目录一、Java基础1、Java基础3、Java8新特性4、Java集合5、Java高并发6、Java代码实例二、MySQL数据库三、SpringBoot框架（35天）四、微服务SpringCloud四、Redis中间件五、MongoDB数据库六、Netty网络编程七、23种设计模式八、Dubbo九、JavaScript零基础入门十、Vue基础知识十一、数据结构与算法大家好，我是哪吒。现在网上的学习资料铺天盖地，很多小伙伴不知道如何选择。今天，我来分享一下我自己的学习路线和学习方法。我跌倒的坑，希望大家一脚就能跨过去。Java技术栈的东西还是非常多的，下面分享一下学习大纲。2023最新最全的J
我是码哥，可以叫我靓仔。在说分布式锁之前，我们先说下为什么需要分布式锁。在单机部署的时候，我们可以使用Java中提供的JUC锁机制避免多线程同时操作一个共享变量产生的安全问题。JUC锁机制只能保证同一个JVM进程中的同一时刻只有一个线程操作共享资源。一个应用部署多个节点，多个进程如果要修改同一个共享资源，为了避免操作乱序导致的并发安全问题，这个时候就需要引入分布式锁，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个JVM进程中的一个线程可以访问被保护的资源。分布式锁很重要，然而很多公司的系统可能还在跑着有缺陷的分布式锁方案，其中不乏一些大型公司。所以，码哥今天分享一个正确Redis分布式锁代码实战，让你
日志搜集系统搭建基于7.17.16版本ps:项目是toB的，日志量不大前置准备软件下载7.17.16版本。8.x版本需要JDK11elastic.co/downloads/past-releasesJDKjava8Linuxelastic软件不能以root用户启动，需要创建用户sudouseraddelastic#给此用户设置密码sudopasswdelastic#授权chown-Relastic/usr/local/kw-microservices/elastic/elasticsearchchown-Relastic/usr/local/kw-microservices/elastic/k
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
ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，用于大规模数据处理。Spark的生态系统包括多个组件，其中两个重要的组件是SparkSQL和SparkStreaming。本文将深入探讨这两个组件，了解它们的功能、用途以及如何在Spark生态系统中使用它们。SparkSQLSparkSQL是Spark生态系统中的一个核心组件，它提供了结构化数据处理的能力，允许以SQL查询方式分析和操作数据。SparkSQL具有以下重要特性：1结构化数据处理SparkSQL可以处理各种结构化数据，包括JSON、Parquet、Avro、ORC等数据格式，以及关系型数据库中的数据。这使得它非常适用于大数据分析和E
我正在使用XMPPFramework在我的应用程序中实现群聊功能。一对一聊天工作正常，但是当我通过调用[xmppRoomjoinRoomUsingNickname]加入房间时，流断开连接而没有给出任何错误。我也实现了xmppStreamDidDisconnect:withError，但它仍然给出nil错误。用户在加入房间后也会立即离开房间，因为流会断开连接。我也在使用重新连接模块，但是当它重新连接时，房间不会自动加入。我也在用pidgin来测试它，但它在那里工作得很好。立即断开连接的原因可能是什么？PS:我在运行iOS9.1的iPhone5上使用它进行测试更新:现在出现以下错误-Err
1.安装dockerDocker安装(CentOS)+简单使用-CSDN博客2.编辑3个redis配置cd/etcmkdirredis-mscdredis-ms/vimredis6379.confvimredis6380.confvimredis6381.conf#master#端口号port6379#设置客户端连接后进行任何其他指定前需要使用的密码requirepass123456#daemonizeno将daemonizeyes注释起来或者daemonizeno设置，因为该配置和dockerrun中-d参数冲突，会导致容器一直启动失败daemonizeno#任何主机都可以连接到redisb
0前言Kafka不适合事件溯源，Kafka适合消息流。这两种事物需要不同存储机制。事件溯源（EventSourcing），需DB充当事件日志，为事件溯源存储的事件必须以某种方式编写，以便将来的读取能够快速组装属于单个聚合的较小（更小的）事件流最初发射它们的。这需要随机访问索引消息流（MessageStreaming），需要的存储本质上是个记录消息元素的“flatfile”。消息元素按序单独写，然后按序读。这需要一个从第一到最后一个的顺序索引1细分除了聚合子流，事件源域模型的所有事件通常都按照聚合最初发出的时间顺序作为全序事件流。为此还需要一个顺序索引。因此，事件溯源数据库须支持两种类型的索引。
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简介fastapi你访问一个接口，当这个接口执行一个非常耗时的任务的时候，其他的接口根本没办法访问，直接给你卡死，除非等这个接口的程序运行完。为什么，因为同步和异步的问题。那么我告诉你今天这个问题不存在了；对于定时任务来说，要解决起来就太简单了，也就一笔带过。一. redis，celery安装（略） redis在linux或者redis上安装都行，redis装在Windows上已然够使，但我基于linux上进行表述，如有异议，移步他处。接下来你还需要去安装一个AnotherRedisDesktopManager，这个使redis的视图版，调代码嘎嘎好使。二.概念 有一些概念，我必须
