Spring Boot 整合 Redis 使用教程

作为开发者,相信大家都知道 Redis 的重要性。Redis 是使用 C 语言开发的一个高性能键值对数据库,是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件,它是「Remote Dictionary Service」的首字母缩写,也就是「远程字典服务」。

Redis 以超高的性能、完美的文档、简洁的源码著称,国内外很多大型互联网公司都在用,比如说阿里、腾讯、GitHub、Stack Overflow 等等。当然了,中小型公司也都在用。

安装 Redis

Redis 的官网提供了各种平台的安装包,Linux、macOS、Windows 的都有。

官方地址:https://redis.io/docs/install/

完成安装后执行 redis-server 就可以启动 Redis 服务了。

顺带安装一下 Redis 客户端工具,推荐 GitHub 星标 20k+ 的 AnotherRedisDesktopManager,一款 🚀🚀🚀 更快、更好、更稳定的Redis桌面(GUI)管理客户端,支持 Windows、macOS 和 Linux,性能出众,可以轻松加载海量键值。

https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager

安装完成后,链接 Redis 服务

Redis 数据类型

Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。

Redis 教程:Redis 字符串(String)_redis教程

Spring Boot 整合 Redis

第一步,在 pom.xml 文件中添加 Redis 的 starter。

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

第二步,在 application.yml 文件中添加 Redis 的配置信息

spring:redis:host: xxx.xxx.99.232 # Redis服务器地址database: 0 # Redis数据库索引(默认为0)port: 6379 # Redis服务器连接端口password: xxx # Redis服务器连接密码(默认为空)

第三步,在测试类中添加以下代码。

@SpringBootTest
class CodingmoreRedisApplicationTests {@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Testpublic void testRedis() {// 添加redisTemplate.opsForValue().set("name","欧尼甲");// 查询System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));// 删除redisTemplate.delete("name");// 更新redisTemplate.opsForValue().set("name","哈哈好傻");// 查询System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));// 添加stringRedisTemplate.opsForValue().set("name","欧尼甲");// 查询System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get("name"));// 删除stringRedisTemplate.delete("name");// 更新stringRedisTemplate.opsForValue().set("name","哈哈好傻");// 查询System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get("name"));}}

RedisTemplate 和 StringRedisTemplate 都是 Spring Data Redis 提供的模板类,可以对 Redis 进行操作,后者针对键值对都是 String 类型的数据,前者可以是任何类型的对象。

RedisTemplate 和 StringRedisTemplate 除了提供 opsForValue 方法来操作字符串之外,还提供了以下方法:

  • opsForList:操作 list
  • opsForSet:操作 set
  • opsForZSet:操作有序 set
  • opsForHash:操作 hash

运行测试类后可以在控制台看到相关信息。

也可以通过 AnotherRedisDesktopManager 客户端查看 Redis 数据库中的数据

编程喵整合 Redis

编程喵是一个 Spring Boot + Vue 的前后端分离项目,要整合 Redis 的话,最好的方式是使用 Spring Cache,仅仅通过 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict、@EnableCaching 等注解就可以轻松使用 Redis 做缓存了

1)@EnableCaching ,开启缓存功能。

2)@Cacheable ,调用方法前,去缓存中找,找到就返回,找不到就执行方法,并将返回值放到缓存中。

3)@CachePut ,方法调用前不会去缓存中找,无论如何都会执行方法,执行完将返回值放到缓存中。

4)@CacheEvict ,清理缓存中的一个或多个记录。

Spring Cache 是 Spring 提供的一套完整的缓存解决方案,虽然它本身没有提供缓存的实现,但它提供的一整套接口、规范、配置、注解等,可以让我们无缝衔接 Redis、Ehcache 等缓存实现。

Spring Cache 的注解(前面提到的四个)会在调用方法之后,去缓存方法返回的最终结果;或者在方法调用之前拿缓存中的结果,当然还有删除缓存中的结果。

这些读写操作不用我们手动再去写代码实现了,直接交给 Spring Cache 来打理就 OK 了,是不是非常贴心?

第一步,在 pom.xml 文件中追加 Redis 的 starter。

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

第二步,在 application.yml 文件中添加 Redis 链接配置。

spring:redis:host: 118.xx.xx.xxx # Redis服务器地址database: 0 # Redis数据库索引(默认为0)port: 6379 # Redis服务器连接端口password: xx # Redis服务器连接密码(默认为空)timeout: 1000ms # 连接超时时间(毫秒)

第三步,新增 RedisConfig.java 类,通过 RedisTemplate 设置 JSON 格式的序列化器,这样的话存储到 Redis 里的数据将是有类型的 JSON 数据,例如:

@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);// 通过 Jackson 组件进行序列化RedisSerializer<Object> serializer = redisSerializer();// key 和 value// 一般来说, redis-key采用字符串序列化;// redis-value采用json序列化, json的体积小,可读性高,不需要实现serializer接口。redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(serializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}@Beanpublic RedisSerializer<Object> redisSerializer() {//创建JSON序列化器Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);// https://www.cnblogs.com/shanheyongmu/p/15157378.html// objectMapper.enableDefaultTyping()被弃用objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL,JsonTypeInfo.As.WRAPPER_ARRAY);serializer.setObjectMapper(objectMapper);return serializer;}}

通过 RedisCacheConfiguration 设置超时时间,来避免产生很多不必要的缓存数据。

@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory);//设置Redis缓存有效期为1天RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofDays(1));return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
}

第四步,在标签更新接口中添加 @CachePut 注解,也就是说方法执行前不会去缓存中找,但方法执行完会将返回值放入缓存中。

@Controller
@Api(tags = "标签")
@RequestMapping("/postTag")
public class PostTagController {@Autowiredprivate IPostTagService postTagService;@Autowiredprivate IPostTagRelationService postTagRelationService;@RequestMapping(value = "/update", method = RequestMethod.POST)@ResponseBody@ApiOperation("修改标签")@CachePut(value = "codingmore", key = "'codingmore:postags:'+#postAddTagParam.postTagId")public ResultObject<String> update(@Valid PostTagParam postAddTagParam) {if (postAddTagParam.getPostTagId() == null) {return ResultObject.failed("标签id不能为空");}PostTag postTag = postTagService.getById(postAddTagParam.getPostTagId());if (postTag == null) {return ResultObject.failed("标签不存在");}QueryWrapper<PostTag> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.eq("description", postAddTagParam.getDescription());int count = postTagService.count(queryWrapper);if (count > 0) {return ResultObject.failed("标签名称已存在");}BeanUtils.copyProperties(postAddTagParam, postTag);return ResultObject.success(postTagService.updateById(postTag) ? "修改成功" : "修改失败");}
}

注意看 @CachePut 注解这行代码:

@CachePut(value = "codingmore", key = "'codingmore:postags:'+#postAddTagParam.postTagId")
  • value:缓存名称,也就是缓存的命名空间,value 这里应该换成 namespace 更好一点;
  • key:用于在命名空间中缓存的 key 值,可以使用 SpEL 表达式,比如说 'codingmore:postags:'+#postAddTagParam.postTagId
  • 还有两个属性 unless 和 condition 暂时没用到,分别表示条件符合则不缓存,条件符合则缓存。

第五步,启动服务器端,启动客户端,修改标签进行测试

使用 Redis 连接池

Redis 是基于内存的数据库,本来是为了提高程序性能的,但如果不使用 Redis 连接池的话,建立连接、断开连接就需要消耗大量的时间。

用了连接池,就可以实现在客户端建立多个连接,需要的时候从连接池拿,用完了再放回去,这样就节省了连接建立、断开的时间。

要使用连接池,我们得先了解 Redis 的客户端,常用的有两种:Jedis 和 Lettuce。

  • Jedis:Spring Boot 1.5.x 版本时默认的 Redis 客户端,实现上是直接连接 Redis Server,如果在多线程环境下是非线程安全的,这时候要使用连接池为每个 jedis 实例增加物理连接;
  • Lettuce:Spring Boot 2.x 版本后默认的 Redis 客户端,基于 Netty 实现,连接实例可以在多个线程间并发访问,一个连接实例不够的情况下也可以按需要增加连接实例。

它俩在 GitHub 上都挺受欢迎的,大家可以按需选用。

我这里把两种客户端的情况都演示一下,方便小伙伴们参考。

1)Lettuce

第一步,修改 application-dev.yml,添加 Lettuce 连接池配置(pool 节点)。

spring:redis:lettuce:pool:max-active: 8 # 连接池最大连接数max-idle: 8 # 连接池最大空闲连接数min-idle: 0 # 连接池最小空闲连接数max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间,负值表示没有限制

第二步,在 pom.xml 文件中添加 commons-pool2 依赖,否则会在启动的时候报 ClassNotFoundException 的错。这是因为 Spring Boot 2.x 里默认没启用连接池。

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfigat java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)... 153 common frames omitted

添加 commons-pool2 依赖:

<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId><version>2.6.2</version><type>jar</type><scope>compile</scope>
</dependency>

重新启动服务,在 RedisConfig 类的 redisTemplate 方法里对 redisTemplate 打上断点,debug 模式下可以看到连接池的配置信息(redisConnectionFactory→clientConfiguration→poolConfig)。如下图所示。

如果在 application-dev.yml 文件中没有添加 Lettuce 连接池配置的话,是不会看到

2)Jedis

第一步,在 pom.xml 文件中添加 Jedis 依赖,去除 Lettuce 默认依赖。

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

第二步,修改 application-dev.yml,添加 Jedis 连接池配置。

spring:redis:jedis:pool:max-active: 8 # 连接池最大连接数max-idle: 8 # 连接池最大空闲连接数min-idle: 0 # 连接池最小空闲连接数max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间,负值表示没有限制

启动服务后,观察 redisTemplate 的 clientConfiguration 节点,可以看到它的值已经变成 DefaultJedisClientConfiguration 对象了。

当然了,也可以不配置 Jedis 客户端的连接池,走默认的连接池配置。因为 Jedis 客户端默认增加了连接池的依赖包,在 pom.xml 文件中点开 Jedis 客户端依赖可以查看到。

自由操作 Redis

Spring Cache 虽然提供了操作 Redis 的便捷方法,比如我们前面演示的 @CachePut 注解,但注解提供的操作非常有限,比如说它只能保存返回值到缓存中,而返回值并不一定是我们想要保存的结果。

与其保存这个返回给客户端的 JSON 信息,我们更想保存的是更新后的标签。那该怎么自由地操作 Redis 呢?

第一步,增加 RedisService 接口:

package com.codingmore.service;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;/*** redis操作Service*/
public interface IRedisService {/*** 保存属性*/void set(String key, Object value, long time);/*** 保存属性*/void set(String key, Object value);/*** 获取属性*/Object get(String key);/*** 删除属性*/Boolean del(String key);/*** 批量删除属性*/Long del(List<String> keys);/*** 设置过期时间*/Boolean expire(String key, long time);/*** 获取过期时间*/Long getExpire(String key);/*** 判断是否有该属性*/Boolean hasKey(String key);/*** 按delta递增*/Long incr(String key, long delta);/*** 按delta递减*/Long decr(String key, long delta);/*** 获取Hash结构中的属性*/Object hGet(String key, String hashKey);/*** 向Hash结构中放入一个属性*/Boolean hSet(String key, String hashKey, Object value, long time);/*** 向Hash结构中放入一个属性*/void hSet(String key, String hashKey, Object value);/*** 直接获取整个Hash结构*/Map<Object, Object> hGetAll(String key);/*** 直接设置整个Hash结构*/Boolean hSetAll(String key, Map<String, Object> map, long time);/*** 直接设置整个Hash结构*/void hSetAll(String key, Map<String, Object> map);/*** 删除Hash结构中的属性*/void hDel(String key, Object... hashKey);/*** 判断Hash结构中是否有该属性*/Boolean hHasKey(String key, String hashKey);/*** Hash结构中属性递增*/Long hIncr(String key, String hashKey, Long delta);/*** Hash结构中属性递减*/Long hDecr(String key, String hashKey, Long delta);/*** 获取Set结构*/Set<Object> sMembers(String key);/*** 向Set结构中添加属性*/Long sAdd(String key, Object... values);/*** 向Set结构中添加属性*/Long sAdd(String key, long time, Object... values);/*** 是否为Set中的属性*/Boolean sIsMember(String key, Object value);/*** 获取Set结构的长度*/Long sSize(String key);/*** 删除Set结构中的属性*/Long sRemove(String key, Object... values);/*** 获取List结构中的属性*/List<Object> lRange(String key, long start, long end);/*** 获取List结构的长度*/Long lSize(String key);/*** 根据索引获取List中的属性*/Object lIndex(String key, long index);/*** 向List结构中添加属性*/Long lPush(String key, Object value);/*** 向List结构中添加属性*/Long lPush(String key, Object value, long time);/*** 向List结构中批量添加属性*/Long lPushAll(String key, Object... values);/*** 向List结构中批量添加属性*/Long lPushAll(String key, Long time, Object... values);/*** 从List结构中移除属性*/Long lRemove(String key, long count, Object value);/*** 获取数量* @param keyPrefix* @return*/int countKey(String keyPrefix);
}

第二步,增加 RedisServiceImpl 实现类:

package com.codingmore.service.impl;import com.codingmore.service.IRedisService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** redis操作实现类*/
@Service
public class RedisServiceImpl implements IRedisService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Overridepublic void set(String key, Object value, long time) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);}@Overridepublic void set(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}@Overridepublic Object get(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}@Overridepublic Boolean del(String key) {return redisTemplate.delete(key);}@Overridepublic Long del(List<String> keys) {return redisTemplate.delete(keys);}@Overridepublic Boolean expire(String key, long time) {return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);}@Overridepublic Long getExpire(String key) {return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);}@Overridepublic Boolean hasKey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);}@Overridepublic Long incr(String key, long delta) {return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);}@Overridepublic Long decr(String key, long delta) {return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);}@Overridepublic Object hGet(String key, String hashKey) {return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);}@Overridepublic Boolean hSet(String key, String hashKey, Object value, long time) {redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);return expire(key, time);}@Overridepublic void hSet(String key, String hashKey, Object value) {redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);}@Overridepublic Map<Object, Object> hGetAll(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key);}@Overridepublic Boolean hSetAll(String key, Map<String, Object> map, long time) {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);return expire(key, time);}@Overridepublic void hSetAll(String key, Map<String, Object> map) {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);}@Overridepublic void hDel(String key, Object... hashKey) {redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKey);}@Overridepublic Boolean hHasKey(String key, String hashKey) {return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey);}@Overridepublic Long hIncr(String key, String hashKey, Long delta) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, delta);}@Overridepublic Long hDecr(String key, String hashKey, Long delta) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, -delta);}@Overridepublic Set<Object> sMembers(String key) {return redisTemplate.opsForSet().members(key);}@Overridepublic Long sAdd(String key, Object... values) {return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);}@Overridepublic Long sAdd(String key, long time, Object... values) {Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);expire(key, time);return count;}@Overridepublic Boolean sIsMember(String key, Object value) {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);}@Overridepublic Long sSize(String key) {return redisTemplate.opsForSet().size(key);}@Overridepublic Long sRemove(String key, Object... values) {return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);}@Overridepublic List<Object> lRange(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);}@Overridepublic Long lSize(String key) {return redisTemplate.opsForList().size(key);}@Overridepublic Object lIndex(String key, long index) {return redisTemplate.opsForList().index(key, index);}@Overridepublic Long lPush(String key, Object value) {return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);}@Overridepublic Long lPush(String key, Object value, long time) {Long index = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);expire(key, time);return index;}@Overridepublic Long lPushAll(String key, Object... values) {return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);}@Overridepublic Long lPushAll(String key, Long time, Object... values) {Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);expire(key, time);return count;}@Overridepublic Long lRemove(String key, long count, Object value) {return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);}@Overridepublic int countKey(String keyPrefix) {return redisTemplate.keys(keyPrefix).size();}
}

第三步,在标签 PostTagController 中增加 Redis 测试用接口 simpleTest :

@Controller
@Api(tags = "标签")
@RequestMapping("/postTag")
public class PostTagController {@Autowiredprivate IPostTagService postTagService;@Autowiredprivate IPostTagRelationService postTagRelationService;@Autowiredprivate RedisService redisService;@RequestMapping(value = "/simpleTest", method = RequestMethod.POST)@ResponseBody@ApiOperation("修改标签/Redis 测试用")public ResultObject<PostTag> simpleTest(@Valid PostTagParam postAddTagParam) {if (postAddTagParam.getPostTagId() == null) {return ResultObject.failed("标签id不能为空");}PostTag postTag = postTagService.getById(postAddTagParam.getPostTagId());if (postTag == null) {return ResultObject.failed("标签不存在");}QueryWrapper<PostTag> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.eq("description", postAddTagParam.getDescription());int count = postTagService.count(queryWrapper);if (count > 0) {return ResultObject.failed("标签名称已存在");}BeanUtils.copyProperties(postAddTagParam, postTag);boolean successFlag = postTagService.updateById(postTag);String key = "redis:simple:" + postTag.getPostTagId();redisService.set(key, postTag);PostTag cachePostTag = (PostTag) redisService.get(key);return ResultObject.success(cachePostTag);}}

第四步,重启服务,使用 Knife4j 测试该接口 :

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/661565.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

PyTorch复现网络模型VGG

VGG 原论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1409.1556VGG是Visual Geometry Group&#xff08;视觉几何组&#xff09;的缩写&#xff0c;它是一个在计算机视觉领域中非常有影响力的研究团队&#xff0c;主要隶属于牛津大学的工程系和科学系。VGG以其对卷积神经网络&am…

Vue3_基础使用

vue2的选项式与vue3的组合式区别&#xff1a; 选项式&#xff1a;vue2中数据与方法计算属性等等&#xff0c;针对一个数据的处理在不同的配置中&#xff0c;当业务复杂时很难维护&#xff0c;修改起来也不好查找。 vue3的组合式&#xff1a;将针对数据的方法计算属性等等放在一…

FPGA高端项目:Xilinx Zynq7020系列FPGA 多路视频缩放拼接 工程解决方案 提供4套工程源码+技术支持

目录 1、前言版本更新说明给读者的一封信FPGA就业高端项目培训计划免责声明 2、相关方案推荐我这里已有的FPGA图像缩放方案我已有的FPGA视频拼接叠加融合方案本方案的Xilinx Kintex7系列FPGA上的ov5640版本本方案的Xilinx Kintex7系列FPGA上的HDMI版本本方案的Xilinx Artix7系列…

深度解读 BigANN 2023 四大赛题,向量搜索还有更好的解决方案?

近年来&#xff0c;向量搜索大赛 BigANN 一直是行业关注的焦点。原因在于&#xff0c;BigANN 不仅是在向量搜索领域具有强大影响力的比赛&#xff0c;开发者在赛后贡献出的相关解决方案更是行业进步与发展的重要动力。 向量检索大赛 BigANN 旨在提升大规模 ANN 的研究创新和生产…

Django模型(八)

一、修改数据 先获取对象,通过对象属性更新数据,再保存 (更新单一数据)通过QuerySet的update函数更新数据 (更新多条数据) #单条记录修改 save c = Cook.objects.get(pk=1) c.name = 安妮 c.save()# 更新多个值 update Cook.objects.filter(sect=粤菜).update(level=5)1.1、…

Methodot低代码实战教程(一)——熟悉可视化Echart组件

一、产品介绍&#xff1a; Methodot是行云创新旗下一款面向研发使用的一站式云原生开发及应用托管平台&#xff0c;产品内有大量开箱即用的服务和开发工具&#xff0c;例如&#xff1a; 支持开发团队进行微服务架构设计&#xff08;例如一个袜子商店管理系统&#xff09;&…

win11安装MySql5.7

1、下载 打开下载链接&#xff1a;MySQL :: Download MySQL Installer 2、安装 2.1、安装界面 2.2、选择自定义安装 2.3、根据自己系统的位数进行选择是X64还是X86 2.4、选择安装路径 2.5、继续下一步 2.6、选择服务器专用&#xff0c;端口是3306 2.7、设置密码 2.8、设置服…

Python系列-字典

&#x1f308;个人主页: 会编程的果子君 ​&#x1f4ab;个人格言:“成为自己未来的主人~” ​ 目录 ​ 字典是什么 创建字典 查找key 新增/修改元素 删除元素 遍历字典元素 取出所有的key和value 合成的key类型 ​编辑 小结 字典是什么 字典是一种存储键值对的结…

开箱即用的Linux系统

经常会遇到这样的场景&#xff0c;临时需要演示一下linux环境&#xff0c;安装虚拟机耗时耗资源&#xff0c;如果有一个开箱即用的linux&#xff0c;而且还能包括主流的linux环境就好了。instantbox 是一个这样的项目&#xff0c;几秒内启动一个主流的 Linux 系统&#xff0c;支…

船员投保的数学模型(MATLAB求解)

1.问题描述 劳动工伤事故&#xff0c;即我们平时所说的“工伤事故”&#xff0c;也称职业伤害&#xff0c;是指劳动者在生产岗位上&#xff0c;从事与生产劳动有关的工作中发生的人身伤害事故、急性中毒事故或职业病。船员劳动工伤事故是指船员在船舶生产岗位上&#xff0c;从…

第七讲_JavaScript的Iterator和Generator

JavaScript的Iterator和Generator 1. Iterator1.2 for-of语法糖 2. Generator2.1 定义一个生成器函数2.2 常用的方法2.3 基本用法2.4 传参的用法2.5 异步的用法 1. Iterator ES6 中&#xff0c;默认的 Iterator 接口部署在数据结构的 Symbol.iterator 属性。一个数据结构只要拥…

字节跳动新一代云原生消息队列实践

作者&#xff1a;火山引擎云原生计算研发工程师&#xff5c;雷丽媛 上文我们了解了在字节跳动内部业务快速增长的推动下&#xff0c;经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露&#xff0c;在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队研发了计算存储分…

RISC-V指令集之RV32I

RISC-V指令集之RV32I 1 RV32I的寄存器2 RV32I的指令2.1 算术运算指令2.2 逻辑运算指令2.3 移位运算指令2.4 内存读写指令2.5 分支与跳转指令 本文属于《 RISC-V指令集基础系列教程》之一&#xff0c;欢迎查看其它文章。 1 RV32I的寄存器 如下图&#xff0c;列出了RV32I 寄存器…

力扣hot100 数据流的中位数 大小根堆

Problem: 295. 数据流的中位数 文章目录 思路复杂度&#x1f496; Code 思路 &#x1f468;‍&#x1f3eb; 参考 大根堆维护较小值&#xff08;堆顶即中位数&#xff09;&#xff0c;小根堆维护较大值&#xff08;堆顶可能是中位数之一&#xff09;维护小堆长度较长&#x…

idea搭建spring5.3.x源码环境

1.写在前面的话 碰到了不少想阅读或者学习spring源码的同学&#xff0c;但是第一步搭建这个源码阅读环境就能难倒了一大批人。下面我就以spring5.3.x这个源码分支&#xff0c;来具体演示一下搭建过程。 2. 下载源码 下载源码这一步&#xff0c;说实话&#xff0c;由于某些原…

grafana安装DevOpsProdigy KubeGraf 1.5.2

安装DevOpsProdigy KubeGraf需要安装kube-state-metrics 官方地址&#xff1a;https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/tree/release-2.10/examples/standard 查看k8s版本和kube-state-metrics对应版本&#xff1a; [rootmaster1 kube-state-metrics]# ll 总用量 …

并查集(高阶数据结构)

目录 一、并查集的原理 二、并查集的实现 2.1 并查集的初始化 2.2 查找元素所在的集合 2.3 判断两个元素是否在同一个集合 2.4 合并两个元素所在的集合 2.5 获取并查集中集合的个数 2.6 并查集的路径压缩 2.7 元素的编号问题 三、并查集题目 3.1 省份的数量 3.2 等…

R-kknn包-类别插值可视化绘制

前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据&#xff0c;构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示&#xff0c;具体链接如下&#xff1a; 机器学习和可视化还能一起这样用&#xff1f;Python教你全搞定。今天这篇推文&#xff0c;我们就使用R语言的kknn包进行类…

【2023地理设计组一等奖】基于机器学习的地下水仿真与时空分析

作品介绍 1 设计思想 1.1 作品背景 华北平原是我国最重要的粮棉产地之一,然而近年来农业的低效用水以及过度压采正逐步加剧其地下水资源的紧张性,为经济可持续发展带来重大风险。而地下水动态变化与人为干预、全球气候波动呈现出高度相关性,因此,地下水的仿真模拟对保障粮…

JMeter 下载、安装、启动

JMeter安装部署依赖Java环境&#xff0c;所以首先得安装JDK。 JDK下载JDK环境变量配置 ① 新建系统环境变量JAVA_HOME ② 编辑系统变量Path ③ 新建系统变量CLASSPATH变量 JMeter下载安装 Apache JMeter - Apache JMeter™ JMeter安装部署依赖Java环境&#xff0c;所以首…