在当今数据驱动的时代，高效的数据管理成为各类应用性能的关键所在。Redis，凭借其灵活的数据类型和出色的性能，成为开发者的首选。本文将为您详细解读 Redis 的五种核心数据类型、它们的底层数据结构、适用场景及各自的优劣势，并通过具体的 Spring Boot 代码示例，展示如何在实际场景中灵活应用。 1. 字符串 (String) 底层数据结构： 动态字符串 优势： 数据操作快速 灵活，可以存储

公众号：Hoeller，有精品面试题（不是很多，150道，但很经典） 前几天发了一篇关于ThreadLocal和ScopedValue的文章，发现很多同学对ThreadLocal在实战中一般会用在那些场景不太清楚，所以这篇文章我结合我看过的源码来给大家总结一下。 第一种场景：Spring事务 先看第一种场景，直接上代码： 这是再简单不过的Spring事务的代码，那么执行上面两个SQL的数据连接是谁

有的时候博客内容会有变动，首发博客是最新的，其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top 首发博客地址 面试题手册 系列文章地址 1. 什么是反射？ 反射（Reflection）是 Java 中的一种机制，它允许程序在运行时动态地获取类的信息、调用对象的方法和操作对象的属性。通过使用反射，我们可以在编译期间未知具体类型的情况下，对类进行操作。 2. 反射的应用场景

​  继上一篇文章什么，这年头还有人不知道404 - 掘金 (juejin.cn)后，有些同学发现，学了之后有啥用，有什么实际场景可以用到吗？程序员就是这样，不习惯于纸上谈兵，给一个场景show me code才是最实在的，好了，不扯淡了，回归正文吧！ 一、场景 有这么一个场景，大家看看怎么来实现，在咱们使用sentinel（熔断限流器）alibaba/Sentinel: A powerful f

业界主流的 4 款消息队列，在消息和流的融合上各有动作。 RabbitMQ 因为开发语言、架构和社区的活跃度、定位的原因，基本不会走这条路。 Kafka 虽然也强调云原生，但目前主要工作在自身的架构优化上，比如去 ZooKeeper，暂时在消息方向没有提出明确概念。但在我看来，未来 Kafka 应该会往这个方向转变，因为流的场景始终会有瓶颈，打通一个新方向在商业上肯定是有价值的。 RocketMQ

Redis作为当今最流行的内存数据库，已经成为服务端加速的必备工具之一。对于Redis为什么那么快？以及Redis采用单线程，但为什么反而获得更高的性能的疑问，在之前的Redis为什么那么快？一文中，已经有所介绍。 今天通过这篇，我们来了解一下Redis最常见的5种应用场景。您可以通过视频来学习，如果您不方便观看视频，也可以通过文字内容学习，文字部分做了更概要的总结。 缓存（Cache） Redi

大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天我们就来看看堆这种数据结构。 源码已经上传到github https://github.com/HobbyBear/codelear

交易型应用 高并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用。例如电商、金融、O2O、电信CRM/计费等，应用可按需选择不同的主备部署模式。 物联网数据 在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下，传感监控设备多，采样率高，数据存储为追加模型，操作和分析并重的场景。

场景一 给这些文件都加上.png后缀 #!/bin/bash for i in *; do mv "$i" "$i.png"; done 场景二 给某些文件按某种规则重命名,如按照1,2,3,4..命名,保留原格式 cd image declare -i j=1 for i in * ; do #echo $i; x=${i##*.} #echo $j.$x mv "$i" "$j.$x"; j+

一、重塑 过去一年是 Doris 商业化的元年，遇到了很多新的场景和挑战。在这些挑战中，我们发现老优化器有很多问题。首先是缺少优化规则的抽象。有些规则并不适用于所有的场景，对某些场景，有些规则有帮助，有些规则没有帮助。因为缺少规则的抽象，不方便细粒度控制规则的使用，给 query 的调优带来很大麻烦。同时，为了适应更多的数据场景，需要增加新的规则。添加规则的成本，除了实现规则本身，还要让规则融入优

这个时候谈论私有云似乎有点反直觉？大部分人认知不是上云是大趋势嘛？我也比较认可上云，不过私有云也是云，今天给大家带来一个新的选择 —— 用云，只需一个 Sealos 就够了。 看看我们怎么做到更低的成本，更高的稳定性和性能的。 ❝ PS：我们从不脱离场景谈优势，不同场景选不同的云肯定是硬道理。 🏗️ 为什么要建设私有云？ ❶ 数据安全：如金融领域，或企业不想将核心数据交给公有云厂商； ❷ 成本效益

前言 最近的文章都是围绕并发编程写的，这段时间会写一些并发包下的并发容器，一篇篇文章去解析，彻底搞懂并发包中的并发容器 在探秘CopyOnWriteArrayList前，我们先来聊聊并发场景下为什么不能使用ArrayList？ 并发场景下的ArrayList ArrayList数组，支持动态扩容、随机访问... 作为平时工作中最常用到的集合类，相信我们已经很熟悉它，但这种集合在并发场景下是不安全的

作者：张洛丹，DBA 数据库技术爱好者~ 爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 本文共 3200 字，预计阅读需要 10 分钟。 1说在前面 本文分析了 INSERT 及其变种（REPLACE/INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE）的几个场景的死锁及如何避免： 场景一：INSERT 唯一键冲突[1] 场景二/三：REPLACE INT

在上篇「快、准、稳的实现亿级别MySQL大表迁移」的文章中，介绍了NineData在单张大表场景下的迁移性能和优势。但在大部分场景中，可能遇到的是多张表构成的大数据量场景下的数据搬迁问题。因为搬迁数据量较大，迁移的时长、稳定性及准确性都受到极大的挑战，常见的迁移工具通常不能很好得支持。为此，NineData针对这种场景专门进行针对性的优化，以提供高效、准确、稳定的大数据量迁移能力。 01  传统的

本文分析了 INSERT 及其变种（REPLACE/INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE）的几个场景的死锁及如何避免。 作者：张洛丹，DBA 数据库技术爱好者~ 爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 本文共 3200 字，预计阅读需要 10 分钟。 说在前面 本文分析了 INSERT 及其变种（REPLACE/INSERT ON DU

捞捞面经 生产场景下什么时候用 ArrayList ，什么时候用 LinkedList ArrayList 和 LinkedList 都是 Java 中常用的 List 实现，但是由于它们内部数据结构的不同，所以在不同的场景下，我们会选择使用不同的List。 ArrayList：ArrayList 内部是使用动态数组来存储数据的，所以它在随机访问（get和set操作）时有很好的性能，时间复杂度为O

使用PHP编写对接百度通用物体和场景识别API的实例教程 引言：百度通用物体和场景识别API是一种基于深度学习的人工智能技术，可以识别图片中的物体或场景，并返回识别结果和相关的置信度。这个API可以应用于许多场景，如图像搜索、商品推荐、图像自动分类等。本文将介绍如何使用PHP编写对接百度通用物体和场景识别API的实例教程，并提供代码示例。 步骤： 准备工作首先，你需要在百度AI开放平台上注册一个账

今天给大家分享的是分布式锁，本文使用五个案例、图、源码分析等来分析。 常见的synchronized、Lock等这些锁都是基于单个JVM的实现的，如果分布式场景下怎么办呢？这时候分布式锁就出现了。 关于分布式的实现方案，在业界流行的有三种： 1、基于数据库 2、基于Redis 3、基于Zookeeper 另外，还有使用etcd、consul来实现的。 在开发中使用最多的是Redis和Zookeep

大家好，我是你们的小米！今天我要和大家聊一个在Java中非常重要的关键词——static！在京东的面试中，经常会遇到与static相关的问题，而我们今天就要揭开它的神秘面纱，深入探讨它在Java中的应用场景。无论你是准备面试，还是想要加深对Java的理解，本文都将帮助你轻松掌握这一知识点。 味道音乐：张学友 - 活出生命Live演唱会 (Live) 什么是static？ 首先，让我们回顾一下sta

Midjourney在今年6月的时候发布了他最新的v5.2模型，这个版本的模型可以产生更详细、更清晰的结果，颜色、对比和构图都更好。它对于指令的理解比早期的模型有所增强，同时对--stylize参数的全范围反应也更积极。 借此机会，结合我自己的使用经验，我将来梳理一下在当前版本下Midjourney的操作、设定与参数。这个指南会按照常见的场景出发去梳理每个场景中要用到的操作、设定与参数，而不是简单