[Redis]缓存常见问题解决(缓存穿透、击穿、雪崩一文解决!通俗易懂、代码实战!手把手教你解决缓存问题三兄弟!)

news2024/11/22 18:43:13

Redis常见问题解决

要求

只用一种缓存技术，从实验点中挑一些试验进行试验原理。

1.缓存原理

目标：理解缓存的基本原理和工作机制。

实验步骤：

  1. 阅读各缓存技术机制的文档和官方资料。
  2. 实现一个简单的应用程序，模拟数据的读写和缓存操作。
  3. 观察实时操作日志，了解缓存的实际运行情况。

实验

  1. 缓存的基本原理主要围绕以下几个核心概念：

    • 时间局部性与空间局部性：缓存利用了程序访问数据的时间局部性和空间局部性，即如果一个数据被访问过，它很可能在不久的将来再次被访问；并且，如果一个数据被访问，其相邻的数据也可能很快被访问。

    • 高速存储介质：缓存通常位于更快的存储介质上，比如内存，相比硬盘等慢速存储，能显著提升数据访问速度。

    • 缓存命中与未命中：当请求的数据在缓存中存在时称为缓存命中，此时直接从缓存返回数据，无需访问较慢的后端存储；反之，如果数据不在缓存中，则称为缓存未命中，需要从后端加载数据并存储到缓存中，以便下次快速访问。

    • 缓存策略：包括但不限于LRU（Least Recently Used，最近最少使用）、LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）和FIFO（First In First Out，先进先出）等淘汰策略，以及过期策略、缓存更新策略等。

    • 缓存一致性：在多线程或多进程环境下，确保缓存与数据源保持一致性的机制，如写直达、写回等。

  2. 以下是一个简化的Java示例，使用HashMap模拟内存缓存：

    import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class SimpleCacheExample {
    private final Map<String, String> cache = new HashMap<>();

    public String getUserInfo(String userId) {
        // 先尝试从缓存中获取数据
        String userInfo = cache.get(userId);
        if (userInfo == null) {
            // 如果缓存中没有，模拟从数据库读取
            userInfo = fetchFromDatabase(userId);
            // 将数据放入缓存
            cache.put(userId, userInfo);
            System.out.println("缓存未命中！！！");
        } else {
            System.out.println("缓存命中！！！");
        } 
        return userInfo;
    }

    private String fetchFromDatabase(String userId) {
        // 这里实际应调用数据库查询逻辑，这里简单模拟
        return "UserInfo of " + userId;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SimpleCacheExample cacheExample = new SimpleCacheExample();
        System.out.println(cacheExample.getUserInfo("1001")); // 首次访问，会从数据库获取
        System.out.println(cacheExample.getUserInfo("1001")); // 再次访问，直接从缓存获取
    }
}

  3. 实时操作日志：

    1. 观察首次访问

      在这里插入图片描述

    2. 未命中缓存，查询数据库

      在这里插入图片描述

    3. 观察第二次访问

      在这里插入图片描述

    4. 命中缓存！直接返回结果。

      在这里插入图片描述

    5. 程序运行结果（首次访问，会从数据库获取。再次访问，直接从缓存获取。）

      在这里插入图片描述

2.缓存击穿

目标：模拟和解决缓存击穿问题。

实验步骤：

  1. 设计一个常被请求的热点数据。
  2. 启动多个并发请求同时访问该热点数据，观察缓存是否会因此而失效。
  3. 实现解决缓存击穿的方法，比如使用互斥锁或者提前加载数据。

实验

  1. 我们首先模拟实验环境（使用Redis作为缓存）

    查询心理健康产品详情接口：

    @Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
int count = 1;

@ApiOperation("查询心理健康产品详情")
@GetMapping("/detail")
public R<MentalHealthProduce> detail(@RequestParam(value = "id") String id) {
    MentalHealthProduce mentalHealthProduce;

    // 动态构造key
    String key = "produce_" + id; // 例:produce_1397844391040167938

    // 先从Redis中获取缓存数据
    mentalHealthProduce = (MentalHealthProduce) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 如果存在, 直接返回, 无需查询数据库
    if (mentalHealthProduce != null) {
        return R.success(mentalHealthProduce);
    }

    mentalHealthProduce = mentalHealthProduceService.getById(id);
    
    // 这里每一次进行数据库查询我们进行打印日志
    System.out.println("查询数据库次数:" + count++);
    if (mentalHealthProduce == null) {
        return R.error("心理健康产品不存在");
    }

    // 将查询到的热点数据缓存到Redis中,过期时间为3秒
    redisTemplate.opsForValue().set(key, mentalHealthProduce, 3, TimeUnit.SECONDS);

    return R.success(mentalHealthProduce);
}

  2. 我们进行压测，查看效果（开启10个线程，压测10秒）

    在这里插入图片描述

    我们观察控制台：即使我们开启了缓存，但在失效的时间内仍然请求了38次，在高并发中还是存在风险

    在这里插入图片描述

  3. 我们进行对缓存击穿的解决

    1. 热点数据永不过期（把过期时间取消即可，不再演示）

    2. 添加互斥锁

      1. 修改代码逻辑（加锁再去获取数据）

        // 动态构造key
String key = "produce_" + id; // 例:produce_1397844391040167938
// 创建基于id的唯一锁
String lockKey = "lock_produce_" + id;

// 尝试获取基于id的锁
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
lock.lock(); // 先加锁，确保并发安全

try {
    // 先从Redis中获取缓存数据
    mentalHealthProduce = (MentalHealthProduce) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 如果存在, 直接返回, 无需查询数据库
    if (mentalHealthProduce != null) {
        return R.success(mentalHealthProduce);
    }

    mentalHealthProduce = mentalHealthProduceService.getById(id);

    // 这里每一次进行数据库查询我们进行打印日志
    System.out.println("查询数据库次数:" + count++);
    if (mentalHealthProduce == null) {
        return R.error("心理健康产品不存在");
    }

    // 将查询到的热点数据缓存到Redis中
    redisTemplate.opsForValue().set(key, mentalHealthProduce, 3, TimeUnit.SECONDS);
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    // 3、释放锁
    lock.unlock();
}

      2. 再次进行压测：开启10个线程，压测10秒

        在这里插入图片描述

      3. 观察控制台日志：我们过期时间设置为3秒，正常来说10秒压测只会进行四次数据库查询

        在这里插入图片描述

3.缓存穿透

目标：模拟和解决缓存穿透问题。

实验步骤：

  1. 构造一个不存在于缓存和数据库中的无效数据。
  2. 启动多个并发请求同时访问该无效数据，观察缓存是否被绕过直接访问数据库。
  3. 实现解决缓存穿透的方法，比如使用布隆过滤器或者空对象缓存。

实验

  1. 我们首先模拟实验环境（使用Redis作为缓存）

    查询文章接口：

    @ApiOperation("查询文章详情")
@GetMapping("/detail")
public R<ArticleResp> detail(@RequestParam(value = "id") String id) {
    // 构造返回参数
    ArticleResp articleResp;

    // 动态构造key
    String key = "article_" + id; // 例:article_1397844391040167938

    // 先从Redis中获取缓存数据
    articleResp = (ArticleResp) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 如果存在, 直接返回, 无需查询数据库
    if (articleResp != null) {
        return R.success(articleResp);
    }

    Article article = articleService.getById(id);
    if (article == null) {
        return R.error("文章不存在");
    }

    articleResp = new ArticleResp();
    BeanUtils.copyProperties(article, articleResp);

    // 设置点赞数
    int count = likeService.count(new LambdaQueryWrapper<Like>()
                                  .eq(Like::getEventId, id));
    articleResp.setLikeNum(count);

    // 设置评论列表
    List<CommentResp> commentRespList = commentService.list(new LambdaQueryWrapper<Comment>()
                                                            .eq(Comment::getEventId, id))
        .stream()
        .map(comment -> {
            // ......
            return commentResp;
        }).collect(Collectors.toList());
    articleResp.setCommentRespList(commentRespList);

    // 将查询到的文章数据缓存到Redis中
    redisTemplate.opsForValue().set(key, articleResp, 1, TimeUnit.HOURS);

    return R.success(articleResp);
}

  2. 我们请求一个不存在的id值（id=1）来查看查询情况

    在这里插入图片描述

    可以看到，确实是请求了数据库的（缓存失效），如果黑客进行大量请求，系统将存在巨大隐患。

  3. 我们进行压测，查看效果（开启10个线程，压测10轮）

    在这里插入图片描述

  4. 我们进行对缓存穿透的解决

    1. 缓存无效数据

      • 修改代码（无效数据同样进行缓存）

        在这里插入图片描述

      • 再次进行压测：同样10个线程进行10轮压测，请求数增多（150%）的情况下平均响应时间还缩短了将近35%！！！

        在这里插入图片描述

      • 但这种处理方式是有问题的，假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的，那存进Redis也没有意义。

    2. 布隆过滤器（Redisson实现）

      在这里插入图片描述

      1. pom.xml中导入Redisson依赖

        <!--Redisson-->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.17.6</version>
</dependency>

      2. RedisConfig中添加以下配置（Redis进行正常配置即可）

        @Value("${spring.redis.host}")
private String host;

@Value("${spring.redis.port}")
private String port;

@Bean
public RedissonClient redisson() {
    //创建配置
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://" + host + ":" + port);
    //根据config创建出RedissonClient实例
    return Redisson.create(config);
}

      3. 项目中使用

        @Resource
private RedissonClient redissonClient;
private RBloomFilter<String> bloomFilter;

@PostConstruct // 项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法
public void init() {
    // 启动项目时初始化bloomFilter
    List<Article> articleList = articleService.list();
    //参数：布隆过滤器的名字
    bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("articleFilter");
    // 初始化布隆过滤器  预计数据量   误判率
    bloomFilter.tryInit(1000L, 0.01);
    for (Article article : articleList) {
        bloomFilter.add(article.getId());
    }
}

        因为我们已经初始化过数据，所以在查询时可以先查询布隆过滤器

        在这里插入图片描述

      4. 观察实际运行情况

        在这里插入图片描述

        在这里插入图片描述

4.缓存雪崩

目标：模拟和解决缓存雪崩问题。

实验步骤：

  1. 设定多个缓存数据的失效时间相同，并在某一时刻让它们同时失效。
  2. 启动多个并发请求，观察在缓存数据失效时的响应时间和Redis服务器的负载情况。
  3. 实现解决缓存雪崩的方法，比如使用不同的失效时间或者限流策略。

实验

  1. 我们首先模拟实验环境（使用Redis作为缓存）

    我们事先将全部数据存入数据库，并把所有数据存活时间都设置为60秒：

    @PostConstruct // 项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法
public void init() {
    // 启动项目时事先存入Redis热点数据
    List<MentalHealthProduce> produceList = mentalHealthProduceService.list();
    for (MentalHealthProduce produce : produceList) {
        String key = "produce_" + produce.getId(); // 例:produce_1397844391040167938
        redisTemplate.opsForValue().set(key, produce, 60, TimeUnit.SECONDS);
    }
    System.out.println("当前时间" + new Date());
}

  2. 在缓存快要失效时，我们进行压测查看效果（开启10000个线程，压测10秒）

    在这里插入图片描述

    可以看到，在缓存同一时间失效的情况下，还是会有很多请求同时请求数据库，给数据库造成一定的压力！

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

  3. 我们进行对缓存雪崩的解决

    1. 使用随机或梯度失效时间（为每项数据设置一个随机范围内的过期时间，或者采用梯度失效策略，即相近的数据项过期时间错开一定间隔），示例代码：

      Random random = new Random();
for (String user : users) {
    long expireTime = 24 * 60 * 60 + random.nextInt(300); // 基础24小时过期时间加上0-5分钟的随机偏移
    RBucket<Object> bucket = redisson.getBucket("user:" + user);
    bucket.set(userDetails, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
}

    2. 限流与降级（在服务端实施请求限流，避免在缓存失效瞬间服务被大量请求压垮。同时，可以设置服务降级策略，当请求超过阈值时返回降级内容（如静态数据、默认值或部分数据）而非直接失败）

      1. 限流实现

        Redisson 提供了 RRateLimiter 接口来实现限流功能，支持固定窗口、滑动窗口、令牌桶等多种限流算法。例如，使用令牌桶算法进行限流，可以这样配置：

        // 创建一个令牌桶限流器，每秒填充5个令牌，最多存储10个令牌
RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 5, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);

// 在需要限流的地方尝试获取令牌，如果获取不到则说明限流
boolean permit = rateLimiter.tryAcquire(1);
if (!permit) {
    // 限流逻辑，比如抛出异常或者返回错误信息
}

      2. 降级实现

        在限流逻辑中加入降级逻辑，当检测到请求量过大或系统资源紧张时，主动返回简化版的服务响应或者错误信息，避免进一步加重系统负担。

        例如，可以在限流失败时，执行降级逻辑：

        if (!rateLimiter.tryAcquire(1)) {
    // 降级处理，例如返回默认值或者错误提示
    return "服务繁忙，请稍后再试";
}

        另外，结合Spring框架或AOP（面向切面编程），可以更加灵活地在应用层面实现更复杂的降级策略。例如，通过自定义注解和切面来判断服务是否需要降级：

        @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimitAndFallback {
    // 可以定义一些配置属性，如降级时的返回值
}

@Aspect
@Component
public class RateLimitAndFallbackAspect {

    @Around("@annotation(rateLimitAndFallback)")
    public Object handleMethodWithRateLimit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimitAndFallback rateLimitAndFallback) throws Throwable {
        // 这里可以结合Redisson的限流逻辑
        if (!rateLimiter.tryAcquire(1)) {
            // 根据注解或配置返回降级内容
            return "降级响应内容";
        }

        // 正常执行方法
        return joinPoint.proceed();
    }
}

        通过上述方式，我们可以结合Redisson的限流功能和自定义的降级策略，有效地应对高并发场景下的系统稳定性问题。

总结与优化

总结

  1. 缓存基本原理的实践揭示了缓存机制的核心优势，包括时间与空间局部性、高速存储介质的使用、命中与未命中的处理机制、多样化淘汰策略以及确保一致性的方法。通过简单的Java示例，我们直观体验了缓存对提升数据访问效率的显著作用。
  2. 缓存击穿问题通过模拟高并发访问热点数据，发现即使使用了缓存，数据过期时仍会导致数据库负载激增。采用永不过期策略和互斥锁（Mutex）解决了这一问题，有效降低了数据库压力，但需要注意永不过期策略需谨慎使用，以免造成内存压力。
  3. 缓存穿透现象通过构造不存在的数据请求，观察到直接绕过缓存访问数据库的现象。采用缓存无效数据（null值）以及布隆过滤器有效减少了无效数据库查询，提高了系统效率。布隆过滤器虽有误报可能，但在多数场景下能有效减轻数据库负担。
  4. 缓存雪崩的模拟与解决展示了当大量缓存同时过期时，系统响应时间和数据库负载的剧增。通过为数据设置随机或梯度过期时间以及实施限流与降级策略，显著改善了这一问题。限流保证了系统在高并发下的稳定性，而降级策略保证了即使在资源紧张时也能提供一定程度的服务。

优化与改进建议

  1. 精细化配置缓存策略：根据业务特点调整缓存过期时间，避免集中失效，使用梯度过期或随机过期策略分散风险。
  2. 动态调整限流阈值：根据系统实时负载动态调整限流阈值，以适应不同时间段的访问压力，避免过度限制或限制不足。
  3. 监控与预警系统：建立完善的监控体系，实时监测缓存命中率、系统负载、以及Redis服务器状态，设置阈值预警，及时发现并处理潜在问题。
  4. 优化缓存更新机制：采用异步更新策略，减少因更新缓存造成的阻塞，确保数据新鲜度的同时不影响用户体验。
  5. 分布式锁的优化：优化互斥锁的使用，减少锁等待时间，避免因锁竞争导致的性能瓶颈。探索使用读写锁或乐观锁机制，提高并发效率。
  6. 持续性能测试与调优：定期进行压力测试，模拟各种极端场景，根据测试结果不断调整和优化缓存策略和系统配置。
  7. 完善降级策略：细化降级逻辑，根据不同场景提供更合理的降级内容，如提供有限功能、默认数据或历史数据，确保用户体验。

通过上述措施，可以显著增强缓存系统性能，提高系统的稳定性和用户体验，降低运营成本。

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.coloradmin.cn/o/1850593.html

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，一经查实，立即删除！

相关文章

AD导出Gender、坐标文件、BOM

AD导出Gender、坐标文件、BOM

导出Gender 方式一 等输出完成后&#xff0c;将工程文件下的OutPut文件打包发给厂家即可 方式二 导出外观、层 导出孔 导出坐标文件 导出BOM 备注 外观尽量用机械层 参考 https://blog.csdn.net/lwb450921/article/details/123141335
阅读更多...
Python发送HTML邮件有哪些步骤？怎么设置？

Python发送HTML邮件有哪些步骤？怎么设置？

Python发送HTML邮件如何实现&#xff1f;Python发送邮件的策略&#xff1f; HTML邮件不仅可以包含丰富的文本格式&#xff0c;还可以插入图片、链接和其他多媒体内容&#xff0c;从而提升邮件的美观性和功能性。AokSend将详细介绍Python发送HTML邮件的主要步骤&#xff0c;帮助…
阅读更多...
动态规划：基本概念

动态规划：基本概念

Dynamic Programming 动态规划&#xff08;Dynamic Programming, DP&#xff09; 是一种算法设计技巧&#xff0c;通常用来解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它通过将问题分解为更小的子问题&#xff0c;逐步解决这些子问题并将结果存储起来&#xff0c;以避免重复计…
阅读更多...
C++拷贝构造函数、运算符重载函数、赋值运算符重载函数、前置++和后置++重载等的介绍

C++拷贝构造函数、运算符重载函数、赋值运算符重载函数、前置++和后置++重载等的介绍

文章目录 前言一、拷贝构造函数1. 概念2. 特征3. 编译器生成默认拷贝构造函数4. 拷贝构造函数典型使用场景 二、运算符重载函数三、赋值运算符重载函数1. 赋值运算符重载格式2. 赋值运算符只能重载成类的成员函数不能重载成全局函数3.编译器生成一个默认赋值运算符重载4. 运算符…
阅读更多...
上交商汤联合提出一种虚拟试穿的创新方法，利用自监督视觉变换器 (ViT) 和扩散模型

上交商汤联合提出一种虚拟试穿的创新方法，利用自监督视觉变换器 (ViT) 和扩散模型

上交&商汤联合提出一种虚拟试穿的创新方法&#xff0c;利用自监督视觉变换器 (ViT) 和扩散模型&#xff0c;强调细节增强&#xff0c;通过将 ViT 生成的局部服装图像嵌入与其全局对应物进行对比。虚拟试穿体验中细节的真实感和精确度有了显着提高&#xff0c;大大超越了现有…
阅读更多...
使用粒子滤波（particle filter）进行视频目标跟踪

使用粒子滤波（particle filter）进行视频目标跟踪

虽然有许多用于目标跟踪的算法&#xff0c;包括较新的基于深度学习的算法&#xff0c;但对于这项任务&#xff0c;粒子滤波仍然是一个有趣的算法。所以在这篇文章中&#xff0c;我们将介绍视频中的目标跟踪&#xff1a;预测下一帧中物体的位置。在粒子滤波以及许多其他经典跟踪…
阅读更多...
Antd Table 表格 拖拽列宽

Antd Table 表格 拖拽列宽

antd 的表格组件的列宽&#xff0c;是通过width属性去初始化的&#xff0c;有时候渲染的内容不固定&#xff0c;这个宽做不到通用所以研究怎么实现表格列宽拖动&#xff0c;主要的实现步骤如下&#xff1a; 使用table的components API修改表格头部为 react-resizable提供的组件…
阅读更多...
专业技能篇---计算机网络

专业技能篇---计算机网络

文章目录 前言计算机网络基础一、网络分层模型 HTTP一、从输入URL到页面显示发生了什么&#xff1f;二、Http的状态码有哪些&#xff1f;三、 HTTP与HTTPS有什么区别&#xff1f;四、URI 和 URL 的区别是什么?五、Cookie和Session有什么区别&#xff1f;六、GET与POST WebSock…
阅读更多...
基于机器学习和深度学习的C-MAPSS涡扇发动机剩余寿命RUL预测（Python，Jupyter Notebook环境）

基于机器学习和深度学习的C-MAPSS涡扇发动机剩余寿命RUL预测（Python，Jupyter Notebook环境）

涡扇发动机全称为涡轮风扇发动机&#xff0c;是一种先进的空中引擎&#xff0c;由涡轮喷气发动机发展而来。涡扇发动机主要特点是首级压缩机的面积比涡轮喷气发动机大。同时&#xff0c;空气螺旋桨&#xff08;扇&#xff09;将部分吸入的空气从喷射引擎喷射出来&#xff0c;并…
阅读更多...
尚品汇-（四）

尚品汇-（四）

&#xff08;1&#xff09;商品的基本知识 1.1基本信息—分类 一般情况可以分为两级或者三级。咱们的项目一共分为三级&#xff0c;即一级分类、二级分类、三级分类。 比如&#xff1a;家用电器是一级分类&#xff0c;电视是二级分类&#xff0c;那么超薄电视就是三级分类。…
阅读更多...
一单1800，这个项目凭什么这么火？

一单1800，这个项目凭什么这么火？

AI变现营八期学员一单1800成功拿下&#xff0c;这还是开营不到一周的结果&#xff01; AI代写这个项目为什么现在越来越火&#xff1f; 第一点原因就是因为AI的火爆&#xff0c;让传统代写行业变现效率增加了N倍&#xff0c;普通人可以入局&#xff0c;只要会调教AI就可以了&am…
阅读更多...
Win11下安装VS2022失败的解决办法

Win11下安装VS2022失败的解决办法

前几天我把我的HP Z840的操作系统换成了Win11&#xff0c;在重装VS2022时遇到了麻烦&#xff0c;提示无法安装 Microsoft.VisualStudio.Devenv.Msi。 查看安装日志提示&#xff1a;Could not write value devenv.exe to key \SOFTWARE\Microsoft\Internet Explorer\Main\Featur…
阅读更多...
基于JSP的交通事故档案管理系统

基于JSP的交通事故档案管理系统

开头语&#xff1a;你好&#xff0c;我是计算机学长猫哥&#xff0c;如果你对系统有更多的期待或建议&#xff0c;欢迎随时联系我。 开发语言&#xff1a;Java 数据库&#xff1a;MySQL 技术&#xff1a;JSPJava 工具&#xff1a;ECLIPSE、Tomcat 系统展示 首页 管理员界…
阅读更多...
基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现

基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现

基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现 概述系统架构主要组件代码结构功能描述YOLOv5检测器视频处理器主窗口 详细代码说明YOLOv5检测器类视频处理类主窗口类 使用说明环境配置运行程序操作步骤 检测示例图像检测视频检测实时检测 数据集介绍数据集获取数据集规模 YOLOv5模型介…
阅读更多...
vscode中同一页面使用批量替换

vscode中同一页面使用批量替换

在vscode中像word中那样批量替换 首先搜索要替换的内容快捷键是ctrlf 然后输入你要搜索的内容 第二个框中输入你要替换成的内容 点击全部替换&#xff0c;就可以了
阅读更多...
Web应用和Tomcat的集成鉴权1-BasicAuthentication

Web应用和Tomcat的集成鉴权1-BasicAuthentication

作者:私语茶馆 1.Web应用与Tomcat的集成式鉴权 Web应用部署在Tomcat时，一般有三层鉴权： （1）操作系统鉴权 （2）Tomcat容器层鉴权 （3）应用层鉴权 操作系统层鉴权包括但不限于：Tomcat可以和Windows的域鉴权集成，这个适合企业级的统一管理。也可以在Tomcat和应用层独立…
阅读更多...
高级算法入门必看—21个NPC问题及其证明

高级算法入门必看—21个NPC问题及其证明

文章目录 前言一、布尔可满足性问题二、每子句至多3个变量的布尔可满足性问题&#xff08;3-SAT&#xff09;三、0-1整数规划&#xff08;0-1 integer programming&#xff09;四、Set packing&#xff08;Set packing&#xff09;五、最小顶点覆盖问题&#xff08;Vertex cove…
阅读更多...
计算机视觉 | 基于图像处理和边缘检测算法的黄豆计数实验

计算机视觉 | 基于图像处理和边缘检测算法的黄豆计数实验

目录 一、实验原理二、实验步骤1. 图像读取与预处理2. 边缘检测3. 轮廓检测4. 标记轮廓序号 三、实验结果 Hi&#xff0c;大家好&#xff0c;我是半亩花海。 本实验旨在利用 Python 和 OpenCV 库&#xff0c;通过图像处理和边缘检测算法实现黄豆图像的自动识别和计数&#xff0…
阅读更多...
港湾周评|高盛眼中的618增长

港湾周评|高盛眼中的618增长

《港湾商业观察》李镭 年中最重要的购物节618终于尘埃落定了。2024年的618各大电商平台竞技情况如何&#xff1f;又有哪些新的亮点&#xff1f;都成为外界观察消费行为的参考指标。 根据京东618数据显示&#xff1a;累计成交额过10亿的品牌83个&#xff0c;超15万个中小商家销…
阅读更多...
python watchdog 配置文件热更新

python watchdog 配置文件热更新

目录 一、Watchdog示例 二、aiohttp服务配置热更新 在同事的golang代码中学习到了config.json热更新的功能&#xff0c;这里自己也学习了一下python写web服务的时候怎么来实现配置的热更新。主要是利用Watchdog这个第三方python库&#xff0c;来监控文件系统的改变&#xff0…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023