学生抢课接口(高并发入门)

news2024/12/28 21:06:12

目录

使用Mysql

常规测试

张三测试

流程总结

redis优化

修改代码

测试

使用分布式锁

总结

使用Mysql

常规测试

原始代码:

@Override
@Transactional
public ResponseResult selectCourse(SelectParmas selectParmas) {
    if (Objects.isNull(selectParmas)){
        return new ResponseResult(500,"传入参数有误!");
    }
    //1. 检查课程限选人数是否已经超标
    Course course = courseMapper.findByNo(selectParmas.getCno()+"");
    //1.1 获取当前可选人数
    int limitSelects = course.getLimitSelects();
    //1.2 检查可选人数是否已经<1
    if (limitSelects<1){
        return new ResponseResult(500,"本课人数已满!");
    }
    //2. 检查是否有重复选课
    //2.1 查询当前用户是否已经选了这门课
    int isSelect = studentCourseMapper.findByUnoAndCno(selectParmas);
    if (isSelect >0){
        return new ResponseResult(500,"不能重复选课哦");
    }
    //3. 扣减课程表可选人数
    //3.1 乐观锁扣减可选数
    int cnt = courseMapper.subSelects(course.getCno());
    if (cnt<1){
        //说明扣减失败，直接返回
        return new ResponseResult(500,"本课人数已满!");
    }
    //4. 插入选课信息表(传入用户id和课程的id)
    studentCourseMapper.insert(selectParmas);
    return new ResponseResult(200,"选课成功!");
}

以上代码，使用了乐观锁防止课程表可选人数出现超抢的情况

下面模拟1000个线程(用户)同时抢同一门课时，会出现的情况。

生成了1000个登录用户：

 

tokens文件生成也成功了

 

postman使用一个用户测试一下看看：

 

多点几下试试看

 

postman测试通过，现在用jmeter做压测:

  • 1000个线程，1秒钟发起请求

 

  • 设置请求体参数，选课id为1 用户为传进来的no（读取文件）

 

  • 请求头,token 设置为传进来的token（读取文件）

 

  • 开始测试

 

  • 每个请求的平均值(ms)干到了2841

  • 查看一下数据库

 ​​​​​​我又测试了几次，发现结果没有问题。说明以上代码(乐观锁)确实可以防止高并发情况下，出现超出限制人数的抢课情况。

张三测试

但是，凡是都有例外！

设想一下，假如某位比较坏的学生(张三)，觉得自己懂一点技术很厉害，使用脚本去抢课，那么会出现啥情况。

这里我使用jmeter，用同一个用户并且模拟1000个线程去发起抢课。

 

结果:

 

张三这小子！居然一个人就抢占了10个名额！

回头看代码，找找问题。

@Override
@Transactional
public ResponseResult selectCourse(SelectParmas selectParmas) {
    ......
​
        //XXXXXXXXXXXXX问题XXXXXXXXXXXXXX
        //2. 检查是否有重复选课
        //2.1 查询当前用户是否已经选了这门课
        int isSelect = studentCourseMapper.findByUnoAndCno(selectParmas);
    if (isSelect >0){
        return new ResponseResult(500,"不能重复选课哦");
    }
    //XXXXXXXXXXXXX问题XXXXXXXXXXXXXX
    //3. 扣减课程表可选人数
    //3.1 乐观锁扣减可选数
    int cnt = courseMapper.subSelects(course.getCno());
    if (cnt<1){
        //说明扣减失败，直接返回
        return new ResponseResult(500,"本课人数已满!");
    }
    //4. 插入选课信息表(传入用户id和课程的id)
    studentCourseMapper.insert(selectParmas);
    return new ResponseResult(200,"选课成功!");
}

观察代码可以发现，在检查是否有重复选课这里，其实存在问题的。

一般的学生确实不会出现问题，但是遇上张三这样的学生就遭殃了。因为多个线程同时进来，假如线程A和线程B同时查询到此时选课表里面isSelect为0，那么他们就会同时往下执行，这样就出现了一人多选的情况。

解决：

  • 从查询是否重复选课，到最后的插入选课表这里需要加锁。

  • 这里我为了方便使用了synchornized锁，但是使用synchornized需要考虑一些问题：

    • 问题1：锁的对象是谁？如果把后面的代码封装为一个方法，加锁加在方法体上面，那么锁住的是this，这样显然会大大降低服务的性能，因为锁的范围太大了。将锁的范围缩小，锁住当前用户即可。也就是锁住一个字符串对象，这个字符串对象可以拼接当前用户的id，以此来缩小锁的范围提升服务的性能。

    • 问题2： 为什么要把后面这一段业务代码封装为一个方法，直接锁住代码段不行吗？答案是不行，因为我们需要考虑事务。事务的提交是在锁释放之后才提交的，也就是到最后return出去才会提交，但是如果锁释放了，事务没来得及提交，此时其他线程冲进来一顿操作，就破坏了我们前一次事务了。所以必须把后面的一段业务封装起来，将Transactional注解加在它的头上

    • 问题3： 事务加在它的头上，此时还能用this来调用吗？不行，如果此时使用this调用，那么事务就会失效，所以我们要用代理对象来调用它。

    • 问题4： 使用了synchornized，假如服务器做集群部署(水平拓展) 锁是会失效的。因为synchornized锁住了同一台JVM的监视器，如果做了水平拓展，还是可能出现同一用户同时持有多把锁的现象。解决的办法:后面可以改用redisson分布式锁来代替它，但是现在先用synchornized就行。

  • 考虑完以上的一些问题，接下来就改写代码。

首先项目改一下，因为我们需要使用代理对象

添加依赖:

        <dependency>
            <groupId>org.aspectj</groupId>
            <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
        </dependency>

添加注解到启动类:暴露代理对象

@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)

改造代码：

    
@Override
    public ResponseResult selectCourse(SelectParmas selectParmas) {
        if (Objects.isNull(selectParmas)){
            return new ResponseResult(500,"传入参数有误!");
        }
        //1. 检查课程限选人数是否已经超标
        Course course = courseMapper.findByNo(selectParmas.getCno()+"");
        //1.1 获取当前可选人数
        int limitSelects = course.getLimitSelects();
        //1.2 检查可选人数是否已经<1
        if (limitSelects<1){
            return new ResponseResult(500,"本课人数已满!");
        }
        //拼接锁对象
        String lockKey=LOCK_PREFIX+selectParmas.getUno();
        //获取代理对象
        CourseService proxy = (CourseService) AopContext.currentProxy();
        //加锁
        synchronized (lockKey.intern()){
            return proxy.checkRebuildAndUpdate(selectParmas,course);
        }
    }
​
@Transactional
    public ResponseResult checkRebuildAndUpdate(SelectParmas selectParmas, Course course) {
        //2. 检查是否有重复选课
        //2.1 查询当前用户是否已经选了这门课
        int isSelect = studentCourseMapper.findByUnoAndCno(selectParmas);
        if (isSelect >0){
            return new ResponseResult(500,"不能重复选课哦");
        }
        //3. 扣减课程表可选人数
        //3.1 乐观锁扣减可选数
        int cnt = courseMapper.subSelects(course.getCno());
        if (cnt<1){
            //说明扣减失败，直接返回
            return new ResponseResult(500,"本课人数已满!");
        }
        //4. 插入选课信息表(传入用户id和课程的id)
        studentCourseMapper.insert(selectParmas);
        return new ResponseResult(200,"选课成功!");
    }

张三再次发起进攻(1000线程)

后台日志 事务有效：

 

数据库检查结果:

 

成功制裁张三。

流程总结

  1. 用户点击抢课

  2. 检查课程已选的人数是否超标

    • 如果此时可选人数已经<1，那么直接返回。

    • 否则，可以继续做下面的判断。

  3. 检查是否有重复选课

    • 如果在选课表中查询到用户的信息，直接返回。

  4. 乐观锁扣减课程的可选人数

    update course set limitSelects = limitSelects-1 where cno=#{cno} and limitSelects>0

  5. 插入选课表

redis优化

经过以上的修修改改，我们解决了高并发下超选和一人多选的问题。但是此时系统的性能如何呢？

再次做一次压测，因为为了制裁张三我们给业务加了锁，此时性能应该会下降很多。

 

平均值干到了3225ms，确实恐怖。难怪学校每次开发抢课的时候，次次服务器崩溃。而且我这还只是1000次，像是我们学校的抢课，抢讲座，并发量都是上万的。所以，优化是必须要优化的。

再次看看上面的流程：

  1. 检查课程已选的人数是否超标 (查询数据库)

  2. 检查是否有重复选课 (查询数据库)

  3. 乐观锁扣减课程的可选人数 (写数据库)

  4. 插入选课表 (写数据库)

分析:前两步操作都是查询数据库，后两步是写数据库。并且要命的是，这几步操作是同步的。

优化思路:

  • 将前两步的查询操作，放到redis里去查询。

    • 可以这样做的原因: 抢课活动不是经常进行的，我们可以在学校开放抢课活动的时候将需要被抢的课程信息存进redis里面。

  • 将后两步写操作，改成异步，放入到消息队列。这里使用redis的stream数据类型作为消息队列来使用。

    • 可以这样做的原因: 当我们做完上面的抢课资格检查之后，写数据操作事实上是可以异步的。并且由于前面已经做好了资格的检查，所以也不会出现并发问题。因为消息队列里面，最多也就是200条(具体看业务)待处理的任务需要进行。

修改代码

业务代码修改

  1. 检查课程已选的人数是否超标，可以提前在redis里面先存放课程的可选量

    • 使用简单的string类型

    • 键为课程id 值为当前的可选量

  2. 检查是否有重复选课

    • 选课信息使用set类型

    • 整个set的键为: 当前课程的id，值存放用户的id

以上两步归纳成选课资格的检查,学生获得选课资格之后，就可以将这个消息塞进消息队列里面丢给异步线程去执行，而此时也可以直接返回抢课成功的结果给前端了。

代码改写:

  • 添加课程信息到redis

 

  • LUA脚本

    • 为了进一步提升性能，我们可以将选课资格的检查，添加到消息队列这段业务写进LUA脚本，减少查询redis的次数，并且还能保证这段业务的原子性。

--- 参数列表
local courseId=ARGV[1]
local userId=ARGV[2]
--- 拼接课程信息key(可选人数信息)
local courseKey="SECKILL:COURSE:".. courseId
--- 拼接选课表key(选课成功的Set集合)
local setKey="SELECTED:COURSE:" .. courseId
​
--- 1.检查已选人数是否已经超标(是否可选已经<1)
if (tonumber(redis.call('GET',courseKey))<1) then
    --- 1.1 如果已经<1 直接返回1
    return 1
end
​
--- 2.检查当前用户是否存在重复抢课
if (redis.call('SISMEMBER',setKey,userId)>0) then
    return 2
end
​
--- 3.扣减可选人数
redis.call('INCRBY',courseKey,-1)
--- 4.添加用户id进Set
redis.call('SADD',setKey,userId)
--- 5.添加到stream队列
redis.call('XADD','stream.course','*','cno',courseId,'uno',userId)
--- 6.返回0 表示有资格选课
return 0

  • 在java里面，定义一个脚本

private final static DefaultRedisScript<Long>SCKILL_COURSE_SCRIPT;
static {
    SCKILL_COURSE_SCRIPT=new DefaultRedisScript<>();
    SCKILL_COURSE_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill_course.lua"));
    SCKILL_COURSE_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
//代理对象，防止事务失效
private CourseService proxy;

  • 改完之后的抢课业务变得很精简:

/*
    抢课业务
*/
@Override
public ResponseResult selectCourse(SelectParmas selectParmas) {
    if (Objects.isNull(selectParmas)){
        return new ResponseResult(500,"传入参数有误!");
    }
    //1. 检查抢课资格
    //1.1 执行LUA脚本
    Long result = stringRedisTemplate.execute(
            SCKILL_COURSE_SCRIPT,
            Collections.emptyList(),
            selectParmas.getCno().toString(),
            selectParmas.getUno()
    );
    //1.2 检查执行结果
    if (result!=0){
        return new ResponseResult(500,result==1?"当前课程选课已满!":"一人只能选一次!");
    }
    proxy = (CourseService) AopContext.currentProxy();
    //2 直接返回成功即可
    return new ResponseResult(200,"抢课成功!");
}

异步线程执行消息队列中的任务

  • 我们上面只是完成了抢课资格的检查，最后返回结果，但是实际上数据库里还没有做出修改。

  • 由于我们已经在消息队列里面添加了课程id和用户id，所以此时我们要做的事情就是从消息队列取出未被消费的课程id和用户id，然后将他们写进数据库。这个过程是循环执行的。这里我们先定义一个任务类，在run方法里调用执行任务的方法。具体的代码在下面。

    •     /*
        需要处理的异步任务
     */
    private class SelectCourseTask implements Runnable{
        private final String streamKey="stream.course";
        @Override
        public void run() {
            //todo 执行构建订单的任务
            handlerCourseTask(streamKey);
        }
    }

  • 这里我使用线程池来执行这一任务，并且执行的时机是本类一加载就开始执行。于是使用到SpringBoot的PostConstruct注解。

    • private final static ExecutorService BUILD_COURSE_SELECTED_POOL= Executors.newFixedThreadPool(1); //单线程执行
​
@PostConstruct  //本类一加载就开始执行任务
private void initTask(){
    BUILD_COURSE_SELECTED_POOL.submit(new SelectCourseTask());
}

  • 再来看看任务的具体业务代码应该怎么写：

    1. 首先这一段业务应该是一个死循环，因为我们需要不断从消息队列里取出消息来消费。

    2. 其次，我们需要考虑消息被消费了，但是没有被确认(ACK)，此时这个消息对应的任务可能实际上没有被执行，所以我们需要在循环里面捕获异常，并且继续完成这个未被确认的消息的任务。

    3. 所以整段业务的流程是这样:

      1. 进入循环后，从消息队列中取出未被消费的消息(课程id，用户id)

      2. 将拿到的课程id和用户id去构建订单，并且扣减课程表的课程可选人数。注意这里应该封装成一段事务代码去提交。并且还要注意事务失效的问题，因为此时在提交事务的不是主线程而是子线程，而代理对象的获取是通过ThreadLocal来获取的。所以需要提前获取代理对象，这一步在前面已经做好了。 proxy = (CourseService) AopContext.currentProxy();

      3. 从消息队列中取出这个消息的id

      4. 最终确认这个消息被消费(ACK)

      5. 需要捕获异常，并且在里面继续执行pedding-list中的消息，这一段跟我们从消息队列里取出未被消费的消息事实上是一样的，只不过循环需要被终止，而且取出来的不是未被消费的消息而是未被确认的消息。

  • 代码:

private void handlerCourseTask(String streamKey) {
    while (true){
        //死循环 一直执行消息队列里面的任务
        try {
            //读取最后一个被消费的
            List<MapRecord<String, Object, Object>> recordList = stringRedisTemplate.opsForStream()
                    .read(
                            Consumer.from("g1", "c1"),
                            StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofMillis(200)),
                            StreamOffset.create(streamKey, ReadOffset.lastConsumed())
                    );
            if (recordList==null||recordList.isEmpty()){
                //没有获取到消息，继续等待
                continue;
            }
            MapRecord<String, Object, Object> record = recordList.get(0);
            //获取消息,构建选课信息表
            Map<Object, Object> mp = record.getValue();
            String cno = (String) mp.get("cno");
            String uno = (String) mp.get("uno");
            //使用代理对象构建消息
            buildSckillCourse(cno,uno);
            //最后需要确认这个消息已经被消费
            stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(
                    streamKey,
                    "g1",
                    record.getId()
            );
        }catch (Exception e){
            log.debug("获取消息消费异常..",e);
            //如果出现异常,需要处理pedding-list中还未被确认的消息
            handlerPeddinglist(streamKey);
        }
    }
}
​
private void buildSckillCourse(String cno, String uno) {
    String lock=LOCK_PREFIX+uno;
    synchronized (lock){
        //这里还是需要代理对象来调用这个方法，防止事务失效
        proxy.helpBuild(cno, uno);
    }
}
​
/*
    事务代码
*/
@Transactional
public void helpBuild(String cno, String uno) {
    //扣减可选人数,构建课程信息表
    //1.检查是否有重复选课
    //1.1查询当前用户是否已经选了这门课
    SelectParmas selectParmas = new SelectParmas();
    selectParmas.setCno(Integer.valueOf(cno));
    selectParmas.setUno(uno);
    int isSelect = studentCourseMapper.findByUnoAndCno(selectParmas);
    if (isSelect >0){
        return;
    }
    //2. 扣减课程表可选人数
    //2.1 乐观锁扣减可选数
    int cnt = courseMapper.subSelects(Integer.valueOf(cno));
    if (cnt<1){
        //说明扣减失败，直接返回
        return;
    }
    //3. 插入选课信息表(传入用户id和课程的id)
    studentCourseMapper.insert(selectParmas);
    return;
}

处理pedding-list:

​
    
private void handlerPeddinglist(String streamKey) {
        while (true){
            //死循环 一直执行消息队列里面的任务
            try {
                //读取未被确认的消息
                List<MapRecord<String, Object, Object>> recordList = stringRedisTemplate.opsForStream()
                        .read(
                                Consumer.from("g1", "c1"),
                                StreamReadOptions.empty().count(1),
                                StreamOffset.create(streamKey, ReadOffset.from("0")) 
                        );
                if (recordList==null||recordList.isEmpty()){
                    //没有获取到消息,直接退出循环
                    break;
                }
                MapRecord<String, Object, Object> record = recordList.get(0);
                //获取消息,构建选课信息表
                Map<Object, Object> mp = record.getValue();
                String cno = (String) mp.get("cno");
                String uno = (String) mp.get("uno");
                buildSckillCourse(cno,uno);
                //最后需要确认这个消息已经被消费
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(
                        streamKey,
                        "g1",
                        record.getId()
                );
            }catch (Exception e){
                log.debug("pedding-list消费异常..",e);
                try {
                    Thread.sleep(200);
                } catch (InterruptedException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
​

测试

继续用jmeter做压测,最终结果:

 

平均值225ms，比起之前的3200ms，性能提高了十几倍。

查看redis：

 

没有出现问题。再来看看mysql。

 

依旧没有问题。

再来用张三发起攻击试试，看看有没有一人多抢问题

 

可以看到，张三也被制裁了。

使用分布式锁

针对使用synchornized可能出现的问题，在这里使用分布式锁解决一下。

我们可以自己设计一个简单的分布式锁来解决我们的需求，它需要具备以下特点:

  • 可以解决分布式环境下synchornized的失效问题

  • 性能需要高效

  • 具备高可用的特性，不能出现安全问题

以上三个特点，很显然可以利用redis来做到。

设计思路如下:

  • 利用redis的setnx命令来作为获取锁的标识。

  • 当用户释放锁时，移除掉这个key就行。

  • 用expire存活时间来兜底。

  • 锁的键-值 这两个数值的设计

    • 锁的键最好配合业务名称+业务id来设计，所以它不能是一成不变的。这里我们需要锁的是用户id，所以需要加上用户id，减小锁的粒度。这里我使用业务名+用户名来作为锁的key

    • 锁的值需要具备唯一性，而不能随便设计。因为我们需要在释放锁的过程中与锁的值做一次确认，防止前一个线程误删当前线程的锁的现象发生。 这里我使用一段UUID的随机字符串+当前线程id来作为锁的value ，因为线程id是会自增的，所以可以确保唯一性。

    • 最后，由于锁的释放是两步过程，还是有可能出现并发问题。

      • 查询锁的value

      • 删除锁

    • 假如遇到JVM的FULL GC发生阻塞，导致expire时间到自动删除，而GC完成之后，再一次执行删除锁的动作，那么还是会出现误删锁的现象。

    • 所以需要把两步过程变成原子性的——LUA脚本解决。

锁接口:

public interface ILock {
​
    boolean tryLock(long seconds);
​
    void unlock();
}

锁实现:

/*
    简单版分布式锁
 */
public class SimpleRedisLock implements ILock{
    private String name;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
​
    public final static String KEY_PREFIX="lock:";
    public final static String LOCK_PREFIX= UUID.randomUUID().toString(true);
    private final static DefaultRedisScript LUA_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT=new DefaultRedisScript();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }
​
​
    public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
​
​
    @Override
    public boolean tryLock(long seconds) {
        //1.获取线程标识
        String value = LOCK_PREFIX+Thread.currentThread().getId();
        //2.setnx
        Boolean isok = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, value, seconds, TimeUnit.SECONDS);
        return isok==null?false:isok;
    }
​
    @Override
    public void unlock() {
        //使用lua脚本完成
        stringRedisTemplate.execute(
                UNLOCK_SCRIPT,
                Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),  //设置KEY
                LOCK_PREFIX+Thread.currentThread().getId() //设置VALUE
                );
    }
}

LUA脚本

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
    -- 一致，则删除锁
    return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0

修改代码

事实上需要修改的地方只有一个

前后对比:
private void buildSckillCourse(String cno, String uno) {
    String lock=LOCK_PREFIX+uno;
    synchronized (lock){
        //这里还是需要代理对象来调用这个方法，防止事务失效
        proxy.helpBuild(cno, uno);
    }
}
​
​
private void buildSckillCourse(String cno, String uno) {
    //传进去业务名，课程id,用户id
    SimpleRedisLock lock=new SimpleRedisLock("course:"+cno+":"+uno,stringRedisTemplate);
    try {
        boolean isLock = lock.tryLock(10);
        if (isLock){
            //获取锁成功才能构建订单,不需要重试
            proxy.helpBuild(cno, uno);
        }
    }  finally {
        lock.unlock();
    }
}

最后再做高并发测试和张三测试，没有出现问题。

事实上，我的这个简单分布式锁还存在一些缺陷:

  1. 不支持锁重入

  2. 没有重试机制

  3. 用来兜底的存活时间事实上是需要做更新的，因为还有可能出现业务阻塞导致超时自动删除锁的可能。

这些缺陷，都在redisson分布式锁得到了解决。可以使用redisson来替代自己编写的锁。redisson这里不作过多展开。

总结

  • 高并发的业务确实非常复杂，因为在高并发的情况下，需要考虑的问题太多。其中主要包含

    • 数据一致性问题

    • 系统的性能

    • 系统的可靠性

  • 一旦加入了中间件，就需要考虑数据的一致性问题，所以原本简简单单的一段业务代码就被扩展得很庞大。

  • 优化思路可以总结如下:

    • 将查询数据库的动作换成查询redis，减少查询数据库的次数。

    • 利用消息队列，改同步为异步，尽快地返回结果。

  • 存在的不足

    • redis毕竟不是专业做消息队列的中间件，可以考虑改成RabbitMQ,RocketMQ,Kafka等消息队列。

    • 为了系统的高可用，最好还是做redis集群，这里我仅仅使用了一个redis，存在redis宕机的风险。

    • 本人是java菜鸟，如果还存在不足，欢迎各位指教

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前言 大家早好、午好、晚好吖 ❤ ~ 一只快乐兔&#xff0c; 来到快乐山&#xff0c;喝了快乐泉&#xff0c; 又到快乐殿&#xff0c;吃了快乐莲&#xff0c;遇到快乐仙&#xff0c; 听了快乐言&#xff1a;快乐很简单&#xff0c;快乐在身边&#xff0c;快乐无极限&#xff…
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C++中STL的vector扩容机制

C++中STL的vector扩容机制

目录前言发生扩容扩容机制size()和capacity()reserve()和resize()前言 前阵子面试的时候&#xff0c;被问到往vector中插入一个数据可能会发生什么&#xff1f; 我答:可能会扩容; 为啥vector支持变长&#xff1f; 我答:它实在堆上动态申请内存&#xff0c;因此有自己的一套扩容…
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Redis集群系列十 —— 集群伸缩之收缩

Redis集群系列十 —— 集群伸缩之收缩

集群收缩原理 集群收缩就是让其中一些节点安全下线。 所谓的安全下线指的是让一个节点下线之前&#xff0c;把其负责的所有 slots 迁移到别的节点上&#xff0c;否则该节点下线后其负责的 slots 就没法继续提供服务了。 收缩流程如下&#xff1a; 需求 前面扩容完成后&…
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字符串大小写转化，有序数组二分查找个人心得等若干内容

字符串大小写转化，有序数组二分查找个人心得等若干内容

tips 1. 在电脑里面&#xff0c;任何一切字符&#xff0c;当一看到的时候&#xff0c;脑子里面就要把它转化成ACSII值。如while(0)&#xff0c;可以实现死循环。 2. 统计整形数组的长度不能用strlen()&#xff0c;别一天到晚用到底&#xff0c;strlen统计的是字符数组的长度 …
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在wsl下开发T113的主线linux（1）-准备wsl开发环境

在wsl下开发T113的主线linux（1）-准备wsl开发环境

首先在win10或win11下安装wsl&#xff0c;选择wsl1或者wsl2都可以&#xff0c;wsl2的性能更高一些&#xff0c;wsl1的跨系统文件操作速度更快一些&#xff0c;我这里因为有一些工程在win文件系统下&#xff0c;所以选择了wsl1&#xff0c;发行版使用最新的Ubuntu 22.04.01 LTS。…
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MySQL隐式转换

MySQL隐式转换

隐式转换概念 When an operator is used with operands of different types, type conversion occurs to make the operands compatible. Some conversions occur implicitly. 当运算符与不同类型的操作数一起使用时&#xff0c;将进行类型转换以使操作数兼容。某些转换是隐式发…
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2022年年终总结---新方向，新期待

2022年年终总结---新方向，新期待

2022年行将结束&#xff0c;回首年初立下的flag&#xff1a; (1)完成OpenCoord版本升级&#xff0c;增加ITRF框架及历元转换、EGM2008查询功能&#xff1b; (2)完成多波束开源项目的数据读取和显示操作。 任务(1)已经完成了&#xff0c;任务&#xff08;2&#xff09;没有完成。…
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力扣(LeetCode)2351. 第一个出现两次的字母(C++)

力扣(LeetCode)2351. 第一个出现两次的字母(C++)

哈希集合 开哈希集合&#xff0c;遍历字符串&#xff0c;未出现的字母加入哈希集合&#xff0c;如果字母出现过&#xff0c;返回这个字母即可。 class Solution { public:char repeatedCharacter(string s) {unordered_set<char> S;for(auto &c:s)if(!S.count(c)) …
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第二证券|72家公司接待机构过千，迈瑞医疗热度“断层领先”

第二证券|72家公司接待机构过千，迈瑞医疗热度“断层领先”

2022年最终一个交易日&#xff0c;沪指以红盘收官&#xff0c;但年内A股商场震荡起伏&#xff0c;三大指数均收跌&#xff0c;其间&#xff0c;沪指全年下跌15%&#xff0c;创业板指跌近三成。 调研活动是出资者挖掘上市公司信息的重要来源&#xff0c;是洞悉商场主力资金意向的…
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记录NCNN Yolov5部署华为鸿蒙系统踩过的坑

记录NCNN Yolov5部署华为鸿蒙系统踩过的坑

目录 踩坑一&#xff1a;Android Studio连接鸿蒙系统踩过的坑 踩坑二&#xff1a;配置Android studio环境 踩坑三&#xff1a;打开文件夹的位置 踩坑四&#xff1a;No toolchains found in the NDK toolchains folder for ABI with prefix: arm-linux-androideabi 总结 踩…
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使用 Bitnami Helm 安装 Kafka

使用 Bitnami Helm 安装 Kafka

服务器端 K3S 上部署 Kafka Server Kafka 安装 &#x1f4da;️ Quote: charts/bitnami/kafka at master bitnami/charts (github.com) 输入如下命令添加 Helm 仓库&#xff1a; > helm repo add tkemarket https://market-tke.tencentcloudcr.com/chartrepo/opensource-…
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LinuxShell注意事项

LinuxShell注意事项

Linux 介绍 内存 虚拟内存 = 物理内存 + 交换空间 交换空间 = 交换空间 当用户访问某一个程序内存时，需要访问物理内存，而不是交换内存，如果物理内存没有，而交换内存有，则会将交换内存中的程序 加载进物理内存供用户使用，同样，当一个程序长期未访问，内核会将物理内…
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【Mongoose笔记】Websocket 服务器

【Mongoose笔记】Websocket 服务器

【Mongoose笔记】Websocket 服务器 简介 Mongoose 笔记系列用于记录学习 Mongoose 的一些内容。 Mongoose 是一个 C/C 的网络库。它为 TCP、UDP、HTTP、WebSocket、MQTT 实现了事件驱动的、非阻塞的 API。 项目地址&#xff1a; https://github.com/cesanta/mongoose学习 …
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Chromium Embedded Framework(CEF)源码编译基于windows

Chromium Embedded Framework(CEF)源码编译基于windows

1.打开维基百科CEF主页： Chromium Embedded Framework - Wikipedia 2.找到CEF仓库地址：chromiumembedded / cef — Bitbucket 打开CEF源码仓库： 点击 Wiki,然后在 Getting Started节，点击cef-project 向下拉浏览滚动条,可看到Setup章节
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第三十二讲：神州交换机和路由器上分别实现QoS

第三十二讲：神州交换机和路由器上分别实现QoS

QoS&#xff08;Quality of Service&#xff0c;服务品质保证&#xff09;是指一个网络能够利用各种各样的技术向选定的网络通信提供更好的服务的能力。QoS是服务品质保证&#xff0c;提供稳定、可预测的数据传送服务&#xff0c;来满足使用程序的要求&#xff0c;QoS不能产生新…
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深入浅出闭包

深入浅出闭包

目录 一、闭包概念 二、重载operator() 三、lambda表达式 3.1 lambda表达式介绍 3.2 lambda表达式语法 3.2.1 [capture-list]捕捉列表 3.2.2(parameters)&#xff1a;参数列表 3.2.3 mutable关键字 3.2.4 ->returntype&#xff1a;返回值类型 3.2.5 {statement}&a…
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基于OpenSSL的安全Web Server实现

基于OpenSSL的安全Web Server实现

目录 一、实验目的 二、实验软硬件要求 三、实验预习 四、实验内容&#xff08;实验步骤、测试数据等&#xff09; 实验步骤 1编辑代码 2解决报错 3准备网页 五、实验体会&#xff08;遇到的问题及解决方法&#xff09; 六、服务器代码 七、测试网页代码 一、实验目…
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(02)Cartographer源码无死角解析-(43) 2D栅格地图→

(02)Cartographer源码无死角解析-(43) 2D栅格地图→

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始&#xff0c;针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下: (02)Cartographer源码无死角解析- (00)目录_最新无死角讲解&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885 文末…
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利用Python构建Wiki中文语料词向量模型

利用Python构建Wiki中文语料词向量模型

利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验 完整代码下载地址&#xff1a;利用Python构建Wiki中文语料词向量模型 本实例主要介绍的是选取wiki中文语料&#xff0c;并使用python完成Word2vec模型构建的实践过程&#xff0c;不包含原理部分&#xff0c;旨在一步一步的了解自然语…
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CH450/TM1637 驱动调试

CH450/TM1637 驱动调试

CH450&#xff1a;支持带有中断的扫描键盘、数码显示&#xff1b; TM1637&#xff1a;键盘扫描/数码显示&#xff1b; CH450/TM1637 I2C的时序调试有问题&#xff0c;总体上注意以下几点 MSB还是LSB&#xff0c;这两个不一样&#xff1b;&#xff08;TM1637从低到高传输&…
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