redis 缓存 @class: 会有 $hibernateproxy_微信亿级在线点赞系统，用Redis如何实现？

点赞功能大家都不会陌生，像微信这样的社交产品中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的，如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多 IDC 的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。

3ca85125c71e6e53e5cf2f80fce5f254.png


图片来 Pexels

本文介绍大型社交平台点赞系统的设计思路，基于 Spring Cloud，用户发起点赞、取消点赞后先存入 Redis 中，再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做持久化存储。

点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。

至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库中，根据项目的实际情况定吧，我是暂时设了两个小时。

项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。

文章分四部分介绍：

  • Redis 缓存设计及实现
  • 数据库设计
  • 数据库操作
  • 开启定时任务持久化存储到数据库

Redis 缓存设计及实现

Redis 安装及运行

Redis 安装请自行查阅相关教程。

说下Docker 安装运行 Redis：

docker run -d -p 6379:6379 redis:4.0.8

如果已经安装了 Redis，打开命令行，输入启动 Redis 的命令：

redis-server

Redis 与 Spring Boot 项目的整合

①在 pom.xml 中引入依赖：

org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis

②在启动类上添加注释 @EnableCaching：

@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient @EnableSwagger2 @EnableFeignClients(basePackages = "com.solo.coderiver.project.client") @EnableCaching public class UserApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(UserApplication.class, args); } }

③编写 Redis 配置类 RedisConfig：

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import java.net.UnknownHostException; @Configuration public class RedisConfig { @Bean @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") public RedisTemplate redisTemplate( RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException { Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); RedisTemplate template = new RedisTemplate(); template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); template.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; } @Bean @ConditionalOnMissingBean(StringRedisTemplate.class) public StringRedisTemplate stringRedisTemplate( RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException { StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(); template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); return template; } }

至此 Redis 在 Spring Boot 项目中的配置已经完成，可以愉快的使用了。

Redis 的数据结构类型

Redis 可以存储键与 5 种不同数据结构类型之间的映射，这5种数据结构类型分别为 String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)和 Zset(有序集合)。

下面来对这 5 种数据结构类型作简单的介绍：

b64e625ebaed598f0429d6aee8651fdf.png

点赞数据在 Redis 中的存储格式

用 Redis 存储两种数据：

  • 一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据。
  • 另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。

由于需要记录点赞人和被点赞人，还有点赞状态(点赞、取消点赞)，还要固定时间间隔取出 Redis 中所有点赞数据，分析了下 Redis 数据格式中 Hash 最合适。

因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。

这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。

设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。

将点赞人 id 和被点赞人 id 作为键，两个 id 中间用 :: 隔开，点赞状态作为值。

所以如果用户点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 1 。

取消点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 0 。取数据时把键用 :: 切开就得到了两个id，也很方便。

在可视化工具 RDM 中看到的是这样子：

46ee27c5e1e5e775de4edf5677ca51db.png

操作 Redis

将具体操作方法封装到了 RedisService 接口里：

①RedisService.java

import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO; import java.util.List; public interface RedisService { /** * 点赞。状态为1 * @param likedUserId * @param likedPostId */ void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId); /** * 取消点赞。将状态改变为0 * @param likedUserId * @param likedPostId */ void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId); /** * 从Redis中删除一条点赞数据 * @param likedUserId * @param likedPostId */ void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId); /** * 该用户的点赞数加1 * @param likedUserId */ void incrementLikedCount(String likedUserId); /** * 该用户的点赞数减1 * @param likedUserId */ void decrementLikedCount(String likedUserId); /** * 获取Redis中存储的所有点赞数据 * @return */ List getLikedDataFromRedis(); /** * 获取Redis中存储的所有点赞数量 * @return */ List getLikedCountFromRedis(); }

②实现类 RedisServiceImpl.java

import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO; import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService; import com.solo.coderiver.user.service.RedisService; import com.solo.coderiver.user.utils.RedisKeyUtils; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.Cursor; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; @Service @Slf4j public class RedisServiceImpl implements RedisService { @Autowired RedisTemplate redisTemplate; @Autowired LikedService likedService; @Override public void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId) { String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId); redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.LIKE.getCode()); } @Override public void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) { String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId); redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode()); } @Override public void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) { String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId); redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key); } @Override public void incrementLikedCount(String likedUserId) { redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, 1); } @Override public void decrementLikedCount(String likedUserId) { redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1); } @Override public List getLikedDataFromRedis() { Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE); List list = new ArrayList<>(); while (cursor.hasNext()){ Map.Entry entry = cursor.next(); String key = (String) entry.getKey(); //分离出 likedUserId，likedPostId String[] split = key.split("::"); String likedUserId = split[0]; String likedPostId = split[1]; Integer value = (Integer) entry.getValue(); //组装成 UserLike 对象 UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value); list.add(userLike); //存到 list 后从 Redis 中删除 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key); } return list; } @Override public List getLikedCountFromRedis() { Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE); List list = new ArrayList<>(); while (cursor.hasNext()){ Map.Entry map = cursor.next(); //将点赞数量存储在 LikedCountDT String key = (String)map.getKey(); LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue()); list.add(dto); //从Redis中删除这条记录 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key); } return list; } }

③用到的工具类和枚举类

RedisKeyUtils，用于根据一定规则生成 key：

public class RedisKeyUtils { //保存用户点赞数据的key public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED"; //保存用户被点赞数量的key public static final String MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT = "MAP_USER_LIKED_COUNT"; /** * 拼接被点赞的用户id和点赞的人的id作为key。格式 222222::333333 * @param likedUserId 被点赞的人id * @param likedPostId 点赞的人的id * @return */ public static String getLikedKey(String likedUserId, String likedPostId){ StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append(likedUserId); builder.append("::"); builder.append(likedPostId); return builder.toString(); } }

LikedStatusEnum 用户点赞状态的枚举类：

package com.solo.coderiver.user.enums; import lombok.Getter; /** * 用户点赞的状态 */ @Getter public enum LikedStatusEnum { LIKE(1, "点赞"), UNLIKE(0, "取消点赞/未点赞"), ; private Integer code; private String msg; LikedStatusEnum(Integer code, String msg) { this.code = code; this.msg = msg; } }

数据库设计

数据库表中至少要包含三个字段：被点赞用户 id，点赞用户 id，点赞状态。再加上主键 id，创建时间，修改时间就行了。

建表语句：

create table `user_like`( `id` int not null auto_increment, `liked_user_id` varchar(32) not null comment '被点赞的用户id', `liked_post_id` varchar(32) not null comment '点赞的用户id', `status` tinyint(1) default '1' comment '点赞状态，0取消，1点赞', `create_time` timestamp not null default current_timestamp comment '创建时间', `update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment '修改时间', primary key(`id`), INDEX `liked_user_id`(`liked_user_id`), INDEX `liked_post_id`(`liked_post_id`) ) comment '用户点赞表';

对应的对象 UserLike：

import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum; import lombok.Data; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.GeneratedValue; import javax.persistence.GenerationType; import javax.persistence.Id; /** * 用户点赞表 */ @Entity @Data public class UserLike { //主键id @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Integer id; //被点赞的用户的id private String likedUserId; //点赞的用户的id private String likedPostId; //点赞的状态.默认未点赞 private Integer status = LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode(); public UserLike() { } public UserLike(String likedUserId, String likedPostId, Integer status) { this.likedUserId = likedUserId; this.likedPostId = likedPostId; this.status = status; } }

数据库操作

操作数据库同样封装在接口中：

①LikedService

import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.Pageable; import java.util.List; public interface LikedService { /** * 保存点赞记录 * @param userLike * @return */ UserLike save(UserLike userLike); /** * 批量保存或修改 * @param list */ List saveAll(List list); /** * 根据被点赞人的id查询点赞列表(即查询都谁给这个人点赞过) * @param likedUserId 被点赞人的id * @param pageable * @return */ Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable); /** * 根据点赞人的id查询点赞列表(即查询这个人都给谁点赞过) * @param likedPostId * @param pageable * @return */ Page getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable); /** * 通过被点赞人和点赞人id查询是否存在点赞记录 * @param likedUserId * @param likedPostId * @return */ UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId); /** * 将Redis里的点赞数据存入数据库中 */ void transLikedFromRedis2DB(); /** * 将Redis中的点赞数量数据存入数据库 */ void transLikedCountFromRedis2DB(); }

②LikedServiceImpl 实现类

import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserInfo; import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO; import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum; import com.solo.coderiver.user.repository.UserLikeRepository; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService; import com.solo.coderiver.user.service.RedisService; import com.solo.coderiver.user.service.UserService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import java.util.List; @Service @Slf4j public class LikedServiceImpl implements LikedService { @Autowired UserLikeRepository likeRepository; @Autowired RedisService redisService; @Autowired UserService userService; @Override @Transactional public UserLike save(UserLike userLike) { return likeRepository.save(userLike); } @Override @Transactional public List saveAll(List list) { return likeRepository.saveAll(list); } @Override public Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable) { return likeRepository.findByLikedUserIdAndStatus(likedUserId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable); } @Override public Page getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable) { return likeRepository.findByLikedPostIdAndStatus(likedPostId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable); } @Override public UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId) { return likeRepository.findByLikedUserIdAndLikedPostId(likedUserId, likedPostId); } @Override @Transactional public void transLikedFromRedis2DB() { List list = redisService.getLikedDataFromRedis(); for (UserLike like : list) { UserLike ul = getByLikedUserIdAndLikedPostId(like.getLikedUserId(), like.getLikedPostId()); if (ul == null){ //没有记录，直接存入 save(like); }else{ //有记录，需要更新 ul.setStatus(like.getStatus()); save(ul); } } } @Override @Transactional public void transLikedCountFromRedis2DB() { List list = redisService.getLikedCountFromRedis(); for (LikedCountDTO dto : list) { UserInfo user = userService.findById(dto.getId()); //点赞数量属于无关紧要的操作，出错无需抛异常 if (user != null){ Integer likeNum = user.getLikeNum() + dto.getCount(); user.setLikeNum(likeNum); //更新点赞数量 userService.updateInfo(user); } } } }

数据库的操作就这些，主要还是增删改查。

开启定时任务持久化存储到数据库

定时任务 Quartz 很强大，就用它了。Quartz 使用步骤如下：

①添加依赖

org.springframework.boot spring-boot-starter-quartz

②编写配置文件

package com.solo.coderiver.user.config; import com.solo.coderiver.user.task.LikeTask; import org.quartz.*; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class QuartzConfig { private static final String LIKE_TASK_IDENTITY = "LikeTaskQuartz"; @Bean public JobDetail quartzDetail(){ return JobBuilder.newJob(LikeTask.class).withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY).storeDurably().build(); } @Bean public Trigger quartzTrigger(){ SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() // .withIntervalInSeconds(10) //设置时间周期单位秒 .withIntervalInHours(2) //两个小时执行一次 .repeatForever(); return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail()) .withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY) .withSchedule(scheduleBuilder) .build(); } }

③编写执行任务的类继承自 QuartzJobBean

package com.solo.coderiver.user.task; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang.time.DateUtils; import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; /** * 点赞的定时任务 */ @Slf4j public class LikeTask extends QuartzJobBean { @Autowired LikedService likedService; private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException { log.info("LikeTask-------- {}", sdf.format(new Date())); //将 Redis 里的点赞信息同步到数据库里 likedService.transLikedFromRedis2DB(); likedService.transLikedCountFromRedis2DB(); } }

在定时任务中直接调用 LikedService 封装的方法完成数据同步。

以上就是点赞功能的设计与实现，不足之处还请各位大佬多多指教。如有更好的实现方案欢迎在评论区交流。

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/574810.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

查询hive表_大数据中Hive与HBase的区别与联系

查询hive表_大数据中Hive与HBase的区别与联系

二者区别Hive&#xff1a;Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具&#xff0c;可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表&#xff0c;并提供简单的sql查询功能。Hive本身不存储和计算数据&#xff0c;它完全依赖于HDFS和MapReduce&#xff0c;Hive中的表纯逻辑。hive需要用到hdfs…
阅读更多...
查询使用NoLock

查询使用NoLock

当我们在操作数据库的时候&#xff0c;无论是查询还是修改数据库的操作我们都习惯使用using(var dbnew XXXDB()){}&#xff0c;但是如果仅仅是做查询&#xff0c;最好是使用NoLock&#xff0c;因为NoLock使用的是共享锁&#xff0c;可以减少死锁发生的机率。 从上图中代码可以看…
阅读更多...
端午粽香html5游戏,《快乐端午粽飘香》亲子活动教案

端午粽香html5游戏,《快乐端午粽飘香》亲子活动教案

《快乐端午粽飘香》亲子活动教案过端午节是我国两千多年来的习惯&#xff0c;为了让幼儿更好地了解端午节&#xff0c;感受端午节丰富的文化内涵&#xff0c;激发初步的爱国主义情感&#xff0c;丰富生活经验&#xff0c;应届毕业生考试网小编特意为大家整理了《快乐端午粽飘香…
阅读更多...
d3js绘制y坐标轴_【ggplot2】 设置坐标轴

d3js绘制y坐标轴_【ggplot2】 设置坐标轴

基本箱线图library(ggplot2)bp ggplot(PlantGrowth, aes(xgroup, yweight)) geom_boxplot()bp反转 x轴 与 y轴bp coord_flip()离散型数据的坐标轴改变坐标轴中各项目的顺序 > 特别注意, 离散数据的坐标轴中数据做为 factor 变量处理,他的位置取决于 level的顺序# 手动设置…
阅读更多...
html页面判断是否登录,egg(103)--egg之定义公共的中间件判断用户是否登录以及去结算页面制作...

html页面判断是否登录,egg(103)--egg之定义公共的中间件判断用户是否登录以及去结算页面制作...

判断用户是否登录中间件app/middleware/userauth.jsmodule.exports (options, app) > {return async function init(ctx, next) {//判断前台用户是否登录 如果登录可以进入 ( 去结算 用户中心) 如果没有登录直接跳转到登录var userinfo ctx.service.cookies.get(userinfo)…
阅读更多...
计算机应用的时间地点意义,计算机应用在教学中的作用

计算机应用的时间地点意义,计算机应用在教学中的作用

计算机应用在教学中的作用微课已成为当前我国教育信息化发展的重点和热点。在如今的数字化“微”时代&#xff0c;微课将成为一种新的教学模式和学习方式。下面是小编搜集整理的相关内容的论文&#xff0c;欢迎大家阅读参考。摘要&#xff1a;随着我国科技和技术的不断发展&…
阅读更多...
启继承父位在什么时候_为什么少儿口才现在越来越受到家长们的重视

启继承父位在什么时候_为什么少儿口才现在越来越受到家长们的重视

情商口才是个人素养、能力和智慧的一种综合反映&#xff0c;随着社会的发展&#xff0c;少年儿童的早期教育越来越受到家长的重视&#xff0c;特别是在培养孩子的语言表达能力中&#xff0c;更多的家长开始寻求各种方法来锻炼孩子的语言表达能力。源自于美国教育演说家卡耐基的…
阅读更多...
x光肺部分割数据集_吴恩达发布了大型X光数据集，斯坦福AI诊断部分超越人类 | AAAI 2019...

x光肺部分割数据集_吴恩达发布了大型X光数据集，斯坦福AI诊断部分超越人类 | AAAI 2019...

数栗子 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI最近&#xff0c;吴恩达的斯坦福团队发布了一个叫做CheXpert的大型数据集&#xff0c;论文中选了AAAI 2019。它包含了224,316张标注好的胸部X光片&#xff0c;以及放射科医师为每张胸片写的病理报告。虽然&#xff0c;像从前NIH发…
阅读更多...
【Qt之Quick模块】6. QML语法详解_1 基础语法与三种导入语句

【Qt之Quick模块】6. QML语法详解_1 基础语法与三种导入语句

前言 通过以上1-5文档的介绍&#xff0c;Quick与QML的概念及QML语法、类型、文件作用等已叙述个大概&#xff0c;接下来是对QML语法进行展开来说。 其实&#xff0c;学习任何一门语言或者做任何一件事情&#xff0c;并不用一开始就要求尽善尽美&#xff0c;做个无懈可击&…
阅读更多...
datagrip将一个数据库中的数据_跨平台数据库管理神器DataGrip，用上就爱不释手...

datagrip将一个数据库中的数据_跨平台数据库管理神器DataGrip，用上就爱不释手...

原文链接&#xff1a;https://www.ffeeii.com/2041.htmlDataGrip是Jetbrains旗下众多优秀的效率生产工具之一。下载地址&#xff1a;https://www.jetbrains.com/datagrip/DataGrip是多引擎数据库环境&#xff0c;支持几乎常见的数据库类型&#xff1a;PostgreSQL、MySQL、Oracl…
阅读更多...
idea下拉项目_推荐几款非常好用的IDEA插件（香）

idea下拉项目_推荐几款非常好用的IDEA插件（香）

每天进步一点点&#xff0c;坚持下去&#xff0c;你总是会不一样的。加油&#xff01;最近在整理Java常用的一些基础、ZooKeeper、Spring全家桶、源码、Dubbo、Elasticsearch、Redis、MySql、RabbitMQ、Kafka、Linux 、微服务等技术栈。持续更新中&#xff0c;欢迎点上面后端架…
阅读更多...
ora 00900 已编译但有错误_技术分享|万万没想到！编译错误竟然还没灭绝???

ora 00900 已编译但有错误_技术分享|万万没想到！编译错误竟然还没灭绝???

CodeWisdom-技术分享万万没想到&#xff01;编译错误竟然还没灭绝&#xff1f;&#xff1f;&#xff1f;复旦大学CodeWisdom团队的代码分析和挖掘小组针对开源软件项目持续集成过程中出现的编译错误&#xff0c;进行了大规模的经验研究。该研究分析了常见的编译错误类型、修复代…
阅读更多...
用计算机心如止水,计算机网络数据链路层

用计算机心如止水,计算机网络数据链路层

1、数据链路层使用的信道类型&#xff1a;点对点信道(1对1)广播信道(1对多)&#xff0c;如&#xff1a;集线器、交换机2、链路与数据链路&#xff1a;链路&#xff1a;点对点的物理线路段&#xff0c;中间无任何其他交换结点数据链路&#xff1a;通信协议 软件 硬件(一般用适…
阅读更多...
easyui tree动态加载_动态路由:Gin vs SpringMVC

easyui tree动态加载_动态路由:Gin vs SpringMVC

这两天在接触Gin&#xff0c;对它的动态路由功能比较感兴趣&#xff0c;特意做了笔记&#xff0c;顺便跟SpringMVC作下对比。1.简介Gin是使用Go/golang语言实现的HTTP Web框架。接口简洁,性能极高。截止1.4.0版本,包含测试代码,仅14K,其中测试代码9K左右,也就是说框架源码仅5K左…
阅读更多...
伍德里奇---计量经济学第6章部分计算机习题详解(stata),伍德里奇---计量经济学第6章部分计算机习题详解(STATA)...

伍德里奇---计量经济学第6章部分计算机习题详解(stata),伍德里奇---计量经济学第6章部分计算机习题详解(STATA)...

所以&#xff0c;log bwg t7.5840.0180npvis?0.00041npvis20.0254mage?0.00041mage20.1370.00370.000120.0093 (0.00015)n1764&#xff0c;R20.0256&#xff0c;R20.0234。当孩子的出生体重最大时&#xff0c;对应的年龄为mage? β12β20.0254[2?0.00041] 30.96&#xff0c…
阅读更多...
vue菜单点击html,基于vue.js实现侧边菜单栏

vue菜单点击html,基于vue.js实现侧边菜单栏

侧边菜单栏应该是很多项目里必不可少的 自己手写了一个下面是效果图下面就说一下实现的过程 还是比较简单的首先导入一下需要的文件接下来就是我的html主页系统用户管理权限设置操作日志设备运行日志防区 防区管理警报 历史报警曲线报表统计警情处理设备然后是css* {margin: 0;…
阅读更多...
centos7 mysql启动失败_Mysql主从复制

centos7 mysql启动失败_Mysql主从复制

​好在&#xff0c;别人如何分析我&#xff0c;跟我本身是一点关系也没有的。(by 三毛)主从复制的常见用途1.数据备份对备份来说,复制是一项很有意义的技术补充,但复制既不是备份也不能取代备份2.负载均衡(读写分离)通过MySQL主从复制,可以把写操作放在主库(master)&#xff0c…
阅读更多...
计算机应用基础知道,谁知道计算机应用基础练习题的答案？

计算机应用基础知道,谁知道计算机应用基础练习题的答案？

谁知道计算机应用基础练习题的答案&#xff1f;46&#xff0e;简述美籍匈牙利数学家冯诺依曼(Von Neumann)在1946年提出的关于计算机的体系结构和“程序存储”的设计思想。47&#xff0e;简要说明Windows98中安装存放在CD—ROM上的应用程序的操作过程。48&#xff0e;简述Windo…
阅读更多...
计算机程序编辑器中文版,小说编辑器(Atomic Scribbler)

计算机程序编辑器中文版,小说编辑器(Atomic Scribbler)

AtomicScribbler是一款功能强大的电脑小说编辑器&#xff0c;快速编辑、创作你的小说&#xff0c;也可以直接导入文本二次编辑&#xff0c;内置了丰富的文字编辑工具&#xff0c;完全能够满足日常创作小说、编辑文字使用需求。。相关软件软件大小版本说明下载地址AtomicScribbl…
阅读更多...
信号与系统sa函数求积分_瞎扯数学分析微积分（1~4）

信号与系统sa函数求积分_瞎扯数学分析微积分（1~4）

算法数学之美日期&#xff1a;2019年10月30日正文共&#xff1a;12013字0图预计阅读时间&#xff1a;31分钟来源:豆瓣 wxmang这一篇帖子主要介绍人类如何从一个基于几何直观或直觉的计算技巧或计算方法&#xff0c;进化到逻辑基础严密的公理体系的例子&#xff0c;想说明人类抽…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023