Java并发 | 常见线程安全容器

文章目录

  • 简介
  • 一、Hash表
    • 🚣1、ConcurrentHashMap
      • 1.1 内部实现原理
      • 1.2 并发操作方法
      • 1.3 ConcurrentHashMap与Hashtable的比较
  • 二、集合
    • 🚣2、CopyOnWriteArrayList
      • 2.1 内部实现原理
      • 2.2 Copy-On-Write(COW)设计思想
      • 2.3 实操
  • 三、Map
    • 🚣3、ConcurrentSkipListMap
      • 3.1 跳表(Skip List)
      • 3.2 并发操作方法
  • 四、队列
    • 🚣4、ConcurrentLinkedQueue
      • 4.1 内部实现原理
      • 4.2 并发操作方法
    • 🚣5、BlockingQueue(阻塞队列)
      • 5.1 内部实现原理
      • 5.2 阻塞队列和非阻塞队列
      • 5.3 使用场景和示例
    • 🚣6、ConcurrentLinkedDeque(双端队列)
      • 6.1 内部实现原理
      • 6.2 并发操作方法



简介

  线程安全数据类型通常提供了一些同步机制来保证数据的一致性。这些机制可以包括锁、互斥量、原子操作、无锁算法等。会在多个线程同时访问数据时进行同步操作,以保证每个操作的原子性和正确性。

一、Hash表

🚣1、ConcurrentHashMap


  我们知道HashMap是非线程安全的,在并发环境下容易导致数据错误。ConcurrentHashMap是Java1.5版本推出的线程安全容器,它适用于以下场景点:

  • 高并发读写:当多个线程需要同时读写哈希表时,ConcurrentHashMap能够提供更好的并发性能。
  • 大规模数据:当哈希表中的数据量较大时,ConcurrentHashMap的分段锁机制能够减小锁的粒度,提高并发更新的效率。

1.1 内部实现原理

  ConcurrentHashMap的内部实现原理主要包括以下几点:

  • 分段锁机制(JDK1.6):ConcurrentHashMap将整个哈希表分成多个段(Segment),每个段维护着一个独立的锁。不同线程对不同段的操作可以并发进行,从而提高了并发性能。
  • CAS(JDK1.8):在1.8的时候摒弃了segment臃肿的设计,直接针对的是Node[] tale数组中的每一个桶,进一步减小了锁粒度,插入时使用CAS自旋锁的方式将值插入。
  • 数组+链表/红黑树:每个段内部使用数组+链表(或红黑树)的数据结构来存储键值对。当链表长度超过阈值时,链表会转换为红黑树,以提高查找的效率。
  • CAS操作:ConcurrentHashMap使用CAS乐观锁(Compare and Swap)操作来实现并发更新,避免了使用传统的锁机制带来的性能开销。

插入数据流程:

1.做插入操作时,首先进入乐观锁(CAS)
2.然后,在乐观锁中判断容器是否初始化, 如果没初始化则初始化容器
3.如果已经初始化,则判断该hash位置的节点是否为空,如果为空,则通过CAS操作进行插入
4.如果该节点不为空,再判断容器是否在扩容中,如果在扩容,则帮助其扩容。
5.如果没有扩容,则进行最后一步,先加锁,然后找到hash值相同的那个节点(hash冲突)
6.循环判断这个节点上的链表,决定做覆盖操作还是插入操作。
7.循环结束,插入完毕。

1.2 并发操作方法

  ConcurrentHashMap提供了一系列的并发操作方法,常用的包括:

  • put(key, value):向ConcurrentHashMap中插入键值对。
  • get(key):根据键获取对应的值。
  • remove(key):根据键移除对应的键值对。
  • size():返回ConcurrentHashMap中键值对的数量。
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;public class ConcurrentHashMapExample {public static void main(String[] args) {// 创建ConcurrentHashMap实例ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();// 并发插入键值对map.put("key1", 1);map.put("key2", 2);map.put("key3", 3);// 并发读取键值对int value1 = map.get("key1");int value2 = map.get("key2");int value3 = map.get("key3");// 并发移除键值对map.remove("key1");// 获取键值对数量int size = map.size();System.out.println("value1: " + value1);System.out.println("value2: " + value2);System.out.println("value3: " + value3);System.out.println("size: " + size);}
}

1.3 ConcurrentHashMap与Hashtable的比较

  同ConcurrentHashMap一样的线程安全容器还有Hashtable,ConcurrentHashMap从JDK 1.5开始引入,而Hashtable则从JDK 1.0就已经存在。

特性ConcurrentHashMapHashtable
线程安全性高并发环境下提供线程安全操作高并发环境下提供线程安全操作(通过synchronized关键字实现)
锁粒度分段锁(Segment)整个哈希表的锁
性能在高并发环境下具有更好的性能和可伸缩性在高并发环境下性能较差,因为整个哈希表被单个锁保护,可能导致竞争瓶颈
迭代器弱一致性ConcurrentHashMap的迭代器提供弱一致性(不一定能反映最新的修改)Hashtable的迭代器是强一致性的(反映最新的修改)
允许null键和null值允许不允许
继承关系实现了ConcurrentMap接口,继承自AbstractMap类继承自Dictionary类,不推荐在新代码中使用

  多线程环境下,推荐使用ConcurrentHashMap而不是HashTable。



二、集合

🚣2、CopyOnWriteArrayList


  ArrayList也不是线程安全的数据类型,想要在并发环境下使用List类型的变量,可以使用CopyOnWriteArrayList,它适用于读多写少的环境,支持并发读,可以保证数据的最终一致性(不保证实时性,不保证每次读的数据都是最新的)

  特点:

  • 支持高并发读取:CopyOnWriteArrayList允许多个线程同时读取数据,读取操作不需要加锁,因此可以实现高效的并发读取。
  • 写操作的代价较高:当进行写操作时,CopyOnWriteArrayList会创建一个新的数组,并将原有数组的内容复制到新数组中,然后进行写操作。因此,写操作的代价较高,适用于读操作远远多于写操作的场景。

2.1 内部实现原理

  CopyOnWriteArrayList的内部实现原理主要包括以下几点:

  • 数组:CopyOnWriteArrayList内部使用数组来存储元素。
  • 写时复制:当进行写操作时,CopyOnWriteArrayList会创建一个新的数组,并将原有数组的内容复制到新数组中,然后进行写操作。这种写时复制的机制保证了读操作的线程安全性。

2.2 Copy-On-Write(COW)设计思想

  如果简单的使用读写锁的话,在写锁被获取之后,读写线程被阻塞,只有当写锁被释放后读线程才有机会获取到锁从而读到最新的数据,站在读线程的角度来看,即读线程任何时候都是获取到最新的数据,满足数据实时性,但是读取速度会被限制。

  COW牺牲数据实时性满足数据的最终一致性,以获取更快的读取。

  COW通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候,不直接往当前容器添加,而是先将当前容器进行Copy,复制出一个新的容器,然后新的容器里添加元素,添加完元素之后,再将原容器的引用指向新的容器。

  对CopyOnWrite容器进行并发的读的时候,不需要加锁,因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想,延时更新的策略是通过在写的时候针对的是不同的数据容器来实现的,放弃数据实时性达到数据的最终一致性。

2.3 实操

  CopyOnWriteArrayList提供了一系列的并发操作方法,常用的包括:

  • add(element):向CopyOnWriteArrayList的末尾添加元素。
  • get(index):根据索引获取对应的元素。
  • remove(index):根据索引移除对应的元素。
  • size():返回CopyOnWriteArrayList中元素的数量。
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class CopyOnWriteArrayListExample {public static void main(String[] args) {// 创建CopyOnWriteArrayList实例CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();// 并发添加元素list.add("element1");list.add("element2");list.add("element3");// 并发读取元素String element1 = list.get(0);String element2 = list.get(1);String element3 = list.get(2);// 并发移除元素list.remove(0);// 获取元素数量int size = list.size();System.out.println("element1: " + element1);System.out.println("element2: " + element2);System.out.println("element3: " + element3);System.out.println("size: " + size);}
}



三、Map

🚣3、ConcurrentSkipListMap


  ConcurrentSkipListMap是Java中的线程安全的有序映射表实现,它具有以下特点:

  • 有序映射、范围查询:ConcurrentSkipListMap维护了一个有序的键值对映射关系,根据键的顺序,它可以提供范围查询、按键排序等功能。

  • 并发安全:多个线程可以同时对其进行读取和写入操作而不需要额外的同步措施。它使用了一些并发控制机制,如CAS(Compare and Swap)操作和锁分段技术,来保证并发访问的正确性和一致性。

  • 高效性能:它内部使用了跳表数据结构,通过层级索引的方式提供了快速的查找和插入操作。同时,它采用了锁分段技术,不同的线程可以并发地访问不同的段,减少了锁的竞争,提高了并发性能。

  • 不允许空键:ConcurrentSkipListMap不允许插入空键(null key),因为它使用键的顺序来维护有序性。如果需要使用空键,可以考虑使用ConcurrentHashMap。

3.1 跳表(Skip List)

  ConcurrentSkipListMap的内部实现原理主要依赖于跳表(Skip List)数据结构来实现高效的并发操作和有序性。

  跳表(Skip List)是一种基于链表的数据结构,通过在原始链表上建立多级索引,以提高查找效率,特别适用于需要频繁的插入和查找操作的有序集合。它的实现相对简单,并且在实际应用中具有广泛的应用,如数据库索引、缓存实现等。

在这里插入图片描述

  1. 结构组成:跳表由多个层级组成,每个层级都是一个有序的链表。最底层是原始链表,每个元素按照顺序连接。上面的每个层级都是原始链表的子集,其中的元素通过指针连接到下一层级的元素。

  2. 索引层级:跳表的每个层级都是原始链表的一个子集。顶层包含最少的元素,而底层包含所有的元素。每个元素在每个层级中都有一个指针,指向下一个层级中与其相邻的元素。

  3. 跳跃操作:跳表的名称来源于它的跳跃操作。通过索引层级,跳表可以在查找时跳过一些元素,从而快速定位目标元素。这种跳跃操作类似于二分查找,但可以在更高的层级上进行跳跃。

  4. 插入和删除操作:插入和删除操作在跳表中相对容易。在插入元素时,需要在每个层级中找到正确的位置,并更新相应的指针。删除操作类似,需要更新相应的指针。这些操作的时间复杂度通常为O(log n),其中n是元素的数量。

  5. 查找操作:跳表的查找操作非常高效。通过跳跃操作,可以在O(log n)的时间复杂度内找到目标元素。跳表的查找效率与平衡二叉搜索树相当,但实现起来相对简单。

  6. 空间复杂度:跳表的空间复杂度为O(n),其中n是元素的数量。这是因为跳表需要额外的索引层级来提高查找效率。

3.2 并发操作方法

  ConcurrentSkipListMap提供了一系列的并发操作方法,常用的包括:

  • put(key, value):向映射表中添加键值对。
  • get(key):根据键获取对应的值。
  • remove(key):根据键移除对应的键值对。
  • size():返回映射表中键值对的数量。
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;public class ConcurrentSkipListMapExample {public static void main(String[] args) {// 创建ConcurrentSkipListMap实例ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();// 并发添加键值对map.put(3, "value3");map.put(1, "value1");map.put(2, "value2");// 并发获取值String value1 = map.get(1);String value2 = map.get(2);// 并发移除键值对map.remove(3);// 获取映射表大小int size = map.size();System.out.println("value1: " + value1);System.out.println("value2: " + value2);System.out.println("size: " + size);}
}

四、队列

🚣4、ConcurrentLinkedQueue


  ConcurrentLinkedQueue是基于链表实现的数据安全队列。

  • 支持高并发操作:ConcurrentLinkedQueue使用了无锁的算法,可以实现高效的并发操作。
  • 无界队列:ConcurrentLinkedQueue没有容量限制,可以根据需要动态地添加元素。

4.1 内部实现原理

  ConcurrentLinkedQueue的内部实现原理主要包括以下几点:

  • 链表:ConcurrentLinkedQueue内部使用链表来存储元素。
  • CAS操作:ConcurrentLinkedQueue使用CAS(Compare and Swap)操作来实现并发操作,避免了使用传统的锁机制带来的性能开销。

链表结点结构:

private static class Node<E> {volatile E item;volatile Node<E> next;.......
}

  Node节点主要包含了两个域:一个是数据域item,另一个是next指针,用于指向下一个节点从而构成链式队列。并且都是用volatile进行修饰的,以保证内存可见性。另外ConcurrentLinkedQueue含有这样两个成员变量,说明ConcurrentLinkedQueue通过持有头尾指针进行管理队列。

private transient volatile Node<E> head;
private transient volatile Node<E> tail;

在这里插入图片描述

CAS操作:
  ConcurrentLinkedQueue对Node的CAS操作有这样几个:

//更改Node中的数据域item	
boolean casItem(E cmp, E val) {return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
}
//更改Node中的指针域next
void lazySetNext(Node<E> val) {UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
}
//更改Node中的指针域next
boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
}

4.2 并发操作方法

  ConcurrentLinkedQueue提供了一系列的并发操作方法,常用的包括:

  • offer(element):向队列尾部添加元素。
  • poll():从队列头部获取并移除元素。
  • peek():获取队列头部的元素,但不移除。
  • size():返回队列中元素的数量。
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class ConcurrentLinkedQueueExample {public static void main(String[] args) {// 创建ConcurrentLinkedQueue实例ConcurrentLinkedQueue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();// 并发添加元素queue.offer("element1");queue.offer("element2");queue.offer("element3");// 并发获取并移除元素String element1 = queue.poll();String element2 = queue.poll();// 并发获取队列头部元素String head = queue.peek();// 获取队列大小int size = queue.size();System.out.println("element1: " + element1);System.out.println("element2: " + element2);System.out.println("head: " + head);System.out.println("size: " + size);}
}

🚣5、BlockingQueue(阻塞队列)


  BlockingQueue是Java中的线程安全的阻塞队列实现,它具有以下特点:

  • 支持并发操作:BlockingQueue可以在多个线程之间安全地传递数据。
  • 阻塞操作:当队列为空时,获取元素的操作会被阻塞;当队列已满时,添加元素的操作会被阻塞。
  • 先进先出,全自动,不用管什么时候阻塞

在这里插入图片描述

5.1 内部实现原理

  BlockingQueue的内部实现原理主要依赖于同步器(如ReentrantLock、Condition、Semaphore等)来实现阻塞操作的控制。

5.2 阻塞队列和非阻塞队列

  阻塞队列适用于需要线程之间同步和协作的场景,而非阻塞队列适用于对并发性能要求较高的场景。

  阻塞队列(Blocking Queue)是一种线程安全的队列,当队列为空时,从队列中获取元素的操作会被阻塞,直到队列中有可用元素;当队列已满时,向队列中添加元素的操作会被阻塞,直到队列有空闲位置。阻塞队列提供了一种简单而有效的方式来实现线程之间的同步和协作。

  常见的阻塞队列实现包括ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueueArrayBlockingQueue使用数组实现,具有固定的容量;LinkedBlockingQueue使用链表实现,可以选择是否有容量限制。

  阻塞队列的特点:

  1. 线程安全:阻塞队列是线程安全的,多个线程可以同时进行入队和出队操作,而不需要额外的同步措施。
  2. 阻塞操作:当队列为空时,获取元素的操作会被阻塞,直到队列中有可用元素;当队列已满时,添加元素的操作会被阻塞,直到队列有空闲位置。
  3. 同步和协作:阻塞队列提供了一种简单的机制来进行线程之间的同步和协作。线程可以在队列上等待或者唤醒其他线程,以实现线程之间的协调。

  非阻塞队列(Non-blocking Queue)是一种不会阻塞线程的队列实现,当队列满时,添加元素的操作会立即返回失败;当队列为空时,获取元素的操作会立即返回空值。非阻塞队列通常使用原子操作和无锁算法来实现。

  常见的非阻塞队列实现包括ConcurrentLinkedQueueLinkedTransferQueueConcurrentLinkedQueue使用链表实现,适用于高并发场景;LinkedTransferQueueLinkedBlockingQueue的扩展,提供了更高级的操作和功能。

  非阻塞队列的特点:

  1. 非阻塞操作:非阻塞队列的操作不会阻塞线程,当队列满时,添加元素的操作会立即返回失败;当队列为空时,获取元素的操作会立即返回空值。
  2. 并发性能:非阻塞队列通常使用原子操作和无锁算法实现,可以在高并发环境下提供较好的性能。
  3. 无等待性:一些非阻塞队列实现提供无等待(wait-free)的保证,即任意时刻都有至少一个线程可以继续进行操作,而不会被其他线程阻塞。

5.3 使用场景和示例

  BlockingQueue提供了一系列的并发操作方法,常用的包括:

  • put(element):向队列尾部添加元素,如果队列已满,则阻塞等待。
  • take():从队列头部获取并移除元素,如果队列为空,则阻塞等待。
  • offer(element, timeout, unit):向队列尾部添加元素,如果队列已满,则阻塞一段时间,超时后返回false。
  • poll(timeout, unit):从队列头部获取并移除元素,如果队列为空,则阻塞一段时间,超时后返回null。

示例代码:

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;public class BlockingQueueExample {public static void main(String[] args) {// 创建BlockingQueue实例BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(3);// 生产者线程Thread producerThread = new Thread(() -> {try {// 向队列中添加元素queue.put("element1");queue.put("element2");queue.put("element3");System.out.println("Producer: elements added to the queue.");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});// 消费者线程Thread consumerThread = new Thread(() -> {try {// 从队列中获取元素String element1 = queue.take();String element2 = queue.take();String element3 = queue.take();System.out.println("Consumer: elements taken from the queue.");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});// 启动生产者和消费者线程producerThread.start();consumerThread.start();}
}



🚣6、ConcurrentLinkedDeque(双端队列)


  ConcurrentLinkedDeque是Java中的线程安全的双端队列实现,它具有以下特点:

  • 支持高并发操作:ConcurrentLinkedDeque使用了无锁的算法,可以实现高效的并发操作。
  • 双端队列:ConcurrentLinkedDeque可以在队列的两端进行元素的插入和删除操作。

6.1 内部实现原理

  ConcurrentLinkedDeque的内部实现原理主要依赖于链表数据结构来实现高效的并发操作。

6.2 并发操作方法

  ConcurrentLinkedDeque提供了一系列的并发操作方法,常用的包括:

  • addFirst(element):在队列的头部添加元素。
  • addLast(element):在队列的尾部添加元素。
  • removeFirst():移除并返回队列头部的元素。
  • removeLast():移除并返回队列尾部的元素。
  • peekFirst():返回队列头部的元素,但不移除。
  • peekLast():返回队列尾部的元素,但不移除。
  • size():返回队列中元素的数量。
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedDeque;public class ConcurrentLinkedDequeExample {public static void main(String[] args) {// 创建ConcurrentLinkedDeque实例ConcurrentLinkedDeque<Integer> deque = new ConcurrentLinkedDeque<>();// 并发添加元素deque.addFirst(3);deque.addLast(1);deque.addLast(2);// 并发移除元素int first = deque.removeFirst();int last = deque.removeLast();// 获取队列头部和尾部的元素int peekFirst = deque.peekFirst();int peekLast = deque.peekLast();// 获取队列大小int size = deque.size();System.out.println("First: " + first);System.out.println("Last: " + last);System.out.println("Peek First: " + peekFirst);System.out.println("Peek Last: " + peekLast);System.out.println("Size: " + size);}
}

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/28686.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

【深度学习_TensorFlow】手写数字识别

写在前面 到这里为止&#xff0c;我们已经学习完张量的常用操作方法&#xff0c;已具备实现大部分神经网络技术的基础储备了。这一章节我们将开启神经网络的学习&#xff0c;然而并不需要像学习前面那样了解大量的张量操作&#xff0c;而是将重点转向理解概念知识&#xff0c;…

2021年03月 Python(一级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

一、单选题(共25题,每题2分,共50分) 第1题 下列哪个操作不能退出IDLE环境? A:Alt+F4 B:Ctrl+Q C:按ESC键 D:exit() 正确的答案是:B:Ctrl+Q 解析:在IDLE环境中,Ctrl+Q组合键没有特定的功能,不会退出IDLE环境。要退出IDLE环境,可以使用exit()函数或者quit…

设计模式---工厂模式

1.什么是设计模式 软件设计模式&#xff08;Design pattern&#xff09;&#xff0c;又称设计模式&#xff0c;是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。 …

一篇文章教会你什么是Linux进程控制

Linux进程控制 进程创建1.fork函数初识1.1那么fork创建子进程时&#xff0c;操作系统都做了什么呢&#xff1f;1.2 父子进程和CPU中的EIP&#xff08;指令指针&#xff09;之间存在一定的关系1.3 fork的常规用法有哪些&#xff1f;1.4 fork调用失败的原因有哪些&#xff1f; 2.…

【小程序】Canvas 画布分享海报

成品效果图 可以通过切换下面图片形成不同的海报背景分享图 <template><view>// type"2d"必须加<canvas type"2d" :style"{width:Artwidth px,height:Artheight px, margin:0 auto}" canvas-id"firstCanvas"id&quo…

《Java-SE-第三十一章》之网络编程

前言 在你立足处深挖下去,就会有泉水涌出!别管蒙昧者们叫嚷:“下边永远是地狱!” 博客主页&#xff1a;KC老衲爱尼姑的博客主页 博主的github&#xff0c;平常所写代码皆在于此 共勉&#xff1a;talk is cheap, show me the code 作者是爪哇岛的新手&#xff0c;水平很有限&…

Windows环境利用QT+CMake编译mingw版本的opencv

Opencv官网没有提供mingw版本的opencv库&#xff0c;所以需要自己编译&#xff0c;下面是编译过程&#xff0c;32位64位方法类似。 可以直接下载编译好的mingw版本opencv4.4&#xff1a; 使用CMAKE3.22QT5.13编译后的opencv4.4&#xff08;32位的&#xff09;资源-CSDN文库 …

Python实战之使用Python进行数据挖掘详解

一、Python数据挖掘 1.1 数据挖掘是什么&#xff1f; 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中&#xff0c;通过算法&#xff0c;找出其中的规律、知识、信息的过程。Python作为一门广泛应用的编程语言&#xff0c;拥有丰富的数据挖掘库&#…

抖音seo源码·源代码搭建·支持二开(开源)系统

抖音seo源码&#xff0c;抖音seo系统&#xff0c;抖音搜索排名&#xff0c;源码系统开发 场景&#xff1a;公认的视频发布功能可是必备的&#xff0c;智能剪辑和智能客服更不用说&#xff0c;作为产品中粉丝转化的重要一环也是必不可少的 抖音seo源码开发&#xff0c;即抖音搜…

Linux:shell脚本:基础使用(2)

test命令 格式1&#xff1a;test 条件表达式 格式2&#xff1a;[ 条件表达式 ] (前后至少应有一个空格) 常用的测试操作符 -d&#xff1a;测试是否为目录&#xff08;Directory) -e&#xff1a;测试目录或文件是否存在&#xff08;Exist&#xff09; -f&#xff1a;测试是否…

使用go-zero快速构建微服务

本文是对 使用go-zero快速构建微服务[1]的亲手实践 编写API Gateway代码 mkdir bookstore && cd bookstorego mod init bookstore mkdir api && goctl api -o api/bookstore.api syntax "v1"info(title: "xx使用go-zero"desc: "xx用…

文件或目录损坏且无法读取

如上图报错&#xff0c;我们直接用cmd命令输入【CHKDSK C: /F】然后回车 电脑重启后可以了&#xff0c;希望能帮助各位小伙伴

算法通关村——迭代实现二叉树的前中后序遍历

前言 递归就是每次执行方法调用都会先把当前的局部变量、参数值和返回地址等压入栈中&#xff0c;后面在递归返回的时候&#xff0c;从栈顶弹出上一层的各项参数继续执行&#xff0c;这就是递归为什么能够自动返回并执行上一层的方法的原因。因此&#xff0c;我们也可以模拟一个…

HBase Shell 操作

1、基本操作 1.1、进入HBase客户端命令行 前提是先启动hadoop集群和zookeeper集群。 bin/hbase shell 1.2、查看帮助命令 helphelp 查看指定命令的语法规则 查看 list_namespace 的用法&#xff08;‘记得加单引号’&#xff09; help list_namespace 2、namespace 我们…

EVE-NG MPLS 静态 LSP

1 拓扑 2 配置步骤 2.1 配置接口IP 和路由 LER1 interface GigabitEthernet1/0ip address 10.1.1.1 255.255.255.0quitinterface GigabitEthernet2/0ip address 11.1.1.1 255.255.255.0quitip route-static 21.1.1.0 24 10.1.1.2VPC1 ip 11.1.1.100/24 11.1.1.1 配置完成后…

应用在室外LED电子显示屏中的MiniLED背光

LED电子显示屏是一种通过控制半导体发光二极管的显示方式&#xff0c;是由几万–几十万个半导体发光二极管像素点均匀排列组成。它利用不同的材料可以制造不同色彩的LED像素点&#xff0c;以显示文字、图形、图像、动画、行情、视频、录像信号等各种信息的显示屏幕。 LED显示屏…

【100天精通python】Day30:使用python操作数据库_数据库基础入门

专栏导读 专栏订阅地址&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_35831906/category_12375510.html 1 数据库基础知识介绍 1.1 什么是数据库&#xff1f; 数据库是一个结构化存储和组织数据的集合&#xff0c;它可以被有效地访问、管理和更新。数据库的目的是为了提供一种可靠的…

让三驾马车奔腾:华为如何推动空间智能化发展?

上个月&#xff0c;国务院常务会议审议通过了《关于促进家居消费的若干措施》&#xff0c;其中明确提出了“推动单品智能向全屋智能发展创新培育智能消费”“开展数字家庭建设试点”等推动全屋智能拼配发展的建议与方案。 可以说&#xff0c;以整屋为单位的空间智能品类&#x…

基于Java+SpringBoot+Vue的时间管理系统设计与实现(源码+LW+部署文档等)

博主介绍&#xff1a; 大家好&#xff0c;我是一名在Java圈混迹十余年的程序员&#xff0c;精通Java编程语言&#xff0c;同时也熟练掌握微信小程序、Python和Android等技术&#xff0c;能够为大家提供全方位的技术支持和交流。 我擅长在JavaWeb、SSH、SSM、SpringBoot等框架…

数据链路层概述

数据传输过程如下&#xff1a; 数据包按上述过程传输&#xff0c;详见&#xff08;计算机网络概述三&#xff09;。在分析数据链路层时可以假象成其沿着水平传播。 这三段链路层的传播方式可能会有所不同。 基本概念&#xff1a; 链路&#xff1a;指一个节点到相邻节点的一段物…