<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[demi666的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; demi666]]></copyright><item><title><![CDATA[AIGC应用实战营毕业总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/141463819</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/141463819</guid><author>demi666</author><pubDate>Fri, 23 Aug 2024 14:13:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[课程内容非常丰富，前瞻，涵盖了人工智能生成内容的精髓，使的我们深入了解了人工智能生成内容的魅力，也让我们在实际操作中领略了大模型平台的强大功能，并熟练掌握了与大模型平台的互动技巧。这次学习初探了我对AI领域的理解，也对AI领域有了更深刻的认识，也是这次的学习，不仅提升了我的技术能力，更拓宽了视野，让我工作起来变得更准确，前瞻与高效，这将成为我人生中最宝贵的知识财富，它将激励我继续在AI领域探索前行。班班的认真负责和督学，为我们营造了良好的学习氛围，确保了学习效果，使大家都能紧跟课程步伐。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Zookeeper学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108786577</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108786577</guid><author>demi666</author><pubDate>Fri, 25 Sep 2020 00:23:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[zk 题外话：paxos 与 raft 理解
paxos算法就是为了解决分布式的一致性问题的
最大的用途就是保持多个节点数据一致
由于leader的地位不清晰，就有了投票选举leader的操作，那个leader发出去，再收回来被认可的票数多，最终提案就会被统一
raft协议比paxos的优点是 容易理解，容易实现。它强化了leader的地位，把整个协议可以清楚的分割成两个部分，并利用日志的连续性做了一些简化：

leader在时。由leader向follower同步日志
leader挂掉了，选一个新lea.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Data JPA]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108401043</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108401043</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:39:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[Spring Data JPA 框架
简介
Spring Data Jpa 是应⽤于Dao层的⼀个框架，简化数据库开发的，作⽤和Mybatis框架⼀样，但是在使
⽤⽅式和底层机制是有所不同的。最明显的⼀个特点，Spring Data Jpa 开发Dao的时候，很多场景我们
连sql语句都不需要开发。由Spring出品。
Spring Data JPA 是 Spring 基于JPA 规范的基础上封装的⼀套 JPA 应⽤框架，可使开发者⽤极简的
代码即可实现对数据库的访问和操作。它提供了包括增删改查等在内的常⽤]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[redis命令参考]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108396828</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108396828</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:39:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[当前命令集未注明统一参考版本 &gt;= 1.x
key


格式：DEL key [key …]


时间复杂度： 删N为O ( N ) ，删单个key，为O ( 1 )；


**返回值：**受影响的数量


删除单个 key
redis&gt; SET name huangz
OK

redis&gt; DEL name
(integer) 1

删除一个不存在的 key
redis&gt; EXISTS phone
(integer) 0

redis&gt; DEL phone  # 失败，没有 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[EVCache]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268302</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268302</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:38:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[EVCache
EVCache介绍
EVCache是一个开源、快速的分布式缓存
是基于Memcached的内存存储和Spymemcached客户端实现的
是Netflix（网飞）公司开发的
E：Ephemeral：数据存储是短暂的，有自身的存活时间
V：Volatile：数据可以在任何时候消失
Cache：内存级键值对存储

Rend服务：是一个代理服务，用GO语言编写，能够高性能的处理并发。
Memcached：基于内存的键值对缓存服务器
Mnemonic：基于硬盘（SSD）的嵌入式键值对存储服务器，封装]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Guava Cache 简单介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268281</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:38:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[Guava Cache
Guava Cache介绍
Guava是Google提供的一套Java工具包，而Guava Cache是一套非常完善的本地缓存机制（JVM缓
存）。
Guava cache的设计来源于CurrentHashMap，可以按照多种策略来清理存储在其中的缓存值且保持很
高的并发读写性能。
Guava Cache应用场景
本地缓存的应用场景：

对性能有非常高的要求
不经常变化
占用内存不大
有访问整个集合的需求
数据允许不时时一致

guava cache

高并发，不需要持久化

Gua]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Guava Cache原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268257</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268257</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:38:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Guava Cache原理
GuavaCache核心原理之数据结构
Guava Cache的数据结构跟ConcurrentHashMap类似，但也不完全一样。最基本的区别是
ConcurrentMap会一直保存所有添加的元素，直到显式地移除。
相对地，Guava Cache为了限制内存占用，通常都设定为自动回收元素。其数据结构图如下：



LocalCache为Guava Cache的核心类，包含一个Segment数组组成


Segement数组的长度决定了cache的并发数


每一个Segment使]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Guava Cache源码剖析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268238</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:38:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[Guava Cache源码剖析
GuavaCache源码剖析之实现框架


CacheBuilder：类，缓存构建器。构建缓存的入口，指定缓存配置参数并初始化本地缓存。
CacheBuilder在build方法中，会把前面设置的参数，全部传递给LocalCache，它自己实际不参与
任何计算
CacheLoader：抽象类。用于从数据源加载数据，定义load、reload、loadAll等操作
Cache：接口，定义get、put、invalidate等操作，这里只有缓存增删改的操作，没有数据加载的
操作
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux安装Rdeis集群 完整步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268152</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268152</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:37:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linux安装Rdeis集群 完整步骤
Redis简介：
Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一，它是一个开源的使用ANSI c语言编写的key-value存储系统，区别于MySQL的二维表格的形式存储。
优点：

对数据高并发读写
对海量数据的高效率存储和访问
对数据的可扩展性和高可用行

缺点：

redis(ACID)处理非常简单
无法做到太复杂的关系数据库模型

Redis安装
1.安装c语言的编译环境，执行yum install gcc-c++
Redis是c语言开发的。
安装redis需要]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Aerospike]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108267592</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108267592</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:37:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[Aerospike
Aerospike介绍
Aerospike（简称AS）是一个分布式，可扩展的键值存储的NoSQL数据库。
T级别大数据高并发的结构化数据存储
读写操作达微妙级，99%的响应可在1毫秒内实现
采用混合架构，索引存储在内存中，而数据可存储在机械硬盘(HDD)或固态硬盘(SSD) 上（也可存储在
内存）
AS内部在访问SSD屏蔽了文件系统层级，直接访问地址，保证了数据的读取速度。
AS同时支持二级索引与Client聚合，支持简单的sql操作（aql），相比于其他nosql数据库，有一定优
势。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tair]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108268024</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:37:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Tair
Tair介绍
Tair(Taobao Pair)是淘宝开发的分布式Key-Value存储引擎
服务器端自动负载均衡
分为持久化和非持久化两种方式存储
非持久化：分布式缓存使用 Memcached（mdb）、Redis（rdb）
持久化：SQL-DB使用FireBird（fdb）
NoSQL-DB：使用Kyoto Cabinet（kdb）、LevelDB（ldb）
Tair采用可插拔存储引擎设计，以上这些存储引擎可以很方便的替换，还可以引入新的存储引擎比如：
MySQL
使用场景
分布式缓存
大多数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring boot 整合redis集群]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108267502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108267502</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2020 00:36:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Spring boot 整合redis集群
一、环境搭建
Redis集群环境搭建：https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=108124697
二、创建Spring boot项目
1.创建boot项目



2.创建配置文件
spring:
  redis:
    database: 0 # Redis数据库索引（默认为0）
    timeout: 100000 # 连接超时时间（毫秒）
    #    jedis:
    #      pool:
    #   ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MYSQL问题答疑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108267320</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108267320</guid><author>demi666</author><pubDate>Thu, 03 Sep 2020 18:16:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[MYSQL问题答疑
1.在项目中数据库性能下降，想找到哪些sql耗时较长，应该如何操作? my.cnf里如何配置?
1、show processlist;
2、select * from information_schema.processlist ;
3、可以在[mysqld]中添加如下：
log =/var/log/mysql.log
　　　　               如果需要监控慢查询可以添加如下内容：
　　　　               log-slow-queries = /var/log/]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Elastic-Job-Lite]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108354396</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/demi666/article/details/108354396</guid><author>demi666</author><pubDate>Wed, 02 Sep 2020 03:29:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、简介
Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供最轻量级的分布式任务的协调服务，下图为elastic-job-lite的架构：

二、基本概念
​			（ 我们知道quartz有三个重要的概念：Job,Trigger,Scheduler ）


分片概念
任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。


分片项与业务处理解耦
Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能，框架只会将分片项分配至各个运]]></description><category></category></item></channel></rss>