当前位置: 首页 > news >正文

多级缓存之实现多级缓存

多级缓存的实现离不开Nginx编程,而Nginx编程又离不开OpenResty

1. OpenResty快速入门

我们希望达到的多级缓存架构如图:

在这里插入图片描述

其中:

  • windows上的nginx用来做反向代理服务,将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群

  • OpenResty集群用来编写多级缓存业务

1.1. 反向代理流程

现在,商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中,可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。

这个请求如下:

在这里插入图片描述

请求地址是localhost,端口是80,就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群:

在这里插入图片描述

我们需要在OpenResty中编写业务,查询商品数据并返回到浏览器。

但是这次,我们先在OpenResty接收请求,返回假的商品数据。

1.2. OpenResty监听请求

OpenResty的很多功能都依赖于其目录下的Lua库,需要在nginx.conf中指定依赖库的目录,并导入依赖:

1)添加对OpenRestyLua模块的加载

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,在其中的http下面,添加下面代码:

#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";  

2)监听/api/item路径

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,在nginx.confserver下面,添加对/api/item这个路径的监听:

location  /api/item {# 默认的响应类型default_type application/json;# 响应结果由lua/item.lua文件来决定content_by_lua_file lua/item.lua;
}

这个监听,就类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")做路径映射。

content_by_lua_file lua/item.lua则相当于调用item.lua这个文件,执行其中的业务,把结果返回给用户。相当于java中调用service

1.3. 编写item.lua

1)在/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹:lua

在这里插入图片描述

2)在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下,新建文件:item.lua

在这里插入图片描述

3)编写item.lua,返回假数据

item.lua中,利用ngx.say()函数返回数据到Response

ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

4)重新加载配置

nginx -s reload

刷新商品页面:http://localhost/item.html?id=1001,即可看到效果:

在这里插入图片描述

2. 请求参数处理

我们在OpenResty接收前端请求,但是返回的是假数据。

要返回真实数据,必须根据前端传递来的商品id,查询商品信息才可以。

那么如何获取前端传递的商品参数呢?

2.1. 获取参数的API

OpenResty中提供了一些API用来获取不同类型的前端请求参数:

在这里插入图片描述

2.2. 获取参数并返回

在前端发起的ajax请求如图:

在这里插入图片描述

可以看到商品id是以路径占位符方式传递的,因此可以利用正则表达式匹配的方式来获取ID

1)获取商品id

修改/usr/loca/openresty/nginx/nginx.conf文件中监听/api/item的代码,利用正则表达式获取ID

location ~ /api/item/(\d+) {# 默认的响应类型default_type application/json;# 响应结果由lua/item.lua文件来决定content_by_lua_file lua/item.lua;
}

2)拼接ID并返回

修改/usr/loca/openresty/nginx/lua/item.lua文件,获取id并拼接到结果中返回:

-- 获取商品id
local id = ngx.var[1]
-- 拼接并返回
ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

3)重新加载并测试

运行命令以重新加载OpenResty配置:

nginx -s reload

刷新页面可以看到结果中已经带上了ID

在这里插入图片描述

3. 查询Tomcat

拿到商品ID后,本应去缓存中查询商品信息,不过目前我们还未建立nginxredis缓存。因此,这里我们先根据商品idtomcat查询商品信息。我们实现如图部分:

在这里插入图片描述

需要注意的是,我们的OpenResty是在虚拟机,Tomcat是在Windows电脑上。两者IP一定不要搞错了。

在这里插入图片描述

3.1. 发送http请求的API

nginx提供了内部API用以发送http请求:

local resp = ngx.location.capture("/path",{method = ngx.HTTP_GET,   -- 请求方式args = {a=1,b=2},  -- get方式传参数
})

返回的响应内容包括:

  • resp.status:响应状态码
  • resp.header:响应头,是一个table
  • resp.body:响应体,就是响应数据

注意:这里的path是路径,并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。

但是我们希望这个请求发送到Tomcat服务器,所以还需要编写一个server来对这个路径做反向代理:

 location /path {# 这里是windows电脑的ip和Java服务端口,需要确保windows防火墙处于关闭状态proxy_pass http://192.168.150.1:8081; }

原理如图:

在这里插入图片描述

3.2. 封装http工具

下面,我们封装一个发送Http请求的工具,基于ngx.location.capture来实现查询tomcat

1)添加反向代理,到windowsJava服务

因为item-service中的接口都是/item开头,所以我们监听/item路径,代理到windows上的tomcat服务。

修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,添加一个location

location /item {proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}

以后,只要我们调用ngx.location.capture("/item"),就一定能发送请求到windowstomcat服务。

2)封装工具类

之前我们说过,OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件:

在这里插入图片描述

所以,自定义的http工具也需要放到这个目录下。

/usr/local/openresty/lualib目录下,新建一个common.lua文件:

vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua

内容如下:

-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)local resp = ngx.location.capture(path,{method = ngx.HTTP_GET,args = params,})if not resp then-- 记录错误信息,返回404ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  read_http = read_http
}  
return _M

这个工具将read_http函数封装到_M这个table类型的变量中,并且返回,这类似于导出。

使用的时候,可以利用require('common')来导入该函数库,这里的common是函数库的文件名。

3)实现商品查询

最后,我们修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件,利用刚刚封装的函数库实现对tomcat的查询:

-- 引入自定义common工具模块,返回值是common中返回的 _M
local common = require("common")
-- 从 common中获取read_http这个函数
local read_http = common.read_http
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

这里查询到的结果是json字符串,并且包含商品、库存两个json字符串,页面最终需要的是把两个json拼接为一个json

在这里插入图片描述

这就需要我们先把JSON变为luatable,完成数据整合后,再转为JSON

3.3. CJSON工具类

OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化。

官方地址: https://github.com/openresty/lua-cjson/

1)引入cjson模块:

local cjson = require "cjson"

2)序列化:

local obj = {name = 'jack',age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)

3)反序列化:

local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)

3.4. 实现Tomcat查询

下面,我们修改之前的item.lua中的业务,添加json处理功能:

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

3.5. 基于ID负载均衡

刚才的代码中,我们的tomcat是单机部署。而实际开发中,tomcat一定是集群模式:

在这里插入图片描述

因此,OpenResty需要对tomcat集群做负载均衡。

而默认的负载均衡规则是轮询模式,当我们查询/item/10001时:

  • 第一次会访问8081端口的tomcat服务,在该服务内部就形成了JVM进程缓存
  • 第二次会访问8082端口的tomcat服务,该服务内部没有JVM缓存(因为JVM缓存无法共享),会查询数据库

你看,因为轮询的原因,第一次查询8081形成的JVM缓存并未生效,直到下一次再次访问到8081时才可以生效,缓存命中率太低了。

怎么办?

如果能让同一个商品,每次查询时都访问同一个tomcat服务,那么JVM缓存就一定能生效了。

也就是说,我们需要根据商品id做负载均衡,而不是轮询。

1)原理

nginx提供了基于请求路径做负载均衡的算法:

nginx根据请求路径做hash运算,把得到的数值对tomcat服务的数量取余,余数是几,就访问第几个服务,实现负载均衡。

例如:

  • 我们的请求路径是 /item/10001
  • tomcat总数为2台(8081、8082)
  • 对请求路径/item/1001hash运算求余的结果为1
  • 则访问第一个tomcat服务,也就是8081

只要id不变,每次hash运算结果也不会变,那就可以保证同一个商品,一直访问同一个tomcat服务,确保JVM缓存生效。

2)实现

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,实现基于ID做负载均衡。

首先,定义tomcat集群,并设置基于路径做负载均衡:

upstream tomcat-cluster {hash $request_uri;server 192.168.150.1:8081;server 192.168.150.1:8082;
}

然后,修改对tomcat服务的反向代理,目标指向tomcat集群:

location /item {proxy_pass http://tomcat-cluster;
}

重新加载OpenResty

nginx -s reload
3)测试

启动两台tomcat服务:

在这里插入图片描述

同时启动:

在这里插入图片描述

清空日志后,再次访问页面,可以看到不同id的商品,访问到了不同的tomcat服务:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4. Redis缓存预热

Redis缓存会面临冷启动问题:

冷启动:服务刚刚启动时,Redis中并没有缓存,如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存,可能会给数据库带来较大压力。

缓存预热:在实际开发中,我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据,在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。

我们数据量较少,并且没有数据统计相关功能,目前可以在启动时将所有数据都放入缓存中。

1)利用Docker安装Redis

docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes

2)在item-service服务中引入Redis依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3)配置Redis地址

spring:redis:host: 192.168.150.101

4)编写初始化类

缓存预热需要在项目启动时完成,并且必须是拿到RedisTemplate之后。

这里我们利用InitializingBean接口来实现,因为InitializingBean可以在对象被Spring创建并且成员变量全部注入后执行。

package com.dcxuexi.item.config;import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.dcxuexi.item.pojo.Item;
import com.dcxuexi.item.pojo.ItemStock;
import com.dcxuexi.item.service.IItemService;
import com.dcxuexi.item.service.IItemStockService;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {// 初始化缓存// 1.查询商品信息List<Item> itemList = itemService.list();// 2.放入缓存for (Item item : itemList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(item);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);}// 3.查询商品库存信息List<ItemStock> stockList = stockService.list();// 4.放入缓存for (ItemStock stock : stockList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(stock);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);}}
}

5. 查询Redis缓存

现在,Redis缓存已经准备就绪,我们可以再OpenResty中实现查询Redis的逻辑了。如下图红框所示:

在这里插入图片描述

当请求进入OpenResty之后:

  • 优先查询Redis缓存
  • 如果Redis缓存未命中,再查询Tomcat

5.1. 封装Redis工具

OpenResty提供了操作Redis的模块,我们只要引入该模块就能直接使用。但是为了方便,我们将Redis操作封装到之前的common.lua工具库中。

修改/usr/local/openresty/lualib/common.lua文件:

1)引入Redis模块,并初始化Redis对象

-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

2)封装函数,用来释放Redis连接,其实是放入连接池

-- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
local function close_redis(red)local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒local pool_size = 100 --连接池大小local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)end
end

3)封装函数,根据key查询Redis数据

-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址,key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)-- 获取一个连接local ok, err = red:connect(ip, port)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)return nilend-- 查询redislocal resp, err = red:get(key)-- 查询失败处理if not resp thenngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)end--得到的数据为空处理if resp == ngx.null thenresp = nilngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)endclose_redis(red)return resp
end

4)导出

-- 将方法导出
local _M = {  read_http = read_http,read_redis = read_redis
}  
return _M

完整的common.lua

-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)-- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
local function close_redis(red)local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒local pool_size = 100 --连接池大小local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)end
end-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址,key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)-- 获取一个连接local ok, err = red:connect(ip, port)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)return nilend-- 查询redislocal resp, err = red:get(key)-- 查询失败处理if not resp thenngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)end--得到的数据为空处理if resp == ngx.null thenresp = nilngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)endclose_redis(red)return resp
end-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)local resp = ngx.location.capture(path,{method = ngx.HTTP_GET,args = params,})if not resp then-- 记录错误信息,返回404ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  read_http = read_http,read_redis = read_redis
}  
return _M

5.2. 实现Redis查询

接下来,我们就可以去修改item.lua文件,实现对Redis的查询了。

查询逻辑是:

  • 根据id查询Redis
  • 如果查询失败则继续查询Tomcat
  • 将查询结果返回

1)修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件,添加一个查询函数:

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)-- 查询本地缓存local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)-- redis查询失败,去查询httpval = read_http(path, params)end-- 返回数据return val
end

2)而后修改商品查询、库存查询的业务:

在这里插入图片描述

3)完整的item.lua代码:

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)-- 查询本地缓存local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)-- redis查询失败,去查询httpval = read_http(path, params)end-- 返回数据return val
end-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil)-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

6. Nginx本地缓存

现在,整个多级缓存中只差最后一环,也就是nginx的本地缓存了。如图:

6.1. 本地缓存API

OpenRestyNginx提供了 shard dict 的功能,可以在nginx的多个worker之间共享数据,实现缓存功能。在这里插入图片描述

1)开启共享字典,在nginx.confhttp下添加配置:

 # 共享字典,也就是本地缓存,名称叫做:item_cache,大小150mlua_shared_dict item_cache 150m; 

2)操作共享字典:

-- 获取本地缓存对象
local item_cache = ngx.shared.item_cache
-- 存储, 指定key、value、过期时间,单位s,默认为0代表永不过期
item_cache:set('key', 'value', 1000)
-- 读取
local val = item_cache:get('key')

6.2. 实现本地缓存查询

1)修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件,修改read_data查询函数,添加本地缓存逻辑:

-- 导入共享词典,本地缓存
local item_cache = ngx.shared.item_cache-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)-- 查询本地缓存local val = item_cache:get(key)if not val thenngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis, key: ", key)-- 查询redisval = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)-- redis查询失败,去查询httpval = read_http(path, params)endend-- 查询成功,把数据写入本地缓存item_cache:set(key, val, expire)-- 返回数据return val
end

2)修改item.lua中查询商品和库存的业务,实现最新的read_data函数:

在这里插入图片描述

其实就是多了缓存时间参数,过期后nginx缓存会自动删除,下次访问即可更新缓存。

这里给商品基本信息设置超时时间为30分钟,库存为1分钟。

因为库存更新频率较高,如果缓存时间过长,可能与数据库差异较大。

3)完整的item.lua文件:

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')
-- 导入共享词典,本地缓存
local item_cache = ngx.shared.item_cache-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)-- 查询本地缓存local val = item_cache:get(key)if not val thenngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis, key: ", key)-- 查询redisval = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)-- redis查询失败,去查询httpval = read_http(path, params)endend-- 查询成功,把数据写入本地缓存item_cache:set(key, val, expire)-- 返回数据return val
end-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, 1800,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, 60, "/item/stock/" .. id, nil)-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

相关文章:

多级缓存之实现多级缓存

多级缓存的实现离不开Nginx编程&#xff0c;而Nginx编程又离不开OpenResty。 1. OpenResty快速入门 我们希望达到的多级缓存架构如图&#xff1a; 其中&#xff1a; windows上的nginx用来做反向代理服务&#xff0c;将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群 OpenRest…...

React【axios、全局处理、 antd UI库、更改主题、使用css module的情况下修改第三方库的样式、支持sass less】(十三)

文件目录 Proxying in Development http-proxy-middleware fetch_get fetch 是否成功 axios 全局处理 antd UI库 更改主题 使用css module的情况下修改第三方库的样式 支持sass & less Proxying in Development 在开发模式下&#xff0c;如果客户端所在服务器跟后…...

在gitlab中指定自定义 CI/CD 配置文件

文章目录 1. 介绍2. 配置操作3. 配置场景3.1 CI/CD 配置文件在当前项目step1&#xff1a;在当前项目中创建目录&#xff0c;编写流水线文件存放在该目录中step2&#xff1a;在当前项目中配置step3&#xff1a;运行流水线测试 3.2 CI/CD 配置文件位于外部站点上step1&#xff1a…...

(论文阅读22/100)Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking

文献阅读笔记 简介 题目 Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking 作者 N Wang, DY Yeung 原文链接 Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking (neurips.cc) 关键词 Object tracking、DLT、SDAE 研究问题 track…...

浅谈设计模式

文章目录 一、单例模式 1.饿汉模式 2.懒汉模式 二、工厂模式 三、建造者模式 四、代理模式 设计模式是前辈们对代码开发的总结&#xff0c;是解决特定问题的一系列套路。它不是语法规定&#xff0c;而是一套用来提高代码可复用性、可维护性、可读性、稳健性以及安全性的解…...

企业年会/年终活动如何邀请媒体记者报道?

​媒体邀约是企业或组织进行宣传的重要手段之一。通过邀请媒体参加活动&#xff0c;可以增加活动的曝光度和知名度&#xff0c;吸引更多的关注和参与。同时&#xff0c;媒体报道还可以提高企业或组织的权威性和可信度&#xff0c;从而让公众更容易接受其传达的信息。 企业年会或…...

C语言如何执行HTTP GET请求

在现代互联网时代&#xff0c;网络数据的获取和分析变得越来越重要。无论是为了研究市场趋势&#xff0c;还是为了收集信息进行数据分析&#xff0c;编写一个网络爬虫可以帮助我们自动化这一过程。在这篇文章中&#xff0c;我们将使用C语言和libcurl库来编写一个简单的网络爬虫…...

.Net 6 Nacos日志控制台疯狂发输出+Log4Net日志过滤

我们的项目配置了Log4Net 作为日志输出工具&#xff0c;在引入Nacos后&#xff0c;控制台和日志里疯狂输出nacos心跳日志和其他相关信息&#xff0c;导致自己记录的信息被淹没了&#xff0c;找了很多解决办法&#xff1a; 1、提高nacos日志级别&#xff0c;然后再屏蔽相应级别…...

Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection(2019.4)

文章目录 AbstractIntroduction引入问题1&#xff09; Sample level imbalance2) Feature level imbalance3) Objective level imbalance进行解决贡献 Related Work&#xff08;他人的work&#xff0c;捎带与我们的对比&#xff09;Model architectures for object detection&a…...

Redis的内存淘汰策略分析

概念 LRU 是按访问时间排序&#xff0c;发生淘汰的时候&#xff0c;把访问时间最久的淘汰掉。LFU 是按频次排序&#xff0c;一个数据被访问过&#xff0c;把它的频次 1&#xff0c;发生淘汰的时候&#xff0c;把频次低的淘汰掉。 几种LRU策略 以下集中LRU测率网上有很多&am…...

git命令之遭遇 ignore罕见问题解决

我先来讲讲背景 我的一些文件在ignore了&#xff0c;不会被提交到远程仓库&#xff0c;这时候我的远程仓库中是没有这几个文件的&#xff0c;这时候我如果使用 git reset 的话这时候除了那几个 ignore 的文件以外都被更新的&#xff0c;但是如果我不需要这几个被 ignore 的文件…...

torch DDP多卡训练教程记录

参考 简明教程看这里 --> pytorch分布式训练 和这篇&#xff1a; [PyTorch]> DDP系列第一篇&#xff1a;入门教程 --》 详细解答了pipeline DDP原理篇 --> DDP系列第二篇&#xff1a;实现原理与源代码解析 --》 主要讲 all_reduce 和 sample 的实现 减少GPU占用看这里…...

Jenkins CICD过程常见异常

1 Status [126] Exception when publishing, exception message [Exec exit status not zero. Status [126] 1.1 报错日志 SSH: EXEC: STDOUT/STDERR from command [/app/***/publish.sh] ... bash: /app/***/publish.sh: Permission denied SSH: EXEC: completed after 200…...

Java11新增特性

前言 在前面的文章中&#xff0c;我们已经介绍了 Java9的新增特性 和 Java10的新增特性 ,下面我们书接上文&#xff0c;来介绍一下Java11的新增特性 版本简介 Java 11 是 Java 平台的最新版本&#xff0c;于2018年9月25日发布。这个版本是自Java 8以来最重要的更新之一&…...

安卓常见设计模式13------过滤器模式(Kotlin版)

W1 是什么&#xff0c;什么是过滤器模式&#xff1f;​ 过滤器模式&#xff08;Filter Pattern&#xff09;是一种常用的结构型设计模式&#xff0c;用于根据特定条件过滤和筛选数据。 2. W2 为什么&#xff0c;为什么需要使用过滤器模式&#xff0c;能给我们编码带来什么好处…...

使用spark进行递归的可行方案

在实际工作中会遇到&#xff0c;最近有需求将产品炸开bom到底层&#xff0c;但是ERP中bom数据在一张表中递归存储的&#xff0c;不循环展开&#xff0c;是无法知道最底层原材料是什么。 在ERP中使用pl/sql甚至sql是可以进行炸BOM的&#xff0c;但是怎么使用spark展开&#xff0…...

Spring -Spring之依赖注入源码解析(下)--实践(流程图)

IOC依赖注入流程图 注入的顺序及优先级&#xff1a;type-->Qualifier-->Primary-->PriOriry-->name...

前端设计模式之【单例模式】

文章目录 前言介绍实现单例模式优缺点&#xff1f;后言 前言 hello world欢迎来到前端的新世界 &#x1f61c;当前文章系列专栏&#xff1a;前端设计模式 &#x1f431;‍&#x1f453;博主在前端领域还有很多知识和技术需要掌握&#xff0c;正在不断努力填补技术短板。(如果出…...

设备零部件更换ar远程指导系统加强培训效果

随着科技的发展&#xff0c;AR技术已经成为了一种广泛应用的新型技术。AR远程指导系统作为AR技术的一种应用&#xff0c;具有非常广泛的应用前景。 一、应用场景 气象监测AR教学软件适用于多个领域&#xff0c;包括气象、环境、地理等。在教学过程中&#xff0c;软件可以帮助学…...

文本生成高精准3D模型,北京智源AI研究院等出品—3D-GPT

北京智源AI研究院、牛津大学、澳大利亚国立大学联合发布了一项研究—3D-GPT&#xff0c;通过文本问答方式就能创建高精准3D模型。 据悉&#xff0c;3D-GPT使用了大语言模型的多任务推理能力,通过任务调度代理、概念化代理和建模代理三大模块&#xff0c;简化了3D建模的开发流程…...

云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?

大家好&#xff0c;欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇&#xff01; 在上一篇&#xff0c;我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在&#xff0c;我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主&#xff0c;是时…...

04-初识css

一、css样式引入 1.1.内部样式 <div style"width: 100px;"></div>1.2.外部样式 1.2.1.外部样式1 <style>.aa {width: 100px;} </style> <div class"aa"></div>1.2.2.外部样式2 <!-- rel内表面引入的是style样…...

高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?

高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器&#xff0c;可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击&#xff0c;有效识别和清理一些恶意的网络流量&#xff0c;为用户提供安全且稳定的网络环境&#xff0c;那么&#xff0c;高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢&#xff1f;下面…...

项目部署到Linux上时遇到的错误(Redis,MySQL,无法正确连接,地址占用问题)

Redis无法正确连接 在运行jar包时出现了这样的错误 查询得知问题核心在于Redis连接失败&#xff0c;具体原因是客户端发送了密码认证请求&#xff0c;但Redis服务器未设置密码 1.为Redis设置密码&#xff08;匹配客户端配置&#xff09; 步骤&#xff1a; 1&#xff09;.修…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

AGain DB和倍数增益的关系

我在设置一款索尼CMOS芯片时&#xff0c;Again增益0db变化为6DB&#xff0c;画面的变化只有2倍DN的增益&#xff0c;比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析&#xff1a; 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...

【Android】Android 开发 ADB 常用指令

查看当前连接的设备 adb devices 连接设备 adb connect 设备IP 断开已连接的设备 adb disconnect 设备IP 安装应用 adb install 安装包的路径 卸载应用 adb uninstall 应用包名 查看已安装的应用包名 adb shell pm list packages 查看已安装的第三方应用包名 adb shell pm list…...

深度剖析 DeepSeek 开源模型部署与应用:策略、权衡与未来走向

在人工智能技术呈指数级发展的当下&#xff0c;大模型已然成为推动各行业变革的核心驱动力。DeepSeek 开源模型以其卓越的性能和灵活的开源特性&#xff0c;吸引了众多企业与开发者的目光。如何高效且合理地部署与运用 DeepSeek 模型&#xff0c;成为释放其巨大潜力的关键所在&…...

DeepSeek源码深度解析 × 华为仓颉语言编程精粹——从MoE架构到全场景开发生态

前言 在人工智能技术飞速发展的今天&#xff0c;深度学习与大模型技术已成为推动行业变革的核心驱动力&#xff0c;而高效、灵活的开发工具与编程语言则为技术创新提供了重要支撑。本书以两大前沿技术领域为核心&#xff0c;系统性地呈现了两部深度技术著作的精华&#xff1a;…...

VisualXML全新升级 | 新增数据库编辑功能

VisualXML是一个功能强大的网络总线设计工具&#xff0c;专注于简化汽车电子系统中复杂的网络数据设计操作。它支持多种主流总线网络格式的数据编辑&#xff08;如DBC、LDF、ARXML、HEX等&#xff09;&#xff0c;并能够基于Excel表格的方式生成和转换多种数据库文件。由此&…...