RedisStreamRedisStream是Redis5.0版本新增加的数据结构。RedisStream主要用于消息队列（MQ，MessageQueue），Redis本身是有一个Redis发布订阅(pub/sub)来实现消息队列的功能，但它有个缺点就是消息无法持久化，如果出现网络断开、Redis宕机等，消息就会被丢弃。简单来说发布订阅(pub/sub)可以分发消息，但无法记录历史消息。而RedisStream提供了消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失。RedisStream的结构如下所示，它有一个消息链表，将所有
MongoDBGridFSGridFS用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)。GridFS也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。GridFS可以更好的存储大于16M的文件。GridFS会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中。GridFS用两个集合来存储一个文件：fs.files与fs.chunks。每个文件的实际内容被存在chunks(二进制数据)中,和文件有关的meta数据(filename,content
MongoDBGridFSGridFS用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)。GridFS也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。GridFS可以更好的存储大于16M的文件。GridFS会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中。GridFS用两个集合来存储一个文件：fs.files与fs.chunks。每个文件的实际内容被存在chunks(二进制数据)中,和文件有关的meta数据(filename,content
Java流(Stream)、文件(File)和IOJava.io包几乎包含了所有操作输入、输出需要的类。所有这些流类代表了输入源和输出目标。Java.io包中的流支持很多种格式，比如：基本类型、对象、本地化字符集等等。一个流可以理解为一个数据的序列。输入流表示从一个源读取数据，输出流表示向一个目标写数据。Java为I/O提供了强大的而灵活的支持，使其更广泛地应用到文件传输和网络编程中。但本节讲述最基本的和流与I/O相关的功能。我们将通过一个个例子来学习这些功能。读取控制台输入Java的控制台输入由System.in完成。为了获得一个绑定到控制台的字符流，你可以把System.in包装在一个Bu
Java流(Stream)、文件(File)和IOJava.io包几乎包含了所有操作输入、输出需要的类。所有这些流类代表了输入源和输出目标。Java.io包中的流支持很多种格式，比如：基本类型、对象、本地化字符集等等。一个流可以理解为一个数据的序列。输入流表示从一个源读取数据，输出流表示向一个目标写数据。Java为I/O提供了强大的而灵活的支持，使其更广泛地应用到文件传输和网络编程中。但本节讲述最基本的和流与I/O相关的功能。我们将通过一个个例子来学习这些功能。读取控制台输入Java的控制台输入由System.in完成。为了获得一个绑定到控制台的字符流，你可以把System.in包装在一个Bu
Node.jsStream(流)Stream是一个抽象接口，Node中有很多对象实现了这个接口。例如，对http服务器发起请求的request对象就是一个Stream，还有stdout（标准输出）。Node.js，Stream有四种流类型：Readable-可读操作。Writable-可写操作。Duplex-可读可写操作.Transform-操作被写入数据，然后读出结果。所有的Stream对象都是EventEmitter的实例。常用的事件有：data-当有数据可读时触发。end-没有更多的数据可读时触发。error-在接收和写入过程中发生错误时触发。finish-所有数据已被写入到底层系统时触
Node.jsStream(流)Stream是一个抽象接口，Node中有很多对象实现了这个接口。例如，对http服务器发起请求的request对象就是一个Stream，还有stdout（标准输出）。Node.js，Stream有四种流类型：Readable-可读操作。Writable-可写操作。Duplex-可读可写操作.Transform-操作被写入数据，然后读出结果。所有的Stream对象都是EventEmitter的实例。常用的事件有：data-当有数据可读时触发。end-没有更多的数据可读时触发。error-在接收和写入过程中发生错误时触发。finish-所有数据已被写入到底层系统时触
文章目录前言项目场景两个List求交集和差集BiPredicate和Consumer基本介绍优化目标一步步优化代码最后前言本文主要讲的是一个小的功能代码的优化案例，用到的知识点主要包括函数式接口（BiPredicate和Consumer）、泛型、lambda表达式、stream流。主要目的是提高代码质量，减少“流水账”的重复代码，提高可读性和可维护性。实现的功能是：对比两个嵌套List，求交集和差集，并对交集和差集做对应的消费处理。希望能以此抛转引玉，扩展大家使用函数式接口的场景。项目场景项目场景比较像俄罗斯套娃，我用例子模拟的类嵌套关系如下：A1里有List，B1里又有List,C1里又有L
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文章目录消息队列为什么不使用Redis发布订阅(pub/sub)来实现消息队列Stream消息队列相关命令：消费者组相关命令：Stream最简单的生产、消费模型Stream优点/改进Stream支持「阻塞式」拉取消息支持发布/订阅模式XADDkeyIDfieldvalue[fieldvalue...]Stream能保证消息不丢失，重新消费Stream数据会写入到RDB和AOF做持久化消息堆积时，Stream的处理专业的消息队列消息队列“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。“消息”是在两台计算机间传送的数据单位。消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是
