缓存击穿介绍什么是缓存击穿我们通常使用redis作为数据缓存，当请求进来时先通过key去redis缓存查询，如果缓存中数据不存在，需要去查询数据库的数据。当数据库和缓存中都不存在的数据来查询时候，请求都打在数据库的请求中。如果这种请求量很大，会给数据库造成更大的压力进而影响系统的性能。解决这类问题的方法方法一:当DB和redis中都不存在key，在DB返回null时，在redis中插入<ke
无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景简单划分（两大类）：分流——把一条数据流拆分成完全独立的两条或多条，一般通过侧输出流来实现合流——多条数据流合并为一条数据流，如union，connect，join，coGroup9.1 分流
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2024-09-05 13:22:46
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分布式缓存集群搭建参考： -- 基于Redis集群解决单机Redis存在的问题 单机的Redis存在四大问题： 1.Redis持久化Redis有两种持久化方案：RDB持久化AOF持久化 1.1.RDB持久化RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是
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2024-07-24 05:03:43
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# Redis存储用户数据并进行检索
在现代应用开发中，数据存储是核心组成之一。Redis作为一个高效的内存数据存储解决方案，广泛应用于实时数据处理、缓存等多个场景。本文将介绍如何使用Redis存储用户数据并进行检索，同时提供代码示例帮助你更深刻地理解这一过程。
## Redis简介
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据结构存储系统，支持多种数据
原创
2024-09-30 05:29:15
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# Python计算离群值并过滤的实用指南
在数据分析中，离群值（Outliers）是指那些在数据集中显著偏离其他数据点的观测值。离群值可能是由于数据收集错误、测量误差或真实的异常现象造成的。为了确保分析结果的准确性，我们常常需要识别并过滤这些离群值。本文将介绍如何使用Python进行离群值的计算和过滤，提供代码示例，以及展示相应的序列图和状态图。
## 离群值检测的方法
在Python中，
# 使用Python执行FFmpeg并过滤结果
在视频处理领域，FFmpeg是一个非常强大的开源工具，可以用于处理各种音视频文件。而在Python中，我们可以通过subprocess模块来执行FFmpeg命令，并通过过滤结果来实现对视频处理的控制和监控。本文将介绍如何使用Python执行FFmpeg并过滤结果的方法，并给出代码示例。
## 过滤FFmpeg结果的方法
在执行FFmpeg命令时
原创
2024-03-30 05:17:09
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# Java 写入文件并过滤空格
在Java编程中，我们经常需要将数据写入文件，并且对数据进行一些处理，比如过滤空格。本文将通过一个简单的例子，介绍如何在Java中实现写入文件并过滤空格的功能。
## 状态图
在开始编写代码之前，我们先来了解下整个流程的状态图。使用mermaid语法，我们可以画出如下的状态图：
```mermaid
stateDiagram-v2
A[开始] --
原创
2024-07-19 06:38:18
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grep (global search regular expression(RE) and print out the line,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。Unix的grep家族包括grep、egrep和fgrep。egrep和fgrep的命令只跟grep有很小不同。egrep是grep的扩展，支持更多的re元字
1.分布式部署原理1.1Zabbix分布式部署的原理传统的部署架构，是server直接监控所有的主机，全部主机的数据都是有server自己来采集和处理，server端的压力比较大，当监控主机数量很大的时候，server端可能会崩溃。并且如果监控的主机分布在不同地域、互不相同的网络上，传统的架构就不能满足监控所有主机的要求。分布式部署proxy节点，可以有效的避免上面的问题，每个proxy独立的收集
# Redis设置并过期
Redis是一个高性能的键值对存储数据库，支持多种数据结构。它提供了丰富的命令和功能，其中就包括设置键的过期时间。通过设置过期时间，可以让Redis自动删除不再需要的键，以节省内存空间。本文将介绍如何在Redis中设置键的过期时间，并提供代码示例。
## Redis过期键的原理
Redis中的每个键都可以设置一个过期时间，当键的过期时间到达时，Redis会自动删除该
原创
2024-01-02 05:11:17
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字节流的过滤流 作用：为节点流增强功能的1、字节流的缓冲流（BufferedXXX）1、概述缓冲: 就是一个字节数组
实现高效的原理: 本质就是减少对硬盘的访问次数2、构造方法方法名说明BufferedOutputStream(OutputStream out)创建字节缓冲输出流对象BufferedInputStream(InputStream in)创建字节缓冲输入流对象3、高效原理(减少对硬
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2024-06-30 00:46:17
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如何保证Redis与数据库的数据一致？当我们对数据进行修改的时候，到底是先删缓存，还是先写数据库？1.如果是先删缓存，再写数据库：在高并发场景下，当第一个线程删了缓存，还没有来得及写数据库，第二个线程来读数据，会发现缓存中的数据为空， 那就会去读数据库中的数据（旧值/脏数据），读完之后，把读到的结果写入缓存（此时，第一个线程已经将新的值写到缓存里面了），这样缓存中的值就会被覆盖为修改前的脏数据。总
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2024-04-22 21:32:23
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目录一、Kettle数据抽取概览1. 文件抽取（1）处理文本文件（2）处理XML文件2. 数据库抽取二、变化数据捕获1. 基于源数据的CDC2. 基于触发器的CDC3. 基于快照的CDC4. 基于日志的CDC三、使用Sqoop抽取数据1. Sqoop简介2. 使用Sqoop抽取数据3. Sqoop优化（1）调整Sqoop命令行参数（2）调整数据库四、小结 &
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2023-08-28 14:22:55
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前段时间在编写接口的过程中,后台需要给前端返回JSON数据,但是查询出来返回的数据里面有很多属性是不需要的,当时想着用字符串替换,但是发现好像根本不靠谱,多个属性根本无卵用,后面再网上查了下,发现Java里面有提供JSON属性过滤的方法,使用了下感觉还不错,所以记录一下。这里提供了两种过滤方法,分别用于不同的场景,可以视实际情况使用：1.多个属性过滤PropertyFilter profilter
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2017-05-10 16:50:00
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由于项目是RESTful风格设计，前后端采用接口访问的形式，进行数据交流。 所以会涉及到json转换的问题。转换情景有四种：1、转换前过滤即在序列化实体的时候，就已经通过注释，取消了需要过滤的字段的序列化步骤。 简单点说，就是生成实体的时候，就过滤掉需要过滤的字段。 下面两个都是Jackson的注解。@JsonIgnoreProperties注解在类上//生成json时将name和age属性过滤
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2023-05-29 23:41:38
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序言各位观众老爷们好，很荣幸能邀请到我司虚拟化平台组的研发同学 Vici 做一些在产品中使用 redisearch 的心得分享(加戏)。“搜索”是很多产品中无法绕开的一个功能模块，smartx 的虚拟化管理平台也提供了对主机，存储等对象的查询功能。近期的研发工作中，我们引入了 redisearch 来优化查询效果。 希望通过阅读本文，能让研发同学更加深入的了解 redisearch 模块一种高效经
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2023-09-13 11:26:56
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insert into products(prod_id,prod_name,pro_price)values('avno1','.5 ton anvil',5.99);insert into products(prod_id,prod_name,pro_price)values('avno2','1 ton anvil',9.99);insert into products(prod_id,pr
原创
2014-07-02 09:17:07
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js中文校验并过滤掉中文 CreateTime--2017年9月6日09:10:19 Author:Marydon 思路：
原创
2023-02-15 07:31:51
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启用Windows 10系统的审核功能后，系统就会跟踪并记录系统使用事件。利用系统审核功能，我们不仅可以根据系统运行状态对故障进行排除，还可以监视用户在计算机上进行的操作。如果要判断在自己没有使用电脑的情况下，电脑是否被其他人登录造访，只要保证在开启了系统登录审核功能的情况下，借助Windows事件查看器就能一探究竟。1. 通过组策略开启登录审核功能在默认的情况下，Windows的登录审核策略处于
一、问题的发现与提出 在Python类的方法（method）中，要调用父类的某个方法，在Python 2.2以前，通常的写法如代码段1： 代码段1：class A:
def __init__(self):
print "enter A"
print "leave A" class B(A):
def __init__(self):
print "enter B
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2023-08-28 23:23:01
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