个人技术分享

由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是 集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是 集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

最近在开发的过程中，遇到了一个并发场景，用户进行方案复制的时候，当快速点击两次操作的时候，出现了复制方案重名的情况，实际上是复制方案的方案名称，是由后端根据数据库已有的方案名称和当前要复制的方案名称进行逻辑处理，保证方案名称不能重复，比如：要复制的方案名称为“我的方案”，那么复制得到的方案名称为“我的方案-副本”，在高并发场景下，就会出现重名情况。

此时就会引入操作 redis 的依赖了~~

Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统，随着屏幕或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多。通过下表可以详细查看 Bootstrap 的栅格系统是如何在多种屏幕设备上工作的。它包含了易于使用的预定义类，还有强大的mixin 用于生成更具语义的布局。(这里的屏幕大小 是为了在前端显示的时候更好看,显示的更全.)用的时候href引用一下就行(link标签)( - 后面可加数字,总共12份就行.)--分的份数加起来是12就行了.v5--里面的图标更多.

最近在开发的过程中，遇到了一个并发场景，用户进行方案复制的时候，当快速点击两次操作的时候，出现了复制方案重名的情况，实际上是复制方案的方案名称，是由后端根据数据库已有的方案名称和当前要复制的方案名称进行逻辑处理，保证方案名称不能重复，比如：要复制的方案名称为“我的方案”，那么复制得到的方案名称为“我的方案-副本”，在高并发场景下，就会出现重名情况。

以上就是Redis中常见的内存淘汰机制。根据业务需求和系统特点，可以选择合适的淘汰机制来保证系统的性能和稳定性。例如，对于需要保持较高访问速度的系统，可以选择LRU淘汰机制；对于需要保证数据的新鲜度的系统，可以选择LFU淘汰机制；而随机淘汰则是一种简单且效率较低的淘汰机制，适用于一些特定场景。通过了解Redis的过期策略和内存淘汰机制，我们可以更好地优化Redis的使用。合理选择过期策略和内存淘汰机制，可以提高系统的性能和稳定性，减少资源的浪费，从而更好地满足不同场景下的需求。

SpringBoot项目中redis序列化和反序列化LocalDateTime失败

主从切换技术的方法是：当服务器宕机后，需要手动一台从机切换为主机，这需要人工干预，不仅费时费力而且还会造成一段时间内服务不可用。为了解决主从复制的缺点，就有了哨兵机制。在主从复制的基础上，哨兵引入了主节点的自动故障转移。集群，即Redis Cluster，是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。集群由多个节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。

Redis基本上是当代应用中必不可少的软件！你要熟练掌握呀！

总结了最近两年基于Gaussian Splating的编辑、分割与修复原理，涵盖了Infusion、Bootstrap 3D 、GaussianGrouping、GaussianEditer等算法原理

最后我们介绍结合了《使用java.io库序列化Java对象》和《RedisTemplate保存二进制数据的方法》的方式。首先定义序列化器IoSerializer，它继承于RedisSerializer。中间的序列化和反序列化步骤已经在《使用java.io库序列化Java对象》中有过介绍。

Redis的相关知识、面试常考，以及RedisTemplate和Redisson在SpringBoot中的整合使用

SpringBoot项目中redis序列化和反序列化LocalDateTime失败

对于 Jedis client，它的优势是轻量，简洁，便于集成和改造，它支持连接池，提供指令维度的操作，几乎支持 Redis 的所有指令，但它不支持读写分离。整数数组实例：”*3\r\n:1\r\n:2\r\n:3\r\n”，混合数组实例：”*3\r\n :1\r\n-Bar\r\n$6\r\n foobar\r\n”，空数组：”0\r\n”，NULL数组：”-1\r\n”。接下来，你还熟悉了 Redis 协议，包括 Redis 协议的设计原则、三种响应模型，2 种请求格式和 5 种响应格式。

Redis supports several different data types that allow you to store a variety of data structures. As of the latest Redis versions, the primary data types include:Strings:Lists:Sets:Sorted Sets (ZSets):Hashes:Bitmaps:HyperLogLogs:Geospatial Indexes:Streams:

基于Redisson实现延时队列

引入依赖<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> &

若此时master宕机，没来得及同步到slave，然后主从故障转移，从slave中选出一个新的master，线程2又来获取锁，此时，对新的master，自然可以set成功，即获取分布式锁成功，如此，就出现了两个线程同时获取到了分布式锁。线程1查完库存，num=1，挂起，同时线程2执行，查库存，num=1，此时，线程2被挂起，线程1抢完券，改库存减一，库存为0。此外，线程A持有分布式锁的时候，线程B再来尝试获取锁，如果获取失败，会while循环尝试加锁，循环次数达到阈值后，还没获取成功，则返回获取锁失败。

Redis 源码学习记录：列表 (quicklist)