这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助7个Jsasync/await高级用法JavaScript的异步编程已经从回调(Callback)演进到Promise，再到如今广泛使用的async/await语法。后者不仅让异步代码更加简洁，而且更贴近同步代码的逻辑与结构，大大增强了代码的可读性与可维护性。在掌握了基础用法之后，下面将介绍一些高级用法，以便充分利用async/await实现更复杂的异步流程控制。1.async/await与高阶函数当需要对数组中的元素执行异步操作时，可结合async/await与数组的高阶函数（如map、filter等）。//异步过滤函数asyncf
1.在线安装docker-compose：参考官网：https://docs.docker.com/compose/install/other/docker-compose安装及简单入门[Docker]docker-compose使用教程Docker系列教程22-docker-compose.yml常用命令#安装（加速下载https://ghproxy.com/）sudocurl-Lhttps://ghproxy.com/https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.17.2/docker-compose-linux-x86_64
文章目录队列1、Classic经典队列2、Quorum仲裁队列3、Stream流式队列4、如何使用不同类型的队列二、死信队列队列classic经典队列，Quorum仲裁队列，Stream流式队列1、Classic经典队列这是RabbitMQ最为经典的队列类型。在单机环境中，拥有比较高的消息可靠性。在RabbitMQ中，经典队列是一种非常传统的队列结构。消息以FIFO先进先出的方式存入队列。消息被Consumer从队列中取出后就会从队列中删除。如果消息需要重新投递，就需要再次入队。这种队列都依靠各个Broker自己进行管理，在分布式场景下，管理效率是不太高的。并且这种经典队列不适合积累太多的消息
1.Redis可以用于以下场景：缓存:Redis接受并处理缓存数据请求，将数据存储在内存中，从而提高数据获取速度。分布式锁:Redis提供了分布式锁的能力，可以很容易地解决线程安全问题。消息队列:Redis提供了消息队列功能，可用于异步处理等场景。计数器:Redis可以使用自增、自减操作作为计数器，可以快速实现计数器功能。在线应用:Redis的性能出色，可以存储热数据，常用于在线应用中。2.缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有相关的数据，因此每次请求都会访问数据库，造成数据库压力过大。解决方式为在查询请求时添加布隆过滤器，过滤掉不存在的数据。缓存击
本文我们来讨论如何使用Redis快速实现分布式锁。分布式锁有很多种解决方案，前面简单介绍过，Redis可以通过setkey方式来实现分布式锁，但实际情况要更加复杂，比如如何确保临界资源的串行执行，如何及时释放，都是需要额外考虑的。本文要讲的是一个完备的分布式锁应该具备哪些特性，以及如何使用Redis来一步步优化实现。分布式锁需要具有哪些特点先来看一下，一个完备的分布式锁，需要支持哪些特性？一般来说，生产环境可用的分布式锁需要满足以下几点：互斥性，互斥是锁的基本特征，同一时刻只能有一个线程持有锁，执行临界操作；超时释放，超时释放是锁的另一个必备特性，可以对比MySQLInnoDB引擎中的inno
1.Redis集群方案比较哨兵分片2.Redis分片集群搭建3.Java操作redis分片集群jedislettuce4.Redis集群原理分析槽位定位算法HASH_SLOT=CRC16(key)mod16384跳转重定位Redis集群节点间的通信机制gossip&&gossip通信的10000端口Redis集群选举原理分析延迟计算公式：DELAY=500ms+random(0~500ms)+SLAVE_RANK*1000ms•SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（
目录1.这里也介绍两种方式 一种是redis的 RedisTemplate另一种是jedis大家需要哪一种自己选择2.这里先说redis的 RedisTemplate1.加入依赖并在在yml文件里面加入配置2.添加配置文件 3.在jidis里面配置多库切换1.加入依赖1.这里也介绍两种方式 一种是redis的 RedisTemplate另一种是jedis大家需要哪一种自己选择2.这里先说redis的 RedisTemplate1.加入依赖并在在yml文件里面加入配置org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redisspring:redi
高级IO（AdvancedIO）是一种在Linux系统中进行非阻塞和多路复用IO操作的技术。这种技术可以提高系统的并发处理能力，提升IO性能，并减少资源的消耗。下面将介绍如何利用Linux的高级IO实现非阻塞和多路复用IO。在传统的阻塞IO模型中，当进行IO操作时，程序会一直等待直到IO操作完成。这种方式会导致程序在等待IO的过程中无法进行其他任务，造成资源的浪费。而非阻塞IO允许程序进行其他任务而不需等待IO操作的完成，从而提高了系统的并发性能。而多路复用IO允许程序同时监视多个IO事件，并一次性等待多个IO事件中的任意一个就绪。这样，程序可以通过一次系统调用来同时等待多个IO操作的完成，而
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的985非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。1.引言1.1消费队列这天，小❤在购买火车票时，发现如果存在一个未支付的订单时，就不能再进行购票了。如果把待支付的订单放在一个队列里面，那么队列的长度就只能是1.正好最近用Redis比较多，于是，我突发奇想，如何用Redis原生的数据结构实现一个简易版的延时消费队列呢？业务状态图如下：图片并且，需要保证队列的长度是可控的，比如，我们只允许用户有3个未支付的订单。1.2Redis实现Redis，作为一款高性能的缓存和数据存储数据库，一直以来都是后台开发者的得力助手。如果用Redis作为消费
🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2023年华为云十佳博主，2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、判断题（13题）🚀二、单
