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...ient模拟HTTP请求的基础内容后，进一步的探索可以从以下几个方面展开： 1. 最新技术动态：随着技术的发展，Java生态中的HTTP客户端库也在不断演进。例如，Square公司推出的OkHttp框架以其高效的性能和易用性受到了广泛的关注。OkHttp不仅支持同步和异步请求，还对HTTP/2、SPDY协议有良好支持，提供了连接池、自动重试等高级特性，是进行网络编程时值得研究的现代工具（参考阅读：“OkHttp：一个现代、快速且灵活的HTTP客户端”）。 2. 安全实践：在网络通信中，数据的安全性和隐私保护至关重要。在使用HttpClient或HttpURLConnection发送HTTP请求时，如何配置SSL/TLS加密以保证传输过程的安全是一个重要课题。可以关注最新的HTTPS最佳实践指南以及Java中相关API的更新（参见：“Java 11+ 中如何正确实现HTTPS连接与证书验证”）。 3. 性能优化：针对不同的应用场景，合理选择并优化HTTP客户端能显著提升应用性能。对比分析HttpURLConnection、HttpClient和OkHttp在实际项目中的表现，并结合响应速度、内存占用、并发处理能力等方面进行深入探讨（推荐文章：“Java HTTP客户端性能大比拼：HttpURLConnection vs HttpClient vs OkHttp”）。 4. 实战案例解析：通过剖析真实项目的源码，理解如何在复杂业务场景下运用这些HTTP客户端完成登录认证、文件上传下载、服务端推送通知等功能（“基于Java的大型Web系统中HTTP请求实战案例详解”）。 综上所述，在掌握基础HTTP请求操作的基础上，紧跟行业发展趋势，关注安全策略和性能优化手段，并通过实战演练深化理论知识，将有助于我们更好地应对各种网络通信挑战。

...向Solr服务器发送更新请求的“并发更新大作战”中冒出来。想象一下，就好比一群人在同一时间冲进超市抢购商品，如果操作不当，就可能会引发一些混乱，这个异常就是类似的情况啦。 二、为什么会抛出ConcurrentUpdateRequestHandlerNotAvailableCheckedException？ 这个异常的出现主要是由于Solr服务器的配置问题或者硬件资源不足引起的。比如，假如你的Solr服务器设置了并发更新的最大阀值，一旦超出了这个限制，它就会蹦出一个异常来提醒你。再比如，如果硬件资源（如内存）不足，也可能会导致这个异常的出现。 三、如何解决ConcurrentUpdateRequestHandlerNotAvailableCheckedException？ 解决这个问题主要可以从以下几个方面入手： 1. 调整Solr服务器的配置 可以通过调整Solr服务器的配置来解决这个问题。具体来说，可以增加并发更新的最大限制，或者增加硬件资源，如内存。以下是一个简单的示例： java solrClient = new ConcurrentUpdateSolrClient(solrServerUrl); solrClient.setConnectionTimeout(30 1000); solrClient.setDefaultMaxConnectionsPerHost(200); 在这个示例中，我们创建了一个新的Solr客户端，并设置了最大连接数为200。 2. 使用合适的索引策略 选择合适的索引策略也可以帮助解决问题。例如，可以选择分片策略，这样就可以将索引分布在多台机器上，从而提高并发能力。 3. 异步处理更新请求 如果更新请求的数量非常多，而且大部分请求都不需要立即返回结果，那么可以选择异步处理这些请求。这样可以大大提高系统的并发能力。 四、总结 总的来说，ConcurrentUpdateRequestHandlerNotAvailableCheckedException是一个比较常见的Solr异常，主要出现在并发更新请求的时候。处理这个问题，咱们有好几种招儿可以用。比如说，可以动动手调整一下Solr服务器的配置，让它更对症下药；再者，采用更合适的索引策略也能派上大用场，就像给你的数据找了个精准的目录一样；还有啊，把那些更新请求采取异步处理的方式，这样一来，不仅能让系统更加流畅高效，还能避免卡壳的情况出现。希望这篇文章能对你有所帮助。

...is等，都在路由参数处理方面进行了优化设计，以减少此类错误的发生。 例如，Gin框架允许开发者通过明确指定路由参数类型（如：:id int）来自动进行类型转换，从而避免因参数类型不匹配引发的问题。同时，这些框架还提供了完善的错误处理机制，当出现路由参数匹配失败时，能更直观地向开发者反馈错误信息，便于快速定位问题。 此外，随着RESTful API设计理念的普及，清晰、规范的URL路由设计成为了提升开发效率和降低维护成本的关键。遵循REST原则设计API，确保资源标识符（URL路径）与请求方法（GET, POST等）以及所需参数之间的一致性，可以从根本上减少URLroutingparametermismatch等问题的出现。 在实际项目开发中，建议结合具体业务场景，灵活运用各类框架提供的功能，并参考行业内的最佳实践，持续优化代码质量，提高系统的稳定性和可维护性。与此同时，密切关注相关技术社区的讨论与更新，以便及时了解并应对可能出现的新问题和挑战。

...uery的get()方法作为一种便捷高效的AJAX请求方式，对于实时获取和更新网页内容起着关键作用。然而，随着技术的发展和Web标准的演进，现代浏览器对原生JavaScript API的支持越来越完善，例如Fetch API和XMLHttpRequest。这些API同样可以实现与get()方法类似的功能，并且提供了更丰富的控制选项，如请求头管理、异步流程控制（Promise）以及更好的错误处理机制。 例如，在最新的JavaScript项目中，开发者可以利用Fetch API来获取当前页面URL并发送GET请求，如下所示： javascript let url = new URL(window.location.href); // 添加或修改查询参数 url.searchParams.append('key1', 'value1'); url.searchParams.append('key2', 'value2'); fetch(url) .then(response => response.json()) .then(data => { // 处理返回的内容 }) .catch(error => { // 错误处理 }); 此外，考虑到兼容性和模块化的需求，许多现代前端框架，如React、Vue和Angular等，都封装了自己的HTTP客户端库，便于开发者在不同环境下进行统一且高效的网络数据交互操作。 因此，掌握jQuery的get()方法固然重要，但作为前端开发者，我们还需关注并熟悉新兴的API和技术趋势，以便更好地适应快速变化的Web开发环境，提高代码质量与应用性能。

...随着PHP版本的不断更新迭代，原本的mysql_系列函数已被弃用，推荐使用mysqli或PDO_MySQL扩展进行数据库操作。例如，通过学习如何利用mysqli执行预处理语句并结合LIMIT子句实现安全高效的分页查询，既能提升代码性能，又能有效防止SQL注入攻击。 2. MySQL 8.0的新特性优化分页查询：MySQL 8.0引入了窗口函数和OFFSET-FETCH等新特性，可大幅优化大数据量下的分页查询效率。比如，通过LEAD、LAG窗口函数获取前后行数据，或者直接使用OFFSET FETCH方式替代传统的LIMIT子句加计数查询的方式，以减少服务器压力。 3. 前端技术与分页组件集成：在实际项目中，前端页面与后端数据分页功能的结合至关重要。诸如Vue.js、React等现代前端框架中的成熟分页组件，如Element UI Pagination、Ant Design Pagination等，能够很好地配合后端接口实现动态加载分页数据，提升用户体验。 4. 分页策略在大数据环境下的演进：在处理海量数据时，传统的一次性拉取所有分页信息的方法往往效率低下。此时，可以探讨采用无限滚动（Infinite Scroll）、懒加载（Lazy Load）等现代Web应用中常见的分页策略，并结合API的分页优化设计，实现更流畅的数据浏览体验。 5. 云数据库服务对分页查询的支持：随着云计算的发展，阿里云RDS、AWS Aurora等云数据库服务提供了丰富的分页查询优化方案。了解这些服务如何通过索引优化、读写分离、分布式存储等手段提高分页查询性能，对于构建高可用、高性能的应用系统具有指导意义。 综上所述，PHP与MySQL实现数据分页查询只是整个应用架构中的一部分，结合最新的数据库技术和前端框架，以及适应大数据环境的分页策略，将有助于开发者不断提升系统的稳定性和用户体验。

...当前页码、总页数以及处理翻页事件的方法，实现了数据的动态分页显示和实时更新。 Vue.js数据绑定特性 , Vue.js是一个采用MVVM（Model-View-ViewModel）设计模式的前端JavaScript框架，其数据绑定特性是指框架能自动确保UI视图与底层数据模型保持同步。当数据模型发生变化时，Vue.js会自动更新依赖这些数据的DOM元素，反之亦然。在文章中，通过Vue.js的数据绑定功能，实现了currentPage和total等变量与elpagination分页组件的实时同步。 Web Worker或Service Worker , Web Worker是浏览器提供的多线程技术，允许JavaScript在后台线程上运行脚本，独立于主线程执行计算密集型任务，以避免阻塞用户界面。在海量数据加载场景下，开发者可以利用Web Worker预加载或异步处理数据，提升用户体验。而Service Worker则是一种特殊的Web Worker，它可以拦截网络请求，离线缓存资源，并支持推送消息等功能，常用于实现离线应用、增强网页性能和提高数据加载速度。虽然文章中未直接提到Web Worker或Service Worker在elpagination分页组件的具体应用，但在实际项目中，它们可以为实现类似无缝翻页体验提供技术支持。

...特定域名或IP地址的请求，然后将这些请求转发到内部网络中的其他服务器。在本文的语境中，Nginx被用作反向代理服务器，它会根据配置规则，将用户对example.com的访问请求转发至实际运行在本地8080端口上的Spring Boot应用程序，从而对外隐藏了后端服务器的真实IP和端口信息，同时也便于负载均衡、缓存管理以及提供统一的安全策略。 SSL证书 , SSL（Secure Sockets Layer）证书，现已被TLS（Transport Layer Security）协议取代，但业界仍习惯称为SSL证书。这是一种数字证书，用于在网络上建立加密链接，确保数据传输安全。在本文中，为了实现HTTPS连接，需要在Nginx服务器上安装并配置SSL证书，使得用户与服务器之间的通信内容得以加密保护，防止被第三方窃取或篡改。自签名SSL证书是通过openssl等工具自己生成的一种证书，主要用于测试环境或内部系统，而正式环境下通常使用由受信任的证书颁发机构签发的SSL证书。 HttpServletRequest , 在Java Servlet规范中，HttpServletRequest是一个接口，代表HTTP请求信息，封装了所有HTTP请求的详细信息，包括请求方法（GET、POST等）、请求URI、HTTP头、Cookies以及其他与HTTP请求相关的属性。在Spring Boot应用中，开发者可以通过注入HttpServletRequest对象，调用其提供的getRequestURI()方法来获取请求的完整路径，这对于处理动态路由、权限控制、日志记录等方面具有重要作用。

...使得用户能够便捷地将处理后的数据直接输出至云端。 此外，开源社区也在不断优化和完善与Logstash兼容的第三方插件，以解决特定场景下的输出目标适配问题。比如，开源项目“logstash-output-http-request”提供了一种更为灵活的HTTP输出方式，允许用户自定义请求头、认证信息以及其他高级特性，增强了Logstash与各类API接口对接的能力。 值得注意的是，在实际应用中，随着实时流处理和大数据分析需求的增长，越来越多的企业开始考虑采用Kafka或Apache NiFi作为Logstash之外的数据传输中间层，以实现更高效、可靠且可扩展的数据集成解决方案。这些工具不仅可以有效缓解输出目标兼容性问题，还为企业提供了构建复杂数据管道架构的可能性。 总之，针对Logstash输出插件可能存在的局限性，持续关注相关工具的更新迭代以及开源社区的创新实践，结合自身业务特点选择最佳的数据传输策略，是提升日志管理及数据分析效率的关键所在。

...eProperty方法对数据对象进行观察，当数据发生变化时，Vue能够自动追踪并触发相关联的视图更新。这意味着开发者在修改数据模型后，相关的UI元素会立即得到更新，无需手动操作DOM，实现数据和视图之间的联动和同步。 组件化设计 , 组件化设计是一种软件工程中的设计模式，特别是在前端开发中广泛应用。在Vue.js中，组件是可复用、独立封装的UI代码块，包含自身的HTML模板、CSS样式以及JavaScript逻辑。每个组件都可以拥有自己的数据、方法和生命周期钩子函数，并可以通过props接收外部传入的数据，实现模块化开发和复用，降低代码复杂性，提高开发效率。 Vuex , Vuex是Vue.js官方的状态管理模式，它采用集中式的存储管理应用的所有组件的状态（数据）。通过Vuex，开发者可以清晰地定义每个状态变量的改变方式（mutations）和异步处理流程（actions），保证状态以一种可预测的方式发生变化，从而使得大型应用的状态管理更为便捷和可控。 Vue Router , Vue Router是Vue.js官方提供的路由库，用于实现单页面应用（SPA）的路由功能。它允许开发者定义应用程序的不同路由规则（routes），并在用户导航至不同URL时，动态加载对应组件，实现页面内容的切换，同时保持应用状态的一致性和用户体验的流畅性。

...oroutine）去处理同一块数据，却又没给它们立规矩、做好同步的话，那可就乱套了。这些小家伙可能会争先恐后地修改数据，这就叫“数据竞争”。这样一来，程序的行为就会变得神神秘秘、难以预料，像是在跟我们玩捉迷藏一样。 go var sharedData int // 假设这是需要在多个goroutine间共享的数据 func main() { for i := 0; i < 10; i++ { go func() { sharedData++ // 这里可能会出现竞态条件，导致结果不准确 }() } time.Sleep(time.Second) // 等待所有goroutine执行完毕 fmt.Println(sharedData) // 输出的结果可能并不是预期的10 } 2. Go Iris中的数据共享策略 在Go Iris框架中，我们同样会面临多goroutine间的共享数据问题，比如在处理HTTP请求时，我们需要确保全局或上下文级别的变量在并发环境下正确更新。为了搞定这个问题，我们可以灵活运用Go语言自带的标准库里的sync小工具，再搭配上Iris框架的独特功能特性，双管齐下，轻松解决。 2.1 使用sync.Mutex进行互斥锁保护 go import ( "fmt" "sync" ) var sharedData int var mutex sync.Mutex // 创建一个互斥锁 func handleRequest(ctx iris.Context) { mutex.Lock() defer mutex.Unlock() sharedData++ fmt.Fprintf(ctx, "Current shared data: %d", sharedData) } func main() { app := iris.New() app.Get("/", handleRequest) app.Listen(":8080") } 在这个例子中，我们引入了sync.Mutex来保护对sharedData的访问。每次只有一个goroutine能获取到锁并修改数据，从而避免了竞态条件的发生。 2.2 利用Iris的Context进行数据传递 另一种在Go Iris中安全共享数据的方式是利用其内置的Context对象。你知道吗，每次发送一个HTTP请求时，就像开启一个新的宝藏盒子——我们叫它“Context”。这个盒子里呢，你可以存放这次请求相关的所有小秘密。重点是，这些小秘密只对发起这次请求的那个家伙可见，其他同时在跑的请求啊，都甭想偷瞄一眼，保证互不影响，安全又独立。 go func handleRequest(ctx iris.Context) { ctx.Values().Set("requestCount", ctx.Values().GetIntDefault("requestCount", 0)+1) fmt.Fprintf(ctx, "This is request number: %d", ctx.Values().GetInt("requestCount")) } func main() { app := iris.New() app.Get("/", handleRequest) app.Listen(":8080") } 在这段代码中，我们通过Context的Values方法在一个请求生命周期内共享和累加计数器，无需担心与其他请求冲突。 3. 结论与思考 在Go Iris框架中解决多goroutine间共享数据的问题，既可以通过标准库提供的互斥锁进行同步控制，也可以利用Iris Context本身的特性进行数据隔离。在实际项目中，应根据业务场景选择合适的解决方案，同时时刻牢记并发编程中的“共享即意味着同步”原则，以确保程序的正确性和健壮性。这不仅对Go Iris生效，更是我们在捣鼓Go语言，甚至任何能玩转并发编程的语言时，都得好好领悟并灵活运用的重要招数。

...ript 不能很好地处理 I/O 密集型的任务。 为了解决这个问题，Node.js 提供了一个基于事件驱动和非阻塞 I/O 的运行环境。在这种环境下，我们可以编写出高性能的网络应用。 然而，在 Node.js 中，如果不小心把同步函数用于异步上下文中，可能会出现一些意料之外的问题。本文将以一个具体的实例为例，探讨如何正确地避免这种问题。 二、实例分析 假设我们有一个需要向远程服务器发送请求并获取响应的任务。这其实就是一个超级依赖输入输出的操作，我们通常会把它丢到一个异步函数里去处理，让任务跑得更顺畅。 javascript function fetchData(url) { http.get(url, (res) => { let data = ''; res.on('data', (chunk) => { data += chunk; }); res.on('end', () => { console.log(data); }); }).on('error', (err) => { console.error(err); }); } 在这个例子中，http.get() 方法是一个异步方法，它会在完成 HTTP 请求后调用回调函数。要是我们在回调函数里直接使个 console.log()，这代码就没毛病。因为 console.log() 这家伙是个同步方法，它能一边输出结果，一边还不耽误其他任务的进行，特贴心、特靠谱。 但是，如果我们不小心在其他地方使用了同步方法，那么就可能引发问题。例如： javascript fetchData('https://example.com'); console.log('数据已经获取完毕'); // 这行代码会在 fetchData 完成之前执行 在这段代码中，我们在 fetchData 函数执行前就打印出了 '数据已经获取完毕'。这样就会造成一个问题：在这段代码执行时，fetchData 还没有开始执行。所以呢，实际情况是这样的：我们竟然会在屏幕上打出“数据已经获取完毕”的字样后，才真正开始发送请求，这明显有点儿不按常理出牌，跟咱们预想的套路不太一样哈。 三、解决方案 要解决这个问题，我们需要记住的一点是：在 Node.js 中，所有的回调函数都是异步的，我们不能在回调函数外部访问它们的局部变量。这是因为这些变量啊，它们就像个临时演员，只在回调函数这场戏里才有戏份。一旦这出戏——也就是回调函数执行完毕，它们的任务也就完成了，然后就会被系统毫不留情地“请”下舞台，说白了就是被销毁掉了。 所以，为了避免意外地在同步上下文中使用异步函数，我们应该遵循以下两个原则： 1. 不要在同步上下文中调用异步函数。 2. 不要在异步函数的回调函数外部引用它的局部变量。 四、总结 总的来说，虽然 Node.js 提供了一种非常强大的开发工具，但我们仍然需要注意一些常见的陷阱，以免在实际开发中出现问题。特别是在用到异步函数这玩意儿的时候，咱们千万得把这个“异步性”给惦记着，根据实际情况灵活应对，及时调整咱的代码。只有这样，才能更好地利用 Node.js 的优势，写出高质量的网络应用。

...务器，以其强大的并发处理能力和灵活性，成为许多应用中的首选。这篇东西会手把手带你摸透，怎么在RabbitMQ里头玩转发布者/订阅者模式（Producer-Consumer Model），特别是当你面对那复杂的并发环境时，怎样才能稳稳地保证消息传输和处理的万无一失。我们将结合代码示例，探讨并发访问的设计策略和潜在问题。 二、发布者/订阅者模式简介 1.1 发布者（Producer）与订阅者（Consumer）的角色 - 发布者：负责创建和发送消息到队列，通常是一个服务或者应用，如订单创建系统。 - 订阅者：从队列中接收并处理消息，可能是订单处理服务、库存更新服务等。 2.2 并发访问的挑战 - 在高并发环境下，多个发布者同时向同一个队列发送消息可能导致消息堆积，影响性能。 - 订阅者也需要处理多个消息同时到达的情况，保证处理的线程安全。 三、消息确认与并发控制 1.3 使用publisher confirms 为了确保消息的可靠传递，我们可以启用publisher confirms机制。当消息被交换机确认接收后，消费者才会真正消费该消息。Spring RabbitMQ配置示例： java @Configuration public class RabbitConfig { @Value("${rabbitmq.host}") private String host; @Value("${rabbitmq.port}") private int port; @Bean public ConnectionFactory connectionFactory() { CachingConnectionFactory factory = new CachingConnectionFactory(); factory.setHost(host); factory.setPort(port); factory.setUsername("your_username"); factory.setPassword("your_password"); factory.setPublisherConfirmations(true); // 开启publisher confirms return factory; } } 四、并发处理与消息分发 1.4 哨兵模式与任务分发 - 哨兵模式：一个特殊的消费者用于监控队列，处理来自其他消费者的错误响应（nacks），避免消息丢失。 - 任务分发：使用fanout交换机可以一次将消息广播给所有订阅者，但要确保处理并发的负载均衡和消息顺序。 java @Autowired private TaskConsumer taskConsumer; // 发布者方法 public void sendMessage(String message) { channel.basicPublish("task_queue", "", null, message.getBytes()); } 五、事务与消息重试 1.5 事务与幂等性 - 如果订阅者处理消息的业务操作支持事务，可以利用事务回滚来处理nack后的消息重试。 - 幂等性保证即使消息多次被处理，结果保持一致。 六、结论与最佳实践 2.6 总结与注意事项 - 监控和日志：密切关注队列的消费速率、延迟和确认率，确保系统稳定。 - 负载均衡：通过轮询、随机选择或者其他策略，分摊消费者之间的消息处理压力。 - 异步处理：对于耗时操作，考虑异步处理以避免阻塞队列。 在实际项目中，理解并应用这些技巧将有助于我们构建健壮、高效的发布者/订阅者架构，有效应对并发访问带来的挑战。记住了啊，每一个设计决定，其实都是为了让你用起来更顺手、系统扩展性更强。这就是RabbitMQ最吸引人的地方啦，就像是给机器装上灵活的弹簧和无限延伸的轨道，让信息传输变得轻松自如。

...，消息队列作为解耦、异步处理的重要组件，其性能表现直接影响到整个系统的稳定性和效率。RocketMQ，这款阿里倾力打造并慷慨开源的高性能、高可用的消息中间件，已经在各种各样的业务场景里遍地开花，被大家伙儿广泛使使劲儿，实实在在派上了大用场。不过，有时候咱们可能会碰上这么个情况：RocketMQ这家伙生产消息的速度突然就慢下来了。这篇东西呢，咱就打算围着这个话题热热闹闹地聊一聊。咱们会手把手，用实实在在的代码实例，再配上深度解读，一起研究下如何把RocketMQ生产者的发送速度给它提上去。 1. 理解问题 为何RocketMQ生产者发送消息会变慢？ 首先，我们要明确一点，RocketMQ本身具备较高的吞吐量与低延迟特性，但在实际使用过程中，生产者发送消息速度慢可能由多方面原因导致： - 系统资源瓶颈：如CPU、内存或网络带宽等硬件资源不足，限制了消息的生产和传输速度。 - 并发度设置不合理：RocketMQ生产者默认的线程池大小和消息发送并发数可能不适合当前业务负载，从而影响发送效率。 - 消息批量发送策略不当：未充分利用RocketMQ提供的批量发送功能，导致大量小消息频繁发送，增加网络开销和MQ服务器压力。 - 其他因素：例如消息大小过大、Broker节点响应时间过长、事务消息处理耗时较长等。 2. 优化实践 从代码层面提高生产者发送速率 2.1 调整并发度设置 java DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroupName"); // 设置并行发送消息的最大线程数，默认为DefaultThreadPoolExecutor.CORE_POOL_SIZE（即CPU核心数） producer.setSendMsgThreadNums(20); // 启动生产者 producer.start(); 通过调整setSendMsgThreadNums方法可以增大并发发送消息的线程数，以适应更高的负载需求，但要注意避免过度并发造成系统资源紧张。 2.2 利用批量发送 java List messages = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); messages.add(msg); } SendResult sendResult = producer.send(messages); 批量发送消息可以显著减少网络交互次数，降低RTT（Round Trip Time）延迟，提高消息发送速率。上例展示了如何构建一个包含多个消息的列表并一次性发送。 2 3. 控制消息大小与优化编码方式 确保消息体大小适中，并选择高效的序列化方式，比如JSON、Hessian2或Protobuf等，可有效减少网络传输时间和RocketMQ存储空间占用，间接提升消息发送速度。 2.4 分区策略与负载均衡 根据业务场景合理设计消息的Topic分区策略，并利用RocketMQ的负载均衡机制，使得生产者能更均匀地将消息分布到不同的Broker节点，避免单一节点成为性能瓶颈。 3. 思考与总结 解决RocketMQ生产者发送消息速度慢的问题，不仅需要从代码层面进行调优，还要关注整体架构的设计，包括但不限于硬件资源配置、消息模型选择、MQ集群部署策略等。同时，实时盯着RocketMQ的各项性能数据，像心跳一样持续监测并深入分析，这可是让消息队列始终保持高效运转的不可或缺的重要步骤。所以呢，咱们来琢磨一下优化RocketMQ生产者发送速度这件事儿，其实就跟给系统做一次全方位、深度的大体检和精密调养一样，每一个小细节都值得咱们好好琢磨研究一番。

...序开始应付海量的数据请求时，一股脑儿地把所有数据都拉进来，可能会让程序卡得像蜗牛爬，严重的时候甚至会直接给你崩掉。这时，就需要我们的主角——客户端实现数据的分批读取。 想象一下，你正在运营一个大型电商平台，每到购物节高峰期，网站上的商品数量高达百万级别。要是每次请求都一股脑儿地把所有商品信息都拉下来，那服务器准得累趴下，用户看着也得抓狂。因此，学会如何高效地分批次读取数据，是提升系统稳定性和用户体验的关键一步。 2. 分批读取的必要性与优势 那么，为什么要采用分批读取的方式呢？这背后其实隐藏着一系列的技术考量和实际需求： - 减轻服务器压力：一次性请求大量数据对服务器资源消耗巨大，容易造成服务器过载。分批读取可以有效降低这种风险。 - 优化用户体验：用户往往不喜欢等待太久。通过分批次展示内容，可以让用户更快看到结果，提升满意度。 - 灵活应对动态变化的数据量：随着时间推移，你的数据量可能会不断增长。分批读取使得系统能够更灵活地适应不同规模的数据集。 - 提高查询效率：分批读取可以帮助我们更有效地利用索引和缓存机制，从而加快查询速度。 3. 实现数据分批读取的基本思路 了解了分批读取的重要性后，接下来我们就来看看具体怎么操作吧！ 3.1 设定合理的批量大小 首先，你需要根据实际情况来设定每次读取的数据量。这个数值可别太大也别太小，一般情况下，根据你的使用场景和Memcached服务器的配置，设成几百到几千都行。 python 示例代码：设置批量大小 batch_size = 500 3.2 利用偏移量进行分批读取 在Memcached中，我们可以通过指定键值的偏移量来实现数据的分批读取。每次读完一部分数据，就更新下一次要读的位置，这样就能连续地一批一批拿到数据了。 python 示例代码：利用偏移量读取数据 def fetch_data_in_batches(key, start, end): batch_data = [] for offset in range(start, end, batch_size): 假设get_items函数用于从Memcached中获取指定范围的数据 items = get_items(key, offset, min(offset + batch_size - 1, end)) batch_data.extend(items) return batch_data 这里假设get_items函数已经实现了根据偏移量从Memcached中获取指定范围内数据的功能。当然，实际开发中可能需要根据具体的库或框架调整这部分逻辑。 3.3 考虑并发与异步处理 为了进一步提升效率，你可以考虑引入多线程或异步I/O技术来并行处理多个数据批次。这样不仅能够加快整体处理速度，还能更好地利用现代计算机的多核优势。 python import threading def async_fetch_data(key, start, end): threads = [] for offset in range(start, end, batch_size): thread = threading.Thread(target=fetch_data_in_batches, args=(key, offset, min(offset + batch_size - 1, end))) threads.append(thread) thread.start() for thread in threads: thread.join() 使用异步方法读取数据 async_fetch_data('my_key', 0, 10000) 这段代码展示了如何通过多线程方式加速数据读取过程。当然，如果你的程序用的是异步编程（比如Python里的asyncio），那就可以试试异步IO，这样处理任务时会更高效，也不会被卡住。 4. 结语 通过上述讨论，我们可以看出，在Memcached中实现客户端的数据分批读取是一项既实用又必要的技术。这东西不仅能帮我们搭建个更稳当、更快的系统，还能让咱们用户用起来特爽！希望这篇文章能为你提供一些灵感和帮助，让我们一起努力打造更好的软件产品吧！ 最后，别忘了在实际项目中根据具体情况调整策略哦。技术总是在不断进步，保持学习的心态，才能跟上时代的步伐！

...件自动反应，超级适合处理异步操作！这就表示它能同时搞定很多任务，完全不会拖累主程序，让它干等着。这使得 Tornado 成为构建实时应用的理想选择。 2.1 Tornado 的核心概念 - Application：这是 Tornado 应用程序的入口点。你可以在这里定义路由、处理函数等。 - RequestHandler：这是处理 HTTP 请求的核心类。你需要继承这个类并重写 get、post 等方法来处理不同的请求类型。 - AsyncHTTPClient：这是一个异步的 HTTP 客户端，可以用来发送网络请求。 示例代码： python import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这段代码创建了一个简单的 Tornado 应用，它监听 8888 端口，并在访问根路径时返回 "Hello, world!"。 3. 前端框架的集成 现在，我们来看看如何将 Tornado 与前端框架集成。这里，我们以 React 为例，但同样的原则也适用于 Vue 和 Angular。 3.1 静态文件服务 前端框架通常需要一个静态文件服务器来提供 HTML、CSS 和 JavaScript 文件。Tornado 可以很容易地实现这一点。 示例代码： python import tornado.ioloop import tornado.web class StaticFileHandler(tornado.web.StaticFileHandler): def set_extra_headers(self, path): 设置 Cache-Control 头，以便浏览器缓存静态文件 self.set_header('Cache-Control', 'max-age=3600') def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/static/(.)", StaticFileHandler, {"path": "./static"}), (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 在这个例子中，我们添加了一个静态文件处理器，它会从 ./static 目录中提供静态文件。这样一来，你的 React 应用就能通过 /static/ 这个路径找到需要的静态资源了。 3.2 实时数据传输 前端框架通常需要实时更新数据。Tornado 提供了 WebSocket 支持，可以轻松实现这一功能。 示例代码： python import tornado.ioloop import tornado.web import tornado.websocket class WebSocketHandler(tornado.websocket.WebSocketHandler): def open(self): print("WebSocket opened") def on_message(self, message): self.write_message(u"You said: " + message) def on_close(self): print("WebSocket closed") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/ws", WebSocketHandler), (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这段代码创建了一个 WebSocket 处理器，它可以接收来自客户端的消息并将其回传给客户端。你可以在 React 中使用 WebSocket API 来连接这个 WebSocket 服务器并实现双向通信。 4. 集成挑战与解决方案 在实际项目中，集成 Tornado 和前端框架可能会遇到一些挑战。比如，如何处理跨域请求、如何管理复杂的路由系统等。下面是一些常见的问题及解决方案。 4.1 跨域请求 如果你的前端应用和后端服务不在同一个域名下，你可能会遇到跨域请求的问题。Tornado 提供了一个简单的装饰器来解决这个问题。 示例代码： python from tornado import web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): @web.asynchronous @web.gen.coroutine def get(self): self.set_header("Access-Control-Allow-Origin", "") self.set_header("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, OPTIONS") self.set_header("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type") self.write("Hello, world!") 在这个例子中，我们设置了允许所有来源的跨域请求，并允许 GET 和 POST 方法。 4.2 路由管理 前端框架通常有自己的路由系统。为了更好地管理路由，我们可以在Tornado里用URLSpec类来设置一些更复杂的规则，这样路由管理起来就轻松多了。 示例代码： python import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world!") class UserHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self, user_id): self.write(f"User ID: {user_id}") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), (r"/users/(\d+)", UserHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 在这个例子中，我们定义了两个路由：一个是根路径 /，另一个是 /users/。这样，我们就可以更灵活地管理 URL 路由了。 5. 结语 通过以上的讨论，我们可以看到，虽然 Tornado 和前端框架的集成有一些挑战，但通过一些技巧和最佳实践，我们可以轻松地解决这些问题。希望这篇文章能帮助你在开发过程中少走弯路，享受编程的乐趣！ 最后，我想说，编程不仅仅是解决问题的过程，更是一种创造性的活动。每一次挑战都是一次成长的机会。希望你能在这个过程中找到乐趣，不断学习和进步！

...图来展示不同HTTP方法的请求次数： a. 选择“柱状图”可视化类型。 b. 在“buckets”区域添加一个“terms”分桶，字段选择method。 c. 在“metrics”区域添加一个“计数”指标，计算每个方法的请求总数。 保存这个可视化图表，命名为“HTTP方法请求统计”。 4. 构建仪表板 - 创建仪表板： 进入“仪表板”界面，点击“新建”，创建一个新的空白仪表板。 - 添加可视化组件： 点击右上角的“添加可视化”按钮，选择我们在第3步创建的“HTTP方法请求统计”图表，将其添加至仪表板中。 - 扩展仪表板： 不止于此，我们可以继续创建其他可视化组件，比如折线图显示随着时间推移的响应时间变化，热力图展示不同路径和状态码的分布情况等，并逐一将它们添加到此仪表板上。 5. 自定义与交互性调整 Kibana的真正魅力在于其丰富的自定义能力和交互性设计。比如，你完全可以给每张图表单独设定过滤器规则，这样一来，整个仪表板上的数据就能像变魔术一样联动更新，超级炫酷。另外，你还能借助那个时间筛选器，轻轻松松地洞察到特定时间段内数据走势的变化，就像看一部数据演变的电影一样直观易懂。 在整个创建过程中，你可能会遇到疑惑、困惑，甚至挫折，但请记住，这就是探索和学习的魅力所在。随着对Kibana的理解逐渐加深，你会发现它不仅是一个工具，更是你洞察数据、讲述数据故事的强大伙伴。尽情发挥你的创造力，让数据活起来，赋予其生动的故事性和价值性。 总结来说，创建Kibana可视化仪表板的过程就像绘制一幅数据画卷，从准备画布（导入数据）开始，逐步添置元素（创建可视化组件），最后精心布局（构建仪表板），期间不断尝试、调整和完善，最终成就一份令人满意的可视化作品。在这个探索的过程中，你要像个充满好奇的小探险家一样，时刻保持对未知的热情，脑袋瓜子灵活运转，积极思考各种可能性。同时，也要有敢于动手实践的勇气，大胆尝试，别怕失败。这样下去，你肯定能在浩瀚的数据海洋中挖到那些藏得深深的宝藏，收获满满的惊喜。

...，Tornado以其异步非阻塞I/O模型赢得了广泛的认可。然而，你知道吗，现在Python世界里的那个AsyncIO模块可是越来越牛了，大家都在热议怎么把它和Tornado更好地搭配起来，榨干它们的性能潜力，这已经变成了开发者们茶余饭后、热烈讨论的重点话题。这篇文儿啊，咱们打算用些实实在在的代码实例，再加上抽丝剥茧般的深度解读，手把手教你如何借力AsyncIO这把利器，让你的Tornado应用跑得飞起，优化效果看得见摸得着。 1. Tornado与AsyncIO 相识相知 Tornado作为一款Python Web框架，其核心特性是基于事件驱动的异步编程模型，能够高效处理大量并发连接，特别适合构建实时Web服务。AsyncIO这个家伙，其实是Python标准库里藏着的一个超级实用的异步I/O工具箱。它就像是个厉害的角色，拥有着强大的异步任务协调本领，让咱们平时用的Python能够轻松玩转异步编程，不再受限于同步模式，变得更加灵活高效。 两者虽各有特色，但并非竞争关系，而是可以紧密结合，取长补短，共同服务于对性能有极高要求的应用场景。 2. AsyncIO在Tornado中的运用 示例1：在Tornado中直接使用AsyncIO的async/await语法编写异步处理逻辑： python import asyncio import tornado.ioloop import tornado.web class AsyncHandler(tornado.web.RequestHandler): async def get(self): 使用AsyncIO执行耗时操作 await asyncio.sleep(1) self.write("Hello, Async Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", AsyncHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 在这段代码中，我们创建了一个异步处理器AsyncHandler，其中的get方法使用了AsyncIO的asyncio.sleep函数模拟耗时操作。虽然Tornado自身本来就有异步功能，但是在最新版的Tornado 6.0及以上版本里，咱们能够超级顺滑地把AsyncIO的异步编程语法融入进去，这样一来，不仅让代码读起来更加通俗易懂，而且极大地简化了程序结构，变得更加清爽利落。 3. 利用AsyncIO优化Tornado网络I/O 虽然Tornado内置了异步HTTP客户端，但在某些复杂场景下，利用AsyncIO的aiohttp库或其他第三方异步库可能会带来额外的性能提升。 示例2：使用aiohttp替代Tornado HTTPClient实现异步HTTP请求： python import aiohttp import tornado.web import asyncio class AsyncHttpHandler(tornado.web.RequestHandler): async def get(self): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get('https://api.example.com/data') as response: data = await response.json() self.write(data) def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/fetch_data", AsyncHttpHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) loop = asyncio.get_event_loop() tornado.platform.asyncio.AsyncIOMainLoop().install() tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这里我们在Tornado中引入了aiohttp库来发起异步HTTP请求。注意，为了整合AsyncIO到Tornado事件循环，我们需要安装并启动tornado.platform.asyncio.AsyncIOMainLoop。 4. 思考与讨论 结合AsyncIO优化Tornado性能的过程中，我们不仅获得了更丰富、更灵活的异步编程工具箱，而且能更好地利用操作系统级别的异步I/O机制，从而提高资源利用率和系统吞吐量。当然，具体采用何种方式优化取决于实际应用场景和需求。 总的来说，Tornado与AsyncIO的联姻，无疑为Python高性能Web服务的开发注入了新的活力。在未来的发展旅程上，我们热切期盼能看到更多新鲜、酷炫的创新和突破，让Python异步编程变得更加给力，用起来更顺手，实力也更强大。就像是给它插上翅膀，飞得更高更快，让编程小伙伴们都能轻松愉快地驾驭这门技术，享受前所未有的高效与便捷。

...杂性，同时保持任务的异步处理。此外，Kubernetes的滚动更新功能允许在不中断服务的情况下更新定时任务，从而降低对业务的影响。 然而，微服务化也带来了一些挑战，如服务发现的复杂性、数据一致性问题以及跨服务间的依赖管理。企业需要采用如Consul或Eureka这样的服务注册与发现工具，以及合理的API Gateway设计，来确保服务间的高效通信。 此外，微服务环境下，监控和日志管理变得更为重要。Prometheus和Jaeger这类工具能够帮助追踪定时任务的性能瓶颈，而Zipkin等服务可以提供详细的链路跟踪，便于问题排查。 总的来说，微服务化是SpringBoot定时任务服务演进的一个重要方向，它需要开发者具备更全面的技能集，包括服务设计、容器化部署、微服务治理等。随着技术的不断迭代，微服务化的定时任务服务将成为企业数字化转型的基石。

...rim() :字符串方法， 去除字符串前后空格@param {Object} str/function isEmpty(str) {//判断是否为空if (str == null || str.trim() == "") {return true;}return false;}</script> 运行效果截图： 四、原生Ajax实现流程 <!-- Ajax 异步无刷新技术原生Ajax的实现流程1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();2.打开请求xhr.open(method, uri, async) ;method:请求方式，通常是GEI|POSTurl:请求地址async:是否异步。如果是true表示异步，false表示同步3.发送请求xhr.send(params);params:请求时需要传递的参数如果是GET请求，设置nu11。 (GET请求的参数设置在url后面)如果是POST请求，无参数设置为null，有参数则设置参数4.接收响应xhr.status响应状态(200=响应成功， 404=资源末找到，500=服务器异常)xhr.responseText 得到响应结果 --> <script type="text/javascript">// 同步请求function text01() {// 1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();// 2.打开请求xhr.open("get", "js/date.json", false);// 3.发送请求xhr.send(null);// 4.判断响应状态if (xhr.status == 200) {console.log("响应成功");} else {console.log("状态码：" + xhr.status + "，原因：" + xhr.responseText)}console.log("同步请求...");}text01();// 异步请求function text02() {// 1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();// 2.打开请求xhr.open("get", "js/date.json", true);// 3.发送请求xhr.send(null);// 由于是异步请求，所以需要知道后台已经将请求处理完毕，才能获取响应结果// 遇过监听readyState的变化来得知后面的处理状态 4=完全处理xhr.onreadystatechange = function(){if(xhr.readyState == 4){// 4.判断响应状态if (xhr.status == 200) {// 得到响应结果 console.log(xhr.responseText);} else {console.log("状态码：" + xhr.status + "，原因：" + xhr.responseText)} }}console.log("异步请求...");}text02();</script> 运行效果截图： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_61507413/article/details/122895643。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...攻击（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）。同时，使用最新的加密算法保护上传文件的传输和存储过程中的数据安全，确保用户隐私得到充分保护。 性能优化与扩展性 在高并发环境下，文件上传服务的性能优化至关重要。通过负载均衡、缓存机制和异步处理机制，可以显著提升服务响应速度和处理能力。此外，利用微服务架构原则，将文件上传服务与其他服务解耦，实现服务的独立部署和水平扩展，能够有效应对突发的高流量场景。 用户体验提升 在注重功能实现的同时，提升用户体验同样不可忽视。提供直观的文件上传界面、实时进度反馈、以及友好的错误提示，都能大大增强用户的满意度。通过集成云存储服务（如Amazon S3、Google Cloud Storage），不仅可以减轻服务器压力，还能够提供更稳定、更快的上传和下载服务。 法规遵从性 随着全球数据保护法规的日益严格，确保文件上传服务符合相关法律法规要求成为企业必须面对的挑战。例如，GDPR（欧盟通用数据保护条例）、HIPAA（美国健康保险流通与责任法案）等法规对企业数据处理和保护有明确要求。在设计和实施文件上传功能时，应充分考虑这些法规的影响，确保数据的收集、存储、处理和传输均符合法律规范。 结论 综上所述，实现高效、安全的文件上传功能需要综合考虑安全性、性能、用户体验和法规遵从性等多个维度。在Spring Boot框架下，通过采用现代安全措施、优化服务性能、提升用户体验并遵循相关法规，企业可以构建出既强大又合规的文件上传系统，满足当前及未来业务发展的需求。随着技术的不断进步和行业标准的更新，持续关注最新实践和趋势，将有助于保持系统的先进性和竞争力。

...: true,// 处理 defineProps 报错'vue/setup-compiler-macros': true,},extends: ['eslint:recommended','airbnb-base','prettier','plugin:prettier/recommended','plugin:vue/vue3-recommended','plugin:@typescript-eslint/recommended','plugin:import/recommended','plugin:import/typescript',],parser: 'vue-eslint-parser',parserOptions: {ecmaVersion: 'latest',parser: '@typescript-eslint/parser',sourceType: 'module',},plugins: ['vue', '@typescript-eslint'],rules: {// 防止prettier与eslint冲突'prettier/prettier': 'error',// eslint-plugin-import es module导入eslint规则配置，旨在规避拼写错误问题'import/no-unresolved': 0,'import/extensions': ['error',{js: 'never',jsx: 'never',ts: 'never',tsx: 'never',json: 'always',},],// 使用导出的名称作为默认属性（主要用作导出模块内部有 default， 和直接导出两种并存情况下，会出现default.proptry 这种问题从在的情况）'import/no-named-as-default-member': 0,'import/order': ['error', { 'newlines-between': 'always' }],// 导入确保是否在首位'import/first': 0,// 如果文件只有一个导出，是否开启强制默认导出'import/prefer-default-export': 0,'import/no-extraneous-dependencies': ['error',{devDependencies: [],optionalDependencies: false,},],/ 关于typescript语法校验 参考文档： https://www.npmjs.com/package/@typescript-eslint/eslint-plugin/'@typescript-eslint/no-extra-semi': 0,// 是否禁止使用any类型'@typescript-eslint/no-explicit-any': 0,// 是否对于null情况做非空断言'@typescript-eslint/no-non-null-assertion': 0,// 是否对返回值类型进行定义校验'@typescript-eslint/explicit-function-return-type': 0,'@typescript-eslint/member-delimiter-style': ['error', { multiline: { delimiter: 'none' } }],// 结合eslint 'no-use-before-define': 'off'，不然会有报错，需要关闭eslint这个校验，主要是增加了对于type\interface\enum'no-use-before-define': 'off','@typescript-eslint/no-use-before-define': ['error'],'@typescript-eslint/explicit-module-boundary-types': 'off','@typescript-eslint/no-unused-vars': ['error',{ignoreRestSiblings: true,varsIgnorePattern: '^_',argsIgnorePattern: '^_',},],'@typescript-eslint/explicit-member-accessibility': ['error', { overrides: { constructors: 'no-public' } }],'@typescript-eslint/consistent-type-imports': 'error','@typescript-eslint/indent': 0,'@typescript-eslint/naming-convention': ['error',{selector: 'interface',format: ['PascalCase'],},],// 不允许使用 var'no-var': 'error',// 如果没有修改值，有些用const定义'prefer-const': ['error',{destructuring: 'any',ignoreReadBeforeAssign: false,},],// 关于vue3 的一些语法糖校验// 超过 4 个属性换行展示'vue/max-attributes-per-line': ['error',{singleline: 4,},],// setup 语法糖校验'vue/script-setup-uses-vars': 'error',// 关于箭头函数'vue/arrow-spacing': 'error','vue/html-indent': 'off',},} 4、加入单元测试   单元测试，根据自己项目体量及重要性而去考虑是否要增加，当然单测可以反推一些组件 or 方法的设计是否合理，同样如果是一个稳定的功能在加上单元测试，这就是一个很nice的体验； 我们单元测试是基于jest来去做的，具体安装单测的办法如下，跟着我的步骤一步步来； 安装jest单测相关的依赖组件库 pnpm add @testing-library/vue @testing-library/user-event @testing-library/jest-dom @types/jest jest @vue/test-utils -D 安装完成后，发现还需要安装前置依赖 @testing-library/dom @vue/compiler-sfc我们继续补充 安装babel相关工具，用ts写的单元测试需要转义，具体安装工具如下pnpm add @babel/core babel-jest @vue/babel-preset-app -D，最后我们配置babel.config.js module.exports = {presets: ['@vue/app'],} 配置jest.config.js module.exports = {roots: ['<rootDir>/test'],testMatch: [// 这里我们支持src目录里面增加一些单层，事实上我并不喜欢这样做'<rootDir>/src//__tests__//.{js,jsx,ts,tsx}','<rootDir>/src//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',// 这里我习惯将单层文件统一放在test单独目录下，不在项目中使用，降低单测文件与业务组件模块混合在一起'<rootDir>/test//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',],testEnvironment: 'jsdom',transform: {// 此处我们单测没有适用vue-jest方式，项目中我们江永tsx方式来开发，所以我们如果需要加入其它的内容// '^.+\\.(vue)$': '<rootDir>/node_modules/vue-jest','^.+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$': '<rootDir>/node_modules/babel-jest',},transformIgnorePatterns: ['<rootDir>/node_modules/','[/\\\\]node_modules[/\\\\].+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$','^.+\\.module\\.(css|sass|scss|less)$',],moduleFileExtensions: ['ts', 'tsx', 'vue', 'js', 'jsx', 'json', 'node'],resetMocks: true,}   具体写单元测试的方法，可以参考项目模板中的组件单元测试写法，这里不做过多的说明； 5、封装axios请求库   这里呢其实思路有很多种，如果有自己的习惯的封装方式，就按照自己的思路，下面附上我的封装代码，简短的说一下我的封装思路: 1、基础的请求拦截、相应拦截封装，这个是对于一些请求参数格式化处理等，或者返回值情况处理 2、请求异常、错误、接口调用成功返回结果错误这些错误的集中处理，代码中请求就不再做trycatch这些操作 3、请求函数统一封装（代码中的 get、post、axiosHttp） 4、泛型方式定义请求返回参数，定义好类型，让我们可以在不同地方使用有良好的提示 import type { AxiosRequestConfig, AxiosResponse } from 'axios'import axios from 'axios'import { ElNotification } from 'element-plus'import errorHandle from './errorHandle'// 定义数据返回结构体(此处我简单定义一个比较常见的后端数据返回结构体，实际使用我们需要按照自己所在的项目开发)interface ResponseData<T = null> {code: string | numberdata: Tsuccess: booleanmessage?: string[key: string]: any}const axiosInstance = axios.create()// 设定响应超时时间axiosInstance.defaults.timeout = 30000// 可以后续根据自己http请求头特殊邀请设定请求头axiosInstance.interceptors.request.use((req: AxiosRequestConfig<any>) => {// 特殊处理，后续如果项目中有全局通传参数，可以在这儿做一些处理return req},error => Promise.reject(error),)// 响应拦截axiosInstance.interceptors.response.use((res: AxiosResponse<any, any>) => {// 数组处理return res},error => Promise.reject(error),)// 通用的请求方法体const axiosHttp = async <T extends Record<string, any> | null>(config: AxiosRequestConfig,desc: string,): Promise<T> => {try {const { data } = await axiosInstance.request<ResponseData<T>>(config)if (data.success) {return data.data}// 如果请求失败统一做提示(此处我没有安装组件库，我简单写个mock例子)ElNotification({title: desc,message: ${data.message || '请求失败，请检查'},})} catch (e: any) {// 统一的错误处理if (e.response && e.response.status) {errorHandle(e.response.status, desc)} else {ElNotification({title: desc,message: '接口异常，请检查',})} }return null as T}// get请求方法封装export const get = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, params: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'get',url,params,}const data = await axiosHttp<T>(config, desc)return data}// Post请求方法export const post = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, data: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'post',url,data,}const info = await axiosHttp<T>(config, desc)return info} 请求错误（状态码错误相关提示） import { ElNotification } from 'element-plus'function notificat(message: string, title: string) {ElNotification({title,message,})}/ @description 获取接口定义 @param status {number} 错误状态码 @param desc {string} 接口描述信息/export default function errorHandle(status: number, desc: string) {switch (status) {case 401:notificat('用户登录失败', desc)breakcase 404:notificat('请求不存在', desc)breakcase 500:notificat('服务器错误，请检查服务器', desc)breakdefault:notificat(其他错误${status}, desc)break} } 6、关于vue-router 及 pinia   这两个相对来讲简单一些，会使用vuex状态管理，上手pinia也是很轻松的事儿，只是更简单化了、更方便了，可以参考模板项目里面的用法example，这里附上router及pinia配置方法，路由守卫，大家可以根据项目的要求再添加 import type { RouteRecordRaw } from 'vue-router'import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'// 配置路由const routes: Array<RouteRecordRaw> = [{path: '/',redirect: '/home',},{name: 'home',path: '/home',component: () => import('page/Home'),},]const router = createRouter({routes,history: createWebHistory(),})export default router 针对与pinia，参考如下： import { createPinia } from 'pinia'export default createPinia() 在入口文件将router和store注入进去 import { createApp } from 'vue'import App from './App'import store from './store/index'import './style/index.css'import './style/index.scss'import 'element-plus/dist/index.css'import router from './router'// 注入全局的storeconst app = createApp(App).use(store).use(router)app.mount('app')   说这些比较枯燥，建议大家去github参考项目说明文档，下载项目，自己过一遍，喜欢的朋友收藏点赞一下，如果喜欢我构建好的项目给个star不丢失，谢谢各位看官的支持。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37764929/article/details/124860873。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ist 中是否有等待处理的消息(比如写一个 while 循环)。 为了减少通信的消耗，可以 sleep()一段时间再消费，但是会有两个问题: 1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度，List 会占用大量的内存。 2、消息的实时性降低。 list 还提供了一个阻塞的命令:blpop，没有任何元素可以弹出的时候，连接会被阻塞。 基于 list 实现的消息队列，不支持一对多的消息分发。 1.2 发布订阅模式 除了通过 list 实现消息队列之外，Redis 还提供了一组命令实现发布/订阅模式。 这种方式，发送者和接收者没有直接关联(实现了解耦)，接收者也不需要持续尝试获取消息。 1.2.1 订阅频道 首先，我们有很多的频道(channel)，我们也可以把这个频道理解成 queue。订阅者可以订阅一个或者多个频道。消息的发布者(生产者)可以给指定的频道发布消息。只要有消息到达了频道，所有订阅了这个频道的订阅者都会收到这条消息。 需要注意的注意是，发出去的消息不会被持久化，因为它已经从队列里面移除了，所以消费者只能收到它开始订阅这个频道之后发布的消息。 下面我们来看一下发布订阅命令的使用方法。 订阅者订阅频道：可以一次订阅多个，比如这个客户端订阅了 3 个频道。 subscribe channel-1 channel-2 channel-3 发布者可以向指定频道发布消息(并不支持一次向多个频道发送消息): publish channel-1 2673 取消订阅(不能在订阅状态下使用): unsubscribe channel-1 1.2.2 按规则(Pattern)订阅频道 支持 ?和 占位符。? 代表一个字符， 代表 0 个或者多个字符。 消费端 1，关注运动信息: psubscribe sport 消费端 2，关注所有新闻: psubscribe news 消费端 3，关注天气新闻: psubscribe news-weather 生产者，发布 3 条信息 publish news-sport yaoming publish news-music jaychou publish news-weather rain 2、Redis 事务 2.1 为什么要用事务 我们知道 Redis 的单个命令是原子性的(比如 get set mget mset)，如果涉及到多个命令的时候，需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列，就需要用到事务。 例如我们之前说的用 setnx 实现分布式锁，我们先 set，然后设置对 key 设置 expire， 防止 del 发生异常的时候锁不会被释放，业务处理完了以后再 del，这三个动作我们就希望它们作为一组命令执行。 Redis 的事务有两个特点: 1、按进入队列的顺序执行。 2、不会受到其他客户端的请求的影响。 Redis 的事务涉及到四个命令:multi(开启事务)，exec(执行事务)，discard (取消事务)，watch(监视) 2.2 事务的用法 案例场景:tom 和 mic 各有 1000 元，tom 需要向 mic 转账 100 元。tom 的账户余额减少 100 元，mic 的账户余额增加 100 元。 通过 multi 的命令开启事务。事务不能嵌套，多个 multi 命令效果一样。 multi 执行后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当 exec 命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。 通过 exec 的命令执行事务。如果没有执行 exec，所有的命令都不会被执行。如果中途不想执行事务了，怎么办? 可以调用 discard 可以清空事务队列，放弃执行。 2.3 watch命令 在 Redis 中还提供了一个 watch 命令。 它可以为 Redis 事务提供 CAS 乐观锁行为(Check and Set / Compare and Swap)，也就是多个线程更新变量的时候，会跟原值做比较，只有它没有被其他线程修改的情况下，才更新成新的值。 我们可以用 watch 监视一个或者多个 key，如果开启事务之后，至少有一个被监视 key 键在 exec 执行之前被修改了，那么整个事务都会被取消(key 提前过期除外)。可以用 unwatch 取消。 2.4 事务可能遇到的问题 我们把事务执行遇到的问题分成两种，一种是在执行 exec 之前发生错误，一种是在执行 exec 之后发生错误。 2.4.1 在执行 exec 之前发生错误 比如：入队的命令存在语法错误，包括参数数量，参数名等等(编译器错误)。 在这种情况下事务会被拒绝执行，也就是队列中所有的命令都不会得到执行。 2.4.2 在执行 exec 之后发生错误 比如，类型错误，比如对 String 使用了 Hash 的命令，这是一种运行时错误。 最后我们发现 set k1 1 的命令是成功的，也就是在这种发生了运行时异常的情况下， 只有错误的命令没有被执行，但是其他命令没有受到影响。 这个显然不符合我们对原子性的定义，也就是我们没办法用 Redis 的这种事务机制来实现原子性，保证数据的一致。 3、Lua脚本 Lua/ˈluə/是一种轻量级脚本语言，它是用 C 语言编写的，跟数据的存储过程有点类似。 使用 Lua 脚本来执行 Redis 命令的好处: 1、一次发送多个命令，减少网络开销。 2、Redis 会将整个脚本作为一个整体执行，不会被其他请求打断，保持原子性。 3、对于复杂的组合命令，我们可以放在文件中，可以实现程序之间的命令集复用。 3.1 在Redis中调用Lua脚本 使用 eval /ɪ’væl/ 方法，语法格式: redis> eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ....] [value1 value2 value3 ....] eval代表执行Lua语言的命令。 lua-script代表Lua语言脚本内容。 key-num表示参数中有多少个key，需要注意的是Redis中key是从1开始的，如果没有key的参数，那么写0。 [key1key2key3…]是key作为参数传递给Lua语言，也可以不填，但是需要和key-num的个数对应起来。 [value1 value2 value3 …]这些参数传递给 Lua 语言，它们是可填可不填的。 示例，返回一个字符串，0 个参数: redis> eval "return 'Hello World'" 0 3.2 在Lua脚本中调用Redis命令 使用 redis.call(command, key [param1, param2…])进行操作。语法格式: redis> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value command是命令，包括set、get、del等。 key是被操作的键。 param1,param2…代表给key的参数。 注意跟 Java 不一样，定义只有形参，调用只有实参。 Lua 是在调用时用 key 表示形参，argv 表示参数值(实参)。 3.2.1 设置键值对 在 Redis 中调用 Lua 脚本执行 Redis 命令 redis> eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 gupao 2673 redis> get gupao 以上命令等价于 set gupao 2673。 在 redis-cli 中直接写 Lua 脚本不够方便，也不能实现编辑和复用，通常我们会把脚本放在文件里面，然后执行这个文件。 3.2.2 在 Redis 中调用 Lua 脚本文件中的命令，操作 Redis 创建 Lua 脚本文件: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src vim gupao.lua Lua 脚本内容，先设置，再取值: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src redis-cli --eval gupao.lua 0 得到返回值: root@localhost src] redis-cli --eval gupao.lua 0 "lua666" 3.2.3 案例:对 IP 进行限流 需求：在 X 秒内只能访问 Y 次。 设计思路：用 key 记录 IP，用 value 记录访问次数。 拿到 IP 以后，对 IP+1。如果是第一次访问，对 key 设置过期时间(参数 1)。否则判断次数，超过限定的次数(参数 2)，返回 0。如果没有超过次数则返回 1。超过时间， key 过期之后，可以再次访问。 KEY[1]是 IP， ARGV[1]是过期时间 X，ARGV[2]是限制访问的次数 Y。 -- ip_limit.lua-- IP 限流，对某个 IP 频率进行限制 ，6 秒钟访问 10 次 local num=redis.call('incr',KEYS[1])if tonumber(num)==1 thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])return 1elseif tonumber(num)>tonumber(ARGV[2]) thenreturn 0 elsereturn 1 end 6 秒钟内限制访问 10 次，调用测试(连续调用 10 次): ./redis-cli --eval "ip_limit.lua" app:ip:limit:192.168.8.111 , 6 10 app:ip:limit:192.168.8.111 是 key 值 ，后面是参数值，中间要加上一个空格和一个逗号，再加上一个空格 。 即:./redis-cli –eval [lua 脚本] [key…]空格,空格[args…] 多个参数之间用一个空格分割 。 代码:LuaTest.java 3.2.4 缓存 Lua 脚本 为什么要缓存 在脚本比较长的情况下，如果每次调用脚本都需要把整个脚本传给 Redis 服务端， 会产生比较大的网络开销。为了解决这个问题，Redis 提供了 EVALSHA 命令，允许开发者通过脚本内容的 SHA1 摘要来执行脚本。 如何缓存 Redis 在执行 script load 命令时会计算脚本的 SHA1 摘要并记录在脚本缓存中，执行 EVALSHA 命令时 Redis 会根据提供的摘要从脚本缓存中查找对应的脚本内容，如果找到了则执行脚本，否则会返回错误:“NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.” 127.0.0.1:6379> script load "return 'Hello World'" "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b"127.0.0.1:6379> evalsha "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b" 0 "Hello World" 3.2.5 自乘案例 Redis 有 incrby 这样的自增命令，但是没有自乘，比如乘以 3，乘以 5。我们可以写一个自乘的运算，让它乘以后面的参数： local curVal = redis.call("get", KEYS[1]) if curVal == false thencurVal = 0 elsecurVal = tonumber(curVal)endcurVal = curVal tonumber(ARGV[1]) redis.call("set", KEYS[1], curVal) return curVal 把这个脚本变成单行，语句之间使用分号隔开 local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal script load ‘命令’ 127.0.0.1:6379> script load 'local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal' "be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441" 调用: 127.0.0.1:6379> set num 2OK127.0.0.1:6379> evalsha be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441 1 num 6 (integer) 12 3.2.6 脚本超时 Redis 的指令执行本身是单线程的，这个线程还要执行客户端的 Lua 脚本，如果 Lua 脚本执行超时或者陷入了死循环，是不是没有办法为客户端提供服务了呢? eval 'while(true) do end' 0 为了防止某个脚本执行时间过长导致 Redis 无法提供服务，Redis 提供了 lua-time-limit 参数限制脚本的最长运行时间，默认为 5 秒钟。 lua-time-limit 5000(redis.conf 配置文件中) 当脚本运行时间超过这一限制后，Redis 将开始接受其他命令但不会执行(以确保脚本的原子性，因为此时脚本并没有被终止)，而是会返回“BUSY”错误。 Redis 提供了一个 script kill 的命令来中止脚本的执行。新开一个客户端: script kill 如果当前执行的 Lua 脚本对 Redis 的数据进行了修改(SET、DEL 等)，那么通过 script kill 命令是不能终止脚本运行的。 127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set','gupao','666') while true do end" 0 因为要保证脚本运行的原子性，如果脚本执行了一部分终止，那就违背了脚本原子性的要求。最终要保证脚本要么都执行，要么都不执行。 127.0.0.1:6379> script kill(error) UNKILLABLE Sorry the script already executed write commands against the dataset. You can either wait the scripttermination or kill the server in a hard way using the SHUTDOWN NOSAVE command. 遇到这种情况，只能通过 shutdown nosave 命令来强行终止 redis。 shutdown nosave 和 shutdown 的区别在于 shutdown nosave 不会进行持久化操作，意味着发生在上一次快照后的数据库修改都会丢失。 4、Redis 为什么这么快? 4.1 Redis到底有多快？ 根据官方的数据，Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右(每秒请求数)。 4.2 Redis为什么这么快? 总结:1)纯内存结构、2)单线程、3)多路复用 4.2.1 内存 KV 结构的内存数据库，时间复杂度 O(1)。 第二个，要实现这么高的并发性能，是不是要创建非常多的线程? 恰恰相反，Redis 是单线程的。 4.2.2 单线程 单线程有什么好处呢? 1、没有创建线程、销毁线程带来的消耗 2、避免了上线文切换导致的 CPU 消耗 3、避免了线程之间带来的竞争问题，例如加锁释放锁死锁等等 4.2.3 异步非阻塞 异步非阻塞 I/O，多路复用处理并发连接。 4.3 Redis为什么是单线程的? 不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 因为单线程已经够用了，CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。 4.4 单线程为什么这么快? 因为 Redis 是基于内存的操作，我们先从内存开始说起。 4.4.1 虚拟存储器(虚拟内存 Vitual Memory) 名词解释:主存:内存;辅存:磁盘(硬盘) 计算机主存(内存)可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组，每个字节有一个唯一的地址，这个地址叫做物理地址(PA)。早期的计算机中，如果 CPU 需要内存，使用物理寻址，直接访问主存储器。 这种方式有几个弊端: 1、在多用户多任务操作系统中，所有的进程共享主存，如果每个进程都独占一块物理地址空间，主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻，不同的进程可以共用同一块物理地址空间。 2、如果所有进程都是直接访问物理内存，那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据，导致物理地址空间被破坏，程序运行就会出现异常。 为了解决这些问题，我们就想了一个办法，在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU 不再使用物理地址访问，而是访问一个虚拟地址，由这个中间层把地址转换成物理地址，最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器(Virtual Memory)。 具体的操作如下所示: 在每一个进程开始创建的时候，都会分配一段虚拟地址，然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据，这样进程就不会直接接触到物理地址，甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。 目前，大多数操作系统都使用了虚拟内存，如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存(pagefile.sys)是磁盘空间的一部分。 在 32 位的系统上，虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上，最大虚拟地址空间大小是多少? 是不是 2^64bit=10241014TB=1024PB=16EB?实际上没有用到 64 位，因为用不到这么大的空间，而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低 48 位来表示虚拟地址空间，也就是 2^48bit=256T。 cat /proc/cpuinfo address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual 实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。 总结：引入虚拟内存，可以提供更大的地址空间，并且地址空间是连续的，使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离，不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。 4.4.2 用户空间和内核空间 为了避免用户进程直接操作内核，保证内核安全，操作系统将虚拟内存划分为两部分，一部分是内核空间(Kernel-space)/ˈkɜːnl /，一部分是用户空间(User-space)。 内核是操作系统的核心，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的权限。 内核空间中存放的是内核代码和数据，而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间，它们都处于虚拟空间中，都是对物理地址的映射。 在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。 当进程运行在内核空间时就处于内核态，而进程运行在用户空间时则处于用户态。 进程在内核空间以执行任意命令，调用系统的一切资源;在用户空间只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口(又称 system call)，才能向内核发出指令。 top 命令: us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比; sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。 4.4.3 进程切换(上下文切换) 多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的? 当然，这些任务实际上并不是真的在同时运行，而是因为系统通过时间片分片算法，在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，造成多任务同时运行的错觉。 为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程，并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。 什么叫上下文? 在每个任务运行前，CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行，也就是说，需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(ProgramCounter)，这个叫做 CPU 的上下文。 而这些保存下来的上下文，会存储在系统内核中，并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响，让任务看起来还是连续运行。 在切换上下文的时候，需要完成一系列的工作，这是一个很消耗资源的操作。 4.4.4 进程的阻塞 正在运行的进程由于提出系统服务请求(如 I/O 操作)，但因为某种原因未得到操作系统的立即响应，该进程只能把自己变成阻塞状态，等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理，而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引，用于指向被打开的文件，所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数，用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候，如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中，就直接从内存中读取数据。如果数据不存在，则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中，再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝，两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时，如果当前 FD 不可读，系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的，从内核缓冲区拷贝到用户空间，也是阻塞的，直到 copy complete，内核返回结果，用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题，我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池，但是在高并发的情况下需要的线程会很多，系统无法承受，而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询，在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O)，这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接，而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端，I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中，然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher)，转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现，以 select 为例，当用户进程调用了多路复用器，进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket，当任何一个 socket 的数据准备好了，多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作，把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以，I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符，而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态，select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用， 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择，在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的，一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的，在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类，一类是 key 过期，一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期，我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时，才会判断该 key 是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 例如 String，在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况，每次写入 key 时，发现内存不够，调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key，并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略，是指当内存使用达到最大内存极限时，需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0，64 位系统不限制内存，32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU，Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。 LFU，Least Frequently Used，最不常用，4.0 版本新增。 random，随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰，那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru，在保证正常服务的情况下，优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题：如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储，消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良，通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU，则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题：如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位，这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳，而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码：server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron，默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值，它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();​struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time，可以提高执行效率。 OK，当对象里面已经有了 LRU 字段的值，就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度，思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新)，该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位，按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候，它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下，可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况，如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构，消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下，已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外，传统 LRU 还有什么问题? 如图，假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次，而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚，在同等的情况下，A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制，怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时，其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟，ldt，last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率，简称 counter(logc，logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的，8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候，lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由，lfu-log-factor 越大，counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减，也不能体现对象的热度。没有被访问的时候，计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制，如果值是 1 的话，N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快，很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机，都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失，Redis 提供了两种持久化的方案，一种是 RDB 快照(Redis DataBase)，一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候，会把当前内存中的数据写入磁盘，生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf， SNAPSHOTTING，其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案，注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的，只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径，dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题：为什么停止 Redis 服务的时候没有 save，重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发，保证服务器正常关闭。 c)flushall，RDB 文件是空的，没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据，这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器， Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多，会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题，Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时，Redis 会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write)，RDB 持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段，一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器，触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件，它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候，redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作，主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程，频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份，所以如果 redis 意外 down 掉的话，就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要，希望将损失降到最小，则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作，并追加到文件中。开启后，执行更改 Redis 数据的命令时，就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题：数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制，AOF 数据并没有真正地写入硬盘，而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大，怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中，随着 Redis 不断的进行，AOF 的文件会越来越大，文件越大，占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666，执行 1000 次，结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题，Redis 新增了重写机制，当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时，Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理，而是直接读取服务器现有的键值对，然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令，生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中，AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率，即使使用默认的同步频率每秒同步一次，Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis，AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率，默认情况下，每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下，RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式，我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失，毫无疑问使用 RDB 是最好的，定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制，而是应该两种一起用，在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。