多层级缓存

news2024/11/22 5:54:49

多级缓存

多级缓存方案

多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务器性能：

img

用作缓存的Nginx是业务Nginx，需要部署为集群，再有专门的Nginx用来做反向代理：

img

JVM进程缓存

1.安装MySQL

1.1.准备目录

为了方便后期配置MySQL，我们先准备两个目录，用于挂载容器的数据和配置文件目录：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建文件夹
mkdir mysql
# 进入mysql目录
cd mysql

1.2.运行命令

进入mysql目录后，执行下面的Docker命令：

docker run \
 -p 3306:3306 \
 --name mysql \
 -v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d \
 -v $PWD/logs:/logs \
 -v $PWD/data:/var/lib/mysql \
 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=xcxc666 \
 --privileged \
 -d \
 mysql:5.7.25

1.3.修改配置

在/tmp/mysql/conf目录添加一个my.cnf文件，作为mysql的配置文件：

# 创建文件
touch /tmp/mysql/conf/my.cnf

文件的内容如下：

[mysqld]
skip-name-resolve
character_set_server=utf8
datadir=/var/lib/mysql
server-id=1000

1.4.重启

配置修改后，必须重启容器：

docker restart mysql

本地进程缓存

缓存在日常开发中有着至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：

  • 分布式缓存，例如Redis：

    • 优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
    • 缺点：访问缓存有网络开销
    • 场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享

  • 进程本地缓存，例如HashMap、GuavaCache：

    • 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快
    • 缺点：存储容量有限，可靠性较低、无法共享
    • 场景：性能要求较高，缓存数据量较小

Caffeine官网：https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Home-zh-CN

Caffeine示例

    @Test
    void testBasicOps() {
        // 创建缓存对象
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();

        // 存数据
        cache.put("gf", "迪丽热巴");

        // 取数据，不存在则返回null
        String gf = cache.getIfPresent("gf");
        System.out.println("gf = " + gf);

        // 取数据，不存在则去数据库查询
        String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
            // 这里可以去数据库根据 key查询value
            return "柳岩";
        });
        System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
    }

Caffeine提供了三种缓存驱逐策略：

  • 基于容量：设置缓存的数量上限
// 创建缓存对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为1
        .build();
  • 基于时间：设置缓存的有效时间
// 创建缓存对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(1)) // 设置缓存有效时间为10秒，从最后一次写入开始计时
        .build();
  • 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用，利用GC来回收缓存数据。性能较差，不建议使用

在默认情况下，当一个缓存元素过期的时候，Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后，或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。

案例：实现商品的查询的本地进程缓存

利用Caffeine实现下列需求：

  • 缓存初始大小100
  • 缓存上限为10000

将bean交给spring管理

package com.heima.item.config;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author xc
 * @date 2023/5/16 21:12
 */
@Configuration
public class CaffeineConfig {
    @Bean
    public Cache<Long, Item> itemCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
            // 初始缓存大小
                .initialCapacity(100)
            // 最大缓存大小
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }

    @Bean
    public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }
}
  • 给根据id查询商品的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库
    @GetMapping("/{id}")
    public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {
        return itemCache.get(id, key -> itemService.query()
                .ne("status", 3).eq("id", key)
                .one()
        );
    }
  • 给根据id查询商品库存的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库
    @GetMapping("/stock/{id}")
    public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {
        return stockCache.get(id,key -> stockService.getById(key));
    }

Lua语法入门

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初始Lua

Lua是一种轻量小巧的脚本语言。官网：https://www.lua.org/

HelloWorld

img

数据类型

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变量

Lua声明变量的时候，并不需要指定数据类型：

-- 声明字符串
local str = 'hello'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true
-- 声明数组 key为索引的table
local arr = {'java','python','lua'}
-- 声明table，类似java的map
local map = {name='Jack', age=21}

访问table：

-- 访问数组（下标从1开始）
print(arr[1])
-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)

循环

数组、table都可以利用for循环来遍历：

  • 遍历数组：
-- 声明数组 key为索引的table
local arr = {'java', 'python',  'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) do
    print(index,value)
end
  • 遍历table：
-- 声明map
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历数组
for index,value in pairs(map) do
    print(index,value)
end

函数

定义函数的语法：

function 函数名(arg1,arg2....)
  --函数体
  return 返回值
end

例如，定义一个函数，用来打印数组：

function printArr(arr)
    for index,value in ipairs(arr) do
        print(index,value)
    end
end

条件控制

类似Java的条件控制，例如if，else语法

if(布尔表达式)
then
  --[为true的语句块]
else
  --[为false的语句块]
end

与java不同，布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词

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案例：自定义函数，打印table

需求：自定义一个函数，可以打印table，当参数为nil时，打印错误信息

function printTable(table)
	if(not table)
	then
		print('arg is nil')
    reutrn nil
	else
		for k,v in pairs(table) do
			print(k,v)
		end
	end
end


local map = {name='Jack', age=21}

printTable(map)

print('-------')

printTable(nil)

运行结果：

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多级缓存

初始OpenResty

OpenResty是一个基于Nginx的高性能Web平台，用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态Web应用、Web服务和动态网关。具备以下特点：

  • 具备Nginx的完整功能
  • 基于Lua语言进行扩展，集成大量精良的Lua库、第三方模块
  • 允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库

官网：https://openresty.org/cn/

安装OpenResty

1.安装

首先你的Linux虚拟机必须联网

1）安装开发库

首先要安装OpenResty的依赖开发库，执行命令：

yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken

2）安装OpenResty仓库

你可以在你的 CentOS 系统中添加 openresty 仓库，这样就可以便于未来安装或更新我们的软件包（通过 yum check-update 命令）。运行下面的命令就可以添加我们的仓库：

yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo

如果提示说命令不存在，则运行：

yum install -y yum-utils

然后再重复上面的命令

3）安装OpenResty

然后就可以像下面这样安装软件包，比如 openresty：

yum install -y openresty

4）安装opm工具

opm是OpenResty的一个管理工具，可以帮助我们安装一个第三方的Lua模块。

如果你想安装命令行工具 opm，那么可以像下面这样安装 openresty-opm 包：

yum install -y openresty-opm

5）目录结构

默认情况下，OpenResty安装的目录是：/usr/local/openresty

看到里面的nginx目录了吗，OpenResty就是在Nginx基础上集成了一些Lua模块。

img

6）配置nginx的环境变量

打开配置文件：

vi /etc/profile

在最下面加入两行：

export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx
export PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH

NGINX_HOME：后面是OpenResty安装目录下的nginx的目录

然后让配置生效：

source /etc/profile

2.启动和运行

OpenResty底层是基于Nginx的，查看OpenResty目录的nginx目录，结构与windows中安装的nginx基本一致：

所以运行方式与nginx基本一致：

# 启动nginx
nginx
# 重新加载配置
nginx -s reload
# 停止
nginx -s stop

nginx的默认配置文件注释太多，影响后续我们的编辑，这里将nginx.conf中的注释部分删除，保留有效部分。

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，内容如下：

#user  nobody;
worker_processes  1;
error_log  logs/error.log;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;

    server {
        listen       8081;
        server_name  localhost;
        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }
}

在Linux的控制台输入命令以启动nginx：

nginx

然后访问页面：http://192.168.72.133:8081，注意ip地址替换为你自己的虚拟机IP：

3.备注

加载OpenResty的lua模块：

#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";

OpenResty获取请求参数

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多级缓存需求

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案例：获取请求路径中商品id信息，根据id向Tomcat查询商品信息

这里要修改item.lua，满足下面的需求：

1.获取请求参数中的id

2.根据id向Tomcat服务发送请求，查询商品信息

3.根据id向Tomcat服务发送请求，查询库存信息

4.组装商品信息、库存信息，序列化为JSON格式返回

nginx内部发送Http请求

nginx提供了内部API用以发送http请求

local resp = ngx.location.capture("/path",{
  	method = ngx.HTTP_GET, -- 请求方式
    args = {a=1,b=2}, -- get方式传参数
    body = "c=3&d=4" -- post方式传参数
})

返回的响应内容包括：

  • resp.status：响应状态码
  • resp.header：响应头，是一个table
  • resp.body：响应体，就是响应数据

**注意：**这里的path路径，并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。

当我们希望这个请求发送到Tomcat服务器，所以还需要编写一个server来对路径做反向代理：

location /path{
  # 保证win防火墙关闭
	proxy_pass http://192.168.72.1:8081;
}

封装http查询的函数

img

common.lua

-- 封装函数，发送http请求，并解析响应
local function read_http(path, params)
    local resp = ngx.location.capture(path,{
        method = ngx.HTTP_GET,
        args = params,
    })
    if not resp then
        -- 记录错误信息，返回404
        ngx.log(ngx.ERR, "http not found, path: ", path , ", args: ", args)
        ngx.exit(404)
    end
    return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http
}  
return _M

JSON结果处理

OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化

官网：https://github.com/openresty/lua-cjson

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Tomcat集群的负载均衡

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添加redis缓存的需求

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冷启动与缓存预热

**冷启动：**服务刚刚启动时，Redis中并没有缓存，如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存，可能会给数据库带来较大压力。

**缓存预热：**在实际开发中，我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据，在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。

缓存预热

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查询Redis缓存

OpenResty的Redis模块

OpenResty提供了操作Redis的模块，我们只要引入该模块就能直接使用：

  • 引入Redis模块，并初始化Redis对象
-- 引入redis模块
local redis = require("resty.redis")
-- 初始化Redis对象
local red = redis:new()
-- 设置Redis超时时间
red:set_timeouts(1000,1000,1000)
  • 封装函数，用来释放Redis连接，其实是放入连接池
-- 关闭redis连接的工具方法，其实是放入连接池
local function close_redis(red)
    local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间，单位是毫秒
    local pool_size = 100 --连接池大小
    local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
    end
end
  • 封装函数，从Redis读取数据并返回
-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址，key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
    -- 获取一个连接
    local ok, err = red:connect(ip, port)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
        return nil
    end
    -- 查询redis
    local resp, err = red:get(key)
    -- 查询失败处理
    if not resp then
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
    end
    --得到的数据为空处理
    if resp == ngx.null then
        resp = nil
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
    end
    close_redis(red)
    return resp
end

添加redis缓存需求

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nginx本地缓存

OpenResty为Nginx提供了shard dict功能，可以在nginx的多个worker之间共享数据，实现缓存功能。

  • 开启共享词典：
# 共享字典，也就是本地缓存，名称叫做：item_cache，大小150m
lua_shared_dict item_cache 150m;
  • 操作共享字典：
local item_cache = ngx.shared.item_cache
item_cache:set('key','value',1000)
local val = item_cache:get('key')

缓存同步策略

缓存数据同步的常见方式有三种：

  • 设置有效期： 给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新

    • 优势：简单、方便
    • 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致
    • 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务

  • 同步双写： 在修改数据库的同时，直接修改缓存

    • 优势：时效性强，缓存与数据库强一致
    • 缺点：有代码侵入，耦合度高
    • 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据

  • 异步通知： 修改数据库时发送时间通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据

    • 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务
    • 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态
    • 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步

基于MQ的异步通知：

img

基于Canal的异步通知：

img

初始Canal

基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费

官网：https://github.com/alibaba/canal

Canal是基于mysql的主从同步来实现，MySQL主从同步的原理如下：

  • MySQL master将数据变更写入二进制日志，其中记录的数据叫做binary log events
  • MySQL slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志
  • MySQL slave重放relay log中事件，将数据变更反映它自己的数据

img

Canal就是把自己伪装成MySQL的一个slave节点，从而监听master的binary log变化。再把得到的变化信息通知给Canal的客户端，进而完成对其它数据库的同步。

img

安装和配置Canal

下面我们就开启mysql的主从同步机制，让Canal来模拟salve

1.开启MySQL主从

Canal是基于MySQL的主从同步功能，因此必须先开启MySQL的主从功能才可以。

这里以之前用Docker运行的mysql为例：

1.1.开启binlog

打开mysql容器挂载的日志文件，我的在/tmp/mysql/conf目录:

修改文件：

vi /tmp/mysql/conf/my.cnf

添加内容：

log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima

配置解读：

  • log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin：设置binary log文件的存放地址和文件名，叫做mysql-bin
  • binlog-do-db=heima：指定对哪个database记录binary log events，这里记录heima这个库

最终效果：

[mysqld]
skip-name-resolve
character_set_server=utf8
datadir=/var/lib/mysql
server-id=1000
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima

1.2.设置用户权限

接下来添加一个仅用于数据同步的账户，出于安全考虑，这里仅提供对heima这个库的操作权限。

create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;

重启mysql容器即可

docker restart mysql

测试设置是否成功：在mysql控制台，或者Navicat中，输入命令：

show master status

2.安装Canal

2.1.创建网络

我们需要创建一个网络，将MySQL、Canal、MQ放到同一个Docker网络中：

docker network create heima

让mysql加入这个网络：

docker network connect heima mysql

2.3.安装Canal

可以将canal.tar上传到虚拟机，然后通过命令导入：

docker load -i canal.tar

然后运行命令创建Canal容器：

docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=heima \
-e canal.instance.master.address=mysql:3306  \
-e canal.instance.dbUsername=canal  \
-e canal.instance.dbPassword=canal  \
-e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \
-e canal.instance.tsdb.enable=true \
-e canal.instance.gtidon=false  \
-e canal.instance.filter.regex=heima\\..* \
--network heima \
-d canal/canal-server:latest

说明:

  • -p 11111:11111：这是canal的默认监听端口
  • -e canal.instance.master.address=mysql:3306：数据库地址和端口，如果不知道mysql容器地址，可以通过docker inspect 容器id来查看
  • -e canal.instance.dbUsername=canal：数据库用户名
  • -e canal.instance.dbPassword=canal ：数据库密码
  • -e canal.instance.filter.regex=：要监听的表名称

表名称监听支持的语法：

mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式.
多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\\) 
常见例子：
1.  所有表：.*   or  .*\\..*
2.  canal schema下所有表： canal\\..*
3.  canal下的以canal打头的表：canal\\.canal.*
4.  canal schema下的一张表：canal.test1
5.  多个规则组合使用然后以逗号隔开：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2

Canal客户端

Canal提供了各种语言的客户端，当Canal监听到binlog变化时，会通知Canal的客户端

img

使用第三方开源的canal-starter：https://github.com/NormanGyllenhaal/canal-client

引入依赖：

    <dependency>
        <groupId>top.javatool</groupId>
        <artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.2.1-RELEASE</version>
    </dependency>

编写配置：

canal:
  destination: heima
  server: 192.168.72.133:1111

编写监听器，监听Canal消息：

img

Canal推送给canal-client是被修改的这一行数据，而我们引入的canal-client则会帮我们把这行数据封装到item实体类中。

img

多级缓存总结

img

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【HTTPS加密】

【HTTPS加密】

&#x1f389;&#x1f389;&#x1f389;点进来你就是我的人了博主主页&#xff1a;&#x1f648;&#x1f648;&#x1f648;戳一戳,欢迎大佬指点! 欢迎志同道合的朋友一起加油喔&#x1f93a;&#x1f93a;&#x1f93a; 目录 1.HTTPS 是什么 1.1 运营商劫持 1.2 关于加密…
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面试季，真的太狠了...

面试季，真的太狠了...

金三银四面试季的复盘&#xff0c;真的太狠了… 面试感受 先说一个字 是真的 “ 累 ” 安排的太满的后果可能就是一天只吃一顿饭&#xff0c;一直奔波在路上 不扯这个了&#xff0c;给大家说说面试吧&#xff0c;我工作大概两年多的时间&#xff0c;大家可以参考下 在整个面…
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【FMC201】基于FMC标准的1路CameraLink Full 输入 子卡模块

【FMC201】基于FMC标准的1路CameraLink Full 输入 子卡模块

产品概述 FMC201是一款CameraLink信号输入&#xff08;采集&#xff09;FMC子卡模块&#xff0c;该模块支持2路CameraLink Base模式或者1路CameraLink Full模式的图像信号输入。板卡具有2个CameraLink端口&#xff08;SDR26&#xff09;&#xff0c;可以作为采集卡使用。 技术指…
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不仅能满足需求，还能提高效率。教你建立自动化测试请求封装

不仅能满足需求，还能提高效率。教你建立自动化测试请求封装

目录 前言&#xff1a; 一、整体框架介绍 二、代码实现 1. config文件配置 2. API封装方法实现 3. 测试用例编写 4. 运行测试用例 三、总结 前言&#xff1a; 在接口自动化测试中&#xff0c;我们都知道一个重要概念就是接口请求封装&#xff0c;可以大幅度提供自动化…
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中间件（三）- Zookeeper

中间件（三）- Zookeeper

Zookeeper 1. Zookeeper介绍1.1 什么是Zookeeper1.2 Zookeeper的应用场景 2. 搭建ZooKeeper服务器2.1 下载安装包2.2 配置文件2.3 启动测试 3. Zookeeper内部的数据模型3.1 zk如何保存数据?3.2 zk中的znode是什么样的数据结构3.3 zk中节点znode的类型3.4 zk的数据持久化 4. Zo…
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18-01 数据库架构设计综述

18-01 数据库架构设计综述

数据库架构设计的基本思路 需求分析阶段&#xff08;最困难、最耗时&#xff09; 整个设计过程的基础 需求分析做得是否充分以及准确&#xff0c;决定了数据库设计的速度与质量极端场景下&#xff0c;需求分析做得不好&#xff0c;可能会导致整个数据库设计返工、重做 需求分…
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RSBBS 报表接口 query跳转 RRI

RSBBS 报表接口 query跳转 RRI

这里只讲RSBBS的goto query&#xff0c;不讲query里面的替换路径。 报表接口就是从一个query跳转到另一个目的地。从下面能看到&#xff0c;可以跳转到一个BW系统下的query&#xff0c;或者能跳转到ERP系统的一个ABAP report也行&#xff0c;或者可以通过archive link去从quer…
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node之excel转化成json格式的数据

node之excel转化成json格式的数据

1. node环境(自己看教程搭建) 2.安装node-xlsx和fs yarn node-xlsx 3.写代码。简单实例如下&#xff08;如果需要处理数据&#xff0c;自己处理&#xff09; 实例&#xff1a; 目录&#xff1a; b.js var xlsx require(node-xlsx); var fs require(fs); const path requ…
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基于布谷鸟优化算法(CS)在微电网优化中的应用研究（Matlab代码实现）

基于布谷鸟优化算法(CS)在微电网优化中的应用研究（Matlab代码实现）

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
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