突击训练第一季(三)缓存redis

本文深入探讨了缓存技术在项目中的应用及其对高性能和高并发的影响,详细对比了Redis与Memcached的区别,解析了Redis的单线程模型如何支撑高并发,介绍了Redis的数据类型及应用场景,阐述了过期策略与内存淘汰机制,并讨论了如何保障Redis的高可用性和数据一致性。

1.在项目中缓存是如何使用的?缓存如果使用不当会造成什么后果?

1.1 项目中缓存是如何使用的?

项目场景:

1.2为啥在项目里要用缓存呢?

用缓存,主要两个用途,高性能和高并发

(1)高性能

(2)高并发

1.3 用了缓存之后会有什么不良后果?

 

2.redis和memcached有什么区别?redis的线程模型是什么?为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高得多(为什么redis是单线程得但是还可以支撑高并发)?

2.1 .redis和memcached

2.2 redis的线程模型(工作原理)

(1)描述

(2)原理图解

2.3为什么redis单线程模型也能效率那么高?

3.redis都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适?

string,list,hash,set,zset

4.redis的过期策略能介绍下?内存淘汰机制都有哪些?要不你再手写一个LRU?

4.1 设置过期时间

4.2 内存淘汰

4.3 手写一个LRU

5.如何保证redis的高并发和高可用?reids的主从复制原理能介绍下么?redis哨兵原理能介绍下么?

 

主从复制:https://blog.youkuaiyun.com/java_shm/article/details/108186536

  • 建立连接阶段(即准备阶段)
  • 数据同步阶段
  • 命令传播阶段

哨兵原理:https://blog.youkuaiyun.com/java_shm/article/details/108191805

  • 监控
  • 通知
  • 故障转移

6.怎么保证redis挂掉后再重启数据可以进行恢复?

RDB与AOF

7.你能聊聊redis cluster集群模式的原理吗?

redis cluster集群:https://blog.youkuaiyun.com/java_shm/article/details/108211648

8.你能说说我们一般如何应对缓存雪崩以及穿透问题吗?

缓存雪崩现象

如何解决缓存雪崩

缓存穿透现象及解决方案

9.如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

10.你能说说redis的并发竞争问题该如何解决吗?

解决方案:

11.你们公司生产环境中的redis是怎么部署的?

12.分布式缓存相关问题面试回答技巧?

申明:内容来自网络,仅供学习使用
参考:https://www.bilibili.com/video/BV1FE411y79Y

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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