单");
}
//3. 将优惠券id,用户id、订单id保存在阻塞队列中
//TODO 将优惠券id,用户id、订单id保存在阻塞队列中
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");//4. 返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
  1. 如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
//阻塞队列
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);

阻塞队列BlockingQueue,当一个线程尝试从一个阻塞队列中获取元素，如果队列中没有元素，这个线程就会被阻塞，当队列中有元素时就会被唤醒并获取元素

seckillVoucher中添加：

//3.2 放入阻塞队列中
orderTasks.add(order);
  1. 开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能
  • 建立线程池，当这个类初始化完线程就去执行VoucherOrderHandler类中的run方法，不断获取队列中的订单信息，去创建订单

@PostConstruct 注解效果是当前类初始化完就去执行

//线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
//类加载完就执行
@PostConstruct
private void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {//1.获取队列中的订单信息VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();//2.创建订单handleVoucherOrder(voucherOrder);} catch (Exception e) {log.error("订单异常：" + e);}}}
}
  • 执行handleVoucherOrder方法，获取锁，最后执行创建订单方法

注1：在这个方法中不能使用threadlocal去获取用户信息，因为是异步下单，这是一个子线程，不是主线程，没有用户的信息，所以从订单中获取用户id

注2：与上同理，在这个子线程中也无法获取到代理对象，将代理对象设置为成员变量，再从主线程中获取到代理对象

private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
Long userId = voucherOrder.getUserId();
//创建锁对象
RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
//获取锁方法
boolean lockFlag = redisLock.tryLock();
//判断是否获取成功
if (!lockFlag) {log.error("不要重复下单");return;
}//事务方法执行起来可能会出现异常，但最后都要释放锁,所以try-catch起来
try {proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
} finally {redisLock.unlock();
}
}
  • 创建订单逻辑
@Transactional
public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
//5.一人一单
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//查询
Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
//判断订单是否存在
if (count > 0) {log.error("用户已经购买过一次");return;
}//6.扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock-1")
.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId())
.gt("stock", 0)
.update();
if (!success) {log.error("不要重复下单");return;
}
save(voucherOrder);
}

2.1 总结

整个流程是：

  • 主线程：

发送请求进入seckillVoucher方法，先判断用户是否有秒杀的资格（通过lua脚本），然后创建订单（将用户id、优惠券id、订单id放进订单里），将订单放入阻塞队列

  • 子线程：

在类初始化的时候去执行线程池，线程池的任务是是不断地从队列中获取订单信息，然后去创建订单。
创建订单先获取锁，再判断一人一单，减库存，最后执行添加订单方法

完整代码：


/*** <p>* 服务实现类* </p>** @author 虎哥* @since 2021-12-22*/
@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Autowiredprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Autowiredprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;private IVoucherOrderService proxy;private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;//初始化脚本static {SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript();//读取文件位置，classpath就是resourceSECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);}//阻塞队列private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);//线程池private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();//类加载完就执行@PostConstructprivate void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());}class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {//1.获取队列中的订单信息VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();//2.创建订单handleVoucherOrder(voucherOrder);} catch (Exception e) {log.error("订单异常：" + e);}}}}private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();//创建锁对象RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);//获取锁方法boolean lockFlag = redisLock.tryLock();//判断是否获取成功if (!lockFlag) {log.error("不要重复下单");return;}//事务方法执行起来可能会出现异常，但最后都要释放锁,所以try-catch起来try {proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);} finally {redisLock.unlock();}}@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 获取用户idLong userId = UserHolder.getUser().getId();// 1. 调用lua脚本//不需要传key，所以传个空集合Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString());int intValue = result.intValue();//2. 判断结果是否为0if (intValue != 0) {return Result.fail(intValue == 1 ? "库存不足" : "不要重复下单");}//3. 将优惠券id,用户id、订单id保存在阻塞队列中//3.1.创建订单VoucherOrder order = new VoucherOrder();//3.1.1 订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");order.setId(orderId);//3.1.2 用户idorder.setUserId(userId);//3.1.3 优惠券idorder.setVoucherId(voucherId);//3.2 放入阻塞队列中orderTasks.add(order);//3.3 获取当前的代理对象(事物)proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();//4. 返回订单idreturn Result.ok(orderId);}@Transactionalpublic void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {//5.一人一单Long userId = voucherOrder.getUserId();//查询Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();//判断订单是否存在if (count > 0) {log.error("用户已经购买过一次");return;}//6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0).update();if (!success) {log.error("不要重复下单");return;}save(voucherOrder);}}

测试：
image.png

image.png
image.png

现在我们的阻塞队列使用的是jvm的内存，将来有无数的请求进来，内存可能会满，而且如果服务重启或者宕机，订单信息就消失了，可能会出现一些问题，接下来学习一下redis的消息队列

3. Redis的消息队列

消息队列，字面意思就是存放消息的队列，最简单的消息队列包含三个角色

  • 生产者：发送消息到消息队列
  • 消息队列：存储和管理消息，也称为消息代理
  • 消费者：从消息队列获取消息并处理消息

image.png

市面上有很多的消息队列的产品，但是搭建他们也是需要成本的，既然我们已经搭建起了redis集群，为了减少成本，可以使用redis提供的三种不同的方式

  • list结构：基于list结构模拟消息队列
  • PubSub：订阅发布，基本的点对点消息模型
  • Stream：比较完善的消息队列模型

3.1 基于list实现消息队列

Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。
队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用: LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像VM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。
image.png

优点:

  • 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
  • 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
  • 可以满足消息有序性

缺点:

  • 无法避免消息丢失
  • 只支持单消费者

3.2 基于PubSub实现消息队列

Pubsub(发布订阅)是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息

  • SUBSCRIBE channel[channell : 订阅一个或多个频道
  • PUBLISH channel msg : 向一个频道发送消息
  • PSUBSCRIBE pattern[pattern]: 订与pattern格式匹配的所有频道

image.png

优点:

  • 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点:

  • 不支持数据持久化
  • 无法避免消息丢失
  • 消息堆积有上限，超出时数据丢失

3.3 基于stream实现消息队列

3.3.1 stream的单消费模式

Stream是Redis5.0引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列

  1. 发送消息的命令：

image.png

  • 中间的内容都是可选。红框标注的基本可以不用管；绿框用来设置消息队列的最大消息数量；黄框用来设置消息的id,*代表redis自动生成；蓝框是队列中的消息内容

示例：
xadd users * name zhuyi love lvhan
返回id
image.png

  1. 查看队列中消息数量的命令

xlen key
示例：
image.png

  1. 读取队列中消息的命令

image.png

  • [COUNT count] 是每次读取消息的最大数量
  • [BLOCK milliseconds] 当没消息时，是否阻塞及阻塞时长
  • STREAMS key 要从哪个队列开始读，key就是队列名
  • ID 起始id,只返回大于该id的消息。0：代表从第一个消息开始，$：代表从最新的消息开始

示例：
从第一个消息开始读
image.png
因为消息已经读过，没有最新的消息，所以读不出来
image.png

特点：

  • 消息可回溯
  • 一个消息可以被多个消费者读取
  • 可以阻塞读取
  • 有消息漏读的风险。使用$，在读一条消息的时候，有超过一条以上的消息进入队列，只会读取最后一条

3.3.2 stream的消费者组模式

消费者组，将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列，有以下好处：

  • 消息分流：队列中的消息会分流给组内的不同消费者，而不是重复消费，从而加快消息处理的速度。如果想让一个消息被多个消费者消费，可以多加几个组
  • 消息标识：消费者组会维护一个标识，记录最后一个被处理的消息，哪怕消费者宕机重启，还会从标识之后读取消息，确保每一个消息都会被消费
  • 消息确认：消费者获取消息后，消息处于pending（待处理）状态，并存入一个pending-list。当处理完成后需要通过XACK来确认消息，标记消息为已处理，才会从pending-list移除，保证所有的消息只要被获取到了，就能至少被消费一次
  1. 创建消费者组：

image.png

  • key：队列名称
  • groupName：消费者组名称
  • ID：起始ID标识，$代表队列中最新的消息，0则代表队列中第一个消息
  • MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列

其他常见命令：
image.png

示例：
image.png

  1. 从消费者组读取消息

image.png

  • group：消费组名称
  • consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
  • count：本次查询的最大数量
  • BLOCK millisecond：当没有消息时最长等待时间
  • NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
  • STREAMS key：指定队列名称
  • ID：获取消息的起始id：1. “>”：从下一个未消费的消息开始。2. 其他：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

示例：
image.png

  1. 确认消息

我们获取到消息消费后，一定要确认它，把他从pending-list中移除
image.png

  • key：队列名称
  • group：消费组名称
  • ID：获取消息的起始id：1. “>”：从下一个未消费的消息开始。2. 其他：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

示例：
image.png

消费者监听消息的基本思路：
image.png
特点：

  • 消息可回溯
  • 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
  • 可以阻塞读取
  • 没有消息漏读的风险
  • 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

如果你的公司业务比较庞大，对消息队列要求比较严格，还是建议使用更专业的消息队列，如rabbitmq等，但如果是中小型公司，对消息队列需要没那么大，redis的stream就已经能满足需求了

3.4 基于stream消息队列实现异步秒杀

image.png

  1. 创建一个Stream类型的消息队列，定义为stream.orders,这里直接在客户端完成了
XGROUP CREATE stream.orders g1 0 mkstream
  1. 修改之前的秒杀下单lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包括voucherId、userId、orderId

修改lua脚本：
主要添加了一个订单id的参数，在业务的最后向队列发送消息

-- 1. 参数列表
-- 1.1 优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2 用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3 订单id
local orderId = ARGV[3]-- 2. key
-- 2.1 库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2 订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3. 脚本业务
-- 判断库存是否充足
if (tonumber(redis.call('get',stockKey)) <= 0) then-- 库存不足return 1
end
-- 判断用户是否下单
if (redis.call('sismember',orderKey,userId) == 1) then-- 用户下过单return 2
end-- 扣减库存
redis.call('incrby',stockKey,-1);
-- 下单，保存用户id到set集合
redis.call('sadd',orderKey,userId);
-- 发送消息
redis.call('xadd','stream.orders','*','voucherId',voucherId,'userId',userId,'id',orderId)
return 0

修改一下调用lua脚本的逻辑：
新添加一个订单id的参数

// 1. 调用lua脚本
//不需要传key，所以传个空集合
Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(),String.valueOf(orderId)
);
int intValue = result.intValue();
  1. 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单

在原有的线程任务逻辑上修改，从消息队列中获取订单信息，判断一下订单信息是否为空，如果为空，说明没有消息，继续下一次循环，如果有，去解析数据，拿到订单，通过以前写过的createVoucherOrder()方法来创建订单，最后一定要确认消息，将消息从pending-list中移除。
如果在执行时出现了错误或者服务宕机，通过handlePendingList()方法处理pending-list中已消费但未确认的订单，这里如果出现异常，就不用再调用这个方法了

private class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {// 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed()));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环continue;}// 解析数据MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单handleVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("stream.orders", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);handlePendingList();}}}private void handlePendingList() {while (true) {try {// 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0")));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有异常消息，结束循环break;}// 解析数据MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单handleVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("stream.orders", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}
}

XACK确认消息：
stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());

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系列文章目录 目录 系列文章目录 前言 一、二叉树相关问题 二、回溯相关问题 三、动态规划相关问题 总结 前言 刷题按照&#xff1a;[力扣刷题攻略] Re&#xff1a;从零开始的力扣刷题生活 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;&#xff0c;如图&#xff0c;因为是讲…
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A start job is running for Hold unt…s up (1d 18h 52min 25s / no limit) 如何去掉

A start job is running for Hold unt…s up (1d 18h 52min 25s / no limit) 如何去掉

在host串口里一直出现打印 A start job is running for Hold unt…s up (1d 18h 52min 25s / no limit) 这个是有一个进程一直在执行中&#xff0c;那么是什么呢&#xff1f;因为我的host通过SSH连接后就可以进入host shell界面了。那这个线程是什么程序导致的呢&#xff1f; …
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小程序域名SSL证书的重要性

小程序域名SSL证书的重要性

1. 数据安全 小程序中可能涉及用户的个人信息、支付信息等敏感数据&#xff0c;而未加密的通信容易受到中间人攻击。通过使用SSL证书&#xff0c;所有数据在传输过程中都会被加密&#xff0c;确保用户信息不被窃取或篡改。 2. 用户信任 浏览器和操作系统对使用SSL证书的网站…
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索引出错问题。为什么建立了索引，也避免了索引失效问题，还是会出现查询不走索引的情况？

索引出错问题。为什么建立了索引，也避免了索引失效问题，还是会出现查询不走索引的情况？

什么建立了索引&#xff0c;也避免了索引失效问题&#xff0c;还是会出现查询不走索引的情况&#xff1f; 其实这个问题在于CBO&#xff08;Cost-based Optimizer&#xff09;&#xff0c;优化器是很强大的&#xff01;他根据开销来决定是否要用索引以及用哪个索引&#xff01;…
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Spring-SpringFramework特性以及IOC相关知识

Spring-SpringFramework特性以及IOC相关知识

SpringFramework五大模块 特性 IOC思想和DI IOC是容器&#xff0c;用于管理资源 IOC&#xff1a;Inversion of Control 反转控制 DI&#xff1a;Dependecy Injection 依赖注入 组件以预先定义好的方式接受来自容器的资源注入 IOC在Spring中的实现 spring提供两种方式&…
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图书管理系统源码，图书管理系统开发，图书借阅系统源码四TuShuManager应用程序MVC视图View

图书管理系统源码，图书管理系统开发，图书借阅系统源码四TuShuManager应用程序MVC视图View

Asp.net web应用程序MVC之View视图 .ASP.NET MVC页面也就是要说的视图基本被放在Views文件夹下&#xff1b; 2.利用APS.NET MVC模板生成框架&#xff0c;Views文件夹下的默认页面为.cshtml页面&#xff1b; 3.ASP.NET MVC默认页面为Razor格式的页面&#xff0c;因此默认页面为.…
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NX二次开发UF_CURVE_ask_wrap_curves 函数介绍

NX二次开发UF_CURVE_ask_wrap_curves 函数介绍

文章作者&#xff1a;里海 来源网站&#xff1a;https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan UF_CURVE_ask_wrap_curves Defined in: uf_curve.h int UF_CURVE_ask_wrap_curves(tag_t wrap_curve_object, int * num_output_curves, tag_t * * output_curves ) overview 概述 …
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