L1296686146 冗谪 2023-07-06 16:09 发表于陕西封装工具类今天主要是对商户查询的代码进行了工具类的封装，但是需要Redis实战——商户查询(二) 对这篇文章说明下错误的地方Redis实战——商户查询(二) 问题逻辑过期解决缓存击穿中的流程图中，获取互斥锁失败后，不应该是返回过期数据，而是线程休眠一会儿image-202307061
引言Redis 缓存使用内存来保存数据，随着需要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。此时，应该怎么办？本篇文章接下来就来聊聊缓存满了之后的数据淘汰机制。值得注意的是，在 Redis 中 过期策略 和 内存淘汰策略 是两个完全不同的概念。Redis 过期策略指的是 Redis 使用哪种策略，来删除已经过期的键值对；而内存淘汰机制指的是当 Redis 运行内存已经超过设置的最大内存
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2024-06-18 12:07:20
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背景最近工作有一个需求，需要读取一个约2GB的json文件（存储了约3千万个json对象的集合），解析其中的每个json对象，并进行一些数据转换，最后把转换后的json对象存储到es中。json文件格式大概是这样的：[
{
lng: 116.22
lat: 22.00,
count: xxxx
},
{
lng
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2023-09-03 16:49:10
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# 项目方案：Java缓存优化
## 背景
在Java应用中，缓存是一种常见的性能优化技术。然而，当缓存过大时，可能会导致内存占用过高，进而影响系统的性能和稳定性。本文将介绍如何处理Java缓存过大的问题，并提出一个项目方案来解决该问题。
## 问题分析
当Java缓存过大时，常见的问题包括：
1. 内存占用过高：缓存数据占用过多内存，导致系统的整体内存占用过高，可能引发内存溢出等问题。
原创
2023-11-18 04:44:09
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## 如何使用Python读取过大的JSON文件
在数据科学和软件工程中，我们经常需要处理大量的数据。JSON（JavaScript Object Notation）因其轻量和易读的特性成为了数据交换的常用格式。当JSON文件非常大时，传统的读取方法（如使用`json.load()`）可能会导致内存溢出或性能问题。在本文中，我们将探讨如何高效地使用Python读取大型JSON文件，并提供相关的代
新功能背景：在SpreadJS V16之前，关于文件toJSON()之后，生成的json文件太大，一直被很多客户诟病。例如，同样一个文件，导出Excel文件只有几KB，而导出的JSON文件会有几MB。这直接导致的问题有：（1）导出文件太大，前后端传输消耗带宽，占用存储空间；（2）toJSON()时间过长，导致浏览器无法去做其它事情，只能一直等待，影响客户体验及性能。为解决上述问题，SpreadJS
在处理MySQL数据库时，数据的增长是一个不可避免的挑战。当你面对“mysql sql数据太大”这样的情境时，你可能会感到无从下手。那么，如何有效地解决这一问题呢？让我们逐步深入了解这个过程。
### 问题背景
随着业务的不断发展，数据库中的数据量也在不断增加。例如，一个电商平台可能面临大量订单记录、用户数据和产品信息等。这些数据汇聚在一起，不仅影响了数据库的性能，还可能引发数据查询延迟、存储
在处理 SQL Server 时，开发者往往会遇到“脚本太大”的问题，这往往会对数据库操作造成影响。特别是在需要执行大的数据迁移或者复杂的查询时，超大的脚本不仅会导致执行失败，还会加重数据库的负担，从而影响业务的正常运作。下面记录了处理“SQL Server 脚本太大”问题的过程。
## 问题背景
在一项涉及复杂数据迁移的业务中，由于需要移动大量数据和执行多次复杂查询，生成的 SQL 脚本超过
在处理软考报名照片过大的问题时，首先需要明确的是，软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）报名流程中，照片提交环节是非常重要的一步。照片不仅用于身份验证，还是考试管理的一部分。因此，了解如何妥善处理照片大小问题，对于顺利通过报名审核至关重要。
通常情况下，软考报名系统会对上传的照片有明确的尺寸和大小要求。这是因为过大的照片文件不仅占用服务器资源，还可能导致上传速度缓慢或上传失败。考生
原创
2024-02-27 12:49:51
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前端Axios请求拦截器示例综合前后端异常处理流程优化用户体验总结 在前后端分离的架构中，前端通常使用像Axios这样的HTTP客户端来与后端API进行通信。结合Spring Boot的统一响应体和全局异常处理，我们可以构建一套健壮的前后端交互模型。下面是一个Axios与Spring Boot配合使用的示例。【CV即用】 理解和使用Spring Boot中的异常处理和响应体增强前端Axios请求
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2024-09-22 15:08:05
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## 处理Java请求入参过大的方案
在现代web开发中，请求参数的大小常常受到限制。如果请求参数过大，可能会导致服务器崩溃或性能下降。本文将探讨如何处理Java中请求入参过大的问题，并提供解决方案和代码示例。
### 一、问题背景
在接收HTTP请求时，服务器一般有请求内容的大小限制。这是为了防止恶意攻击和避免资源浪费。当义务提供服务的系统接收到超出限定大小的请求时，通常会引发`HttpM
原创
2024-08-29 08:04:22
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# 解决大数据量mysql处理方案
## 问题描述
在实际开发中，我们可能会遇到数据量太大导致mysql处理速度变慢的情况。这时候我们需要考虑一些解决方案来优化数据库性能，以提高查询和写入的效率。
## 解决方案
### 1. 数据库索引优化
索引是提高数据库查询性能的有效手段，可以加快数据的查找速度。可以通过观察慢查询日志，找出频繁查询的字段，为这些字段创建索引来提升查询效率。
```sq
原创
2024-04-10 04:47:57
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Oracle数据库的物理文件可以设置成自动增长的类型, 这样数据库在需要更多空间时, 物理文件会按设定 的增长量自动增长到指定的最大值. 这样会有一些好处: 保证不会因为分配数据区域(extent)失败而终止应用. 但如果没有设定这个最大值, 它将会是一个非常大的数字. 数据块大小不同, 其最大值也不一样. 因为Oracle 的物理文件最大只允许4194303
Python解析超大的json数据（GB级别）使用Python解析各种格式的数据都很方便，比如json、txt、xml、csv等。用于处理简单的数据完全足够用了，而且代码简单易懂。前段时间我遇到一个问题，如何解析超大的json文件呢？刚开始天真的我在使用json.load直接加载json文件，然而内存报错却给了我当头一棒，json.load它是直接将数据加载到内存中然后解析出来的，这说明什么呢？当
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2023-06-11 19:39:04
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## 在处理大JSON文件时如何使用Python
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于数据存储和传输。然而，当处理极大的JSON文件时，可能会遇到一些性能问题，比如内存不足或者处理速度缓慢。本文将探讨如何使用Python有效地处理大型JSON文件，并提供一些代码示例。
### 大型JSON文件的挑战
当JSON文件非常大时，通常
原创
2024-09-04 04:06:11
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问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
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2024-07-01 17:15:22
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JSON （JavaScript Object Notation）一种简单的数据格式，比xml更轻巧。 JSON 是 JavaScript 原生格式，这意味着在 JavaScript 中处理 JSON 数据不需要任何特殊的 API 或工具包。JSON的规则很简单： 对象是一个无序的“‘名称/值’对”集合。一个对象以“{”（左括号）开始，“}”（右括
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2024-08-01 15:07:12
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## 解决Redis日志文件过大的问题
### 1. 问题描述
在使用Redis时，有时候会遇到Redis日志文件过大的问题。当Redis日志文件变得过大时，不仅会占用大量的磁盘空间，还可能对性能产生影响。因此，需要对Redis日志文件进行管理，保持其大小在可接受的范围内。
### 2. 解决方案
为了解决Redis日志文件过大的问题，可以采取以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2024-01-08 08:24:36
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# Redis MGET 太大的问题解决方案
在开发中，Redis是一个高效的内存数据存储。但是，当使用 `MGET` 命令获取大量数据时，频繁的网络请求可能会导致性能瓶颈。本文将教你如何优化使用 `MGET` 以避免响应过大的问题，我们将通过多个步骤来解决这个问题。
## 解决流程
以下是解决这个问题的步骤，我们将使用表格展示每一步的具体内容：
| 步骤 | 说明
# 如何实现“redis sets太大”
## 概述
在开发过程中，使用redis存储数据是非常常见的，但有时候redis的sets数据量过大会影响性能，需要进行处理。本文将指导如何实现“redis sets太大”问题的解决方案。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接redis服务器) --> B(获取sets数据)
B --> C(筛选需
原创
2024-07-01 06:48:51
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