2021-05-26

1.一级缓存没有线程安全问题,因为它不公开.

2.LRU算法,清除缓存用的.

3.缓存血崩:在高并发下,大量的缓存key在同一时间失效,导致大量的请求落到数据库上。.

 缓存击穿:在高并发下,对一个特定的值进行查询,但是这个时候缓存正好过期了,缓存没有命中,导致大量请求直接落到数据库上。

 缓存穿透:在高并发下,查询一个不存在的值时,缓存不会被命中,导致大量请求直接落到数据库上,。

4.nacos本质是web服务器.创建一个空项目可以看成一个工作区,不能有中文目录(创建完成,每次都需要进行初始化配置,例如maven构建环境等等).

创建父工程的目的就是为了管理子模块中所需要的共性依赖.src没有用.

子工程要在父工程上右键创造module!!!!!服务提供方也是一个web服务,所有要加web依赖.

nacos底层就是一个Tomcat服务!如何注册的呢?两个独立的进程?后端服务启动时候,会自动向nacos发送一个http请求.代码在依赖之中(spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery),然后将这个服务注册到nacos服务端,nacos服务端会通过一个map来存储这个服务信息(yml文件).nacos与业务服务在一台电脑上,则可以省略写这段代码.

5.@SpringBootApplication这个注解描述的类是springboot工程的启动类,本质上也是一个配置类,一个springboot工程这样的启动类只能有一份.读取配置文件spring.factories,进行springboot初始配置.

6.所有的500异常,都要去检测后端异常!

415请求类型不匹配.

7.loadbalancerclient基于服务名找到对应的服务实例,继而拿到IP地址和端口号.一个服务停掉了,另一个实例可以继续提供服务.

8.任务调度

微服务的三大关键:注册中心  服务提供方 服务消费方   从核心展开.

9.LoadBalancerInterceptor负载均衡拦截器,也会在内部创建LoadBalancerClient.

10.负载均衡的作用是提供多个服务实例.

11.四种限流算法:计数器,令牌桶,漏斗算法,滑动窗口算法.

12.idea中的关于sentinel的配置文件的功能是将nacos中的流控配置拉取到sentinel中去

晨讲相关:

上面中流程就是MyBatis的原理:

(1)读取MyBatis的配置文件。mybatis-config.xml为MyBatis的全局配置文件,用于配置数据库连接信息。

(2)加载映射文件。映射文件即SQL映射文件,该文件中配置了操作数据库的SQL语句,需要在MyBatis配置文件mybatis-config.xml中加载。mybatis-config.xml 文件可以加载多个映射文件,每个文件对应数据库中的一张表。

(3)构造会话工厂。通过MyBatis的环境配置信息构建会话工厂SqlSessionFactory。

(4)创建会话对象。由会话工厂创建SqlSession对象,该对象中包含了执行SQL语句的所有方法。

(5)Executor执行器。MyBatis底层定义了一个Executor接口来操作数据库,它将根据SqlSession传递的参数动态地生成需要执行的SQL语句,同时负责查询缓存的维护。

(6)MappedStatement对象。在Executor接口的执行方法中有一个MappedStatement类型的参数,该参数是对映射信息的封装,用于存储要映射的SQL语句的id、参数等信息。

(7)输入参数映射。输入参数类型可以是Map、List等集合类型,也可以是基本数据类型和POJO类型。输入参数映射过程类似于JDBC对preparedStatement对象设置参数的过程。

(8)输出结果映射。输出结果类型可以是Map、List等集合类型,也可以是基本数据类型和POJO类型。输出结果映射过程类似于JDBC对结果集的解析过程。

  1. 使用Spring框架的好处是什么?
  • 轻量:Spring 是轻量的,基本的版本大约2MB。
  • 控制反转:Spring通过控制反转实现了松散耦合,对象们给出它们的依赖,而不是创建或查找依赖的对象们。
  • 面向切面的编程(AOP):Spring支持面向切面的编程,并且把应用业务逻辑和系统服务分开。
  • 容器:Spring 包含并管理应用中对象的生命周期和配置。
  • MVC框架:Spring的WEB框架是个精心设计的框架,是Web框架的一个很好的替代品。
  • 事务管理:Spring 提供一个持续的事务管理接口,可以扩展到上至本地事务下至全局事务(JTA)。
  • 异常处理:Spring 提供方便的API把具体技术相关的异常(比如由JDBC,Hibernate or JDO抛出的)转化为一致的unchecked 异常。、
  •  
  • 描述Spring MVC处理流程及应用优势
  • 答:

    1、客户端发出一个http请求给web服务器,web服务器对http请求进  行  解析,如果匹配前端控制器(或分发器/DispatcherServlet)的请求映射路径, web容器将请求转交给DispatcherServlet.

    2、DipatcherServlet接收到这个请求之后将根据请求的信息以及处理器映射 器(HandlerMapping)的配置找到处理请求的处理器(Handler)。

    3、由具体的处理器适配器(HandlerAdapter)对Handler进行具体的调用。

    4、Handler对数据处理完成以后将返回一个ModelAndView()对象给 DispatcherServlet。

    5、DispatcherSevlet通过视图解析器(ViewResolver)将ModelAndView()转 化为真正的视图View。

    6、Dispatcher通过model解析出ModelAndView()中的参数进行解析最终展 现出完整的view并返回给客户端。

  • Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。 [6]  与其它大型框架不同的是,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。

  • ,@FeignClient描述的接口底层会为其创建实现类。并构建类的对象,然后交给spring管理(注册 IOC 容器)。 基于feign方式进行远端服务调用(前提是服务必须存在)

  • 限流效果 快速失败 预热 排队等待

  • 降级:不稳定的资源 慢调用比例 异常比例 异常数

  • 热点规则:

  • Nacos 是如何实现其高可用的?(重试,心跳,缓存、集群)

 

MVVM

MVVM(Model–view–viewmodel)是一种软件架构模式,有助于将图形用户界面的开发与业务逻辑或后端逻辑(数据模型)的开发分离开来,MVVM是Model-View-ViewModel的简写。它本质上就是MVC 的改进版。MVVM 就是将其中的View 的状态和行为抽象化,让我们将视图 UI 和业务逻辑分开。

数据的合法性在filter中定义,  handler是一堆过滤器.  netty webflux(异步处理机制)

对谁进行限流就在谁的pom文件里进行限流的配置!!!!!!

pom文件:<!--指定父工程(这个工程中提供了一些基础依赖,以及某些依赖的版本管理)-->

<!--所有父工程打包方式为pom方式,一个父工程中可以有很多个子模块,项目打包时要将这些子模块module,进行独立打包,此时packaging元素内部的只必须为pom,默认为jar-->
<!--依赖管理(只提供依赖版本管理),这个元素一般只写在maven父工程中--><dependencyManagement>

<scope>import</scope><!--表示此工程中的子工程可以直接import这个依赖中的资源-->

<!--添加web依赖(为什么不需要指定版本,因为父工程中已经指定了版本)-->

value 属性的值为注册中心中你要访问的一个服务的名称.

虚拟机镜像文件是一个安装有操作系统 的磁盘分区,客户操作系统需要经过一个驱动层才能访问到 .目前,有多种虚拟机镜像格式可供选择,包括raw,qcow2、vmdk、vdi、vhd、qed以及fvd等。

docker:只要是某个镜像打开状态.镜像会被容器承装.

操作系统:就是管理计算机的硬件软件和资源,并且为软件运行提供通用服务的系统软件。

@centos7964 是docker容器。

docker container logs  进程id 查看进程是否启动

docker inspect 54d1  (容器的id)查看某项进程的所有详细信息,挂载点之类。进入 docker exec 之后,要输入用户名和密码
 

 

 

 

 

2021-03-26 20:54:33,596 - Model - INFO - Epoch 1 (1/200): 2021-03-26 20:57:40,380 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.571037 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 20:58:16,698 - Model - INFO - Epoch 2 (2/200): 2021-03-26 21:01:26,685 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.727947 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:02:03,643 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 21:02:03,746 - Model - INFO - Epoch 3 (3/200): 2021-03-26 21:05:15,349 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.781606 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 我有类似于这样的一段txt文件,请你帮我写一段代码来可视化这些训练结果
02-06
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