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RSS订阅原创 设计模式详解
本文摘要了8种常见设计模式：简单工厂模式通过工厂类创建对象但违反开闭原则；策略模式通过环境类调用不同算法；备忘录模式用于回退机制；代理模式通过中间层控制访问；单例模式确保唯一实例；访问者模式对稳定类结构执行不同操作；观察者模式实现主题变更通知；装饰模式通过嵌套接口增强功能。每种模式都配有核心实现思路和典型应用场景，如代理模式的远程/虚拟/安全代理等变体。这些模式为解决特定设计问题提供了标准化解决方案。
2025-10-18 15:58:52
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原创 Spring与SpringBoot
spring会在invokeBeanFactoryPostProccess通过内置的BeanFactoryPostProccess创建cglib动态代理，在调用时，会通过cglib进行增强，通过调用 类名/方法名 作为Bean的名称从容器中获取，进而保证了单例。默认单例，只会实例化一次，如果在类中声明了成员变量，在并发下，会产生线程不安全，但是将成员变量声明到方法中（无状态），单例Bean就是线程安全的。通过IOC容器，将不同对象之间的依赖关系通过spring管理，减少了对象之间的过度耦合，方便维护对象。
2025-10-18 15:58:20
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原创 Redis面试八股
Redis 数据管理与集群架构摘要： 数据管理： 采用定期+惰性双删除策略清理过期数据 支持多种淘汰策略（LRU/LFU/FIFO等） Redisson分布式锁通过SETNX+Lua脚本实现，含看门狗续期和红锁机制 集群架构： 主从复制支持全量/增量同步 哨兵模式解决高可用问题，但存在脑裂风险 分片集群实现数据水平拆分 典型问题： 缓存击穿（热点Key失效） 雪崩（批量缓存失效） 穿透（恶意查询不存在数据） 通过布隆过滤器、随机过期时间等方案防护 持久化： RDB快照性能优但可能丢数据 AOF日志更安全但文
2025-10-18 15:56:48
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原创 Redis基础
本文介绍了Redis的基本使用和核心特性。主要内容包括：Redis的安装配置、常用命令如keys、exists、type等操作；5种主要数据类型（String、List、Hash、Set、Zset）的详细命令和使用场景；以及两种持久化机制RDB和AOF的对比。RDB通过定时快照保存数据，适合大规模恢复但对完整性要求不高；AOF记录所有操作命令，数据更安全但恢复较慢。文章还提供了各数据类型的典型命令示例和实际应用建议。
2025-10-18 15:56:17
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原创 Mysql
MySQL性能优化与事务机制摘要 本文系统介绍了MySQL性能优化与事务机制的核心知识点。在性能优化方面，详细讲解了慢查询定位方法（慢日志、EXPLAIN分析）、索引原理（B+树结构、聚簇/非聚簇索引）及优化策略（覆盖索引、创建原则、失效场景）。同时提供了SQL语句优化、表设计优化等实用建议。在事务机制部分，深入解析了ACID特性、并发问题（脏读/不可重复读/幻读）及隔离级别实现，重点剖析了redo log和undo log的工作原理。此外还介绍了MVCC实现原理（ReadView机制）以及主从同步、分库分
2025-10-18 15:55:38
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原创 git命令——基础
本文介绍了Git常用命令及操作流程，主要包括：克隆远程仓库到本地（clone）、检出分支（checkout）、代码提交（add/commit）等基本操作；远程仓库同步（fetch/pull/push）方法；状态查看（status/diff/log）和版本切换（reset/reflog）技巧；分支管理（branch/checkout/merge）及删除（-d/-D）操作。重点说明了代码从工作区到远程仓库的完整流转过程，以及解决冲突、查看变更记录等实用功能，为开发者提供了Git版本控制的系统使用指南。
2025-10-18 15:54:17
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原创 Rabbitmq--延迟消息
发送到交换机的延迟消息数越多，RabbitMQ 需要维护的时钟就越多，对 CPU 的占用率就越高（Spring 提供的定时任务的原理也是类似）定时任务属于 CPU 密集型任务，中间涉及到的计算过程对 CPU 来说压力是很大的，所以说，采用延迟消息会给服务器的 CPU 带来更大的压力。该插件的原理是设计了一种支持延迟消息功能的交换机，当消息投递到交换机后，可以将消息暂存一段时间，时间到了之后再将消息投递到队列中。我们定义一个实体类，用于记录延迟消息的内容和延迟消息的延迟时间列表（该实体类也是延迟消息的类型）
2025-03-10 21:59:35
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原创 RabbitMq--消息可靠性
当消费者出现异常后，消息会不断重新入队，重新发送给消费者，然后再次发生异常，再次 requeue（重新入队），陷入 无限循环，给 RabbitMQ 带来不必要的压力。**MQ 阻塞：**当队列的空间被消息占满了之后，RabbitMQ 会先把老旧的信息存到磁盘，为新消息腾出空间，在这个过程中，整个 MQ 是被阻塞的，也就是说，消息投递到了 MQ，但是路由失败（业务原因），此时会通过 PublisherReturn 机制返回路由异常的原因，然后返回 ACK，告知生产者消息投递成功。manual：手动模式。
2025-03-10 21:58:30
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原创 RabbitMq
采用 JSON 序列化代替默认的 JDK 序列化——引入 jackson 依赖（在项目的父工程中引入）接着在 consumer 服务和 publisher 服务中配置 MessageConverter@Bean再次发送对象类型的消息，可以看到消息已经成功转换成 JSON 类型的字符串。
2025-03-10 21:57:24
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原创 MyBatisPlus
Wrapper ： 条件构造抽象类，最顶端父类AbstractWrapper ： 用于查询条件封装，生成 sql 的 where 条件QueryWrapper ： 查询条件封装UpdateWrapper ： Update 条件封装AbstractLambdaWrapper ： 使用Lambda 语法LambdaQueryWrapper ：用于Lambda语法使用的查询WrapperLambdaUpdateWrapper ： Lambda 更新封装Wrapper。
2025-03-08 21:41:25
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原创 Redis集群
而一致性Hash算法是对232取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-232-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
2025-03-06 21:25:27
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原创 ## Redis复制--主从复制--哨兵
由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。上一个slave可以是下一个slave的master，slave同样可以接收其他slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master，可以有效减轻主master的写压力。master只会把已经复制的offset后面的数据赋值给slave，类似断电续传。
2025-03-06 21:22:17
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原创 Redis 持久化 - AOF、RDB
如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。在存储快照后,还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。redis是一个内存数据库,当redis服务器重启,获取电脑重启,数据会丢失,我们可以将redis内存中的数据持久化保存到硬盘的文件中。appendonly no # 默认是不开启aof模式的,默认是使用rdb方式持久化的,在大部分所有的情况下,
2025-03-06 21:07:51
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原创 redis安装配置及redis数据类型
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) 它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。String类型是二进制安全的。decr key 将 key 中储存的数字值减1,只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1。incr key 将 key 中储存的数字值增1,只能对数字值操作,如果为空,新增值为1。
2025-03-06 21:04:40
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原创 Docker 安装
简而言之，Docker 是一个可供开发者通过容器(container)来构建，运行和共享应用(application)的平台。用容器来部署应用被称为集装箱化。
2025-03-02 18:49:54
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原创 linux
su -root 切换root用户sudo systemctl stop firewalld关闭防火墙vim /etc/sudoers 打开文件chmod u+w /etc/sudoers给只读文件添加可以写入 chmod u-w /etc/sudoers取消可以写入reboot 重启；systemctl start /enable 服务名 开始/开机自启 服务yml install -y 服务名 安装 …
2025-03-02 14:19:54
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原创 CentOS7中yum 报错：Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org
CentOS7中yum 报错：Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org
2025-03-01 20:41:19
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原创 排序 之 快速排序
定一个值，通过一趟排序将要排序的数据不断地分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比这个值小，另外一部分的所有数据都要比这个值大，整个排序过程可以递归进行（不断在每段已分好的块中重复这个步骤，指导有序），以此达到整个数据变成有序序列。快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下：1、首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。2、将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。
2024-09-12 22:08:54
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原创 力扣.1976.到达目的地的方安数
每当走到一个新的结点时，判断 当前节点到新节点的距离 与 初始节点到当前节点的最短距离之和是否小于等于 已记录的初始节点到新节点 的最短距离，判断是否需要更改；1.相等时：初始节点到新节点最短路径数量更新为 记录的初始节点到新节点 的路径条数 加上 初始节点到当前节点的最短距离路径条数；根据dis算法，我们先求以 起始节点到每个节点的最短距离 为基准，建立辅助数组来统计到这个节点的最短距离的路径条数；2.小于: 初始节点到新节点最短路径数量更新为 初始节点到当前节点的最短距离路径条数；
2024-03-10 18:43:17
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原创 归并排序 merge sort
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想的排序算法，它将待排序的数组分成两部分，分别对这两部分递归地进行排序，最后将两个有序子数组合并成一个有序数组。它的时间复杂度为 O(nlogn)。归并排序的基本思路是将待排序的数组分成两个部分，分别对这两部分进行排序，然后将排好序的两部分合并成一个有序数组。这个过程可以用递归来实现。具体的实现步骤如下：1.分解：将待排序的数组不断分成两个子数组，直到每个子数组只有一个元素为止。
2024-03-07 19:32:54
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空空如也
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