一.缓存雪崩缓存雪崩：大量应用请求无法在Redis缓存中进行处理，应用请求频繁访问数据库，导致数据库压力激增。产生原因：缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理数据保存在缓存中，并设置了过期时间时，如果某一时刻，大量数据同时过期，此时，应用程序再访问这些数据的话，就会发生缓存缺失。应用就会把请求发送给数据库，从数据库中读取数据。如果应用的并发请求量很大，那么数据库的压力也就很大，这回进一步影响到数据库的其他业务请求处理，进而导致数据库崩溃。大量数据同时失效带来的缓存雪崩问题，两种解决方案：我们可以避免给大量数据设置相同的过期时间。如果业务曾的确要求有数据同时失效，你可以用EXPIRE
Elasticsearch实战—ES数据建模一对多模型Nested结构文章目录Elasticsearch实战---ES数据建模一对多模型Nested结构1.ES一对多模型Nested结构模型实战2.ES字段查询2.1非Nested错误结构及错误查询2.2Nested结构，正确查询3.Nested结构原理我们如何把Mysql的模型合理的在ES中去实现?就需要你对要存储的数据足够的了解,及对应用场景足够的深入分析,才能建立一个合适的模型,便于你后期扩展一对一模型一对多模型多对多模型上一篇，我们介绍了一对多模型，采用Object对象存储的巨大缺陷，本篇文章，我们给出解决办法就是采用Nested结构来
查找算法及排序算法常见的七种查找算法：1.基本查找2.二分查找3.插值查找4.斐波那契查找5.分块查找6.哈希查找7.树表查找四种排序算法：1.冒泡排序1.1算法步骤1.2动图演示1.3代码示例2.选择排序2.1算法步骤2.2动图演示3.插入排序3.1算法步骤3.2动图演示4.快速排序4.1算法步骤4.2动图演示常见的七种查找算法：1.基本查找也叫做顺序查找说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。示例
文章目录ISIS概述一、路由协议总结1、路由优先级2、分类二、ISIS协议特点1、特点2、ISIS路由器的种类三、ISIS配置1、基础配置2、network-entity含义3、routerid和系统id转换规则四、ISIS开销计算1、Narrow模式2、Wide模式五、ISIS和OSPF的区别ISIS概述ISIS：IntermediateSystemtoIntermediateSystem的简称（中间系统到中间系统），是一个主要应用于运营商的路由协议，其应用规模和算法和OSPF类似中间系统：路由器一、路由协议总结1、路由优先级（1）直连路由：0（2）静态路由：60（3）RIP：100（4）O
篇二十一："中介者模式：解耦对象之间的交互"开始本篇文章之前先推荐一个好用的学习工具，AIRIght，借助于AI助手工具，学习事半功倍。欢迎访问：http://airight.fun/。另外有2本不错的关于设计模式的资料，分享出来与大家学习参考。链接：https://pan.baidu.com/s/1RmhQF_o1CdK8U7s5KeILog?pwd=xc6d提取码：xc6d设计模式是软件开发中的重要知识，中介者模式（MediatorPattern）是一种行为型设计模式，用于解耦对象之间的交互，从而减少对象之间的直接依赖，提高系统的灵活性和可维护性。本文将探讨中介者模式的作用和实现方式，并演
什么是ApacheKafka？参考答案：ApacheKafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量、可持久化、容错的数据传输。它以高效的发布-订阅模型来处理实时数据流。Kafka的核心概念有哪些？参考答案：Kafka的核心概念包括主题（Topic）、分区（Partition）、偏移量（Offset）、生产者（Producer）、消费者（Consumer）和消费者组（ConsumerGroup）。Kafka的主题（Topic）是什么？参考答案：主题是Kafka中数据的分类，用于将数据进行逻辑上的分组。生产者将消息发布到主题，消费者通过订阅主题来接收消息。Kafka的分区（Partition）有什
文末有惊喜 文章目录自建高可用k8s集群优化一、Docker配置优化二、优化kubelet
在编程和学习数据结构的过程中，发现有些算法会用到矩阵和矩阵的乘法运算，因此先将这一个知识点学习一下。矩阵和行列式的区别各种矩阵的概念矩阵运算乘法☆总结三条不满足
目录2.3.解决其它问题2.3.1.面包屑的问题及控制台报错3.登陆和加载菜单和后台关联问题
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列
