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2025年9月13日
一个类继承一个接口的实现类、两个类实现同一个接口、两个类同时继承一个实现了某一接口的抽象类。三者的区别是什么呢
摘要: 架构对比图 类继承接口的实现类 [接口] ↑ [实现类] ↑ [子类] 子类通过继承获得接口的实现,可以选择性重写方法。 两个类实现同一个接口 [接口] ↑ ↑ [类A] [类B] 每个类独立实现接口,提供自己的行为实现。 继承实现接口的抽象类 [接口] ↑ [抽象类] ↑ ↑ [类A] [类B]
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posted @ 2025-09-13 00:58 飘来荡去evo
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2025年8月4日
redis数量累加api,能够保证请求时间超时和保证并发安全,比如因网络抖动导致的重试,进而出现累加的幂等性问题
摘要: Redis 高并发安全累加方案:解决超时重试与幂等性问题 针对网络抖动导致的重试和并发安全需求,我将设计一个完整的幂等累加方案,确保在超时、重试和高并发场景下的数据一致性。 整体解决方案设计 核心思路 幂等控制:使用唯一请求ID防止重试导致重复累加 原子操作:Lua脚本保证操作的原子性 超时管理:客
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posted @ 2025-08-04 12:00 飘来荡去evo
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Flink如何计算一个需求,一个流的数据计算需要用到多个数据流的结果,通过Flink如何实现?
摘要: 在 Apache Flink 中,处理多流联合计算的核心是状态管理和时间语义的结合。以下是对每种方案的详细解析,包括原理、优缺点、适用场景及代码示例: 1. Union:合并多个流 原理 数据合并:将多个结构相同的流合并为一个流,所有事件按到达顺序处理。 无状态操作:Union 是无状态的,不涉及数
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posted @ 2025-08-04 11:01 飘来荡去evo
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2025年8月3日
flink关于计算框架中消息延迟的时间过大,水位线也没捕获到怎么办?
摘要: 在Apache Flink中,处理超过水位线(Watermark)的消息(即迟到数据)需要结合多种机制来实现数据完整性和实时性的平衡。以下是具体的解决方案及实施步骤: 1. 水位线机制调整 水位线是Flink处理乱序数据的核心,通过动态调整水位线生成策略,可以更好地容忍数据延迟。 (1)周期性水位线
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posted @ 2025-08-03 23:44 飘来荡去evo
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2025年8月1日
java如何查看堆中对象的统计信息?
摘要: 在 Java 中查看堆中对象的统计信息(如实例数量、内存占用等),主要有以下几种方法: 1. 使用 JDK 命令行工具 (1) jmap + jhat/jvisualvm 步骤: bash # 1. 生成堆转储文件(Heap Dump) jmap -dump:live,format=b,file=h
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posted @ 2025-08-01 13:21 飘来荡去evo
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redis如何保证可用性?
摘要: Redis 通过多种机制和架构来保证其高可用性,核心目标是确保服务在发生部分节点故障(如主节点宕机)时,仍能继续提供服务,并尽可能减少数据丢失。主要策略包括: 🧱 1. 主从复制 (Replication) 基本原理: 这是高可用性的基础。一个 Redis 实例作为主节点 (Master),负责处
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posted @ 2025-08-01 12:45 飘来荡去evo
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2025年7月31日
mysql中有了长文本类型为什么还需要短文本类型?
摘要: 这是个很好的问题!在 MySQL 中同时存在短文本类型(CHAR, VARCHAR)和长文本类型(TEXT, MEDIUMTEXT, LONGTEXT)是为了满足不同场景下的需求,实现性能、存储效率和功能之间的最佳平衡。简单来说,短文本类型在存储空间、查询性能、索引效率和功能支持上通常优于长文本类型
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posted @ 2025-07-31 09:43 飘来荡去evo
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redis如何处理大键值导致的网络io问题?
摘要: Redis 处理大键值(BigKey)导致的网络 I/O 问题需要多管齐下,核心思路是减少单次传输的数据量、优化数据结构、改进客户端交互方式以及优化网络配置。以下是一些关键的策略和最佳实践: 🛠 1. 避免或拆分大键值(最根本的解决方案) 识别大Key: 使用 redis-cli --bigkey
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posted @ 2025-07-31 08:55 飘来荡去evo
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redis的api选取
摘要: redis的api分类 redis的模糊查询提高效率? redis如何处理大键值导致的网络io问题? redis数量累加api,能够保证请求时间超时和保证并发安全,比如因网络抖动导致的重试,进而出现累加的幂等性问题?
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posted @ 2025-07-31 08:46 飘来荡去evo
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redis的模糊查询提高效率
摘要: Redis 中进行模糊查询(例如使用 KEYS pattern 或 SCAN cursor MATCH pattern)本质上效率是相对较低的,尤其是在大型数据集上,因为 Redis 的核心优势在于通过精确键进行 O(1) 复杂度的快速访问,而模糊查询通常需要遍历键空间。 提高 Redis 模糊查询
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posted @ 2025-07-31 08:44 飘来荡去evo
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