Redis原理篇——五种基本数据类型

news2024/9/22 6:53:19

一、Redis底层数据结构

1. SDS

获取字符串长度耗时： 由于Redis底层是C语言编写的，C语言中没有字符串这个概念，本质上都是字符数组，获取字符串长度就是遍历数组获取长度（遍历到 '\0'结束标识结束 ）时间复杂度O（N）比较耗时

非二进制安全： 不能出现特殊字符 比如转义字符 '\0'

不可修改： 直接通过字面值定义的字符串，字符数组的长度固定，如果要修改需要重新申请空间，比较麻烦

Redis构建了一个新的字符串结果，称为简单动态字符串SDS

struct __attribute__((__packed__)) sdshdr8{
uint8_t len;  // buf已保存的字符串字节数，不包含结束标示
uint8_t alloc; //buf 申请的总的字节数，不包含结束标示
unsigned char flags; // 不同SDS的头类型，用来控制SDS的头大小（8 16 32 64位 不同sds）
char buf[];  // 字符数组
};

uint8_t 无符号整型8位 范围（0 ~ 255）

注： Redis实现SDS使用了多个此格式的结构体 来表示不同编码格式的字符串

如：一个"name" 的sds结构：
在这里插入图片描述

动态扩容：

如果给一个SDS追加一段字符串，首先会申请新的内存空间

  • 假如新字符串小于1M,则新空间为扩展后字符串长度的两倍+1
  • 如果新字符串大于1M,则新空间为扩展后字符串长度+1M+1。

+1 是给结束标识的 '\0'

内存预分配 ：减少内存分配的频率，（申请内存需要从用户态切换用户态）提高性能

优点：

  • 获取字符串长度的时间复杂度为O(1)
  • 支持动态扩容
  • 减少内存分配次数
  • 二进制安全（支持 图片、音频、视频存储）

2.IntSet

IntSet是Redis中Set集合的一种实现方式，基于整数数组来实现，并且具备长度可变、元素唯一有序特性。

typedef struct intset{
    uint32_t encoding; // 编码方式，支持16位、32位、64位
    uint32_t length;  // 元素个数
    int8_t contents[];  // 整数数组，保存集合数据
    
}intset;

为方便查找，Intset中的所有整数按照升序依次保存在contents数组中
在这里插入图片描述

如果元素所占总空间超过编码范围，Intset会自动升级编码方式，并按照新的编码方式及元素个数扩容数组。

倒序依次将数组中的语速拷贝到扩容后的正确位置（防止覆盖）

适用于数量少的情况

3.Dict

键值映射关系，Dict由三部分组成：哈希表（DictHashTable）、哈希结点（DictEntry）、字典（Dict）

typedef struct dictht {
    // entry数组 数组中保存的是指向entry的指针
    dictEntry **table;
    // 哈希表的大小 2的n次方
    unsigned long size;
    // 哈希表大小的掩码，size -1
    unsigned long sizemask;
    // entry 个数
    unsigned long used;
} dictht;

typedef struct dictEntry {
    void *key; //键
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v; // 值
    // 下一个Entry的指针
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

当向Dict添加键值对时，Redis首先根据key计算出hash值（h），然后利用h & sizemask 来计算元素应该存储到数组中的哪个索引位置

typedef struct dict {
    dictType *type;  // dict 类型，内置不同hash函数
    void *privdata;  // 私有数据，在做特殊hash运算时使用
    dictht ht[2];   // 一个Dict包含两个哈希表，其中一个时当前数据，另一个一般是空，rehash时使用
    long rehashidx; /* rehash的进度， -1表示未进行 0表示开始rehash */
    int16_t pauserehash; /* rehash是否暂停，1暂停，0继续 */
} dict;

在这里插入图片描述

Dict的扩容

Dict中的HashTable就是数组+单向链表实现，当集合中元素较多时，必然导致哈希冲突增多，链表过长则查询效率大大降低

Dict在每次新增键值对都会检查负载因子 （LoadFactor = used / size），以下两种情况会进行哈希扩容

  • 哈希表的LoadFactor >= 1, 并且服务器没有执行BGSAVE或者BGREWRITEAOF等后台进程 (CPU空闲)
  • 哈希表的LoadFactor > 5

当删除元素时，也会对负载因子做检查，小于0.1时，会做哈希表收缩

扩缩容策略：渐进式rehash

  1. 计算新hash表的size,值取决于当前要做的是扩容还是收缩:

  • 如果是扩容，则新size为第一个大于等于dict.ht[0].used + 1的2n

  • 如果是收缩, 则新size为第一个大于等于dict.ht[0].used的2”(不得小于4)

  1. 按照新的size申请内存空间， 创建dictht, 并赋值给dict.ht[1]

  2. 设置dict.rehashidx = 0,标示开始rehash

  3. 每次执行新增、查询、修改、删除操作时，都检查一下dict.rehashidx是否大于-1, 如果是则将dict.ht[0].table[rehashidx]的entry链表rehash到dict.ht[1],并且将rehashidx++。直至dict.ht[0]的所有数据都rehash到dict.ht[1]

  4. 将dict.ht[1]赋值给dict.ht[0], 给dict.ht[1]初始化为空哈希表,释放原来的dict.ht[0]的内存

  5. 将rehashidx赋值为-1, 代表rehash结束

  6. 在rehash过程中, 新增操作,则直接写入ht[1],查询、修改和删除则会在dict.ht[0]和dict.ht[1 ]依次查找并执行。这样可以确保ht[0]的数据只减不增，随着rehash最终为空

字典使用指针，内存不连续，可能产生大量内存锁片，且大量指针比较浪费空间

4.ZipList

是一种双端链表，由一系列特殊编码的连续内存块组成。可以在任意一端进行压入/ 弹出操作，并且该操作的时间复杂度为O(1)

在这里插入图片描述

ZipList中的Entry并不像普通链表那样记录前后节点的指针,因为记录两个指针要占用16个字节,浪费内存。而是采用

​ previous_ entry_ length encoding contents

  • previous_ entry_ length: 前一 节点的长度,占1个或5个字节。

    • 如果前一节点的长度小于254字节，则采用1个字节来保存这个长度值
    • 如果前一节点的长度大于254字节，则采用5个字节来保存这个长度值，第一个字节为0xfe,后四个字节才是真实长度数据

  • encoding: 编码属性,记录content的数据类型( 字符串还是整数)以及长度，占用1个、2个或5个字节

  • contents: 负责保存节点的数据，可以是字符串或整数

通过这三个属性来进行遍历
在这里插入图片描述

ZipList的连锁更新问题，因为每个节点都会保存前一个结点的长度，如果新加的一个节点长度大于254字节，那么后面的结点记录的前一个结点长度占5个字节，此时假如这个结点+5字节后 超过了254字节，继续影响下一个结点，产生连锁更新问题。频繁申请空间了，影响性能

5.QuickList

ZipList虽然节省了内存，但是申请内存必须是连续空间，如果内存占用较多，申请内存效率很低

使用多个ZipList来分片存储数据

QuickList相当于使用一个双端链表将多个ZipList 挂起

list-max-ziplist-size 来限制ZipList中entry的个数 （参数为正表示个数，负表示占用内存）

  • -1 每个ziplist的内存占用不超过4kb
  • -2 不超过8kb
  • -3不超过16kb
  • -4 不超过32kb
  • -5 不超过64kb

list-compress-depth 来控制对节点ziplist压缩

  • 0不压缩

  • 1 首位各有1个节点不压缩，中间节点压缩

  • 2 首位各有2个节点不压缩，中间节点压缩

typedef struct quicklist {
    quicklistNode *head;   // 头结点指针
    quicklistNode *tail;   // 尾结点指针
    unsigned long count;        /* 所有ziplist中entry的数量 */
    unsigned long len;          /* ziplist的总数量 */
    int fill : QL_FILL_BITS;              /* ziplist的entry上限，默认-2 */
    unsigned int compress : QL_COMP_BITS; /* 首位不压缩的节点数量 */
    unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS;            
    quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;

typedef struct quicklistNode {
    // 前一个节点指针
    struct quicklistNode *prev;
    // 后一个节点指针
    struct quicklistNode *next;
    // 当前节点的ziplist指针
    unsigned char *zl;
    unsigned int sz;    // 当前节点的ziplist的字节大小

    unsigned int count : 16;     /* 当前ziplist的entry个数 */
    unsigned int encoding : 2;   /* 编码方式 1 ziplist 2 lzf压缩模式 */
    unsigned int container : 2;  /* 数据容器类型 1其他 2 ziplist */
    unsigned int recompress : 1; /* 是否被解压缩，1表示被解压了，将来要重新压缩 */
    unsigned int attempted_compress : 1; /*  */
    unsigned int extra : 10; /* 预留字段 */
} quicklistNode;

6.SkipList

跳表

  • 元素按照升序排序存储（分数，分数若相同就按ele字典排序）
  • 节点可能包含多个指针，指针跨度不同

最多32级指针
在这里插入图片描述


/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */
typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;  // 节点存储的值
    double score;  // 分数，排序、查找用
    struct zskiplistNode *backward;   // 前一个节点指针
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;  // 下一个节点指针
        unsigned long span;   // 索引跨度
    } level[];   // 多级索引数组
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
    // 头尾节点指针
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    // 节点数量
    unsigned long length;
    // 最大的索引层级，默认是1
    int level;
} zskiplist;

在这里插入图片描述

与红黑树对比：增删改查效率基本一致，实现却更简单

7.RedisObject

Redis中的任意数据类型的key和value都会被封装为一个RedisObject（Redis对象）

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4; // 对象类型，分别为五种基本数据类型  占4个bit位
    unsigned encoding:4; // 编码方式 11 中 占4个bit位
    unsigned lru:LRU_BITS; /*LRU表示对象最后一次被访问的时间，占24个bit位。便于判断空闲时间太久的key*/
    int refcount;  // 引用计数器 0表示对象无人引用 可以被回收
    void *ptr;  // 指针，指向存放实际数据的空间
} robj;

共16字节 相当于Redis中key或者value的头部分

Redis中会根据存储的数据类型不同，选择不同的编码方式。
在这里插入图片描述

二、Redis中五种基本数据结构

1. String

底层实现：

  • 基本编码方式是RAW，基于简单动态字符串(SDS)实现，存储上限为512mb
    在这里插入图片描述

  • 如果存储的SDS长度小于44字节，则会采用embstr编码，此时object head与SDS是一段连续空间。申请内存时只需要调用依次内存分配函数，效率更高

在这里插入图片描述

（SDS长度为44字节 使用8位格式的sds 头部占3个字节尾部1个字节，而RedisObject占16字节，总共64字节 便于分配内存空间）

  • 如果存储的字符串是整数值，大小在LONG_MAX范围内，会采用Int编码：直接将数据保存在RedisObject的ptr指针位置（刚好8字节），无需SDS

在这里插入图片描述

应用场景：

  1. json字符串格式的对象

  2. 常规计数 （redis单线程，执行命令的过程是原子的）

  3. 分布式锁 SET 命令 NX参数 可以实现 key不存在才插入，PX设置过期时间，防止客户端异常造成锁无法释放

  • 如果key不存在，则显示插入成功，可以表示加锁成功

  • 如果key存在，显示插入失败，可以用来表示加锁失败

​ 解锁就是删除 key ，在删除前需要判断是否是自己的锁，防误删。因此解锁就是两步操作，使用Lua脚本保证原子性

共享session问题

在分布式系统中，用户的session由于存储在单个服务器上，当用户第二次访问，系统（负载均衡）把请求分配到其他的服务器上由于没有session，出现重复登录的问题。

一种比较高效的方案就是： 将session存入Redis中，以key的过期时间代表session的过期时间。服务器验证用户是否登录时，从redis中取session进行验证。

2. List

底层实现

底层实现QuickList：LinkedList+ZipList 可以双端访问，内存占用低，包含多个ZipList,存储上限高

参考QuickList

应用场景：

消息队列

通过lpush+Rpop 或者 Rpush+Lpop 命令来实现消息队列，按照消息的先进先出特性可以保证消息的有序，

Brpop命令阻塞式读取，消费者没有读到数据时会自动阻塞，防止消费者不断尝试取消息（没有通知机制）

重复消费问题：

使用 自定义全局ID标记消息，在消费者中维护一个记录已经消息的消息ID

可靠性：

消费者在处理消息时如果宕机就造成了消息丢失，List中提供一个BRPOPLPUSH 命令，作用是让消费者程序从一个 List 中读取消息，同时，Redis 会把这个消息放入到另一个 List（可以叫作备份 List）留存

缺陷： 不支持多个消费者消费同一条消息

3. Set

底层实现

单列集合，元素唯一，对查询效率要求极高，不一定元素有序

  • 为了查询效率和唯一性，set底层使用HT编码（Dict）。Dict中的key用来存储元素，value统一位null
  • 当存储数据都是整数，且不超过set-max-intset-entries时（默认512），Set采用IntSet编码，节省内存
robj *setTypeCreate(sds value) {
    // 判断value是否 是数值类型 longlong
    if (isSdsRepresentableAsLongLong(value,NULL) == C_OK)
        // 如果是数值类型，采用IntSet编码
        return createIntsetObject();
    // 否则采用默认编码HT
    return createSetObject();
}

应用场景：

点赞：key可以是帖子、blog、评论， value是用户id列表，也方便求点赞总数

共同关注：交集运算 key为用户id，value为关注的id列表

抽奖：key为活动名称，value为参与人 SRANDMEMBER 允许重复中奖 SPOP 不允许重复中奖

4. ZSet

底层实现

也就是SortedSet，其中每一个元素都需要指定一个score值和member值

  • 可以根据score值排序
  • member必须唯一
  • 根据member查询分数

底层实现为 SkipList跳表（排序） + Dict（键值存储、唯一）

当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。因此zset还会采用ZipList结构来节省内存，需要同时满足两个条件：

  1. 元素数量小于zset_max_ziplist_entries，默认128

  2. 每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节，默认值64

ZipList本身无排序功能，没有键值对概念，zipList 将score和element紧挨着放一起，ele在前score在后。score越小越接近链表头部

应用场景

排行榜：

根据评分对帖子进行排行

获取指定评分范围内的数据，或者指定排名范围内的数据

ZRANGE key min max : 按照score排序后，获取指定排名范围内的元素

ZRANGEBYSCORE key min max: 按照score排序后，获取执行score范围内的元素

5. Hash

  • 键值存储

  • 根据键获取值

  • 键必须唯一

底层实现

  • Hash结构默认采用ZipList编码，用以节省内存。ZipList中两个相邻的entry分别保存field和value

  • 当数据量较大时，Hash结构会转为HT编码，也就是Dict

  1. ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries （默认512）
  2. ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value（默认64字节）
int hashTypeSet(robj *o, sds field, sds value, int flags) {
    int update = 0;
   // 判断是否时ZipList编码
    if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
        unsigned char *zl, *fptr, *vptr;
            
        zl = o->ptr;
         // 查询 头指针
        fptr = ziplistIndex(zl, ZIPLIST_HEAD);
        if (fptr != NULL) {   // 头指针不为NULL ziplist不为空，开始查key
            fptr = ziplistFind(zl, fptr, (unsigned char*)field, sdslen(field), 1);
            if (fptr != NULL) {     // 判断key是否存在 如果存在直接更新覆盖
                /* Grab pointer to the value (fptr points to the field) */
                vptr = ziplistNext(zl, fptr);
                serverAssert(vptr != NULL);
                update = 1;

                /* Replace value */
                zl = ziplistReplace(zl, vptr, (unsigned char*)value,
                        sdslen(value));
            }
        }
            // 不存在，直接 插入ziplist尾部
        if (!update) {
            /* Push new field/value pair onto the tail of the ziplist */
            zl = ziplistPush(zl, (unsigned char*)field, sdslen(field),
                    ZIPLIST_TAIL);
            zl = ziplistPush(zl, (unsigned char*)value, sdslen(value),
                    ZIPLIST_TAIL);
        }
        o->ptr = zl;
     
        /* 插入了新元素 检查 list长度是否超出，超出则转为HT */
        if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries)
            hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
    } else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
        // HT编码 直接插入新元素或者覆盖旧值
        dictEntry *de = dictFind(o->ptr,field);
        if (de) {
            sdsfree(dictGetVal(de));
            if (flags & HASH_SET_TAKE_VALUE) {
                dictGetVal(de) = value;
                value = NULL;
            } else {
                dictGetVal(de) = sdsdup(value);
            }
            update = 1;
        } else {
            sds f,v;
            if (flags & HASH_SET_TAKE_FIELD) {
                f = field;
                field = NULL;
            } else {
                f = sdsdup(field);
            }
            if (flags & HASH_SET_TAKE_VALUE) {
                v = value;
                value = NULL;
            } else {
                v = sdsdup(value);
            }
            dictAdd(o->ptr,f,v);
        }
    } else {
        serverPanic("Unknown hash encoding");
    }

    /* Free SDS strings we did not referenced elsewhere if the flags
     * want this function to be responsible. */
    if (flags & HASH_SET_TAKE_FIELD && field) sdsfree(field);
    if (flags & HASH_SET_TAKE_VALUE && value) sdsfree(value);
    return update;
}

应用场景：

存储对象类型的数据很方便，可以关联同一个对象的不同属性

购物车，以用户id为key，商品id为field，商品数量为value

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/57895.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

2023最新SSM计算机毕业设计选题大全（附源码+LW）之java高校毕业生信息采集系统05hj2

2023最新SSM计算机毕业设计选题大全（附源码+LW）之java高校毕业生信息采集系统05hj2

大四计算机专业的同学们即将面临大学4年的最后一次考验--毕业设计。通过完成毕业设计来对过去4年的大学学习生活做一个总结，也是检验我们学习成果的一种方式，毕业设计作品也是我们将来面试找工作的一个敲门砖。 选题前先看看自己掌握哪些技术点、擅长哪…
阅读更多...
数据库常用的数据类型和约束条件

数据库常用的数据类型和约束条件

文章目录一. 数据库常用的数据类型1. 数字类型1.1 整数类型:INT(m)和BIGINT(m)1.2 浮点类型:DOUBLE(m,n)2. 字符类型2.1 定长字符:CHAR(n)2.2 变长字符:VARCHAR(n)2.3 变长字符:TEXT(n)3. 日期类型3.1 语法格式:3.2 注意事项二. 约束条件1.主键约束(PRIMARY KEY)1.1 注意事项1.…
阅读更多...
[附源码]Python计算机毕业设计Django美发店会员管理系统

[附源码]Python计算机毕业设计Django美发店会员管理系统

项目运行 环境配置： Pychram社区版 python3.7.7 Mysql5.7 HBuilderXlist pipNavicat11Djangonodejs。 项目技术： django python Vue 等等组成，B/S模式 pychram管理等等。 环境需要 1.运行环境：最好是python3.7.7，…
阅读更多...
Web压测工具http_load原理分析

Web压测工具http_load原理分析

01、前言 http_load是一款测试web服务器性能的开源工具，从下面的网址可以下载到最新版本的http_load： http://www.acme.com/software/http_load/ 这个软件一直在保持着更新（不像webbench，已经是十年的老古董了。 webbench的源…
阅读更多...
【Matplotlib绘制图像大全】（二十九）：Matplotlib绘制热力图

【Matplotlib绘制图像大全】（二十九）：Matplotlib绘制热力图

前言 大家好，我是阿光。 本专栏整理了《Matplotlib绘制图像大全》，内包含了各种常见的绘图方法，以及Matplotlib各种内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的绘制出数据图像。 正在更新中~ ✨ 🚨 我的项目环境： 平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmMatp…
阅读更多...
【经验分享】突然我的SM.MS的图床没法访问了（内附解决方法）

【经验分享】突然我的SM.MS的图床没法访问了（内附解决方法）

【经验分享】突然我的SM.MS的图床没法访问了（内附解决方法） 一大早写文章，发现Markdown里的图片全部都不能成功加载了，这个的确挺头疼的！ 文章目录1 说一说现象2 简单排查一下3 查找解决方案4 实施解决方案5 总结6 更多…
阅读更多...
高楼扔鸡蛋问题

高楼扔鸡蛋问题

1.对应letecode链接 高楼扔鸡蛋问题 2.题目描述 解题思路 题目是这样&#xff1a;你面前有一栋从 1 到 N 共 N 层的楼&#xff0c;然后给你 K 个鸡蛋&#xff08;K 至少为 1&#xff09;。现在确定这栋楼存在楼层 0 < F < N&#xff0c;在这层楼将鸡蛋扔下去&#xff…
阅读更多...
Windows使用ssh协议远程连接ubuntu linux子系统

Windows使用ssh协议远程连接ubuntu linux子系统

Windows使用ssh协议远程连接ubuntu linux子系统一、Windows远程连接ubuntu linux子系统二、开启ubuntu ssh服务三、获取ubuntu子系统的ip地址四、从windows上通过ssh连接到ubuntu子系统五、后记一、Windows远程连接ubuntu linux子系统 当我们在windows上安装好ubuntu子系统后&…
阅读更多...
Linux命令总结详细

Linux命令总结详细

Linux命令总结详细1.前言2.基础知识2.1.执行命令格式2.2.帮助命令2.2.1.man命令2.3.部分快捷键2.3.1.Tab键2.3.2.Ctrlc组合键2.3.3.Ctrll组合键2.4.服务运行命令2.5.服务开机启动命令3.系统工作命令3.1.date时间命令3.1.1.命令解释3.1.2.命令参数3.1.3.案例3.2.reboot重启命令3…
阅读更多...
ESP-01S使用AT指令连接阿里云

ESP-01S使用AT指令连接阿里云

这次分享下ESP8266-01S使用AT指令连接阿里云&#xff0c;为了后面stm32--esp-01s-阿里云&#xff08;MQTT&#xff09;做铺垫 目录 步骤&#xff1a; 1.烧录阿里云固件 首先我们打开->安信可官网下载阿里云的固件&#xff0c;如图 1.1串口助手与esp-01s接线说明 注&am…
阅读更多...
C语言——VS2019实用调试技巧

C语言——VS2019实用调试技巧

前言 要想成为一个合格的程序员&#xff0c;不仅仅要会写代码&#xff0c;更要会调试代码。咔咔一通敲代码&#xff0c;敲出了BUG&#xff0c;这时就分两种程序员&#xff0c;一种是质疑编译器的程序员&#xff0c;“什么&#xff1f;我写出了BUG&#xff0c;是不是机器出了问…
阅读更多...
什么是混淆矩阵精度、召回率、准确性、F1 分数、FPR、FNR、TPR、TNR？

什么是混淆矩阵精度、召回率、准确性、F1 分数、FPR、FNR、TPR、TNR？

在你的数据科学生涯的开始，混淆矩阵会非常混乱，我们会有很多问题，比如什么时候使用精度？什么时候使用召回？在哪些情况下可以使用精度？因此，我将尝试在本博客中回答这些问题。 什么是混淆矩阵？ 混淆矩阵是一种将预测结果和实际值以矩阵形式汇总的方法，用来衡量分类问题…
阅读更多...
带头双向循环链表的实现

带头双向循环链表的实现

目录前言节点声明链表的初始化尾插打印链表头插尾删头删查找节点指定位置插入指定位置删除链表销毁前言 之前讲过单链表的实现&#xff0c;在实现的过程中&#xff0c;我们会发现每次删除或者在前面插入节点的时候&#xff0c;都要提前保存上一个节点的地址。这样做十分麻烦&a…
阅读更多...
大一新生HTML期末作业个人介绍博客 使用html+css+javascript+jquery技术制作网页，含有动画，hover效果，含有表格布局

大一新生HTML期末作业个人介绍博客 使用html+css+javascript+jquery技术制作网页，含有动画，hover效果，含有表格布局

&#x1f389;精彩专栏推荐&#x1f447;&#x1f3fb;&#x1f447;&#x1f3fb;&#x1f447;&#x1f3fb; ✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 &#x1f482; 作者主页: 【主页——&#x1f680;获取更多优质源码】 &#x1f393; web前端期末大作业…
阅读更多...
RV1126/RV1109 IPC板 + RK3568+鸿蒙AI视频解决方案

RV1126/RV1109 IPC板 + RK3568+鸿蒙AI视频解决方案

近年来&#xff0c;云终端产品在办公、教育、工控等行业被广泛应用&#xff0c;其具有实用性强、运维量小、数据存储更安全等特点&#xff0c;深受市场青睐。而面对复杂光照环境、人流与车流、多变人体动作等复杂场景&#xff0c;成像质量和画面效果以及细节呈现能力&#xff0…
阅读更多...
Ansible自动化运维工具之playbook剧本编写（上）

Ansible自动化运维工具之playbook剧本编写（上）

内容预知 1.playbook的相关知识 1.1 playbook 的简介 1.2 playbook的 各部分组成 2. 基础的playbook剧本编写实例 实例1&#xff1a;playbook编写 apache的yum安装部署剧本 实例2&#xff1a;playbook编写nginx 的yum安装并且能修改其监听端口的剧本 3. playbook的定义、引…
阅读更多...
网站如何快速变成灰色？，几行代码就搞定了！

网站如何快速变成灰色？，几行代码就搞定了！

当大家看到全站的内容都变成了灰色&#xff0c;包括按钮、图片等等。这时候我们可能会好奇这是怎么做到的呢&#xff1f;有人会以为所有的内容都统一换了一个 CSS 样式&#xff0c;图片也全换成灰色的了&#xff0c;按钮等样式也统一换成了灰色样式。但你想想这个成本也太高了&…
阅读更多...
ThreadLocal笔记

ThreadLocal笔记

并发的场景中&#xff0c;如果有多个线程同时修改公共变量&#xff0c;可能会出现线程安全问题&#xff0c;即该变量最终结果可能出现异常。 如果使用锁来保证资源隔离&#xff0c;会存在大量锁等待&#xff0c;会让响应时间延长很多。 ThreadLocal的核心思想是&#xff1a;共享…
阅读更多...
云服务器centos8搭建网站 apache+php+mysql

云服务器centos8搭建网站 apache+php+mysql

由于对数据库容量要求比较大&#xff0c;年费用300左右的普通虚拟主机只能提供500M-1G的数据库&#xff0c;不能满足要求&#xff0c;故寻找到同样费用的云服务器单核、1G内存、系统盘50G&#xff0c;缺点是只提供基本系统centos&#xff0c;其他要自己搭建&#xff0c;经过一周…
阅读更多...
05_openstack之Neutron网络管理

05_openstack之Neutron网络管理

目录 一、环境准备 二、通过Horizon设置外部网络 1、创建外网网络 2、创建内网网络 3、创建路由 一、环境准备 部署openstack私有云环境&#xff1a;02_openstack私有云部署_桂安俊kylinOS的博客-CSDN博客 创建项目和用户&#xff1a;03_openstack之项目及用户管理_桂安…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023