👨🎓作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习🌌上期文章：Redis：原理速成+项目实战——Redis实战4（解决Redis缓存穿透、雪崩、击穿）📚订阅专栏：Redis：原理速成+项目实战希望文章对你们有所帮助上一篇文章讲解了缓存击穿问题，以及解决缓存击穿问题的2种解决思路，即互斥锁与逻辑过期，这里将分别用这两种方式解决缓存击穿问题。互斥锁、逻辑过期解决缓存击穿问题互斥锁解决缓存击穿获取锁与释放锁方法封装业务逻辑修改测试逻辑过期解决缓存击穿代码实现测试互斥锁解决缓存击穿根据上次讲解的互斥锁解决缓存击穿问题的方式，我们可以将客户端查询数据的流程修改为如下：这里有比较关键的点，这里
一、LambdaQueryWrapperLambdaQueryWrapper是MyBatis-Plus中的一个工具类，LambdaQueryWrapper可以帮助我们更容易地编写复杂的查询语句。2.3使用LambdaQueryWrapper实现MySQLCOUNT逻辑//创建一个LambdaQueryWrapper对象，并传入你想查询的实体类作为参数。LambdaQueryWrapperUser>queryWrapper=newLambdaQueryWrapper>();
目录（一）防火墙1.查看防火墙状态2.关闭防火墙（二）登录MySQL1.登录2.查看MySQL端口号（三）连接navicat1.点击连接2.新建连接3.连接成功（四）修改虚拟机MySQL端口号1.打开配置文件2.修改端口号3.重启MySQL下面是报错原因总结：（下次有再补充）（一）防火墙1.查看防火墙状态输入下面这个指令：firewall-cmd--state 这个就是防火墙是打开状态的：2.关闭防火墙 输入：（这个指令只是临时关闭防火墙，每次开机都得输入）servicefirewalldstop同理，给出打开防火墙的指令：servicefirewalldstart关闭防火墙开机自启动（永久关
一、创建表的素材CREATETABLEdept( deptnoINT(2)NOTNULLCOMMENT'部门编号', dnameVARCHAR(15)COMMENT'部门名称', locVARCHAR(20)COMMENT'地理位置' );--添加主键ALTERTABLEdeptADDPRIMARYKEY(deptno);--添加数据INSERTINTOdept(deptno,dname,loc)VALUES(10,'财务部','高新四路');INSERTINTOdept(deptno,dname,loc)VALUES(20,'人事部','科技二路');INSERTINTOdept
目录1.概述2.系统架构3.MySQL安装配置4.Doris安装配置5.Flink安装配置6.开始同步数据到Doris7.总结1.概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题，我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分，以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻烦，这个时候我们通常试将业务数据库的分库分表同步到数据仓库时，将这些分库分表的数据，合并成一个库，一个表。便于我们后面的数据分析本篇文档我们就演示怎么基于FlinkCDC并结合ApacheDorisFlinkConnector及DorisStreamLoad的两阶段提交，实现MySQL数据库分库分表实时高效的接入到A
注：扫码关注小青菜哥哥的weixin公众号，免费获得更多优质的核探测器与电子学资讯~前段时间小青菜哥哥写过几篇关于FPGA通过SPI接口配置高速ADC的文章，收到了很多朋友的意见和建议，如今在verilog的实现方式上又有了很大改进。因此小青菜哥哥打算再更新几篇关于这方面的内容，并且为了不和以前的内容重复，这次主要以实际操作为主，一些基本的概念就不重复介绍了。本篇以ADI公司的4通道高速ADC—AD9639为实例，向大家演示FPGA是如何通过SPI接口向该ADC读写寄存器配置数据的。如下图所示为AD9639的功能框图，不难发现其SPI接口既可以实现3线模式也可以实现4线模式，本篇将演示4
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
一、目的经过6个月的奋斗，项目的离线数仓部分终于可以上线了，因此整理一下离线数仓的整个流程，既是大家提供一个案例经验，也是对自己近半年的工作进行一个总结。二、项目背景项目行业属于交通行业，因此数据具有很多交通行业的特征，比如转向比数据就是统计车辆左转、右转、直行、掉头的车流量等等。三、业务需求（一）预估数据规模（二）指标查询频率指标的实时查询由Flink实时数仓计算，离线数仓这边提供指标的T+1的历史数据查询四、数仓技术架构（一）简而言之，数仓模块的数据源是Kafka，终点是ClickHouse数据库第一步，用kettle采集Kafka的数据写入到HDFS中；第二步，在Hive中建数仓，ODS
导言我们知道，当下流行的MQ非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比，我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。除此之外，在热招的Java架构师岗位面试中，Kafka相关的面试题被面试官问到的几率也是非常大的，所以拥有一定年限的开发者，搞懂Kafka是很有必要的。那么怎么才能有效且快速学习Kafka呢？大佬的笔记必不可少：腾讯技术官手撸笔记分享，全新演绎“Kafka部署实战”，已开源。 添加图片注释，不超过140字（可选）一、
目录摘要前言Next.js简介关于《 Next.js实战》实战示例最佳实践和进阶应用编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《Next.js实战》全书速览结束语摘要：本文将介绍Next.js，一个流行的React框架，以及如何在实际项目中使用Next.js构建现代化的可扩展Web应用，以及探讨Next.js的核心概念和功能，并提供实用的示例和最佳实践，帮助读者快速上手和应用Next.js。前言随着Web应用的不断演进和用户对更快、更高级功能的需求，现代化的前端框架变得越来越重要。Next.js是一个基于React的框架，通过提供服务器端渲染（SSR）和静态网站生成（SSG）等功能，使得构
